stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
제임스 고슬링
저서

Ken Arnold, James Gosling, David Holmes, The Java Programming Language, Fourth Edition, Addison-Wesley Professional, 2005, ISBN 0-321-34980-6
James Gosling, Bill Joy, Guy L. Steele Jr., Gilad Bracha, The Java Language Specification, Third Edition, Addison-Wesley Professional, 2005, ISBN 0-321-24678-0
Ken Arnold, James Gosling, David Holmes, The Java Programming Language, Third Edition, Addison-Wesley Professional, 2000, ISBN 0-201-70433-1
James Gosling, Bill Joy, Guy L. Steele Jr., Gilad Bracha, The Java Language Specification, Second Edition, Addison-Wesley, 2000, ISBN 0-201-31008-2
Gregory Bollella (Editor), Benjamin Brosgol, James Gosling, Peter Dibble, Steve Furr, David Hardin, Mark Turnbull, The Real-Time Specification for Java, Addison Wesley Longman, 2000, ISBN 0-201-70323-8
Ken Arnold, James Gosling, The Java programming language Second Edition, Addison-Wesley, 1997, ISBN 0-201-31006-6
Ken Arnold, James Gosling, The Java programming language, Addison-Wesley, 1996, ISBN 0-201-63455-4
James Gosling, Bill Joy, Guy L. Steele Jr., The Java Language Specification, Addison Wesley Publishing Company, 1996, ISBN 0-201-63451-1
James Gosling, Frank Yellin, The Java Team, The Java Application Programming Interface, Volume 2: Window Toolkit and Applets, Addison-Wesley, 1996, ISBN 0-201-63459-7
James Gosling, Frank Yellin, The Java Team, The Java Application Programming Interface, Volume 1: Core Packages, Addison-Wesley, 1996, ISBN 0-201-63453-8
James Gosling, Henry McGilton, The Java language Environment: A white paper, Sun Microsystems, 1996
James Gosling, David S. H. Rosenthal, Michelle J. Arden, The NeWS Book : An Introduction to the Network/Extensible Window System (Sun Technical Reference Library), Springer, 1989, ISBN 0-387-96915-2
같이 보기

자바 (소프트웨어 플랫폼)
루돌프 파이얼스

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  루돌프 파이얼스
 파이얼스 (1966년 괴팅겐에서의 사진)
출생: 1907년 6월 5일(1907-06-05)  독일 제국 베를린
사망: 1995년 9월 19일(1995-09-19)  영국 옥스퍼드
국적:  독일 (~1940)    영국 (1940~)
교육: 베를린 대학교 뮌헨 대학교 라이프치히 대학교 맨체스터 대학교 케임브리지 대학교
출신 학교: 베를린 대학교 뮌헨 대학교 라이프치히 대학교 맨체스터 대학교 케임브리지 대학교
주요 업적: 파이얼스 괄호(Peierls bracket)   파이얼스 전이(Peierls transition)
수상: Commander of the British Empire (1945)  Knight Bachelor (1968)  Royal Medal (1959) 로런츠 메달 (1962) 막스 플랑크 메달 (1963) 엔리코 페르미 상 (1980) 마테우치 메달 (1982) 코플리 메달 (1986)
분야: 물리학
소속: 버밍엄 대학교 옥스퍼드 대학교 워싱턴 대학교 맨해튼 계획
박사 지도교수: 베르너 하이젠베르크
기타 지도교수: 베르너 하이젠베르크
박사 지도학생: 프레드 호일
유명한 학생: 프레드 호일
루돌프 에른스트 파이얼스(독일어: Rudolf Ernst Peierls, 1907–1995)는 독일 태생의 물리학자다. 나치 독일을 피해 영국으로 이민하였고, 영국의 핵무기 개발에 참여하였다. 군사적 연구 밖에도, 물리학의 여러 분야에 공헌하였다.
생애

베를린에서 유대인 가정에 태어났다. 아버지는 하인리히 파이얼스(독일어: Heinrich Peierls)였고, 어머니는 엘리차베트 바이게르트(Elizabeth Weigert)였다. 1929년에는 취리히에서 베르너 하이젠베르크와 볼프강 파울리 아래 응집물질물리학을 연구하였다.
그 뒤 영국 케임브리지 대학교에서 유학하였다. 이 도중 나치 당이 정권을 잡자 할 수 없이 영국에 남아 있게 되었다. 1939년부터 오토 프리슈(Otto Frisch)와 제임스 채드윅과 같이 핵무기 연구를 시작하였다. 1940년 3월에는 프리슈-파이얼스 보고서(영어: Frisch–Peierls memorandum)를 작성하였다. 이 보고서에서 프리슈와 파이얼스는 불과 1 킬로그램의 우라늄을 통해 원자 폭탄을 만들 수 있다는 사실을 설명하였고, 영국과 이후 미국의 핵무기 연구가 시작되는 발단이 되었다. 이듬해 (1941년) 이 보고서는 미국으로 전해졌고, 미국은 맨해튼 계획을 시작하였다.
1943년 8월부터 파이얼스는 미국으로 건너가 맨해튼 계획에 참여하였다. 1945년 영국 작위(Commander of the Order of the British Empire (Civil Division))를 수여받았다.
전후 파이얼스는 버밍엄 대학교 교수로 있다가, 1963년 옥스퍼드 대학교 교수가 되었다. 1974년 은퇴하였고, 1995년 옥스퍼드에서 향년 89세를 일기로 사망하였다.
같이 보기

머민-바그너 정리
모트 절연체
헬골란트섬

는 여기로 연결됩니다. 다른 뜻에 대해서는 헬골란트 (동음이의) 문서를 참고하십시오.
| 헬골란트섬 Helgoland |
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헬골란트섬class=notpageimage| 북위 54° 10′ 57″ 동경 7° 53′ 7″﻿ / ﻿북위 54.18250°  동경 7.88528° ﻿ / 54.18250; 7.88528
행정
지리
헬골란트 섬
헬골란트 섬의 기
헬골란트 섬의 문장
헬골란트섬(독일어: Helgoland, 서프리슬란트어: Lun, Hålilönj)은 북해에 있는 독일의 섬이다.
독일 해안에서 46km 떨어져 있으며, 삼각형 모양을 한 1.0km2 넓이의 유인도인 본섬과 동쪽에 0.7km2의 부속섬인 뒤네 섬(Düne)으로 이루어져 있다. 1720년까지는 두 섬이 붙어있었으나, 폭풍우로 끊어졌다. 본섬에서 가장 높은 곳은 해발 61m이다. 행정 구역상으로는 독일 슐레스비히홀슈타인주에 속한다.
영국 트립합 그룹인 매시브 어택은 2010년 앨범 제목 "Heligoland"는 이 곳에서 따왔다.
역사

나폴레옹 전쟁 중이던 1807년 영국이 이곳을 점령했으며, 1814년 1월 14일 킬 조약을 통해 공식적으로 덴마크령에서 영국령으로 전환되었다.
1890년 독일 제국은 영국과 조약을 체결하여 영국으로부터 헬골란트 섬을 얻는다. 이는 독일 제국 해군 성장의 발판을 마련하기 위한 것이었으며, 영국은 헬골란트 섬과 맞바꾸어 동아프리카의 잔지바르 섬을 얻었다.
헬골란트는 독일 제국에 의하여 해군 기지로 개발되었다.
같이 보기

포르세티
Walls and Bridges

《Walls and Bridges》(월스 앤드 브리지스)는 1974년 발표된 존 레논의 다섯 번째 정규 음반이다. 영국 차트 6위, 미국 차트 1위를 기록했다.
엘튼 존은 《롤링 스톤》과의 인터뷰에서 《Walls and Bridges》에 대해 "존의 최고 걸작"이라고 평가했다. 엘튼이 백보컬리스트와 피아노 세션맨으로 참여한 〈Whatever Gets You thru the Night〉은 음반 발매에 앞서 싱글 커트되어 미국 싱글 차트 1위까지 오르기도 했는데, 이것은  존에게 솔로 데뷔 후 첫 미국 싱글 차트 1위라는 기록으로 남게 되었다. 존은 "이 곡이 1위가 되면 너의 콘서트에 게스트로 참가하겠다"라며 엘튼과 약속했는데, 실제로 1위에 오르자 1974년 11월 28일 엘튼의 매디슨 스퀘어 가든 공연에 참가하며 그 약속을 지켰다. 그리고 그 날 객석에 와 있던 요코와 우연히 만나게 되는데, 이것은 두 사람이 재결합하게 되는 계기가 되었다.
이 음반의 30초짜리 TV 광고 방송에서는 링고 스타가 내레이션을 담당하고 있으며 마지막 부분에서 존이 'Thank You, Ringo'라고 하며 링고에게 감사의 답례를 하고 있다.
배경과 제작

《Walls and Bridges》는 존이 요코와 마음의 '장벽'(Walls)을 느끼며 18개월 간의 별거 생활을 하던 시기(1973년 6월 ~ 1975년 1월), 이른바 '잃어버린 주말'(Lost Weekend)이라 불리는 기간 중에 녹음되고 발표된 음반이다. 따라서 정치색 짙은 메시지는 거의 보이지 않고 있으며 대신 존의 내면 세계가 투영된 곡들이 전반적으로 줄 지어 있다.
원래 존은 1950년대와 1960년대의 록 스탠다드 넘버들을 커버한 음반을 만들 계획을 갖고 있었다. 그래서 필 스펙터를 프로듀서로 고용, 레코딩을 시작했지만 필이 사생활 문제로 인해 마스터 테이프를 갖고 사라져 버려 레코딩이 중단되었고(이 음반은 나중에 《Rock 'n' Roll》이란 제목으로 발표되게 된다.), 이에 존이 자신이 직접 프로듀스 한 음반 《Walls and Bridge》를 먼저 제작, 발표하게 된다.
트랙 목록

모든 곡들은 존 레논에 의해 씌여졌다. 단 Side one의 3, Side two의 6은 예외이다.
"Going Down on Love" – 3:54
"Whatever Gets You thru the Night" – 3:28
"Old Dirt Road" (존 레논, 해리 닐슨) – 4:11
"What You Got" – 3:09
"Bless You" – 4:38
"Scared" – 4:36
"#9 Dream" – 4:47
"Surprise, Surprise (Sweet Bird of Paradox)" – 2:55
"Steel and Glass" – 4:37
"Beef Jerky" – 3:26
"Nobody Loves You (When You're Down and Out)" – 5:08
"Ya Ya" (모건 로빈슨, 리 도르시, 클래런스 루이스, 모리스 레비) – 1:06
참여 인원

다음은 앨범 부클릿으로부터 발췌한 것이다.
존 레논 – 프로듀서, 편곡, 보컬(리드, 하모니, & 백그라운드), 기타(리드, 리듬, 어코스틱), 피아노, 휘파람, 퍼쿠션
켄 에이셔 – 일렉트릭 피아노, 클라비넷, 메로트론
짐 켈트너 – 드럼
아서 젠킨스 - 퍼쿠션
닉키 홉킨스 – 피아노
클라우스 부어만 – 베이스
바비 키즈 – 테너 색스폰
론 애프리아 - 테너 색스폰
제시 이디 데이비스 – 어코스틱 기타, 리드 기타
에디 모타우 – 어코스틱 기타
스트링스 & 브라스 뮤지션들 from 뉴욕 필하모닉 – 편곡/지휘 by 켄 에이셔.
리틀 빅 혼스 – 론 애프리아 (알토 색스폰), 바비 키즈 (테너 색스폰), 프랭크 비카리 (테너 색스폰), 하워드 존슨 (바리톤 & 베이스 색스폰) and 스티브 마다이오 (트럼펫).
줄리안 레논 – 드럼 "Ya Ya".
엘튼 존 – 피아노 & 하모니 보컬 "Whatever Gets you thru the Night" and 하몬드 오르간 & 백그라운드 보컬 "Surprise, Surprise (Sweet Bird of Paradox)"
해리 닐슨 – 백킹 보컬 "Old Dirt Road".
The 44th Street Fairies: 조이 담브라, 로리 버튼, 메이 팡 – 백그라운드 보컬 "#9 Dream".
샐리 야쿠스 – 엔지니어
지미 아이오빈 – 오버덥 엔지니어
로이 치깔라 – 리믹스 엔지니어
메이 팡 – 프로덕션 코디네이터
로이 코하라 – 아트 디렉션
밥 그루엔 – 포토그라피
추천 시스템

추천 시스템(推薦system)은 정보 필터링 (IF) 기술의 일종으로, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보 (영화, 음악, 책, 뉴스, 이미지, 웹 페이지 등)를 추천하는 것이다.
추천 시스템에는 협업 필터링 기법을 주로 사용한다. 소셜 북마크 사이트에서 링크를 사람들에게 추천하고 무비렌즈 데이터 세트에서 영화를 추천하는 방법등이 이에 속한다.
개요

추천 시스템은 일반적으로 Collaborative filtering 방식과 content-based filtering (personality-based approach라고도 불림) 방식을 통해 추천 목록을 만든다.
Collaborative 와 Content-based의 차이점은 Last.fm 과 Pandora Radio과 같은 유명한 음악 추천시스템에 의해 잘 보여진다.
Last.fm은 사용자가 주로 들어온 밴드와 각각의 음원이 무엇인지 관찰하고 다른 사용자와의 행동(behavior)을 비교하면서 추천된 음악의 “상태”를 만든다. 그 (추천 받을)사용자의 음악 목록에는 없지만 비슷한 취향을 가진 다른 사용자가 자주 들었던 음악을 추천해 준다.
Pandora는 비슷한 특성이 있는 음악을 재생하는 “상태”를 만들기 위해 아티스트 또는 음악의 특성을 사용한다(약 400개의 특성을 가진 부분집합으로). 사용자의 피드백은 사용자가 특정한 음악에 싫어요를 눌렀을 때 그 특정한 속성을 약화하고 좋아요를 누른 음악을 강조하면서, 그 상태의 결과를 다듬기 위해 사용된다.
각각의 시스템은 모두 강점과 약점이 있다. 위에 예에서는, Last.fm은 정확한 추천을 만들기 위해 한 사용자에 대한 많은 양의 정보를 필요로 한다. Pandora는 시작할 때 매우 적게 정보를 필요로 하는 반면에, 범위(scope)가 더 한정적이다.(예를 들어, 판도라는 오직 원래의 정보에서 비슷한 추천만 만들 수 있다.
추천 시스템은 검색 알고리즘의 유용한 대안이다. 왜냐하면 사용자가 찾지 못한 것들을 다른 방법으로 발견하게 해 주기 때문이다. 아주 흥미롭게도, 추천 시스템은 종종 non-traditional data를 묶으면서(indexing) 검색 엔진을 사용할 때 시행(implement)되기 때문이다.
접근법 > Collaborative filtering

Collaborate filtering은 사용자 행동, 활동 또는 선호도에 대한 많은 정보를 분석하고 모으고 다른 사용자와의 비슷함에 기초를 두고 사용자들이 무엇을 좋아할 지를 예측하는 것에 기초를 두고 있다. Collaborative Filtering 접근법의 한 중요한 장점은 machine analyzable content에 의존하고 있지 않다는 것이다. 그래서 정확하게 아이템 그 자체를 이해하지 않고도 영화와 같은 복잡한 아이템들을 추천 할 수 있다. 많은 알고리즘은 추천 시스템에서 사용자나 아이템의 비슷함(similarity)을 측정하는 데 사용되고 있다. 예를 들어, KNN과 Pearson correlation이 있다.
KNN
분류할 때, 분류 대상과 가까운 k개를 뽑아 그 중 가장 많은 비율을 차지 한 쪽으로 분류
Pearson correlation
연속형 두 변수간의 선형관계(관련성)를 구하기 위해 사용된다. -1에서 +1사이의 범위값
Collaborate filtering은 과거에 동의한 사람들이 미래에도 동의하고 그들이 그들이 과거에 좋아했던 것들을 좋아할 것이라는 가정에 기초를 두고 있다.
사용자의 행동으로부터 모델을 만들 때, 특징(차이점)은 종종 data collection의 뚜렷하기도하고 암시적이도한 형태 사이에서 만들어진다.
Explicit data collection의 예
사용자에게 item을 평가하게 하기, 검색하게 하기, 가장 선호하는 것과 가장 덜 선호하는 것을 순위매기게 하기 등
implicit data collection의 예
사용자가 본 item을 관찰하고 분석하기, 사용자가 구매한 item을 기록하기, 사용자의 SNS를 분석하고 비슷한 likes와 dislikes를 찾아내기
이 추천 시스템은 모아진 데이터를 다른 사람들로부터 모아진 비슷하고 안비슷한 데이터와 비교하고, 사용자의 추천된 items 목록을 계산한다.
Linkedin, facebook과 같은 SNS는 collaboprative filtering을 친구 추천 등에 사용한다.
접근법 > Content-based filtering

또 다른 잘 알려진 접근법은 content-based filtering이다. 이는 item에 대한 설명(description)과 사용자 선호에 대한 profile을 기반으로 한다.
Content-based 추천 시스템에서, 키워드는 item을 설명(describe)하는데 사용되고 사용자의 프로필은 이 사용자가 좋아하는 류(type)의 item을 가리키게(indicate) 만들어진다. 다른 말로하면, 이런 알고리즘들은 과거에 사용자가 좋아했던 것들(또는 현재 보고 있는 것들)과 비슷한 items을 추천하려고 한다. 구체적으로 말하면, 다양한 후보 items은 사용자에 의해 현재 평가되는 (rated) items과 비교되고 best-matching items은 추천된다. 이 접근법은 information retrieval과 information filtering에 뿌리를 두고 있다.
Information retrieval
집합적 정보로부터 원하는 내용이나 관련되는 내용을 가져오는 것
Information filtering
필요 없는 정보를 제거하는 것
Items의 특징을 끌어내기 위해, tf-idf 알고리즘이 많이 사용된다.
Tf-idf: Term frequency-inverse document frequency
여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다.
TF(term-frequency 단어 빈도)가 높을 수록 문서에서 중요하다고 생각될 수도 있지만 단순히 흔하게 등장하는 것일 수도 있음. 이를 DF(document frequency 문서 빈도)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(inverse)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곲한 값이다.
사용자의 profile을 만들기 위해서, 그 시스템은 대게 두가지 정보에 집중한다:
1.    사용자 선호의 model
2.   추천시스템과 사용자의 상호작용 정보(history)
기본적으로 이런 방법들은 시스템 안에서 item에 특성을 부여하면서 item profile(이산적 features와 attributes)을 사용한다. 그 시스템은 item특성의 weighted vector을 기반으로 한 사용자의 content-based profile을 만든다. Weights는 사용자에게 각각의 feature의 중요도를 나타내고 개별적으로 점수 매겨진(rated) content vectors로부터 다양한 방법으로 계산될 수 있다. 사용자가 좋아할것 같은 확률(probability)을 계산하기 위해 다른 복잡한 방법들해 베이지안 분류, 클러스터 분석, 결정 트리 그리고 인공 신경망 네트워크와 같은 머신러닝 기술을 사용하는 반면에, 간단한 접근법들은 그 점수 매겨진 item vector의 평균 값을 사용한다.
보통 ‘좋아요’와 ‘싫어요’와 같은 형태로 사용자로부터 직접적인 피드백은 특정한 속성(attribute)의 중요도에 대한더 높거나 낮은 weight를 할당하는데 사용될 수 있다.
Content-based filtering의 중요한 문제점은, 한 content source에 관련된 사용자들 행동으로부터 사용자 선호도를 배울 수 있고 다른 content 종류(type)을 넘어서 그것들을 사용할 수 있을지 아닌지이다. 그 시스템이 사용자가 이미 사용한 것과 같은 종류의 content를 추천하는 것에 한정돼 있을 때, 다른 서비스의 다른 종류의 content가 추천될 수 있을 때보다 추천 시스템의 가치는 상당히 낮다. 예를 들어, news browsing에 기반한 추천 뉴스 기사는 유용하지만, news browsing에 기반해 추천될 수 있는 다른 서비스의 음악, 비디오, 제품 토론에서 더 유용하다.
Pandora Radio는 첫 seed와 같이 사용자에 의해 제공된 노래와 비슷한 특징의 음악을 재생해 주는 content-based 추천 시스템의 한 예이다.
접근법 > Hybrid recommender systems

최근 연구는 collaborate 과 content-based filtering을 섞은 hybrid 접근 법이 몇몇의 상황에서 더 효과적일 수 있다고 설명한다. Hybrid 접근법은 여러 가지 방법으로 사용(implement)될 수 있다: 한 접근 법을 다른 접근법에 더하거나, 하나의 model로 만들거나. 몇몇의 연구들은 두가지 접근법을 hybrid와 경험에 기인해서 비교하고 hybrid가 두 접근법들보다 훨씬 더 정확한 추천을 제공한다고 말한다. 이런 방법들은 cold start와 sparsity 문제와 같은 추천시스템에서 공통적인 문제의 몇몇을 극복할 수 있다고 한다.
Cold start: 충분한 정보가 없어서 필요한 정보를 얻지 못하는 것
Netflix는 hybrid 추천 시스템의 좋은 예이다. 이 웹사이트는 사용자가 높게 평가했던(content-based)영화와 비슷한 특성을 띄는 영화를 추천 하고, 비슷한 사용자(collaborate)들의 검색 습관과 시청을 비교함으로서 추천을 한다.
다양한 기술들은 추천시스템의 기초로 제안되어 왔다: collaborative, content-based, knowledge-based 그리고 demographic 기술. 이 기술들은, 몇개의 평가(rating)을 한 새로운 사용자를 어떻게 하지와 같이 collaborative와 content-based의 유명한 cold-start문제와 knowledge-based 접근 법의 the knowledge engineering bottleneck(병목현상)과 같은 단점을 가지고 있다. Hybrid 추천 시스템은 그들 사이의 시너지를 얻기 위해서 여러 기술들을 합치는 것이다
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Collaborative: 이 시스템은 다른 사용자들과 items에  대한 profiles을 평가하는 정보만 사용하면서 추천을 한다. 이  시스템은 현재의 사용자나 items과 비슷한 평가 기록(history)와  함께 비슷한(peer) 사용자 또는 items을 배치하고, 이 근접이웃(neighborhood)를 이요해서 추천을 만든다. 사용자 기반과 item기반의 가장 가까운 이웃 알고리즘은 cold-start문제를 해결하기 위해 합쳐질 수 있고 추천 결과를 향상시킬 수 있다.
Content-based: 이 시스템은 사용자가 그들에게 준 평가와 제품들과 관련된 특징이라는 두가지  Sources로부터 추천을 만든다. Content-based 추천자는 추천을 user-specific 분류 문제처럼 다루고 제품의 특징에 기반한 사용자의 좋아요와 싫어요의  분류자를 학습한다.
Demographic: Demographic(인구  통계학적) 추천은 사용자의 인구통계학적 정보(profile)를 기반으로 추천을 제공한다. 추천된 제품은 그 영역의 사용자들의 평가들을 합침으로써 다른 인구통계학적  영역을 위해 만들어질 수 있다.
Knowledge-based: 이 추천자는 사용자의 선호와 요구(needs)에  대한 추론을 기반으로 한 제품을 제안한다. 이 지식(knowledge)는 때때로 얼마나 특정한 제품 특징이 사용자의 요구를 충족시키는 지에 대한 뚜렷한 기능적(functional) 지식을  포함한다.
Hybrid 추천 시스템이란 용어는 여기서 결과를 만들어 내기 위해 다중의 추천 기술을 함께 섞는 어떠한 추천 시스템을 설명하는데 사용된다. 같은 유형의 몇몇의 다른 기술들이 함께 되지(be hybridzed) 못하는지에 대한 이유는 없다. 예를 들어, 두개의 다른 content-based 추천은 함께 효과를 낼 수 있고 많은 프로젝트들이 이런 종류의 조합에 투자해 왔다: naïve bayes와 knn을 함께 사용한 NewsDude는 한 예다.
7개의 hybridization 기술들:
1.    Weighted: 다른 추천 요소들의 점수는 수학적으로 합쳐진다.
2.    Switching: 그 시스템은 추천 요소들 안에서 선택하고 고른 것을 적용한다.
3.    Mixed: 다른 추천자로부터의 추천들은 추천을 주기위해 함께 보여진다.
4.    Feature Combination: 다른 지식 sources로부터 나온 특징들은 함께 합쳐지고 하나의 추천 알고리즘에 쓰인다.
5.    Feature Augmentation: 하나의 추천 기술은 하나의 특징이나 다음 기술의 입력의 한 부분이 될 특징들의 세트에 사용된다.
6.    Cascade: 추천자는 더 낮은 우선 순위들이 더 높은 것들의 점수를 매기는 것이 단절되면서 엄격한 우선순위를 가진다.
7.    Meta-level: 한 추천 기술은 적용되고 다음 기술의 입력으로 사용되는 몇몇의 model을 만든다.
접근법 > 정확도를 넘어서

전형적으로, 추천 시스템에 대한 연구는 가장 정확한 추천 알고리즘을 찾는 것에 관심을 둔다. 하지만, 많은 중요한 요소들이 있다.
Diversity – 사용자들은 다른 아티스트이 items와 같은 더 높은 intra-list 다양성이 있을 때 추천 시스템에 더 만족하는 경향을 보인다.
Recommender persistence – 어떤 상황에서, 추천을 다시 보여주거나 사용자가 다시 items을 평가하게 하는 것이 더 효과적이다.
Privacy – 추천 시스템은 대게 privacy 문제를 해결해야한다. 왜냐하면 사용자들은 민감한 정보를 공개해야하기 때문이다. Collaborative filtering을 사용해 사용자의 profiles을 만드는 것은 privacy의 관점에서 문제가 될 수 있다. 많은 유럽 국가들은 data privacy에 대한 강한 문화를 가지고 있고, 사용자의 profile을 만드는 어떠한 단계를 소개하려는 모든 시도는 부정적인 사용자 반응을 초래할 수 있다. Netflix Prize competition을 위해 Netflix에서 제공한 데이터 셋에 관련해서 많은 privacy 문제가 발생했었다. 그 데이터 셋이 고객의 개인정보를 지키기 위해 익명화 됐음에도 불구하고, 2007에 텍사스 대학의 두 연구자는 Internet Movie Database에 영화 평가 데이터 셋을 매칭함으로써 사용자 개개인을 식별할 수 있었다. 결과적으로, 2009년 12월, 한 익명의 Netflix사용자는 Netflix를 고소했다. 이건 2010의 두번째 Netflix Prize competition을 취소하는 데 부분적으로 영향을 끼쳤다. 많은 연구들은 이 영역의 진행중인 개인정보문제를 행하고 있다. Ramakrishnan 은 개인화와 정보보호 사이에서 교환의 확장적인 개요에 대해 행동했고, 다른 데이터 소스(sources)와 약한 연결들(우연히 발견한 추천을 제공하는 예상치 못한 연결)의 조합이 익명화된 데이터 셋에서 사용자의 정체를 발견하는데 사용될 수 있다는 것을 찾았다.
User demographics- Beel 은 사용자 인구학이 얼마나 사용자가 추천에 만족해 하는 지에 대해 영향을 줄지도 모른다는 것을 발견했다. 그들의 연구에서, 그들은 나이가 많은 사용자들이 어린 사용자들보다 추천에 더 관심을 보이는 경향이 있다는 것을 증명했다.
Robustness – 사용자가 추천 시스템에 참여할 수 있을 때, 속이는 문제(the issue of fraud)는 반드시 다뤄진다.
Serendipity – Serendipity(우연히 발생, 발견됨)는 얼마나 추천시스템이 놀라운가에 대한 측정이다. 예를 들어, 마트에서 고객에게 우유를 추천하는 한 추천 시스템은 완벽하게 정확 할지라도, 이건 좋은 추천 시스템이 아니다. 왜냐하면 그 고객이 살 품목이 너무 명백하기 때문이다. 하지만, 뜻밖의 serendipity는 정확도에 부정적인 영향을 줄지도 모른다.
Trust – 추천 시스템은 사용자가 시스템을 신뢰하지 않으면 사용자에게 가치가 없다. 신뢰는 어떻게 추천을 만들어 내는 지와 왜 이 item을 추천 했는지를 설명함으로써 쌓을 수 있다.
Labelling – 추천 시스템에 대한 사용자의 만족은 추천의 labeling(그룹 짓기, 이름 짓기)에 따라 영향을 받을지도 모른다. 예를 들어, 한 인용된 연구에서, sponsored로 묶인 추천에 대한 Click Through Rate(CTR)은 Organic으로 묶인 동일한 추천에 대한 CTR보다 낮다. 그 연구에서 Label이 없는 추천이 가장 좋은 성능을 보였다.
같이 보기

협업 필터링
필터 버블
패턴 인식
리처드 리치

리처드 리치는 애니메이터, 작가, 영화 제작자이자 감독이다.
《토드와 코퍼》의〈타란의 대모험〉을 비롯한 월트 디즈니 피쳐 애니메이션의 여러 애니메이션 영화를 감독하였으며, 《왕과 나》(1999), 《트럼펫을 부는 백조》(2001)의 감독을 맡기도 하였다.
같이 보기

20세기 애니메이션
루디니 후작 안토니오 스타라바

| 안토니오 스타라바 Antonio Starabba marchese di Rudinì |
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로마자 표기: Antonio Starabba
출생: 1839년 4월 16일
사망: 1908년 8월 7일
성별: 남성
국적: 이탈리아
경력: 이탈리아 총리
직업: 정치인
활동 기간: 1891년 ~ 1892년, 1896년 ~ 1898년
루디니 후작 안토니오 스타라바(이탈리아어: Antonio Starabba marchese di Rudinì, 1839년 4월 16일 ~ 1908년 8월 7일)는 이탈리아의 제18대, 제21대 총리로 1891년 ~ 1892년, 1896년 ~ 1898년에 재직하였다.
같이 보기

가에타노 브레시
강태을

| 강태을 Kang Tai Eul> 기본 정보 |
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출생: 1980년 6월 4일 대한민국 부산광역시
국적: 대한민국
직업: 뮤지컬 배우
장르: 뮤지컬
활동 시기: 2004년 ~
학력: 서울예술대학 연극과 학사 서라벌고등학교
웹사이트: https://mobile.twitter.com/kang_sparrow
강태을(1980년 6월 4일 ~)은 대한민국의 뮤지컬 배우다.
2004년 뮤지컬 '지저스 크라이스트 슈퍼스타'로 데뷔했다.
뮤지컬

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| 2006년 | 라이온 킹 | 앙상블 |
| 2008년 | 대장금 | 조광조 |
| 2008년 | 록키호러쇼 | 프랑큰퍼터 |
2009년: 돈 주앙
| 2009년 | 대장금 시즌 2 | 조광조 |
2009년: 돈 주앙
| 2009년 | 어쌔신 | 존 윌크스 부스 |
2009년: 헤드윅
| 2010년 | 선덕여왕 | 비담 |
| 2011년 | 올 댓 재즈 | 유태민 |
| 2011년 | 몬테크리스토 | 몬데고 |
| 2011년 | 렌트 | 로저 |
| 2011년 | 햄릿 | 레어티스 |
| 2012년 | 모차르트 오페라 락 | 안토니오 살리에리 |
| 2012년 | 부용지애 | 서애 |
| 2013년 | 그날들 | 차정학 |
| 2013년 | 머더발라드 | 탐 |
| 2014년 | 영웅 | 안중근 |
| 2014년 | 머더발라드 | 탐 |
| 2014년 | 그날들 | 차정학 |
| 2015년 | 영웅 | 안중근 |
| 2015년 | 너에게 빛의 속도로 간다 | 김건덕 |
| 2015년 | 머더발라드 | 탐 |
| 2016년 | 삼총사 | 아토스 |
| 2016년 | 유럽블로그 | 동욱 |
| 2017년 | 금강, 1894 | 이명학 |
| 2018년 | 웃는 남자 | 데이빗 더리모어 경 |
| 2019년 | 안나 카레니나 | 콘스탄틴 레빈 |
| 2020년 | 웃는 남자 | 데이빗 더리모어 경 |
| 2020년 | 드라큘라 | 반 헬싱 |
| 2020년 | 몬테크리스토 | 몬데고 |
| 2021년 | 드라큘라 | 반 헬싱 |
| 2021년 | 엑스칼리버 | 랜슬럿 |
| 2021년 | 잭 더 리퍼 | 잭 |
| 2022년 | 엑스칼리버 | 랜슬럿 |
| 2022년 | 엘리자벳 | 루이지 루케니 |
| 2023년 | 몬테크리스토 | 몬데고 |
| 2025년 | 웃는남자 | 데이빗 더리모어 경 |
방송

문화전쟁 (2008)
음반

머더 발라드 OST (2013)
수상

제3회 더 뮤지컬 어워즈 남우신인상 (2009)
서초동

| 서초1동 瑞草1洞 |
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서초1동주민센터
 
로마자 표기: Seocho 1(il)-dong
행정
국가: 대한민국
지역: 서울특별시 서초구
행정 구역: 25통, 204반
법정동: 서초동
관청 소재지: 서울특별시 서초구 사임당로 89
지리
면적: 1.42 km2
인문
인구: 20,585명(2022년 2월)
세대: 9,099세대
인구 밀도: 14,500명/km2
지역 부호
웹사이트: 서초1동 주민센터
| 서초2동 瑞草2洞 |
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서초2동주민센터
로마자 표기: Seocho 2(i)-dong
행정
국가: 대한민국
지역: 서울특별시 서초구
행정 구역: 29통, 255반
법정동: 서초동
관청 소재지: 서울특별시 서초구 서초대로70길 51
지리
면적: 1.24 km2
인문
인구: 26,421명(2022년 2월)
세대: 7,740세대
인구 밀도: 21,300명/km2
지역 부호
웹사이트: 서초2동 주민센터
| 서초3동 瑞草3洞 |
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서초3동주민센터
로마자 표기: Seocho 3(sam)-dong
행정
국가: 대한민국
지역: 서울특별시 서초구
행정 구역: 41통, 310반
법정동: 방배동, 서초동
관청 소재지: 서울특별시 서초구 반포대로 34
지리
면적: 2.93 km2
인문
인구: 32,,463명(2022년 2월)
세대: 12,789세대
인구 밀도: 11,100명/km2
지역 부호
웹사이트: 서초3동 주민센터
| 서초4동 瑞草4洞 |
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서초4동주민센터
로마자 표기: Seocho 4(sa)-dong
행정
국가: 대한민국
지역: 서울특별시 서초구
행정 구역: 31통, 189반
법정동: 서초동
관청 소재지: 서울특별시 서초구 서운로26길 3
지리
면적: 0.88 km2
인문
인구: 30,729명(2022년 2월)
세대: 10,712세대
인구 밀도: 35,000명/km2
지역 부호
웹사이트: 서초4동 주민센터
서초동(瑞草洞)은 서울특별시 서초구에 있는 동이다. 강남구 서초동에서 서초구가 분리 신설될 시 명칭을 차용한 유래 지역이기도 하다. 본 동 소재의 대표적인 강남 8학군 학교는 서울고, 양재고 등이 있다.
개요

서초동은 옛날 이곳에 서리풀이 무성했다하여 붙여진 이름이다. 그래서 일명 ‘상초리(霜草里)’, ‘서리풀’이라고도 했다. 서초동은 원래 조선시대 말까지 경기도 과천군 동면 서초리와 명달리로 칭해오던 곳 이었는데 일제강점기 구역확정때 시흥군 신동면(新東面) 서초리(瑞草理)로 칭하게 되었고, 광복후 1963년 서울특별시 구역확장에 따라 서울특별시에 편입되면서 서초동이 되어 오늘에 이른다.
강남 지역 최고 부촌 중 하나로 손꼽히는 동네로,  신세계백화점 강남점을 비롯한 각종 최고급 상업시설과 국립국악원, 국내 최대의 종합예술공간인 예술의 전당과 대법원·대검찰청, 서울중앙지방법원과 서울중앙지방검찰청, 서울고등법원과 서울고등검찰청 등이 위치한 법조단지. 대한민국의 문화•예술 및 법조의 중심지이자 권력의 핵이다.
법정동

서초동
교육 및 기업

서울교육대학교부설초등학교
서울서일초등학교
서울서이초등학교
서울서초초등학교
서울신중초등학교
서울원명초등학교
서운중학교
서초중학교
서일중학교
서울고등학교
서초고등학교
양재고등학교
서울교육대학교
서초문화예술정보학교
명인제약 (명인타워)
교통

■ 서울 지하철 2호선
강남역 -- 교대역 -- 서초역
■ 서울 지하철 3호선
교대역 -- 남부터미널역 -- 양재역
■ 서울 지하철 9호선
신논현역
테헤란로
아파트

| 단지명 | 건설사 | 시행사 | 주소 | 입주 | 비고 |
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| 래미안 서초 | 삼성물산㈜ 건설부문 | 서초동극동아파트 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서초대로65길 13-10 | 2003년 5월 | 서초극동 재건축 |
| 래미안 서초 스위트 | 삼성물산㈜ 건설부문 | 서초삼호2차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 220 | 2009년 4월 | 서초삼호 2차 재건축 |
| 래미안 에스티지 | 삼성물산㈜ 건설부문 | 서초우성2차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 107 | 2016년 12월 | 서초우성 2차 재건축 |
| 래미안 에스티지 에스 | 삼성물산㈜ 건설부문 | 서초우성3차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 104 | 2018년 1월 | 서초우성 3차 재건축 |
| 래미안 리더스원 | 삼성물산㈜ 건설부문 | 서초우성1차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 62 | 2020년 9월 | 서초우성 1차 재건축 |
| 서초 푸르지오 써밋 | 대우건설 | 서초삼호1차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 201 | 2017년 6월 | 서초삼호 1차 재건축 |
| 서초자이 | 지에스건설㈜ | 서초우성4차 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 62 | 2006년 4월 | 서초우성 4차 재건축 |
| 서초그랑자이 | 지에스건설㈜ | 서초무지개아파트 주택재건축정비사업조합 | 서초구 효령로 391 | 2021년 6월 | 서초무지개 재건축 |
| 서초 롯데캐슬 클래식 | 롯데건설 | 서초삼익아파트 주택재건축정비사업조합 | 서초구 서운로 200 | 2006년 6월 | 서초삼익 재건축 |
| 서초2차 e편한세상 | 대림산업 | 서초연합 재건축주택조합 | 서초구 효령로49길 57 | 2005년 2월 |  |
| 아크로 드 서초 | 대림산업 |  |  |  |  |
주상복합

| 단지명 | 건설사 | 시행사 | 주소 | 입주 | 비고 |
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| 아크로비스타 | 대림산업 |  |  |  |  |
| 현대슈퍼빌 | 현대건설 | 군인공제회 | 서초구 서초중앙로 15 | 2003년 10월 |  |
| 서초 트라팰리스 | 삼성물산㈜ 건설부문 |  |  |  |  |
| 서초 아트자이 | 지에스건설㈜ |  |  |  |  |
슈텐촌

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한자 표기: 秀天村
가나 표기: しゅうてんむら
폐지일: 1903년 4월 1일
폐지 이유: 분할신설편입합병 슈텐촌(일부), 시모카모촌, 가미카모촌 → 쇼나이촌 슈텐촌(일부) → 하치하마정
이후 자치체: 다마노시, 구라시키시
폐지 당시의 정보
나라:  일본
지방: 주고쿠 지방(산요 지방)
도도부현: 오카야마현
군: 고지마군
인구: 2,062명 (1891년)
슈텐촌(秀天村)은 오카야마현 고지마군에 있던 촌이다. 현재의 다마노시, 구라시키시의 일부에 해당한다.
태종무열왕

|  태종무열왕 太宗武烈王 |
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 통일전에 있는 태종 무열왕 표준영정(좌측)
제29대 신라 국왕
재위 : 654년 3월 ~ 661년 6월 (음력)
전임 : 진덕여왕
후임 : 문무왕
이름
휘 : 김춘추(金春秋)
이칭 : 춘추공(春秋公)
묘호 : 태종(太宗)
시호 : 무열(武烈)
신상정보
출생일 : 603년
출생지 : 서라벌
사망일 : 661년 6월 (음력) (58세)
사망지 : 서라벌
부친 : 문흥왕 김용수
모친 : 천명공주
배우자 : 문명왕후 김씨
자녀 : 10남 5녀 문무왕, 김인문, 고타소랑, 지소공주, 요석공주
능묘 : 태종무열왕릉 경상북도 경주시 서악동 750
무열왕릉 (사적 제20호)
태종 무열왕(太宗武烈王, 603년 ~ 661년 음력 6월)은 신라(新羅)의 제29대 임금(재위: 654년 음력 3월 ~ 661년 음력 6월)이다. 무열왕(武烈王)으로 불리기도 한다.
성은 김(金)이고, 휘는 춘추(春秋)이다. 진골(眞骨) 출신으로 이찬(伊飡)에 이르기도 했던 김용수(金龍樹)과 진평왕의 차녀 천명공주(天明公主)의 아들이다.
선덕(善德) · 진덕(眞德) 두 조정에 걸쳐 국정 전반, 특히 외교 문제에 있어 중요한 역할을 맡았다. 특히 진덕여왕 때는 이찬(伊飡)에 이르게 되고 진덕여왕 사후 대리청정으로서 국인의 추대를 받은 알천의 사양으로 진골 출신 최초의 신라 국왕으로 즉위하였으며, 그렇게 신라 중대왕실(中代王室)의 첫 왕이 된 김춘추는 아들 김문왕(文王), 김지경(智鏡)과 김개원(愷元)을 각각 이찬(伊湌)으로 관등을 올려줌으로써 권력기반을 강화시켰다. 이후 660년 백제를 멸망시켰다.
661년 재위한 지 8년 만에 죽으니 나이는 59세였다. 영경사(永敬寺) 북쪽에 장사를 지냈다. 시호는 무열(武烈)이며, 한반도 최초로 묘호를 사용하였다. 묘호(廟號)는 태종(太宗)이다.
생애 > 출생에서 즉위까지 > 출생

603년에 출생했다. 아버지는 진지왕(眞智王)의 아들 김용춘, 어머니는 진평왕의 딸이었던 천명부인이다. 그가 사료에 '진골'로 기재된 것에 대해서는 할아버지인 진지왕이 재위 4년 만에 국인에 의해 폐위당한 점이나 김춘추 자신이 진골이자 옛 금관가야의 왕족 출신인 김유신(金庾信)의 누이인 문희를 아내로 삼은 점 등이 이유로 지적되고 있다.
생애 > 출생에서 즉위까지 > 김유신과의 혼인 동맹

김춘추와 문희의 혼인에 대해 《삼국유사》는 다음과 같은 이야기를 전하고 있다. 김유신의 누이동생인 보희가 어느 날 서악(西岳)에 올라가 소변을 보았는데 서라벌 전역이 소변에 모두 잠겨버렸다는 꿈을 꾸었는데, 그 꿈 이야기를 들은 문희는 비단치마를 주고 그 꿈을 샀다. 그 일이 있고 열흘 뒤인 정월 오기일에 김춘추는 김유신과 함께 김유신의 집 앞에서 축국을 하게 되었고, 여기서 김유신은 일부러 김춘추의 옷깃을 밟아 끊은 뒤 자신의 집에서 옷을 수선할 것을 권하며 집안으로 들이고, 자신의 누이동생을 불러 옷을 꿰매게 했다. 보희는 "사소한 일로 귀한 분을 대할 수는 없다"며 사양했고, 문희가 대신 나서서 옷을 꿰매 주었다. 이 일로 두 사람은 가까워져서 김춘추는 김유신의 집을 자주 드나들게 되었는데, 좀처럼 김춘추가 문희와 정식으로 혼인하려 하지 않자 김유신은 "남편도 없는 것이 부모도 모르게 임신을 하였다"며 곧 문희를 자신이 불태워 죽일 것이라고 소문을 냈고, 선덕여왕(善德女王)이 남산(南山)에 오르는 날을 기다려서 뜰에 땔나무를 쌓아 놓고 불을 질러 연기를 피웠다. 산 위에서 그 연기를 발견한 여왕이 "저것은 무슨 연기인가?" 하고 묻자 옆에서 "아마도 유신이 제 누이를 불태우려는 모양입니다."라고 대답했고, 까닭을 묻는 여왕에게 "남편도 없이 임신하였기 때문입니다."라고 대답했다. 여왕이 "대체 누가 그런 짓을 했단 말인가?"고 묻는 옆에서, 마침 여왕을 따라 나왔다가 안색이 질린 김춘추를 발견한 여왕은 "너의 짓이구나. 당장 가서 구하라." 하였다. 이후 김춘추는 문희와 혼례를 올리게 되었다.
생애 > 출생에서 즉위까지 > 구 귀족 집단의 견제를 벗어난 왕권의 강화

비담의 난  문서를 참고하십시오.
김유신의 주도와 김춘추의 동조로 이루어진 정략적인 측면이 강했던 이 혼인을 통해, 왕위 계승에서 배제된 진지왕계와 옛 금관가야계 귀족간에 정치 · 군사적 결합이 이루어졌다는 평가를 받고 있다. 진지왕계(김용춘 · 김춘추)는 김유신계의 군사적 능력을, 금관가야계(김서현 · 김유신)는 진지왕계의 정치적 위치를 각자의 목적 달성을 위해 필수적인 것으로 여기고 있었고, 이러한 상호 이익에 입각해 이루어진 정치적 결탁은 신라의 중고(中古) 왕실의 진골 귀족 내에서 하나의 신집단을 형성하게 되어 성골(聖骨)계로 대표되는 기존의 구 귀족집단의 견제와 반발을 받았다. 무열왕은 부계가 진지왕의 자손이고 모계가 진평왕의 자손으로 양쪽 모두가 왕족인 성골에 속했지만, 무열왕 이후 부계만이 왕족인 진골이 왕위를 계승하게 되었고 그를 상징적인 진골 최초의 임금으로 평가한다.[출처 필요]
생애 > 출생에서 즉위까지 > 외교 활동

선덕여왕 11년(642년) 8월, 백제(百濟)의 장군 윤충(允忠)이 신라의 대야성(大耶城, 경상남도 합천)을 공격하여 함락시켰다. 대야성의 성주였던 이찬 김품석은 김춘추의 딸 고타소(古陀炤)의 남편으로 김춘추의 사위였는데, 앞서 그에게 아내를 빼앗긴 원한으로 백제군과 내통한 부하 검일(黔日)의 배반으로 궁지에 몰린 김품석은 처자를 죽인 뒤 자신도 목숨을 끊었다. 《삼국사기》는 당시 김춘추는 이찬의 관등에 올라 있었고, 대야성에서 딸과 사위가 죽었다는 소식이 전해지자 충격을 받은 나머지, 하루 종일 기둥에 기대어 사람이 지나가는 것도 알지 못할 정도였다고 적고 있다. 그리고 대야성의 일을 계기로 백제를 멸망시키겠다고 다짐하였다는 것이다. 원병을 빌리기 위해 고구려에 사신으로 갈 것을 왕에게 건의한 김춘추는 고구려의 국왕 보장왕과 실권자 연개소문을 만나 원병을 청했지만, 원병 파병 조건으로 과거 진흥왕(眞興王) 때에 신라가 획득한 죽령(竹嶺) 이북 땅의 반환을 내세운 고구려에 의해 억류되었다가 김유신의 무력 시위, 그리고 고구려 대신 선도해의 도움으로 "돌아가는 대로 왕에게 아뢰어 땅을 돌려주게 하겠다"는 거짓 편지를 쓰고 나서야 풀려날 수 있었다.
고구려 뿐만 아니라 《일본서기》에는 고토쿠 천황(孝德天皇) 다이카(大化) 3년(647년)에 김춘추가 왜에 왔었다는 기록이 있는데, 이때 김춘추의 관등은 상신(上臣) 대아찬(大阿湌)으로 표기되어 있다. 한편 신라에서는 상대등 비담이 일으킨 반란이 김유신에 의해 진압되고, 선덕여왕의 사망으로 진덕여왕이 옹립되었다. 춘추와 유신은 진덕여왕을 보위하여 정권을 완벽하게 장악하였다.
이듬해인 648년 12월에 김춘추는 드디어 아들 문왕(文王)과 함께 직접 당(唐)에 입조하였고 태종(太宗)의 환대를 받았다. 김춘추는 이곳에서 당의 국학(國學)을 방문하여 석전(釋奠)과 강론(講論)을 참관하였으며, 신라의 장복(章服)을 고쳐서 중국의 제도에 따를 것을 청했다. 당 태종으로부터 특진(特進)의 벼슬을 받고, 당에 체류하던 중에 태종의 호출로 사적으로 불려가 만나게 된 자리에서 김춘추는 "신(臣)의 나라는 바다 모퉁이에 치우쳐 있으면서도 천조(天朝)를 섬긴 지 이미 여러 해가 되었사온데, 백제가 강하고 교활하여 여러 차례 침략해 왔습니다. 더욱이 지난해에는 군사를 크게 일으켜 깊숙이 쳐들어와 수십 개의 성을 쳐서 함락시키고 조회할 길을 막았습니다. 폐하께서 천병(天兵)을 빌려주시어 흉악한 것을 잘라 없애주시지 못한다면, 우리 나라의 인민은 모두 사로잡히는 바가 될 것이요, 산 넘고 바다 건너 행하는 조공마저 다시는 바랄 수 없을 것입니다."라며 태종에게 원병 파병을 호소해, 태종의 허락을 받아냈다.
귀국하는 김춘추에게 당 태종은 3품 이상의 관인들을 불러 송별연을 열었고, 『온탕비(溫湯碑)』 · 『진사비(晉祠碑)』의 글과 《진서(晉書)》 한 질을 김춘추에게 하사하였으며 장안성(長安城)의 동문(東門) 밖까지 나아가 전송하였다. 앞의 서적들은 태종 자신이 직접 짓고 글씨도 쓴 것으로, 특히 《진서》는 당의 비서감(秘書監)에서 맨 먼저 필사한 두 질 가운데 하나로서 태자(훗날의 당 고종)와 김춘추에게 각각 내린 것이었다. 김춘추도 당으로부터 좌무위장군(左武衛將軍)의 벼슬을 받은 아들 문왕을 숙위(宿衛)로서 당에 남겨두고 신라로 귀국하였다. 돌아오는 길에 김춘추는 서해상에서 고구려 순라병에게 포착되어 나포될 위기에 처했으나, 함께 왔던 온군해(溫君解)가 귀인의 관을 쓰고 배에 남아 고구려군의 주의를 끄는 사이 작은 배를 타고 본국으로 돌아올 수 있었다.
김춘추가 귀국한 태화 3년(649년)부터 신라는 관복을 당풍으로 바꾸고, 태화 4년(650년) 진덕여왕이 직접 당의 왕업을 찬미하는 「오언태평송(五言太平頌)」을 지어 비단에 수를 놓아 보냈으며, 신라의 고유 연호를 폐지하고 당의 영휘(永徽) 연호를 쓰는 등 친당 정책을 더욱 가속화하였다. 진덕여왕 5년(651년)에는 중국의 제도를 본뜬 정월 초하루일 백관(百官)들이 모여 행하는 하정례(賀正禮)를 처음으로 조원전(朝元殿)에서 치렀으며, 품주(稟主)가 집사부(執事部)로 개편되어 왕정의 기밀 사무를 맡았다. 좌이방부(左理方府)가 설치되고, 파진찬(波珍湌) 김인문(金仁問)이 다시 당에 파견되어 좌령군위장군(左領軍衛將軍) 벼슬을 받고 숙위를 맡았다.