stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Analitik tertambah
Sejarah Perkembangan Platform Analitik > Platform Penemuan Data Berbasis Visual

Penemuan data (data discovery) adalah proses untuk mendeteksi pola dan outlier dengan menavigasi data secara visual atau menerapkan analitik tingkat tinggi dengan panduan. Penemuan data adalah proses yang berulang yang tidak memerlukan pembuatan model di awal. Selama 10 tahun terakhir, platform penemuan data berbasis visual ini sudah mengacaukan pasar BI tradisional. Alat yang mudah digunakan ini memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan data secara cepat, memeriksa hipotesis secara visual, dan menemukan wawasan baru pada sebuah data. Platform ini mengubah bagaimana pengguna bisnis mengeksplorasi data dibandingkan dengan lapisan semantik yang berpusat pada IT. Walaupun demikian, banyak aktivitas terkait dengan persiapan data, penemuan pola dalam data yang kompleks dan berbagi wawasan tetap manual dan cenderung bias.
Walaupun alat penemuan data berbasis visual ini mudah digunakan, karena pengguna menganalisis data secara manual dengan membuat queries untuk menginvestigasi hipotesis, hal ini tidak memungkinkan bagi mereka untuk menemukan semua pola dan kombinasi yang mungkin, seperti apakah temuan mereka adalah yang paling relevan, signifikan dan dapat ditindaklanjuti. Bergantung pada pengguna bisnis untuk menemukan pola secara manual dapat mengakibatkan mereka bias pada hipotesis mereka sendiri, kehilangan temuan yang penting, dan menarik kesimpulan mereka sendiri yang salah atau tidak lengkap, yang dapat mempengaruhi keputusan dan hasil.
Visualisasi merupakan cara yang ampuh untuk menemukan dan mengkomunikasikan pola dalam data (lebih dari tabel atau daftar). Namun, visualiasi tidak selalu menyoroti temuan yang signifikan secara statistik. Untuk itu, diperlukan interpretasi pengguna atau analisis statistik lebih lanjut untuk menentukan apakah temuan tersebut relevan, signifikan, dan dapat ditindaklanjuti. Terlebih lagi, menemukan wawasan dari analitik lanjut memerlukan keahlian dari data scientist yang sangat langka.
Sejarah Perkembangan Platform Analitik > Augmented Analytics

Pada platform penemuan data berbasis visual, eksplorasi manual interaktif menggunakan visualiasi merupakan fitur pendefinisinya. Sedangkan, pada augmented analytics, otomatisasi pembelajaran mesin pada penemuan wawasan dan proses eksplorasi merupakan fitur pendefinisinya. Alat tersebut memungkinkan pengguna dan data scientist untuk menemukan, memvisualisasikan, dan menarasikan temuan yang relevan, seperti korelasi, pengecualian, pengelompokan, dan prediksi secara otomatis tanpa harus membangun model atau menulis algoritma. Pengguna mengeksplorasi data melalui visualisasi, teknologi pencarian dan natural language query, didukung oleh narasi dan interpretasi yang dihasilkan oleh bahasa alami berbasis teks dan suara, atau temuan yang paling penting secara statistik dalam konteks pengguna.
Augmented analytic dapat mengurangi waktu eksplorasi dan identifikasi wawasan yang salah atau kurang relevan. Menerapkan berbagai algoritma dan pembelajaran data secara paralel dan menjelaskan temuan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna, mengurangi risiko hilangnya wawasan penting dalam data, dibandingkan dengan eksplorasi manual. Hal ini juga mengoptimalkan keputusan dan tindakan yang dihasilkan. Pergeseran paradigma ini membutuhkan investasi dalam literasi data di seluruh organisasi karena wawasan ini akan didistribusikan ke semua karyawan.
Alur Kerja Augmented Analytic

Saat ini, dalam bidang analitik, data scientist ataupun analis melakukan aktivitas berulang yg terdiri dari: menyiapkan data, menemukan pola pada data dan membangun model, membagi dan mengoperasikan penemuan dari data. Pendekatan augmented analytics mempercepat waktu yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan akurat bagi pengguna bisnis dan menambah analisis mereka menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengotomatisasikan 3 proses analitik utama yang saat ini digunakan pada platform penemuan data berbasis visual.
Alur Kerja Augmented Analytic > Menyiapkan Data (Augmented Data preparation)

Persiapan data pada augmented analytics menggunakan algoritma untuk menemukan hubungan pada data, mendeskripsikan dan merekomendasikan pendekatan yang paling baik untuk membersikan, menyesuaikan, memperkaya, memanipulasi, dan memodelkan data dengan kemampuan untuk menangkap metadata dan garis turunan agar dapat digunakan kembali dan dikelola.
Alur Kerja Augmented Analytic > Menemukan pola pada data (Augmented Data Discovery)

Daripada analis secara manual menguji semua kombinasi data, maka diimplementasikan secara otomatis algoritma untuk mendeteksi korelasi, segmen, kelompok, outlier, dan relasi pada augmented analytics. Hanya hasil yang paling signifikan dan relevan secara statistiklah yang akan ditampilkan pada pengguna dalam bentuk visualisasi cerdas yang dioptimalkan untuk interpretasi pengguna. Menerapkan berbagai algoritma pada data secara paralel mengurangi risiko akan kehilangan wawasan yang penting pada data. Kebanyakan, platform penemuan data membuat model dasar terbuka untuk diinspeksi, diuji, dan divalidasi oleh data scientist spesialis. Hal ini penting untuk membangun kepercayaan dan memastikan keakuratan dari wawasan yang dihasilkan secara otomatis.
Otomatisasi pembelajaran mesin juga memasuki platform ilmu data (data science) untuk mempersingkat proses pembuatan fitur dan model. Pengguna dari augmented data discovery adalah orang bisnis atau citizen data scientist, dan luarannya adalah wawasan (baik visual maupun narasi dalam bahasa alami), sedangkan luaran dari ilmu data cerdas (smart data science) adalah model dan penggunanya adalah pakar data scientist . Tujuannya adalah untuk membuat data scientist spesialis lebih produktif dan model yang mereka buat tidak bias. Mengingat kelangkaan dari pakar data scientist dan permintaan yang semakin meningkat akan keterampilan mereka, diharapkan produktivitas yang lebih tinggi dan lebih banyak pekerjaan analitik perlu dilakukan oleh kelas data scientist baru juga.
Augmented data discovery dan augmented data science, serta pembelajaran mesin sama-sama mengurangi waktu eksplorasi dan identifikasi wawasan yang salah atau tidak relevan. Diperlukan proses kolaborasi antara keduanya untuk memfokuskan analis bisnis pada hal yang penting dan memberikan prototipe awal pada data scientist untuk mengeksplorasi dan mengoperasionalkan model untuk pola yang relevan saja. Baik analis dan data scientist menjadi lebih produktif dengan mengurangi fase eksperimen dan eksplorasi awal. Hal ini berdampak pada waktu yang lebih cepat untuk menghasilkan wawasan dan mengambil tindakan.
Alur Kerja Augmented Analytic > Menemukan pola pada data (Augmented Data Discovery) > Perbedaan antara Platform Augmented Data Discovery dan Augmented Data Science

Platform augmented data discovery memberikan wawasan pada citizen data scientist. Sebuah model dihasilkan dan dapat ditanamkan pada aplikasi, setelah pemeriksaan lanjut oleh data scientist spesialis. Namun, sasaran atau luarannya adalah wawasan. Natural Language Query (NLQ) dan Natural Language Generation (NLG) merupakan fitur pengalaman pengguna yang penting. Sebaliknya, platform augmented data science, secara otomatis menghasilkan model baik bagi citizen data scientist maupun data scientist spesialis atau untuk ditanamkan. Platform ini membantu membangun model, mengelola siklus hidup, dan tata kelola. Perbedaan antara kedua platform hampir tidak kentara dan menyempit ke sebuah titik di mana konvergensi yang lebih besar mungkin terjadi.
Alur Kerja Augmented Analytic > Menemukan pola pada data (Augmented Data Discovery) > Perbedaan antara Augmented Data Discovery dan Smart Visualization

Augmented data discovery harus dapat dibedakan secara jelas dari smart visualization. Yang terakhir adalah fitur deteksi pola yang secara otomatis menampilkan data dalam tipe, susunan, warna pembuatan label atau level detil visualisasi terbaik untuk mengoptimalkan wawasan untuk pengguna, tanpa manipulasi tambahan (filtering, sorting, label positioning, dll.).
Alur Kerja Augmented Analytic > Membagi dan mengoperasikan temuan dari data (Sharing and Operationalizing Findings from Data)

Platform BI modern dan analitik telah membuat kemajuan yang signifikan dengan cara membuat visualisasi dari data pada dashboard atau storyboard interaktif dan memberikan kapabilitas untuk membantu dalam hal berbagi dan bersosialisasi mengenai temuan yang didapat. Namun, visualisasi sering kali mengaburkan apa yang benar-benar signifikan dari sebuah data dan banyak pengguna tidak memiliki kemampuan untuk sepenuhnya menginterpretasikan wawasan berbasis visual yang signifikan secara statistik. Dengan penambahan bahasa alami, platform augmented data discovery secara otomatis menyajikan temuan melalui narasi secara tertulis atau lisan, bersama dengan visualisasi yang memberi tahu pengguna tentang apa yang paling penting bagi mereka untuk ditindaklanjuti.
Contoh Implementasi > Bidang Manufaktur > Data Preparation

Sebuah perusahaan penghasil penganan, makanan hewan, dan produk makanan lainnya berhasil mengurangi kebutuhan persiapan data, dari 5 orang dalam 5 minggu, menjadi 1 orang dalam 1 jam dan memungkinkan perubahan data hanya dalam 1 kali klik. Sebelumnya, perusahaan ini memakan waktu selama 5 minggu dengan pekerja sebanyak 5 orang untuk mengakses, membersihkan, mencampurkan, menyelaraskan, memodelkan, dan menyesuaikan Point of Sale retailnya, data Nielsen, kalkulasi harga, dan data kategori/jenisnya. Perusahaan tersebut ingin menganalisis kinerja dari kategori granular musiman dan non-musiman di semua lini dan merek. Hal ini membutuhkan persiapan dan pencampuran data otomatis, sehingga pembuat keputusan bisnis dapat melihat wawasan segera setelah sumber data diperbarui. Perusahaan ini menggunakan ClearStory Data Diarsipkan 2019-05-02 di Wayback Machine. untuk menjalankan algoritma untuk menunjukkan skor yang cocok untuk menyelaraskan sumber data. Algoritme tersebut juga menghasilkan informasi detil berdasarkan setiap nilai data dan setiap nilai kategori yang unik yang ditemukan pada kategori khusus dengan kesimpulan semantik berdasarkan semua detil konten (tidak hanya nama dari label kolom). Banyak vendor juga membuat profil data untuk masalah kualitas dan memberikan rekomendasi kepada pengguna mengenai cara meningkatkan kualitas data.
Contoh Implementasi > Bidang Kesehatan > Data Discovery

Untuk seorang pasien muda penderita apendisitis, perawatan tergantung pada satu pertanyaan: Apakah apendiks telah meletus? Jika sudah, perawatan konservatif perlu dipertimbangkan. Jika belum, operasi harus segera dilakukan dengan tujuan membuang apendiks sebelum meletus. Maka dari itu, sangat penting bagi dokter untuk memiliki cara yang cepat dan dapat diandalkan untuk menentukan apakah apendiks seorang pasien muda sudah meletus atau belum. Untuk menentukan kondisi dari apendix, digunakanlah CT scan dikarenakan tingkat akurasi dalam membedakan antara apendisitis perforasi dan non perforasi pada pasien muda. Namun, CT scan melibatkan sejumlah radiasi yang berpotensi membahayakan pasien muda. Eureqa milik DataRobot Nutonian menemukan parameter yang berkorelasi kuat dengan perforasi dan mengungkapkan pentingnya 2 kategori dalam variabel usia. Hal ini mengarah ke sebuah formula yang aplikasinya memberikan USG tingkat akurasi diagnostik yang sama dengan CT scan pada pasien anak. Sebagai hasilnya, dokter dapat mendiagnosa perforasi apendisitis dengan hanya menggunakan USG saja di beberapa kasus, dengan demikian hal tersebut mengurangi jumlah kasus yang membutuhkan paparan ke radiasi yang berpotensi membahayakan pada CT scan.
Contoh Implementasi > Bidang Kesehatan > Data sharing

Vendor analitik kesehatan mengembangkan platform paten di atas QlikSense untuk membantu pembayar dan penyedia layanan untuk memvisualisasikan datanya, sehingga mereka dapat memahami kelompok populasi pasar mereka, melacak kemajuan, dan menilai kinerja. Namun, pengguna tanpa kemampuan analitik tingkat lanjut mengalami kesulitan dalam memahami dan menginterpretasi visualisasi tersebut. Vendor mengintegrasikan Narratives for Qlik Diarsipkan 2018-02-20 di Wayback Machine. ke dalam platform analitiknya, menyesuaikan bahasa sesuai dengan domainnya. Dengan NLG dan visualisasi interaktif, pembayar dan penyedia layanan sekarang dapat segera memahami apakah tingkat pengembalian berkorelasi dengan hasil dengan kualitas tinggi, sambil mengkomunikasikan penghematan bersama dan tren dalam tingkat pengembalian.
Catatan kaki

↑  "What is augmented analytics? - Definition from WhatIs.com". WhatIs.com (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2019-04-04.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20  "Gartner Data & Analytics Summit 2019 | Sydney, Australia". Gartner (dalam bahasa Inggris). Diarsipkan dari versi asli tanggal 2019-04-04. Diakses tanggal 2019-04-04.
↑  "What is a Semantic Layer? Why Would You Want One? | AtScale". www.atscale.com. Diakses tanggal 2019-04-05.
↑  "Semantic layer". Wikipedia (dalam bahasa Inggris). 2018-05-10.
↑  "Data Discovery: what it is, why it matters and what tools are used". BI Survey (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2019-04-06.
Katedral Santo Nikolai, Kronstadt

| Katedral Santo Nikolai Морской Никольский Собор Morskoy Nikolskiy Sobor |
| --- | --- |

Wikipedia | Kode sumber | Tata penggunaan Koordinat: 59°59′29.80″N 29°46′40.04″E﻿ / ﻿59.9916111°N 29.7777889°E﻿ / 59.9916111; 29.7777889Lihat peta diperbesarWikipedia | Kode sumber | Tata penggunaan Koordinat: 59°59′29.80″N 29°46′40.04″E﻿ / ﻿59.9916111°N 29.7777889°E﻿ / 59.9916111; 29.7777889Lihat peta diperkecil
Agama
Afiliasi: Ortodoks Rusia
Lokasi
Lokasi: Kronstadt, St. Petersburg, Rusia
Koordinat: 59°59′30.1546″N 29°46′40.3359″E﻿ / ﻿59.991709611°N 29.777871083°E﻿ / 59.991709611; 29.777871083
Arsitektur
Arsitek: Vasily Kosyakov
Tipe: Gereja
Gaya arsitektur: Neo-Bizantium
Rampung: 1913
Spesifikasi
Kapasitas: 5.000
Panjang: 77,3 m (interior) 83,2 m (tangga-eksterior)
Lebar: 54.4 m (interior) 63.8 m (tangga-eksterior)
Tinggi maksimum: 70.6 m (salib di puncak kubah)
Diameter luar kubah: 29.8 m
Situs web
Kronshtadtsobor.ru
Gereja Katedral Santo Nikolai Kronstadt (bahasa Rusia: Морской Никольский собор, Morskoj Nikol'skij sobor) merupakan sebuah bangunan gereja katedral Ortodoks Rusia yang dibangun pada 1903-1913 dan merupakan katedral utama bagi pasukan angkatan laut Rusia serta didedikasikan bagi para pelaut yang tenggelam di saat pelayarannya. Akan tetapi, di saat masa komunisme Uni Soviet, katedral ini ditutup pada tahun 1929, kemudian dialihfungsikan sebagai bioskop, kediaman pejabat (1939), serta museum Angkatan Laut (1980).
Pada tahun 2002, katedral ini mulai difungsikan kembali sebagai gereja dengan penempatan kembali salib di puncak kubah bangunan ini, hingga pada tahun 2005 gereja ini melaksanakan kembali Liturgi Ilahi untuk pertama kalinya sejak pelaksanaan terakhir pada tahun 1929. Pada tahun 2013, Patriark Rusia bersama dengan Patriark Yerusalem dan perdana menteri Rusia saat itu Dmitry Medvedev menghadiri upacara pengkonsekrasian kembali katedral ini.
Desain

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |

| Tampak luar sebelah barat Vasily Kosyakov | Cutaway bangunan Vasily Kosyakov | Karya seni Alfa dan Omega Georgy Kosyakov | Tempat lilin Georgy Kosyakov |
Makarov merupakan penangguung jawab dari proyek pembangunan ini dan dia mengundang Vasily Kosyakov yang merupakan arsitek terkenal dalam bidang Arsitektur Neo-Bizantium. Selain itu, Vasily juga turut mengikutsertakan adiknya, Georgy Kosyakov yang merupakan seorang seniman grafis berbakat di eranya, dalam proyek pembangunan gereja katedral ini. Vasily mendesain gereja katedral ini dengan unsur khas arsitektur Bizantium yakni dengan satu kubah utama yang memiliki empat apse. Makarov secara langsung meminta Vasily untuk mendesain gereja yang sanggup menampung 5.000 jemaat sesuai dengan kanon gereja. Selama masa pembangunan gereja ini, Vasily sempat berkunjung ke Yunani dan Istanbul untuk menyegarkan pemahamannya akan arsitektur Bizantium itu sendiri. Seusai kunjungannya tersebut, dia terinspirasi untuk mendesain gereja katedral ini seperti Gereja Hagia Sofia dengan sedikit penyesuaian dengan gaya arsitektur Neo-Byzantine–Rusia.
Galeri

Tampak luar katedral
Tampak luar katedral dari sisi utara
Interior kubah dan apse katedral
Bagian dalam katedral
Kratos

Kratos dapat mengacu pada beberapa hal berikut:
Kratos (God of War), permainan video pada konsol PlayStation 3.
Kratos (mitologi), dewa kekuatan dalam mitologi Yunani.
Jalan pos

Untuk kegunaan lain, lihat Jalan Pos (disambiguasi).
Jalan Pos Albany Lama di Philipstown, New York, salah satu ruas jalan yang tetap tidak diaspal dan telah masuk dalam Daftar Tempat Bersejarah Nasional
Jalan pos adalah sebuah jalan yang ditujukan untuk transportasi surat. Pada zaman dahulu, hanya kota besar yang memiliki rumah pos dan jalan yang digunakan oleh kereta pos untuk mengangkut surat biasanya merupakan jalan yang penting, atau karena perannya, menjadi penting. Di berbagai negara, jalan pos menjadi hampir sama dengan jalan protokol, jalan kerajaan, atau jalan raya. Namun dengan makin berkembangnya layanan pos pada abad ke-20, perbedaan antara jalan-jalan tersebut menjadi makin kecil.
Asia

Jalan Raya Pos (bahasa Belanda: De Grote Postweg), dari Anyer ke Panarukan, Indonesia, adalah salah satu jalan pos paling terkenal di Asia. Jalan pos tersebut dibangun pada masa kepemimpinan Herman Willem Daendels di Hindia Belanda mulai tahun 1808 hingga 1811.
Eropa

Jalan pos terkenal di Eropa antara lain:
Jalan Pos Antwerp-Venice, mirip dengan Jalan Pos Belanda.
Jalan Pos Bremen-Hamburg, disetujui oleh Raja Swedia pada tanggal 5 Juli 1665 untuk digunakan mengangkut surat secara rutin. Rute kedua ditetapkan dari Cuxhaven melalui Land of Wursten ke Lehe.
Jalan Pos Belanda, (bahasa Jerman: Niederländischer Postkurs) ditetapkan pada tahun 1490, menghubungkan Belanda dengan penginapan kuda di Jerman dan Italia.
Amerika Utara

Berikut ini sejumlah jalan pos penting di Kanada dan Amerika Serikat
Amerika Utara > Kanada

Chemin du Roy dibangun antara Montreal (Repentigny) dan Quebec City mulai tahun 1731 hingga 1737, untuk digunakan mengangkut surat dan perjalanan ke permukiman di New France/Lower Canada. Jalan pos tersebut kemudian ditetapkan sebagai Quebec Route 2 dan kini merupakan bagian dari Quebec Route 138.
Dua jalan pos terkenal yang dibangun pada akhir abad 1700-an dan awal 1800-an adalah Jalan Dundas (Jalan Gubernur) dan Jalan Kingston (Jalan Lakeshore atau Jalan York) untuk menyediakan rute bagi surat dan kereta pos antar permukiman di Upper Canada.
Jalan Kingston menjadi Jalan Raya Provinsi pada tahun 1917 (Ontario Highway 2 pada tahun 1923), sementara Jalan Dundas yang menjadi Jalan Raya Dundas pada tahun 1920 (Ontario Highway 5 pada tahun 1925), merupakan awal dari sistem jalan raya provinsi di Ontario.[butuh rujukan]
Amerika Utara > Amerika Serikat

Di wilayah yang kini menjadi Amerika Serikat, jalan pos dikembangkan sebagai metode utama untuk mengangkut informasi antar koloni.[butuh rujukan]
Pasal-pasal Konfederasi mengizinkan pemerintah pusat untuk membangun kantor pos, tidak untuk jalan pos. Konstitusi Amerika Serikat kemudian mengubahnya, karena Pasal I, Ayat 8, yang dikenal sebagai Klausa Pos, secara spesifik mengizinkan Kongres "untuk mendirikan kantor pos dan jalan pos." Klausa tersebut secara umum diinterpretasikan secara luas, sehingga juga meliputi semua jalan umum. Hakim Mahkamah Agung Amerika Serikat, Joseph Story juga memiliki interpretasi yang serupa dalam karyanya yang berjudul Commentaries on the Constitution of the United States (1833).
Jalan pos terkenal di Amerika meliputi:
Jalan Pos Albany, yang menghubungkan New York City dengan Albany, ibu kota New York
Jalan Pos Boston, yang melintasi New England dari New York City ke Boston, Massachusetts
Jalan Pos White Plains, bagian paling selatan dari New York State Route 22, dulu merupakan jalan raya besar yang menghubungkan New York City ke White Plains, ibu kota county Westchester.[butuh rujukan]
Pranala luar

Justice Joseph Story, Commentaries on the Constitution of the United States, 3 vols, (Boston: 1833)
Peta jalan pos di Eropa pada tahun 1563
Patok dari abad ke-18 di Jalan Pos Boston
Komisi Jasa Keuangan (Korea Selatan)

| --- | --- |
금융위원회 Geumnyung Wiwonhoe

Informasi lembaga
Dibentuk: 3 Maret 2008   (Komisi Pengawasan Keuangan, April 1998)
Nomenklatur lembaga sebelumnya: Komisi Pengawasan Keuangan
Wilayah hukum: Pemerintah Korea Selatan
Kantor pusat: Seoul, Korea Selatan
Pejabat eksekutif: Choi Jong-gu, Ketua Komisi Kim Yong-beom, Wakil Ketua Komisi
Lembaga induk: Perdana Menteri
Lembaga bawahan: Jasa Pengawasan Keuangan
Situs web: fsc.go.kr/eng
| --- | --- |
Komisi Jasa Keuangan
Hangul: 금융위원회 
Hanja: 金融委員會 
Alih Aksara: Geumnyung Wiwonhoe
McCune–Reischauer: Kŭmnyung Wiwŏnhoe
Komisi Jasa Keuangan Republik Korea (sebelumnya Komisi Pengawasan Keuangan) adalah pengatur keuangan tertinggi dalam pemerintah Korea Selatan. Komisi Jasa Keuangan membuat kebijakan finansial, dan mengarah langsung kepada Jasa Pengawasan Keuangan
Komisi Pengawasan Keuangan didirikan pada tahun 1998. Pada masa awal pemerintahan Presiden Lee Myung-bak, Komisi Pengawas Keuangan diubah menjadi Komisi Jasa Keuangan; komisi yang baru mengambil alih pembuatan kebijakan dari Kementerian Keuangan.
| l b Kementerian di Republik Korea |
| --- | --- | --- |
|  Dewan Negara  |  Dewan Negara  |  |
|  Sekretariat Kepresidenan Kantor Keamanan Nasional  Badan Keamanan Kepresidenan  Audit dan Inspeksi  Intelijen Nasional  Komisi Komunikasi Korea  |  Sekretariat Kepresidenan Kantor Keamanan Nasional  Badan Keamanan Kepresidenan  Audit dan Inspeksi  Intelijen Nasional  Komisi Komunikasi Korea  |  |
|  Kantor Perdana Menteri Kantor Koordinasi Kebijakan Pemerintah  Sekretariat Perdana Menteri  Komisi Jasa Keuangan  Komisi Perdagangan  Komisi Anti Korupsi dan Hak Sipil  Komisi Keamanan dan Keselamatan Nuklir  |  Kantor Perdana Menteri Kantor Koordinasi Kebijakan Pemerintah  Sekretariat Perdana Menteri  Komisi Jasa Keuangan  Komisi Perdagangan  Komisi Anti Korupsi dan Hak Sipil  Komisi Keamanan dan Keselamatan Nuklir  |  |
|  Strategi dan Keuangan  Pendidikan  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi  Luar Negeri  Unifikasi  Hukum  Pertahanan Nasional  Dalam Negeri dan Keamanan  Budaya, Olahraga, dan Pariwisata  Pertanian, Pangan, dan Pedesaan  Perdagangan, Industri, dan Energi  Kesehatan dan Kesejahteraan  Lingkungan Hidup  Tenaga Kerja dan Buruh  Kesetaraan Gender dan Keluarga  Agraria, Infrastruktur, dan Transportasi  Kelautan dan Perikanan  Usaha Kecil dan Menengah dan Startup  |  Strategi dan Keuangan  Pendidikan  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi  Luar Negeri  Unifikasi  Hukum  Pertahanan Nasional  Dalam Negeri dan Keamanan  Budaya, Olahraga, dan Pariwisata  Pertanian, Pangan, dan Pedesaan  Perdagangan, Industri, dan Energi  Kesehatan dan Kesejahteraan  Lingkungan Hidup  Tenaga Kerja dan Buruh  Kesetaraan Gender dan Keluarga  Agraria, Infrastruktur, dan Transportasi  Kelautan dan Perikanan  Usaha Kecil dan Menengah dan Startup  |  |
|  Manajemen Personalia  Perundang-undangan Pemerintah  Urusan Patriot dan Veteran  Keamanan Pangan dan Obat-obatan  |  Manajemen Personalia  Perundang-undangan Pemerintah  Urusan Patriot dan Veteran  Keamanan Pangan dan Obat-obatan  |  |