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스코틀랜드의 행정 구역
같이 보기

ISO 3166-2:GB
| v t e스코틀랜드의 행정 구역 |
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|  |  글래스고  노스래너크셔  노스에어셔  던디  덤프리스 갤러웨이  렌프루셔  머리  미들로디언  사우스래너크셔  사우스에어셔  셰틀랜드  스코티시보더스  스털링  아가일 뷰트  아우터헤브리디스  애버딘  애버딘셔  앵거스  에든버러  오크니  웨스트던바턴셔  웨스트로디언  이스트던바턴셔  이스트렌프루셔  이스트로디언  이스트에어셔  인버클라이드  클라크매넌셔  파이프  퍼스 킨로스  폴커크  하일랜드  |  글래스고  노스래너크셔  노스에어셔  던디  덤프리스 갤러웨이  렌프루셔  머리  미들로디언  사우스래너크셔  사우스에어셔  셰틀랜드  스코티시보더스  스털링  아가일 뷰트  아우터헤브리디스  애버딘  애버딘셔  앵거스  에든버러  오크니  웨스트던바턴셔  웨스트로디언  이스트던바턴셔  이스트렌프루셔  이스트로디언  이스트에어셔  인버클라이드  클라크매넌셔  파이프  퍼스 킨로스  폴커크  하일랜드  |  |
| v t e영국의 행정 구역 |
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| 잉글랜드 |  잉글랜드의 행정 구역 (잉글랜드의 지역  잉글랜드의 주  잉글랜드의 전례주  잉글랜드의 도시주와 비도시주  잉글랜드의 단일 자치구  잉글랜드의 구)  |  |
| 스코틀랜드 |  스코틀랜드의 행정 구역  |  |
| 웨일스 |  웨일스의 행정 구역  |  |
| 북아일랜드 |  북아일랜드의 행정 구역  북아일랜드의 주  |  |
스티브 스미스

스티브 스미스(Steve Smith)는 다음을 가리키는 말이다.
스티브 스미스 (농구 선수)
스티브 스미스 (크리켓 선수)
앰버 연대기

앰버 연대기는 미국의 과학 소설 작가 로저 젤라즈니가 1970년부터 발표한 일련의 판타지 시리즈이다.
개요

《앰버 연대기》(The Chronicles of Amber)는 로저 젤라즈니의 판타지 시리즈로, 두 개의 장편 시리즈와 여러 개의 단편을 포함한다. 특유의 현학적이고 화려한 문체 뿐만 아니라 흥미로운 심리 게임과 반전에 반전을 거듭하는 복잡한 플롯, 치밀한 인물 조형과 타로카드와 패턴으로 대표되는 강렬한 상징성 등 젤라즈니의 역량이 모두 집중된 작품으로, 평론과 대중 양쪽에서 성공을 거두었다.
이 작품의 장르 구분은 항상 논란거리였다. 진세계(眞世界)에 해당하는 불멸의 도시 앰버Amber가 존재하며 지구를 포함한 병행 세계는 모두 앰버의 불완전한 반영-그림자Shadow에 지나지 않는다는 설정은 플라톤의 이데아에서 직접 영감을 얻은 것처럼 보인다. 이는 명백히 과학 소설에서 자주 사용되는 수법이지만 이 아이디어를 발전시킨 결과는 환상적인 피카레스크 풍의 모험담으로 나타났다. 대부분의 독자는 이 작품을 판타지소설로 간주한다. 그러나 걸출한 과학 소설의 목록을 작성할 때 <앰버 연대기>의 이름이 빠지는 경우는 별로 없다.
시리즈

클래식 앰버 시리즈라고 불리는 첫 번째 5부작은 1970년부터 1978년까지 2, 3년에 한 권 꼴로 출간되었다. 속편에 해당하는 신(新) 앰버 5부작은 1985년에 첫 편이 간행되고 1991년에 끝을 맺었지만 미완성에 가까운 엔딩으로 많은 독자들의 아쉬움을 샀다. 이 두 시리즈와 단편들을 합친 합본은 1999년에 The Great Book of Amber라는 이름의 합본으로 출간되었다.
시리즈 > 앰버 연대기 (예문판) / 김상훈 옮김

앰버의 왕족 코윈의 시점에서 진행되는 첫 번째 장편 시리즈이다. 대한민국에는 김상훈의 번역으로 1999년에 도서출판 예문에서 처음 출간되었으며, 2010년에는 최용준으로 번역자가 바뀌어 사람과책 출판사에서 다시 출간되었다.
1. 앰버의 아홉 왕자(1970)
2. 아발론의 총(1972)
3. 유니콘의 상징(1975)
4. 오베론의 손(1976)
5. 혼돈의 궁정(1978)
시리즈 > 앰버 연대기 (사람과책판) / 최용준 옮김

1. 앰버의 아홉 왕자(1970)
2. 아발론의 총(1972)
3. 유니콘의 의미 (1975)
4. 오베론의 손(1976)
5. 혼돈의 궁정(1978)
시리즈 > 新 앰버 연대기(국내 미번역)

코윈의 아들, 프로그래머이자 마법사인 멀린의 시점에서 진행되는 두 번째 장편 시리즈이다.
6. Trumps of Doom(1985)
7. Blood of Amber(1986)
8. Sign of Chaos(1987)
9. Knight of Shadows(1989)
10. Prince of Chaos(1991)
시리즈 > 단편들

"The Salesman's Tale" (1994)
"The Shroudling and the Guisel" (1994)
"Blue Horse, Dancing Mountains" (1995)
"Coming to a Cord" (1995)
"Hall of Mirrors" (1996)
"A Secret of Amber" (Ed Greenwood 공저, 2005)
블라디미르 나우모프

| 블라디미르 나우모프 Vladimir Naumov  |
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출생: 1927년 12월 6일(1927-12-06) 러시아 상트페테르부르크
사망: 2021년 11월 29일(2021-11-29)(93세) 러시아 모스크바
국적: 소련 러시아
직업: 배우, 영화 감독, 시나리오 작가, 프로듀서, 각본가, 제작자
활동 기간: 1948년~2021년
부모: 나움 나우모프스트라시(아버지)
배우자: 나탈리야 베로크보스티코브 엘자 레즈데이
자녀: 알렉세이 나우모프(아들)
블라디미르 나우모프(영어: Vladimir Naumov, 러시아어: Наумов Владимир Наумович, 1927년 12월 6일~2021년 11월 29일)는 소련의 영화 감독, 작가, 배우, 각본가, 제작자이다.
출연작 > 영화

마르첼로 시크릿(1997년)
화이트 피스트(1996년)
테헤란 43(1981년)
귀향(1971년)
피스 투 힘 후 엔터즈(1961년)
세 번째 타격(1948년)
술레이 수피

술레이 수피(러시아어: Сулейман Суфи)는 1380년대 화레즘 북동부를 통치한 지도자이다. 온기라트 왕조의 후손인 술레이 수피는 화레즘의 대표 왕조인 후세인 수피 왕조의 지도자였다. 유수프 수피와 마잉 수피가 1370년부터 1388년까지 화레즘을 통치했다. 이들은 티무르에 대항하여 화레즘의 독립을 위해 싸웠다. 티무르는 1379년 우르겐치를 점령했다. 이후 화레즘의 잔존자들과 함께 술레이 수피가 티무르 북동부에 전력을 유지했다. 1379년 술레이 수피가 최고 통치자가 된 이후 토크타미시 칸과 동맹을 맺었다. 이로 인해, 1379년부터 1387년까지 화폐 제조를 화레즘 대신 토크타미시 칸의 백장한국이 하였다. 1387년 그는 토크타미시 칸에서 카마르 알딘의 트란스옥시아나 진군에 참여했다. 역사학자 나탄지는 아크차 오그란과 아들 후탈리얀이 카이호스로바로 향했고 하레즘스키는 1372년 티무르의 공격으로 사망했다. 1388년 티무르가 화레즘 공세를 시작하여 최후의 화레즘 지역을 파괴했다. 술레이 수피는 북쪽으로 도망가여 토크타미시 칸으로 갔으며 화레즘은 티무르가 점령하게 되었다.
중부 개발 지구

네팔의 개발 지구
중부 개발 지구(네팔어: मध्यमाञ्चल विकास क्षेत्र)는 네팔을 구성하는 5개 개발 지구 가운데 하나로 행정 중심지는 네팔의 수도인 카트만두이며 면적은 27,410km2, 인구는 9,656,985명(2011년 기준)이다. 네팔 중부에 위치하며 3개 구(바그마티 구, 나라야니 구, 자낙푸르 구)를 관할한다.
| v t e네팔의 폐지된 개발 지구와 구(1982년~2015년) |
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| 동부 개발 지구 |  메치구  사가르마타구  코시구  |  |
| 중부 개발 지구 |  나라야니구  바그마티구  자낙푸르구  |  |
| 서부 개발 지구 |  간다키구  다울라기리구  룸비니구  |  |
| 중서부 개발 지구 |  랍티구  베리구  카르날리구  |  |
| 극서부 개발 지구 |  마하칼리구  세티구  |  |
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전거 통제: 지리 :  뮤직브레인즈 지역
주한 미국 해군

주한 미국 해군(영어: Commander Naval Forces Korea), CTF-78은 주한 미군의 해군 전력을  행정적으로 관리하는 지역 구성 근무 사령부이다. 본부는 부산광역시 부산 해군기지 내에 있다. 이 부대는 "제7함대 한국 분견대"로도 알려져 있다.
역사

한반도를 담당 책임 지역으로 맡고 있는 이 사령부가 설립되기 이전에는 극동 해군(COMNAVFE)에서 맡았었다. 1957년 상위 부대인 극동 사령부가 태평양 사령부에 병합되면서 지역별로 통합 전투 사령부가 설립되었고, 한반도 해역을 집중적으로 담당할 주한 해군 사령부 또한 설립되었다.
2013년 8월 26일, 사령부 공사 사무국이 언론을 통해 2015년까지 사령부가 부산광역시 부산 해군기지로 옮겨갈 예정이라고 밝혔다. 같은 해 8월 29일 대한민국 해군작전사령부 앞에서의 기공식을 시작으로 약 64억원의 자금을 들여 9040m2 부지에 지하 1층, 지상 2층 높이의 사령부 건물이 2015년 9월에 완공되었다. 2015년 9월부터 서울특별시의 용산 기지에서 부산광역시로의 이전을 시작하여 2016년 2월 19일에 이전을 완료하였다.
시설

진해 함대 지원 부대 - 경상남도 창원시 진해구
부산 해군기지 - 부산광역시 남구 용호동
역대 지휘관

2013년 9월부터 2015년 8월까지 재직했던 리사 프란케티 해군 RADM은 미국 국방부의 5월 29일자 발표에 따르면 주한 해군의 최초 여성 사령관이었다.
| 계급 | 성명 | 취임 | 이임 |
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| RADM | 앨버트 E. 재럴 | 1957년 7월 | 1958년 6월 |
| RADM | 유진 B. 매키니 | 1958년 6월 | 1959년 6월 |
| CAPT | 토머스 W. 호건 | 1959년 6월 | 1959년 9월 |
| RADM | 존 A. 타이리 주니어 | 1959년 9월 | 1960년 8월 |
| RADM | 조지 W. 프레시 | 1960년 8월 | 1962년 9월 |
| RADM | 존 M. 앨퍼드 | 1962년 9월 | 1964년 3월 |
| RADM | 조지프 W. 윌리엄스 주니어 | 1964년 3월 | 1964년 7월 |
| RADM | 우드로 W. 매크로리 | 1964년 7월 | 1966년 10월 |
| RADM | 도널 G. 어바인 | 196년 10월 | 1968년 7월 |
| RADM | 조지 P. 스틸 | 1968년 8월 | 1970년 9월 |
| RADM | 빅터 A. 디브덜 | 1970년 9월 | 1972년 6월 |
| RADM | 헨리 S. 모건 주니어 | 1972년 6월 | 1975년 4월 |
| RADM | 마크 P. 프러든 | 1975년 4월 | 1977년 5월 |
| RADM | 워런 C. 햄 | 1977년 5월 | 1979년 7월 |
| RADM | 스티븐 J. 호스테틀러 | 1979년 7월 | 1981년 7월 |
| RADM | 제임스 G. 스톰스 | 1981년 7월 | 1983년 7월 |
| RADM | 워런 F. 켈리 | 1983년 7월 | 1984년 4월 |
| RADM | 찰스 F. 혼 3세 | 1984년 4월 | 1986년 10월 |
| RADM | 윌리엄 T. 펜들리 | 1986년 10월 | 1989년 1월 |
| RADM | 래리 G. 보트 | 1989년 1월 | 1991년 2월 |
| RADM | 윌리엄 W. 머사이스 | 1991년 2월 | 1993년 8월 |
| RADM | 이디슨 L. 왓킨스 3세 | 1993년 8월 | 1995년 7월 |
| RADM | 리처드 W. 메이오 | 1995년 7월 | 1997년 12월 |
| RADM | 크리스토퍼 W. 콜 | 1997년 12월 | 1999년 10월 |
| RADM | 윌리엄 D. 설리번 | 1999년 10월 | 2001년 9월 |
| RADM | 게리 R. 존스 | 2001년 9월 | 2003년 8월 31일 |
| RADM | 대니얼 S. 마스타그니 | 2003년 7월 1일 | 2003년 9월 |
| RADM | 프레디 바이어스 | 2003년 9월 | 2005년 9월 |
| RADM | 제임스 P. 와이즈컵 | 2005년 9월 | 2008년 9월 |
| RADM | 토머스 S. 로든 | 2007년 9월 | 2009년 9월 |
| RADM | 피트 A. 구마타오타오 | 2009년 9월 | 2011년 9월 |
| RADM | 윌리엄 C. 매퀼킨 | 2011년 9월 | 2013년 9월 |
| RADM | 리사 M. 프란체티 | 2013년 9월 | 2015년 8월 |
| RADM | 빌 번 | 2015년 8월 | 2016년 8월 |
| RADM | 찰스 B. 쿠퍼  Charles B. Cooper | 2016 8월 | 2018년 1월 |
| RADM | 마이클 E. 보일  Michael E. Boyle | 2018년 1월 | 임기중 |
퍼스트 레이디 (드라마)

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퍼스트 레이디  First Lady
장르 : 드라마
방송 국가 :  필리핀
방송 채널 : GMA 네트워크
방송 기간 : 2022년 2월 14일 ~ 7월 1일
방송 분량 : 30분
방송 시즌 : 1
방송 횟수 : 97
외부 링크  : 공식 웹사이트
《퍼스트 레이디》(영어: First Lady)는 2022년 방영된 필리핀의 텔레비전 드라마이다.
즈미이니섬 전투

| v t e러시아의 우크라이나 침공 |
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우크라이나 북부 전역 안토노프 공항  초르노빌  체르니히우  이반키우  키이우  바실키우  부차 학살  이르핀 포격  마카리우  브로바리  슬라부티치  보로디얀카  우크라이나 북동부 전역 흘루히우  하르키우 2022년 2월 집속탄 폭격  주정부 청사 폭격  2022년 3월 집속탄 폭격  2022년 4월 집속탄 폭격  기숙사 미사일 공격  코노토프  수미 암모니아 유출  토로스탸네츠  체르니히우 3월 3일 폭격  3월 16일 빈민 총격  추후이우 공군기지  오흐티르카  레베딘  롬니  북동부 러시아-우크라이나 국경  데스나  우크라이나 동부 전역 안드리브카  마리우폴 병원 공습  극장 공습  미술 학교 공습  볼노바카  이지움  스타라 크라스냔카  도네츠크  벨리카 노보실카  루비즈네  마리인카  포파스나  크라마토르스크  도우헨케  하르키우 돈바스 공세 크리미나  시베르스키도네츠  세베로도네츠크  빌로호리우카  토슈키우카 전투  리만  스뱌토히르스크  보호로디치네와 크라스노필랴  마이스키  리시찬스크  시베르스크  차시우 야르  피스키  올레니우카  바흐무트  솔레다르  부흘레다르 2022년 우크라이나 동부 역공세 발라클리아  셰브첸코베  쿠퍈스크  우크라이나 남부 전역 헤르손  멜리토폴  미콜라이우 집속탄 폭격  주정부 청사 공습  초르노바이우카  에네르호다르 자포리자 NPP  보즈네센스크  훌랴이폴레  오리히우  베르댠스크  다비디우브리드 2022년 우크라이나 남부 역공세 서막 노바 카호브카  크림반도 노보페도리우카  2023년 우크라이나 역공세  다른 지역 즈미이니  오데사  지토미르  빈니차  드니프로  야보리우  델랴틴  르비우  크레멘추크  세르히이우카  차플리네 해전 모스크바함 여파 서러시아 밀레로보 공군 기지  바그너 그룹의 반란
즈미이니섬 전투 또는 즈미니이섬 전투는 2022년 러시아의 우크라이나 침공 기간인 2022년 2월 24일에 진행된 전투이다.
배경

즈미이니섬은 우크라이나 남부 해안에서 떨어진 작은 바위 섬으로, 전략적으로 루마니아 근처에 있으며 흑해의 우크라이나 영해 가장자리에 있다. 섬을 둘러싼 영해는 2004년부터 2009년까지 루마니아와 우크라이나가 영유권 분쟁을 벌였으나 국제사법재판소 (ICJ)가 대부분의 영해를 루마니아에 넘겼다. 이 기간 동안 우크라이나는 2007년에 이 섬의 유일한 정착지인 빌레를 설립하여 즈미이니섬이 무인도임을 증명하고 분쟁에서 영향력을 행사했다.
2021년 8월 우크라이나 주변에 러시아군이 주둔하면서 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 이 섬에서 기자회견을 열고 "이 섬은 우리 영토의 나머지 부분과 마찬가지로 우크라이나 땅이며 우리는 온 힘을 다해 이 곳을 방어할 것이다."라고 하였다.
전투

2022년 러시아의 우크라이나 침공 첫날인 2022년 2월 24일 우크라이나 국경 수비대가 현지 시간으로 약 18시에 즈미이니섬이 러시아 해군 함정의 공격을 받았다고 발표했다. 순양함 모스크바와 순찰선 바실리 비코프가 갑판포를 통해 발사하였다.
러시아 군함이 섬에 주둔하고 있는 우크라이나 군인들에게 항복을 지시했을 때, 우크라이나 군인들은 "러시아 군함은 엿이나 처 먹어"(러시아어: Русский военный корабль, иди нахуй)라고 하였다. 오디오 클립은 우크라이나 고위 정부 관계자인 안톤 헤라셴코를 통해 처음 공개되었으며, 우크라인스카 프라우다를 통해 널리 퍼지고, 나중에 우크라이나 정부 소식통에 의해 진위 여부가 확인되었다.
한 우크라이나 병사는 러시아 군함이 발포하는 순간을 생중계했다.
늦은 저녁에 주 국경 수비대는 섬과의 통신이 두절되었다고 밝혔다.
22시 (모스크바 시간 1시, UTC+2), 서비스 관계자는 러시아군이 섬의 모든 기반 시설을 파괴하고 공습 폭격 후 섬을 점령했다고 발표했다.
포격 후 러시아군 파견대가 상륙하여 즈미이니섬을 장악했다. 섬에 주둔한 우크라이나군 전체를 대표하는 13명의 국경 수비대가 항복을 거부한 후 사망했다.
러시아 방위 매체는 82명의 우크라이나 군인이 자발적으로 항복한 후 포로로 잡혔다고 주장하고 있다. 러시아 국방부 대변인 이고리 코나셴코프에 따르면 수감자들은 러시아에 대한 군사 행동을 계속하지 않겠다는 약속에 서명했으며 곧 석방될 것이라고 하였다.
2022년 6월 30일 공식적으로 러시아군이 즈미이니섬을 철수하겠다고 당부했다.
반응

우크라이나 국경 수비대원의 마지막 말 "러시아 군함은 엿이나 처 먹어(Russian warship, go fuck yourself)"는 입소문을 타고 전 세계의 우크라이나인과 그들의 지지자들을 위한 외침이 되었다. 더 위크는 이 문구를 19세기 텍사스 혁명의 "Remember Alamo"와 비교했다.
공격 당일 우크라이나 대통령 볼로디미르 젤렌스키는 죽은 13명의 군인에게 우크라이나의 최고 영예인 우크라이나 영웅 칭호를 수여할 것이라고 발표했다.
2008년에 찍은 즈미이니섬 사진
시계 (노래)

| El reloj |
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발매일: 1957년
장르: 볼레로
작곡가: 로베트로 칸토랄
〈시계〉(스페인어: El reloj 엘 렐로흐[*])는 볼레로 장르의 곡이다. 멕시코의 작곡가이자 가수인 로베르토 칸토랄(Roberto Cantoral)이 1957년에 발표한 곡이다. 당시에 그는 로스 트레스 카바예로스(Los Tres Caballeros) 트리오의 일원이었다.
요약

칸토랄은 1956년 로스 트레스 카바예로스의 미국 투어가 끝난 후 워싱턴 DC의 포토맥 강 앞에서 이 노래를 작곡했다.
사방탁자

사방탁자(四方卓子)는 네모 반듯하게 만든 탁자이다. 방 한 켠이나 양 옆에 놓아 연적이나 도자기 같은 장식품을 올려놓는 데 사용하며, 사방으로 뚫려 있어 장식하는 데 유용하다. 보통 3층이나 4층으로 나누어 맨 아래층에는 문을 달고 막아 물건을 수납하도록 되어 있다. 장식이 적고 간소하면서도 짜임새 있고 각 층의 비례가 아름다워 많이 사용되고 있다.
얀 믈라카르

얀 믈라카르(슬로베니아어: Jan Mlakar, 1998년 10월 23일 ~ )는 슬로베니아의 프로 축구 선수로, 이탈리아 세리에 B의 피사와 슬로베니아 국가대표팀에서 공격수와 윙어로 뛰고 있다.
구단 경력 > 초기 경력

슬로베니아 류블랴나에서 태어난 믈라카르는 돔잘레로 이적하기 전에 고향 클럽인 알파에서 축구를 시작했다. 2015년 초, 16세의 나이로 믈라카르는 100만 유로의 이적료로 이탈리아 세리에 A의 피오렌티나로 이적했다. 그는 피오렌티나의 19세 이하 대표팀 주장을 맡았고 2016-17년 시즌 팀의 최고 골잡이이기도 했다. 그는 2017년 4월 30일 팔레르모와의 리그 경기에서 70분에 동료 선수인 요시프 일리치치와 교체되어 프로 시니어 무대에 데뷔했다. 2017-18년 시즌에는 세리에 B의 베네치아로 임대되어 3번의 리그 경기에 출전했다.
2018년 1월, 믈라카르는 슬로베니아로 돌아와 마리보르에 입단하여 4년 6개월 계약을 맺었다.
구단 경력 > 브라이턴 & 호브 앨비언

2019년 1월, 믈라카르는 브라이턴 & 호브 앨비언과 3년 반 계약을 체결했다. 그는 즉시 시즌이 끝날 때까지 마리보르로 다시 임대되었다. 팀과 함께, 그는 2018-19년 시즌 동안 마리보르가 챔피언으로 등극하면서 첫 시니어 트로피를 거머쥐었다. 전체적으로, 믈라카르는 두 시즌 동안 44번의 경기에 출전하여 마리보르에서 17골을 넣었다.
구단 경력 > 하이두크 스플리트

2021년 7월 1일, 믈라카르는 크로아티아 클럽 하이두크 스플리트와 4년 계약을 체결했다. 7월 17일, 그는 로코모티바 자그레브와의 프르바 HNL 경기에서 데뷔 전을 치렀다. 경기 도중, 그는 하이두크의 두 골을 모두 넣어 결국 2-2 무승부를 기록했다.
구단 경력 > 피사

2023년 8월 27일, 믈라카르는 세리에 B의 피사에서 이탈리아로 복귀했다.
국가대표팀 경력

믈라카르는 15세 이하에서 21세 이하의 모든 청소년 수준에서 슬로베니아 국가대표팀으로 출전했다. 그는 8골로 2015년 UEFA U-17 축구 선수권 대회 예선에서 최고 골잡이였다. 2019년 6월, 믈라카르는 라트비아와의 UEFA 유로 2020 예선 경기의 수석 선수단에 포함되었지만, 사용되지 않은 대체 선수였다.
그는 U-21 국가대표팀 주장으로 2020년 10월 선수들에 대한 부적절한 행동으로 프리모시 글리하 감독을 상대로 선수 반란을 주도했다. 그 결과 글리하 감독은 슬로베니아 축구 협회에 의해 경질됐고, 믈라카르 감독은 새로운 밀렌코 아치모비치 감독에 의해 2021년 UEFA U-21 축구 선수권 대회 명단에 포함되지 않았다.
믈라카르는 2021년 6월 북마케도니아 원정 및 지브롤터와의 홈 친선 경기에 수석 선수단의 일부였다. 그는 6월 1일 전자와의 경기에 데뷔하여 경기를 시작하여 79분 동안 뛰었고, 결국 1-1 무승부를 기록했다. 믈라카르는 또한 6월 4일 지브롤터와의 홈 경기에 선발 출전하여 국가대표팀의 첫 번째 시니어 국제 골을 득점하여 국가대표팀을 4-0으로 최종 6-0 승리로 이끌었다.
시프린

시프린(이디시어: שיפרין, 러시아어: Шифрин)은 유태인 이름이다.
인물

데이비드 시프린은 미국의 클라리넷 연주가다.
엘레오노라 시프린은 러시아계 이스라엘 정치가다.
카린 시프린은 이스라엘의 오페라 가수다.
시모어 시프린은 미국의 작곡가다.
미케일라 시프린은 미국의 알파인스키 선수다.
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원량초등학교 두남분교

원량초등학교 두남분교는 경상남도 통영시에 있었던 공립 초등학교이다.
연혁

1946년 12월 10일 설립인가
1947년 1월 31일 두미공립국민학교 개교
1962년 9월 1일 신 교사로 이전
1984년 3월 1일 노대국민학교 두남분교로 격하
1987년 5월 7일 현 교사로 이전
1996년 3월 1일 원량초등학교 분교로 편입
2014년 3월 1일 원량초등학교 본교에 흡수, 폐교
에스노픽션

에스노픽션(ethnofiction)이란 특정한 개인의 주체성을 통해 사회적 사실을 환기시키는 기술을 말한다. 하지만 그것은 자서전도 또 고백도 아니기 때문에 그러한 픽션적 개인을 '총체적'으로 창조하는 것이 필요하다. 즉 현재의 삶 속에서 관찰할 수 있는 무수한 세부사항으로부터 출발해서 말이다. 보통 개별적 상황과 특정한 주체성을 묘사하고, 그것을 자체에 고유한 방식으로 표현하는 사회적 총체성을 상상하는 것은 독자에게 맡긴다.
같이 보기

다큐픽션
민족지
영상인류학
매기 스티바터

| 매기 스티바터 Maggie Stiefvater |
| --- | --- |

작가 정보
본명: 마거릿 스티바터 Margaret Stiefvater
출생: 1981년 11월 18일(1981-11-18)(42세) 버지니아주 해리슨버그
국적:  미국
언어: 영어
직업: 소설가
학력: 메리 워싱턴 대학교
등단: 2008년 《Lament》
활동기간: 2008년 ~ 현재
장르: 영 어덜트
웹사이트: maggiestiefvater.com
매기 스티바터(영어: Maggie Stiefvater, 1981년 11월 18일 ~ )는 미국의 영 어덜트 소설가이다.
꿈이 있는 자유

꿈이 있는 자유는 정종원, 한웅재 로 구성된 대한민국의 CCM 듀엣이다.
대표곡으로는 '하연이에게(우리가 간직해야 할)', '소원(삶의 작은 일에도)', '하나님은 너를 지키시는 자', '이 땅에 오직' 등이 있다.
1집 1997년 꿈이 있는 자유
2집 1999년 기다림
3집 2001년 아침묵상
4집 2002년 예수님 이야기
5집 2005년 아침묵상2
6집 2008년 내 마음과 같은 노래
7집 2010년 바람이 불어오네
잠재 디리클레 할당

자연어 처리에서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제들이 존재하는지를 서술하는 대한 확률적 토픽 모델 기법 중 하나이다. 미리 알고 있는 주제별 단어수 분포를 바탕으로, 주어진 문서에서 발견된 단어수 분포를 분석함으로써 해당 문서가 어떤 주제들을 함께 다루고 있을지를 예측할 수 있다.
개요

LDA는 이산 자료들에 대한 확률적 생성 모형이다. 문자 기반의 자료들에 대해 쓰일 수 있으며 사진 등의 다른 이산 자료들에 대해서도 쓰일 수 있다. 기존의 정보 검색분야에서 LDA와 유사하게 문헌 내의 잠재적인 의미구조를 파악하려는 시도들은 계속 이루어져 왔다. TF-IDF를 필두로 하여 잠재 의미 분석(Latent semantic indexing, LSI), 확률 잠재 의미 분석(Probabilistic latent semantic analysis, pLSA)등을 거쳐 LDA로 도달하게 되었고, 이는 토픽 모델링이라 불리는 분야를 탄생시켰다. 확률 잠재 의미 분석은 확률 잠재 의미 인덱싱(probabilistic latent semantic indexing, pLSI) 라고도 한다.
LDA에는 몇 가지 가정이 있는데 그 중 중요한 것은 단어의 교환성(exchangeability)이다. 이는 '단어 주머니(bag of words)'라고 표현하기도 한다. 교환성은 단어들의 순서는 상관하지 않고 오로지 단어들의 유무만이 중요하다는 가정이다. 예를 들어, 'Apple is red'와 'Red is apple' 간에 차이가 없다고 생각하는 것이다. 단어의 순서를 무시할 경우 문헌은 단순히 그 안에 포함되는 단어들의 빈도수만을 가지고 표현이 가능하게 된다. 이 가정을 기반으로 단어와 문서들의 교환성을 포함하는 혼합 모형을 제시한 것이 바로 LDA이다. 하지만 단순히 단어 하나를 단위로 생각하는 것이 아니라 특정 단어들의 묶음을 한 단위로 생각하는 방식(n-gram)으로 LDA의 교환성 가정을 확장시킬 수도 있다.
LDA는 문헌의 주제를 찾기 위한 방법으로 고안되었지만, 이미지, 소리 등 텍스트 처리 이외의 다양한 분야에 쓰일 수 있고 이산 자료들, 즉 불연속적인 자료들뿐만 아니라 연속적인 자료들에 대해서 적용할 수 있고 또한 다항 분포가 아닌 자료들에 대해서도 적용할 수 있는 가능성이 있다.
역사

데이비드 블라이(David M. Blei), 앤드류 응(Andrew Y. Ng), 마이클 어윈 조던(Michael I. Jordan)은 기존 pLSI가 문서 수준에서 확률 모형이 없었던 점을 보완하여 2003년 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 제시하였다. 이후 2009년 병렬 잠재 디리클레 할당(PLDA: Parallel Latent Dirichlet Allocation)을 Yi Wang 이 MPI와 맵리듀스(MapReduce)를 이용하여 병렬분산처리가 가능하도록 구현하였다. 2010년에는 온라인 변분 베이즈 알고리즘(online varational Bayes algorithm)을 매튜 호프만(Matthew Hoffman), 프랜시스 바흐(Francis R. Bach), 데이비드 블라이(David M. Blei)가 고안하여, 잠재 디리클레 할당의 온라인 기계 학습 방법을 제시하였다.
LDA에서의 주제

LDA에서 각각의 문서는 여러개의 주제를 가지고 있다. 확률 잠재 의미 분석 (Probabilistic latent semantic analysis, pLSA) 와 비슷하지만 주제들이 디리클레 분포를 따른다고 가정한다.
예를 들어 [양자역학, 힉스 입자, 맥스웰 방정식, 상대성 이론, 불확정성 원리]등의 단어들이 많이 쓰인 문서와 [셰익스피어, 톨스토이, 파우스트, 1984]등의 단어들이 많이 쓰인 문서가 있다고 해보자. 우리는 첫번째 문서가 물리학에 관련된 내용이고, 두번째 문서가 문학에 관련된 내용으로 추측할 수 있다. 그 이유는 우리는 문서에 들어가 있는 단어들이 해당 해당 주제들을 표현하고 있음을 알기 때문이다. 이러한 사전 정보가 없다면 주제를 예측할 수 없다. 하지만 사전정보가 없어도 단어들과 주제들은 연관성이 있다. 주제는 의미나 인식으로 결정되는 것이 아니고, 지도 학습으로 라벨링된 단어들의 가능도로 결정된다.
모형

M개의 문서가 주어져 있고, 모든 문서는 각각  k개의 주제 중 하나에 속할 때,
단어는 이산 자료의 기본 단위로 단어집(vocabulary)의 인덱스로 나타낼 수 있다. 단어집의 크기를  V라 하면, 각각의 단어는 인덱스  v\in \{1,\dots ,V\}로 대응된다. 단어 벡터  w는  V-벡터로 표기하며  w^{v}=1,w^{u}=0,u\neq v를 만족한다.
문서는  N개의 단어의 연속으로 나타내며,  \mathbf {w} =(w_{1},w_{2},\dots ,w_{N})으로 표기한다.
전집은  M개의 문서의 집합으로 나타내며,  D=\{\mathbf {w_{1}} ,\mathbf {w_{2}} ,\dots ,\mathbf {w_{M}} \}으로 표기한다.
LDA는 각각의 문서  \mathbf {w} \in D에 대해 다음과 같은 생성 과정을 가정한다.
1.  N\sim \mathrm {Poisson} (\xi ) 을 선택한다.
2.  \theta \sim \mathrm {Dir} (\alpha )를 선택한다.
3. 문서 내의 단어  w_{n}\in \mathbf {w}  에 대해서
생성 과정에서 각각의 변수는 다음과 같은 의미를 가진다.
\alpha 는  k 차원 디리클레 분포의 매개변수이다.
\theta 는  k 차원 벡터이며,  \theta ^{i}는 문서가  i번째 주제에 속할 확률 분포를 나타낸다.
z_{n}는  k 차원 벡터이며,  z_{n}^{i}는 단어  w_{n}이  i번째 주제에 속할 확률 분포를 나타낸다.
\beta 는  k\times V 크기의 행렬 매개변수로,  \beta _{ij}는  i번째 주제가 단어집의  j번째 단어를 생성할 확률을 나타낸다.
여기에서  w_{n}는 실제 문서를 통해 주어지며, 다른 변수는 관측할 수 없는 잠재 변수이다.
이 모형은 다음과 같이 해석될 수 있다. 각 문서에 대해  k개의 주제에 대한 가중치  \theta 가 존재한다. 문서 내의 각 단어  w_{n}은  k개의 주제에 대한 가중치  z_{n}을 가지는데,  z_{n}은  \theta 에 의한 다항 분포로 선택된다. 마지막으로 실제 단어  w_{n}이  z_{n}에 기반하여 선택된다.
잠재 변수  \alpha ,  \beta 가 주어졌을 때  \theta ,  \mathbf {z} =\{z_{1},\dots ,z_{N}\},  \mathbf {w} 에 대한 결합 분포는 다음과 같이 구해진다.
여기서  z_{n}과  \theta 를 모두 더하여 문서의 주변 분포 (marginal distribution)를 구할 수 있다. 이 때 디 피네치의 정리 (de Finetti's theorem)에 의해 단어가 문서 안에서 교환성을 가지는 것을 확인할 수 있다.
마지막으로 각각의 문서에 대한 주변 분포를 모두 곱하여 전집의 확률을 구할 수 있다.
모형 > 기존의 잠재 변수 모형과의 차이점

LDA 이전에도 다양한 잠재 변수 모형(latent variable model)이 제시되어 왔다. 아래에서는 그 중 대표적인 유니그램 혼합(mixture of uni-grams) 모형, pLSI 모형과의 차이점을 서술한다.
모형 > 기존의 잠재 변수 모형과의 차이점 > 유니그램 혼합 모형

유니그램 혼합 모형은 다음과 같은 생성 과정을 가정한다.
1.  z로부터 문서의 주제를 선택한다.
2. 문서의 주제가 주어졌을 때  w_{n}은  p(w_{n}|z) 로부터 선택한다.
위 과정으로부터 문서의 확률을 구하면 다음과 같다.
유니그램 혼합 모형의 생성 과정은 각각의 문서가 정확히 하나의 주제를 가진다는 것을 가정한다. 따라서 문서의 개수가 많아질 때 전집을 효율적으로 모형화할 수 없다는 단점이 있다. 반면, LDA는 하나의 문서에 대해 여러 개의 주제가 서로 다른 가중치로 혼합되는 것을 허용한다.
모형 > 기존의 잠재 변수 모형과의 차이점 > pLSI 모형

pLSI 모형은 다음과 같은 생성 과정을 가정한다.
1. 문서의 주제 분포  d로부터 주제  z를 선택한다.
2. 주제  z가 주어졌을 때  w_{n}은  p(w_{n}|z) 로부터 선택한다.
위 과정으로부터 문서와 단어가 나올 결합 확률을 구하면 다음과 같다.
pLSI 모형은  p(z|d)를 통해 하나의 문서가 여러개의 주제를 가질 수 있도록 허용한다. 그러나  d는 트레이닝 셋에 속한 문서들에 대한 인덱스이기 때문에  p(z|d)는 트레이닝 셋에 포함된 문서에 대해서만 정의된다. 따라서 pLSI 새로운 문서에 대한 확률을 계산할 수 없으며, 이 때문에 잘 정의된(well-defined) 생성 모형이 아니다.
또한 pLSI에서 각각의 주제는  V\times M 크기의 혼합(mixture)으로 정의된다. 따라서  k개의 주제에 대해  kV+kM 개의 매개변수를 필요로 하며, 이는 전집의 크기  M에 대해 선형적으로 증가한다. 따라서 트레이닝 셋의 크기가 커질 때 모형이 과적합(overfitting)되기 쉽다.
반면, LDA는 잘 정의된 생성 모형이기 때문에 새로운 문서에 대해서도 쉽게 일반화될 수 있다. 또한 각각의 주제가  V 크기의 혼합으로 정의되기 때문에,  k개의 주제에 대해 전집의 크기와 무관하게  k+kV 개의 매개변수를 필요로 한다. 따라서 pLSI와 같은 과적합 문제를 겪지 않는다.
추론

LDA를 사용하기 위해서는 문서가 주어졌을 때 잠재 변수에 대한 사후 확률을 구할 수 있어야 한다.
그러나 이 분포는 잠재 변수인  \theta 와  \beta 의 결합 형태를 더하기 때문에 일반적으로 계산하기 어렵다. 따라서 사후 확률을 구하기 위한 다양한 근사 알고리즘이 사용된다. 처음 제시된 LDA에서는 볼록 기반 변분 알고리즘(convexity-based variational algorithm)을 사용하였으며, 다른 접근 방법으로는 기브스 표집과 기대 전파법(expectation propagation)을 사용할 수도 있다.
추론 > 볼록 기반 변분 알고리즘

볼록 기반 변분 알고리즘의 기본 아이디어는 옌센 부등식을 기반으로 로그 가능도(log likelihood)의 하한값을 계산하는 것이다. 로그 가능도의 하한값은 변분 매개 변수(varional paremeter)로 나타내지며, 이 매개변수는 최적화 과정을 통해 가장 좋은 하한값을 가지도록 정해진다.
이 알고리즘을 LDA에 적용하기 위해서는 LDA의 그래프 도식을 간단화시켜야 한다.  p(\mathbf {w} |\alpha ,\beta )에서  \theta 와  \beta 의 결합을 제거해야 하므로, 기존의 그래프 도식에서  \theta ,  \mathbf {z} ,  \mathbf {w}  사이의 간선을 제거한 뒤 변분 매개변수  \gamma 와  \phi =(\phi _{1},\dots ,\phi _{N})을 추가한다.  \gamma 는 디리클레 분포의 매개변수이며,  \phi 는 다항 분포의 매개변수이다. 이 때 변분 매개 변수에 대한  \theta 와  \mathbf {z} 의 조건부 확률은 다음과 같다.
이것을 바탕으로 임의의  q(\theta ,\mathbf {z} |\alpha ,\beta )에 대해 문서의 로그 가능도의 하한값을 구할 수 있다.
위의 식에서 우변을  L(\gamma ,\phi ;\alpha ,\beta )라 표기하자. 그러면 좌변과 우변의 차이가 쿨백-라이블러 발산임을 이용하여 다음과 같이 나타낼 수 있다.
따라서 문서의 로그 가능도의 하한값인  L(\gamma ,\phi ;\alpha ,\beta )을 최대화 하는 것은 변분 사후 확률과 기존의 사후 확률간의 쿨백-라이블러 발산값을 최소화하는 것과 동치이다.
최적화 과정을 유도하기 위해  L(\gamma ,\phi ;\alpha ,\beta )을 모델 매개 변수  (\alpha ,\beta )와 변분 매개 변수  (\gamma ,\phi )에 관한 식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서  \Psi 는 다이감마 함수(digamma function)이다.
추론 > 볼록 기반 변분 알고리즘 > 변분 다항 분포 매개 변수의 최적화

우선  L(\gamma ,\phi ;\alpha ,\beta )을  \phi _{ni}에 대해 최대화 한다.  \phi _{ni}는  n번째 단어가  i번째 주제로부터 생성될 확률을 의미하며,  \sum _{i=1}^{k}\phi _{ni}=1을 만족한다.
\phi _{ni}가 들어간 항을 분리하고, 적당한 상수를 더하여 라그랑지언을 구하면 다음과 같다. 여기서  v\in \{1,\dots ,V\}는 주어진  w_{n}에 대해  w_{n}^{v}=1를 만족하는 값이다.
위 식을  \phi _{ni}에 대해 편미분하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.
L_{[\phi _{ni}]}를 최대화 하기 위해 위의 식이 0이 되어야 하므로,  \phi _{ni}에 대해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
추론 > 볼록 기반 변분 알고리즘 > 변분 디리클레 매개 변수의 최적화

마찬가지로  \gamma 에 대해서  L(\gamma ,\phi ;\alpha ,\beta )를 최대화 한다.
위 식을  \gamma _{i}에 대해 편미분하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.
L_{[\phi _{ni}]}를 최대화 하기 위해 위의 식이 0이 되어야 하므로,  \gamma _{i}에 대해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
이 때 변분 매개 변수  \phi 와  \gamma 는 서로 의존하므로 두 값은 수렴할 때까지 번갈아가면서 계산되어야 한다.
추론 > 볼록 기반 변분 알고리즘 > 매개 변수 추정

매개 변수 추정의 목적은 전집  D=\{\mathbf {w} _{1},\dots ,\mathbf {w} _{M}\}가 주어졌을 때, 주어진 전집에 대한 로그 가능도를 최대화하는 매개 변수  \alpha 와  \beta 를 찾는 것이다.
변분 매개 변수  \gamma ,  \phi 를 통해  l(\alpha ,\beta )의 하한값을 구할 수 있으므로 기댓값 최대화 알고리즘을 통하여  l(\alpha ,\beta )를 최대화하는  \alpha 와  \beta 를 구할 수 있다.
1. (기댓값 단계) 각각의 문서에 대해 최적 변분 매개 변수  \{\gamma _{d}^{*},\phi _{d}^{*}:d\in D\}를 계산한다.
2. (최대화 단계) 기댓값 단계에서 구한 변분 매개 변수를 바탕으로 로그 가능도의 하한값을 최대화 하도록  \alpha ,  \beta 를 갱신한다.
최대화 단계에서 로그 가능도의 하한값을 증가시키는  \beta 는 다음과 같이 구할 수 있다.
L_{[\beta ]}를  \beta _{ij}에 대해 편미분하여 최대화 시키는 값을 구하면 다음과 같다.
마찬가지로 로그 가능도의 하한값을 증가시키는  \alpha 는 다음과 같이 구할 수 있다.
뉴턴의 방법을 사용하여 새로운  \alpha 를 기존의  \alpha 와  {\frac {\partial L_{[\alpha ]}}{\partial \alpha _{i}}},  {\frac {\partial L_{[\alpha ]}}{\partial \alpha _{i}\partial \alpha _{j}}}에 대한 식으로 구할 수 있다.
추론 > 붕괴 기브스 표집 알고리즘

아래의 유도 과정은 평활화(smoothed)된 LDA에 대해  \varphi 와  \theta 를 소거하는 붕괴 기브스 표집을 사용한다. 유도 과정을 간략화하기 위해 모든 문서의 길이가  N으로 같다고 가정한다. 물론 아래의 유도는 문서의 길이가 서로 달라도 유효하다.
모형에 대한 전체 결합 분포는 다음과 같다.
여기서  \varphi 와  \theta 를 모두 더하여 주변 분포를 구할 수 있다.
모든  \theta 는  \varphi 에 대해 독립적이다. 따라서  \theta 와  \varphi 를 분리할 수 있다. 우선  \theta 가 포함된 식을 정리하면,
이 때 각각의  \theta _{d}에 대해 식을 풀어 쓰면 다음과 같다.
이제  c_{dv}^{i}를  d번째 문서의 단어 중 단어집의  v번째 단어이면서  i번째 주제에 포함된 것의 개수라 정의하자. 그러면  c는 3차원 행렬로 정의될 수 있다. 이 때 값이 정확하게 정해지지 않은 성분은  (\cdot )으로 표기하기로 한다. 가령  c_{d,(\cdot )}^{i}은  d번째 문서의 단어 중  i번째 주제에 포함된 것의 개수를 나타낸다.  c을 이용하면 위의 식의 마지막 항은 다음과 같이 다시 쓰일 수 있다.
마찬가지로 식 전체를 다시 쓰면,
위 식에서 적분하는 식은 디리클레 분포 확률 밀도 함수와 같다. 따라서 확률 밀도 함수의 정의에 의해 다음을 만족한다.
따라서 처음의 주변 분포에서  \theta 가 포함된 식은 다음과 같이 정리된다.
이제 주변 분포에서  \mathbf {\varphi } 가 포함된 식을 정리하자. 이 식은  \theta 과 포함된 식과 유사한 방법에 의해 정리될 수 있다.
위의 결과들을 종합하여  P(\mathbf {z} ,\mathbf {w} |\alpha ,\beta )를 정리하면 다음과 같다.
기브스 표집의 목표는  P(\mathbf {z} |\mathbf {w} ,\alpha ,\beta )의 분포를 근사(approximate)하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 식을 사용하도록 한다.
여기서부터  z_{pq}를 나타낼 때  p번째 문서의  q번째 단어는 단어집에서  v의 인덱스를 가진다고 가정한다. 또한  \mathbf {z_{-pq}} 는  z_{pq}를 제외한 모든  z를 의미한다. 이 때 기브스 표집은  z_{pq}만을 고려하기 때문에 위의 식의 정확한 값은 필요가 없으며, 모든  z에 대한  z_{pq}의 비율만 구하면 된다. 따라서 위의 식을 다음과 같이 정리할 수 있다.
위의 유도 과정은 디리클레 다항 분포나 디리클레 분포를 사전 확률 분포로 사용하는 베이즈 네트워크에서 사전 확률을 모두 더한 주변 확률을 구할 때에도 사용된다.
변형 모형

LDA 모형은 모듈형 구조여서 쉽게 확장될 수 있다. 여러 주제들 사이의 관계를 알아내는 연구가 주요 관심 목적이다. 이 목적을 달성하기 위해 디리클레 분포 대신 다른 분포를 사용해서 다양한 변형 모형을 만들 수 있다. 상관 주제 모형은 디리클레 분포 대신 로지스틱 정규분포를 이용하여 주제들간의 상관관계를 알아낸다. 또 다른 확장모형으로는 계층적 잠재 디리클레 할당(hierarchical LDA, hLDA)가 있다. hLDA는 중첩된 중국집 프로세스(Chinese Restaurant Process)를 이용하여 주제들간의 계층 구조를 만든다. LDA를 확장한 또 다른 모형인 이중 잠재 디리클레 모형(LDA-dual model)은 각각의 문서가 두 가지 종류의 정보를 가지고 있는 전집에도 적용할 수 있다. 또 다른 예로 LDA의 비모수적 확장 모형인 계층적 디리클레 프로세스(Hierarchical Dirichlet process)모형은 주제의 개수를 모르는 상황에서 사용될 수 있다. 계층적 디리클레 프로세스는 정보를 계층적 구조로 만들 수 있는 중첩된 중국집 프로세스를 이용하여 주제의 개수를 알아낼 수 있다.
응용 > 문서 모형화

문서 모형화는 LDA가 가장 많이 쓰이는 분야 중 하나이다.
웹 마이닝
협업 필터링
스팸 탐지
응용 > 생물정보학

유전자 온톨로지는 유전자와 관련된 정보들을 담고 있는 지식베이스이다. 유전자 기능 분석을 효율적으로 진행하기 위해서는 방대하고 신뢰성이 보장된 유전자 온톨로지가 필수적이다. 때문에 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하여 유전자 온톨로지를 자동으로 확장하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 유전자 온톨로지 연구에 LDA가 사용될 수 있다. 유전자 온톨로지에서 LDA는 문서 대신에 유전자를 사용하고, 단어 대신에 유전자 특징을 사용하고, 주제 대신 유전자 기능을 사용한다.
응용 > 화상 분류

LDA를 이용하면 이미지에 나타난 물체가 어떤 종류인지 알아낼 수 있다. Sivic의 방식에 따르면 문서 대신 이미지를 사용하고, 단어 대신 부호단어를 사용하고, 주제 대신 화상 분류를 사용한다. 하나의 이미지는 여러 종류의 혼합으로 모형화 될 수 있다. LDA를 화상 분류에 적용할 때 사용되는 변수들을 다음과 같이 설명할 수 있다.
| 변수 | 문서 모형화에 대응되는 변수 | 의미 |
| --- | --- | --- |
| 부호단어(codeword) | 단어(word) | LDA 모형의 가장 기본적인 이산 데이터 단위  x\in \{1,\dots ,V\} |
| 패치(patch) | 없음 | 이미지의 가장 기본적인 단위. 패치에 특징 검출 알고리즘(e.g. SIFT)을 적용하면 부호단어가 된다. |
| 부호책(codebook) | 없음 | V개의 부호단어의 집합이다. 이미지에서 패치들을 추출한 후 부호단어로 변환시키면 부호책을 얻을 수 있다. |
| 이미지 | 문서(document) | N개의 패치들의 집합이다.  \mathbf {x} \in \{x_{1},\dots ,x_{N}\} |
| 화상 분류(object category) | 주제(topic) | V 개의 부호단어들이 등장할 확률 분포이다.  z\in \{1,\dots ,K\} |
응용 > 자동 화성 분석

음악에서도 LDA을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 음악에서 LDA를 사용하기가 쉽지 않은 이유는 단어와 같이 "단위"가 되는 정보가 없기 때문이다. 그래서 화성 분석과 같이 음의 조합으로부터 특징을 추출할 수 있는 문제에 대해서만 LDA를 적용할 수 있다. LDA를 화성 분석에 적용할 때 사용되는 변수들을 다음과 같이 설명할 수 있다.
| 변수 | 문서 모형화에 대응되는 변수 | 의미 |
| --- | --- | --- |
| 음(note) | 없음 | 가장 기본적인 이산 데이터 단위. 12 음계를 사용하기 때문에 V는 12로 고정된다.  u\in \{1,\dots ,12\} |
| 마디(segment) | 단어(word) | 곡의 가장 기본적인 단위. 한 마디는 음의 집합이다.  \mathbf {u} \in \{u_{1},\dots ,u_{L}\} |
| 곡(song) | 문서(document) | N개 마디의 집합이다.  \mathbf {s} \in \{\mathbf {u} _{1},\dots ,\mathbf {u} _{N}\} |
| 화성(harmonics) | 주제(topic) | V 개의 음들이 등장할 확률 분포이다. 장조 화성 12개와 단조 화성 12개가 사용되기 때문에 K는 24로 고정된다.  z\in \{1,\dots ,24\} |
응용 > 한국어와 LDA

LDA를 사용할 때 단어의 집합이 필요하다. 영어에서는 공백문자 단위로 나누어서 집합에 넣은 후 'and', 'in', 'to'와 같은 불용어(stop word)를 제거함으로써 단어의 집합을 생성할 수 있다. 하지만 한국어는 단어에 조사와 동사 활용으로 인해 추가적인 처리가 필요하다. 보통 한국어 형태소 분석기를 이용하여 문서에서 명사와 동사 원형만 걸러낸 후에 LDA에 사용한다.
구현 > Python

lda (https://pypi.python.org/pypi/lda)
붕괴 깁스 표집을 이용한 잠재 디리클레 할당 구현이다. 모질라 공용 허가서 2.0으로 배포하고 있다.
gensim (https://radimrehurek.com/gensim/)
다양한 토픽 모델링을 지원하는 라이브러리이다. 잠재 디리클레 할당과 모든 CPU의 코어를 병렬적으로 사용하는 병렬 잠재 디리클레 할당 구현을 포함하고 있다. GNU 약소 일반 공중 사용 허가서로 배포하고 있다.