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폰 노이만 안정성 분석

수치해석학에서 폰 노이만 안정성 분석(, 푸리에 안정성 분석으로도 알려짐)은 선형 편미분 방정식에 적용되는 유한 차분법의 안정성을 확인하는 데 사용되는 절차이다. 이 분석은 수치 오차의 푸리에 분해에 기반하며, 영국인 연구자 존 크랭크와 필리스 니콜슨이 1947년 논문에서 간략하게 설명한 후 로스앨러모스 국립연구소에서 개발되었다.
이 방법은 지배 방정식을 정의하는 함수가 현재 시간에 평가되는 명시적 시간 적분의 한 예이다.
후에 이 방법은 존 폰 노이만이 공동 저술한 논문에서 더 엄밀하게 다루어졌다.

 수치 안정성 
수치 기법의 안정성은 수치 오차와 밀접하게 관련되어 있다. 유한 차분 기법은 계산의 한 시간 단계에서 발생한 오차가 계산이 계속됨에 따라 확대되지 않으면 안정적이다. 중립적으로 안정된 기법은 계산이 진행됨에 따라 오차가 일정하게 유지되는 기법이다. 오차가 감소하고 결국 사라지면 수치 기법은 안정적이라고 한다. 반대로 오차가 시간에 따라 증가하면 수치 기법은 불안정하다고 한다. 폰 노이만 안정성 분석을 수행하여 수치 기법의 안정성을 조사할 수 있다. 시간 종속 문제의 경우, 정확한 미분 방정식의 해가 유계일 때마다 수치 방법이 유계 해를 생성한다는 것을 안정성이 보장한다. 안정성은 일반적으로 조사하기 어려울 수 있으며, 특히 고려 중인 방정식이 비선형일 때 더욱 그렇다.

특정 경우, 폰 노이만 안정성은 Lax–Richtmyer 의미에서의 안정성(즉, Lax 등가 정리에서 사용되는 안정성)에 필요충분조건이다. 여기서 PDE와 유한 차분 기법 모델은 선형이고, PDE는 주기적 경계 조건을 갖는 상수 계수이며, 두 개의 독립 변수만 가지고, 기법은 두 개 이하의 시간 단계를 사용한다. 폰 노이만 안정성은 훨씬 더 다양한 경우에 필요하다. 상대적인 단순성 때문에 기법에 사용되는 단계 크기에 대한 제한(있는 경우)을 추정하기 위해 더 상세한 안정성 분석 대신 자주 사용된다.

 방법 설명 
폰 노이만 방법은 오차를 푸리에 급수로 분해하는 것에 기반한다. 절차를 설명하기 위해, 1차원 열 방정식

를 공간 간격 에서 고려하고, 다음 표기법을 사용한다.

여기서 는 특정 x 값이고, 는 t 값의 순서이다.

열 방정식은 다음과 같이 이산화할 수 있다.

여기서

그러면 이산 방정식의 해 는 그리드에서 PDE의 해석적 해 를 근사한다.

반올림 오차 를 다음과 같이 정의한다.

여기서 는 반올림 오차가 없는 경우 계산될 이산 방정식 ()의 해이고, 는 부동소수점 정밀도 산술에서 얻은 수치 해이다. 정확한 해 는 이산 방정식을 정확하게 만족해야 하므로, 오차 도 이산 방정식을 만족해야 한다. 여기서 우리는 도 방정식을 만족한다고 가정했다 (이는 기계 정밀도에서만 사실이다). 따라서

는 오차에 대한 재귀 관계이다. 방정식 ()과 ()는 오차와 수치 해 모두 시간에 대해 동일한 성장 또는 감쇠 거동을 보임을 보여준다. 주기적 경계 조건을 갖는 선형 미분 방정식의 경우, 오차의 공간적 변화는 간격 에서 에 대한 유한 푸리에 급수로 다음과 같이 확장될 수 있다.

여기서 파수 이며 이고 이다. 오차의 시간 의존성은 오차 진폭 이 시간의 함수라고 가정하여 포함된다.
종종 오차가 시간에 따라 지수적으로 성장하거나 감소한다고 가정하지만, 이는 안정성 분석에 필수적인 것은 아니다.

경계 조건이 주기적이지 않으면, 에 대한 유한 푸리에 적분을 사용할 수 있다.

오차에 대한 차분 방정식은 선형이므로(급수의 각 항의 거동은 급수 자체와 동일하다), 일반적인 항의 오차 성장을 고려하는 것으로 충분하다.

푸리에 급수가 사용되는 경우 또는

푸리에 적분이 사용되는 경우.

푸리에 급수는 푸리에 적분의 특수한 경우로 간주될 수 있으므로, 푸리에 적분 표현식을 사용하여 전개를 계속한다.

안정성 특성은 일반성을 잃지 않고 오차에 대한 이 형태를 사용하여 연구할 수 있다. 오차가 시간 단계에서 어떻게 변하는지 알아보기 위해, 다음을 주목한 후 방정식 ()를 방정식 ()에 대입한다.

(단순화 후)

를 도입하고 항등식

를 사용하면 방정식 ()은 다음과 같이 작성될 수 있다.

증폭 계수

를 정의한다. 오차가 유계로 유지되기 위한 필요충분조건은 이다.
따라서 방정식 ()과 ()로부터 안정성 조건은 다음과 같이 주어진다.

항 는 항상 양수임을 주목한다. 따라서 방정식 ()를 만족하려면 다음이 필요하다.

위 조건이 모든 (따라서 모든 )에 대해 유지되려면, 사인 함수 항이 취할 수 있는 가장 높은 값은 1이며, 이 특정 선택에 대해 상한 조건이 만족되면 모든 격자점에서 만족될 것이다. 따라서 다음을 얻는다.

방정식 ()는 1차원 열 방정식에 적용된 FTCS 기법의 안정성 요구 사항을 제공한다. 이는 주어진 에 대해 의 허용 값이 방정식 ()를 만족할 만큼 충분히 작아야 함을 의미한다.

유사한 분석은 선형 이류에 대한 FTCS 기법이 무조건 불안정하다는 것을 보여준다.

 각주 

분류:수치해석학
분류:푸리에 해석학
2017년 추계 천황상

2017년 추계 천황상은 중앙경마의 G1급 중상경주 천황상의 156번째 대회이자 추계(가을) 천황상의 78번째 대회로, 2017년 10월 29일에 도쿄 경마장에서 개최되었다.

키타산 블랙이 등을 제치고 우승을 차지하여, 2017년 천황상 춘추 연패(連覇)를 달성했다.

 경주 전 

 출전마 정보 

 경주의 진행 

 경주 결과 

 외부 링크 
 2017년 추계 천황상 - 일본중앙경마회(JRA)
 

156회
156회 천황상
분류:2017년 10월
SM 엔터테인먼트 재팬

섬네일|SM Entertainment Japan Logo
SM ENTERTAINMENT JAPAN은 일본 도쿄도에 본사를 둔 SM 엔터테인먼트 계열의 종합 엔터테인먼트 기업으로, CS 위성방송(KNTV) 운영, 아티스트 매니지먼트, 팬클럽·모바일·MD·라이츠 사업 등을 영위한다. 2025년 6월 1일부로 상호를 ‘스트리ームメディアコーポレーション(이하 SMC)’에서 현재의 사명으로 변경했다. 회사 개요·임원·자본금·상장시장 등 기본 정보는 공식 프로필에 정리돼 있다.

 법적 지위 
SM ENTERTAINMENT JAPAN은 SMEJ Holdings의 자회사이며다. 주식은 도쿄증권거래소 그로스 시장에 상장되어 있으며 증권코드는 4772다.

 연혁 
1971년 전신 ‘미즈호기획공업’ 설립(건축 기획·설계 목적) 이후, 1998년 ‘디지털 어드벤처’로 상호 변경하고 디지털 콘텐츠·방송·매니지먼트로 사업을 확장했다. 2016년에는 KNTV株式会社를 흡수합병해 자사 보유 채널을 2국 체제로 운영했다. 2018년 ‘스트리ームメディアコーポレーション’으로 사명을 바꾸었고, 2020년에는 SMジャパン의 자회사였던 SMEJ를 흡수합병하여 일본 내 SM 아티스트 관련 업무를 본격화했다. 2023년에는 카카오가 SM의 최대주주가 되면서 간접적으로 카카오 그룹 편제 하에 놓였고, 2025년 6월 ‘SM ENTERTAINMENT JAPAN’으로 최종 사명 변경을 완료했다.

 사업 포트폴리오 
회사 공식 ‘사업 정보’에 따르면 동사는 매니지먼트, 팬클럽, 모바일, MD, 방송, 라이츠 등 6개 축을 중심으로 사업을 전개한다.
 매니지먼트: 일본 내 아티스트 활동 전반을 관리.
 팬클럽: 일본 공식 팬클럽 운영·기획을 수행(그룹사 SMEJ Plus와의 분업 포함).
 모바일: 통신 3사 결제에 대응하는 캐리어 공식 모바일 사이트 기획·운영.
 MD(머천다이징): 공연·팬미팅 등 이벤트 굿즈 기획·제작·판매 및 수탁 판매.
 방송: KNTV를 전국에 송출·운영.
 라이츠: 한국을 중심으로 한 아시아권 드라마·예능·영화 등의 각종 권리를 확보해 방송권 판매·배급·DVD 사업 등을 수행.

 방송 채널 운영과 개편 
1996년 개국한 KNTV는 한국 지상파 대형 드라마, 뉴스, K-POP, 예능 등을 일본 내에서 신속 편성하는 한국 엔터테인먼트 종합 채널이다. 2016년 합병으로 SMC가 ‘KNTV’와 ‘DATV’ 2국을 병행 운영했으나, DATV는 2021년 5월 31일자로 송출을 종료했다. 2019년에는 BS 디지털 신규 할당에 신청했으나 최종 인가 대상은 아니었다는 보도가 있다.

 제휴 사례 
SM ENTERTAINMENT JAPAN은 SM 계열 아티스트의 일본 활동을 지원하는 한편, 외부 레이블·기획사와의 공동 매니지먼트도 진행한다. 예컨대 2024년에는 걸그룹 tripleS의 일본 데뷔와 관련해 Ligareaz와 공동 매니지먼트 참여가 발표되었다.

 지배구조와 그룹 관계 
지배회사 SMEJ Holdings는 일본 내 SM 계열사의 지주적 관리 기능을 수행한다. 2018년 이후 SM이 키이스트를 편입하는 등 지배구조 변동이 있었고(이후 2025년 매각 추진 발표), 2023년에는 SM의 최대주주가 카카오로 변경되면서 동사는 간접적으로 카카오 그룹의 영향권 아래 놓이게 됐다. 이 과정에서 동사는 상호 변경(2025)과 더불어 IR 정책·유통주식비율 개선 방안 등을 공시로 밝힌 바 있다.

 재무 성과 
2024년 12월기 연결 기준 매출액 97억1,600만 엔, 영업이익 3억6,400만 엔, 경상이익 3억7,400만 엔, 순이익 7억8,700만 엔(親会社株主に帰属)으로 집계되었다. 동기 말 기준 자본금 5천만 엔, 종업원수 89명, 사업 시작은 1998년(설립 1971년)으로 기재되어 있다.

 자회사 
주요 자회사로 에브리싱재팬(Everysing Japan)이 있으며, IR 자료에 59.5% 지분 보유가 기재된다. 팬클럽 콘텐츠 기획·운영은 그룹사 SMEJ Plus가 담당하며, 2024년 12월에는 동사가 SMEJ Plus로부터 일부 팬클럽 ‘기획’ 업무를 수탁하는 계약을 공시했다.

 이슈 
2024년 6월, 2020년 진행된 SMEJ 합병 관련 비공개 정보를 제3자에 누설하여 이익을 얻게 한 사안에 대해 일본 증권거래감시위원회가 과징금 납부 명령을 권고했다(관계사 직원 행위). 동사는 ‘반사회적 세력 배제’ 방침 등 준법 경영 방침을 IR 페이지에 명시하고 있다.

 위치 
본점은 도쿄도 미나토구 (도쿄도) 롯폰기 3-2-1, 롯폰기 그랜드타워 21층(우편번호 106-6221)에 위치한다. 공식 사이트의 접근 지도와 영문 프로필에도 동일 주소가 표기돼 있다.

 평가 
한류 전문 채널의 조기 편성 경험을 바탕으로 일본 내 한국 드라마·예능·K-POP의 유통 접점을 넓혀 왔고, 공연·MD·팬클럽까지 가치사슬을 확장해 수익 포트폴리오를 다변화했다. 2020년 합병 이후에는 SM 아티스트의 일본 활동 창구 기능을 통합하면서 사업 규모와 인지도를 높였다는 점이 IR 발표 자료에서 확인된다. 2024~2025년에는 팬클럽 기획업무 일부 수탁 및 채널·온라인 생중계 고도화 등으로 비공연 수익 비중을 끌어올리는 전략이 병행되었다.

 각주 

분류:일본의 연예기획사
분류:일본의 방송사
분류:도쿄도의 기업
분류:1971년 설립된 기업
분류:일본의 외국계 기업
재팬
임우형

임우형(1978년 ~ )은 대한민국의 컴퓨터 공학자이자 기업 임원으로, 머신러닝과 음성인식 분야를 바탕으로 산업용 인공지능 응용을 이끌어온 연구자이며 2025년 7월 21일부터 LG AI연구원 공동 연구원장을 맡고 있다.

 개요 
임우형의 연구·개발 관심사는 소음 환경에서의 음성 인식 견고화, 특징 보상(feature compensation), 기계학습 기반의 예측·최적화·추론 기법이며, 이를 제조·통신·서비스 등 산업 현장 문제에 적용한다. LG AI연구원에서는 데이터 인텔리전스·응용 연구를 이끌며 EXAONE 기반 서비스 확산과 기업 의사결정 지원형 AI 체계를 추진한다.

 생애와 교육 
경기 분당고등학교를 졸업한 뒤 서울대학교에서 전기공학 학사(2000), 전기컴퓨터공학 석사(2002), 전기컴퓨터공학 박사(2007) 학위를 받았다. 박사 연구에서는 잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 통계적 접근과 특징 보상 기법을 다뤘다.

 경력 
 2007년–2013년: 삼성전자 연구원 — 모바일 음성인식 기반 서비스(S Voice 등) 및 멀티미디어 애플리케이션 개발.
 2013년–2019년: SK텔레콤 책임연구원 — 클라이언트-서버 음성인식 시스템과 AI 비서 ‘누구(NUGU)’ 플랫폼 개발에 기여.
 2019년 4월: LG전자 사이언스파크 AI담당 연구위원으로 입사.
 2020년 12월–2021년: LG AI연구원 데이터 인텔리전스 랩장(수석연구위원, 상무).
 2021년–2023년: LG AI연구원 Applied AI Research Lab장/부문장(부사장) — 응용 연구 총괄.
 2024년: LG AI연구원 선임 랩장 겸 데이터 인텔리전스 랩장(상무) — 데이터·모델 파이프라인 고도화.
 2025년 7월 21일– : LG AI연구원 공동 연구원장 — 산업용 AI 서비스 확산 전략 총괄.

 연구 및 학문적 관점 
임우형은 소음·잔향 등 열악한 환경에서의 음성 인식 성능 저하를 줄이기 위해 특징 보상과 모델링 오차 통계의 활용을 체계화했다. 특히 상호모델(IMM) 기반의 동적 모델링, 켑스트럼 영역 보정, SNR 의존 통계 모델링을 통해 견고성을 높였으며, 이후 산업 데이터의 예측·최적화 문제로 연구 범위를 확장했다.

 주요 활동 
 EXAONE 기반 산업용 AI 서비스의 연구·적용을 주도(제조·R&D·생산·소재 등)하고 데이터-모델 파이프라인의 자동화·고도화를 추진하였다.
 국내외 포럼·학회에서 산업형 AI의 예측·최적화·추론 프레임을 발표하고 생태 확장을 모색하였다.

 경영 및 리더십 
공동 연구원장으로서 범용형 모델 일변도 대신 현장 문제에 특화된 전문가형 AI와 오픈·상용 모델의 병행 전략을 채택한다. 내부적으로는 데이터 인프라, 학습·평가 자동화, 거버넌스 체계를 정비해 연구-제품-서비스 전환 시간을 단축하는 운영 모델을 지향한다.

 평가 
음성인식·머신러닝의 학술적 성과를 산업 문제로 연결해 온 점, 통신·전자·플랫폼 기업을 거치며 대규모 서비스 환경에서의 AI 적용을 축적한 점이 특징으로 평가된다.

 논문 
 임우형, 김남수 (2007), 〈모델링 오차 통계를 통합한 특징 보상 / Feature Compensation Incorporating Modeling Error Statistics〉, IEEE Signal Processing Letters 14(7): 492–495. 
 이 논문은 잡음 환경에서 음성 인식을 개선하기 위해 모델링 오차의 통계를 분석해 특징 보정 과정에 통합한다. 로그 스펙트럼 영역에서 오차 분포를 SNR의 함수로 모델링한다. 상호모델(IMM) 기법과 결합해 보정 성능을 높인다. AURORA2 과제에서 기존 방법 대비 성능 향상을 보인다. 실용 시스템에 쉽게 적용할 수 있는 계산 복잡도를 유지한다.
 임우형, 한창우, 신종원, 김남수 (2008), 〈대각 근사에 기반한 켑스트럼 영역 특징 보상 / Cepstral Domain Feature Compensation Based on Diagonal Approximation〉, ICASSP 2008: 4401–4404. 
 켑스트럼 영역에서의 선형 근사를 활용해 연산량을 줄이면서 잡음 보정을 수행한다. 대각 근사로 공분산 구조를 단순화하여 계산 효율을 확보한다. 제안법은 다양한 잡음 조건에서 견고한 성능을 보인다. 실시간 응용을 염두에 둔 설계 철학을 따른다. 대규모 서비스 적용 가능성을 보여준다.
 임우형, 김봉경, 김남수 (2005), 〈스위칭 선형 동적 모델과 소프트 결정에 기반한 특징 보상 / Feature Compensation Based on Switching Linear Dynamic Model and Soft Decision〉, Interspeech 2005: 925–928. 
 깨끗한 음성의 시간 상관을 모델링하기 위해 스위칭 선형 동적 모델(SLDM)을 사용한다. 상호모델(IMM)로 잡음과 음성 성분을 동시에 추정한다. 소프트 결정을 통해 불확실성을 반영한다. 다양한 소음 조건에서 인식 성능이 향상된다. 기존 보상 기법의 한계를 보완한다.
 김영준, 김현우, 임우형, 김남수 (2003), 〈잡음 환경에서의 음성인식을 위한 특징 보상 기법 / Feature Compensation Technique for Robust Speech Recognition in Noisy Environments〉, Eurospeech 2003: 357–360. 
 잡음 환경에서 손상된 스펙트럼의 통계적 성질을 분석한다. 보상 파이프라인을 단순화하면서도 효과를 유지하는 절차를 제안한다. 제안법은 기준 데이터셋에서 인식률을 끌어올린다. 계산 효율이 우수해 실시간 처리에 적합하다. 다양한 응용으로 확장이 가능함을 보인다.

 대외 활동 
 한국전자전(KES) 2025 기조연설 — EXAONE 기반 산업용 AI 전략 발표.
 경향포럼·SBS 행사 등에서 산업 AI 응용과 데이터·모델 거버넌스 주제 강연.

 연표 

 외부 링크 
 개인 홈페이지
 Google Scholar
 LinkedIn

 각주 

분류:1978년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 과학자
분류:대한민국의 공학자
분류:인공지능
분류:서울대학교 공과대학 동문
내재적 속성과 외재적 속성

과학과 공학에서 내재적 속성(intrinsic property)은 특정 주제 자체 또는 그 주제 내에 존재하는 속성이다. 외재적 속성(extrinsic property)은 특징 지어지는 주제에 필수적이거나 본질적이지 않다. 예를 들어, 질량은 모든 물체의 내재적 속성인 반면, 무게는 물체가 놓인 중력장의 강도에 따라 달라지는 외재적 속성이다.

 과학 및 공학에서의 응용 

재료과학에서 내재적 속성은 재료의 양과 재료의 형태(예: 큰 조각 하나 또는 작은 입자들의 모음)에 독립적이다. 내재적 속성은 주로 재료의 근본적인 화학적 구성과 구조에 따라 달라진다. 외재적 속성은 피할 수 있는 화학적 오염물질이나 구조적 결함의 존재에 따라 달라지는 것으로 구별된다.

생물학에서 내재적 효과는 자가 면역 질환이나 선천 면역(intrinsic immunity)과 같이 생물 또는 세포 내부에서 비롯된다.

일렉트로닉스 및 광학에서 장치(또는 장치 시스템)의 내재적 속성은 일반적으로 다양한 유형의 비필수적인 결함의 영향을 받지 않는 속성이다. 이러한 결함은 설계 불완전성, 제조 오류 또는 극한 작동의 결과로 발생할 수 있으며 독특하고 종종 바람직하지 않은 외재적 속성을 생성할 수 있다. 내재적 속성과 외재적 속성 모두를 식별, 최적화 및 제어하는 것은 현대 전기 및 광학 시스템의 고성능 및 신뢰성을 달성하는 데 필요한 엔지니어링 작업 중 하나이다.

 같이 보기 
 세기 성질과 크기 성질
 동기 부여

 각주 

분류:존재론
분류:추상
분류:과학적 현상
방문군 협정

방문군 협정(visiting forces agreement, VFA), 방문 부대 협정, 방문군 지위 협정은 한 국가와 그 국가에 방문하는 군대를 보유한 외국 간의 협정이다. 방문군 협정은 지위협정(SOFA)과 의도 면에서 유사하다. 일반적으로 VFA는 일시적으로 방문하는 부대를 다루는 반면, SOFA는 주둔 국가에 기반을 둔 부대뿐만 아니라 방문 부대도 다룬다.

협정
미국 군대는 가장 큰 해외 주둔군을 보유하고 있으므로 대부분의 VFA를 차지하지만, 해외에서 일시적으로 복무하는 다른 국가의 군대는 복무하는 국가와 VFA를 협상한다.

운영 조건
VFA는 외국 군대가 작전할 수 있는 조건을 명확히 하기 위한 것이다. 일반적으로 VFA는 주로 군인 개인 및 재산과 관련된 법적 문제를 다룬다. 여기에는 국가 출입, 세금, 우편 서비스 또는 주둔국 국민의 고용 조건과 같은 문제가 포함될 수 있지만, 가장 논쟁이 되는 문제는 방문 부대에 대한 민사 및 형사 관할권이다. 민사 문제의 경우 VFA는 부대에 의해 발생한 민사 손해를 어떻게 결정하고 지급할지 규정한다. 형사 문제는 다양하지만, 미국 VFA의 일반적인 조항은 군인 간 또는 군인의 군 복무의 일환으로 저지른 범죄에 대해서는 미국 군사 법원이 관할권을 가지지만, 주둔국은 다른 범죄에 대한 관할권을 유지한다는 것이다.

주둔국 우려

많은 주둔국에서 VFA는 방문 군인이 저질렀다고 알려진 범죄 이후 주요 정치적 쟁점이 될 수 있다. 이는 특히 강도, 모살, 고살 또는 강간과 같은 심각한 범죄와 관련된 사건일 때 그러하며, 특히 두 국가 간에 혐의가 다르게 정의될 때 더욱 그렇다. 예를 들어, 2005년 필리핀에서 미국 해병대 4명이 함께 술을 마시던 현지 여성을 강간한 혐의로 기소되었다. 이 사건은 피고인들의 군 복무와 관련이 없었기 때문에 필리핀 법원에서 필리핀 법에 따라 재판을 받았고, 법원은 피고인 중 한 명에게 유죄를 선고하고 나머지는 무죄를 선고했다.

정치적 문제
주둔국은 자국 영토 내 외국 군대의 주둔에 대해 다양한 관점을 가질 수 있으며, 방문군 협정(VFA) 재협상에 대한 대중의 요구는 때때로 외국 군사 인력 철수에 대한 광범위한 요구와 함께 발생한다. 국가 관습, 법률 시스템 및 관할권에 대한 기대의 차이로 인해 의견 불일치가 발생할 수 있다.

어떤 경우에는 주둔국 내에서 외국 군인에게 부여되는 법적 면책 또는 보호 수준에 대한 우려가 제기되기도 하는데, 특히 현지 법적 기준이 파견국과 다를 때 더욱 그러하다. 이러한 우려에는 현지 법원이 완전한 관할권을 행사하는 데 한계가 있거나 VFA의 특정 조항이 외국 인력이 저지른 범죄를 기소할 수 있는 주둔국의 능력을 제한한다는 인식이 포함될 수 있다.

예를 들어, 대한민국에서는 미국과의 지위협정(SOFA)에 따라 제공되는 법적 협정에 대한 대중적 논쟁이 발생했다. 일부는 현재 조항이 주둔국의 법적 권한을 제한한다고 주장하지만, 대한민국 자체도 현지 당국의 기소로부터 완전한 법적 면책을 부여하는 키르기스스탄과의 SOFA와 같이 광범위한 면책을 부여하는 협정 하에 해외에 군사 인력을 유지하고 있다는 점이 지적된다.

외국 군인과 관련된 법적 절차의 결과는 다양한 방식으로 해석된다. 현지 법원에서 이러한 개인을 기소하고 유죄 판결을 내리는 것은 때때로 법적 책임 메커니즘이 작동하고 있다는 지표로 간주된다. 반대로 다른 사람들은 이러한 결과를 협정 적용이 일관되지 않거나 주둔국의 기대에 부합하도록 개선이 필요할 수 있는 영역을 강조하는 것으로 해석할 수 있다.

 같이 보기 
 지위협정
 방문 부대법
 필리핀-미국 방문군 협정
 필리핀-오스트레일리아 방문 부대 지위 협정
 치외법권

 각주 
인용

일반 참조
 
 

분류:군사동맹
알렉스 루

알렉스 루(영어: Alex Lu, 중국어: 吕晴)는 인공지능 및 머신 러닝을 응용한 투자기술 기업 카부트(Kavout)의 공동창업자 겸 최고경영자이다. 루는 카부트의 예측형 주식 등급 지표 K Score(또는 Kai Score) 개발을 주도했으며, 해당 지표는 1~9의 등급으로 제공되고 2019년부터 팩트셋(FactSet) 마켓플레이스를 통해 데이터 피드 형태로 유통되었다.

 생애와 배경 
루는 칭화대학교를 졸업하고, 이후 컬럼비아 대학교 경영대학원에서 경영학 석사(MBA)를 받았다. 정보기술 분야에서 경력을 시작해 구글, 마이크로소프트, 바이두, 셴다 그룹(SNDA), 대지혜(Shanghai Great Wisdom) 등에서 소프트웨어 엔지니어, 책임 프로그램 매니저, 엔지니어링 디렉터, 부사장, 최고기술책임자(CTO)로 일했다.

 경력 
 2000~2010년대: 구글 – 소프트웨어 엔지니어(상세 연도 미상).
 2000~2010년대: 마이크로소프트 – 책임 프로그램 매니저(Principal Program Manager, 상세 연도 미상).
 2000~2010년대: 바이두 – 상업 플랫폼 기술 총괄(Engineering Director, 상세 연도 미상).
 2000~2010년대: 셴다 그룹(SNDA) – 검색기술 부문 부사장(VP of Search Technology, 상세 연도 미상).
 2000~2010년대: 대지혜(Shanghai Great Wisdom) – 최고기술책임자(CTO, 상세 연도 미상).
 2015년– : 카부트(Kavout) 공동창업자 겸 최고경영자(미국 워싱턴주 시애틀 기반).

 연구와 기술 관점 
루는 검색·광고·전자상거래에서 발전한 대규모 랭킹·예측 알고리즘을 금융 데이터에 이전하는 접근을 취했으며, 카부트의 K Score 모델은 회귀·분류·모델 선택·딥러닝 등 복합적인 머신 러닝 기법과 랭킹 알고리즘을 적용해 종목 간 상대적 우열을 산출하는 것으로 소개된다. 2020년 공개된 모델 문서에 따르면 고득점 매수(7–9) 및 저득점 회피(1–3)를 조합해 위험을 관리하는 운용 예시가 제시되어 있다.

 경영 및 리더십 
루는 금융 서비스에서의 AI 활용 확대를 강조하며, 데이터 기반 신호를 통해 리서치 효율성과 비용 절감을 동시에 추구하는 전략을 제시해 왔다. 카부트는 시애틀·뉴욕·베이징·상하이에 조직을 두고 연구·제품·고객개발을 병행해 왔다고 소개한다. 2025년에는 ‘InvestGPT’ 등 에이전트형 금융 리서치 도구를 앞세워 주식·ETF 분석 서비스를 고도화했다.

카부트의 K Score/Kai Score는 펀더멘털, 가격·거래량, 기술적 신호, 대체데이터 등 다양한 자료를 결합해 1~9 등급의 예측형 주식 등급을 산출한다. 7–9점은 단기(수주~수개월) 초과수익 가능성이 상대적으로 높고, 1–3점은 낮다. 2019년에는 팩트셋(Open:FactSet) 마켓플레이스에 입점했고, 영국·독일 등 해외 주식시장으로 적용 범위를 넓혔다. 2025년에는 ‘Kai Score(=K Score)’에 자연어 기반 맞춤형 주식 선별 기능을 추가했다.

 주요 활동 
 2018년: 벤징가와의 토론에서 AI와 월가의 접점을 주제로 견해를 발표.
 2019년: Beryl Consulting Group이 주최한 글로벌 금융 서밋에서 대체데이터·머신 러닝의 자산관리 적용을 주제로 패널로 참여.

 평가 
카부트의 플랫폼과 K Score는 팩트셋 마켓플레이스, 업계 데이터베이스 등에 등재되어 퀀트 리서치에 활용되는 예측형 지표로 소개된다. 한편, 외부 리뷰에서는 독점 모델의 투명성 및 검증 문제를 지적하며, 특정 투자전략 대비 성과 검증과 접근성 측면의 비교가 필요하다는 견해도 제시된다.

 회사 
카부트는 2015년에 설립되었고, 초기에는 시애틀·뉴욕·상하이·베이징 등지에서 운영을 전개했다.

 외부 링크 
 LinkedIn 프로필

 연표 

 각주 

분류:살아있는 사람
분류:중국의 기업인
분류:컬럼비아 대학교 동문
분류:칭화 대학 동문
최호준

최호준(영어: Hojun Choi)은 미국 보스턴권을 기반으로 활동하는 기술·금융 분야의 기업가로, 기관투자가 대상 생성형 인공지능 투자 리서치 소프트웨어 기업 LinqAlpha의 공동창업자이자 공동 최고경영자(Co‑CEO)이다. 창업 전에는 골드만 삭스와 맥쿼리 그룹 계열에서 근무하였다. 2024년에는 포브스 30 Under 30 Asia 알럼으로 소개되었다.

 개요 
LinqAlpha는 헤지펀드와 자산운용사 등 기관투자가의 주식 리서치 업무를 자동화하기 위해 멀티에이전트 기반 생성형 인공지능과 재무 데이터 파이프라인을 결합한 플랫폼을 제공한다. 법인명은 Wecover Platforms, Inc.이다.

 생애 
공개 자료상 출생 연도·학력 등 개인 신상은 상세히 알려져 있지 않고, 경력과 창업 활동을 중심으로 공개되어 있다.

 경력 
 (이전) 골드만 삭스 근무
 (이전) 맥쿼리 자산운용(Macquarie Asset Management) 근무
 2022년 ~ 현재: LinqAlpha 공동창업자·공동 최고경영자(Co‑CEO)

 창업과 투자 유치 
 설립과 초기 전개 — 2022년 설립 후 테크스타스 보스턴 액셀러레이터 2023 기수로 선발되었다.
 수상 — 2023년 Samsung Open Collaboration(대한민국)에서 우승하였다.
 시드 라운드 — 2024년 6월 시드 라운드에서 미화 660만 달러를 조달하였다. 주도 투자사는 Atinum Investment와 InterVest였고, Techstars, Kakao Ventures, Yellowdog, Smilegate Investment 등이 참여하였다.
 파트너십 — 2025년 Equity Data Science(EDS)와 함께 기관투자가 리서치를 위한 생성형 AI 코파일럿 ‘Fusion’을 출시하였다.

 주요 활동 
 금융 특화 멀티에이전트 AI — LinqAlpha는 재무제표·공시·실적발표문·컨퍼런스콜 등 복합 자료에서 증거를 검색·추출·요약하는 도메인 특화 멀티에이전트 시스템을 구현하여, 애널리스트의 아이디어 발굴과 프라이머(Primer) 작성 시간을 단축하도록 설계되었다.
 리서치 워크플로 자동화 — 자연어 질의, 소스 출처 자동 인용, 재무 약어 사용, 보고서 문체 준수 등 실제 운용 현장의 제약을 반영하도록 구성하였다.
 법인 구조 — 서비스 운영 주체의 법인명은 Wecover Platforms, Inc.로 표시된다.

 경영 기조 
 버티컬 AI 지향 — 범용 모델을 그대로 적용하기보다, 금융 리서치 업무 흐름과 문서 구조에 맞춘 검색·요약·정합성 검증 파이프라인을 중시한다.
 하이퍼‑오토메이션 — 반복·수작업이 많은 리서치 전 과정에 자동화를 적용해 기관투자가의 분석 정확도와 응답 속도를 높이는 것을 목표로 한다.

 수상·인정 
 포브스 30 Under 30 Asia 알럼(연도: 2023년으로 소개).
 Samsung Open Collaboration 2023 우승.

 대외 활동 
 테크·금융 컨퍼런스 발표 및 비공개 포럼에서 멀티에이전트 AI 적용 사례를 소개하였다.
 EDS와 ‘Fusion’ 공동 출시를 통해 투자 프로세스 관리(IPM) 환경과의 통합 적용을 시연하였다.

 외부 링크 
 LinkedIn — Hojun Choi

 연표 

 각주 

분류:살아있는 사람
분류:미국의 기업인
분류:미국의 기업인
분류:한국계 미국인
아트 아마도르

아트 아마도르(영어: Art Amador)는 미국의 기업인으로, 인공지능(AI) 기반 투자 기업인 EquBot과 그 기관사업부인 QuantumStreet AI의 공동창업자이자 최고운영책임자(COO)이다. 그는 IBM 왓슨(및 watsonx) 생태계를 활용한 AI 운용 체계를 바탕으로 2017년 AI Powered Equity ETF(AIEQ)의 출시에 참여했으며, 2018년에는 국제주식형 AIIQ 출시에 관여했다. AIEQ는 현재 Amplify ETFs 산하에서 운용된다. 아마도르는 공인재무설계사(CFP) 자격을 보유하며, 샌디에이고 주립 대학교에서 금융서비스 학사, 캘리포니아 대학교 버클리에서 MBA를 취득했다.

 생애와 교육 
아마도르는 미국에서 태어나 금융서비스 분야에서 경력을 쌓았으며, 샌디에이고 주립 대학교에서 금융서비스 학사 학위를, 캘리포니아 대학교 버클리 하스 경영대학원에서 MBA를 각각 취득했다. 그는 공인재무설계사(CFP) 자격을 취득했다.

 경력 
 EquBot – 공동창업자·COO: AIEQ(2017)와 AIIQ(2018) 등 AI 기반 ETF의 기획·출시 및 플랫폼 고도화를 총괄했다.
 QuantumStreet AI – 공동창업자·COO: EquBot의 기관사업부로서 은행·운용사 대상 포트폴리오 인텔리전스·지수 협업을 담당한다.
 Fidelity Investments – 부사장·재무 컨설턴트(근무 8년): 개인·기관 고객자산 13억 달러 이상을 관리했으며 2012년에 미국 최우수 컨설턴트로 선정되었다.

 창업과 기업 활동 
 EquBot 
EquBot은 IBM 왓슨 기반의 자연어처리·감성분석·기계학습을 결합한 AI 운용 모델(일명 ‘EquBot 모델’)을 통해 대규모 비정형·정형 데이터를 분석해 주식 선택과 포트폴리오 구성을 수행한다. 2017년 10월 18일에는 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장 액티브 ETF인 AIEQ를, 2018년 6월에는 미국 외 선진국 주식에 투자하는 AIIQ를 각각 출시했다. 2019년 2월에는 NYSE 오프닝 벨 행사에 참여했다. AIEQ는 이후 Amplify ETFs 체계로 편입되어 운용되고 있다.

 QuantumStreet AI (EquBot 기관사업부) 
IBM은 2023년 고객 사례에서 “QuantumStreet는 EquBot의 기관사업부이자 IBM의 핀테크 파트너”라고 명시하였다. QuantumStreet AI는 글로벌 은행·운용사와 협업해 AI 기반 지수와 운용 도구를 제공하며, 2024년에는 BNP 파리바와 함께 브라질 시장에 크로스애셋 추세·AI 지수를 공개했다. 2025년에는 인도 SUD Life와의 제휴를 통해 watsonx 기반 생성형 AI 투자 상품을 설계하기로 했다.

 투자 철학 및 운용 방식 
아마도르가 관여한 EquBot/QuantumStreet의 AI 운용은 기업 재무지표·밸류에이션 등 정형 데이터와 뉴스·공시·리포트·소셜미디어 등 비정형 데이터를 결합해 다차원적 확률·랭킹을 산출하고, 이를 바탕으로 종목 선택과 리스크 관리를 수행한다. 하스 경영대학원은 이 플랫폼이 ‘설명 가능한 시간 기반(temporal) AI’를 지향한다고 설명한다.

 주요 활동 및 대외 참여 
 2017년 이후 AIEQ·AIIQ 관련 인터뷰와 방송 출연(비즈니스 인사이더, CNBC 등).
 2023년 블룸버그 「ETF IQ」 출연: AI ETF 동향과 성과 논의.
 2024년 Channel Insider 출연: QuantumStreet AI의 기관용 AI 도구 소개.

 평가 
AIEQ는 출시 초기부터 ‘세계 최초의 AI 운용 액티브 ETF’로 주목을 받았으나, 2023년의 ‘AI 랠리’ 구간에서는 S&P 500를 추행하지 못하는 구간도 확인되었다.

 외부 링크 
 LinkedIn — 공식 개인 프로필

 연표 

 각주 

분류:살아있는 사람
분류:미국의 기업인
분류:미국의 금융인
분류:샌디에고 주립 대학교 동문
분류:캘리포니아 대학교 버클리 동문
쿼터백자산운용

쿼터백자산운용(영어: Quarterback Investments Co., Ltd.)은 2015년에 설립된 대한민국의 자산운용사로, 알고리즘과 데이터 기반 로보어드바이저·투자일임 및 연금 자문 서비스를 제공한다. 본사는 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 26층에 있다. 대표이사는 2020년 3월부터 조홍래이며, 그룹은 장두영이 이끈다. 2025년에는 재무설계 기반 AI 자산관리 플랫폼 베러웰스(BetterWealth)를 출시했다.

 연혁 
 2015년: 쿼터백자산운용 설립 및 쿼터백그룹 내 자산운용사로 편제.
 2020년: 조홍래가 대표이사로 선임, 장두영은 모회사 쿼터백그룹 대표로 이동.
 2021년: 시리즈 A 65억원 유치; 운용자산(AUM) 4,100억원 돌파 보도.
 2022년: 시리즈 B 약 190억원 유치; 2021년 말 기준 AUM 4,530억원.
 2024년: 신한은행과 퇴직연금 로보어드바이저 일임서비스 업무협약 체결.
 2025년: 재무설계 기반 AI 플랫폼 ‘베러웰스’ 공식 출시; 삼성증권 IRP 일임 서비스 론칭.

 기업 구조 
 지배 구조 및 경영진 
쿼터백자산운용은 쿼터백그룹이 모기업이며, 그룹은 알고리즘·소프트웨어 개발을 담당한다. 회사 대표이사는 조홍래이고, 최고투자책임자(CIO)는 심현수다. 알고리즘 리더로 손모 씨(William Sohn)가 소개되어 있다. 본사 소재지는 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 26층이다.

 소유 관계 
더벨 보도에 따르면 쿼터백그룹은 쿼터백자산운용의 최대주주다.

 사업 모델 
회사는 B2C·B2B를 병행한다. 개인 고객에게는 투자일임·자문과 연금(DC·IRP·개인연금) 솔루션을 제공하고, 금융기관과 재무설계사(FA)에게는 베러웰스 기반 자산관리·진단 플랫폼을 제공한다. 수익은 일임·자문 수수료, B2B 플랫폼·솔루션 라이선스 및 협업 수수료에서 발생한다는 점이 보도·공식자료를 통해 확인된다.

 사업 운영 
 사업 영역 
글로벌 자산배분, 미국 주식·ETF, 인컴 전략을 포함한 포트폴리오 일임과 연금 자문을 수행한다. 퇴직연금 분야에서는 은행·증권·운용사와의 제휴를 통해 일임형 로보어드바이저 서비스를 확장하고 있다.

 파트너십 
신한은행과 퇴직연금 로보어드바이저 일임서비스 구축을 위한 업무협약을 체결했고, 삼성증권 IRP 고객 대상 일임 서비스도 제공한다.

 제품과 서비스 
 베러웰스(BetterWealth) 
베러웰스는 재무설계 기반 AI 자산관리 플랫폼으로, 고객의 전 금융계좌 데이터를 통합 분석해 투자·연금·세금 전략까지 실행형 제안을 제공하도록 설계되었다. 금융기관 전용 버전과 독립형 FA 버전으로 이원화되어 제공된다.

 투자일임·자문 
미국 성장주·글로벌 배당·TDF·자산배분형 등 전략형·자동형 두 가지 진입 방식을 지원하며 IRP·연금저축 계좌를 중심으로 일임 서비스를 제공한다.

 기술 및 알고리즘 
쿼터백은 자체 AI 시스템 큐비스(QBIS)를 운용한다. 데이터 수집(DE)–환경분석(EMMA)–자산분석(TIA)–전략수립(SARA)–투자실행(CORA) 등 5개 엔진으로 구성되며, 고객 위험성향과 시장 국면에 맞춰 포트폴리오를 산출·집행하는 구조다. 특히 CORA 모듈은 고객 맞춤형 포트폴리오 실행을 지원하는 로보어드바이저 엔진으로 소개된다. 회사는 코스콤 로보어드바이저 테스트베드 제도를 활용하며, 테스트베드는 수익성 검증이 아니라 합리성·안정성·법규준수 등을 확인하는 절차임을 고지하고 있다.

 재무 성과 
공개 자료에 따르면 2021년 상반기 운용자산(AUM)은 약 4,100억원으로 추정되며, 2021년 말 기준 AUM은 약 4,530억원으로 집계되었다. 회사의 자금은 개인 일임·자문과 함께 기관 위탁 및 B2B 솔루션 자금이 혼재한다.

 브랜딩 및 마케팅 
회사는 ‘웰스테크(WealthTech)’ 이미지를 강조하며 전문가 생산성 향상과 실행 중심 자산관리 메시지를 전면에 내세운다. 베러웰스는 데이터 분석 기반 AI 자산관리 플랫폼으로 포지셔닝되어 언론 및 자사 자료에서 차별점이 소개된다.

 기업의 사회적 책임 
공식 자료에서는 금융소비자 보호 고지와 연금 상담·교육 성격의 콘텐츠 제공이 확인된다. 로보어드바이저의 한계와 테스트베드 성격을 명확히 고지해 투자자 이해 증진을 도모한다.

 비판과 논란 
코스콤 로보어드바이저 테스트베드 결과 비교에서 회사 알고리즘은 일부 유형에서 상위권을 기록했으나, 전 영역 1위는 아니었다는 평가가 보도되었다(2025년 기준). 이는 유형별 성과 편차와 평가 방식 차이에 따른 결과로 해석된다.

 연표 

 각주 

분류:대한민국의 자산운용사
분류:2015년 설립된 기업
분류:서울특별시의 기업
조홍래 (기업인)

조홍래(1980년생)는 대한민국의 자산운용사 경영인으로, 쿼터백자산운용 대표이사다. 자산배분과 상장지수펀드(ETF)를 활용한 EMP 전략을 기반으로, 로보어드바이저 및 데이터 기반 운용을 강조한다.

 학력 
 성균관대학교 경제학·경영학부 학사

 경력 
 2005년: 미래에셋자산운용 입사, 글로벌 매크로 리서치·펀드 운용 담당
 (연도 미상): 한국투자신탁운용, 글로벌 자산배분 펀드 매니저
 2015년: 쿼터백(그룹) 설립 초기 멤버로 합류, EMP·알고리즘 운용 체계 기획에 참여
 ~2020년 3월: 쿼터백자산운용 운용총괄(CIO)
 2020년 3월–현재: 쿼터백자산운용 대표이사(CEO)
 2025년 6월: 대표 재임 중 쿼터백그룹의 재무설계 기반 AI 자산관리 플랫폼 베러웰스(BetterWealth) 공식 출시

 투자 철학 및 경영 기조 
조홍래는 다양한 자산과 ETF를 결합한 초분산 자산배분과 규칙 기반 운용을 핵심 원칙으로 제시한다. 그는 감정과 편향을 최소화하는 데이터·알고리즘 활용이 장기 성과에 유리하다고 밝히며, 로보어드바이저를 인간 운용역과 기술의 결합으로 정의한다. 대표 취임 이후 로보어드바이저와 대체자산 운용의 병행, EMP 전략의 고도화를 회사 방향으로 제시했다. 또한 ‘웰스테크(Wealth-tech)’를 표방하며, 기술로 자산관리의 투명성과 범접성을 높이는 비전을 공표했다.

 주요 활동 및 발언 
 2020년 취임 직후, 상품 라인업 다변화와 로보어드바이저·헤지펀드 병행을 천명했다.
 2025년 인터뷰에서 미국 주식 강세장에 대한 전망과 퇴직연금 로보어드바이저 일임 서비스 계획, ‘웰스테크’ 전략을 제시했다.

 연표 

 각주 

 외부 링크 
 LinkedIn – Hongrae (Alex) Jo

분류:1980년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 금융인
분류:성균관대학교 동문
분류:대한민국의 기업인
성훈 (소방공무원)

성훈은 대한민국의 소방공무원이다. 경기도소방재난본부 소속 경기 평택소방서에서 근무하는 소방위로, 2024년 에쓰오일(S-OIL)과 한국사회복지협의회가 공동 주관한 ‘올해의 영웅소방관’ 수상자로 선정되었다.

 개요 
성훈은 경기 평택소방서 소방위로서 재난·사고 현장에서 구조 활동과 화재 진압 임무를 수행했다. 2024년 11월 28일 서울 용산 로카우스 호텔에서 열린 시상식에서 ‘영웅 소방관’ 8인 가운데 한 명으로 상패와 상금을 받았다.

 선정 배경 
에쓰오일과 한국사회복지협의회는 2006년부터 ‘소방영웅 지킴이’ 캠페인을 통해 ‘올해의 영웅소방관’을 선정해 왔다. 2024년에는 ‘최고 영웅 소방관’ 1인과 ‘영웅 소방관’ 7인을 포함해 총 8인을 선발했으며, 총 9천만 원의 상금이 수여되었다. 2024년 수상자 명단에는 성훈(경기 평택소방서 소방위)이 포함되었다.

 경력 
 2024년 — 현재: 경기도소방재난본부 경기 평택소방서, 소방위.

 수상 
 2024년: 에쓰오일 ‘올해의 영웅소방관’(영웅 소방관).

 연표 

 각주 

분류:대한민국의 소방공무원
분류:살아있는 사람
분류:21세기 대한민국 사람
미스 어스 2025

미스 어스 2025는 25주년 기념 대회로, 2025년 11월 5일 필리핀 마닐라 파라냐케의 오카다 마닐라에서 열렸다. 올해 대회에는 78개 국가 및 지역의 참가자들이 참가했다. 호주의 미스 어스 2024 제시카 레인은 대회 마지막에 체코의 나탈리 푸슈키노바를 후임으로 선정했다 .

 최종 결과 

§ – 피플스 초이스로 상위 25위에 진입

 특별상 

 최고의 모습 

언론 발표

 재능 경연대회 

 녹색 리더 행동 챌린지 

스폰서 상

분류:미스 어스
분류:2025년 필리핀
상관 함수 (통계역학)

섬네일|300px|합성곱, 상호상관, 자기상관의 시각적 비교.
상관함수(correlation function)는 확률 변수 간의 공간적 또는 시간적 거리에 따라 이들 변수 간의 통계적 상관 관계를 제공하는 함수이다. 두 개의 다른 지점에서 측정된 동일한 양을 나타내는 확률 변수 간의 상관함수를 고려할 때, 이는 종종 자기상관함수라고 불리며, 자기상관으로 구성된다. 서로 다른 확률 변수의 상관함수는 때때로 서로 다른 변수가 고려되고 상호상관으로 구성되어 있음을 강조하기 위해 교차 상관함수라고 불린다.

상관함수는 시간 또는 공간에서 거리의 함수로서 의존성을 나타내는 유용한 지표이며, 값들이 효과적으로 비상관적이기 위해 샘플 점들 사이에 필요한 거리를 평가하는 데 사용될 수 있다. 또한, 관측치가 없는 지점의 값을 보간하는 규칙의 기초를 형성할 수 있다.

천문학, 재무 분석, 계량경제학, 통계역학에서 사용되는 상관함수는 적용되는 특정 확률 과정에서만 다르다. 양자장론에서는 양자 분포에 대한 상관함수가 존재한다.

정의
어떤 공간의 서로 다른 점 s와 t에서 서로 다를 수 있는 확률 변수 X(s)와 Y(t)에 대해, 상관함수는 다음과 같다.

여기서 는 상관 분석 문서에 설명되어 있다. 이 정의에서는 확률 변수가 스칼라 값을 가진다고 가정했다. 그렇지 않은 경우, 더 복잡한 상관함수를 정의할 수 있다. 예를 들어, X(s)가 n개의 요소를 가진 확률 벡터이고 Y(t)가 q개의 요소를 가진 벡터인 경우, 요소를 가진 n×q 행렬의 상관함수는 다음과 같이 정의된다.

n=q일 때, 때때로 이 행렬의 트레이스에 초점을 맞춘다. 확률 분포가 어떤 표적 공간 대칭, 즉 확률 변수의 값 공간에 대칭성(또한 내부 대칭이라고도 함)을 가지면, 상관 행렬은 유도된 대칭성을 가질 것이다. 유사하게, 확률 변수가 존재하는 공간(또는 시간) 영역에 대칭성이 존재하면(또한 시공간 대칭이라고도 함), 상관함수는 해당 공간 또는 시간 대칭성을 가질 것이다. 중요한 시공간 대칭의 예는 다음과 같다.
병진 대칭은 C(s,s') = C(s − s')를 산출하며, 여기서 s와 s'는 점의 좌표를 나타내는 벡터로 해석된다.
위의 내용에 더해 회전 대칭은 C(s, s') = C(|s − s'|)를 제공하며, 여기서 |x|는 벡터 x의 노름을 나타낸다(실제 회전의 경우 이는 유클리드 또는 2-노름이다).

고차 상관함수는 종종 정의된다. n차의 전형적인 상관함수는 (각괄호는 기댓값을 나타낸다)

확률 벡터가 하나의 구성 요소 변수만 가지고 있다면, 지수 는 중복된다. 대칭성이 있다면, 상관함수는 내부 및 시공간 대칭의 기약표현으로 분해될 수 있다.

확률 분포의 속성
이러한 정의와 함께, 상관함수 연구는 확률 분포 연구와 유사하다. 많은 확률 과정은 그 상관함수에 의해 완전히 특징지어질 수 있다. 가장 주목할 만한 예는 가우스 과정 계열이다.

유한한 수의 점에 정의된 확률 분포는 항상 정규화될 수 있지만, 연속적인 공간에 정의될 때는 추가적인 주의가 필요하다. 이러한 분포 연구는 무작위 행보 연구에서 시작되었고 이토 미적분의 개념으로 이어졌다.

유클리드 공간의 파인만 경로 적분은 이를 통계역학에 관심 있는 다른 문제로 일반화한다. 반사 양성성이라는 상관함수에 대한 조건을 따르는 모든 확률 분포는 민코프스키 시공간으로의 윅 회전 후에 국소 양자장론으로 이어진다 (오스터발더-슈레이더 공리 참조). 재규격화 연산은 확률 분포 공간에서 자기 자신으로의 특정 매핑 집합이다. 양자장론은 이 매핑이 양자장론을 제공하는 고정점을 가질 때 재규격화 가능하다고 불린다.

 같이 보기 

 각주 

분류:시계열 분석
분류:공간 분석
강성동

강성동(–)은 대한민국의 소방공무원이다. 2013년 7월 1일 서울 중부소방서 제18대 서장으로 취임했고, 2015년 1월 1일 도봉소방서 제15대 서장으로 전보되어 취임했다. 서울시립대학교에서 방재공학을 전공했고 재난관리학과 박사과정을 밟았다.

 생애 및 교육 
강성동은 서울시립대학교에서 방재공학을 전공했다. 이후 재난관리학 박사과정을 이수하며 현장 중심의 안전관리와 재난대응 체계를 연구·실무에 접목했다.

 경력 
 2013년 7월 1일 ~ 2014년 12월 31일: 서울 중부소방서 제18대 서장.
 2015년 1월 1일 ~ (종료일 미상): 서울 도봉소방서 제15대 서장.
 (시기 미상): 서울소방학교 구조구급훈련센터장.
 (시기 미상): 서울종합방재센터 상황실장.

 주요 활동 
 2013년 중부소방서장 재임 중 지하철 폭발물 테러 대응 가상훈련과 다중밀집 지역 안전점검 등 위기 대응 훈련을 지휘했다.
 2014년 중부소방서에서 구급현장 출혈량 파악 실험을 시행하고, 다중이용업소 비상구 추락사고 예방을 위한 실태조사를 추진했다.
 2015년 도봉소방서장으로서 도봉구 쌍문119안전센터 개소를 주관해 관내 출동시간 단축과 안전 사각지대 해소를 도모했다.
 2016년 지역 학생 직업체험 프로그램을 운영하는 등 시민 안전교육을 확대했다.

 리더십과 철학 
강성동은 서장 취임사에서 "첫째도, 둘째도 안전"이라는 원칙을 내세워 소방대원의 자가 안전 확보와 신속 대응 능력을 최우선 과제로 제시했다. 조직 운영에서는 칭찬과 소통을 통한 사기 진작을 강조했으며, 개인 역량 개발과 목표 설정을 지속적으로 주문했다.

 상훈 및 기록 
 대통령 표창(제51주년 소방의 날, 개인 수상, 2013년).
 중부소방서장 재임 당시 소속 기관의 대통령 표창 수상(제52주년 소방의 날, 2014년).

 연표 

 각주 

분류:대한민국의 소방공무원
분류:서울시립대학교 동문
분류:살아있는 사람
시험가능성

시험가능성(testability)은 과학과 과학적 방법의 주요 측면이다. 시험가능성에는 두 가지 구성 요소가 있다.
반증 가능성 또는 반박 가능성, 즉 가설에 대한 반례가 논리적으로 가능하다는 의미이다.
그러한 반례가 실제로 존재할 경우, 그것들을 재현 가능한 일련의 관측을 통해 실질적으로 관찰할 수 있는 실용적인 실행 가능성.

요컨대, 가설은 누구든지 실험을 통해 그것이 참인지 거짓인지 결정할 가능성이 있다면 시험 가능하다. 이를 통해 누구나 이론이 지지될 수 있는지 또는 반박될 수 있는지 자료를 바탕으로 결정할 수 있다. 그러나 실험 데이터의 해석 역시 확정적이지 않거나 불확실할 수 있다. 칼 포퍼는 과학적 지식이 반증 가능성이라는 속성을 가지고 있다고 과학적 발견의 논리에서 발표했다.

 같이 보기 

 확증 가능성
 제어 가능성
 관측 가능성
 과학적 방법
 시험 방법

 추가 자료 

 
 로버트 케건과 리사 레이는 일상생활에서 개인의 암묵적 가정을 명시적 시험 가능한 가설로 바꾸는 방법을 제안한다.
 
 
 

 각주 

분류:논리학
분류:과학적 방법
분류:과학철학
분류:관측
분류:경험론