stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
존 브라운
생애 > 죽음, 그리고

12월 2일 아침, 브라운은 다음과 같이 썼다.
그는 자신의 성서를 읽고, 유언을 포함한 마지막 편지를 아내에게 썼다. 오전 11시 정각, 브라운은 군 감옥에서 호송되어 나왔다. 몇 블록 떨어진 작은 풀밭에 교수대가 서 있었으며, 옆으로 2천 명의 군인들이 무리를 짓고 있었다. 군인들 사이에는 장차 남부맹방의 장군이 되는 스톤월 잭슨과, 굳이 처형을 보고 싶어서 군복을 빌려 입고 나온 존 윌크스 부스가 있었다. 시인 월트 휘트먼은 〈유성의 해〉에서 이 처형을 묘사했다.
보안관과 그 조수들이 브라운과 동행했지만, 브라운이 노예 제도에 찬성하는 성직자 따위는 필요없다며 거부했기 때문에 목사는 동행하지 않았다. 당시 근교 지역은 사실상의 집단 광기 상태에 빠져 있었고, 기자를 비롯한 북부인들은 일찌감치 쫓겨나 버렸다. 때문에 만약 노예 제도에 반대하는 성직자가 있어서 브라운을 방문하려 한다 했더라도, 그 안전을 보장할 수 없었을 것이다. 브라운은 감옥에서고 교수대에서고 종교적 의식을 행하지 않겠다고 선언했다. 존 브라운은 오전 11시 15분에 목이 매달렸으며, 11시 50분에 사망이 확인되었다. 시체는 올가미에 목이 졸린 그대로 목제 관에 들어갔다. 그 뒤 관짝을 실은 기차가 버지니아에서 브라운 가족이 사는 뉴욕을 향해 출발했다. 북부에서는 상당한 규모의 기념 운동이 행해졌다. 교회 종이 울렸으며, 조포(弔砲)가 쏘아졌다. 랄프 왈도 에머슨과 헨리 데이비드 소로우 등 유명한 작가들이 동참하여 브라운을 기렸다.
존 브라운은 뉴욕주 레이크플래시드 교외 노스엘바의 존 브라운 농장에 묻혔다. 농장과 무덤은 Old Military Road 근처에 위치해 있다. 브라운의 곁에는 두 아들 올리버 브라운 보관됨 2013-04-13 - 웨이백 머신 과 왓슨 브라운 보관됨 2013-04-13 - 웨이백 머신 도 묻혀 있다.
생애 > 죽음, 그리고 > 상원 조사위원회

1859년, 미합중국 상원은 하퍼즈페리 습격 자체 및 브라운 일당에게 무기, 탄약, 자금을 지원한 민간인이 있는지 여부를 조사하기 위한 양당 위원회를 결성했다. 민주당 측에서는 공화당이 사건에 연루되었음을 입증하려고 했고. 공화당 측에서는 자신들이 브라운과 그의 행동과 무관함을 피력했다.
상원 위원회는 32명의 증인에게서 증언을 채록했다. 위원장 제임스 M. 메이슨이 작성한 보고서는 1860년 6월에 출판되었는데, 메이슨은 버지니아주 출신의 노예 제도 옹호파 정치인이었다. 보고서는 사건 공모의 직접적 증거는 찾을 수 없다고 써 놓았지만, 습격이 공화당의 정책에 원인이 있다고 은연중에 암시하고 있다. 공화당 소속의 위원 두 명이 반대 의견서를 제출했지만, 이것 역시 브라운의 행위의 본질을 명확히 밝히기보다는 북부에 대한 비난을 회피하는 데 더 신경을 쓰고 있다. 에이브러햄 링컨 역시 습격 사건과의 일체의 연관성을 부정했다. 링컨은 브라운을 “미친 놈”이라고 불렀다.
조사 분위기는 상하원 양원 모두 긴장이 팽팽했다. 어느 상원의원은 아내에게 편지쓰기를, “양측 의원들이 거의 치명적인 무기로 무장한 듯 하며, 그 지지자들은 참관석에 무장을 하고 앉아 있”다고 묘사하였다. 가열찬 모욕이 몇 번 오간 뒤, 미시시피 지역구 의원이 펜실베이니아 지역구 의원 새디어스 스티븐스를 보위 나이프로 피습했으나, 스티븐스의 지지자들이 막아 싸움은 저지되었다.
상원 위원회는 폭력 사태를 부추길 것을 우려하여, 브라운의 후원자로 지목된 새뮤얼 하우와 조지 스티언스에게 매우 조심스럽게 질문했다. 후일 하우와 스티언스는 회고하기를 자신들이 연루되지 않았음을 정직하게 밝힐 수 있는 분위기에서 질의가 진행되었다고 밝혔다. 미국 내전사학자 제임스 맥피어슨은 “그러나 역사학자가 그들의 증언을 살펴보면, 그들이 수많은 거짓말을 했다는 것을 확신할 수 있다”고 언급했다.
생애 > 죽음, 그리고 > 조병창 습격의 여파

일반적으로, 하퍼즈페리 습격은 미국 내전으로 향하는 단초 중 하나가 되었다고 인식되고 있다. 처음에 수백 명의 노예 제도 폐지론자들이 연루되었다는 소식을 들었던 남부의 노예농장주들은 실제 규모가 크지 않은 데 안심했다. 하지만 이내 그들은 또다른 노예 제도 폐지론자가 브라운을 모방하여 노예 반란을 일으키려 하지 않을지 공포에 떨게 되었다. 때문에 남부는 노후한 민병대 체계를 재조직하게 되었다. 1861년쯤 완전히 자리를 잡은 민병대는 이후 남부맹방 군대에 편입됨으로써, 남부가 전쟁을 대비하기 용이하게 되었다.
남부의 민주당원들은 브라운의 습격이 노예 제도 폐지론자들과 연루된 공화당의 정책 기조로 인한 불가피한 사건이라고 비난했다. 공화당의 정치적 반응 및 논평은 다가오던 1860년 11월 선거를 고려하여 철저히 존 브라운과 거리룰 두고자 하였으며, 습격 사건을 규탄하고 브라운을 미친 광신자라고 매도하였다. 이렇듯 브라운의 습격은 정국을 양극화시키게 되었다.
북부의 많은 노예 제도 폐지론자들은 브라운을 국가의 죄악을 짊어지고 희생한 순교자라고 보았다. 습격 직후 윌리엄 로이드 게리슨은 《레버레이터》 칼럼에서 브라운의 습격을 “의도는 좋았으나 애석하게도 잘못 이끌어”졌으며 “그 진취성은 이와 같이 거칠고 헛되었다”라고 평했다. 하지만 게리슨은 남부고 북부고 브라운을 폄하하려는 신문들에 맞서 브라운을 변호했으며, 미국 독립 혁명의 정신을 따르는 자라면 브라운의 습격을 지속적으로 반대하지는 못할 것이라고 주장했다. 게리슨은 브라운이 교수형을 당하던 당일 보스턴에서 연설하면서 이 요지를 반복했으며, “언제 시작될지는 알 수 없지만, 모든 노예 반란이 성공하기를 기원하지 않을 수 없다”는 말을 덧붙였다.
1859년 12월 22일, 존 그린리프 휘티어가 브라운을 찬양하는 시 〈오사와토미의 브라운〉을 발표했다.
내전 종전 후, 흑인 지도자 프레더릭 더글러스는 다음과 같이 썼다. “내 인종으로 인한 그의 열성은 나의 그것보다도 훨씬 더 위대하였다. 나의 가느다란 빛살과 비교했을 때, 그는 불타는 태양과 같았다. 나의 신념은 시대에 속박되어 있었지만, 그는 끝없는 영원의 해안가까지 뻗어나갔다. 나는 노예들을 위해 살았지만, 그는 노예들을 위해 죽었다.”
같이 보기

남북 전쟁의 원인
공화당 급진파
배틀필드 2

| 배틀필드 2  |
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개발사: 디지털 일루션 CE
배급사: 일렉트로닉 아츠
디자이너: 트라우마 스튜디어스
시리즈: 배틀필드 시리즈
엔진: 리프렉터 2
플랫폼: 마이크로소프트 윈도우
출시일:  2005년 6월 21일   2005년 6월 22일   2005년 6월 24일   2005년 6월 28일
장르: 1인칭 슈팅 게임
모드: 싱글플레이, 멀티플레이(컨커러, Co-op)
원작: 배틀필드 1942의 모드 “데저드 컴뱃”
버전: 1.50
언어: 독일어, 영어, 일본어, 스웨덴어, 스페인어, 이탈리아어, 중국어, 태국어, 폴란드어, 프랑스어, 한국어
미디어: CD 3장 또는 DVD 1장
시스템 사양: 듀얼코어 CPU 1.7Ghz, 시스템 램 1GB, 셰이더 2.0을 지원하는 비디오 램 256MB 그래픽 카드, EAX를 지원하는 사운드카드, ADSL급 브로드밴드 이상
웹사이트: 배틀필드 2
배틀필드 2(Battlefield 2)는 디지털 일루션 CE에서 제작하고 일렉트로닉 아츠에서 배급하는 온라인 1인칭 슈팅 게임으로, 이 게임의 개발을 위해 디지털 일루션 DC는 배틀필드 1942의 모드 "데저트 컴벳"의 개발사인 트라우마 스튜디어스를 연구개발팀으로서 인수하였다.
2005년 6월 말에 발매한 배틀필드 시리즈의 세 번째 작품으로, 실제 전쟁 역사를 바탕으로 제작된 배틀필드 1942와 배틀필드 베트남과는 달리, 미국 해병대가 중국 인민해방군, 가상의 군사 조직인 중동연합(Middle East Coalition)과 전쟁을 벌인다는 가상의 설정을 주제로 하고 있다. 게임은 주로 미국 해병대가 침공하고 중국 인민해방군, 중동연합이 이에 맞서 싸우는 입장에서 시작한다.
게임의 개발을 마친 뒤, 트라우마 스튜디어스는 전 세계에 지역 스튜디오의 수가 너무 많아 정리한다는 이유로 디지털 일루션 DC에 의해 폐쇄되었다.
게임 방식

정식 방식으로는 컨퀘스트(Conquest), 코옵(Co-Op, Cooperative)가 있다. 컨퀘스트는 모든 방법을 동원하여 상대방의 거점을 점령, 잔존 병력수(tickets)를 빠르게 소멸하게 만든 다음, 마침내는 바닥 내도록 하여 승리를 얻어내는 방식이다. 공식적으로 순위를 매길 수 있는 게임 방식이다.
코옵은 사람과 봇의 전투이다.
이것은 싱글 플레이의 온라인 방식으로서 정식 랭킹 게임 모드가 아니다.
점수 취득은 협동 플레이를 하도록 유도하게끔 설정되어 있다.
단순히 적을 사살하여 점수를 얻는 기본 점수와 사살, 점령 등으로 아군을 도와 주어서 얻는 어시스트 점수로 나뉜다.
게임 방식 > 병과

배틀필드 2의 병과는 총 7개로 특수부대원, 저격수, 소총수, 보급병, 공병, 의무병, 대전차병으로 구성되어있고 각각의 특징이 있다.
게임 방식 > 차량

배틀필드 2에서의 차량 종류는 전차, 장갑차, 수송용 차량 등이 있고 공중에서는 전투기, 헬리콥터가 있다.
특징 > 커모 로즈

커모 로즈란 몇 가지 대사가 녹음된 것으로 팀이나 분대에게 빠르게 메시지를 보낼 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어 적 탐지나 의무병 호출, 분대장이 명령을 내릴때 커모 로즈를 사용한다.
특징 > 분대

분대는 군사의 규모 중에서 가장 작은 집단이다. 배틀필드2에서는 이 가장 작은 집단만으로도 손발이 얼마나 맞아떨어지냐에 따라 게임의 판도를 뒤집을 수 있다. 예를 든다면, 적의 눈을 피해 다른 지역을 동시 다발적으로 확보하여 상대편의 타켓의 소모속도에 가속도를 붙일 수 있다. 다른 경우로는 반대로 밀리면서 획득한 지역을 모두 빼앗겨 스폰을 할 수 없을 때가 있다. 그러한 상황에서 분대에 들어가 있는 분대원들은 분대장이 심각한 부상 상태에 빠지지 않고 살아있을 경우, 계속하여 그 근처에서 리스폰하여 지역 탈환에 나서 역전을 노릴 수도 있으므로, 분대장의 보호는 매우 중요하다. 더불어 사령관에게 직접적으로 보급, 포격, UAV 요청을 할 수 있다. 특정 플레이어를 초대함으로써 클랜에 소속된 플레이어들만의 분대를 생성할 수도 있다.
특징 > 사령관

지휘관은 전술적으로 아군을 통솔하여 승리로 이끌어야 하는 책임감이 무거운 자리이다. 자주포로 진격을 늦추거나 막대한 손실을 입히고, 인공 위성과 MQ-1 프레데터 UAV를 이용하여 적의 위치를 탐색하거나, 보급품 또는 차량을 투하할 수 있다. (운이 없으면 깔려 죽을 수 있다.) 지휘관으로 임명되어도 구분되는 것은 아니며, 이름표에 별이 붙을 뿐이므로 적의 입장에서는 쉽게 구별하기 어렵다. 지휘관직에 지원하여 임명되는 것은 계급이 높을수록 유리하며, 수락되면 지휘관 모드를 사용할 수 있다. 반대로 임명된 지휘관이 아무것도 하지 않거나 아군을 불리한 상황에 놓이게 할 경우, 투표를 통해 해임시킬 수 있다.
특징 > 랭킹 및 아이템 획득

게임 안에서 조건에 따라 훈장, 기장, 약장을 획득하게 된다. 간단히 딸 수 있는 것부터 많은 시간을 들어야만 딸 수 있는 것까지 가지각색이며, 획득의 결과에 따라 해당 플레이어의 실력을 간접적으로 보여주는 것이라 볼 수 있다. 그리고 화기는 계급이 오름에 따라 기념하는 것으로, 잠긴 추가 무기를 풀 수 있는 계급은 상병(Lance Corpral)부터이다. 배틀필드2: 스페셜포스에서만 풀 수 있는 무기도 있는데, 이 모든 것은 정식 랭킹 서버에서만 할 수 있다. 자신의 전적은 전투 본부(BFHQ)나 B.F.2.S 보관됨 2021-09-10 - 웨이백 머신에서 확인할 수 있다.
특징 > 맵

배틀필드2에는 총 14개의 맵이 있으며, 모두 미국 해병대(USMC)측이 공격, 중동연합군(MEC)과 인민해방군(PLA)는 방어하는 형태이다. Wake Island 2007 맵 외에는 크기에 따라 16인용(소형), 32인용(중형), 64인용(대형)으로 나뉜다. 맵의 크기에 따라 진지의 개수, 등장하는 차량의 개수가 달라진다.
| 배틀필드 2 | 스페셜 포스 | 유로 포스 |
| --- | --- | --- |
|  Dalian Plant  Daqing Oilfields  Dragon Valley  FuShe Pass  Gulf of Oman  Highway Tampa  Kubra Dam  Mashtuur City  Operation Clean Sweep  Operation Blue Pearl  Road to Jalalabad  Sharqi Peninsula  Songhua Stalemate  Strike at Karkand  Wake Island 2007  Zatar Wetlands |  Devil's Perch  Ghost Town  Iron Gator  Leviathan  Mass Destruction  Night Flight  Surge  Warlord |  Great Wall  Operation Smoke Screen  Taraba Quarry |
|  Dalian Plant  Daqing Oilfields  Dragon Valley  FuShe Pass  Gulf of Oman  Highway Tampa  Kubra Dam  Mashtuur City  Operation Clean Sweep  Operation Blue Pearl  Road to Jalalabad  Sharqi Peninsula  Songhua Stalemate  Strike at Karkand  Wake Island 2007  Zatar Wetlands |  Devil's Perch  Ghost Town  Iron Gator  Leviathan  Mass Destruction  Night Flight  Surge  Warlord | 아머드 퓨리 |
|  Dalian Plant  Daqing Oilfields  Dragon Valley  FuShe Pass  Gulf of Oman  Highway Tampa  Kubra Dam  Mashtuur City  Operation Clean Sweep  Operation Blue Pearl  Road to Jalalabad  Sharqi Peninsula  Songhua Stalemate  Strike at Karkand  Wake Island 2007  Zatar Wetlands |  Devil's Perch  Ghost Town  Iron Gator  Leviathan  Mass Destruction  Night Flight  Surge  Warlord |  Midnight Sun  Operation Harvest  Operation Road Rage |
확장팩 > 스페셜 포스

미국 - 네이비 씰
영국 - SAS
러시아 - 스페츠나츠
중동 연합군 - 특수 부대
무장 투쟁군
반란군
부스터팩

부스터팩은 일정 금액을 지불하고 제공받는 선불 코드를 입력하여 인증되면, 온라인 상에서 내려받아 파일을 게임에 추가하는 일종의 애드온(Add-on) 방식의 확장팩이다. 공개된 부스팩은 유로 포스와 아머드 퓨리가 있으며, 새로운 맵과 새로운 진영인 유럽 연합군과 이들을 위한 무기, 탑승 가능한 장비들이 추가되었다.
부스터팩은 2009년 9월 1일 공개된 1.50 패치에 포함되면서 공식적으로 무료로 제공되었다.
부스터팩 > 유로 포스

유로 포스(Euro Force)는 첫 부스터 팩으로 2006년 3월 16일에 발매되었다. 3개의 맵(GreatWar II , Operation Smoke, Taraba Quarry)과 유럽 연합군을 위한 새로운 7가지 무기(베넬리 M4, FAMAS, P90, HK21, HK53A3, L96A1, L85A2)가 추가되었다.
같이 보기

워록
배틀필드 온라인
팟빵

팟빵(영어: Podbbang)은 대한민국의 (주)팟빵에서 운영하는 팟캐스트 사이트이다.
개요

팟빵은 나는 꼼수다가 한참 인기를 끌던 2012년 3월 5일에 서비스를 오픈하였으며, 2013년 4월 안드로이드 및 아이폰용 앱으로도 개발되어 출시되었다. 애플 사용자 중심으로 시작되었던 팟캐스트를 안드로이드 사용자도 쉽게 청취가 가능하도록 팟캐스트의 RSS를 수집하여 제공하고 있으며, OS 플랫폼에 관계없이 웹, 모바일 웹, 앱으로 서비스를 제공하고 있다.
2016년 12월 센트럴투자파트너스로부터 10억원의 투자를 유치했다고 밝혔다.
2016년 12월부터 유효청취기반 오디오광고 기술을 도입했다. 청취자들의 광고유효청취의 집계가 가능한 기술로 기존의 전파라디오광고보다 진일보한 광고전파기술이다.
2016년 박근혜-최순실 국정농단 사건과 맞물려 기존 공중파 방송국들이 팟빵/팟캐스트에도 시사라디오방송들을 업로드하여 서비스하기 시작했다
2017년 3월부터 실시간 라이브 스트리밍 서비스를 제공한다고 밝혔다
팟캐스트 순위

팟빵의 팟캐스트 순위는 아이튠즈의 200위권 순위와 함께 팟캐스트의 인기도를 측정할 수 있는 지표이다. 팟빵은 팟캐스트의 청취율에 따라 1000위 까지의 순위를 실시간으로 제공하고 있다. 팟빵의 팟캐스트 순위는 최근의 다운로드 수, 별점, 좋아요 점수등을 복합적으로 환산하여 순위를 산정하는 것으로 알려져 있다. 아이튠즈의 순위는 단기간내의 청취 증가율을 비중있게 평가하여 순간 급상승 팟캐스트가 높은 순위를 차지하지만, 팟빵의 순위는 기간내의 절대 다운로드수를 가장 높게 평가한다.
행사

팟빵은 팟캐스트와 관련된 다양한 행사를 개최하거나 후원하고 있다.
행사 > 컨퍼런스 "나는 미디어다"

행사명: 팟캐스트를 통해 바라본 미디어 혁명
일 시: 2012년 5월 18일 (금) 10:00 - 17:30
장 소: 삼성 코엑스 그랜드볼륨 103호
주 최: (주)태그스토리
진행표
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| 10:00 - 10:30 | 당신이 미디어다! 팟캐스트 스타트를 위한 조언 | MBC 김민식 PD |
| 10:35 - 11:25 | 올드(old)와 뉴(new)의 만남 | 오마이뉴스 오연호 대표 |
| 11:30 - 12:20 | 나꼼수 이렇게 만들어졌다! | 나는 꼼수다 진행자 김용민 |
| 13:30 - 14:10 | 독자를 사로잡는 매력적인 팟캐스트 만들기 | 팟캐스트 운영자 김지선 |
| 14:15 - 14:55 | 소셜미디어 시대에 떠오른 홍보채널, 팟캐스트 | KPR 김종래 이사 |
| 15:00 - 15:40 | 도서관, 팟캐스트로 스토리텔링 하다 | 성남시설관리공단 김효숙박사 |
| 15:45 - 16:25 | 기업 홍보를 위한 팟캐스트 운영 전략 | 팟빵 김동희 실장 |
| 16:30 - 17:10 | 교육의 새로운 미래를 제시하는 팟캐스트 | 증산고 안태일 선생님 |
행사 > 한국 팟캐스트 1인 미디어 연합 발족식

1인 미디어 연합은 순수 민간단체로 팟캐스트 인프라 확충 지원 등 정부차원의 정책을 이끌어 내고 SNS 시대 새로운 국민참여형 대안매체로 자리 잡기 위해 위해 출범되었다.
행사명: 한국 팟캐스트 1인 미디어 연합 발족식
일 시: 2012년 10월 30일
장 소: 홍대 팟빵센터
참가자: 민주당 대선 후보 문재인 및 30여 팟캐스트 운영자.
팟빵 오리지널

팟빵에서 직접 제작하여 운영하는 팟캐스트들로 코미디를 다루는 슈가컨텐츠와 문학, 예술, 도서를 다루는 지식컨텐츠로 나뉘어 있다.
팟빵 오리지널 > [지식]요조, 김관의 이게 뭐라고...

애플 아이튠즈에서 뽑은 2016년을 빛낸 최고작중에 하나로 선정된 팟빵 오리지널의 지식컨텐츠중 하나.
가수 요조와, 김관 기자 두명이 진행하는 도서 관련 팟캐스트이며 방송인 김제동씨가 최초로 게스트 출연한 팟캐스트 방송이다.
팟빵 오리지널 > [지식]프로파일러 배상훈의 CRIME

경찰청 1기 '프로파일러'이자 서울디지털대학교 경찰학과 배상훈 교수가 심층적으로 풀어내는 대한민국 사회의 다양한 범죄이야기
시즌2부터 팟빵소속의 김PD가 합류하여 현재의 포맷을 유지하고 있다.
팟빵 오리지널 > [슈가]정선희, 문천식의 행복하십SHOW

개그우먼 정선희씨와, 개그맨 문천식씨가 함께 진행하는 코미디 팟캐스트. 주로 사연을 읽고 피드백을 하는 식으로 진행된다.
팟빵 오리지널 > [슈가]김영희&홍현희&루루 육성사이다

개그우먼 김영희씨와 홍현희씨, 신기루씨가 진행하는 코미디 팟캐스트. 연애에 관련된 사연들을 위주로 다룬다.
라이브 방송

팟빵은 인터넷 생방송 기술을 지원하고 팟빵을 통해서 청취가 가능한 생방송 플랫폼을 제공하고 있다.
라이브 방송 > 18대 대통령 선거 생방송 "국민이 바꾼다"

2012년 12월 19일 제 18대 대선일 딴지라디오의 나는 꼼수다와 인터넷 생방송 공동 진행하였다. 오전 6시부터 오후 7시까지 13시간을 총 6부작으로 생중계하였다.
라이브 방송 > 국민TV 라디오

2013년 4월 1일 개국한 미디어협동조합 국민TV의 라디오 생방송을 공동으로 진행하고 있다.
라이브 방송 > 그외 라디오

2013년 8월부터 소출력FM방송(마포공동체라디오, 관악공동체라디오, 성서공동체FM, 영주FM, 광주시민방송), 경기방송, 경인방송, 생명방송 life-tv 라디오에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다.
라이브 방송 > 팟빵TV

2014년 5월부터 유튜브를 이용한 라이브방송인 팟빵TV를 시작했다. 팟빵TV는 팟캐스트 라이브 방송, 출판 강연등의 현장을 라이브로 중계하는 서비스이다.
라이브 방송 > 탄핵릴레이

더불어민주당의 [탄핵릴레이] - 탄핵버스터라는 이름으로 박근혜대통령의 탄핵안표결 4일전인 2016년 12월 5일부터 진행했으며 더불어민주당의 원내 국회의원들과 지자체단체장과 기타 원로당원들이 1시간씩 릴레이로 연설을 하는 방식으로 진행이 되었다. 처음에는 탄핵버스터라는 이름으로 시작하였으나 버스터라는 단어가 막는다라는 의미를 가진다는 의견들이 당내에서 제기되어 탄핵릴레이라는 이름으로 바뀌었다.
추미애 더불어민주당 대표가 첫번째 순서로 마지막 순서에는 안민석의원이 박근혜정부를 규탄하는 연설로 이어서 했으며 현장에 대기하고
있던 우상호 원내대표에게 바톤을 넘겨 우상호 원내대표가 10분정도의 마무리연설로 100시간의 릴레이연설을 마쳤다.
라이브 방송 > 노유진의 정치카페 라이브 [반갑다 노유진]

박근혜 대통령의 탄핵안 표결 전날인 2016년 12월 8일 저녁 8시부터 진행되었던 노유진의 정치카페 라이브방송을 오디오방송으로는 팟빵이 단독으로 중계하였다.
노유진의 정치카페 원년멤버인 노회찬, 유시민, 진중권이 직접 참여하였다
라이브 방송 > 김용민 브리핑 탄핵 라이브

박근혜 대통령의 탄핵안 표결 당일인 2016년 12월 9일 KBS본관앞에서 진행되었던 시사평론가 김용민씨가 진행하는 김용민브리핑의 라이브방송을 팟빵이 단독으로 중계하였다.
라이브 방송 > 표창원, 진선미, 김광진의 톡투유

2016년 12월 22일 국회의사당 의원회관에서 열린 토크콘서트. 영상은 페이스북라이브로 중계, 오디오는 팟빵이 중계하였다.
직썰

"데일리팟"이라는 이름으로 2013년 8월부터 팟빵에서 뉴스 콘텐츠를 제공하기 시작했다.
2014년 3월 "데일리팟"을 "팟빵직썰"로 개편하고 페이스북 기반의 뉴스 웹진 서비스로 발전하였다.
현재는 직썰이라는 이름으로 서비스중이다. https://web.archive.org/web/20161212222728/http://www.ziksir.com/ziksir
팟캐스트 녹음 스튜디오 운영

팟빵은 팟캐스트 운영자에게 저렴한 비용의 녹음 환경을 제공하기 위해 팟캐스트 녹음용 스튜디오를 운영하고 있다.
2012년 12월 홍대 팟빵센터에서 개관된 스튜디오는 2013년 6월 가산동으로 확대 이전하여 운영중이다. 스튜디오 사용 비용은 동시에 4명이 녹음이 가능한 A,B,C,D룸은 시간당 10,000원(토:15,000원)이며 컨덴서마이크4개가 있는 E룸은 시간당 15,000원(토:20,000원), 동시에 8명이 녹음이 가능한 Z룸은 시간당 30,000원(토:40,000원)이다.
팟캐스트 교육

팟빵은 매월 1회 상수동 메이크샵. 플레이에서 팟캐스트 입문자를 위한 교육을 실시한다. 팟캐스트의 기획, 녹음, 편집, 등록까지 실습을 통해 팟캐스트 제작과정에 대한 교육을 받을 수 있다.
"크라임", "요조,김관의 이게뭐라고", "정선희,문천식의 행복하십SHOW"등의 팟빵 오리지널 컨텐츠들을 만들어내는 팟빵소속PD들이 직접 강의를 하는 것으로 알려져 있다.
앙골라 민족해방전선

앙골라 민족해방전선(포르투갈어: Frente Nacional de Libertação de Angola, FNLA)은 앙골라의 기독교 민주주의 우익 정당이며 과거 반군단체였다. 1956년 콩고족을 중심으로 콩고 왕국의 부흥을 목적으로 결성된 앙골라 북부 인민 동맹(UPNA)이 전신이며, 앙골라 내전 당시 앙골라 완전 독립 민족 동맹(UNITA)과 미국, 남아프리카 공화국, 중화인민공화국을 비롯한 앙골라의 우익 반군을 지원하는 국가들의 지원을 받으면서 앙골라 인민 해방 운동(MALA)과 소련군에 맞써 싸웠다.
앙골라 독립 후도 MPLP와 맞써 싸우기 위한 FNLA, UNITA 연합 사이의 내전은 계속되었지만, MPLA 정부는 북부에 지반을 가진 FNLA 및 카빈다 영토 해방 전선(FLEC)를 적극적으로 공격하는 한편 FNLA와 FLEC의 후견인이었다. 1978년 자이르의 모부투 세세 세코 정권이 FNLA와 FLEC을 지원했고 1979년 프랑스가 앙골라와의 국교를 정상화하면서 후원자를 잃은 FNLA의 세력은 크게 감소했다. 1990년대부터 무력 투쟁을 포기하고 정당 활동 노선으로 돌아서면서 FNLA도 합법적인 정치 노선을 걷게 된다.
같이 보기

앙골라 내전
데이크스트라 알고리즘

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a와 b 사이의 최단 경로를 찾는 데이크스트라의 알고리즘이다. 가장 낮은 값을 가진 방문하지 않은 꼭짓점을 선택하고, 방문하지 않은 각 인접 노드와의 거리를 계산하고, 작을 경우 인접 거리를 업데이트한다. 이 그림에서는 꼭짓점에 도착하면 빨간색으로 표시했다.
분류: 탐색 알고리즘
자료 구조: 그래프
최악 시간복잡도:  O(|E|+|V|\log |V|)
컴퓨터 과학에서 데이크스트라 알고리즘(영어: Dijkstra algorithm) 또는 다익스트라 알고리즘은 도로 교통망 같은 곳에서 나타날 수 있는 그래프에서 꼭짓점 간의 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 컴퓨터 과학자 에츠허르 데이크스트라가 1956년에 고안했으며 삼 년 뒤에 발표했다.
이 알고리즘은 변형이 많다. 데이크스트라의 원래 알고리즘은 두 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이지만, 더 일반적인 변형은 한 꼭짓점을 "소스" 꼭짓점으로 고정하고 그래프의 다른 모든 꼭짓점까지의 최단경로를 찾는 알고리즘으로 최단 경로 트리를 만드는 것이다.
그래프에서 주어진 소스 꼭짓점에 대해서, 데이크스트라 알고리즘은 그 노드와 다른 모든 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는다.:196–206 이 알고리즘은 어떤 한 꼭짓점에서 다른 한 도착점까지 가는 경로를 찾을 때, 그 도착점까지 가는 가장 짧은 경로가 결정되면 멈추는 식으로 사용할 수 있다. 예컨대 어떤 그래프에서, 꼭짓점들이 각각 도시를 나타내고, 변들이 도시 사이를 연결하는 도로의 길이를 나타낸다면, 데이크스트라 알고리즘을 통하여 두 도시 사이의 최단 경로를 찾을 수 있다. 따라서 최단 경로 알고리즘은 네트워크 라우팅 프로토콜에서 널리 이용되며, 특히 IS-IS (Intermediate System to Intermediate System)와 OSPF(Open Shortest Path First)에서 주로 사용된다. 또한 데이크스트라 알고리즘은 존슨 알고리즘 같은 알고리즘의 서브루틴으로 채택되었다.
데이크스트라의 원래 알고리즘은 우선순위 큐를 사용하지 않았기 때문에 시간 복잡도가  O(|V|^{2}) ( |V|는 꼭짓점의 개수이다)이다. 이 알고리즘의 개념은 Leyzorek 등. 1957에서도 사용된다. 최소 우선 큐에 기반한 알고리즘은 피보나치 힙으로 수행되며 시간복잡도는 Fredman & Tarjan 1984 괄호 없는 하버드 인용 error: 대상 없음: CITEREFFredmanTarjan1984 (help) 때문에  O(|E|+|V|\log |V|) ( |E|는 변의 개수이다)이다. 이 알고리즘은 알려진 제한 없는 음이 아닌 가중치를 가지는 무작위 유향 그래프에서의 단일 소스 최단 경로 알고리즘 중 점근적으로 가장 빠른 알고리즘이다. 하지만, 특별한 경우(제한이 있는 정수 가중치나 유향 비순환 그래프 등의 경우)에는 다른 § 세분화된 변형으로 개선할 수 있다.
어떤 분야, 특히 인공 지능 분야에서, 데이크스트라 알고리즘이나 그 변형은 균일 비용 탐색으로 알려져 있으며 최상 우선 탐색의 일반적인 아이디어의 예시로 공식화되어있다.
역사

로테르담에서 흐로닝언까지, 일반적으로 한 도시에서 다른 도시로 가는 가장 짧은 길은 무엇일까요? 이것은 제가 이십 분 동안 생각해낸 최단 거리를 찾는 알고리즘입니다. 어느 날 아침에 저는 제 약혼녀와 암스테르담에서 쇼핑을 하고 있었고, 지쳤었기 때문에 카페 테라스에 앉아서 커피를 마시면서 그 문제에 대해서 생각하다가 최단 거리를 찾는 알고리즘을 고안했습니다. 제가 말했듯이, 이것은 이십 분 짜리 발명품입니다. 사실, 이 알고리즘은 삼 년 뒤인 1959년에 발표했습니다. 그 간행물을 여전히 읽을 수 있습니다. 사실은 꽤 괜찮습니다. 이것이 괜찮은 이유 중 하나는 제가 이 알고리즘을 고안할 때 연필과 종이 없이 고안했다는 것입니다. 제가 나중에 알게 된 바로는 연필과 종이 없이 고안하는 것의 좋은 점은 고안 할 때 피할 수 있는 복잡성을 피하도록 거의 강요되기 때문이라고 합니다. 갑자기 그 알고리즘이 나타남이 저를 놀랍게 했으며 제 명성의 초석이 되었습니다.
데이크스트라는 1956년에 네덜란드 국립 수학 정보과학 연구소에서 새로운 컴퓨터 ARMAC의 수용력을 입증하는 프로그래머로 일할 때 최단 경로 문제에 대해서 생각했다. 이제 해야 할 일은 컴퓨터를 다루지 않는 사람들도 이해할 수 있도록 문제와 (컴퓨터가 만들어낸)해법을 둘 다 선택하는 것이었다. 그는 최단 거리 알고리즘을 고안하고, 이후 ARMAC에서 약간 단순화된 네덜란드 도시 64개(도시의 숫자를 표시하기 위해서 6 비트만 필요하도록 64를 선정했다)의 교통 지도에 대해서 수행했다. 일 년 뒤, 데이크스트라는 기관의 다음 컴퓨터를 작업하던 하드웨어 엔지니어들의 문제를 직면했다: 기계의 후면 패널에 있는 핀을 연결할 때 필요한 전선의 개수를 최소화하는 것이다. 그 해법으로, 프림 최소 신장 트리 알고리즘으로 알려진 알고리즘을 재발견 했다(이전에는 Jarník에 의해 알려져 있었고, 또한 프림에 의해 재발견 되었었다). 데이크스트라는 이 알고리즘을 프림이 발표한 지 2년 뒤이고 Jarník이 발표한 지 29년 뒤인 1959년에 발표했다.
알고리즘

시작할 꼭짓점은 초기점으로, 꼭짓점 Y의 거리를 초기점에서 Y까지의 거리로 정의한다. 데이크스트라 알고리즘은 초기 거리 값을 부여하고, 단계를 거듭하며 개선시킬 것이며, 이 개선시키는 것을 간선 완화(edge relaxation)이라고 한다.
모든 꼭짓점을 미방문 상태로 표시한다. 미방문 집합이라는 모든 미방문 꼭짓점의 집합을 만든다.
모든 꼭짓점에 시험적 거리 값을 부여한다: 초기점을 0으로, 다른 모든 꼭짓점을 무한대로 설정한다. 초기점을 현재 위치로 설정한다.
현재 꼭짓점에서 미방문 인접 꼭짓점을 찾아 그 시험적 거리를 현재 꼭짓점에서 계산한다. 새로 계산한 시험적 거리를 현재 부여된 값과 비교해서 더 작은 값을 넣는다. 예를 들어, 현재 꼭짓점 A의 거리가 6이라고 표시되었고, 인접 꼭짓점 B로 연결되는 변의 길이가 2라고 한다면, A를 통한 B까지의 거리는 6 + 2 = 8이 된다. 이전의 B까지의 거리가 8보다 컸다면 8로 바꾸고, 그렇지 않다면 그대로 놔둔다.
만약 현재 꼭짓점에 인접한 모든 미방문 꼭짓점까지의 거리를 계산했다면, 현재 꼭짓점을 방문한 것으로 표시하고 미방문 집합에서 제거한다. 방문한 꼭짓점은 이후에는 다시 방문하지 않는다.
두 꼭짓점 사이의 경로를 찾는 경우: 도착점이 방문한 상태로 표시되면 멈추고 알고리즘을 종료한다.
완전 순회 경로를 찾는 경우: 미방문 집합에 있는 꼭짓점들의 시험적 거리 중 최솟값이 무한대이면 이는 출발점과 미방문 집합 사이에 연결이 없는 경우이므로 멈추고 알고리즘을 종료한다.
아니면 시험적 거리가 가장 작은 다음 미방문 꼭짓점을 새로운 "현재 위치"로 선택하고 3단계로 되돌아간다.
경로를 계획하고 있을 때, 사실은 위에서 했던 것처럼 도착점이 "방문"한 상태가 될 때까지 기다릴 필요가 없다: 도착점이 "미방문" 꼭짓점들 중 가장 시험적 거리가 작아지면 (그리고 다음 "현재 위치"로 선택될 수 있다면) 알고리즘을 종료할 수 있다.
설명

도시의 지도에서 출발지와 목적지 사이의 가장 짧은 거리를 찾는다고 하자. 데이크스트라 알고리즘에서는 교차점마다 출발지로부터의 거리를 적어서 가장 짧은 거리를 찾는다.
데이크스트라 알고리즘에서는 우선 모든 교차점에 무한대를 적어놓는다. 이 표시는 실제 거리가 무한대라는 뜻이 아니라 교차로에 가보지 않았다는 것을 의미한다. 변형된 데이크스트라 알고리즘에서는 표시되지 않음을 써놓기도 한다.
다음으로는 모든 교차점을 표시할 때까지 반복한다. 우선 현재 위치를 정하고 시작점으로부터의 거리를 쓴다. 시작할 때의 현재 위치는 시작점이다. 그리고 시작점으로부터의 거리는 당연히 0이다.
그 다음 현재 위치와 연결되어있는 교차로들의 거리를 갱신한다. 현재 위치에는 시작점으로부터 가장 짧은 거리가 쓰여 있다. 현재 위치  T에 쓰여 있는 거리를  A, 이웃 교차로로 연결된 도로의 길이를  B, 이웃 교차로에 쓰여 있는 거리를  C라고 할 때,  A+B<C이면 이웃 교차로에 최단 거리는  A+B이며 이 값은  T로부터 계산되었다라고 쓴다. 이 과정을 완화라고 한다.
현재 위치에서 연결된 모든 이웃 교차로에 대해 완화가 끝나면 현재 위치에 방문함이라고 적고 현재 위치에서 가장 가까운, 방문하지 않은 교차로로 이동한다. 방문표시가 된 교차로에는 항상 최단거리가 적혀있을 것이다. 만약 방문하지 않은 이웃 교차로가 없는 경우에는 현재 위치의 거리가 계산된 교차로로 돌아가서 가까운 방문하지 않은 교차로로 이동한다.
현재 위치가 목적지라면 탐색을 종료한 뒤 최단 거리를 바탕으로 최단 경로를 찾는다.
출발지를 제외한 모든 교차로에는 자신이 계산되어온 교차로가 쓰여 있을 것이다. 이 교차로를 부모 노드라고 한다. 목적지에서 부모 노드를 계속 따라가면 최단경로를 따라서 출발지에 도착하게 된다.
이 알고리즘은 목적지를 향해서 조사하지 않고, 목적지까지의 최단거리보다 짧은 교차로들을 모두 고려하기 때문에 최단 거리를 찾을 수 있게 된다. 하지만 모든 교차로를 고려한다는 특징으로 인해 데이크스트라 알고리즘은 특정한 지도에서 상대적으로 느리게 작동할 수 있다.
의사 코드

다음 알고리즘에서, 코드 u ← vertex in Q with min dist[u]는 꼭짓점 집합 Q에서 가장 작은 dist[u] 값을 가지는 꼭짓점 u를 찾는다. length(u, v)는 두 인접한 꼭짓점인 u와 v를 연결하는 변의 길이 (둘 간의 거리)를 반환한다. 18번째 줄의 변수 alt는 루트 꼭짓점에서 u를 통해서 인접 꼭짓점 v까지 가는 경로의 길이이다. 이 경로가 현재 v에 대해서 기록된 최단 경로보다 짧다면, 현재 경로를 이 alt 경로로 대체한다. prev 배열은 소스까지 최단 경로를 찾기 위한 소스 그래프의 "다음" 꼭짓점을 나타내는 배열이다.
1  function Dijkstra(Graph, source):
 2
 3      create vertex set Q
 4
 5      for each vertex v in Graph:    // 초기화
 6          dist[v] ← INFINITY           // 소스에서 v까지의 아직 모르는 길이
 7          prev[v] ← UNDEFINED          // 소스에서 최적 경로의 이전 꼭짓점
 8          add v to Q                   // 모든 노드는 초기에 Q에 속해있다 (미방문 집합)
 9
10      dist[source] ← 0               // 소스에서 소스까지의 길이
11
12      while Q is not empty:
13          u ← vertex in Q with min dist[u]   // 최소 거리를 갖는 꼭짓점
14                                             // 을 가장 먼저 선택한다
15          remove u from Q
16
17          for each neighbor v of u:           // v는 여전히 Q에 있다.
18              alt ← dist[u] + length(u, v)
19              if alt < dist[v]:               // v 까지의 더 짧은 경로를 찾았을 때
20                  dist[v] ← alt
21                  prev[v] ← u
22
23      return dist[], prev[]
만약 source에서 target까지의 최단 경로만을 구하고 싶다면, 15번째 줄에 u = target을 추가해서 종료시킬 수 있다.
그리고 나서는 source에서 target까지의 최단 경로를 역방향 반복을 통해서 읽을 수 있다:
1  S ← empty sequence
2  u ← target
3  while prev[u] is defined:                // 스택 S로 최단 경로를 만든다
4      insert u at the beginning of S         // 꼭짓점을 스택에 넣는다
5      u ← prev[u]                           // target에서 source로 이동한다
6  insert u at the beginning of S             // source를 스택에 넣는다
그러면 수열 S는 source에서 target으로 가는 경로에 있는 꼭짓점의 목록이거나 경로가 존재하지 않다면 빈 수열이다.
더 일반적인 문제는 source에서 target까지 가는 모든 최단 경로를 찾는 것이다(같은 길이를 가지는 다른 경로가 있을 수 있다). 그러면, 각각의 prev[]에 꼭짓점 하나만을 저장하는 것이 아니라, 경감 조건을 만족하는 모든 꼭짓점을 모두 저장할 수 있다. 예를 들어, r과 source가 둘 다 target으로 연결되어 있고 (변의 비용이 두 경우 모두 다 같아서) 둘 다 target으로 가는 다른 최단 경로에 있다면, prev[target]에 r과 source 모두 추가해야 한다. 알고리즘이 끝나면, prev[]의 자료구조는 원래 그래프의 일부 변이 제거된 부분 집합을 나타낼 것이다. 이 자료구조의 가장 중요한 특성은 알고리즘의 시작점이 여러 개였을 때, 새 그래프에서 그 꼭짓점에서 다른 꼭짓점으로 가는 모든 경로가 원래 그래프의 그 꼭짓점에서도 최단 경로라는 점과, 원본 그래프에서 그 길이를 가지는 모든 경로가 새로운 그래프에도 나타난다는 점이다. 실제로 주어진 두 꼭짓점 간의 최단 거리를 모두 찾기 위해서는 새로운 그래프에서 깊이 우선 탐색 같은 경로 찾기 알고리즘이 필요하다.
의사 코드 > 우선순위 큐 사용

최소 우선 큐는 다음의 세 기본 연산을 제공하는 추상 자료형이다: add_with_priority(), decrease_priority() 그리고 extract_min()이다. 이전에 언급했듯이, 이런 자료구조를 사용하면 기본 큐를 사용하는 것 보다 계산 시간이 더 빨라질 수 있다. 특히, 피보나치 힙 (Fredman & Tarjan 1984) harv error: 대상 없음: CITEREFFredmanTarjan1984 (help)이나 브로들 큐는 이 3가지 연산에 대해서 최적의 수행을 제공한다. 알고리즘이 약간 다르기 때문에 아래에 의사 코드로 나타냈다:
1  function Dijkstra(Graph, source):
2      dist[source] ← 0                                    // 초기화
3
4      create vertex set Q
5
6      for each vertex v in Graph:
7          if v ≠ source
8              dist[v] ← INFINITY                          // 소스에서 v까지의 아직 모르는 길이
9          prev[v] ← UNDEFINED                             // v의 이전 노드
10
11         Q.add_with_priority(v, dist[v])
12
13
14     while Q is not empty:                          // 메인 루프
15         u ← Q.extract_min()                         // 최고의 꼭짓점을 제거하고 반환한다
16         for each neighbor v of u:              // Q에 여전히 남아 있는 v에 대해서만
17             alt ← dist[u] + length(u, v)
18             if alt < dist[v]
19                 dist[v] ← alt
20                 prev[v] ← u
21                 Q.decrease_priority(v, alt)
22
23     return dist, prev
초기화 단계에서 우선순위 큐에 모든 꼭짓점을 채우는 대신에, 소스만을 포함하도록 초기화 할 수 있다. 그러면, if alt < dist[v] 블록에서 (decrease_priority 연산을 하는 대신에) 꼭짓점이 큐에 없다면 꼭짓점을 큐에 삽입해야 한다.:198
실제로 더 빠른 계산 시간을 얻기 위해서 다른 자료구조를 사용할 수 있다.
정확성의 증명

데이크스트라 알고리즘은 방문한 노드에 쓰여진 숫자를 이용하여 귀납적으로 증명할 수 있다.
시작점에서 노드로 갈 수 있는 경로가 있는 경우, 방문한 노드 v에 대해, 거리[v]는 시작점부터 v까지 가장 짧은 거리이고, 방문하지 않은 노드 u에 대해 거리[u]는 시작점부터 u까지 가장 짧을 것으로 추정되는 거리이다.
시작점에서 노드로 갈 수 없는 경우가 없다면 노드까지의 거리는 무한대로 둔다.
(참고: 방문하지 않은 정점 u에 대해 거리[u]는 실제 최단거리가 아니다.)
그래프에 시작점만 있는 경우, 위의 가설은 자명하며, 수학적 귀납법의 기저사례로 사용된다.
그렇지 않으면, 이 가정이 방문한 꼭짓점이 n-1일 때 성립한다고 가정하자. 이 경우에, 모든 미방문 꼭짓점에서 dist[u]가 가장 작은 u에 대해서 dist[u] = dist[v] + length[v,u]을 만족하는 변 vu를 선택한다. dist[u]는 source에서 u까지의 가장 짧은 거리로 볼 수 있다. 만약 그 경로보다 더 짧은 경로가 있고, 그 경로의 첫 번째 미방문 꼭짓점을 w라고 한다면 처음의 가정인 dist[w] > dist[u]에 의해서 모순이 생긴다. 이와 비슷하게, u로 가는 경로 중 미방문 꼭짓점을 지나지 않는 더 짧은 경로가 있고, 그 경로의 마지막 꼭짓점이 w라고 한다면, dist[u] = dist[w] + length[w,u]이여야 하기 때문에 여전히 모순이 생긴다.
u를 처리하고 나서도 각각의 미방문 꼭짓점 w에 대해서, dist[w]는 여전히 방문한 꼭짓점만을 통해서 source에서 w로까지의 최단 거리이다. 그 이유는 u를 통과하지 않는 경로 중 더 짧은 경로가 있다고 한다면 이미 찾았었을 것이며, u를 통하는 경로가 더 짧다면 u를 처리할 때 갱신되었을 것이기 때문이다.
실행 시간

간선 E와 꼭짓점V를 가지는 그래프에서 데이크스트라 알고리즘의 실행 시간의 상한은 대문자 O 표기법을 사용해서 변의 개수  |E|와 꼭짓점의 개수  |V|의 함수로 나타낼 수 있다. 상한을 어떻게 정하는지는 꼭짓점 집합 Q을 수행하는 방법에 의존한다. 다음에서, 어떤 그래프든지  |E|=O(|V|^{2})이기 때문에 상한을 단순화 할 수 있지만, 이 단순화는  |E|에 대한 다른 상한이 있을 수 있다는 점을 간과한다.
꼭짓점 집합 Q의 어떤 수행에서든지 수행 시간은 다음에 포함되어있다:
이 때  T_{\mathrm {dk} }와  T_{\mathrm {em} }은 각각Q에서 decrease-key와 extract-minimum 연산의 복잡성이다. 가장 간단한 데이크스트라 알고리즘은 꼭짓점 집합 Q를 일반적인 연결 리스트나 배열로 저장하고, extract-minimum은 단순히 Q에 있는 모든 꼭짓점의 선형 탐색이다. 따라서 이 경우에 실행 시간은  O(|E|+|V|^{2})=O(|V|^{2})이다.
변이  |V|^{2}보다 한참 적은 희소 그래프에 대해서는, 데이크스트라 알고리즘은 그래프를 인접 리스트의 형태로 저장하고 최소 추출을 효율적으로 하기 위해서 우선순위 큐로 자가 균형 이진 탐색 트리, 이진 힙, 페어링 힙, 또는 피보나치 힙을 사용해서 효율적으로 수행할 수 있다. decrease-key 단계를 이진 힙으로 효율적으로 수행하기 위해서는 각각의 꼭짓점에서 힙의 위치로 연결하는 보조 자료 구조를 사용하고 우선순위 큐 Q가 바뀔 때마다 갱신할 필요가 있다. 자가 균형 이진 탐색 트리나 이진 힙에서 데이크스트라 알고리즘은 최악의 경우에 다음의 시간이 필요하다( \log 는 이진 로그  \log _{2}를 의미한다):
연결 그래프에서는 이 시간 상한을  \Theta (|E|\log |V|)로 단순화 할 수 있다. 피보나치 힙은 이 시간을 다음과 같이 개선시킬 수 있다:
이진 힙을 사용할 때, 평균 시간복잡도는 최악의 경우 보다 더 낮다: 변의 비용이 일반적인 확률 분포와 무관하다고 가정하면, decrease-key 연산의 기대 연산 횟수의 상한은  O(|V|\log(|E|/|V|))이므로, 총 수행 시간은 다음과 같아진다::199–200
게다가, 그래프에 있는 모든 꼭짓점을 삽입하지 않으면 알고리즘을 무한 그래프나 메모리로 표현하기에는 너무 큰 그래프에서 시작점에서 도착점까지의 최단 경로를 찾도록 확장할 수 있다. 그 결과로 나타나는 알고리즘은 인공지능 분야에서 균일 비용 탐색 (UCS)이라고 불리고 다음의 의사 코드로 나타낼 수 있다
procedure UniformCostSearch(Graph, start, goal)
  node ← start
  cost ← 0
  frontier ← priority queue containing node only
  explored ← empty set
  do
    if frontier is empty
      return failure
    node ← frontier.pop()
    if node is goal
      return solution
    for each of node's neighbors n
      if n is not in explored
          frontier.add(n)
          explored.add(n)
이 알고리즘의 복잡성은 매우 큰 그래프에서 다른 방법으로 표현할 수 있다: C*가 시작점에서 "도착" 예측을 만족하는 어떤 점으로 가는 최단 경로의 길이라고 하고, 각각의 변이 적어도 ε의 비용이 들며, 꼭짓점의 인접 꼭짓점의 개수가 최대 b라고 한다면, 알고리즘의 최악의 경우와 공간복잡도는 둘 다 O(b1+⌊C* ⁄ ε⌋)이다.
단일 도착점의 경우의 데이크스트라 알고리즘을 더 최적화 한 것에는 양방향 변형이 있고, A* 알고리즘 같은 목적 지향 변형이 있으며(§ 관련 문제와 알고리즘 참고), 어떤 꼭짓점이 최단 경로의 일부를 이룰 것 같은지를 결정하기 위한 그래프 가지치기가 있으며 (도달 기반 라우팅), s와 t를 각각 "고속도로"를 이용한 전이 꼭짓점 간의 최단 경로 계산에 의한 "전이 꼭짓점"으로 연결시키기 위해서 s–t 라우팅을 감소시키는 입력된 그래프의 계급 분해를 사용할 수 있다.
이러 기술을 결합하는 것은 특정 문제에서 실제 최적의 수행에 필요할 수 있다.