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조너선 스펜스

| 조너선 스펜스 Jonathan D>  Spence |
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출생: 1936년 8월 11일(1936-08-11)(88세) 서리(Surrey) , 잉글랜드(England)
성별: 남성
국적: 영국인
배우자: 진안핑(金安平, Annping Chin)

학문적 배경
교육: 캠브리지대학교 클레어컬리지(Clare College, Cambridge) (MA)  예일대학교(Yale University) 박사학위(PhD)
지도 교수: 메리 라이트(Mary C. Wright)
학문적 활동
소속 기관: 예일대학교(Yale University)
 
조너선 더모트 스펜스(Jonathan Dermot Spence, 중문명 史景遷, 1936년 8월 11일 ~ 2021년 12월 26일)는 영국 태생의 미국의, 중국역사를 전문으로 하는 사학자이다.
중국학자이자 작가이다. 1993년부터 2008년까지 예일대학교 역사학과 교수로 재직했다. 다작의 작가이자 평론가이자 수필가인 그는 중국에 관한 12권 이상의 책을 출판했다.
스펜스의 주요 관심사는 현대 중국, 특히 청나라와 서방의 관계다. 스펜스는 종종 전기를 사용하여 문화 및 정치 역사를 조사한다. 또 다른 공통된 주제는 서양인과 중국인 모두 "중국을 바꾸려는" 노력과 그러한 노력이 어떻게 좌절되었는지이다.
중국 역사의 주요 학자로 널리 알려진 스펜스는 2004-2005년 미국 역사협회 회장을 역임했다. 그의 주요 초점은 청나라에 있었지만 20세기 지식인과 혁명과의 관계에 대한 연구인 마오쩌둥에 대한 전기를 쓴 적이 있다. 스펜스는 예일대에서 학부생들에게 현대 중국의 역사를 가르쳤다.
학력

스펜스는 윈체스터칼리지(Winchester College)와 캠브리지대학교(University of Cambridge) 클레어칼리지(Clare College)에서 공부하였다. 1959년, 캠브리지대학교에서 학사학위(BA)를 받았다. 클레어-멜론 펠로우십(Clare-Mellon Fellowship)을 통해 예일대학교(Yale University)로 가서 중국 역사 및 문화를 연구하였고 석사학위(MA)를 취득, 1965연 존 애디슨 포터 상(John Addison Porter Prize)을 수상하면서 박사학위(PhD)를 받았다. 졸업 훈련의 일부로서, 그는 호주에서 1년동안 청조 연구자 방조영(房兆楹, Fang Chao-ying)과 두련철(杜聯喆, Tu Lien-che) 하에서 수학했다.
같이 보기

케네스 포메란츠
더 나이트 비포

| 더 나이트 비포 The Night Before |
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각본:  조너선 러빈  카일 헌터  아리얼 셔피어  에번 골드버그 
원안: 조너선 러빈
출연:  세스 로건  조지프 고든레빗  앤서니 매키  리지 캐플런  민디 케일링  질리언 벨  마이클 섀넌 
촬영: 브랜던 트로스트
편집: 진 베이커
음악: 마코 벨트라미 마일스 행킨스
개봉일:  2015년 11월 16일 (2015-11-16)(뉴욕)  2015년 11월 20일 (2015-11-20)(미국) 
시간: 101분
국가:  미국
언어: 영어
《더 나이트 비포》(영어: The Night Before)는 미국에서 제작된 조너선 러빈 감독의 2015년 크리스마스 코미디 영화이다. 대마가 주요 소재로 등장한다. 세스 로건, 조지프 고든레빗, 앤서니 매키가 주인공인 세 절친 역으로 출연하였다.
줄거리

2001년 12월 이선이 교통사고로 부모님을 한꺼번에 잃으며 고아가 되자 아이작과 크리스는 매년 크리스마스 이브를 이선과 함께 보내기로 한다.
2015년 현재 크리스는 유명 미식축구 선수이고, 결혼한 아이작은 애 아빠가 될 예정이며, 이선은 고전 중인 음악가이다. 사실 크리스는 스테로이드를 쓰고 있으며, 아이작은 아버지가 되는 걸 두려워하고, 이선은 성공할 가망이 없다. 이들은 이번 크리스마스를 끝으로 그간의 전통을 끝내기로 한다.
아이작의 아내 베치는 친구들과 보내는 마지막 크리스마스 이브를 충분히 즐기라며 아이작에게 환각 버섯와 코카인을 선물한다. 한편 크리스는 고등학생 시절 이들이 대마를 구매하곤 했던 마약상인 그린 씨에게 오랜만에 연락해 대마를 사지만 팬이라고 주장하는 여성에게 빼앗기는 등 한바탕 소동을 겪는다.
이들은 이선이 일을 하다가 우연히 발견해 훔친 입장권으로 오랫동안 고대했던 넛크래커 볼에 가기로 한다. 사실 이 무도회를 연 건 그린 씨로, 날개를 되찾기 위해 이들을 도와주고 있던 천사이다.
출연

세스 로건 - 아이작 그린버그 역
조지프 고든레빗 - 이선 밀러 역
앤서니 매키 - 크리스 로버츠 역
리지 캐플런 - 다이애나, 이선의 전 여자친구 역
민디 케일링 - 세라, 다이애나의 친구 역
질리언 벨 - 베치 그린버그 역
마이클 섀넌 - 그린 씨 역
로레인 투산트 - 로버츠 부인 역
제이슨 맨주커스 - 나쁜 산타 1 역
제이슨 존스 - 나쁜 산타 2 역
일라나 글레이저 - 리베카 그린치 역
트레이시 모건 - 해설자 / 산타클로스 역
랜들 박 - 이선의 상사 역
헐레이너 요크 - 신디 역
에런 힐 - 토미 오언스 역
배런 데이비스 - 본인 역
제임스 프랭코 - 본인 역
마일리 사이러스 - 본인 역
같이 보기

크리스마스 영화 목록
아슈케나짐

는 여기로 연결됩니다. 아이슬란드의 음악가에 대해서는 블라디미르 아슈케나지 문서를 참고하십시오.
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 아슈케나짐

 아슈케나짐(1900년 ~ 1920년 사이에 American Colony Photo Dept.에서 촬영한 사진)
총인구
1,000만~ 1120만 명
인구분포
 미국 : 500만 ~ 600만
 이스라엘 : 280만
 러시아 : 194,000 ~ 500,000; FJCR에 따르면 최대 100만 명의 유대인 출신
 아르헨티나 : 300,000
 영국 : 260,000
 캐나다 : 240,000
 프랑스 : 200,000
 독일 : 200,000
 우크라이나 : 150,000
 오스트레일리아 : 120,000
 남아프리카 공화국 : 80,000
 벨라루스 : 80,000
 브라질 : 80,000
 헝가리 : 75,000
 칠레 : 70,000
 벨기에 : 30,000
 네덜란드 : 30,000
 몰도바 : 30,000
 이탈리아 : 28,000
 폴란드 : 25,000
 멕시코 : 18,500
 스웨덴 : 18,000
 라트비아 : 10,000
 루마니아 : 10,000
 오스트리아 : 9,000
 뉴질랜드 : 5,000
 아제르바이잔 : 4,300
 리투아니아 : 4,000
 체코 : 3,000
 슬로바키아 : 3,000
 아일랜드 : 2,500
 에스토니아 : 1,000
언어
 주로 사용되는 언어:  히브리어 (הגייה אשכנזית, 예식) 영어 러시아어 그리고 다른 인도유럽어족 언어  전통적:  이디시어 
종교
유대교
민족계통
유대인
근연민족 : 세파르딤, 미즈라힘, 다른 אתניות יהודית 그리고 사마리아인; 다양한 Middle Eastern 및 European ethnic groups
아슈케나짐(히브리어: אשכנזים, 독일어: Aschkenasim, 영어: Ashkenazim) 또는 아슈케나즈 유대인(히브리어: יהודי אשכנז 예후디 아슈케나즈, 영어: Ashkenazi Jews, Ashkenazic Jews)은 유럽에 거주하던 유대인 그룹으로, 스파라드 유대인(세파라딤)이나 미즈라흐 유대인(미즈라힘)과 구별된다. 중세시대에 남으로는 알자스부터 북으로는 빙엔에 걸쳐 있는 라인란트에 주로 거주하던 유대인들의 후손으로 여겨진다.
"아슈케나즈"는 그 당시 히브리어로 독일을 가리키는 말로, 따라서 아슈케나즈 유대인의 문자 그대로의 뜻은 독일 유대인(German Jews)이다. 시간이 지나면서 11세기부터 19세기까지의 기간 동안 많은 아슈케나즈 유대인들이 헝가리, 폴란드, 벨라루스, 리투아니아, 러시아, 우크라이나 등을 포함한 동유럽 국가들로 이주하여 비독일어권 지역에서 특히 큰 공동체를 형성하였다.
아슈케나짐은 11세기 당시 전 세계 유대인들의 3%에 불과했고 1931년에는 92%를 차지했으나 대학살을 겪으며 인구가 많이 줄어들었다. 현재 이스라엘에는 280만명이 거주하고 있다. 20세기 중반까지 아슈케나즈 유대인들은 고지 독일어를 기반으로 한 이디시어를 사용했다. 지중해 주변에 있는 유대인들을 제외하면 유럽 출신 유대인들의 거의 대부분이 아슈케나즈 유대인으로 여겨진다. 현재 아슈케나즈 유대인의 숫자는 정체성을 확정짓는 방식에 따라 다르나 약 8백만 명 내지 1천 2백만명이다. 홀로코스트 이후 이들의 지리적 분포는 큰 변화를 겪어 이 중 3~4백만 명은 이스라엘에 거주하고 있으며, 약 6백만 가량의 유대인들은 미국에서 거주하고 있다.
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아슈케나즈 유대인
역사

유대인  문서를 참고하십시오.
아슈케나즈 유대인들은 기독교 문화 속의 유럽에서 천대받던 금융과 무역에 관한 직종에 종사하였으며, 특히 폐쇄적인 집단을 이루고 살거나 죄악시되던 고리대금업을 운영하던 등의 구실로 반유대주의 정서의 표적이 되었다. 이러한 움직임 가운데 본래 신성 로마 제국 영토 내에 다수 거주하던 아슈케나즈 유대인 인구는 점차 동부로 쫓겨나 동유럽에 주로 거주하게 되었다. 특히 15세기부터 폴란드-리투아니아 연방 지역에 유대인들이 받아들여진 이후 아슈케나즈 유대인들은 동유럽의 폴란드, 리투아니아, 벨라루스, 우크라이나 서부 등지에서 최대 규모의 디아스포라 집단을 형성하게 되었다.
18세기부터 계몽주의 운동으로 유대인들의 사회적 지위가 향상되고 많은 아슈케나짐 유대인들이 독일어권 지역으로 재이주하기 시작했다. 한편으로 유대인들의 급격한 사회참여 증가는 서유럽에서 반유대주의가 빠르게 확산하는 계기가 되었다. 특히 프랑스에서 발생한 드레퓌스 사건을 계기로 '시온으로의 귀환'을 추구하는 시오니즘 운동이 시작되면서 이러한 정체성의 갈등이 심화되었다.
제1차 세계 대전 이후 유럽 정치계에 파시즘 광풍이 불고, 그 끝에 나치 독일 정권의 홀로코스트 대학살이 일어나 아슈케나즈 유대인 인구는 큰 변화를 맞게 되었다. 이 당시 수백 만 명의 아슈케나즈 유대인들이 수용소와 게토 등에서 조직적으로 학살당하였고, 남은 인구도 대부분 먼 타국으로 이주하여 새로운 디아스포라를 형성할 수 밖에 없게 되었다. 오늘날에도 아슈케나즈 유대인의 대부분은 유럽이 아닌 미국, 아르헨티나, 이스라엘 등지에 거주하고 있다.
관습, 전통과 법

아슈케나즈 유대인들의 관습들은 스파라드 유대인과 여러모로 다르다. 아슈케나즈 유대인들은 과월절(유월절)에는 전통적으로 콩과식물, 옥수수, 쌀과 조를 먹는 것을 멀리했다. 반면에 자유롭게 생선을 섭취하고 우유를 마시지만 스파라드 유대인들은 이런 음식들을 피하는 편이다. 히브리어 발음 역시 다소 다르다. "타우"라는 히브리 문자를 발음할 때 끝 부분에 "t" 혹은 "th" 발음 대신에 "s" 소리를 붙인다는 것이다. 다만 아슈케나즈 유대인이라는 용어는 유래와 별개로 중부, 서부 유럽에 오래 정착해 있던 세파르딤 유대인까지 포함하기도 한다.
유전학

DNA 하플로그룹 연구에 의하면 아슈케나짐 유대인의 부계 혈통은 중동의 고대 유대인들과 큰 차이가 없으나 모계 혈통은 주변의 유럽 민족과 높은 유사성을 보여 유대인이라는 민족 정체성이 대체로 부계를 통해 전달되었다고 추정된다. 또한 과거 아슈케나즈 유대인 집단에서는 비교적 높은 비율의 족내혼이 성행했음이 연구에 의해 추측되고 있다. 이스라엘의 학자 도론 베하르(Doron Behar)는 40%의 아슈케나즈 유대인계 유대인의 모계혈통이 1000년 전 네 명의 여성 혹은 적어도 네 가지의 모계혈통으로 소급된다고 추정했다. 아슈케나짐 유대인의 기원을 중앙아시아 유래의 튀르크계 국가이던 하자르 칸국에서 찾는 소수설도 있으나 많은 연구자들에 의해 부정된다.
같이 보기

미즈라흐 유대인(Mizrahim)
인도계 유대인(영어판)
유럽계 유대인(영어판)
러시아계 유대인
카라힘
카라이테 유대교
주남저수지

주남저수지(注南貯水池)는 대한민국 경상남도 창원시 의창구 동읍에 있는 약 180만평 넓이의 저수지이자 철새도래지이다. 인근 구룡산과 백월산에서 흘러내리는 물과 인근의 낙동강 물을 수원으로 산남.주남.동판의 3개 저수지로 구성되어 있다. 광활한 늪지와 갈대가 자생하고 있는 섬이 있어 개구리밥, 붕어마름 등 각종 먹이가 풍부해 철새도래지로 천혜의 조건을 갖춘 곳이다. 
매년 11월경이면 따뜻하고 먹이가 풍부한 이 곳에서 겨울을 나기 위해 천연기념물 제201호인 고니, 제203호인 재두루미, 제205호인 노랑부리저어새등 20여종 수만 마리의 철새들이 찾아들어 이듬해 3월경까지 월동을 한다.
개요

주남저수지는 602ha의 면적과 150여종의 다양한 철새가 찾아오는 대규모의 철새 도래지이다. 주남저수지는 매년 찾아오는 철새들과 다양한 수생식물, 곤충 등으로 아름다운 사계를 선보이고 있다. 주남저수지는 한반도 최남단에 있다는 이점으로 1980년 가창오리 5만 마리가 월동한 것을 시작으로 천연기념물 203호인 재두루미, 205-2호인 노랑부리저어새를 비롯한 천연기념물 20여종과 환경부 멸종위기 종 50여종 등 150여종의 다양한 철새가 감동을 전해주는 살아있는 자연사박물관이며 많은 조류전문가와 탐조객이 찾는 곳이다. 주남저수지는 우리나라의 철새도래지 중에서 머리위로 비행하는 기러기와 가창오리의 화려한 군무 등을 비교적 가까운 거리에서 새들의 비행 모습을 생생하게 볼 수 있는 곳이다.
주남저수지는 오랜 옛날부터 동읍, 대산면 농경지에 필요한 농업용수를 공급해주던 자연 늪이며, 산남(합산) (750,000m²), 주남(용산) (2,850,000m²), 동판(2,420,000m²) 3개의 저수지로 이루어진 배후습지성 호수이다. 1970년대 중반까지만 해도 누구의 관심도 받지 못하는 거대 저수지일 뿐이었으며 ‘주남저수지’라는 명칭 또한 쓰지 않고 마을 이름을 따서 합산 늪, 용산 늪, 가월 늪이라 불렀다. 주남저수지는 인근주민에게 계절마다 민물새우, 민물조개, 민물고기와 같은 먹을거리와 갈대, 억새와 같은 땔감을 제공하기도 했다. 주남저수지가 철새도래지로서 각광을 받게 된 것은 1970년대 후반과 1980년대에 들어서면서 가창오리 등 수 만 마리가 도래하여 월동하면서이다. 현재는 람사르 협약의 등록습지 기준에 상회하는 동양 최대의 철새도래지로서 주목받고 있으며. 특히 두루미류의 중간 기착지 및 재두루미의 월동지로서 주목받고 있다.
주남저수지 생태학습관

주남저수지 생태학습관은 지상 1층 328m2 규모의 단층 건물로 전시 시설, 중앙홀, 농산물 판매장으로 나뉘어 있다. 먼저 중앙홀에서 안내를 받아 전시실에 들어서면 주남저수지를 찾는 새들, 주변에서 꽃을 피우는 식물, 풀숲에서 지내는 곤충 등 주남의 생태계를 느낄 수 있도록 표본액자와 박제표본을 전시하고 있다. 또한 영상실에서는 주남저수지에 서식하는 새와 인간과의 밀접한 관계를 다룬 영상물이 자동으로 상영되며 전시관 벽면에 설치된 모니터에서는 조류의 비행원리, 조류의 생태 등의 영상물이 영상되어 관람객들에게 좋은 자연학습이 될 수 있도록 구성되어 있다.
관람료 무료
관람시간 09:00~17:30, 4~9월에는 매주 월요일 휴관
주남저수지 생태학습관 > 자전거 대여

생태학습관의 부대시설에서 주남저수지 탐방용 자전거를 무료로 대여해 주고 있다. 2시간 동안 사용할 수 있으며, 이용하려면 반드시 신분증이 있어야 한다.
지학사

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형태: 주식회사
창립: 1965년 8월 26일
창립자: 권병일
시장 정보: 비상장 기업
산업 분야: 교육, 출판
본사 소재지:  서울특별시 마포구 신촌로6길 5 (동교동)
핵심 인물: 권병일, 권준구
제품: 초중고 교과서 및 학습참고서(하이라이트)
매출액: 42,739,459,834원 (2014)
영업이익: 3,179,952,574원 (2014)
순이익: 1,168,808,848원 (2014)
자산총액: 75,955,602,597원 (2014)
주요 주주: 권준구: 30.68% 권병일: 29.32% 민숙자: 15.00% 권준성: 14.45% 권희정: 10.55%
종업원 수: 159명 (2014)
자본금: 1,100,000,000원 (2014)
웹사이트: www.jihak.co.kr
주식회사 지학사(志學社)는 1965년에 설립된 출판사이다. 현재 초등 교재 5종, 중등 교재 10종, 고등 교재 17종, 검정 교과서 49종과 국정 교과서 10종, 독서평설을 발행하고 있다. 2007 · 2008 서울 국제 도서전에 2회 연속으로 참가하였다. 진학사, 교학사, 화학사와 무관한 별개의 기업이다.
논란

초등학교 국정 교과서 표지에 일본인 사진을 다수 넣어 물의를 일으킨바 있다.
계열사

독서평설
사냥개자리 알파²형 변광성

사냥개자리 알파²형 변광성(Alpha² Canum Venaticorum variable)은 변광성의 일종이다. 화학적으로 특이한 주계열성으로 분광형은 B8p에서 A7p 사이이다. 자기장이 강하며 규소, 스트론튬, 크롬의 분광선이 강하게 나타난다. 밝기는 대개 0.01에서 0.1 수준으로 변동하며 변광주기는 0.5일에서 160일 정도이다.
사냥개자리 알파²형 변광성의 밝기가 변할 때 분광선의 세기와 종류, 그리고 자기장 세기도 함께 변한다. 이 물리량들의 변동 주기는 모두 동일하며, 이는 항성의 자전 주기와 동일할 것으로 추측된다. 변광의 이유는 항성의 대기 중에 금속이 불균일하게 분포하여 각 면마다 표면밝기가 달라져서일 것이라고 추측된다.
사냥개자리 알파²형 변광성이라는 용어는 사냥개자리 북쪽 코르 카롤리 쌍성계를 이루는 동반성인 사냥개자리 알파²로부터 유래했다. 사냥개자리 알파²의 밝기는 5.47일 주기로 0.14 등급씩 변한다.
최근접 이웃 탐색

최근접 이웃 탐색(영어: nearest neighbor search)은 가장 가까운 (또는 가장 근접한) 점을 찾기 위한 최적화 문제이다. 근접 탐색(proximity search), 유사도 탐색(similarity search), 최근접 점쌍 문제(closest point search)라고도 불린다. 근사(近似)라는 개념은 보편적으로 물체와 물체가 덜 유사할수록 그 함수의 값은 커지는 상이(相異) 함수에 의해서 표현된다. 엄밀하게, 최근접 이웃 탐색 문제는 다음과 같이 정의된다: 공간 M에서의 점들로 이루어진 집합 S 가 주어졌을 때, 쿼리점 q ∈ M에 대해 S 안에서 가장 q와 가까운 점을 찾는다. 도널드 커누스는 그의 저서 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》(1973) 제 3권에서 사람들의 거주지를 가장 가까운 우체국에 배정하는 프로그램이라는 의미에서 이를 우체국 문제라고 명명했다. 이 문제의 직접적인 일반화 문제로써는, k 개의 가장 가까운 점을 찾는 K-최근접 이웃 알고리즘이 있다.
보편적으로, M은 거리 공간이고 상이(相異)도는 대칭성을 갖고 삼각 부등식을 만족하는 거리 계측에 의해 표현된다. 이보다도 일반적으로 표현하자면, M은 d차원의 벡터 공간이고 상이도는 유클리드 거리, 맨해튼 거리 등을 사용해 계측한다. 그러나 상이함수는 임의성을 갖기 때문에, 예를 들면 대칭성을 띄지 않고 삼각 부등식을 만족하지 않는 브레그만 발산(Bregman Divergence)등을 사용하여 정의할 수 있다.
정의

최근접 이웃 탐색문제는 최적화 문제의 하나로, n개의 데이터가 주어져있을 때, 어떠한 요청에 대한 응답으로 n개의 데이터 중 가장 비슷한 것을 고르는 문제이다. 이 때, 데이터는 Rd 공간 위 점으로 표현된다. 가장 비슷한 점은 보통 유클리드 거리가 최소인 점을 말하지만, 때에 따라서는 특정 목적 함수를 최소화 시키는 점이기도 하다.
응용 분야

최근접 이웃 탐색의 적용 분야는 다양하다. 데이터 압축, 데이터베이스, 데이터 마이닝, 정보 검색, 기계 학습, 패턴 인식, 통계학의 분야에서 사용될 수 있다. 예컨대, 최근접 이웃 규칙은 기계 학습에서 가장 기본적인 분류 규칙이며, 새로운 생명체의 게놈과 가장 유사한 게놈을 찾는 것도 최근접 이웃 탐색문제이다.
최근접 이웃 탐색 문제는 다음과 같은 분야에 적용된다:
패턴 인식 - 특히, 광학 문자 인식
통계적 분류- K-최근접 이웃 알고리즘 참조
컴퓨터 비전
계산기하학 - 최근접 점쌍 문제
데이터베이스 - 예를 들어, 컨텐츠 기반 영상 추출
코딩 이론 - 복호 방법론 참조
데이터 압축 - MPEG-2 표준 참조
추천 시스템, 예를 들어,  협업 필터링 참조
온라인 광고 - 컨텐츠 연동형 광고와 행동형 타게팅 참조
DNA 염기서열 결정법
맞춤법 검사기 - 올바른 맞춤법을 추천해 줌
표절 판별
Contact searching algorithms in FEA
유사도 점수 - 예를 들어, 프로 운동 선수들의 커리어 패스를 추천
클러스터 분석 - 관측량의 집합을 클러스터라고 불리는 부분집합으로 배정하여, 같은 클러스터 안의 요소들은 어떤 공통점을 갖는다.
화학적 유사도
샘플링에 기반한 모션 플래닝
방법

최근접 이웃 탐색 문제에 대해 다양한 해법이 제시되었다. 알고리즘의 유용성과 우수성은 쿼리에 대한 시간 복잡도와 유지되어야 하는 자료 구조의 공간 복잡도에 의해 결정된다.
비공식적으로 관측되는 현상인 차원의 저주에 의해 높은 차원의 유클리드 공간에서 다항 선처리와 다항 연산의 탐색 시간을 이용했을 때 최근접 이웃 탐색 문제의 효율적이고 정확한 해법은 존재하지 않는다고 받아들여지고 있다.
방법 > 선형 탐색

최근접 이웃 탐색의 가장 간단한 해법은 데이터베이스 안의 쿼리 포인트로부터 다른 모든 데이터 포인트까지의 거리를 일일이 계산하면서, 그 중 '가장 좋은 결과' 만을 기록하는 것이다. N이 집합의 크기이고 M의 차원이 d라고 할 때, 단순한 방법으로도 일컬어지는 이 방법은  O(dN) 의 시간 복잡도를 가지고 있다. 유지하여야 할 자료구조가 없으므로, 선형 탐색은 데이터베이스의 용량 외에 별도의 공간 복잡도를 갖지 않는다. 평균적으로, 이 단순한 방법은 높은 차원의 공간에서 공간 분할 방식보다 더 나은 결과를 낸다.
방법 > 공간 파티셔닝

1970년대부터 분기 한정법 방법론이 본 문제에 적용되어 왔다. 유클리드 공간에서 이 접근법은 공간 색인(spatial index) 또는 공간 접근(spatial access) 방법들로 불린다. 여러 공간-분할 방법들이 최근접 이웃 탐색 문제를 풀기 위해 고안되었다. 그 중 가장 간단한 방법으로 k-d 트리를 들 수 있는데, 이는 반복적으로 탐색 공간을 부모 지역에 속한 포인트들이 절반으로 나뉘게 분할하는 방식이다. 질의는 트리의 뿌리 정점부터 잎 정점까지의 운행을 통해 수행되는데, 매 분할점마다 질의 포인트의 평가가 이루어진다. 질의에서 명시된 거리에 따라 명중(hit)할 수 있는 이웃 분기점들에 대한 평가도 수행된다. 일정한 차원의 질의 시간은 임의로 분포된 점들에 대해 평균 O(log N)의 복잡도를 갖는다. 다른 대안으로 R-트리 자료구조가 동적 환경에서의 근접 이웃 탐색을 위해 고안되었다. 이는 R* 트리와 같이 삽입과 제거에 효율적인 알고리즘을 갖는다.
 R-트리는 유클리드 거리 뿐만 아니라 다른 거리 계산법에도 사용될 수 있다.
일반적인 거리 공간에서 분기 한정법 접근은 거리 트리(metric tree)로 알려져 왔다. 예시로 vp-트리와 BK-트리를 들 수 있다.
만약 3차원 공간에 속한 포인트의 집합이 BSP-트리에 속해 있고, 같은 공간에 속한 질의 포인트가 주어졌다고 하자. 이 질의 포인트와 가장 가까운 포인트-구름을 찾는 문제에 대한 가능한 답은 다음과 같은 알고리즘으로 얻을 수 있다. (엄밀히 말하면, 그러한 포인트는 유일하지 않을 수 있기 때문에 존재하지 않을 수 있다. 하지만 실생활 문제에서는 대부분 주어진 질의 포인트와 가장 근접한 거리에 있는 포인트-구름의 임의 점을 찾으면 충분한 경우가 대부분이다.) 알고리즘의 핵심은, 각각의 트리 분기점에 대해서, 질의 포인트와 가장 근접한 포인트는 질의 포인트를 포함하는 반-공간(half space)에 속해 있을 것이라고 추측하는 것이다. 추측이 틀릴 수도 있지만, 일반적으로 이는 괜찮은 휴리스틱이다. 추측된 모든 반-공간에 대해 재귀적으로 문제를 풀어 얻은 거리 결과와, 질의 포인트와 분할면의 최단 거리를 비교해보자. 이때 후자는 탐색하지 않은 반-공간에서 존재할 수 있는 가장 가까운 포인트와 질의 포인트 사이의 거리를 말한다. 만약 이 거리가 재귀적 탐색을 통해 얻은 거리보다 크다면, 당연히 더 이상 다른 반-공간에 대한 탐색을 수행할 필요가 없다. 반대의 경우라면, 탐색하지 않은 반-공간에 대해 다시 탐색을 진행하고 이전 탐색 결과의 거리와 비교하여 답을 구한다. 질의 포인트가 포인트-구름과 근접하다면, 이 알고리즘의 시간 복잡도는 선형 시간보다 대수 시간에 더 근접한다. 왜냐하면 질의 포인트와 포인트-구름의 거리가 0에 가까워질수록 알고리즘은 질의 포인트를 활용하여 정답을 찾는 키로써 검색만 하면 되기 때문이다.
방법 > 지역성 의존 해싱

지역성 의존 해싱(locality sensitive hashing)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 변환하는데, 이때 비슷한 아이템들은 높은 확률로 동일한 "양동이(bucket)"에 할당이 된다 (이때 양동이의 수는 가능한 아이템들의 수보다 훨씬 작음). 지역성 의존 해싱은 비슷한 아이템들에 대한 충돌(collision)을 최대화한다는 점에서 기존의 (암호학론적) 해싱 기법과 대조된다. 최근접 이웃 탐색 문제에서 비슷한 아이템들이란 어느 특정 거리 계산법에 의해 서로 근접하게 판정된 포인트들을 뜻한다.
방법 > 작은 고유 차원 내 최근접 이웃 탐색

커버 트리(cover tree)는 최근접 이웃 탐색 문제의 속도를 높이기 위해 특별히 고안된 자료 구조로써 다른 저차원 데이터들을 색인하는 자료 구조들과 밀접한 연관성을 띤다. 커버 트리는 데이터 세트의 배가 상수(doubling constant)에 따른 이론적 한계를 갖는다. 최근접 이웃 탐색에 걸리는 시간은 O(c12 log n)이며, 이때 c는 데이터 세트의 확장 상수(expansion constant)이다.
빠른 검색 시간에 비해, 새로운 아이템을 삽입하는 시간은 O(c6 log n)이 걸리는데 이는 새로운 아이템을 트리의 순서를 보존하면서 추가해야 하기 때문이다. 하지만 실제 평균 시간은 이보다 적은 것으로 알려져 있다.
방법 > 벡터 근사 파일

고차원 공간에서는, 관찰해야 하는 마디(node)의 증가하는 비율 때문에 트리 기반 인덱싱 구조가 유용하지 않게 된다. 선형 탐색의 속도를 높이기 위해서, 동적 할당 메모리(RAM)에 저장되어 있는 요소 벡터의 압축된 버전이 첫 실행에서 데이터세트(datasets)를 사전 필터링(pre-filtering)하는 데 사용된다. 최종 후보는 두 번째 단계에서 결정되는데, 디스크에서 거리 계산을 위한 압축되지 않은 데이터를 이용하여 결정된다.
방법 > 압축/클러스터링 기반 탐색

VA-파일 접근은 압축 기반 탐색의 특별한 한 사례인데, 각 특성요소는 균일하고 독립적으로 압축된다. 다차원 공간에서의 가장 최적화된 압축 기술은 클러스터링(Clustering)을 통해 구현되는 Vector Quantization (VQ)이다. 데이터베이스는 군집화(clustered)되고 가장 “유망한” 군집들이 되돌아온다. VA-파일, 트리 기반 인덱스, 그리고 순차적 스캔에 비해 큰 이점이 있는 것으로 나타났다. 또한 클러스터링과 LSH는 서로 유사하다는 것 또한 참고할 만 하다.
방법 > 탐욕 보행

NNS를 푸는 한 가지 방법은, 모든 점  x_{i}\in S에 대해 각각 대응되는 꼭지점  v_{i}\in V 을 갖는 그래프  G(V,E)를 만드는 것이다. 집합 S에서 질의 q에 가장 가까운 점을 찾는 것은 그래프  G(V,E)에서 꼭지점을 찾는 형태가 된다. 그래프에서 가장 기본적인 꼭지점 찾기 알고리즘(vertex search algorithms)은 탐욕 탐색 알고리즘(greedy search algorithm)이다. 이 알고리즘은 임의의 꼭지점  v_{i}\in V에서 시작한다. 이 알고리즘은 질의 q로부터의 거리 값(distance value)을 현재 꼭지점  v_{i} 에 이웃하는 각 꼭지점  \{v_{j}:(v_{i},v_{j})\in E\}에서의 거리를 계산한 다음, 그 중 거리 값이 가장 작은 꼭지점을 선택한다. 만약 선택된 꼭지점과 질의 사이의 거리 값이 ‘현재’ 꼭지점과 질의 사이의 거리 값보다 작은 경우, 이 알고리즘은 선택된 꼭지점으로 이동하여 이것이 새로운 ‘현재’ 꼭지점이 된다. 이 알고리즘은 지엽적(local) 최솟값 – 이웃하는 꼭지점 중에 질의에 더 가까운 꼭지점을 가지고 있지 않은 어떤 꼭지점 – 에 도달했을 때 멈춘다. 이 아이디어는 plane을 위한 VoroNet 시스템 에, 거리화된 작은 세계 알고리즘 (Metrized Small World algorithm)에서의  \mathbb {E} ^{n} 과 일반적 거리 공간을 위한 RayNet 시스템에서 활발하게 이용되었다.
최근접 이웃 탐색 알고리즘은 외판원 문제에 대한 해법을 제시된 첫번째 알고리즘 중 하나이다. 이 문제에서, 외판원은 임의의 도시로부터 시작하여 모든 도시를 다 방문 할 때까지 순회한다. 최근접 이웃 탐색은 가까운 거리를 제시하지만, 항상 최적의 해법을 제시하지는 않는다.
알고리즘은 다음과 같은 순서로 진행된다.
임의의 정점(頂點)에서 시작한다.
현재 정점을 잇는 가장 짧은 간선과 그것이 연결하는 정점 V를 찾는다.
현재의 정점을 정점 V로 지정한다.
정점 V를 방문한 정점 중 하나로 기록한다.
지역 내의 모든 정점을 방문하였으면 알고리즘을 종료한다.
2로 이동한다.
방문한 정점들의 시퀀스가 알고리즘의 결과물로서 리턴된다.
최근접 이웃 탐색 알고리즘은 쉽게 구현할 수 있고 짧은 러닝타임을 가지고 있다. 그러나 이는 알고리즘의 탐욕적 성질로 인해 종종 최적의 여정을 놓치기 마련이다. 일반적으로, 여정의 마지막 부분의 길이가 초반부의 길이랑 비슷하면, 알고리즘은 용인되는 수준의 결과를 리턴한다. 반면, 여정의 마지막 부분의 길이가 초반부보다 훨씬 길면, 보통 최적의 여정 길이와 최근접 이웃 탐색 알고리즘이 제시하는 여정의 길이는 큰 차이가 난다.
이 알고리즘은 최적의 경로가 존재함에도 불구하고 아예 유한한 길이의 여정 자체를 리턴하지 못하는 경우가 있다.
변종

수많은 NNS 문제의 변종이 있으며, 가장 잘 알려진 2가지는 k-최근접 이웃 탐색과 ε- 근사 최근접 이웃 탐색이다.
변종 > k-최근접 이웃

k-최근접 이웃 탐색은 질의에 해당하는 상위 k개의 가장 근접한 이웃을 찾는 것이다. 이 기법은 보통 이웃과의 일치성 기반으로 점을 추정하거나 분류하는 예측 분석에 사용된다. K-근접 이웃 그래프는 모든 점이 그 점들의 k개의 가장 근접한 이웃들과 연결된 그래프이다.
변종 > 근사 근접 이웃

근사 근접 이웃(approximate nearest neighbor)에서 몇몇 애플리케이션들에서는 최근접 이웃을 통해 "좋은 추론"을 하는 것이 용인된다. 이런 경우들에 있어서, 우리는 모든 경우에 있어서 속도의 향상과 메모리의 절약을 위해 실제의 최근접 이웃의 반환을 보장해주지 않는 알고리즘을 사용할 수 있다. 대개 이런 알고리즘은 대부분의 경우에 있어서 최근접 이웃을 찾아주지만, 이것은 질의된 데이터셋에 매우 강하게 의존한다.
근사 근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbor search)을 지원하는 알고리즘들은 지역 민감 해싱, best bin first, balanced box-decomposition tree에 기반을 둔 검색을 포함한다.
변종 > 최근접 이웃 거리 비율

최근접 거리 비율(Nearest neighbor distance ratio)은 원래 노드로부터 challenger neighbor까지의 direct distance를 사용하지 않지만 그것의 비율은 예전의 이웃과의 거리의 비율에 의지한다. 이것은 극소 특징점(local features)들의 유사성을 이용하여 예시 질의(query by example)를 통해 사진들을 추출하기 위한 CBIR에 사용된다. 더 일반적으로, 이것은 여러 형식 일치 문제에 적용된다.
변종 > 고정 반지름 근접 이웃

고정 반지름 근접 이웃(Fixed-radius near neighbors)은 특정한 점으로부터 주어진 거리 이내의 유클리드 공간에 주어진 모든 점들을 효율적으로 찾는 문제이다. 이 데이터구조는 고정된 거리에 작용해야하지만, 점의 질의(query point)는 임의여도 된다.
변종 > 모든 최근접 이웃

어떤 애플리케이션들에서는(예 : entropy estimation) 우리는 N 개의 데이터 점들을 가지고, 어떤 모든 N개의 점들중 한 점이 근접 이웃인지 알고 싶을 수 있다. 이것은 물론 모든 점에 있어서 최근접 이웃 탐색을 실행하는 것으로 수행될 수 있지만, 더 효율적인 탐색을 이뤄내기 위해 이 N개의 쿼리의 불필요한 중복된 정보들을 이용(exploit)한 알고리즘이 개선된 전략(strategy)이 될 수 있다. 하나의 간단한 예로, X점에서 Y점으로의 거리를 알려고 할때, Y'점에서 X점으로의 거리를 역시 알 수 있으며, 그렇기 때문에 어떤 하나의 계산은 두개의 다른 쿼리들에 다시 활용될 수 있다.
고정된(fixed) 차원(dimension)과, 반 확정적인(semi-definite) positive norm (그래서 모든 Lp norm를 포함한다), 그리고 이 공간 내의 n개의 점들이 주어졌을때, 모든 점들에 있어서 최근접 이웃은 O(n log n)시간 내에서 찾을 수 있고, 모든 점의 m 개의 최근접 이웃들은  O(mn log n) 시간 내에 찾을 수 있다.
같이 보기

범위 탐색
집합 덮개 문제
최근접 점쌍 문제
클러스터 분석
내용 기반 영상 검색
차원의 저주
디지털 신호 처리
차원축소
고정 반지름 근접 이웃
푸리에 분석
인스턴스 기반 학습
K-최근접 이웃 알고리즘
최소 제곱 선형
다차원 분석
주성분 분석
특잇값 분해
시계열
보로노이 다이어그램
웨이블릿
읽을 거리

Shasha, Dennis (2004). 《High Performance Discovery in Time Series》. Berlin: Springer. ISBN 0-387-00857-8.
2차원 평면에서 주어진 테이터에서 가장 근접한 점을 찾는다. 이 그림의 경우에는 카테고리가 지정되어 있는 점에서 가장 비슷한 것을 고르는 문제이다.
독일의 에너지

독일의 에너지에서는 전력생산과 에너지 소비, 에너지 회사, 에너지 정책에 대해 다룬다. 독일은 러시아를 제외한 유럽지역에서 에너지 소비 1위의 국가임에 동시에 전 세계 에너지 소비 7위에 해당하는 국가이다. 2012년 IMF의 국내총생산(GDP) 조사에 따르면 독일은 미국, 중국, 일본에 이어 전 세계 4위의 경제규모에 해당하는 국가이다. 거대한 경제규모로 인해 독일의 에너지 현황은 유럽과 전 세계의 에너지 산업에 영향을 끼치고 있다.
전력생산 > 화석연료

전력 생산의 주 원료는 석탄이다. 독일의 친환경 에너지 정책에는 모순되지만 26개의 석탄발전소를 추가로 지어 전력을 공급한다는 것이 독일 정부의 목표이다. 이렇게 석탄발전소를 추가로 짓기로 결정한 것은 석탄발전의 원료로 사용되는 갈탄이 독일에 풍부하고 동시에 이를 통해 원료 수입의 비중을 줄일 수 있기 때문이다.갈탄을 사용하여 발전하는 석탄발전소는 주로 노르트라인베스트팔렌 주, 작센 주, 브란덴부르크 주에 위치하여 있다. 갈탄을 채굴한 후 이를 원거리 운송하여 발전에 사용하는 것은 막대한 운송비를 발생시키므로 경제성 측면에서 석탄발전소들은 주로 갈탄광산 주변에 위치해 있다.
천연가스를 사용한 전력생산은 2011년 기준 약 13.7%로 석탄, 원자력발전에 이어 세 번째지만 높은 가격과 석탄산업의 비교우위로 인해 그 전망이 밝다고 할 수 없다. 또한 보조금을 통해 지원받고 있는 재생에너지를 통한 전력생산에 비해서도 경쟁력이 있다고 볼 수 없는 상황이다.
전력생산 > 원자력

2011년 기준으로 원자력발전은 17기의 원자로를 통해 독일 전체 발전 중 17.6%를 생산했다. 원자력발전소는 1950년대 후반에 처음 세워지기 시작하였다. 하지만 당시 세워졌던 원자력발전소들은 Kahl am Main의 원자력발전소처럼 실험적인 성격을 띠고 있어서 발전량이 1000MW이하로 적었다. 첫 상업발전소는 1969년에 Obrigheim에 세워졌다. 원자력발전은 1973년의 오일쇼크로 인해 석유의 가격이 폭등하자 독일 정부의 강력한 지원을 받았다. 하지만 이러한 지원도 1986년 우크라이나에서 발생한 체르노빌 원자력 발전소 사고의 여파로 흔들리기 시작했다. 사민당은 1979년 원자력발전에 찬성하였지만 1986년에 향후 10년 동안 추가적인 원자력발전소 건립을 중단시키는 규제를 통과시켰다.
전력생산 > 재생에너지

독일의 재생에너지 분야는 성공적이라고 말할 수 있다. 2011년 기준으로 독일 전체 전력생산의 약 20%를 차지하였다. 이는 2011년 기준으로 천연가스(13.7%), 원자력(17.6%)보다 높은 비중인 것이다. 2012년 기준으로 재생에너지 내 비중은 풍력 40%, 바이오매스 27%, 수력 17%, 태양광 16%, 유기성폐기물 4%이다.
2011년 재생에너지 분야에서 창출된 일자리는 381,600개로 그 중 32.8%는 태양광발전, 32.6%는 바이오매스 발전, 26.5%는 풍력발전에서 창출되었다. 이러한 일자리의 약 3분의 2는 2000년 제정된 재생에너지법(Renewable Energy Sources Act)에 의해 생겨났다고 말할 수 있다. 재생에너지법은 재생에너지의 비중 확대를 위해서 가장 중요하면서도 가장 성공적인 수단이다. 독일 정부의 장기 계획에 따르면 재생에너지법에 의해 재생에너지가 2020년에 전력생산의 27%, 2030년에 적어도 45%가 되리라고 전망하고 있다.독일은 재생에너지가 경제의 주요 비중을 차지하는 첫 국가라고 불린다.
독일의 에너지 소비

독일은 2013년 기준 러시아에 이은 유럽 제2의 에너지 소비국이며 세계적으로는 7번째로 에너지를 많이 소비하는 국가이다. 독일의 1인당 에너지 소비량은 미국의 1인당 에너지 소비량의 절반 수준에 그치고는 있지만 한편으로 세계 평균치의 두배를 상회하는 양이기도 하다. 그러나 독일은 석탄 이외의 자원이 국내에 풍부하게 분포되어 있지 않은 관계로 에너지 수요의 대부분을 수입에 의존하고 있다.
독일의 에너지 소비 > 1차 에너지 소비

| 단위:% | 2010년 | 2011년 | 2012년 |
| --- | --- | --- | --- |
| 석유 | 33.6 | 33.2 | 32.8 |
| 천연가스 | 21.8 | 21.4 | 21.3 |
| 무연탄 | 12.1 | 12.6 | 12.8 |
| 갈탄 | 10.7 | 11.5 | 11.9 |
| 원자력에너지 | 10.9 | 8.6 | 7.8 |
| 재생에너지 | 9.4 | 10.7 | 11.5 |
| 기타 | 1.5 | 2.0 | 1.9 |
합계: 100
독일에서 1차 에너지로 가장 많이 소비되는 것은 석유이며, 천연가스가 그 뒤를 잇는다. 한편 2011년 이후 원자력에너지의 소비 비중이 눈에 띄게 감소하였는데, 이는 후쿠시마 원자력 발전소 사고에 의한 영향이다. 그리고 이를 대신하여 재생에너지의 소비 비중이 늘어가는 중이다.
독일의 에너지 소비 > 최종 에너지 소비

| 단위:% | 2010년 | 2011년 | 2012년 |
| --- | --- | --- | --- |
| 석탄 | 4.0 | 4.4 | 3.8 |
| 갈탄 | 1.0 | 1.1 | 1.0 |
| 석유 | 35.9 | 36.2 | 36.2 |
| 가스 | 26.2 | 25.1 | 25.8 |
| 전기 | 20.4 | 21.1 | 20.8 |
| 난방 | 5.1 | 4.7 | 4.9 |
| 기타 | 7.4 | 7.4 | 7.6 |
최종 에너지로서 소비되는 에너지원으로 역시 석유가 가장 많은 비중을 차지하고 있다.
최종적으로 소비되는 에너지는 산업, 교통, 가정, 상업•서비스의 네 가지 분야에 사용되는데 2012년 산업 분야에 2,599 PJ, 교통 분야에 2,571 PJ, 가정에서 사용 2,431 PJ, 상업•서비스 분야에 1,397 PJ의 최종 에너지가 소비되었다.
독일의 에너지 소비 > 산업별 에너지 소비

| 산업 분야 | 에너지 사용 총량(단위:TJ) |
| --- | --- |
화학 산업: 1,251,782
기초 금속 산업: 927,564
석유 제품 산업: 424,253
비금속 광물 제품 산업: 289,870
제지 관련 산업: 285,832
식품 산업: 197,618
석탄, 갈탄 채굴 산업: 123,319
자동차 산업: 113,000
목재 관련 산업: 98,653
가공 금속 관련 산업: 94,917
독일의 에너지 소비 > 전력 소비

2010년 독일에서 생산된 전력 중 손실된 전력과 발전 자체에 사용된 전력을 제외한 530 TWh의 전력은 다음과 같이 사용되었다.
|  | 산업 | 가정 | 상업, 서비스, 농업 | 교통 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 사용량 | 243 TWh | 141 TWh | 129.5TWh | 16.5TWh |
| 비율 | 46% | 27% | 24% | 3% |
독일의 전력 설비용량은 세계 6위의 수준이며 전력과 관련된 효율성이 높아지고 있는 만큼 독일의 전력사용은 앞으로 안정된 상태를 유지할 전망이다.
독일의 에너지 소비 > 환경에의 영향

일찍 산업화된 선진국으로서 독일은 세계에서 가장 이산화탄소를 많이 배출하는 국가들 중 하나다. 그러나 독일 정부에서는 환경문제의 심각성을 깨닫고 친환경 에너지를 장려하는 등 이산화탄소같은 온실가스의 배출을 줄이려는 노력을 계속하고 있다. 현재에는 교토의정서에서 제시된 감축 목표를 지키고 있으며 2010년에 잠시 이산화탄소의 배출이 증가하긴 했지만 대체로 배출이 감소되는 경향을 보여주며 2020년까지 더욱 배출량을 줄인다는 목표를 가지고 있다.
독일의 에너지회사

독일의 전력 산업에는 900개 정도의 전력 회사가 존재하며 대규모와 소규모 회사로 구별할 수 있다. 대규모 전력 회사로서는 E.ON, RWE, Vattenfall, EnBW사가 있으며 각 지역 별로 소규모 전력 배급회사가 존재한다. 이 4개의 회사 중에 Vattenfall은 스웨덴 회사이기 때문에 독일의 에너지회사에서는 다루지 않는다. 또한 에너지 생산에 있어서의 환경 문제의 중요성이 증대되면서 독일은 에너지 정책을 통해서 신재생에너지를 생산•보급하는 데에 정부가 나섰다. IEA 2007년 보고를 보면 2005년 전력 시장의 4.6%의 시장 점유율을 가진다.
독일의 에너지회사 > E.ON

독일 최대의 전력 회사인 E.ON은 독일 베스트팔렌에 위치하는 유럽 지주회사다. 30개가 넘는 나라들에서 2천 6백만 사람들이 E.ON의 전력을 이용하는 것으로 알려져 있다. 2000년 VEBA, VIAG를 인수•합병을 통해서 E.ON이 건설된 이후 영국, 미국, 스웨덴, 러시아 등지에 자회사를 만들었다. 2009년 E.ON과 RWE는 Horizon Nuclear Power라는 공동 벤처회사를 만듦으로써 영국에서 2025년까지 원자력 발전을 통해 6000MWe까지 원자력 용량을 늘리고자 했다. 하지만 2012년 3월 두 회사는 재정적 적자 문제를 들어 이 프로젝트에서 물러났다. E.ON이 정부에서 기존의 계획과 달리 모든 원전을 2022년까지 닫겠다는 결정을 내면서 회사를 재조정하기 위한 과정에 나서게 됐다. 이러한 과정 중 하나로 회사 유럽 바깥의 시장으로 회사의 활동들을 왕성하게 하고자 했다.
독일의 에너지회사 > RWE AG (Rheinisch-Westfulisches Elektrizitutswerk AG)

1898년 에센 시 정부는 전기 업체인 EAG사에 발전소 건립을 승인했고 이에 따라서 EAG와 협력업체들이 4월 RWE를 설립했다. RWE의 주요 사업으로는 독일과 유럽에 전기 공급, 가스 공급, 물과 폐수 처리, 폐기물과 재생 사업 등을 하고 있다. 설립 이후 1909년 자체적 가스공급 설비를 구축한 RWE는 1920년대 초반 석탄연료 발전소를 장기적으로 운영하기 위한 석탄 수급을 에센 시로부터 광산 3개를 인수받음으로써 보장받았다. 제 2차 세계대전 이후에는 연합군의 유럽 재건을 위한 발전시설 보수 사업으로 RWE의 발전 능력이 75%가량 복구되었다. 1952년까지 RWE는 연합군의 통제 아래 놓여 있었으며 1953년 런던 조약에서 패전국이었던 독일의 부채를 탕감하기로 연합국들이 결정하면서 RWE가 다시 활동을 재개할 수 있었다. 1976년 RWE는 대체에너지 개발에 박차를 가하게 되고 1979년까지 태양 에너지, 온수발전, 풍력발전에 집중했다. 2000년 이후는 에너지 교역과 새로운 에너지 기술에 집중해왔다. RWE는 2010년 유럽 내에서 2천만 명의 전기 고개, 1천만 명의 가스 고객을 보유하면서 독일 제 2위의 전기생산 업체로 성장했다. 하지만 RWE의 모회사는 2012년 이익이 28% 감소하는 등 부진을 보이며 2013년 3월부터 RWE는 구조조정 과정을 겪고 있다. 이의 일환으로 석유와 가스 사업 부문의 매각을 추진 중이며 공장이 이익이 감소함에 따라서 공장을 닫기 시작한 것으로 알려졌다.
독일의 에너지회사 > EnBW AG (Energie Baden-Württemberg AG)

EnBW는 1997년 1월 독일 카를스루에에서 설립된 회사로 2012년 기준으로 독일과 유럽의 최대 에너지 회사 중 하나다. 이들은 전력, 가스를 생산, 거래, 운송, 판매하는 것을 주요 사업으로 하며 최근에는 지속가능한 개발을 통해서 환경친화 에너지를 개발하는 데에 힘쓰고 있다. 하지만 독일 정부의 2022년까지 원전을 모두 닫겠다는 탈원전 정책으로 인해 E.ON과 RWE와 마찬가지로 새로운 전략을 세우고 원전을 닫아야 하는 상황을 맞게 되었다. 실제로 EnBW는 2013년 7월 4개의 기존의 원전을 닫는다고 선언했다. 또한 이사회에서는 바뀌는 전략들을 위해서 새로운 관리 모델을 선보이려 한다면서 E.ON과 RWE와 같이 구조를 재조정하는 것에 나섰다. 이들은 ‘two heartbeat’ 라는 새로운 모델을 설정해서 고객 친화, 또한 새로운 에너지를 위한 엔진 개발에 힘쓰겠다고 밝혔다.
독일의 에너지회사 > RAG AG (Rohöl-Aufsuchungs Aktiengesellschaft AG)

전신은 로르콜레Ruhrkohle AG로서 독일 최대의 석탄 채광 회사다. RAG AG는 1968년 11월 27일 석탄 채굴 업체들의 합병으로 설립되었으며 회사 본부는 루르 지방의 헤르네라는 도시에 위치해 있다. 주요 산업으로는 광산, 광산 개발, 무역, 화학 제품 및 플라스틱 생산, 원유 가공 등이다. 1969년 독일은 석탄산업 합리화 정책을 실행하기 위한 법과 제도를 마련하고자 했고 그 근거로서 대규모 민간석탄기업인 루르석탄주식회사(RAG)를 설립 및 지원했다. 이에 따라서 RAG는 정부의 보조금을 통해 보다 조직적이며 계획적인 석탄산업 합리화 사업을 수행할 수 있었다. RAG AG는 에너지 시장의 여건과 개별 탄광의 생산성 및 수익 전망을 감안해 노사 합의 하에 자율적으로 경제성 없는 탄광을 정비해왔다. 이후 독일 정부가 탄광사업에 대해서 정부 보조금을 2018년까지 단계적으로 폐지하기로 결정하면서 독일 내 모든 탄광은 폐쇄된다. 이에 따라서 기업공개를 결정한 RAG는 손실을 유발하는 광업 사업 부문을 분리하기로 결정했다. RAG는 기업공개를 통해 약 57억 유로의 자금을 조성할 것으로 예상했으며 이 자금을 광부들의 연금과 폐광 지역의 환경 정화를 위해 사용할 계획이라고 밝혔다.
독일의 에너지회사 > GASAG (Berliner Gaswerke Aktiengesellschaft)

GASAG는 서유럽에서 가장 큰 가스회사다. 이는 2055개의 공공 가스전등을 밝히기 위한 지방 자치 회사로서 1847년 건설되었으며 1890년까지 개인 스토브의 확산과 베를린의 가스수요가 늘어나면서 회사의 크기도 커졌다. 1937년 1월 베를린 시 도시가스회사가 GASAG로서 이름을 바꾸게 된다. 1948년 6월 26일 베를린 봉쇄로 인해서 서독으로 이어지는 가스 공급이 끊어지면서 1949년 3월 26일 서독지역에 도시가스 회사가 세워지고 이후 서독과 동독에서 각각 다른 발달을 보였다. 통일 이후 동독지역의 회사와 서독지역의 회사가 합병하면서 현재의 GASAG의 모습을 갖추게 되었다. 1994년부터 1998년까지 여러 단계를 걸쳐서 사기업화되었으며 1999년부터 2006년까지 GASAG는 다양한 보조금을 받으며 다양한 에너지 공급 사업에 동참해 발전을 거듭해왔다.
독일의 에너지회사 > Solon SE

Solon은 1996년 베를린에 설립되어 독일 주식시장에 태양광기업 가운데 첫 상장된 유럽 태양광산업 대표기업이다. Solon은 유럽의 대표 솔라모듈그룹 중 하나로 독일, 오스트리아, 이탈리아, 프랑스, 미국시장에 주로 공급을 해왔다. 하지만 독일 대표 솔라모듈기업 솔론은 중국산 저가 솔라모듈에 경쟁력을 잃게 되면서 결국 수익 악화로 2011년 12월 지급불능 소송수속을 시작했고 파산보호신청을 하게 되었다.