stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
연구전산망
망 구축 경과

초고속연구망(KREONET: Korea Research Environment Open NETwork)의 영문명은  1988년 초기 망설계 및 서비스 목표를 수립할 때, 국내 과학기술 및 학술연구 커뮤니티에게 첨단 연구환경을 자유롭게 제공하기 위해 TCP/IP와 OSI 표준 프로토콜을 기반으로 하는 개방된 인터넷 서비스를 지향한다는 측면을 강조하여 정했다. 그리고 슈퍼컴퓨팅과 과학기술정보 서비스를 연계한 망인프라 확산을 위해, 정부의 예산을 지원 받아 국내 최초로 10개 지역센터를 연동하고(그 이후 15개 지역까지 확대) 인터넷 기반 초고속 광역 백본망과 액세스 망, 그리고 각 대륙간 전용링크 연동을 통한 국내 최초의 3개 대륙 연동망(미국, 일본, 유럽)을 구축하여 국제 연구망과 글로벌 인터넷 커뮤니티를 연계하는 한국의 학술연구망의 젓줄 역할을 수행해 왔다.
또한 연구전산망은 국내최초의 정부가 주관한 한국연구망워크숍(1990년), 1991년 연구전산망 실무자협의회(KREONet-TG) 구성 운영, 망엔지니어링 및 서비스 기술 지원을 위해 망정보센터(NIC), 망관리운영센터(NMC/NOC), 망엔지니어링센터(NEC), 망보안센터(NSC/ CERT-KR) 구축 운영 관련 연구개발 협업 활성화 측면 등 세계 연구망 흐름에 부응하여, 선도적으로 국가 연구망 및 인터넷 커뮤니티 서비스를 선도하며 많은 역할을 하였다.
특히 망 보안 측면에서 보면 시스템공학연구소는 1993년 미국 카네기멜론대학과 협력하여 국내 최초의 한국전산망 보안대응센터(CERT-Korea)를 발족하고, 또한 제1회 한국전산망보안워크숍(NETSEC-KR'94)을 개최하는 등 초기 한국의 해킹대응과 정보보호 분야의 산파 역할을 수행 하였다.
2001년 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 재 탄생하여 국가연구전산망의 주관기관을 계속하여 수행하면서 국가 그리드 및 e-Science, 그리고 슈퍼컴퓨팅인프라와 연계하여 세계수준의 국내외 백본망과 액세스망, 그리고 첨단과학기술협업 응용서비스를 위한 국내외 10기가급 이상의 글로벌연구전산망을 구축하고 첨단과학기술 및 학술연구 응용 서비스를 계속 제공하며 진화하고 있는 바, 연구전산망 초기 이후부터 2005년까지의 망구축 및 서비스 관련 주요 연혁을 간단히 정리하면 다음과 같다.
1988 : 국가 연구전산망구축 사업 착수
서울-대덕연구단지 중심 국가지원 TCP/IP 기반 네트워크 인터넷 서비스 개시
고성능SUN4-370/390시스템의 메일/라우터 서버 개통(서울: 노드명”Gaya”, 대덕: 노드명 “Garam”), 시범적 인터넷 서비스 운영 개시
국내 최초 슈퍼컴퓨터(1호기)도입(1988.9, Cray2S 4/128, 성능 세계 5위권)에 따라 연구망 연계 서비스 개시(1993년 2호기, 1999년 3호기 도입 서비스)
1990 : 연구전산망 10개 지역망센터 개통 및 국제전용회선 활용 인터넷 서비스
서울, 대전, 부산, 광주, 대구, 인천, 청주, 수원, 전주, 창원(56kbps-1.544Mbps)
56Kbps 국제전용링크 개통(한국SDN/HANA노드)-미국 하와이(PACCOM노드) : KAIST, SERI, NCA, ETRI, KT등 공동 투자
1992: 국가연구전산망협의회(KREONET-TG) 구성 및 운영,
제1회 한국연구전산망 워크숍 개최(주관: 과학기술처, 주최: 시스템공학연구소)
주요 서비스: FTP, Mail, Telnet(슈퍼컴서비스), Archie, Gopher, News, IRC, DNS..
1993. 4 : 한국전산망 보안대응센터(CERT-KOREA) 발족 및 서비스 개시(www.CERT-KR.re.kr)
제1회 한국전산망 보안워크숍(NETSEC-KR'94) 개최(1994.5)
웹기반 망정보센터(NIC), 망관리운영센터(NMC/NOC), 망엔지니어링센터(NEC), 망보안센터(NSC) 구축 및 서비스 정착(1993-1995)
1991-1995국가간 과학기술 협정에 따른 국제 인터넷 전용 게이트웨이 개통 및 서비스: 아시아 최초의 유럽전용망 개통, 3개 대륙 연동 글로벌초고속연구망 시대 진입
1991.6, KREONET - NSFNET/CERFNet(SDSC, 샌디아고슈퍼컴퓨팅센터) - 56kbps
1994.6, KREONET - EuroPaNET(ULCC/DANTE, 런던대학컴퓨팅센터) - 64kbps
1995.10, KREONET-IMNET(JST/STA,일본 과기청/KDD네트워크센터) - 256kbps
1995년 12개 지역망 연동센터 백본망 구축(T1(1.544Mbps) * N급)
2000. 6초고속연구망 15개 지역망 연동센터 확장(10Mbps - 155Mbps)
2001. 1 : KREONET-KOREN 5개 지역(서울, 대전, 대구, 부산, 광주) 연동, KREONET/APII Testbed 구축 (일본, 싱가폴, 유럽)
2001. 5 : 국제적 차세대연구망 서비스 위한 STAR TAP (한-미간) 45Mbps 개통
STAR TAP/ STARLight 전용선 256Mbps 증속(2003.6)
차세대 인터넷 서비스를 위한 KREONet2 NOC 구축
2002.3 : 국가 그리드사업 전담기관』지정에 따른 GNOC(Grid Network Operation Center) 구축 서비스 개시
2002. 6 : 국내 최초 Access Grid 시스템 구축 및 AG-Net 인프라 구축
2003. 5 : 초고속연구망 기가급 백본망 구축 서비스 개시(서울-대전 5Gbps)
인천, 서울(홍릉), 수원, 천안, 전주, 광주, 대구, 부산, 포항, 창원 : 2.5Gbps
2003.11: 대덕연구단지 내 국내 최초 10기가급 고성능지역연구망(SuperSIReN) 구축 및 서비스
KAIST, KBSI, KRIBB 등 7개 기관 광케이블 연동10 Gbps 개통
2005. 8 : 글로벌협업연구망사업 개시 및 Big GLORIAD 개통식(국가연구전산망 주관 한국 개최),
중국(홍콩)-한국(대전)-미국(시애틀) 구간 10Gbps 전용링크 개통)
GLORIAD(글로벌과학기술협업연구망)의 핵심멤버 위상 확보(한국, 미국, 러시아, 중국, 네델란드, 캐나다)
국제광람다망(GLIF)의 한국대표 게이트웨이(KRLight) 구축, 핵심 멤버로 참여
국내 지역센터 백본망 증속(5-40기가급) 구축
참고 자료

변옥환, 국가연구전산망의태동, 2013.5.31.[깨진 링크(과거 내용 찾기)]
한국 인터넷의 역사 - 되돌아보는 20세기 : 3장 국가기간전산망
교육연구전산망 세부추진계획수립 연구, KAIST 부설 시스템공학센터-과학기술처, pp.5-26, 1988.8
국가기간전산망 기본계획, 전산망조정위원회, pp.351-407, 1989.1
연구전산망사업 추진내역, KIST 시스템공학연구소, pp.1-24, 1991.3
국가기간전산망 기본계획, 전산망조정위원회, pp.241-301, 1992.3
연구전산망 실무자협의회(KREONET-TG) 심포지움 자료집, pp.6-219,1992.12
관리자를 위한 인터넷 보안지침서, 시스템공학연구소 연구전산망협의회, pp.83-90,1995.3
21세기를 대비한 SERI 슈퍼컴퓨터센터 발전모델 도출연구, 시스템공학연구소,pp.129-152, 1996.11
초고속연구망(KREONET) 중장기발전계획, KISTI 슈퍼컴퓨팅센터, pp.9-78, 2002.12
Kilnam Chon, “National and Regional Computer Networks for Academic and Research Communities in the Pacific Region”, Proc. of PCCS, Seoul, Korea, Oct. 1985, pp.560-566.
Korea Internet Association, Internet History, 2005. [online] available: https://web.archive.org/web/20080913073752/http://www.internethistory.or.kr/
Kilnam Chon, HyunJe Park, JinHo Hur, and Kyunran Kang,“A History of Computer Networking And The Internet in Korea”, IEEE Communication Megazine, pp10, Feb. 2013
같이 보기

SDN (네트워크)
국가기간전산망
교육전산망
하나망
제주동부경찰서

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 제주동부경찰서
기본정보
설치년도 : 1946년 8월 1일
주소 : 제주특별자치도 제주시 동광로 66(이도2동 1234)
지휘체계
국가 :  대한민국
상급기관 : 제주특별자치도경찰청
관할구역 : 제주시 일도1·2동, 이도1·2동, 도남동, 삼도1·2동, 용담1동, 건입동, 화북1·2동, 삼양1동부터 3동까지, 도련1·2동, 봉개동, 회천동, 용강동, 아라1·2동, 오등동, 월평동, 영평동, 오라1·2동, 구좌읍, 조천읍, 추자면, 우도면
지구대 파출소 : 남문지구대, 중앙지구대, 오라지구대, 삼양파출소, 조천파출소, 함덕파출소, 구좌파출소, 우도파출소, 추자파출소
함께 읽기
웹사이트 : 제주동부경찰서 - 공식 웹사이트
지도
ko
제주동부경찰서(濟州東部警察署, Jeju Dongbu Police Station)는 제주특별자치도경찰청 소속 경찰서 중 하나이다. 제주특별자치도 제주시 일부지역을 관할한다. 제주특별자치도 제주시 동광로 66에 위치하고 있다.
서장은 총경으로 보한다.
조직

| 0 | 1 | 2 |
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|  청문감사관실  112종합상황실  경무과 |  생활안전과  여성청소년과  수사과 |  형사과  경비교통과  정보보안과 |
관할 파출소 및 지구대

제주동부경찰서는 3개의 지구대와 6개의 파출소를 산하에 두고 있다.
| 명칭 | 사진 | 주소 | 관할구역 | 치안센터 |
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| 중앙지구대 |  | 북성로 3 | 일도1동, 건입동 일부, 용담1동 일부, 삼도1·2동 일부, 일도2동 일부, 이도1동 일부 |  |
| 남문지구대 |  | 연신로 6 | 아라2동, 아라1동 일부, 일도2동 일부, 이도1·2동 일부, 건입동 일부, 화북2동 일부 |  |
| 오라지구대 |  | 서광로 182 | 오라1·2동, 도남동, 오등동, 용담1동 일부, 삼도1·2동 일부, 이도1·2동 일부, 아라1동 일부 |  |
| 삼양파출소 |  | 일주동로 397 | 삼양1·2·3동, 화북1·2동, 봉개동, 도련1·2동, 회천동, 용강동 |  |
| 조천파출소 |  | 신북로 265 | 조천읍 일부 |  |
| 함덕파출소 |  | 신북로 515 | 조천읍 일부 |  |
| 구좌파출소 |  | 구좌로 45 | 구좌읍 |  |
| 우도파출소 |  | 우도로 21 | 우도면 |  |
| 추자파출소 |  | 대서3길 2 | 추자면 |  |
같이 보기

제주특별자치도지방경찰청
전각복두

전각복두를 쓴 북송 휘종.
전각복두(展脚幞頭)는 각이 평행하게 붙은 복두이다. 중국 송나라 때 관모 및 왕관으로 사용되었다.
에피그래프

다른 뜻에 대해서는 그래프의 윗부분, 금석학 문서를 참고하십시오.
문학에서 에피그래프(epigraph)는 문학 작품이나, 논문 등의 글 등에서 시작하는 부분에 인용하는 문구나 인용문, 시 등을 의미한다. 에피그래프는 작품의 서문이나 요약, 반례로 이용되거나 또는 작품의 전반적인 문학적 주제를 독자에게 예고하는 역할을 한다. 우리말로는 제사(題詞/題辭), 제명(題銘), 제(題)라고 부른다.
같이 보기

에피그램
후쿠오카 지방

후쿠오카 지방(일본어: 福岡地方 후쿠오카치호[*])는 후쿠오카현이 설정한 후쿠오카 현의 4대 지역(기타큐슈 지구, 후쿠오카 지방, 치쿠호, 치쿠고 지방)의 하나로, 후쿠오카시 주변 자치 단체로 구성되어 있다. 인구는 약 242만명이며, 후쿠오카 현의 설정 지역이기 때문에 후쿠오카 도시권과는 다르다.
김재신 (축구인)

우승을 이끄심
김재신(한국 한자: 金在信, 1973년 8월 30일 ~ )은 대한민국의 전 축구 선수이다.
일자리 천국 굿잡

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일자리 천국 굿잡 
장르 : 교양
방송 국가 :  대한민국
방송 채널 : KBS 2TV
방송 기간 : 2019년 10월 29일 ~ 2019년 11월 5일
방송 분량 : 60분
방송 횟수 : 2부작
연출 : 정훈, 정선호, 김선영, 유천
작가 : 강만훈, 최제남, 최연주, 나누리
음성 : 2채널 돌비 디지털 (디지털)
HD 방송 여부 : HD 제작 · 방송
외부 링크  : 일자리 천국 굿잡 홈페이지
《일자리 천국 굿잡》은 KBS 2TV에서 방송된 텔레비전 프로그램이다. 2부작 파일럿 편성했으나, 이후 정규 편성은 불발되었다.
기획 의도

취준생 71만 명 시대! 사상 유례없는 취업난! 하지만 막상 사람이 없어 구인난에 시달리는 직종도 많다. 그 틈새시장에 맞춰서 구직자와 구인자를 연결시켜 주는, 맞춤형 직업 찾기 프로젝트 프로그램.
출연진

오상진
붐
홍진경
박성광
시청률

| 회차 | 방송일 | AGB 시청률> 대한민국(전국) |
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| 1 | 2019년 10월 29일 | 1.7% |
| 2 | 2019년 11월 5일 | 1.6% |
흉년

흉년(凶年)은 농작물의 수확이 예년에 비하여 잘되지 못한 해이다.
비유적으로 어떤 생산물이 매우 적거나 사물의 소득이 매우 적은 상태나 처지를 나타내기도 한다.
흉년의 종류 > 풍해흉년

강풍이나 태풍으로 발생하는 흉년이다.
바람이 심하게 불어 농작물이 죽거나 비닐하우스가 파괴되어 발생한다.
흉년의 종류 > 수해흉년

호우나 홍수 등 강한 비로 인하여 발생하는 흉년이다.
비가 많이 내려 농작물이 죽거나 비닐하우스가 파괴되어 발생한다.
흉년의 종류 > 한해흉년

가뭄으로 인하여 발생하는 흉년이다.
가뭄이 들어 농작물에 물이 충분히 공급되지 않아 발생한다.
흉년의 종류 > 냉해흉년

추위로 인하여 발생하는 흉년이다.
겨울이 아닌 여름에 발생하는 흉년으로 여름기온이 지나치게 낮아서  농작물의 정상 발육이 이루어지지 않아 발생한다.
흉년의 종류 > 충해흉년

해충으로 인하여 발생하는 흉년이다.
해충이 지나치게 많이 번식하여 농작물을 먹어치워서 발생하는 흉년이다.
플로이드-워셜 알고리즘

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분류: (가중 그래프에서) 전체-쌍 최단 경로 문제
자료 구조: 그래프
최악 시간복잡도:  \Theta (|V|^{3})
최선 시간복잡도:  \Theta (|V|^{3})
평균 시간복잡도:  \Theta (|V|^{3})
공간복잡도:  \Theta (|V|^{2})
컴퓨터 과학에서 플로이드-워셜 알고리즘(Floyd-Warshall Algorithm)은 변의 가중치가 음이거나 양인 (음수 사이클은 없는) 가중 그래프에서 최단 경로들을 찾는 알고리즘이다. 알고리즘을 한 번 수행하면 모든 꼭짓점 쌍 간의 최단 경로의 길이(가중치의 합)을 찾는다. 알고리즘 자체는 경로를 반환하지는 않지만, 알고리즘을 약간만 변형시키면 경로를 찾을 수 있다.
이 알고리즘의 일부 버전은 관계  R의 추이적 폐포를 찾거나, 가중 그래프의 모든 꼭짓점 쌍 간의 최대 폭 경로를 (슐츠 선거 제도와 결합해서) 찾는 것이 가능하다.
역사와 이름

플로이드-워셜 알고리즘은 동적 계획법의 한 예로, 로버트 플로이드가 1962년에 현재 알려진 형태로 발표했다. 하지만, 이 알고리즘은 본질적으로 버나드 로이가 1959년에 발표한 알고리즘과, 스티븐 워셜이 1962년에 발표한 알고리즘과 그래프의 추이적 폐포를 찾는다는 점, 그리고 결정적 유한 오토마타를 정규 표현식으로 변환할 때, 클레이니 알고리즘(1956년에 발표됨)과 밀접한 관련이 있다는 점에서 동일하다. 이 알고리즘의 삼중 for 반복문의 공식은 1962년에 Peter Ingerman이 설명하였다.
이 알고리즘은 플로이드 알고리즘, 로이-워셜 알고리즘, 로이-플로이드 알고리즘, 또는 WFI 알고리즘으로 알려져 있다.
알고리즘

플로이드-워셜 알고리즘은 각각의 꼭짓점 쌍을 지나는 그래프의 모든 경로를 비교한다. 이 방법은 그래프에서  \Theta (|V|^{3})의 비교로 진행할 수 있다. 그 이유는 그래프에서는 최대  \Omega (|V|^{2})의 변이 있을 수 있고, 모든 변의 조합을 확인하기 때문이다. 이 알고리즘은 두 꼭짓점 간의 추정 최단 경로를 최적이 될 때까지 점진적으로 개선시켜서 최단경로를 찾는다.
1에서  N까지 번호가 매겨진  V를 꼭짓점으로 갖는 그래프  G를 생각한다. 그 후  i에서  j로 집합  \{1,2,\ldots ,k\}의 꼭짓점들 만을 경유지로 거쳐 가는 최단 경로를 반환하는 함수  \mathrm {shortestPath} (i,j,k)를 생각한다. 함수가 주어졌을 때, 목표는  \{1,2,\ldots ,N\}에 있는 꼭짓점만을 이용해서 모든 꼭지점  i에서 모든 꼭짓점  j로 가는 최단 경로를 찾는 것이다.
각각의 꼭짓점 쌍에 대해서,  \mathrm {shortestPath} (i,j,k)는 다음 중 한 가지에 속한다:
i에서  j까지  1에서  k-1의 꼭짓점 만을 거쳐가는 경로 중 최선의 경로는  \mathrm {shortestPath} (i,j,k-1)에 의해 정의된다는 것은 알고 있으며, 만약  i에서  k를 거쳐  j로 가는 더 나은 경로가 있다면, 그 경로는  i에서  k까지 ( \{1,\ldots ,k-1\}만을 거쳐서) 가는 경로와  k에서  j까지 ( \{1,\ldots ,k-1\}만을 거쳐서) 가는 경로를 합친 것이라는 것은 자명하다.
w(i,j)이 꼭짓점  i와  j 간의 변의 가중치라면,  \mathrm {shortestPath} (i,j,k)를 다음의 재귀적 공식으로 정의할 수 있다: 기본적인 경우는
이고 재귀적인 경우는 다음과 같다
이 공식은 플로이드-워셜 알고리즘의 핵심이다. 이 알고리즘은 처음에 모든  (i,j)쌍에 대해서  k=1일 때  \mathrm {shortestPath} (i,j,k)를 계산하고, 다음으로  k=2일 때를 계산하는 식으로  k=N이 될 때까지 계속하면, 모든  (i,j)쌍에 대해서 최단 경로를 찾게 된다. 기본적인 알고리즘의 의사코드는 다음과 같다:
1 let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity)
2 for each edge (u,v)
3    dist[u][v] ← w(u,v)  // 변 (u,v)의 가중치
4 for each vertex v
5    dist[v][v] ← 0
6 for k from 1 to |V|
7    for i from 1 to |V|
8       for j from 1 to |V|
9          if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]
10             dist[i][j] ← dist[i][k] + dist[k][j]
11         end if
예시

위의 알고리즘은 좌측 하단의 그래프에서 수행된다:
위에서 첫 번째 외부 반복문의 반복 이전은 k = 0으로 표시했으며, 이것을 통해 알게 된 경로는 그래프의 한 변에 대응한다. k = 1일 때, 꼭짓점 1을 통과하는 경로를 찾을 수 있다: 특히, 경로 [2,1,3]을 찾았기 때문에, 변이 더 적지만 더 (가중치의 관점에서)긴 경로인 [2,3]을 대체한다. k = 2일 때, 꼭짓점 {1,2}를 통과하는 경로를 찾았다. 빨간 색과 파란 색의 네모는 경로 [4,2,1,3]이 경로 [4,2]와 이전 반복에서 찾은 [2,1,3]이 2를 교차점으로 결합해서 이루어져 있다는 것을 나타낸다. 경로 [4,2,3]은 2에서 3까지 가는 경로가 [2,1,3]보다 길기 때문에 고려하지 않는다. k = 3일 때, {1,2,3}을 지나는 경로를 찾는다. 마지막으로, k = 4일 때, 모든 최단경로를 찾게 된다.
각각의 k의 반복에 대한 거리 행렬, 업데이트된 거리는 굵은 글씨로 표시했다:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| k = 0 | k = 0 | j | j | j | j |
| k = 0 | k = 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| i | 1 | 0 | ∞ | -2 | ∞ |
| i | 2 | 4 | 0 | 3 | ∞ |
| i | 3 | ∞ | ∞ | 0 | 2 |
| i | 4 | ∞ | -1 | ∞ | 0 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| k = 1 | k = 1 | j | j | j | j |
| k = 1 | k = 1 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| i | 1 | 0 | ∞ | -2 | ∞ |
| i | 2 | 4 | 0 | 2 | ∞ |
| i | 3 | ∞ | ∞ | 0 | 2 |
| i | 4 | ∞ | -1 | ∞ | 0 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| k = 2 | k = 2 | j | j | j | j |
| k = 2 | k = 2 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| i | 1 | 0 | ∞ | -2 | ∞ |
| i | 2 | 4 | 0 | 2 | ∞ |
| i | 3 | ∞ | ∞ | 0 | 2 |
| i | 4 | 3 | -1 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| k = 3 | k = 3 | j | j | j | j |
| k = 3 | k = 3 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| i | 1 | 0 | ∞ | -2 | 0 |
| i | 2 | 4 | 0 | 2 | 4 |
| i | 3 | ∞ | ∞ | 0 | 2 |
| i | 4 | 3 | -1 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| k = 4 | k = 4 | j | j | j | j |
| k = 4 | k = 4 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| i | 1 | 0 | -1 | -2 | 0 |
| i | 2 | 4 | 0 | 2 | 4 |
| i | 3 | 5 | 1 | 0 | 2 |
| i | 4 | 3 | -1 | 1 | 0 |
음수 사이클에서 행동

음수 사이클은 변의 가중치의 합이 음수를 갖는 사이클이다. 음수 사이클을 구성하는 어떤 꼭짓점 쌍 i,  j에 대해서든지  i에서  j로 가는 경로의 길이는 음의 무한으로 내려갈 수 있기 때문에 최단 경로가 존재하지 않는다. 수치적으로 의미있는 결과를 얻기 위해서, 플로이드-워셜 알고리즘은 입력에 음수 사이클이 없다고 가정한다. 반면, 음수 사이클이 존재할 경우에는 플로이드-워셜 알고리즘으로 감지할 수 있다. 그 과정은 다음과 같다:
플로이드-워셜 알고리즘은 모든 꼭짓점 쌍  (i,j)에 대해서 경로를 반복적으로 개선하며,  i=j일 때에도 개선한다.
초기에, 경로  (i,i)의 거리는 0이다.
경로  [i,k,\ldots ,i]는 길이가 0보다 작을 때만 개선이 되므로, 이는 음수 사이클이 존재한다는 것을 의미한다.
그렇기 때문에, 이 알고리즘을 수행한 이후에  (i,i)가 음수라면  i에서  i로 되돌아오는 음수 사이클이 존재한다는 것을 의미한다.
따라서, 플로이드-워셜 알고리즘을 이용해서 음수 사이클을 감지하기 위해서는, 경로 행렬의 대각 성분을 확인해서 음수가 나타나는지를 확인한다. 음수가 발견되면 적어도 하나 이상의 음수 사이클이 존재한다는 것을 나타낸다. 수치적 문제를 피하기 위해서는 알고리즘의 안쪽 반복문에서 경로 행렬의 대각 성분에서 음수가 나타나는지를 확인해야 한다. 무향 그래프에서 음의 가중치가 있으면 그 인접한 꼭짓점 사이에서 음수 사이클이 생기는 것은 명백하다 (예: 닫힌 보행). 위의 예시의 모든 변을 방향이 없다고 생각하면, 꼭짓점 수열 4 - 2 - 4는 가중치의 합이 -2인 사이클이다.
경로 복원

플로이드-워셜 알고리즘은 모든 꼭짓점 간의 경로의 길이 만을 제공한다. 간단한 수정으로 두 끝점 사이의 실제 경로를 재현하는 방법을 만들 수 있다. 그중 한 방법으로 각각의 꼭짓점에서 다른 꼭짓점 까지의 실제 경로를 저장할 지도 모르지만, 그럴 필요가 없을 뿐 더러 메모리의 엄청난 낭비가 생긴다. 대신, 각각의 꼭짓점에 대해서 최단 경로 트리를  \Theta (|E|)시간복잡도에 각 트리를 저장하는데  \Theta (|V|)공간복잡도를 사용해서 계산 할 수 있으며, 이 트리를 이용해서 두 연결된 꼭짓점간의 경로를 효율적으로 재현할 수 있다.
let dist be a  |V|\times |V| array of minimum distances initialized to  \infty  (infinity)
let next be a  |V|\times |V| array of vertex indices initialized to null
procedure FloydWarshallWithPathReconstruction ()
   for each edge (u,v)
      dist[u][v] ← w(u,v)  // 변 (u,v)의 가중치
      next[u][v] ← v
   for k from 1 to |V| // 일반적인 플로이드-워셜의 수행
      for i from 1 to |V|
         for j from 1 to |V|
            if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j] then
               dist[i][j] ← dist[i][k] + dist[k][j]
               next[i][j] ← next[i][k]
procedure Path(u, v)
   if next[u][v] = null then
       return []
   path = [u]
   while u ≠ v
       u ← next[u][v]
       path.append(u)
   return path
해석

n을 꼭짓점의 개수  |V|로 두자.  n^{2}개의
 \mathrm {shortestPath} (i,j,k) (모든  i와  j에 대해서)를
 \mathrm {shortestPath} (i,j,k-1)에서 찾기 위해서는  2n^{2}개의 연산이 필요하다. 처음에는
 \mathrm {shortestPath} (i,j,0)=\mathrm {edgeCost} (i,j)에서 시작했고 and compute the sequence of  n개의 행렬  \mathrm {shortestPath} (i,j,1),  \mathrm {shortestPath} (i,j,2),  \ldots ,  \mathrm {shortestPath} (i,j,n)을 계산했기 때문에, 사용된 전체 연산의 수는
 n\cdot 2n^{2}=2n^{3}이다. 따라서, 이 알고리즘의 복잡도는  \Theta (n^{3})이다.
적용과 일반화

플로이드-워셜 알고리즘은 다음의 문제들을 다른 알고리즘과 같이 해결할 수 있다:
유향 그래프에서 최단 경로(플로이드 알고리즘).
유향 그래프의 추이적 폐포(워셜 알고리즘). 워셜 알고리즘의 원래 공식에서, 그래프는 가중치가 없고 진릿값 인접 행렬로 나타냈었다. 그리고 덧셈 연산 대신에 논리곱 (AND)이, 뺄셈 연산을 논리합 (OR)으로 사용했었다.
유한 오토마타에서 받아들이는 정규 언어를 나타내는 정규식 찾기(클레이니 알고리즘, 플로이드-워셜 알고리즘의 밀접한 일반화)
실행렬의 역행렬 (가우스 요르단 알고리즘)
최적 라우팅. 이 적용에서는 두 꼭짓점 간의 최대 흐름을 찾는 것이 목표이다. 즉, 위의 의사코드에서 최솟값을 적용하는 것이 아니라 최댓값을 적용해야 한다는 것이다. 변의 가중치는 흐름의 제약을 나타낸다. 경로의 가중치는 병목을 나타내므로 위의 덧셈 연산은 뺄셈 연산으로 대체한다.
Pathfinder network의 빠른 계산.
최대 폭 경로/최대 대역폭 경로
difference bound matrices (DBMs)의 표준식 계산
그래프 간의 유사도 계산
수행

플로이드-워셜 알고리즘은 많은 프로그래밍 언어에서 수행할 수 있다.
C++: boost::graph 라이브러리
C#: QuickGraph
C#: QuickGraphPCL (A fork of QuickGraph with better compatibility with projects using Portable Class Libraries.)
자바: Apache Commons Graph 라이브러리
자바스크립트: Cytoscape 라이브러리
MATLAB: Matlab_bgl 패키지
펄: Graph 모듈
파이썬: SciPy 라이브러리(모듈 scipy.sparse.csgraph) 또는 NetworkX 라이브러리
R: 패키지 e1071과 Rfast
다른 최단 경로 알고리즘과 비교

플로이드-워셜 알고리즘은 거의 대부분이나 모든 꼭짓점 쌍이 변으로 연결된 밀집 그래프에서 모든 꼭짓점 쌍 간의 경로를 계산할 때 적합하다. 음수 가중치가 없는 희소 그래프에서는 모든 꼭짓점에서 출발하는 데이크스트라 알고리즘이 반복 데이크스트라의 수행 시간(피보나치 힙을 사용하면  O(|E||V|+|V|^{2}\log |V|))은  |E|가  |V|^{2}에 비해 무시할 수 있을 정도면 플로이드-워셜 알고리즘의 수행 시간인  O(|V|^{3})보다 적으므로 더 적합하다. 희소 그래프에서 음수 가중치가 있지만 음수 사이클은 없는 경우에는 존슨 알고리즘은 수행 시간이 반복 데이크스트라 시간과 같으므로 사용할 수 있다.
알려진 알고리즘 중에는 밀집 그래프에서 모든 쌍의 최단 경로 계산을 빠르게 하기 위해 빠른 행렬 곱셈을 사용하는 알고리즘도 있지만, 이러한 알고리즘들은 변의 가중치에 추가적인 제약 조건이 따른다(예를 들면 작은 정수여야 한다라는 식으로). 게다가, 수행 시간에서 큰 상수 인자 때문에, 이런 알고리즘들은 매우 큰 그래프에서만 플로이드-워셜 알고리즘보다 빠른 속도를 낼 수 있다.
제35회 금마장

제35회 금마장의 시상식에 관한 내용이다.
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독립 단체가 수여하는 상:  국제영화비평가연맹  아시아영화진흥기구
에피택시

에피택시(epitaxy) 또는 에피택시얼 성장(epitaxial growth)은 결정 기판 위에 방향성을 가진 결정막이 자라는 현상이다.
소자의 응용을 위한 결정성장방법 중 하나는 호환성이 있는 결정으로 이루어진 웨이퍼상에 얇은 결정을 성장시키는 것이다. 기판의 결정은 성장되는 물질과 같을 수 있고 유사한 격자구조의 다른 물질일 수 있다. 이 과정에서 기판은 그 위에 새로운 결정이 성장되는 시드 결정이 되며, 새 결정은 기판과 같은 결정구조 및 방향성을 갖는다. 이는 기판결정의 용융점보다 훨씬 낮은 온도에서 행해지며, 성장막의 표면에 적절한 원자를 공급하기 위한 다양한 방법이 사용된다. 이 방법에는 화학기상증착(chemical vapor deposition; CVD), 용융액으로부터의 성장[액상 에피택시(liquid-phase epitaxy, LPE)], 진공에서의 원자의 증착[분자선 에피택시(molecular beam epitaxy, MBE)] 등이 있다. 이러한 광범위한 성장방법으로 전자 및 광전자소자에 필요한 성질을 갖는 결정을 성장시킬 수 있다.
에피택시얼 성장에서의 격자 정합

Si 에피택시얼층이 Si 기판 위에 성장될 경우에는 결정격자의 자연적인 정합이 이루어지므로 고질의 단결정이 생성된다. 그러나 종종 기판과 다른 에피택시얼층을 성장시킬 필요가 있으며, 이를 이종에피택시(heteroepitaxy)라 한다. 이는 격자구조 및 격자상수 a가 두 종류의 물질에 대해 같으면 쉽게 얻어질 수 있다. 예를 들어, GaAs와 AlAs는 모두 섬아연광구조이며, 격자상수는 약 5.65Å이다. 따라서 3원소 합금 AlGaAs는 GaAs 위에 매우 적은 격자상의 차이를 가지며 성장될 수 있다. 또한 GaAs는 Ge 기판 위에 성장될 수 있다.
AlAs 및 GaAs는 유사한 격자상수를 가지므로, AlGaAs는 AlAs로부터 GaAs에 이르는 모든 조성범위에 걸쳐 동일한 격자상수를 갖는다. 따라서 3원소 화합물인 AlxGa1-xAs는 조성비 x를 원하는 소자 특성에 맞게 선택하여 GaAs 웨이퍼 위에 형성될 수 있다. 이때 형성된 에피택시얼층은 GaAs 기판과 정합된 상태이다.
하단의 그림은 Ⅲ-Ⅴ족 3원소 화합물의 조성비가 변함에 따른 에너지 대역간극 Eg를 격자상수 a에 대하여 나타낸 것이다. 예를 들어, InGaAs의 성분이 Ⅲ족 부격자상에 InAs로부터 GaAs로 변화될 때, 에너지 대역간극은 0.36 eV에서 1.43 eV로, 결정격자상수는 InAs의 6.06Å에서 GaAs의 5.65Å으로 변화하는 것을 볼 수 있다. 고정된 격자상수를 갖는 원소 화합물 위에는 이 3원소 화합물이 모든 조성비를 가지며 성장될 수 없다. 그러나 하단의 그림에서 볼 수 있듯이 InP 기판 위에는 일정한 조성비의 InGaAs를 성장시킬 수 있다. InP에서 InGaAs에 이르는 수직선분(동일한 격자상수를 가짐)은 중간 조성비(정확히 In0.53Ga0.47As)를 갖는 정합된 화합물이 InP 기판 위에 성장될 수 있음을 보여준다. 유사하게, 3원소 화합물인 InGaP도 Ga 및 In이 약 50%의 조성비로 GaAs 기판 위에 정합된 성장을 할 수 있다. 주어진 기판 위에 정합된 결정성장의 종류를 늘이기 위해서는 InGaAs와 같은 4원소 화합물을 이용하면 좋다. Ⅲ, Ⅴ족 부격자의 조성비를 동시에 변화시킴으로써 원하는 에너지 대역간극을 쉽게 얻을 수 있으며, 동시에 GaAs나 InP와 같이 많이 이용되는 2원소 화합물 기판 위에 정합된 결정을 만들 수 있다.
GaAsP의 격자상수는 조성비에 따라 GaAs 와 GaP 사이에 있다. 예를 들어, 적색 LED에 사용되는 GaAsP 결정은 40%의 P와 60%의 As로 구성되어 있다. 이 결정은 GaAs나 GaP 기판 위에 직접 성장될 수 없으므로, 결정성장 시 격자상수를 점진적으로 변화시키는 것이 중요하다. 성장은 GaAs나 Ge 기판을 이용하여 GaAs에 가까운 조성비로 시작된다. 먼저 약 25µm 두께까지는 원하는 As와 P의 조성비를 얻을 때까지 P를 점진적으로 증가시키며 성장된다. 다음에 원하는 에피택시얼층(즉, 100µm 두께)은 이 변화층(graded region) 위에 성장된다. 이러한 방법으로 에피택시얼 성장은 항상 유사한 격자상수를 갖는 결정 위에 이루어진다. 이 변화층에서의 격자 변위에 의한 전위가 약간 있으나, 양질의 결정이 만들어지며 LED에 사용될 수 있다.
정합된 에피택시얼층의 많은 이용과 함께, 다음 절에서 언급되는 진보된 에피택시얼 성장방법으로 박막의(약 100Å 두께) 부정합된 결정을 성장시킬 수 있다. 부정합이 수 %이고 층이 매우 얇으면, 에피택시얼층은 시드 결정에 맞춰가는 격자상수를 가지며 성장될 수 있다. 성장된 층은 그 격자상수가 시드 결정에 맞추어지는 과정에서 표면을 따라 압축응력(compression)이나 인장응력(tension)이 발생한다. 이러한 층을 슈도모르픽(pseudomorphic)이라 하는데, 이는 변위가 없이는 기판 위에 정합될 수 없기 때문이다. 그러나 에피택시얼층이 격자의 부정합에 의존하는 임계층 두께 tc를 초과하면, 변위에너지는 미스핏 전위(misfit dislocation)라 불리는 결함을 만들게 된다. 이 약간 부정합된 결정층을 교대로 성장시켜 변위층-초격자(strained-layer superlattice; SLS)를 형성할 수 있으며, 이는 교대로 성장된 층들이 인장응력이나 압축응력을 갖고 있다. SLS의 격자상수는 층을 이루는 두 물질상수의 평균이 된다.
기상 에피택시

저온에서 고순도로 결정성장하는 장점들은 기상(vapor phase)에서 결정성장을 함으로써 얻을 수 있다. 결정층은 시드(물질) 또는 기판 위에 반도체 재료의 화학적 증기(vapor) 또는 반도체 재료를 함유하는 화학적 증기의 혼합물로부터 성장시킬 수 있다. 기상 에피택시(vapor-phase epitaxy; VPE)는 전자소자에서 사용되는 특히 중요한 반도체 재료의 원천이다. GaAs와 같은 일부 화합물은 다른 방법보다는 기상 에피택시 기법에 의하여 보다 순수하고 결정구조가 완전하게 성장시킬 수 있다. 더욱이 이들 기법을 사용함으로써 전자소자의 실제 제작에 있어 융통성이 커진다. 기판 위에 에피택시얼층이 성장될 때는 비교적 간단하게 기판과 성장층에서의 불순물 첨가의 형태 사이에 뚜렷한 구분이 이루어진다. 쌍극성(bipolar) Si 집적회로 소자는 보통 웨이퍼상에서 기상 에피택시에 의해 성장시킨 반도체층에 구성된다.
일반적으로 에피택시얼층은 Si를 함유하고 있는 화학적 증기에서부터 Si 기판 위에 Si 원자의 증착을 조절해 줌으로써 그 기판 위에 성장시키게 된다. 그 한 가지 방법을 보면 사염화 실리콘(silicon tetrachloride) 가스를 수소가스와 반응시켜 Si와 무수(anhydrous) 염화 수소를 만든다.
{\ce {SiCl4 + 2H2 <=> Si + 4HCl}}
이와 같은 반응이 가열된 결정의 표면 위에서 생기면 이 반응에 의해 방출된 Si 원자가 에피택시얼층으로서 증착될 수 있다. HCl은 이 반응온도에서는 기체상태로 머물러 있게 되어 결정성장을 방해하지 않는다. 반응은 역으로도 일어난다. 이러한 사실은 공정 파라미터를 조정하면 위 반응을 왼쪽으로 진행시킬 수 있다는 것을 암시하므로 매우 중요하다(증착보다는 Si의 식각을 제공함). 이러한 식각은 에피택시가 일어날 수 있는 원자 크기의 깨끗한 표면을 마련하는 데 이용될 수 있다.
이상과 같은 기상 에피택시 기법은 가스가 주입되는 실(chamber) 및 Si 웨이퍼를 가열하는 방법을 필요로 한다. 화학반응이 이 관에서 일어나기 때문에 이것을 반응실(reaction chamber) 또는 단순히 리액터(reactor, 반응기)라 한다. 수소가스는 SiCl4가 가열되어 기화되어 있는 실을 통과하며, 이어서 이 두 가지 가스는 원하는 도핑 불순물을 포함하고 있는 다른 가스들과 함께 리액터 내의 기판 결정 위로 들어간다. Si의 박절편(slice)은 흑연으로 된 받침그릇(susceptor) 또는 RF 가열코일로 반응온도까지 가열할 수 있는 어떠한 다른 물질 위에 설치된다. 이 방법은 동시에 여러 개의 Si 박절편 위에 정밀하게 불순물농도가 조절된 에피택시얼층을 성장시키는 데 채택되고 있다.
SiCl4의 수소환원을 위한 반응온도는 약 1150~1250°C이다. 또 다른 반응은 약간 낮은 온도에서 이루어지는데, 1000~1100°C에서의 실레인의 열분해(pyrolysis)도 이에 속한다. 이 열분해는 반응온도에서 실레인의 분해를 의미한다.
{\ce {SiH4 <=> Si + 2H2}}
이 기법은 몇 가지 장점이 있으며, 낮은 반응온도로 인하여 기판에서 성장 중인 에피택시얼층으로 불순물이 이동하는 것이 감소된다는 사실도 포함된다.
일부 응용에서는 절연물 기판 위에 Si의 박막층을 성장시킬 수 있어 유용하다. 예를 들어, 기상 에피택시얼 기법은 사파이어(sapphire)나 다른 종류의 절연체 위에 약 1µm의 Si 박막을 성장시키는 데 사용할 수 있다.
기상 에피택시얼 성장은 또한 GaAs, GaP와 같은 Ⅲ-Ⅴ족 화합물과 3원소 합금 GaAsP에서 중요하다. 후자의 물질은 발광 다이오드 제작에서 널리 사용되고 있다. 기판은 회전하는 웨이퍼 홀더(holder) 위에서 약 800°C로 유지되며 인, 비소 및 염화갈륨(gallium chloride; GaCl) 가스를 혼합하여 이 시료 위를 통과시킨다. 이 GaCl은 리액터 내에서 용융된 Ga와 무수 HCl을 반응시켜서 얻는다. GaAsP 결정 조성의 변경은 As와 P 가스의 조성비를 바꾸어서 조절한다.
기상 에피택시 > 유기금속 에피택시

또 다른 화합물 반도체를 성장시키는 유용한 기법은 금속-유기 증기상 에피택시[metal-organic vapor-phase epitaxy(MOVPE)] 또는 유기금속 증기상 에피택시 [organometallic vapor-phase epitaxy(OMVPE)] 성장이라는 것이다. MOCVD에서, 초순수 가스는 반응기에 주입되고 미세하게 도핑되어 매우 얇은 원자 층을 반도체 웨이퍼 상에 증착시킨다. 요구되는 화학 원소를 포함하는 유기 화합물 또는 금속 유기물 및 수소화물의 표면 반응은 물질 및 화합물 반도체의 결정 성장 조건을 생성한다. 전통적인 실리콘 반도체와는 달리, 이들 반도체는 III-V족, II-VI-IV족, IV-V-VI족의 조합을 포함할 수 있다.
예를 들어, 인듐 인화물은 첫 번째 단계에서 트라이메틸인듐 ((CH3)3In)과 포스핀 phosphine(PH3)을 도입하여 가열된 기판상의 반응기에서 성장시킬 수 있다. 가열된 유기 전구 물질 분자는 산소가 없는 상태에서 분해된다(열분해). 열분해(pyrolysis)는 두 번째 단계에서 원자 표면의 원자를 떠난다. 원자는 기판 표면에 결합하고, 마지막 단계에서 새로운 결정 층이 성장한다. 이 에피택시얼층의 형성은 기판 표면에서 발생한다. 전구체의 화학 결합 강도가 증가함에 따라 필요한 열분해 온도가 증가한다. 더 많은 탄소 원자가 중심 금속 원자에 부착되면 결합력은 약해진다. 기판 표면상의 원자 확산은 표면상의 원자 단계에 의해 영향을 받는다. 금속 유기 공급원의 증기압은 MOCVD에서 중요한 고려 사항이다. 왜냐하면 반응에서 원료 물질의 농도와 증착 속도를 결정하기 때문이다.
예를 들어, 트라이메틸갈륨(trimethylgallium)은 As와 반응하여 GaAs와 메테인을 만든다.
{\ce {(CH3)3Ga + AsH3 <=> GaAs + 3CH4}}
이 반응은 약 700°C에서 일어나며 매우 좋은 GaAs층의 에피택시얼 성장을 시킬 수 있다. 다른 화합물 반도체들도 이와 같은 방법으로 성장시킬 수 있다. 예를 들어, 트라이메틸알루미늄(trimethylaluminum)을 앞서 지적한 혼합가스에 첨가하여 AlGaAs를 성장시킬 수 있다. 이와 같은 성장방법은 태양전지와 레이저를 비롯한 여러 가지 전자소자를 만드는 데 사용되고 있다. 이상과 같은 혼합가스는 손쉽게 바꿀 수 있어서 다음 분자선 에피택시의 경우에 검토할 비슷한 다중 박막층을 성장시킬 수 있다.
분자선 에피택시

에피택시얼층을 성장시키기 위한 가장 많은 기능을 지닌 기법 중 하나는 분자선 에피택시(molecular beam epitaxy; MBE)이다. 이 방법에서 기판은 고진공실에 설치하고 여러 성분의 분자선 또는 원자선을 그 기판 위에 충돌시키는 것이다. 예를 들어, GaAs 기판 위에  AlGaAs 층을 성장시킴에 있어 도펀트와 더불어 Al, Ga 및 As 등의 성분(원소)을 각각 격리된 원통형의 셀(cell)에서 가열한다. 기판을 겨냥한 이들 각 성분들의 빔(beam)이 진공 속으로 사출되어 기판 표면 위로 향하게 된다. 이들 원자선이 기판 표면과 충돌하는 비율은 정확히 조절되며 매우 높은 품질의 결정성장이 이루어진다. 이 성장공정 중에 시료(즉, 기판)는 비교적 낮은 온도(GaAs의 경우 약 600°C)로 유지된다. 도핑 또는 결정의 조성(즉, AlGaAs의 경우는 Ga에 대한 Al의 비율)을 급격히 바꾸려면 각 빔의 출구 앞의 셔터(shutter)를 조절해 주면 된다. 낮은 성장 속도(≤1µm/h)를 사용하면 이 셔터의 조절로 격자상수 단위 정도의 조성 변화를 이룩할 수 있다. 고진공과 정밀제어가 필요하기 때문에 MBE는 다소 정교한 시설이 있어야 한다. 그러나 이 성장방법은 많은 기능이 있기 때문에 여러 가지 응용에 있어서 매우 매력적이다.
MBE가 발전함에 따라, 고체 원료를 기체상태의 화학 원료로 대치하게 되었다. 화학빔 에피택시(chemical beam epitaxy; CBM) 또는 가스-소스 MBE(gas-source MBE)라 하는 이 방법은 MBE와 VPE의 여러 장점을 동시에 얻을 수 있다.
분자선 에피택시 > 화학빔 에피택시

화학 빔 에피 택시(chemical beam epitaxy, CBM)는 1984년 W.T. Tsang이 처음 시연했다. 이 기술은 금속 유기 화학 기상 증착 (MOCVD) 및 분자 빔 에피 택시 (MBE) 두 기술의 장점을 활용한 기술이다. 이 초기 연구에서 InP와 GaAs는 가스상 III 족 및 V 족 알킬을 사용하여 성장되었다. III 족 원소는 표면의 알킬 열분해로부터 유래되었지만 V 족 원소는 가열된 탄탈륨 (Ta) 또는 몰리브덴 (Mo)과 950-1200 °C에서 접촉시킴으로써 알킬의 분해로부터 얻어졌다. 가스 반응기의 전형적인 압력은 MOCVD의 경우 102 Torr 내지 1 atm이다. 여기서 기체의 이동은 점성 유동에 의해 일어나고 화학 물질은 확산에 의해 표면에 도달한다. 대조적으로, CBE에는 10-4Torr 미만의 가스 압력이 사용된다. 훨씬 더 긴 분자의 평균 자유 경로(mean-free paths)로 인해 가스 수송이 분자 빔으로 발생하고 공정은 화학 빔 증착으로 발전한다. MBE는 고체 원소 소스로부터 고온에서 증발되는 원자 빔 (예: 알루미늄 (Al)과 갈륨 (Ga))과 분자 빔 (As4와 P4와 같은)을 사용하는 반면, CBE 실온에서 증기 상이다.
같이 보기

이종접합
박막
수직 캐비티 표면 광방출 레이저
조레스 알표로프
연결재무제표

연결재무제표(連結財務諸表, consolidated financial statements)는 국제회계기준 27 "연결개별금융제표"(Consolidated and separate financial statements)와 국제회계기준 10 "연결재무제표"(Consolidated financial statements)에 따르면 모회사와 모회사의 자회사의 자산, 부채, 자기 자본(equity), 수입, 비용, 현금 유동성을 하나의 경제 실체로 나타낸 한 단체의 재무제표이다.
재무 상태에 따른 연결제표

연결재무제표를 준비하는 동안 준수해야 하는 2가지 기본 절차가 있다: 먼저 한 기업의 자산과 다른 기업의 부채로 계산된 모든 항목을 제외한다. 그 다음 제외된 모든 항목을 함께 추가한다.
재무 상태에 따른 연결제표 > 소수주주지분

모회사가 자회사의 지분을 100% 구매하지 않을 경우 외부 기업에 의해 소유되는 순수 자산의 비율이 있다. 외부 투자자와 관련된 이 비율은 이른바 NCI(non-controlling interest) 또는 소수주주지분으로 부른다.
추가 문헌

Alexander, D., Britton, A., Jorissen, A., "International Financial Reporting and Analysis", Second Edition, 2005, ISBN 978-1-84480-201-2,
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