stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
조건부 무작위장
수학적 정의

조건부 무작위장  (Y,X)는 방향이 없는(영어: undirected) 그래프  G=(V,E) 혹은 마르코프 무작위장으로 간주할 수 있다. 만약, 입력 시퀀스에서 조건부 독립을 가정할 수 있다면, 이론적으로 그래프의 구조는 여러 가지 형태를 나타낼 수 있다. 하지만 응용에서는 일반적으로  Y에 해당되는 노드는 간단한 체인(영어: chain)의 형태를 나타내는 경우가 많다. 조건부 무작위장은 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)에 비하여 변수 독립성 조건이 필요 없는 장점이 있다고 한다. 또한 조건부 무작위장은 최대 엔트로피 마르코프 모델(MEMM, Maximum Entropy Markov Model)에 비하여 변수 치우침(bias)이 없는 장점이 있다고 한다. 다음은 조건부 무작위장의 정의이다.
G=(V,E)는 그래프 구조 이고,  Y=(Y_{v})_{v{\in V}}로서,  Y는 그래프  G의 정점(영어: vertex)을 나타낸다고 하고  E는 간선(영어: edge)이라고 하자. 만약 랜덤 변수  X에 대하여 랜덤 변수  Y_{v}가 그래프에서 마코프 성질을 나타낸다면, 즉,  P({\boldsymbol {Y}}_{v}|{\boldsymbol {X}},\{{\boldsymbol {Y}}_{w}:w\neq v\})=P({\boldsymbol {Y}}_{v}|{\boldsymbol {X}},\{{\boldsymbol {Y}}_{w}:w\sim v\}) 라면  (X,Y)는 조건부 랜덤 필드가 된다. (여기서  w\sim v는  w와  v는 서로 이웃이라는 의미)
Y의 그래프  G=(V,E)가 트리(영어: tree)를 형성한다면,  Y의 클릭(영어: clique)는 간선(영어: edge)과 정점(영어: vertex)이 된다. 따라서 시퀀스  X가 입력되었을 때, 시퀀스  Y에 대한 조인트 확률 분포는 다음과 같이 표현된다.
Y가 체인(영어: chain)을 구성하고 있다고 가정하면, 조건부 무작위장 확률을 다음과 같이 표현할 수도 있다.
추론 방법

효율적인 추론은 조건부 무작위장의 훈련 시 혹은 새로운 입력에 대한 레이블을 예측할 때 매우 중요하다. 추론에 있어 크게 2가지 문제를 생각할 수 있다.
첫 번째로, 모델을 훈련한 후, 새로운 입력  x에 대한 레이블  y를 예측하려 할 때, 가장 가능도(영어: likelihood)를 크게 하는  y를 선택하는 것이다. 즉 다음과 같이 나타낼 수 있다:
{\hat {y}}=\operatorname {argmax_{y}} \ p(y|x)
두 번째로, 파라미터를 추정할 때 각각의 간선(영어: edge)  p(y_{t},y_{t-1}|x)와 정규화 함수  Z(x)에 대한 주변분포(영어: marginal distribution)을 계산하는 것이다. 이 두 추론 문제는 근본적으로 같다고 볼 수 있다.
추론 방법 > 정확한 추론 방법

불행히도 앞에서 언급된 두 추론 문제는 일반 그래프에 대해서는 다루기 힘든(영어: intractable) 문제이다. 추론을 정확하고 빠르게 할 수 있는 경우는 다음과 같은 경우만 가능하다:
그래프가 선형 체인이거나 트리일 때, 추론 작업은 은닉 마르코프 모델을 위한 다양한 동적 계획법 알고리즘을 이용해 효율적으로 정확하게 수행 가능하다. 그런 알고리즘의 예로는 전향-후향 알고리즘(영어: forward-backward algorithm)과 비터비 알고리즘(영어: Viterbi algorithm)이 있다. 이 알고리즘들은 트리 구조의 그래프 모델을 위한 일반적 신뢰전파 알고리즘(영어: belief propagation algorithm)의 특수한 경우라고 할 수 있다.
만약 조건부 무작위장이 오직 쌍별 포텐셜(영어: pairwise potential)만을 포함하며, 에너지가 서브모듈러(영어: submodular)일 경우, 조합적 최소 컷/최대 흐름 알고리즘(영어: combinatorial min cut/max flow algorithm)을 이용해 정확한 결과를 구할 수 있다.
추론 방법 > 근사적 추론 방법

위 두 경우 외에 보다 복잡한 모델, 즉 일반 그래프에서도 일부 상황에서는 정확한 추론이 효율적으로 될 수 있다. 이는 접합 트리 알고리즘(영어: junction tree algorithm)을 이용해 그래프 상에서 변수들을 군집화 하여 트리 형태로 만든 후, 트리 구조에서 작동하는 정확한 추론 알고리즘을 작동시킴으로써 가능하다. 하지만, 일부 복잡한 그래프에서는 접합 트리 알고리즘이 거대한 변수 클러스터를 생성하여 효율적인 추론을 불가능하게 한다. 즉 일반 그래프에서는 최악의 경우 정확한 추론 알고리즘을 이용하면 지수적 시간(영어: exponential time)이 소요된다.
이런 이유 때문에, 효율적 추론을 위해 일반적 그래프에서는 정확한 추론 알고리즘 보다는 근사적 추론 알고리즘이 필요하다. 주로 다음과 같이 두 종류의 근사 추론 알고리즘이 사용된다:
몬테 카를로 알고리즘(영어: Monte Carlo algorithm): 확률적 알고리즘으로, 관심이 있는 분포의 샘플을 근사적으로 생성해낸다. 대표적인 예로는 기브스 표집 알고리즘(영어: Gibbs sampling algorithm)이 있다.
변분 알고리즘(영어: variational algorithm): 다루기 힘든 분포와 가장 근사하며 간단한 분포를 찾아내어 푸는 방법으로, 추론 문제를 최적화 문제로 바꾸어 푼다. 대표적인 예로는 신뢰전파 알고리즘이 있다.
몬테 카를로 방법은 치우침이 없는(영어: unbiased) 대신 계산 시간이 언제 끝날지 알 수 없다는 단점이 있다. 변분 방법은 이에 비해 상당히 빠르지만 치우침이 있어(영어: biased) 에러를 포함하며, 계산 시간을 늘리더라도 에러가 줄지 않는 단점이 있다. 파라미터 추정 과정에서 추론이 많은 회수 반복되기 때문에, 조건부 무작위장의 효율적인 학습을 위해서는 변분 방법이 더욱 선호된다.
파라미터 학습 방법 > 트리 구조에서의 학습

만약 트리 기반 조건부 무작위장이라면, 파라미터  \theta 는 보통  p(Y_{i}|X_{i};\theta )에 대한 최대 가능도 학습(영어: maximum likelihood estimation)을 통해 얻어진다. 이를 통해, 학습 데이터의 확률값을 최대로 하는  \theta 를 구해낸다. 만약 모든 정점이 지수족 분포를 가지면서, 트레이닝 과정에서 관측(영어: observed)되었다면 가능도 함수는 볼록(영어: convex) 모양이다. 즉 이 최적화 문제는 경사 하강법(영어: gradient descent algorithm) 혹은  L-BFGS 알고리즘 같은 쿼시-뉴턴 방법(영어: Quasi-Newton method)를 이용하여 풀 수 있다. 이와 반대로 어떤 변수가 관측되지 않았을 경우, 이 변수들에 대한 추론 문제를 먼저 해결해야 한다..
만약 동등하게 독립적으로 분포된(영어: identically independently distributed) 학습 데이터  {\mathcal {D}}=\{\mathbf {x} ^{(i)},\mathbf {y} ^{(i)}\}_{i=1}^{N} (여기서  \mathbf {x} ^{(i)}=\{\mathbf {x} _{1}^{(i)},\mathbf {x} _{2}^{(i)},...\mathbf {x} _{T}^{(i)}\}는 입력 시퀀스를,  \mathbf {y} ^{(i)}=\{y_{1}^{(i)},y_{2}^{(i)},...y_{T}^{(i)}\}는 입력에 대한 바람직한 예측 시퀀스를 나타낸다)가 주어졌을 때, 경사 하강법(영어: gradient descent)으로 구할 경우 다음과 같은 가능도 함수를 이용할 수 있다:
여기서  Z(\mathbf {x} )는 정규화 상수(영어: normalization constant)이다.
과적합(영어: overfitting)을 피하기 위해  정칙화(영어: regularization)를 실시해 줄 수 있으며, 이 때  \theta 에 대한 유클리드 노름(영어: Euclidean norm)값을 페널티로 갖는 정칙화된 가능도 함수는 다음과 같다:
여기서  \sigma ^{2}는 자유매개변수(영어: free parameter)로 가중치가 클수록 얼마나 페널티를 줄 것인지 결정한다.
유클리드 노름 대신에  L_{1} 노름을 페널티로 갖도록 정칙화를 실시해 줄 수 있으며, 그에 대한 가능도 함수는 다음과 같다:
유클리드 노름을 이용한 가능도 함수에 편미분을 하여 기울기를 구하면 다음과 같다:
앞에서 세운 가능도 함수와 기울기 식을 이용해 가능도 함수를 극대화 시키는  \theta 를 찾아내면 된다. 가능도 함수를 최적화 시키는 간단한 방법으로는 기울기에 대한 최대 경사법(영어: steepest ascent)를 사용하는 방법이 있다. 하지만 이 방법은 많은 반복(영어: iteration)을 요구하기 때문에 실용적이지 못하다. 뉴턴의 방법(영어: Newton's method)은 속도가 더 빠르지만 파라미터에 대한 헤세 행렬(영어: Hessian: 모든 이차 미분값에 대한 행렬)을 계산해야하기 때문에 많은 저장 공간을 요구함으로써 실용적이지 못하다. 주로 BFGS와 같은 쿼시-뉴턴 방법 혹은 켤레기울기법(영어: conjugate gradient method)을 이용해 근사치를 계산하는 방법이 주로 사용된다.
파라미터 학습 방법 > 일반 그래프에서의 학습

만약 조건부 무작위장이 일반적 그래프일 경우, 최대 가능도 학습으로는  \theta 를 구하기 쉽지 않다(영어: intractable). 이 문제를 다루기 위해서는 근사적 추론 방법을 이용하거나, 혹은 최대 가능도 방법 외에 다른 학습 기준을 선택해야 한다.
예제

시퀀스 모델링(영어: sequence modelling)은 보통 연쇄 그래프(영어: chain graph: 방향성이 있거나 없는 간선(영어: edge)을 모두 가질 수 있으며 방향성 순환이 없는 그래프)를 이용해 모델링된다. 관측된 변수들의 벡터  X의 입력 시퀀스는 일련의 관측을 표현하며,  Y는 관측된 값이 주어졌을 때 추론되어야 할 숨겨진 변수(영어: hidden state variable or 영어: unknown state variable)들을 나타낸다.  Y_{i}는  Y_{i-1}과  Y_{i} 사이에 간선(영어: edge)이 연결되는 연쇄적인 구조로 조직된다. 이러한 구조는  Y_{i}를 입력 시퀀스의 각 입력에 대한 레이블(영어: label)로써 해석할 수 있는 간편함이 있으며,이 외에도 이러한 구조를 사용함으로써 다음과 같은 작업들을 효율적으로 처리할 수 있는 장점이 있다:
모델 훈련(영어: model training): 트레이닝 데이터 뭉치(영어: corpus)에서부터 추출한 자질 함수(영어: feature function)들과  Y_{i} 사이에 조건부 확률 분포를 학습
디코딩(영어: decoding):  X가 주어졌을 때, 각  Y의 값에 대한 확률을 결정
추론(영어: inference):  X가 주어졌을 때, 가장 가능성이 높은  Y의 값을 결정
X에 대한 각  Y_{i}의 조건부 의존성(영어: conditional dependency)은  f(i,Y_{i-1},Y_{i},X)의 형태를 갖는 자질 함수들의 고정된 집합을 통해 정의된다. 이 함수는 입력 시퀀스에 대해 각  Y_{i} 값에 대한 가능도(영어: likelihood)를 어느 정도 결정할 수 있는 측정치로 간주될 수 있다. 이 모델은 각 자질에 대해 수치적 가중치를 부여하고 이를 조합함으로써  Y_{i}의 값에 대한 확률을 결정한다.
선형 체인 조건부 무작위장(영어: linear-chain CRFs)은 개념적으로 보다 단순한 은닉 마르코프 모델과 응용되는 문제가 비슷하다. 단, 입력, 출력 시퀀스의 분포에 대한 가정을 어느 정도 완화하였다. 은닉 마르코프 모델은 상태 전이(영어: state transition)와 방출(영어: emission)을 모델링하기 위해 고정된 확률(영어: constant probability)을 사용하는 자질 함수만을 갖는 조건부 무작위장으로 생각될 수 있다. 반면, 조건부 무작위장은 은닉 마르코프 모델의 일반화된 모델로 생각될 수 있으며, 고정된 전이 확률(영어: transition probability) 대신에 일련의 숨겨진 상태(영어: hidden state)들의 조직에 따라 달라지는 임의의 함수를 입력 시퀀스에 맞추어 사용한다.
은닉 마르코프 모델과는 대조적으로 주목할 점은, 조건부 무작위장은 임의의 개수의 자질 함수를 포함할 수 있으며, 이 자질 함수는 추론 중 어느 시점에서라도 전체 입력 시퀀스  X를 조사할 수 있고, 자질 함수의 범위(영어: range)는 확률적으로 해석될 필요가 없다.
데이터 시퀀스 라벨링 모델 비교 > 데이터 시퀀스 라벨링을 위한 대표적 그래프 모델 3가지

|  | 은닉 마르코프 모델 (영어: Hidden Markov Model, HMM) | 최대 엔트로피 마르코프 모델 (영어: Maximum Entropy Markov Model, MEMM) | 조건부 무작위장 |
| --- | --- | --- | --- |
| 그래프 모델 | 은닉 마르코프 모델 | 최대 엔트로피 마르코프 모델 | 조건부 무작위장 |
| 모델 방식 | 생성 모델(영어: generative model) | 판별 모델(영어: discriminative model) | 판별 모델(영어: discriminative model) |
| 간선(영어: edge) 방식 | 방향성 그래프(영어: directed graph) | 방향성 그래프(영어: directed graph) | 비방향성 그래프(영어: undirected graph) |
활용 연구 사례 > 자연언어 처리

화자 의도 예측: 대화에서 화자의 의도를 통계적으로 예측하기 위한 모델로서 활용되기도 하는 한편, 문서의 범주화, 절인식 등의 구문분석에 이용되는 등 다양한 활용의 예를 찾아볼 수 있다.
정보 추출: 제목, 저자, 참고 문헌과 같은 데이터를 추출한다.
단어 분리: 중국어 말뭉치를 분할하여 단어 리스트를 얻는다.
단어 정렬: 언어 간의 단어 정렬 순서 모델의 오차율을 줄인다.
명사구 청킹(덩이짓기): CoNLL-2000 shared tast에서 제시한 명사구 청킹을 얼마나 정확하게 수행하는지 알아본다.
활용 연구 사례 > HCI

동작 모델 제작: 특징 변환을 이용하여 제스체 인식 시스템을 제작하였다.
동작 인식: 인간의 팔, 머리의 움직임을 보다 정확히 분석하는 방법을 제시한다.
활용 연구 사례 > 컴퓨터 비전

3D 동영상 변환: 객체 분할로 2D 동영상을 3D 동영상으로 변환한다.
필기 인식: 웹 상에서 표기되는 일본어 문장 인식을 하는 방법을 제시한다.
스테레오 비전: 파라미터 최적화에 필요한 추론을 극도로 가속화하여 효율적으로 희소 메시지를 전달한다.
영상 분할: 영상의 분할, 라벨링 문제에서 조건부 무작위장을 이용하는 것이 효율적이라 알려져 있다. 특히 이들을 PET 영상에서 뇌의 각 영역들을 분할하거나, 암 세포 등의 병변을 분할해내는데에 활용한 연구들이 있다.
활용 연구 사례 > 생물정보학

단백질 곁사슬 예측: 학습을 통해 트리 가중치 조정하는 분할 알고리즘이 전역적으로 최적화할 수 있도록 돕는다.
소프트웨어

아래는 일반적인 조건부 무작위장 도구로 알려진 목록이다.
RNNSharp 보관됨 2016-06-25 - 웨이백 머신 CRFs based on recurrent neural networks (C#, .NET)
CRF-ADF Linear-chain CRFs with fast online ADF training (C#, .NET)
CRFSharp Linear-chain CRFs (C#, .NET)
GCO CRFs with submodular energy functions (C++, Matlab)
GRMM General CRFs (자바)
factorie General CRFs (Scala)
CRFall General CRFs (Matlab)
Sarawagi's CRF Linear-chain CRFs (자바)
HCRF library Hidden-state CRFs (C++, Matlab)
Accord.NET Linear-chain CRF, HCRF and HMMs (C#, .NET)
Wapiti Fast linear-chain CRFs (C)
CRFSuite Fast restricted linear-chain CRFs (C)
CRF++ Linear-chain CRFs (C++)
FlexCRFs First-order and second-order Markov CRFs (C++)
crf-chain1 First-order, linear-chain CRFs (하스켈)
imageCRF CRF for segmenting images and image volumes (C++)
MALLET Linear-chain for sequence tagging (자바)
PyStruct Structured Learning in Python (파이썬)
아래는 조건부 무작위장과 관련된 도구로 알려진 목록이다.
Conrad CRF based gene predictor (자바)
Stanford NER Named Entity Recognizer (자바)
BANNER Named Entity Recognizer (자바)
같이 보기

인공지능
기계학습
그래프 모형
무작위장
마르코프 네트워크
은닉 마르코프 모델
식육아목

식육아목(食肉亞目, Adephaga)은 딱정벌레목의 곤충 아목이다. 10여개 과에 약 4만여 종의 딱정벌레를 포함하고 있다. 대다수의 종이 딱정벌레과에 속해 있다.
하위 분류

딱정벌레상과 (Caraboidea)
딱정벌레과 (Carabidae)
등줄벌레과 (Rhysodidae)
어리강변먼지벌레과 (Trachypachidae)
물방개상과 (Dytiscoidea)
백두벌레과 (Amphizoidae)
아스피디테스과 (Aspidytidae)
물방개과 (Dytiscidae)
히그로비아과 (Hygrobiidae)
메루과 (Meruidae)
자색물방개과 (Noteridae)
물맴이상과 (Gyrinoidea)
물맴이과 (Gyrinidae)
물진드기상과 (Haliploidea)
물진드기과 (Haliplidae)
같이 보기

딱정벌레목의 과 목록
신슈시오지리 농업 공원 티롤의 숲

신슈시오지리 농업 공원 티롤의 숲
신슈시오지리 농업 공원 티롤의 숲(일본어: 信州塩尻農業公園チロルの森 신슈시오지리노우교코엔치로루노모리[*])는 일본 나가노현 시오지리시에 위치한 테마파크이다.
김종현 (1992년)

김종현 (본래 1992년 2월 27일 음력 1992년 1월 24일 ~ )은 대한민국 KBS의 아나운서이다.
학력

안산동산고등학교 졸업
연세대학교 경영학과 졸업 (2010학번)
경력

2016년 4월 ~ 현재 : KBS 아나운서실 아나운서
2016년 4월 ~ 2018년 3월 : KBS대구방송총국 아나운서 2년간 지역근무
2018년 4월 : KBS서울본국 본사 복귀 재개
KBS 한국어연구부
스포츠 캐스터 경력

2020년 1월 ~ 2022년 : 씨름 중계 전담 캐스터(명절 한정)
2022년 베이징 동계올림픽 캐스터
2022년 카타르 월드컵 캐스터
2023년 9월 2022년 항저우 아시안게임 캐스터
2024 3월~ 2024 코오롱 구간 마라톤 대회 캐스터
2024년 7월 2024 파리올림픽 캐스터
진행 > TV

| 연도 | 방송사 | 제목 | 담당 | 진행기간 | 비고 |
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| 2016 | KBS대구 1TV | KBS 뉴스광장 대구·경북 | 진행 |  | 대구총국 지역근무 진행 당시 |
| 2016 | KBS대구 1TV | 라이브 오늘 | 진행 | 2017년 1월 16일 ~ 2018년 2월 27일 | 대구총국 지역근무 진행 당시 |
| 2016 | KBS대구 1TV | 시사라이브 7 | 진행 |  | 대구총국 지역근무 진행 당시 |
| 2017 | KBS대구 1TV | KBS 뉴스 7 대구·경북 | 진행 |  | 대구총국 지역근무 진행 당시 |
| 2018 | KBS대구 1TV | KBS 뉴스 9 대구·경북 | 진행 |  | 대구총국 지역근무 진행 당시 |
| 2018 | KBS1 | KBS 5시 뉴스 (오전) | 진행 | 3월 26일 ~  9월 7일 | 평일 |
| 2018 | KBS2 | 그녀들의 여유만만 | 임시진행 | 8월 23일 ~ 9월 14일 |  |
| 2018~2020 | KBS2 | 누가누가 잘하나 | 진행 | 2018년 6월 7일 ~ 2020년 7월 2일 |  |
| 2021 | KBS2 | 누가누가 잘하나 | 임시진행 | 4월 8일 |  |
| 2022 | KBS2 | 누가누가 잘하나 | 임시진행 | 12월 15일 |  |
| 2019 | KBS1 | 도전! 골든벨 | 임시진행취소 | 2019년 5월 5일 | 947회 어린이날 특집 부산 해원초(임시 남자MC 진행취소)(X) |
| 2020 | KBS1 | KBS 스포츠 9 (주말) | 앵커 | 2020년 2월 15일 ~ 2020년 10월 25일 |  |
| 2019 ~ 2021 | KBS2 | 스포츠 하이라이트 | 진행 | 2019년 7월 9일 ~ 2021년 5월 (추정) |  |
| 2020 ~ | KBS1 | 씨름 중계 전담 캐스터 | 캐스터 | 2020년 1월 ~ 현재 | 명절 한정 |
| 2021 ~ 2022 | KBS1 | KBS 뉴스 (주말) | 진행 | 2021년 7월 ~ 2022년 1월 23일 | 일요일 아침 6시, 아침 8시 |
| 2021 | KBS2 | 2TV 생생정보 | 임시진행 | 11월 16일 ~ 11월 26일 |  |
| 2023 | KBS2 | 2TV 생생정보 | 임시진행 | 8월 7일 ~ 8월 16일 | 1864회 ~ 1869회 |
| 2022 ~ 2023 | KBS2 | 연중 플러스 (舊 연중 라이브) | 패널 | 5월 12일 ~ 2023년 3월 16일 | 리포터 |
| 2022 | KBS1 | KBS 스포츠 9 (주말) | 임시앵커 | 2022년 10월 15일 ~ 2022년 10월 16일 |  |
| 2022  ~ | KBS1 | KBS 스포츠 9 (주말) | 재진행 | 2022년 12월 23일 ~ 현재 |  |
| 2022 | KBS1 | 우리말 겨루기 | 패널 |  | 시청자퀴즈 출제 |
| 2022 | KBS1 | 우리말 겨루기 | 임시진행 | 12월 19일 |  |
| 2023 | KBS1 | 우리말 겨루기 | 임시진행 | 4월 3일 |  |
| 2023 | KBS1 | 우리말 겨루기 | 임시진행 | 6월 12일 |  |
| 2023 | KBS1 | 우리말 겨루기 | 임시진행 | 8월 7일 |  |
| 2023 | KBS1 | 시니어토크쇼 황금연못 | 출연 | 3월 25일 | <412회> 방송분의 아나운서로 출연 |
| 2023 | KBS1 | 6시 내고향 | 임시 패널 | 4월 28일 ~ 5월 5일 | 7777회, 7782회 <60초를 잡아라> 임시 패널 |
| 2024 ~ | KBS1 | 6시 내고향 | 패널 | 4월 12일 ~ | 8019회(인천종합어시장 편 - 인천 중구) ~    <60초를 잡아라> 패널 |
| 2023 | KBS1 | 아침마당 | 특집 참가자 | 9월 13일 | 9477회<도전!꿈의 무대 특집 - KBS 스포츠 캐스터 노래자 랑> |
| 2024 | KBS1 | 아침마당 | 특집 참가자 | 7월 17일 | 9696회<도전!꿈의 무대 특집 - 2024 파리 올림픽 캐스터 특집> |
진행 > 라디오

KBS대구 제2라디오 해피FM : 《음악과 음악사이》
KBS대구 제1라디오 : 《1R 아침종합뉴스》
KBS대구 제1라디오 : 《아침의 광장》
KBS대구 제1라디오 : 《1R 정오종합뉴스》
KBS 제1라디오 : 《스포츠 스포츠》
KBS 쿨FM : 《심야식당》
가좌동 (고양시)

| 가좌동 加佐洞 |
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로마자 표기: Gajwa-dong
행정
국가: 대한민국
지역: 경기도 고양시 일산서구
행정 구역: 18통, 100반
법정동: 가좌동, 구산동
관청 소재지: 경기도 고양시 일산서구 송산로374번길 7, 송포농협 가좌지점
지리
지역 부호
웹사이트: 가좌동행정복지센터
가좌동(加佐洞)은 경기도 고양시 일산서구의 행정동으로, 가좌동과 구산동 등 2개의 법정동을 관할한다.
본래는 송산동 산하의 법정동이었다가, 2022년부터 송산동이 덕이동과 가좌동으로 분리되면서 행정동으로 독립했다.
고양시의 서북쪽 끝에 있으며, 동쪽으로는 덕이동, 동남쪽으로는 송포동과, 서쪽으로는 한강을 경계로 김포시와, 남쪽으로는 송포동, 대화동과, 북쪽으로는 파주시와 접한다.
법정동

가좌동(加佐洞)
구산동(九山洞)
교육

가좌초등학교
가좌고등학교
고양송산중학교
송포초등학교 (경기)
아파트

| 단지명 | 건설사 | 시행사 | 주소 | 입주 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 가좌마을 3단지 청원벽산블루밍 | 벽산건설 | ㈜청원건설 | 일산서구 가좌2로 53 | 2002년 10월 |  |
| 가좌마을 5단지 벽산블루밍 | 벽산건설 | ㈜킴스개발산업 | 일산서구 가좌1로 10 | 2005년 9월 |  |
| 가좌마을 6단지 벽산블루밍 | 벽산건설 | ㈜킴스개발산업 | 일산서구 가좌2로 22 | 2005년 9월 |  |
| 가좌마을 2단지 푸르지오 | 대우건설 | ㈜선진씨엠씨 | 일산서구 가좌3로 45 | 2005년 7월 |  |
| 가좌마을 1단지 양우내안애 | 양우건설 | 양우건설 | 일산서구 가좌4로 29 | 2005년 10월 |  |
| 가좌마을 7단지 꿈에그린 | 한화건설 | 한화건설 | 일산서구 송포로207 | 2010년 3월 |  |
타이 (고양이)

| 타이 |
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짙은 갈색의 타이
다른 이름: 구식 샴  위첸마트
원산지: 태국
품종 기준
FIFé: standard
TICA: standard
WCF: standard
FFE: standard
집고양이 (Felis catus)
타이(태국어: วิเชียรมาศ,  [wí.tɕʰīan.mâːt] ( )) 또는 위첸마트(Wichien Maat) 오래된 고양이 품종으로 서양의 현대식 시암고양이와 관련이 있지만 차이가 있다. 이 자연 품종은 전통적인 타이 고양이의 후손이며 구식 샴, 전통 샴, 클래식 샴이라고도 불린다. 다른 별명으로는 위첸마트 (태국어 이름에서 영어화) 그리고 1950년대에 생겨난 별명 애플헤드 (원래는 현대적인 스타일의 더 극단적인 기능을 갖춘 샴의 사육자들이 사용하는 경멸적인 표현이다) 가 있다.
현대의 샴과 비교했을 때, 전통적인 타이 품종은 훨씬 더 짙고 그라데이션이 매끈한 외관을 가지고 있다.
역사

19세기와 20세기 초에 이 고양이들은 시암에서 서양으로 수입되었다. 타이는 서부 샴과 공통된 조상을 가지고 있지만, 제2차 세계 대전 이후부터 별도의 번식이 시작되면서 두 개의 뚜렷한 품종이 개발되었고, 서부에서 지배적인 샴의 변종이 되었다. 1980년대부터 북미와 유럽의 다양한 품종 댠체들이 등장하여 20세기 초반의 샴의 형태를 보존하고 태국에서 여전히 발견된다. 1990년 세계고양이연맹(WCF)은 타이라는 별도의 품종으로 인정했다.
영국과 북아메리카에서 고양이들은 샴으로 계속 등록되었다. 1999년, 북아메리카에서 독립 단체인 PREOSSIA는 등록된 샴의 독창적인 유형을 지칭하기 위해 올드 스타일 샴이라는 이름을 만들었다. 2000년 영국에서 OSSC는 원래 클래식 샴 클럽이라고 불렀으나 미국의 누군가가 그 이름에 대한 저작권을 가지고 있다고 주장하면서 이름을 바꾸었다.
2007년부터 PREOSSIA의 회원들은 국제 고양이 협회(TICA)에서 새로운 품종 적용 과정을 시작했다. 다른 등록 규칙과 다른 품종 표준을 사용하여 올드 스타일 샴이 사육되도록 하기 위해 샴과 별도의 품종 지위를 요청할 필요가 있었다. 그러나 TICA는 "새로운" 품종에 대해 "올드 스타일 샴"이라는 이름을 허용하는 것을 거부했고, 사육자들은 유럽인들의 예를 따라 타이라는 이름을 사용하기로 결정했다. 2010년 1월, 타이는 TICA에서 챔피언십 지위를 부여받았고, 다른 혈통 고양이 품종들과 함께 최고의 영예를 놓고 경쟁할 수 있게 되었다. 이 시기까지 타이는 WCF에 의해 20년 동안 인정받았지만, 유럽의 한 주요 등록소는 여전히 이 품종을 인정하지 않았다. 마침내, 2015년, 국제 국제 연맹(FIFe)는 타이를 받아들였다.
이보다 훨씬 오래된 형태의 샴은 히말라야, 오시캣, 그리고 아바나 브라운과 같은 다양한 새로운 20세기 품종의 시초가 되었다. 20세기 말경, 현대의 샴은 코니시 렉스와 피터볼드의 경우와 같이 이런 목적으로 더 자주 사용되었다.
설명

품종으로서 타이와 현대 샴은 공통의 조상을 가지고 있으며, 점착색 유전자와 20세기 초 수입된 서양에서 유명해진 외향적이고, 사람을 사랑하는 성격을 가지고 있다. 몸과 머리의 형태를 의미하는 "외형"에서만 차이가 난다.
타이는 다소이질적인 체형을 갖는다. 서양의 일반적인 집고양이보다 더 길지만 현대의 샴이나 오리엔탈보다 눈에 띄게 덜 길다. 파란 눈, 어두운 다리, 창백한 몸이 특징적이다. 털은 짧고 납작하며, 긴 털 유전자는 가지고 있지 않으며, 보통 19세기 후반 시암으로 거슬러 올라가는 등록된 혈통을 가지고 있으며, 서양 국내의 단모 조상은 없다. TICA에서는 태국에서 원산지를 증명하는 수입 서류를 가진 미등록 고양이도 타이로 등록이 허용된다.  WCF와 FIFe에서는 태국에서 태어난 자연산 무등록 고양이는 타이로 등록할 수 없다. 샴으로 지정하는 것도 금지되어 있다. 그러나 타이 품종이 WCF에 처음 들어왔을 때, 등록되지 않은 유럽 고양이들이 타이로 등록되고 다른 서양 품종으로의 변경이 허용되는 임시 기간이 있었다.
타이의 정의는 국가별로 조금씩 다르지만, 모두 초기 서부 샴의 특성을 보존하는 품종으로 정의한다. TICA는 태국의 토착종을 보존하고 있으며, 최초의 서양 샴고양이도 보존하고 있다. 타이 육종업자들의 목표는 항상 옛 모습을 보존하고 건강한 미래를 위해 풍부한 유전적 다양성을 제공하며 옛 형태의 샴의 진정성과 개성을 보장하는 것이다.
배경

태국에서, 이 우아한 고양이의 조상은 '달 다이아몬드'를 의미하는 "위첸마트"로 알려져 있다. 위첸마트는 다른 고양이들과 함께 수세기 전 "탐라모우"에 이름이 붙여지고 묘사되며 삽화가 그려졌다.  수년 동안, 위첸마트는 기존대로 번식하였고, 오늘날에도 여전히 인기 있는 고양이로 남아 있어 태국에서 볼 수 있다.
1800년대 후반부터, 위첸마트는 영국의 고양이 사육업자들에 의해 서양으로 처음 수입되었고, 고양이들은 시암라는 나라의 이름을 따서 "시암"으로 알려지게 되었다. 고양이 애호가들은 코비, 토종 품종, 긴 털과는 매우 다른 우아하고 "마른 얼굴" 고양이들에게 깊은 인상을 받았다. 서양의 사육자들은 고양이들을 좀 더 차별화를 원했고, 선택적 교배를 통해 그들은 점점 더 각지고, 뼈가 더 가는 샴 종류를 개발했다. 이 현대적인 샴은 20세기 후반까지 쇼 홀을 지배했다. 새로운 외관이 널리 퍼지면서, 영국, 유럽, 그리고 북아메리카의 일부 사육자들은 그 유행을 무시하고 대신 오래된 형태의 샴의 외관을 보존하기로 결정했다. 이 사육자들은 다양한 다른 등록지에서 일하는 경향이 있지만, 그들은 오랫동안 서로 사육장을 교환해 왔고, 여전히 그러하다. 어떤 사람들은 그들의 고양이를 올드 스타일 샴이라고 부르는 반면, 다른 이들은 타이라고 부른다.
같이 보기

버만 고양이
샴고양이
코랏
1900년대 초의 샴
타이 고양이
전통적인 새끼 샴
수팔락 고양이, 위첸마트 고양이, 코랏 고양이, 닌라차크 고양이는 탐라모우에 나오는 고양이로 아유타야 왕국 (1351 - 1767)에서 기원한 것으로 생각된다. 현재 태국 국립도서관에 보관되어 있다.
저우커우뎬

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 유네스코 세계유산 
저우커우뎬 박물관
영어명*: Zhoukoudian
등록 구분: 문화 유산
기준: iii, vi
지정 역사
1987년  (11차 정부간위원회)
웹사이트: 유네스코 관련 사이트
* 세계유산목록에 따른 정식명칭. ** 유네스코에 의해 구분된 지역.
저우커우뎬(한국어: 주구점, 중국어: 周口店, 병음: Zhōukǒudiàn)은 중국 베이징시 팡산구의 동굴이다. 베이징시 중심에서 서남 약 55km 지점에 있다. 저우커우뎬에서는 베이징 원인으로 불리는 호모 에렉투스의 첫 번째 표본과 거대한 하이에나 파치크로쿠타의 뼈들을 포함한 많은 고고학적인 발견이 이루어졌다. 베이징 원인은 동굴에서 약 20~78만년 전에 살았다.
저우커우뎬의 계골산(鷄骨山)에서 화석이 발견되었기 때문에 1921년 요한 군나르 안데르손이 이 부근을 조사하여 석회암 동굴인 원인동(猿人洞)을 발견했다. 베이징 원인의 화석은 1921년에 요한 군나르 안데르손에 의해 발견되었고 오토 츠단스키에 의해 처음 발굴되었으며 1923년에 베이징 원인의 이빨이 발견되었다. 이후 원인동의 조사는 보링과 데이비드손 블랙 박사에 의해 1929년부터 실시되었다. 데이비드손 블랙에 의해 이들이 예전에 알려지지 않았던 종에 속한다는 것이 확인되었고 이후 광범위한 발굴이 이루어졌다.
석회석의 틈은 플라이스토세 중기의 퇴적물을 포함하고 있고 여기서 약 45명의 사람과 동물, 돌 파편과 양날찍개가 발굴되었다. 가장 오래된 것은 약 75만 년 전의 것이다. 전기 구석기 시대에 이곳은 호모 사피엔스의 차지가 되었고 호모 사피엔스의 유적과 석기, 골각기가 동굴 꼭대기에서 발견되었다.
동굴 안에는 동서 50m, 남북 16m, 두께 11~16m의 퇴적물이 있고 다량의 화석수골(獸骨)과 함께 북경원인의 이가 발견되었다. 1929년에는 비문중(斐文中)에 의해서 완전한 두개골이 발견되었다. 1937년까지에 약 40체분(體分)의 북경원인의 화석골이 발굴되었다. 또한 1930년에는 원인동의 상부에 상동(上洞)이 발견되어 1932년, 1934년에 비문중에 의해서 발굴되어 후기 구석기시대의 인골·상동인이 출토되었다.
상동인

상동인은 북경 교외 저우커우뎬의 원인동 위쪽 상동에서 1933~34년에 발견된 현생인류이다. 7체의 인골이 발굴되었다. 그것들은 원시 몽골형, 멜라네시아형, 에스키모형에 속하는 현생인류였다. 인골과 함께 골각제의 바늘, 귀고리, 부싯돌로 만든 석기가 나왔고 유럽의 마들렌기에 해당한다고 되어 있다. 한 가족의 구성원으로 여겨지는 여러 유골이 발견된 점이 주목할 만하고, 특히 두개골이 긴 것이 특징이다. 원중국인(原中國人)에 유사한 인골은 발견되지 않았다.
같이 보기

중화인민공화국의 세계유산
베이징 원인
핀란드의 외무장관

핀란드의 외무장관(핀란드어: Suomen ulkoministeri 수오멘 울코미니스테리[*])은 핀란드 국가평의회에 입각하는 각료 중 한 명으로서, 외무부의 총책임자다.
1918년 11월 27일까지는 외무국장(핀란드어: Ulkoasiaintoimituskunnan päällikkö 울코아시아인토이미투스쿠난 팰리쾨[*])이라고 했다.
직제 정의 > 1919년 정체법 제33조

제1항: 핀란드의 대외관계는 대통령에 의해 결정된다. 단 외국과의 조약은 의회에 넘어와 그 내용이 헌법과 법률에 위배되지 않는다는 점을 동의받아야 한다. 대통령은 의회의 동의를 받아 전쟁과 평화를 결정한다.
제2항: 모든 해외 통신 또는 외국 주재 핀란드 대사들의 보고는 장관에게 제출되어야 한다.
직제 정의 > 1999년 6월 11일 헌법 제93조

제93조: 대외관계
제1항: 핀란드의 대외정책은 공화국 대통령과 국가평의회의 공조로써 결정된다. 그러나 국제적 의무에 관해서는 그 의무가 현행 헌법의 범위를 넘어서지 않는지 의회에서 검사해야 한다. 대통령은 의회의 동의를 받아 전쟁과 평화를 결정한다.
제2항: 유럽연합의 결정과 핀란드가 관련된 유럽연합의 결정은, 의회의 동의가 따로 필요없다면 그 결정을 국내에서 준비할 책임은 국가평의회에 있다. 의회는 본 헌법에서 정하는 대로 유럽연합의 결정을 국내에서 준비하는 데 참여한다.
제3항: 외무장관은 다른 국가나 국제조직에 외교정책을 고지, 성명할 책임이 있다.
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린네 내각
클라스얀 휜텔라르

디르크 얀 클라스 "클라스얀" 휜텔라르(네덜란드어: Dirk Jan Klaas "Klaas-Jan" Huntelaar ˈklaːs ˈjɑn ˈɦɵntəˌlaːr[*], 1983년 8월 12일, 포르-드렘프트 ~)는 사냥꾼이라는 별칭이 붙은 네덜란드의 축구 선수였다.
휜텔라르는 "다득점의 공격수"로 묘사되고, "공을 발밑에 떨어뜨리는 능력이 뛰어나다"고도 평이 붙었으며, 경기 방식이 마르코 판 바스턴이나 뤼트 판 니스텔로이같은 선수들과 비교되었다. 2009년, 루이 판 할 전 네덜란드 국가대표팀 감독이 그에 대해 "페널티 구역에서 그는 세계 최고의 선수이며, 그와 견줄 수 있는 선수가 없다"며 그를 칭찬했다.
2006년, 네덜란드 올해의 신인 축구 선수와 아약스 "올해의 선수로 선정된 휜텔라르는 2006년 UEFA U-21 축구 선수권 대회를 우승한 네덜란드 대표팀의 주역이며, 그는 이 대회의 득점왕에 등극했다. 그는 UEFA 대회의 팀에 이름을 올린 두 명의 공격수들 중 한 명이기도 했다. 그는 22경기에 출전해 18골을 기록해 네덜란드 U-21 국가대표팀의 역대 최다 득점자이다. 그는 2005-06 시즌과 2007-08 시즌에 에레디비시 득점왕을 차지하며 국내 무대에서도 성공을 거두었다. 휜텔라르는 PSV, 더 흐라프스합, AGOVV, 헤이렌베인, 아약스, 레알 마드리드, 그리고 밀란을 거쳐 2010년 8월에 샬케 04의 일원이 되었고, 2011-12 시즌에는 29골로 득점왕에 등극했다.
유년 시절

휜텔라르는 네덜란드 아흐터르후크의 촌락인 포르-드렘프트 출신으로, 그는 출생 6주 후에 휘멜로로 이주했다. 그는 부모 디르크-얀과 마우트 휜텔라르, 형 니크와 동생 옐러와 동거했다. 5세가 되었을때, 휜텔라르 삼 형제는 인근 축구단 VV H. en K.에 입단해 그 곳에서 6년을 보냈다. 같은 시기, 그는 고 어헤드 이글스의 유소년부로부터 재능이 발굴되었으나, 선수단 훈련장인 데벤터르와 거리가 멀어 구단에 합류하지 못했다.
그 후, 그는 1994년 4월 6일에 더 흐라프스합에 발굴되어 11세에 첫 유소년 계약을 맺게 되었다. 더 흐라프스합에서 처음 2년을 보내며, 휜텔라르는 좌측 미드필더, 공격형 미드필더, 좌측 수비수, 그리고 골키퍼로도 활약하기도 했다. 3년차에 들어서야 그는 공격수로 배치되기 시작했다.
1997-98 시즌, 14세가 된 휜텔라르는 더 흐라스프합 3군의 주 공격수로 20경기에서 33골을 기록했다. 그 다음 시즌, 그는 2군 1진으로 승격되었고, 1999-2000 시즌에는 31골로 2군 1진 리그 득점왕에 올랐다. 그의 골결정력은 PSV의 주목을 끌었고, 그는 2000년 6월에 이적했다.
클럽 경력 > PSV

PSV의 1년차에 휜텔라르는 빌리 판 데르 카윌런 1군 1진 유소년 감독의 지도 하에 다득점 공격수로 두각을 나타냈고, 23경기 26골로 유소년 리그 득점왕에 등극했다. PSV 2년차에, 휜텔라르는 휘스 히딩크 감독에 의해 1군 선수단에 차출되었다. 2002년 11월 23일, 그는 3-0으로 이긴 로센달과의 원정 경기에서 76분에 마테야 케즈만의 후반 교체로 투입되어 신고식을 치렀다. 그러나, 그는 이 경기 이후로 PSV에서 추가 출전 기회를 잡지 못했다.
클럽 경력 > 더 흐라프스합

2003년 초, 휜텔라르가 1군 출전 기회를 잡는 것이 불가능한 것으로 판단되었고, 결국 그는 삼촌이 재정 단장으로 근무하는 친정 구단 더 흐라프스합으로 임대되었다. 2003년 2월 8일, 그는 로센달과의 경기에서 한스 판 더 하르의 교체로 들어가 더 흐라프스합 1군 데뷔전을 치렀다. 그가 선발로 출전한 더 흐라프스합의 유일한 경기는 훗날 그가 합류하게 될 헤이렌베인과의 경기로, 이 경기에서 더 흐라프스합이 1-5로 패했다. 그가 더 흐라프스합 선수로 출전한 마지막 경기는 즈볼러와의 2003년 5월 29일 경기로, 이 경기에서 1-2로 패하면서, 그의 소속 구단은 에레디비시에서 강등되는 것이 확정되었다. 도합하여, 휜텔라르는 최고 소작농 소속으로 9번의 에레디비시 경기에 출전했는데, 한 번은 선발로, 8번은 교체로 출전했지만, 더 흐라프스합은 무득점으로 침묵한 그의 임대를 연장을 하지 않기로 결정했다.
클럽 경력 > AGOVV

2003-04 시즌을 앞두고, 휜텔라르는 또다시 임대되었는데, 이번에는 에이르스터 디비시로 승격한 새내기 AGOVV에 합류해 유리 콜호프 감독의 지도를 받았다. 그는 인상적으로 시작을 끊었는데, 오스와 펼친 AGOVV 첫 경기에서 득점에 성공했고, 이어지는 헤라클레스 알멜로와의 2번째 리그 경기에서는 해트트릭을 완성했다. 휜텔라르는 35경기에서 26골을 기록해 2부 리그 득점왕을 차지하고 에이르스터 디비시 올해의 선수로도 선정되었다. AGOVV는 이후 그가 구단에 끼친 영향에 존중을 표하기 위해 스포르트파르크 베르흐 & 보스 경기장 한쪽 관중석을 "클라스-얀 휜텔라르 관중석"으로 개명했다.
클럽 경력 > 헤이렌베인

AGOVV 임대 계약이 만료된 후, 휜텔라르는 PSV의 연장 계약 기회를 넘기고, 프리슬란트 연고의 헤이렌베인으로 이적했다. 휜텔라르는 2004-05 시즌에 AZ과의 헤이렌베인 에레디비시 데뷔전에서 득점을 올렸고, 겨울 휴식기까지 치른 17경기에서 10골을 넣었다. 한 시즌동안, 휜텔라르는 31경기에 출전해 17골을 기록했고, 헤이렌베인의 UEFA컵 2005-06 진출에 일조했다. 2005-06 시즌, 휜텔라르는 헤이렌베인에서의 1년차보다 더 개선된 모습을 보였는데, 겨울 휴식기를 앞두고, 그는 15경기에서 17골을 기록해 다수의 네덜란드 구단들이 그의 영입을 노리기 시작했다.
클럽 경력 > 아약스 > 2005–06 시즌

2006년 1월, 휜텔라르는 자신이 유년 시절부터 지지하던 아약스에 입단했다. 헤이렌베인은 이 이적으로 €9M을 받았고, 선수 장려금이 지급되었는데, 15%(€1.35M)의 금액을 PSV가 받았다. 휜텔라르는 겨울 휴식기가 끝나고 2006년 2월 5일, 전 소속 구단 헤이렌베인 KNVB컵 경기에서 아약스 데뷔전을 치렀다. 2월, 휜텔라르는 아약스의 7경기에서 9골을 뽑아냈는데, 특히 그는 이탈리아 세리에 A의 인테르나치오날레와의 UEFA 챔피언스리그 첫 출전 경기에서도 득점에 성공했다. 휜텔라르는 1월에 합류했음에도 불구하고 리그 16경기에 출전해 16골을 넣어 구단 득점 1위에 올랐고, 리그 총 33골로 에레디비시 득점왕에 등극했다. 그는 모든 대회를 통틀어 47경기에 나가 44골을 기록했다. 아약스는 에레디비시 준우승에 그쳤지만, 휜텔라르는 UEFA 챔피언스리그 에레디비시 예선 플레이오프에 참가해 페예노르트와의 연속된 경기에서 득점을 올리고와 흐로닝언과의 경기에도 승리에 공을 세워 아약스의 다음 시즌 UEFA 챔피언스리그 진출을 견인했다.
로다와의 KNVB컵 준결승전에서 휜텔라르는 추가 시간에 돌려차기로 동점골을 기록해 경기를 연장전으로 끌고 나갔다. 휜텔라르는 109분에 추가골을 기록해 아약스의 4-1 승리에 공헌했다. 친정 구단 PSV와의 결승전에서 휜텔라르는 2골을 기록해 아약스가 2-1로 이기고 KNVB컵을 차지할 수 있도록 견인했다. 휜텔라르는 2005-06 시즌 네덜란드 올해의 신인 축구 선수와 아약스 올해의 선수의 주인공이 되었다.
클럽 경력 > 아약스 > 2006–07 시즌

2006년 7월, 휜텔라르는 아스널의 에미레이트 스타디움에서 득점을 기록한 첫 선수가 되었는데, 이 경기는 데니스 베르흐캄프의 은퇴 경기였다. 그는 첫 온전한 시즌인 2006-07 시즌을 앞두고 아약스의 부주장으로 승진했다. 휜텔라르는 쾨벤하운과의 UEFA 챔피언스리그 예선 1차전에서 2골을 기록해 1차전에서 2-1 승리를 견인했지만, 안방의 2차전에서 0-2 완패를 당해 합계에서 밀려 UEFA 챔피언스리그 본선행이 좌절되었다. 아약스는 UEFA컵에 참가하게 되었는데, 휜테라르는 특히 베르더 브레멘전을 포함한 7경기에서 7골을 득점하며 선전했지만, 3라운드에서 떨어졌다. 에레디비시에서는 21골을 득점했고, 아약스는 또다시 준우승에 머물러 UEFA 챔피언스리그 예선행 진출권을 놓고 에레디비시 플레이오프전을 펼쳐야 했다. 휜텔라르는 헤이렌베인과의 준결승 2차전에서 2골을 기록해 합계 4-1 승리에 일조했다. 이후 아약스는 AZ를 합계 4-2로 누르고 UEFA 챔피언스리그 3차 예선 진출권을 확보했다. 휜텔라르는 KNVB컵에서 6경기 출전 4골을 기록했고, 특히 AZ와의 결승전에서 동점골을 넣어 연장전까지 1-1 무승부로 끌고나갔다. 휜텔라르는 승부차기 주자로 나서 아약스 8-7로 이기고 KNVB컵 2연패를 달성할 수 있게 도왔다. 휜텔라르는 아약스의 2006-07 시즌 모든 대회를 합산해 51경기 출전 36골을 기록했다.
클럽 경력 > 아약스 > 2007년에서 2009년까지

2007-08 시즌, 휜텔라르는 신입생 루이스 수아레스와 공격을 분담하게 되었다. 그러나, 아약스는 또다시 UEFA 챔피언스리그 예전에서 떨어졌는데, 휜텔라르는 슬라비아 프라하와의 1차전에서 페널티킥을 실축했다. 아약스는 디나모 자그레브을 상대로 휜텔라르가 두 골을 기록했지만, 원정 다득점에 밀려 UEFA컵 본선행도 좌절되었다. 에레디비시의 시즌 첫 경기에, 휜텔라르는 4골을 기록해 승격 새내기 더 흐라프스합을 원정에서 8-1로 완파했다. 2007년 10월, 야프 스탐이 은퇴하고, 경험 많은 미드필더 엣하르 다비츠의 부상 복귀가 임박하면서 휜텔라르는 임시 주장으로 임명되었다. 2008년 4월 6일, 휜텔라르는 더 흐라스프합과의 경기에서 해트트릭을 완성해 4-1 승리를 견인하고 에레디비시 100골을 돌파했다. 그 때까지 25년동안, 데니스 베르흐캄프와 디르크 카위트만이 25세가 되기 전에 이 업적을 달성했다. 휜텔라르는 시즌을 34경기 출전 33골로 마쳐, 또다시 에레디비시 득점왕으로 명명되었고, 1986-87 시즌의 마르코 판 바스턴 이래 21년만에 리그 30골 이상을 기록한 최초의 아약스 선수가 되었다.
2008-09 시즌을 앞두고, 마르코 판 바스턴이 아약스 사령탑으로 취임했고, 휜텔라르는 정식적으로 선수단 주장이 되었다. 휜텔라르는 15경기에 출전해 9골을 기록한 후 2008년 11월 9일 스파르타 로테르담과의 리그 경기에서 발목 인대 부상을 당했다. 그는 복귀하기까지 8주가 걸렸고, 그의 복귀전은 아약스 고별 경기가 되었다.
클럽 경력 > 레알 마드리드

2008년 12월 초, 레알 마드리드가 1월 겨울 이적 시장에 아약스로부터 휜텔라르를 영입하는 것으로 합의를 보았다. 2009년 1월, 휜텔라르는 €20M 정도로 추정되는 이적료에 레알 마드리드 선수단에 합류한 것으로 보도되었으나, 이후 잠정적 집계가가 €27M으로 책정되었다.
휜텔라르는 부상에서 복귀한 후 2009년 1월 4일, 비야레알과의 라 리가 안방 경기에서 신고식을 치렀다. 그는 56분을 출전한 후, 교체로 4경기 더 출전했는데, 2009년 2월 15일자 스포르팅 히혼과의 원정 경기에서 마침내 첫 골을 기록해 4-0 승리에 일조했다. 마드리드는 겨울 이적 시장을 통해 들여온 휜텔라르와 라사나 디아라를 UEFA 챔피언스리그 2008-09 선수 명단에 등록하려 했지만, 각각 전 소속 구단인 아약스와 포츠머스에서 같은 시즌 UEFA컵 2008-09에 출전한 전적이 있었다. UEFA 규정 따르면 두 선수들 중 한 선수만 등록이 가능하게 되었고, 2009년 2월 1일까지 디아라가 대회에 참가할 수 있게 등록되는 것으로 결정되었다. 이후, 휜텔라르는 마드리드에서의 반 시즌동안 20경기(13경기 선발, 7경기 교체 출전)에 출전해 8골을 득점했다.
클럽 경력 > 밀란

2009년 8월 6일, 휜텔라르는 이탈리아 세리에 A 구단 밀란으로 €17.75에 이적했고, 4년 계약을 맺었다. 8월 29일, 휜텔라르는 0-4로 패한 같은 연고지의 숙적 인테르나치오날레와의 마돈니나 더비에서 첫 경기를 치렀다. 부진한 시작 이후, 2009년 11월 29일, 휜텔라르는 2-0으로 이긴 카타니아와의 원정 경기에서 처음으로 밀란에서 골을 기록했는데, 84분에 경기장에 들어간 후 2골을 넣었다.
경기 후, 레오나르두 감독은 휜텔라르에게 더 많은 기회를 줄 것이라 밝혔다. 그러나, 휜텔라르는 이후 몇 경기에서 교체로 등장하는데 그쳤는데, 동료 마르코 보리엘로의 기량이 만개하면서 휜텔라르는 보리엘로가 부상당하기 전까지 교체로도 출전하지 못했다. 휜텔라르는 기회를 살려 우디네세와의 경기에서 또다시 2골을 추가해 밀란의 3-2 승리를 견인했다. 보리엘로가 부진에 빠지자, 휜텔라르는 더 많은 출전 기회를 받을 것으로 예상되었지만, 레오나르두는 노장 필리포 인차기를 기용하기로 가닥을 잡았다. 4월 3일, 휜텔라르는 칼리아리전에 선발로 나서서 27미터 지점에서 7호골을 기록했다.