stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Orange Crate Art
반응

| 전문가 평가> 평가 점수.출처 | 전문가 평가> 평가 점수.점수 |
| --- | --- |
AllMusic: 
Christgau's Consumer Guide: 
Entertainment Weekly: A–
MusicHound: 3/5
Orlando Sentinel: 
The Rolling Stone Album Guide: 
아티스트들의 역사를 감안할 때, 이 음반은 높은 기대를 가지고 나왔지만, 발매와 동시에 엇갈린 평을 받았고, 차트에도 실패하면서 판매 부진을 면치 못했다. 올뮤직의 스티븐 토마스 얼와인은 "반 다이크 파크스의 접근법은 본능이 아니라 지적인 것이고, 이것은 그의 작곡이 지나치게 고되고 혹사당했다는 것을 의미합니다. 그의 멜로디를 귀에 잘 들어오게 만드는 대신, 파크스는 멜로디가 복잡하다는 것을 확실히 하는데, 이것은 멜로디가 거의 기억에 남지 않는다는 것을 의미합니다. 비슷하게, 그의 가사는 조밀하고 시적인 이미지와 은유로 가득 차 있지만, 그것들은 팝 음반치고는 완전히 너무 똑똑합니다. 한편, 《Orange Crate Art》는 팝 음반이 아니라 자의식적인 예술 작품입니다."
파크스는 음반의 반응에 대해 "3년이 걸렸고 35만 달러가 들었고, 음반이 나와 흔적도 없이 가라앉았다"고 말했다.
곡 목록

모든 곡들은 특별한 언급이 없는 한 반 다이크 파크스에 의해 작사/작곡하였다.
| # | 제목 | 작사·작곡 | 재생 시간 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1. | Orange Crate Art |   | 3:00 |
| 2. | Sail Away |   | 5:15 |
| 3. | My Hobo Heart | 마이클 헤이즐우드, 파크스 | 3:16 |
| 4. | Wings of a Dove |   | 3:07 |
| 5. | Palm Tree and Moon |   | 4:07 |
| 6. | Summer in Monterey | 헤이즐우드, 파크스 | 4:14 |
| 7. | San Francisco |   | 4:28 |
| 8. | Hold Back Time |   | 3:39 |
| 9. | My Jeanine |   | 3:13 |
| 10. | Movies Is Magic |   | 3:54 |
| 11. | This Town Goes Down at Sunset | 헤이즐우드 | 3:21 |
| 12. | Lullaby | 조지 거슈윈 | 6:06 |
타이거 항공 오스트레일리아

타이거 항공 오스트레일리아(영어: Tiger Airways Australia)은 오스트레일리아의 저비용 항공사로 허브 공항은 멜버른 공항이 있으며 2007년에 설립했다.
역사

싱가포르 항공이 49% 출자를 하고 있는 회사로 2007년에 설립해 같은 해 11월 23일 운항을 시작했다. 멜버른 공항과 애들레이드 공항이 허브 공항으로 2010년 4월 멜버른 근교의 아발론 공항도 허브 공항으로 지정되었다.
2014년 10월 20일, 타이거 항공 오스트레일리아의 법인이 버진 오스트레일리아의 법인과 합병되었다.
운항 노선

2020년 3월 기준으로 다음과 같이 운항하고 있었다.
| 나라 | 도시 | 공항 | 비고 | 각주 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
|  오스트레일리아 | 애들레이드 | 애들레이드 공항 |  |  |
|  오스트레일리아 | 앨리스스프링스 | 앨리스스프링스 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 브리즈번 | 브리즈번 공항 | 허브 |  |
|  오스트레일리아 | 케언스 | 케언스 공항 |  |  |
|  오스트레일리아 | 캔버라 | 캔버라 공항 |  |  |
|  오스트레일리아 | 코프스 하버 | 코프스 하버 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 다윈 | 다윈 국제공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 골드코스트 | 골드코스트 공항 |  | < |
|  오스트레일리아 | 호바트 | 호바트 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 론서스틴 | 론서스틴 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 맥케이 | 맥케이 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 멜버른 | 멜버른 공항 | 허브 |  |
|  오스트레일리아 | 멜버른 | 아발론 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 뉴캐슬 | 뉴캐슬 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 퍼스 | 퍼스 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 프로세르피네 | 위트선데이 고스트 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 락햄튼 | 락햄튼 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 선샤인코스트 | 선샤인코스트 공항 | 단항 |  |
|  오스트레일리아 | 시드니 | 시드니 공항 | 허브 |  |
|  오스트레일리아 | 타운빌 | 타운빌 공항 | 단항 |  |
|  인도네시아 | 덴파사르 | 응우라라이 국제공항 | 단항 |  |
보유 기종

| 기종 | 대수 | 주문 | 승객 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 보잉 737-800 | 14 | 46 | 186 | 버진 오스트레일리아로 이전됨 |
| 합계 | 14 | 46 |  |  |
부윤구역

| 현황 |
| --- | --- |
국가: 조선민주주의인민공화국
총인구: 20,258명 명 (2008년)
동: 7개
리: 1개
부윤구역(富潤區域)은 조선민주주의인민공화국 함경북도 청진시에 속하는 구역으로 시의 남서쪽에 위치한다. 인구는 2008년 기준으로 20,258명이다.
역사

부윤구역은 1970년에 설치되었다.
1970년 - 라남구역의 부윤로동자구와 어유리가 합병해 부윤구역이 신설되었다.
1977년 - 청진시가 직할시가 되었다(청진직할시 부윤구역).
1985년 - 청진시가 함경남도 소속으로 복귀하였다(청진시 부윤구역).
1989년 - 무산군 마양로동자구의 일부를 편입하였다.
1993년 - 구역이 폐지되어 부윤로동자구·어유리가 되어 라남구역에 편입되었다.
1994년 3월 - 부윤로동자구와 어유리가 합병해 부윤구역이 재설치되었다.
산업

서두수 발전소가 있어, 김책 제철소 등의 광공업 시설에 전력을 공급하고 있다.
행정 구역

7동 1리로 구성된다.
부윤 1동 (富潤 1洞)
부윤 2동 (富潤 2洞)
천수동 (千水洞)
고성 1동 (古城 1洞)
고성 2동 (古城 2洞)
선바위동
아양동 (阿陽洞)
어유리 (漁游里)
나딤 (도시)

나딤
문장
기
나딤(러시아어: Нады́м, 영어: Nadym)은 나딤 강에 위치한 러시아 야말로네네츠 자치구의 도시이다. 인구:  46,611 (2010년 인구 조사); 45,943 (2002년 인구 조사); 52,586 (1989년 인구 조사).
용어

네네츠어로 3개의 언어가 있다:
"nyadey ya" – 이끼가 있는 지역
"ngede ya" – 풀이 많은 건조한 언덕
"nyada yam" – 냐동가(家)의 땅
역사

이 도시의 이름이 처음 언급된 것은 16세기 말이다. "나딤"이라는 이름은 17세기 말 러시아 지도에서 등장하며 나딤강은 17~18세기 들어서면서 러시아의 지리학자 세묜 레메조프가 쓴 "Drawing Book of Siberia"를 통해 저명해졌다.
오늘날 나딤강 입구에서 32킬로미터 떨어진 곳에 위치한다.
경제

이 도시의 주요 기업은 Nadymgazprom으로 가스프롬 기업 지사의 하나이고 러시아에서 생산되는 가스 중 대략 11%를 차지한다. 또, 이 도시는 독립적인 가스 생산 기업들 가운데 최대인 노바텍(NOVATEK)을 보유하고 있다.
기후

| Nadym (1959-2012)의 기후> 월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 1월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 2월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 3월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 4월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 5월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 6월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 7월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 8월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 9월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 10월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 11월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 12월 | Nadym (1959-2012)의 기후> 연간 |
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| 역대 최고 기온 °C (°F) | 1.7 (35.1) | 1.0 (33.8) | 10.6 (51.1) | 20.7 (69.3) | 29.6 (85.3) | 34.2 (93.6) | 34.7 (94.5) | 32.6 (90.7) | 25.7 (78.3) | 17.0 (62.6) | 7.0 (44.6) | 10.1 (50.2) | 34.7 (94.5) |
| 일평균 최고 기온 °C (°F) | −19.4 (−2.9) | −18.0 (−0.4) | −9.0 (15.8) | −2.8 (27.0) | 4.5 (40.1) | 15.2 (59.4) | 20.9 (69.6) | 16.3 (61.3) | 9.4 (48.9) | −1.0 (30.2) | −11.9 (10.6) | −16.5 (2.3) | −0.9 (30.4) |
| 일일 평균 기온 °C (°F) | −23.7 (−10.7) | −22.6 (−8.7) | −14.6 (5.7) | −8.2 (17.2) | −0.1 (31.8) | 10.0 (50.0) | 15.7 (60.3) | 11.8 (53.2) | 5.8 (42.4) | −4.0 (24.8) | −15.8 (3.6) | −20.9 (−5.6) | −5.4 (22.3) |
| 일평균 최저 기온 °C (°F) | −28.3 (−18.9) | −27.3 (−17.1) | −20.0 (−4.0) | −13.7 (7.3) | −4.2 (24.4) | 5.4 (41.7) | 10.4 (50.7) | 7.8 (46.0) | 2.8 (37.0) | −7.0 (19.4) | −20.0 (−4.0) | −25.5 (−13.9) | −9.8 (14.4) |
| 역대 최저 기온 °C (°F) | −57.7 (−71.9) | −52.2 (−62.0) | −47.1 (−52.8) | −39.2 (−38.6) | −25.6 (−14.1) | −8.1 (17.4) | −0.9 (30.4) | −5.0 (23.0) | −9.7 (14.5) | −34.7 (−30.5) | −47.5 (−53.5) | −50.4 (−58.7) | −57.7 (−71.9) |
| 평균 강수량 mm (인치) | 24.3 (0.96) | 19.2 (0.76) | 23.0 (0.91) | 27.3 (1.07) | 36.6 (1.44) | 57.1 (2.25) | 68.6 (2.70) | 70.5 (2.78) | 57.0 (2.24) | 51.3 (2.02) | 33.8 (1.33) | 27.6 (1.09) | 496.3 (19.54) |
| 평균 강수일수 (≥ 0.1 mm) | 18.6 | 15.5 | 15.8 | 13.4 | 14.3 | 13.6 | 12.7 | 15.9 | 16.0 | 20.0 | 18.9 | 19.1 | 193.8 |
출처: climatebase.ru
국제 관계 > 자매도시

나딤은 다음의 도시와 자매 관계를 맺고 있다.
트롬쇠, 노르웨이
사진

성니콜라스 교회
Wedding Palace
모스크
Leningradsky prospekt
공원
Valery Remizov monument
알고리즘 분석

알고리즘 분석(영어: analysis of algorithms)은 컴퓨터 과학에서 알고리즘을 실행하는데 필요한 (시간과 기억 용량과 같은) 자원의 수를 결정하는 일을 가리킨다. 대부분의 알고리즘은 임의의 길이의 입력과 함께 동작하도록 구성된다. 일반적으로 알고리즘의 효율성과 실행 시간은 단계의 수 (시간 복잡도)와 기억 위치 (공간 복잡도)에 대한 입력 길이와 관련한 함수로 나타낼 수 있다.
알고리즘 분석이 더 광범위한 계산 복잡도 이론의 중요한 부분인데, 주어진 계산 문제를 해결하는 알고리즘에 필요한 자원에 대한 이론적 견적을 제공한다. 이러한 견적들은 효율적인 알고리즘을 검색하는데 도움을 준다.
알고리즘 분석에서는 보통 점근적(asymptotic) 의미로 복잡도를 계산한다. 즉, O표기법, Ω표기법, Θ표기법과 같은 방법으로 일정 크기의 입력 자료에 대한 복잡도 함수를 구한다. 예를 들어, 이진 탐색의 단계 수는 입력 자료의 크기에 대수적으로 비례하는데, 이것을  O(\log n) 또는 대수 시간이라 한다. 점근적인 방법을 사용하는 이유는, 같은 알고리즘이라도 입력 자료의 크기에 따라 수행 시간에 차이가 나는 것을 보완하기 위해서이다. 이런 수행 시간의 차이는 상수 배로 나타나는데, 이때의 상수를 숨은 상수(hidden constant)라고 한다.
시간 효율성의 추산은 수행 단계로서 정의하는 것에 의존한다. 의미있는 분석을 하려면, 각 단계에서 걸리는 수행 시간에 상한이 있어야 한다. 예를 들어, 두 수의 덧셈을 하나의 단계라 할 때, 각 수가 지극히 크면, 덧셈이 일정한 시간 내에 완료된다고 할 수 없기 때문이다. (2자리수의 덧셈을 하는 경우와 1000자리수의 덧셈을 하는 경우를 비교하여 생각해보라.)
비용 모델

시간 효율 추정은 한 단계를 무엇으로 정의 하는지에 달려 있다. 실제 실행 시간과 실질적으로 부합하는지 분석하기 위하여, 한 단계 수행시 요구되는 시간은 어떤 상수 위로 유계(bounded above)를 보장해야 한다. 이때 다음을 조심해야 한다; 예를 들어 분석시 두 숫자의 덧셈 연산을 한 단계로 카운트한다고 가정하자. 이 가정은 특정 상황에서 보장 되지 않는다. 예를 들어, 매우 큰 숫자를 계산하는 경우, 하나의 덧셈 연산에 필요한 시간을 더 이상 상수(constant)로 가정할 수 없다.
두 개의 비용 모델이 일반적으로 쓰인다:
동일 비용 모델(uniform cost model) / 동일 비용 측정(uniform-cost measurement): 수반되는 수의 크기에 관계 없이 일정한 비용을 모든 기계 작동에 할당한다.
대수 비용 모델(logarithmic cost model) / 대수 비용 측정(logarithmic-cost measurement): 수반되는 비트의 수와 비례하여 비용을 모든 기계 작동에 할당한다.
대수 비용 모델은 사용하기 더 번거롭기 때문에 암호학 분야 등의 임의 밀도 연산 알고리즘 분석과 같이 필요할 때에만 이용한다.
실행 시간 분석

실행 시간 분석은 입력 크기가 증가함에 따라 알고리즘의 실행 시간이 늘어나는 것을 측정하고 예측하는 이론적 분류이다. 실행 시간의 효율성은 컴퓨터 과학의 주된 관심사이다. 프로그램 하나는 실행을 마치는데 수 초, 수 시간, 수 년이 걸릴 수 있으며 이는 알고리즘의 수행 방식에 따라 결정된다. (성능 분석도 참고)
실행 시간 분석 > 실험적 측정법의 단점

알고리즘들은 플랫폼-독립적(platform-independent)이기 때문에(예, 특정 알고리즘은 임의의 컴퓨터 및 운영체제에서 임의의 프로그램 언어로 구현될 수 있다), 여러 알고리즘들의 성능을 비교하기 위하여 실험적 접근법을 사용하는 것은 심각한 문제점을 가지고 있다.
크기가 n인 정렬된 리스트에서 특정 엔트리(entry)를 검색하는 프로그램을 예로 들어보자.
이 프로그램이 선형 검색 알고리즘으로 최신 컴퓨터 A에 구현되었고, 이진 검색 알고리즘으로 훨씬 느린 컴퓨터 B에 구현되어있다고 가정해보자. 두 컴퓨터에서 각자의 프로그램으로 벤치마크(Benchmark) 테스트를 수행하고 다음과 같은 결과를 얻었다:
| n (리스트 크기) | 컴퓨터 A 실행시간 (ns) | 컴퓨터 B 실행시간 (ns) |
| --- | --- | --- |
| 16 | 8 | 100,000 |
| 63 | 32 | 150,000 |
| 250 | 125 | 200,000 |
| 1,000 | 500 | 250,000 |
이 측정법 기반으로, “컴퓨터 A는 컴퓨터에서 알고리즘을 작동하는 것은 B에서 자동하는 것 보다 훨씬 효율적이다.”라는 결론을 낼 수 있다. 그러나 만약 리스트의 입력 크기가 충분히 커진다면, 위의 결론이 잘못됐다는 것이 입증될 것이다:
| n (리스트 크기) | 컴퓨터 A 실행시간 (ns) | 컴퓨터 B 실행시간 (ns) |
| --- | --- | --- |
| 16 | 8 | 100,000 |
| 63 | 32 | 150,000 |
| 250 | 125 | 200,000 |
| 1,000 | 500 | 250,000 |
...
1,000,000: 500,000
| 4,000,000 | 2,000,000 | 550,000 |
| 16,000,000 | 8,000,000 | 600,000 |
...
| 63,072 × 1012 | 31,536 × 1012 ns, or 1 year | 1,375,000 ns, or 1.375 milliseconds |
선형 검색 프로그램이 작동하는 컴퓨터 A는 선형 증가 비율을 보이고 있다.
그 프로그램의 실행 시간은 직접적으로 입력 크기에 비례한다. 입력 크기를 두 배로 하면 실행 시간도 두 배가 되고, 네 배로 증가하여도 마찬가지이다.
반면에 이진 검색 프로그램이 작동하는 컴퓨터 B는 로그(logarithmic) 증가 비율을 보인다. 네 배 증가된 입력은 실행 시간을 단지 상수만큼 (이 예제에서는 50,000ns) 증가 시킨다. 심지어 컴퓨터 A는 표면상으로 빠르지만, 실행시간 성능 측면에서 컴퓨터 B는 컴퓨터 A를 추월한다. 이는 컴퓨터 B에서 매우 낮은 증가 비율로 알고리즘이 작동하기 때문이다.
실행 시간 분석 > 증가 차수

만약 입력 크기가 n이고 함수 f(n)와 양의 상수의 곱으로 알고리즘 실행 시간의 상한선(upper bound)을 제공한다면, 수학 함수의 차수로 알고리즘의 성장 비율을 보일 수 있다.
다시 말해서, 주어진 입력 크기 n이 0와 상수 c보다 클 경우, 알고리즘의 실행시간은  c\times f(n)보다 결코 크지 않다.
이 개념은 Big O 표기법으로 주로 표현된다. 예를 들어 삽입 정렬의 실행 시간이 입력 크기에 따라 이차식으로 증가하기 때문에, 삽입 정렬은 O(n2)라 할 수 있다. Big O 표기법은 알고리즘의 최악의 경우 시나리오를 표현하는데 편리한 방법이며, 평균 경우를 표현 할 때도 활용될 수 있다. 예를 들어 퀵 정렬의 최악의 경우 시나리오는 O(n2)이지만 평균 경우 실행 시간은 O(n log n)이다.
실행 시간 분석 > 실험적 증가 차수

실행 시간이 t ≈ k na 다항식의 미적분(power rule)을 따른다고 가정하면, 실행시간   \{t_{1},t_{2}\}과 문제 크기  \{n_{1},n_{2}\}의 실험적 측정을 통하여 계수 a를 찾을 수 있다.  t_{2}/t_{1}=(n_{2}/n_{1})^{a} 이기 때문에 계수 a는  a=\log(t_{2}/t_{1})/\log(n_{2}/n_{1}) 과 같다. 다시 말해, 실행시간-문제크기의 로그-로그 그래프에서 실험적 라인의 경사도를 측정 할 수 있다.
만약 증가 차수가 실제로 다항식의 미적분을 따른다면, 그 실험적 a 값은 다른 범위에서 상수로 유지 될 것이고, 아니면 바뀔 것이다. 위의 표 내용을 적용하면 다음과 같다:
| n (리스크 크기) | 컴퓨터 A 실행시간 (ns) | 증가 지역 차수 (n^_) | 컴퓨터 B 실행시간 (ns) | 증가 지역 차수 (n^_) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 15 | 7 |  | 100,000 |  |
| 65 | 32 | 1.04 | 150,000 | 0.28 |
| 250 | 125 | 1.01 | 200,000 | 0.21 |
| 1,000 | 500 | 1.00 | 250,000 | 0.16 |
| ... | ... |  | ... |  |
| 1,000,000 | 500,000 | 1.00 | 500,000 | 0.10 |
| 4,000,000 | 2,000,000 | 1.00 | 550,000 | 0.07 |
| 16,000,000 | 8,000,000 | 1.00 | 600,000 | 0.06 |
| ... | ... |  | ... |  |
첫 번째 알고리즘 선형 차수 증가를 보이지만 실은 미적분(power rule)을 따른다. 두 번째 알고리즘의 실험적 값들은 급격히 감소하며, 또 다른 증가 규칙을 따른다는 것을 암시한다.
실행 시간 분석 > 실행시간 복잡도 평가

알고리즘의 최악의 경우 실행시간 복잡도는 알고리즘의 구조를 검토하고 단순한 가정을 하면서 계산한다. 다음 의사코드를 고려하면:
1    get a positive integer from input
2    if n > 10
3        print "This might take a while..."
4    for i = 1 to n
5        for j = 1 to i
6            print i * j
7    print "Done!"
주어진 컴퓨터는 이 알고리즘에 포함된 각 명령을 수행하는 이산 시간이 걸릴 것이다. 주어진 명령을 수행하기 위한 특정 시간의 양은 명령과 컴퓨터의 종류에 따라 매우 의존적일 것이다. 그러나 보편적인 컴퓨터에서는 이 시간의 양은 결정적(deterministic)일 것이다. 1단계에서 수행하는 연산은 T1 시간을 소비한다고 가정하고 k단계에는 Tk 시간이라 가정하자.
위의 알고리즘에서 1, 2, 그리고 7 단계는 한 번씩 작동한다. 최악의 경우 평가에서, 3단계는 역시 잘 작동한다고 가정하자. 그러므로 1-3 단계와 7 단계를 실행하는데 걸리는 전체 시간은 다음과 같다:
4, 5, 그리고 6단계의 루프는 평가하기가 어렵다. 4단계 바깥 루프는 ( n + 1 )번 수행될 것이고, 그래서 T4( n + 1 ) 시간이 걸릴 것이다.
반면 안쪽 루프는 i의 영향을 받아 1부터 i까지 반복할 것이다.
첫 번째 바깥 루프에서, j는 1부터 1까지 반복하며, 안쪽 루프는 한번 반복한다. 그러므로 안쪽 루프 몸체(6 단계)는 T6 시간을 소비하며 안쪽 루프 테스트(5단계)는 2T5 시간을 소비한다.
두 번째 바깥 루프에는, j는 1부터 2까지 반복하며 이때 안쪽 루프는 2번 반복한다. 그러므로 안쪽 루프 몸체(6 단계)는 2T5 시간을 소비하고, 안쪽 루프 테스트(5단계)는 3T5 시간을 소비한다.
프로그램 수행을 위한 전체 시간은 전적으로 안쪽 루프 몸체에 달려 있으며 이를 수식으로 계산하면 다음과 같다:
이는 다음과 같이 인수분해(factorization) 가능하다:
바깥 루프 테스트가 작동하는데 걸리는 전체 시간은 비슷하게 계산 할 수 있다.
이는 다음과 같이 인수분해 가능하며
그러므로, 이 알고리즘을 위한 전체 실행 시간은 다음과 같다:
이는 다음과 같이 축소되며
주어진 함수에서 가장 높은 차수항이 증가률을 결정하기 때문에 이를 실행시간 차수로 정의한다. 이 예제에서 n²는 가장 높은 차수이고, 그래서 f(n) = O(n²)와 같은 결론을 얻을 수 있다.
이는 다음과 같이 증명 가능하다:
다음 증명:  \left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq cn^{2},\ n\geq n_{0}
{\begin{aligned}&\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\\\leq &(n^{2}+n)T_{6}+(n^{2}+3n)T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\ ({\text{for }}n\geq 0)\end{aligned}}



k는 [T1..T7] 보다 크거나 같은 상수라 가정하면



 {\begin{aligned}&T_{6}(n^{2}+n)+T_{5}(n^{2}+3n)+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq k(n^{2}+n)+k(n^{2}+3n)+kn+5k\\=&2kn^{2}+5kn+5k\leq 2kn^{2}+5kn^{2}+5kn^{2}\ ({\text{for }}n\geq 1)=12kn^{2}\end{aligned}}



그러므로  \left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq cn^{2},n\geq n_{0}{\text{ for }}c=12k,n_{0}=1
이 알고리즘을 분석하는 더 정교한 방법은 [T1..T7]가 모두 하나의 단위시간으로 선언하는 것이다.
이는 알고리즘의 실행 시간이 다음과 같이 간소화 되는 것을 확인할 수 있다:
4+\sum _{i=1}^{n}i\leq 4+\sum _{i=1}^{n}n=4+n^{2}\leq 5n^{2}\ ({\text{for }}n\geq 1)=O(n^{2}).
실행 시간 분석 > 다른 자원들의 증가 비율 분석

위의 실행시간 분석 방법은 메모리 공간(memory space)과 같은 다른 자원의 증가 비율을 예측하는데 활용될 수 있다.
예를 들어 컴퓨터 파일 크기에 기반하여 프로그램의 메모리 사용량의 관리 및 재할당을 수행하는 다음 의사코드를 고려해보자:
while(file still open)
    let n = size of file
    for every 100,000 kilobytes of increase in file size
        double the amount of memory reserved
여기서 파일 크기 n 이 커질수록 지수적 증가 비율로 메모리를 소모할 것이며, 이는 O(2n) 차수이다.
이는 매우 빠르고 관리 불가능한 메모리 자원 소모 증가 비율이다.
중요성

알고리즘 분석은 실제로 중요하다. 비효율적인 알고리즘의 우발적이거나 또는 고의가 아니 사용은 시스템 성능에 중요한 영향을 끼칠 것이다. 시간에 민감한 응용에서, 너무 오래 동작하는 알고리즘은 기한이 지나거나 쓸모없는 결과를 만들 수 있다. 비효율적인 알고리즘 역시 비경제적인 계산 파워나 저장 공간을 요구하게 될 것이며 이 역시 실질적으로 쓸모 없어진다.
상수 인자

특히 초급 단계에서 알고리즘 분석은 일반적으로 점근적(asymptotic) 성능에 초점을 맞춘다,  그러나 실제 응용에서 상수 요소들은 중요하며 실제 데이터들은 항상 크기가 제한되 있다.
다룰수 있는 메모리의 크기가 다음과 같이 제한되어 있다;  32-bit 장치는 232 = 4 GiB 그리고 64-bit 장치는 264 = 16 EiB.
그러므로 제한된 크기가 주어 졌다면 시간 또는 공간의 증가 차수는 상수 요소로 대신 할 수 있다. 이로써 모든 실제 알고리즘들은 충분히 큰 상수 또는 충분히 작은 데이터에 대하여 O(1)이다.
이 해석은 매우 극도로 느리게 성장하는 함수에 매우 유용하다. (이진) 반복 알고리즘(iterated logarithm) (log*)는 모든 실제 데이터 (265536 bits)에서 5보다 작다; (이진) log-log (log log n) 은 거의 모든 실제 데이터 (264 bits)에서 6보다 작다; 그리고 이진 log (log n)은 거의 모든 실제 데이터 (264 bits)에서 64보다 작다. 실제 데이터에서 상수가 아닌 복잡도를 가지는 알고리즘은 상수 복잡도를 가지는 알고리즘 보다 더 효율적이다.
같이 보기

점근 표기법
마스터 정리
NP-완전
다항 시간
마흐트에어그라이풍

1933년 1월 30일, 수상관저에 서 있는 아돌프 히틀러.
마흐트에어그라이풍(독일어: Machtergreifung, ˈmaxtʔɛɐ̯ˌɡʁaɪfʊŋ)은 독일어로 "권력 장악"을 뜻한다. 이 단어는 보통 1933년 1월 30일 민주주의 의원 내각제인 바이마르 공화국에서 국가사회주의의 나치당 당수 아돌프 히틀러가 독일의 권력을 장악한 날을 뜻하는 데 사용한다. 이날 대통령 파울 폰 힌덴부르크가 당수 아돌프 히틀러를 독일의 총리로 취임시켰고 이로써 나치 독일의 일당독재 정치체제로 바뀌었다.
용어

독일어로 Machtergreifung, 특히 Machtübernahme라는 단어는 일반적인 권력 장악이라는 뜻으로 나치와는 아무 관련이 없었다. Machtübernahme는 평화롭고 합법적이거나 불법적이고 폭력적인 정부 이양을 뜻한다. 이 용어는 1934년 노동 조합과 정당 등 잠재적으로 사람에게 영향을 미칠 수 있는 비나치 조직의 체계적인 제거 과정을 뜻하는 글라이히샬퉁(획일화 정책)과 함께 동시에 자주 사용하게 되었다.
마흐트에어그라이풍(Machtergreifung)은 첫 번째로 나치가 국가 전체를 단결시켰다는 것을 표현하기 위해 사용되었다(다른 용어로, 국가 고양을 뜻하는 Nationale Erhebung도 많이 이용되었다). 이후 총리로써 히틀러의 약속은 쿠데타 음모 대신 독일 국민 사이에서 높게 평가받게 되었고, 결국 이 용어는 역사적으로 강력한 비판을 받게 되었다. 이 용어는 때때로 Machtübertragung 또는 Machterschleichung라는 용어로 대체하여 쓰기도 한다.
일반적으로, 1933년에 있었던 나치당의 권력 장악을 나치당의 준군사 조직인 돌격대의 제복이었던 갈색 셔츠(Braunhemden)를 따서 만들어진 나치의 정치 색을 따라 갈색 혁명(褐色 革命)이라고도 한다.
전개

나치는 1923년 11월 9일 실패한 뮌헨 폭동의 실패점을 배우고, 히틀러의 변호사이자 조언가인 한스 프랑크는 형식적, 그리고 공공연히 법률을 따르면서 국가 권력을 탈취하기 위한 "국가 혁명"으로 가기 위해 Legalitätsstrategie(적법성 정책)을 시행하기 시작한다. 1930년 독일 총선거에서 나치가 큰 지지율을 받은 이후, 총리인 독일 중앙당의 하인리히 뷔링은 바이마르 헌법 48조를 통한 긴급 법령으로 독일 사회민주당이 지지하는 소수 정부를 통해 독일을 유지하고자 했다. 그는 나치의 돌격대와 친위대를 금지시켰지만, 곧 대통령 힌덴부르크와 국방장관 쿠르트 폰 슐라이허 주위에서 우익의 압력으로 1932년 금지 명령을 취소해야 했다.
경제적 관점으로, 뷔링은 엄격한 공공 예산 균형 정책으로 인한 대규모 실업자를 만들어냈다. 1932년 6월 1일 힌덴부르크는 슐라이허의 압박으로 총리에 자신의 인기를 등에 업고 나치와 협력할려는 우익인 프란츠 폰 파펜을 임명시켰다. 독일 중앙당, 국가인민당, 나치와의 연합정부는 히틀러의 총리직 요구로 인해 무산되었다. 파펜이 나치와 협력한 이후, 1931년 베르너 베스트가 쓴 Boxheimer Dokument를 헤센 주 경찰이 유출시키고 나치의 또 다른 쿠데타 계획이 들통나 미리 대책을 세웠지만 나치당을 금지시키진 않았다. 대신, 파펜과 힌덴부르크는 프로이센 자유 운동의 쿠데타인 프로이센슐라크(Preußenschlag)를 사주하여 제국의회의 부통령인 오토 브라운을 해임시켰다.
1932년 7월 독일 총선거에서, 나치당은 제국의회의 최대 다수석을 차지했다. 파펜의 연합 정부 구성 시도가 실패한 이후, 총선거가 다시 개최되어 1932년 11월 독일 총선거에서 파펜의 과반수를 넘을려는 기회 없이 지지율을 약간 잃었다. 마침내, 파펜은 사임하고 산업부, 재정부, 농업부 등 12개 부의 장관 등을 나치당 인사로 채우는 인두스트리엘른아인가베(Industrielleneingabe)에 서명하고, 힌덴부르크는 12월 2일 슈나이더의 청원으로 히틀러를 총리에 임명했다. 그레고어 슈트라서가 이끄는 우익 나치와 독일 국가인민당(DNVP)의 반민주적 제3의 위치 및 슈탈헬름, 분트 데어 프론트졸다텐(Stahlhelm, Bund der Frontsoldaten)과 같은 국가사회주의적 압력 단체와 함께 지지를 받으려 시도했고, 1929년 독일 국민투표와 1931년 합스부르크 전선 등 공공 노력을 이끌려고 했다. 그러나, 슈트라서의 계획은 실패했고 1933년 1월 4일 히틀러는 파펜을 만나 파펜을 히틀러 내각의 부총리로 임명했다. 국무장관인 오토 마이스너와 힌덴부르크의 아들인 오스카 폰 힌덴부르크와 함께 파펜은 히틀러를 총리에 임명하라고 설득시켰다. 파펜과 독일 국가인민당 당수인 알프레트 후겐베르크는 만약 총리가 필요한 경우 히틀러 내각에는 헤르만 괴링과 빌헬름 프리크 등 나치당에 두 장관만 있기 때문에 해임시킬 수 있다고 말했다.
같이 보기

아돌프 히틀러의 권력 상승
추가 자료

Evans, Richard J. (2003), 《The Coming Of The Third Reich》, London: Allen Lane, ISBN 0-7139-9648-X .
Frei, Norbert (1983), “Machtergreifung. Anmerkungen zu einem historischen Begriff”, 《Vierteljahrshefte für Zeitgeschichte (VfZ)》 31: 136–145  (독일어).
Jasper, Gotthard (1986), 《Die gescheiterte Zähmung. Wege zur Machtergreifung Hitlers 1930–1934》, Neue Historische Bibliothek, Frankfurt am Main: Suhrkamp, ISBN 3-518-11270-8  (독일어).
베를린 의회 건물의 추모비. 각각의 96개 판은 나치가 살해한 96명의 독일 국회의원을 상징한다.
굴라크

굴라크(러시아어: ГУЛаг, 듣기 , gulag)는 소련에서 노동 수용소를 담당하던 정부기관이다. 이는 Главное управление исправительно-трудовых лагерей и колоний, Glavnoye upravleniye ispravitel'no-trudovykh lagerey i koloniy의 약자로 한국어로 번역하면 "국가 보안국 교정 노동 수용소의 주 관리 기관"이다. 원래는 기관의 이름이었지만 점점 강제 노동의 대명사로 쓰이게 되었다.
앤 애플바움(Anne Applebaum)은 굴라크의 역사(Gulag: A History)에서 다음과 같이 썼다.
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | 국가 보안국의 한 지국으로, 강제 노동 수용 및 관련된 구금과 수용, 감옥에 운송하는 일을 담당하고 있다. 이들 수용소는 모든 종류의 범죄자들을 수용하고 있으나, 굴라크 시스템은 정치범 수용소로 더 잘 알려져 있으며, 소련의 반체제 인사들을 탄압하는 데 쓰이고 있다. 수감된 자들은 수백만명에 이르지만 서방에 알려진 것은 알렉산드르 솔제니친이 1973년에 쓴 《수용소 군도》(The Gulag Archipelago)를 통해서이며, 작품에서 솔제니친은 흩어진 수용소들을 군도에 비유하고 있다. | ” |
최소한 476개의 수용소 집합체가 있었으며, 각각은 수백 개, 심지어는 수천 개의 개별 수용소로 이루어져 있었다. 5~7백만명의 수용자가 있었을 것으로 추정된다. 이들 중 약 10%가 매년 죽었다. 아마도 최악 수용소 집합체는 북극해 연안의 콜야마, 노릴스크, 보르쿠타에 있는 것이었다.
1929년부터 1953년까지 아마도 1천 8백만 명이 "굴라크"를 거쳤으며, 수백만 명이 먼 곳에서 강제로 이주당했다.
대부분 굴라크 수용자는 양심수가 아닌 범죄자였지만, 양심수도 상당히 많았다. 무단 결근이나 좀도둑질, 정부에 대한 농담만으로도 굴라크에 수용당한 예도 있었다. 정치적인 수감자의 약 절반 정도는 굴라크 감옥으로 별도의 재판 없이 끌려온 사람들이었다. 공식적인 통계에 따르면 1921년에서 1953년 사이에 소비에트 비밀 경찰이 조사한 경우와 관련해서, 피고인을 감옥에 들어가게 판결한 사례의 수가 이백 육십여만 명이 넘는다.
수용소의 환경

수용소에서의 노동과 생활환경은 시간과 장소, 부수적인 여러 요소들과 여러 사건들에 따라 달라졌다. 예를 들어, 2차 세계대전과 소련의 가뭄과 기근, 테러의 위협과 수감인들에 대한 갑작스러운 대규모 석방이 그것이다. 그렇든 말든, 수용소 내의 거의 대다수의 수감자들은 대부분 수감되는 내내 기근, 의류의 부족, 과잉수용, 형편없는 단열처리가 된 집들, 열약한 위생과 열약한 의료 서비스에 노출되어 있었다. 대부분의 수용자들은 가혹한 육체적 노동을 강요받았다. 대부분의 경제적 분야들, 기계화 작업들은 민수산업에 비하여 확실하게 진행률이 낮았다. 왜냐하면, 대부분의 도구들은 낙후되어 있었고, 부품 부족에 시달렸다. 만약 도구들이 존재한다 하더라도, 그러한 도구를 공급하는 기간은 짧았다. 공식적으로 그들에게 주어진 작업시간 내의 휴식시간은 민간인들에 비하여 짧았다. 또한 가끔씩 그들의 작업시간 조절은 현장에 있던 수용소 행정관들에 의하여 연장되기도 하였다.
소비에트 연방의 정치가이던 안드레이 비신스키는 , 내무인민위원회의 위원장이던 니콜라이 예조프에게 1938년 다음과 같은 보고서를 보냈다.
수용자들 중에서는 가끔 아주 누더기가 되고 아주 비위생적인 상황에 있습니다. 이 수용자들은 인간으로서의 유사점은 모두 잃어서 변질되어 버렸습니다. 음식의 부족... 그들은 음식 찌거기를 모으고, 소수의 수용자들에 의하면 그들은 쥐와 개도 잡아 먹는다고 합니다.
수용소의 환경 > 사회적 환경

유죄판결을 받은 수용자들은 모든 종류의 노동과 함께, 벌목을 하게 되었다. 그들에게는 숲 벌목을 위한 정사각형 넓이의 공간이 주어졌다. 또한 그들이 작업장을 탈출하거나 빠져나가려는 행위는 벌목장의 모서리마다 설치된 탑들에 의하여 감시되었다.
이러한 "탈주범"들을 총살하여 조사하는 경우, 시신이 누워있는 방향이 단서로 고려되었다. 발이 수용소를 향해 누워있고, 머리가 반대를 향하여 있는 경우는 수용소를 탈출하려던 시도의 충분한 증거로 고려되었다. 조사에 따르면, 이것들은 보초들이 "탈주범"들에게 발포한 이후에 그 발포가 정당하다는 선언을 받기 위하여 그들이 탈주범의 시신을 간단하게 조절하도록 하던 관례에 불과했다. 또한 어떤 보초들이든 탈주범에게 발포하여 총살한 경우, 그들에게 현상금이 있었다는 증거가 있다. 공식적인 규율에 따르면, 수용자들이 탈주한 경우, 보초들은 벌금을 물어야했다.
탈주범을 잡은 주민들에게는 현상금이 지급되었다. 하지만 추운 지방에 위치한 굴라크들은 추위와 겨울로 인하여 어떤 경우든 사망한 채 발견되어 보초들이 탈주범을 찾는 것이 덜 고려되었다. 또한 총상을 입은 탈주범들은 몇 킬로미터 지난 곳에서 죽은 채로 발견되었다.
같이 보기

메모리알 (단체)
백해 – 발트해 운하는 소비에트 연방에서 가장 최초로 강제 노동을 주력으로 사용한 커다란 계획이다.
라트비아 점령 박물관의 굴라크 판잣집 복원 모습
오타루 상과대학

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종류: 국립
설립: 1910년 대학설치 1949년
학생 수: 2,332명 (2009년)
국가: 일본
위치: 홋카이도 오타루시
웹사이트: http://www.otaru-uc.ac.jp
ko 오타루 상과대학의 위치
오타루 상과대학(일본어: 小樽商科大学, Otaru University of Commerce)은 일본의 국립 대학이다. 대학 본부는 홋카이도 오타루시에 있다.
연혁

오타루 상과대학은 1910년에 오타루 고등 상업학교(小樽高等商業學校)라는 이름으로 설립되었다. 이 학교는 일본 제5 관립 고등 상업학교이며, 제2차 세계 대전 이전의 홋카이도에서는 사회과학에 관한 유일한 국립 고등 교육기관이었다.
1910년 : 오타루 고등 상업학교 설립.
1944년 : 오타루 경제 전문학교(小樽經濟專門學校)로 개칭.
1949년 : 신제 오타루 상과대학으로 승격. 상학부 설치.
1952년 : 단기대학부 설치.
1971년 : 대학원 석사과정 설치.
1996년 : 단기대학부 폐쇄.
2007년 : 대학원 박사과정 설치.
캠퍼스

오타루(小樽) 캠퍼스: 대학 본부 캠퍼스.
- 홋카이도 오타루시 미도리(綠) 3-5-21.
삿포로(札幌) 새틀라이트 캠퍼스
- 홋카이도 삿포로시 주오 구(中央區) 북5조 서5-7.
조직 > 학부

상학부
경제학과
상학과
기업법학과
사회정보학과
조직 > 대학원

상학 연구과
현대 상학 전공
Entrepreneurship 전공 (전문직 대학원) - 삿포로 캠퍼스
조직 > 부속기관

도서관
정보 처리 센터
언어 센터
비즈니스 창조 센터
국제 교류 센터
유명 졸업생

고바야시 다키지 - 작가
이토 세이 - 작가
뜨리엠현

뜨리엠현(베트남어: Huyện Từ Liêm / 縣慈廉)은 베트남 하노이의 폐지된 행정 구역으로 면적은 75,32km2이다. 2013년 12월 27일에 2개의 새로운 남북 군이 되어 현재는 박뜨리엠군과 남뜨리엠군으로 분할되었다.
행정 구역

뜨리엠현은 1개의 티쩐(thị trấ, 市鎭)과 15개의 싸(xã, 社)가 있었다. 2013년 말에 현(縣)이 남북 2개의 군으로 분할되면서 군(郡)으로 승격되었다. 분할 이전의 뜨리엠군은 다음과 같이 구성되어 있었다.
꺼우지엔 티쩐 (Thị trấn Cầu Diễn / 梂演市鎭)
떠이모 싸 (Xã Tây Mỗ / 西姥社)
미딩 싸 (Xã Mỹ Đình / 美亭社)
푸지엔 싸 (Xã Phú Diễn / 富演社)
트엉깟 싸 (Xã Thượng Cát / 上葛社)
투이프엉 싸 (Xã Thụy Phương / 瑞芳社)
꼬눼 싸 (Xã Cổ Nhuế / 古芮社)
메찌 싸 (Xã Mễ Trì / 米池社)
쑤언프엉 싸 (Xã Xuân Phương / 春芳社)
동응악 싸 (Xã Đông Ngạc / 東鄂社)
떠이뜨우 싸 (Xã Tây Tựu / 西就社)
민카이 싸 (Xã Minh Khai / 明開社)
리엔막 싸 (Xã Liên Mạc / 蓮墨社)
쑤언딘 싸 (Xã Xuân Đỉnh / 春鼎社)
쭝반 싸 (Xã Trung Văn / 忠文社)
다이모 싸 (Xã Đại Mỗ / 大姥社)
교육

하노이 일본인 학교가 남뜨리엠에 있었다.
앤 더넘

| 스탠리 앤 더넘 |
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출생: 1942년 11월 29일(1942-11-29) 미국 캔자스주 위치토
사망: 1995년 11월 7일(1995-11-07)(52세) 미국 하와이주 호놀룰루
성별: 여성
국적: 미국
직업: 인류학자
배우자: 버락 오바마 1세(1961~1964) 롤로 수토로(1965~1980)
자녀: 버락 오바마 마야 수토로
스탠리 앤 더넘(Stanley Ann Dunham, 1942년 11월 29일~1995년 11월 7일)은 제44대 미국 대통령인 버락 오바마의 어머니이며, 미국 인류학자로서 전공은 경제 인류학과 농촌 개발이었다. 더넘의 별명은 '애너'(Anna)이었고, 나중에는 "스탠리 앤 더넘 소에토로 박사"로 알려졌고, 마지막에는 "앤 더넘 수토로"로 불렸다. 캔자스에서 태어났으며, 어린시절에는 캘리포니아와 오클라호마와 텍사스와 캔자스에서 살았고, 십대 때는 워싱턴에 있는 머서아일랜드에서 지냈으며, 어른이 된 후에는 대부분의 삶을 하와이와 인도네시아에서 살았다.
더넘은 하와이 대학교와 동-서 연구소(East-West Center)에서 공부했으며, 인류학으로 학사, 석사, 박사 학위를 취득하였다. 그녀는 장인과 베짜기와 가내 수공업에서 여성의 역할에 관심이 있었다. 그녀는 자신이 하는 연구의 초점을 자와섬의 여성들이 하는 일과 인도네시아의 대장장이에 맞추었다. 농촌 마을의 빈곤 문제를 처리하기 위해서, 그녀는 미국국제개발처에서 일하는 동안에 마이크로 크레디트(무담보 소액대출) 프로그램들을 만들었다. 또한 더넘은 자카르타에 있는 포드 재단에서 일했고, 파키스탄에 있는 아시아 개발 은행과 상담했다. 삶을 마감하기 직전에, 그녀는 인도네시아의 라키아트 은행에서 일했고, 그 곳에서 그녀는 자신의 연구를 세계에서 가장 큰 규모의 소액 금융 지원 프로그램에 적용하였다. 스탠리 더넘 수토로(Dr. Stanley Ann Dunham Soetoro) 또는 앤 더넘 수토로(Ann Dunham Sutoro) 등으로도 부른다.
그녀의 아들이 대통령직을 맡게 된 후에, 사람들은 더넘이 했던 일에 관심을 갖기 시작했다. 하와이 대학교에서는 그녀의 연구를 주제로 한 심포지엄을 열었다. 더넘이 인도네시아에서 납염법으로 만든 직물을 모아서 연 전시회도 미국 전역을 돌며 열렸다. 2009년 12월에 듀크 대학교 출판부에서는 더넘이 쓴 1992년도 학술논문을 책으로 출간했는데, 그 책 제목은 "역경을 딛고 살아남기: 인도네시아의 마을 산업"이었다.
인터뷰에서 버락 오바마는 어머니를 두고 "내가 한창 자라던 시절에 중요한 인물... 그녀가 내게 가르쳐 준 가치들은 내가 정치에 입문한 이래로 계속해서 나에게 하나의 표준이 되었다"고 말했다.
어린 시절

스탠리 앤 더넘은 1942년 11월 29일에 캔자스 위치토에 있는 샌프란시스코 병원에서 태어났다. 그녀는 메들린 리 페인과 스탠리 아머 더넘의 외동딸이었다. 그녀의 부모는 모두 캔자스 태생으로, 그들은 위치토에서 만나 1940년 5월 5일에 결혼했다.
더넘의 어머니는 은행에 다녔고 아버지는 가구 세일즈 맨이었다. 진주만 공격이 있은 뒤에, 그녀의 아버지는 미국 군에 입대하였고 그녀의 어머니는 위치타의 보잉사의 한 공장에서 일하게 되었다. 그녀의 아버지는 아들을 원했기 때문에 자신의 이름을 첫 번째 자녀의 이름으로 정했다. 후일 앤 더넘 역시 자신의 아버지는 아들을 원했고 자신의 이름이 남자의 이름인 "스탠리"가 붙게 되었다고 회고하였다. 그래서 어린 시절에 그녀는 "스탠리"로 알려졌다.
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | 아버지는 아들을 원했는데 내가 태어난 것입니다. | ” |
다른 아이들이 이름 때문에 그녀를 놀려댔지만, 그녀는 고등학교 때까지 그 이름을 사용했으며, "새로운 마을에 그녀를 소개할 때 마다 자신의 이름에 대해서 설명을 해야 했다." 더넘이 대학에 다닐 때까지, 그녀는 가운데 이름인 "앤"으로 알려졌다. 제 2차 세계대전 이후에, 더넘의 아버지는 가족을 데리고 위치타에서 캘리포니아로 이사를 갔고, 그녀의 아버지는 UC 버클리 대학교에 다녔다.
그들 가족은 수없이 이사를 다녔다. 미국 중서부에서 캘리포니아로, 다시 오클라호마와 텍사스로 옮겨갔고 다시 이사 간 시애틀 교외지역 머서 아일랜드에서 딸이 고교를 졸업한 후 마침내 하와이주에 정착했다. 1948년에 더넘과 그녀의 부모는 오클라호마에 있는 폰카 시로 이사를 갔으며, 거기에서 텍사스 버논으로 이사를 갔고, 그 곳에서 캔자스 엘 도라도로 또 이사를 갔다. 1955년에 가족은 워싱턴주에 있는 시애틀로 이사를 갔고, 그 곳에서 그녀의 아버지는 가구 판매원으로 일했으며, 그녀의 어머니는 은행의 부행장으로 일했다. 그들은 시애틀의 웨지우드에 있는 아파트 단지에서 살았고, 앤은 그 단지 옆에 있는 나단 엑스테인 중학교에 다녔다.
소녀기

1956년에 더넘의 가족은 머셔 아일랜드로 이사를 갔다. 그 곳은 시애틀 교외에 있는 이스트사이드에 있다. 더넘의 부모는 그들의 열 세살 딸이 새로 개교한 머셔 아일랜드 고등학교에 다니기를 원했다. 학교에서 밸 푸버트와 짐 위처맨 선생님은 권위에 질문을 던지고 사회적인 규범에 도전하는 일의 중요성을 어린 더넘에게 가르쳤고, 그녀는 그 가르침을 마음에 새겼다. "그녀는 자신이 데이트나 결혼이나 아이를 가지는 일을 할 필요가 없다고 느꼈다." 한 학급 동료는 그녀를 "그 나이의 또래에 비해서 지적인 면에서 조금 더 성숙했다"고 기억하며, 고등학교 친구 중 한 사람은 그녀가 아는 것이 많고 진보적이었다고 설명했다. "만약에 당신이 이 세계에서 무언가 잘못되어 가는 것이 있다고 걱정한다면, 스탠리는 제일 먼저 그것을 알고 있었을 것 입니다. 우리는 자유주의자가 어떤 사람인지 알기 전에 자유주의자이었어요." 또 다른 사람은 그녀를 "타고난 여성주의자"라고 불렀다.
아버지 스탠리 아머 더넘은 근처에 살던 유명한 시인이자 작가, 언론인인 프랭클린 마셜 데이비스와 오랫동안 친하게 지냈다. 후일 그녀가 아들 버락 오바마를 친정 부모에게 맡기고 연구활동에 전념할 때 스탠리 아머나 데이비스는 오바마에게 시를 지어서 읽어주거나, 동네의 곳곳에 함께 돌아다니기도 했다. 더넘이 처음으로 교제했던 남성은 아버지의 친구이기도 한 데이비스인데 미국의 보수 인사들은 그녀의 첫 연인이 데이비스라는 이유로 버락 오바마의 생부는 프랭클린 마셜 데이비스라고 주장하기도 한다. 그러나 보수 세력의 이러한 견해는 근거없는 비난으로 인식된다. 데이비스와 결별한 뒤 하와이 대학의 남학생과 잠깐 사귀다가 케냐 출신의 유학생이며 케냐의 독립운동가이기도 한 버락 오바마 1세를 반나게 된다. 데이비스와 헤어진 뒤에도 그는 프랭클린을 아버지 스탠리 아머의 절친한 친구로서 그를 존중하며 그와도 친하게 지내기도 했다.