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- source_sentence: '''한화꿈에그린''은 언제 입주 예정이야?'
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- 인천 논현지구 ‘꿈에그린’ 분양현장 인천 남동구 논현택지개발지구는 77만여평의 터에 1만4천여가구가 들어서는 대단지이다. 특히 이곳은 30평형
이상의 중대형 아파트들로 이뤄져 앞으로 고급주거단지를 형성할 것으로 보인다. 이곳에는 지난해 주택공사가 5천여가구, 민간업체가 2천여가구를
이미 공급했고, 올해는 주공 1600여가구, 한화건설이 논현2택지개발지구 6블럭에서 ‘한화꿈에그린’ 982가구를 공급한다. 주공은 내년에도
3천여가구를 공급할 예정이다. ‘한화꿈에그린’은 39평형 208가구, 46평형 574가구, 48평형 100가구, 56평형 100가구로 지하
2층, 지상 29층 13개동 규모다. 입주는 2007년 9월 예정이다. 한화건설 쪽은 이번 분양단지를 한화가 남동구 고잔동 ㈜한화 소유 공장
터에 독자적으로 개발할 예정인 ‘한화 타운’ 아파트 1만2천여가구의 시범단지 성격으로 보고 심혈을 기울이는 모습이다. 입지 여건= ‘한화꿈에그린’은
인천 소래포구와 가까운 논현택지개발지구에 자리잡고 있지만 ‘한화 타운’이 조성될 소래논현도시개발지구와도 가깝다. 한화 공장 터 72만평은 지난해
말 건설교통부로부터 도시개발계획을 승인받았는데, 전체의 67.4%(48만7821평)가 공원이나 녹지·도로·학교 등 기반시설용지로 개발될 예정이라
친환경적 단지가 될 것으로 보인다. 이번에 분양하는 ‘한화꿈에그린’은 이 ‘한화타운’에 만들어질 근린공원 바로 앞이어서 15층 이상이면 공원
조망도 가능하다. 이곳은 오봉산이 가깝고 중앙공원 등 녹지공간이 풍부하지만, 일부에서는 중앙공원이 길쭉한 모양이라 공원으로서의 가치가 떨어진다는
평가를 내리기도 한다. 제2경인고속도로와 서울외곽순환도로, 영동고속도로와 접해 있어 교통은 편리한 편이다. 그러나 서울까지는 1시간 넘게 걸려,
인천이나 수원, 시흥 쪽으로 출퇴근하는 실수요자에게 더 적합하다. 현재 대중교통은 마을버스와 시내버스 밖에 없다. 그러나 입주 뒤 2008년
준공 예정인 수인선 역사가 논현택지지구 안에 3곳(호구포역, 논현역, 소래역) 개설되면 교통불편이 다소 해소될 것으로 보인다. ‘한화꿈에그린’
단지는 논현역에서 걸어서 5분 거리다. 수인선 노선은 오이도~달월~월곶~소래~논현~호구포역~남동~원인재(인천지하철 1호선)~연수역이며, 원인재역에서
갈아타면 부평 등 인천 시내로는 30분이면 충분히 진입할 수 있다. 택지개발지구라 지구 안에 14개의 학교가 들어서고, 논현역 주변에 상업시설들이
들어서므로 생활편의시설은 이용하기 편리할 것으로 예상된다. 친환경 도시개발지구 잇닿아수인선 개설땐 교봉물편 해소지난해 보다 분양값 낮게 책정
단지 배치= 주로 남동향과 남서향 등 남향 위주로 모든 단치를 배치했다.
- '상장회사법제 구축 공동 세미나
제1주제 상장회사법 제정에 관한 구상
Ⅴ 결론
경험적으로 볼 때 새로운 법을 제정한다는 게 매우 어려운 일이다. 특히 학계와 실무계에서 회사법을 상법에서 분리하여야 한다는 주장이 오랫동안
있어 왔지만 큰 반향을 불러일으키지 못한 것이 현실이다. 이러한 상황에서 대안으로 구상한 것이 바로 상장회사법의제정이다. 상장회사법의 경우
이미 2007년도에 「상장법인에 관한 법률」 제정안이 입법예고된 바 있다는 점에서 추후에도 그 제정을 위한 공감대를 이끌어 내기가 용이할 것으로
보인다. 본고는 2019년의 시점에서 다시 한번 상장회사법의 제정 필요성으로 다음과 같은 3가지이유를 제시하였다. 첫째, 급격하게 변화하는
자본시장에 유연하게 대응하여 다양하면서도 다수의 이해관계자를 보호하기 위해서는 상장회사법을 제정할 필요가 있다. 둘째, 현재 상법과 자본시장법에
나누어 규정되고 있는 상장회사에 대한 특례를 하나로 합하여 단행법화한다면 국내외의 수범자 입장에서의 편의성이 제고될 서이다. 셋째, 상장회사에
관련된 여러 법제가 산재하고 있어 체계적인 정합성이 미흡하므로, 이를 극복하기 위해서는 상장회사법의 제정이 필요하다. 단기적인 과제로서 외부감사법상
상장회사에 적용되는 규정을 상장회사법으로 이관한다면 도움이 될 것으로 보인다. 이에 비교법적인 차원에서 미국과 독일 및 일본과 태국법의 동향을
파악하였다. 미국은 상장회사에 관한 규정을 회사법에 일부 두면서도 동시에 전국규모의 증권거래소가 마련한 상장회사 규정에 의하여 상장회사의 지배구조가
보충적으로 규율되고 있다. 독일은 주식법에서 상장회사와 비상장회사 모두를 다루고 있다. 일본의 경우에는 단행의 회사법을 두고 있지만, 상장회사에
대한 규제의 선진화를 위하여 2007년 상장회사에 적용될 공개회사법요강안을 발표한 바 있다. 태국은 세계적으로 유래를 찾기 어려운 입법으로서
공개주식회사법을 별도로 제정하여 시행하고 있는 국가이다. 본고는 기존에 정부가 마련한 「상장법인에 관한 법률」 제정안을 기본으로 하면서 위에
소개된 여러 국가의 입법례를 참고하여 상장회사법에 들어갈 규정들을 몇 가지 제시하였다. 본고에서 상장회사법에 편입되어야 할 추가적인 규정을
요약하여 정리하면 다음과 같다. 먼저 지배구조와 관련하여 주주명부의 폐쇄 및 기준일을 단축하는 규정, 이사에게 내부통제체제 구축의무를 부과하는
규정 및 사외이사의 회의를 강제하는 규정을 두어야 한다. 다음으로 현행 외부감사법에 있는 상장회사의 회계처리기준과 회계감사에 관한 규정을 상장회사법으로
이관한다. 마지막으로 합병 등과 같은 조직재편과 관련하여 몇 가지를 개선한다. 즉, 상장회사에서 합병 등에 반대하는 주주에 대해서는 주식매수청구권을
인정하지 않으며, 삼각합병에서 제3자에게 제공되는 합병의 대가가 모회사가 발행한 의결권있는 주식의 10%를 초과하는 경우에는 모회사 주주총회의
승인을 요구한다. 그리고 합병 등에 필요한 채권자보호절차와 관련하여 채권자에 대한 개별최고제도를 폐지함은 물론이고 채권자의 손해가 없다면 그에
대해서는 채권자보호절차를 마련하지 않는다.'
- 배우 한상진이 한다감과 부부 호흡을 맞춘다. 28일 소속사 이니셜 엔터테인먼트는 “한상진이 KBS 새 일일 드라마 ‘국가대표 와이프’에 출연한다”고
밝혔다. ‘국가대표 와이프’는 강남의 집 한 채를 통해 삶의 클래스를 올리려 고군분투하는 서초희와 남편 강남구의 이야기를 담는다. 행복은 집
자체가 아니라, 그 집에서 서로를 보듬고 살아가는 사람임을 깨닫는 현실적인 가족 이야기를 그려낸다. 앞서 한다감이 출연을 확정 지었다. 극
중 한상진은 서초희(한다감)의 남편이자 대학 전임교수 강남구 역을 맡는다. 강남구는 아내의 헌신적인 뒷바라지로 대학 전임교수 자리에 안착한
인물이다. 한상진은 현실감 없는 이상주의자 강남구로 분해 활약할 예정이이다. 그는 앞서 드라마 ‘하얀거탑’ ‘이산’ ‘마의’ ‘웰컴2라이프’
‘솔약국집 아들들’ ‘결혼해주세요’ ‘빅맨’ ‘인형의 집’ ‘뿌리깊은나무’ ‘미녀의 탄생’ ‘육룡이 나르샤’ ‘해치’ 등 수많은 작품에서 활약했다.
최근에는 독립영화 ‘북성로 히어로’의 감독으로 영역을 넓혔다. 한편 ‘국가대표 와이프’는 현재 방영 중인 ‘속아도 꿈결’의 후속작으로, 캐스팅을
마무리하고 다음 달부터 본격적인 촬영에 들어간다. 오는 9월 첫 방송 예정이다.
- source_sentence: 정보보호 유관기관 관계자 등 몇 여명이 참여한 상태로 제2회 정보보호 서밋이 열렸니
sentences:
- '정보보호 서밋 개최, 정보보호를 위한 5.5.2.1 실천 수칙 다짐 □ 미래창조과학부(장관 최양희, 이하 미래부)와 한국인터넷진흥원(원장
***)은 12월 24일(수) 엘타워에서 윤종록 미래부 차관과 기업 정보보호 최고책임자, 정보보호 유관기관 관계자 등 300여명이 참석한 가운데
‘제2회 정보보호 서밋’을 개최하였다. □ ‘정보보호 서밋’은 기업의 정보보호 인식제고 및 자발적인 실천을 장려하고 정보보호에 대한 자긍심을
고취하기 위한 행사로
o 작년 정보보호 최고책임자 협의회 출범식에 이어 올해는 기업의 자율적인 정보보호 실천 의지를 표명하고 정보보호 최고책임자의 역할을 다짐하는
정보보호 수칙 발표와 정보보호 대상(大賞), 해킹 방어대회, 정보보호 삽화 공모전 시상식이 함께 진행되었다.'
- '‘제2회 정보보호의 날’기념식 개최 - 국제 정보보호 컨퍼런스 및 채용박람회 등 다양한 부대행사 열려-
□ 이외에도 정보보호의 날 주요 행사로서 정보보호 인력채용 박람회가 열려 대학생 등 구직난 해소를 위해 국내 상위 보안관련 기업의 ‘채용상담의
장’이 같은 장소에서 마련되었다. o 주요 정보보호기업 및 연구기관 30여개사와 전국대학 및 대학원 정보보호 유관분야 전공학생 800여명이
참가한 본 박람회에서는 채용상담은 물론 이력서 및 자기소개서 작성 컨설팅, 적성검사 등이 함께 진행돼 참가자들의 큰 호응을 얻은 가운데 성황리에
개최되었다. □ 이번에 개최된 다양한 정보보호 행사가 스마트 ICT시대의 국민행복과 창조경제의 실현을 위해 필요한 정보보호의 중요성을 인식하는
계기가 되고, 정보보호 실천문화를 확산되는데 기여할 것으로 기대된다.'
- 2011년 10월 기준 독일의 스마트폰 보급률은 34.2%로 집계됐다. 독일의 스마트폰 보급률은 유럽의 주요 5개국(프랑스, 영국, 독일,
스페인, 이탈리아) 가운데 가장 낮은 수치이다. 그러나 증가율의 측면에서 보았을 때, 2011년 독일의 스마트폰 보급률은 2010년 대비 64%
증가한 것으로 유럽에서 가장 빠른 보급률 증가세를 기록하고 있는 것으로 나타났다 (ComScore, 2012). 이러한 미디어 생태계의 변화
속에서 독일의 신문사들은 SNS(Social Network Service)를 이용한 전략을 추진하고 있다. 구체적으로 독일 일간 신문의 40%는
수익 창출을 위해 SNS계정을 만들고 기사의 홍보 및 광고 수단으로 이용하고 있으며, 26%는 SNS이용자를 시민리포터로 활용하고 있다. SNS를
활용한 전략은 시행초기단계이기 때문에 수익성이 실증적으로 검증되지는 않았다. 그러나 이와 같은 전략은 스마트미디어를 주로 활용하는 젊은 층의
높은 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대된다(심영섭, 2012).
- source_sentence: 철강산업부산물 재활용을 주제로 한국건설순환자원학회가 실시한 세미나에서 누가 기조발표를 했어
sentences:
- '건설폐기물 재활용기본계획 의견수렴 공청회 개최
□ 한국건설순환자원학회(회장:한국건설기술연구원 ***박사)에서는 2006. 8.29(화요일) 오후3시부터 한국과학기술회관 중강당에서 건설폐기물
재활용기본계획(안)에 대한 공청회를 갖고 전문가, 관련업계, 시민단체 등 각계의 다양한 의견을 수렴할 예정이다. □ 이번 공청회는 ‘07년부터
’11년까지 향후 5년간 우리나라에서 발생되는 건설폐기물을 대상으로 재활용촉진을 위한 각종 시책사업과 예산사업계획을 제시하여 그 필요성과 우선순위에
대한 의견을 수렴할 예정으로서, 한국건설순환자원학회에서 『건설폐기물 재활용 기본계획(안)』에 대한 연구용역 내용을 발표하고, 학계, 관련업계,
연구기관, 시민단체 등 전문가 7명의 지정토론과 방청석 참석자의 질의·응답형식으로 추진할 계획이다. □ 환경부는 최근 발생량이 급증하고 있는
건설폐기물을 친환경적으로 적정처리하고 고부가가치의 순환골재로 재활용을 촉진하기 위하여 특별법을 제정·시행하는 등 각종 정책을 추진하고 있어
향후 5년간 정부정책의 로드맵이 되는 건설폐기물 재활용기본계획(안)의 공청회에 대하여 관련업계, 학계, 연구기관 등에서 상당한 관심을 갖고
이에 참여할 것으로 전망하고 있다. □ 향후 추진일정은 공청회에서 제시된 의견을 수렴하여 건설폐기물 재활용기본계획안을 마련하고, 관계 중앙행정기관
및 지자체의 의견을 들어 최종 정부안을 확정, ‘07년 1월1일부터 시행할 계획이다.'
- 조해녕.김진탁 후임 맡아 DGB금융 박인규 회장이 이사회 의장직을 사퇴했다. 이에 따라 임원후보추천위원회에서도 빠진다. 21일 금융권에 따르면
박인규 회장은 최근 열린 임시 이사회에서 DGB금융지주와 대구은행 이사회 의장직을 사퇴했다. DGB금융과 대구은행의 후임 이사회 의장에는 조해녕
사외이사와 김진탁 사외이사가 각각 선임됐다. 이날 임시 이사회에서는 지배구조 내부규범을 개정해 지주 회장 겸 은행장을 임원후보추천위원회 위원에서
배제하도록 했다. 새 내부규범은 임원후보추천위원회를 사외이사 3인 이상으로 구성하도록 했다. 임원후보추천위는 최고경영자 후보 추천, 사외이사
후보 추천, 감사위원 후보 추천 등을 맡는다. 금융권에서는 회장이 사외이사 선임과정에 참여하고, 사외이사가 회장 연임을 결정하는 이른바 셀프
연임이 문제로 지적돼 왔다. 금융당국이 지배구조 개선에 나서고 있는 가운데 KB금융, 하나금융 등의 경우 회장이 임원추천위원회에서 빠졌다.
그동안 DGB금융도 사외이사가 아닌 사람이 이사회 의장을 할 수 있는 예외 조항을 이용해 지주 회장 겸 은행장이 이사회 의장을 맡아 사외이사
선임과 회장 연임 과정 등에 개입해 왔다. 이번 지배구조 내부규범 개정으로 회장이 임추위에서 제외되면 영향력을 행사할 수 없어 임추위 운영의
독립성과 지배구조 투명성에 기여할 것으로 보인다.
- 한국건설순환자원학회가 주관하고 국토교통부 도로미세먼지연구단이 주최한 '철강산업부산물 재활용 및 미세먼지 저감 기술대응 포럼'이 20일 오전
엘타워 중회의실에서 개최됐다. 이날 포럼은 국내 철강 및 건설산업의 탄소중립과 지속가능한 발전과 상생을 모색하기 위해 마련됐으며 한국건설순환자원학회
최연왕 회장과 도로미세연구단장ㆍ국립한경대학 김혁중 교수, 한국법학회 원영철 회장을 포함해 산ㆍ학ㆍ연 관계자 20여명이 참석했다. 포럼은 한국건설순환자원학회
최연왕 회장의 축사에 이어 주제발표, 패널토론 순으로 진행됐다. 국립 한경대학 김혁중 교수의 '그린뉴딜 탄소중립 정책 및 선순환向 철강 산업부산물'이라는
주제의 기조발표에 이어 △자원순환산업인증원 박성호 국장의 '철강산업부산물의 재활용 확대를 위한 기술개발의 필요성' △포스코건설 이창홍 부장의
'철강산업부산물현황 및 건설분야 적용사례기반 업싸이클링 검토' △현대제철 이종민 부장의 '제강슬래그 아스팔트혼합물 도로포장 성능검토' △SG주식회사
박경원 전무 '제강슬래그 골재를 활용한 아스팔트 혼합물 내구공용성'에 대해 발표가 이어졌다. 김혁중 교수는 기조발표를 통해"철강 고체부산물의
재활용과 선순환 확대 방안의 지속적인 연구와 업사이클링 개념 및 한국형 그린뉴딜 정책추진의 상생과 발전을 위해 산ㆍ학ㆍ연ㆍ관의 역할이 중요하다"
강조했다. 이날 포럼의 축사를 맡은 한국건설순환자원학회 최연왕 회장은 "세계 기후변화에 발빠르게 대응하며 탄소 제로를 목표로 산학연 관계자들과
함께 의견을 나누는 지리"라며 "철강산업은 온실가스 최대배출 업종으로 건설산업의 탄소중립에 대한 실천방안에 대한 논의와 토론으로 탄소중립의
새로운 패러다임을 구축하는 시간이 되길 기대한다"고 말했다.
- source_sentence: 연제구의 도시미화와 저소득층 노인들의 일자리 창출에도 도움이 되는 게 뭐야
sentences:
- 연제구(구청장 이성문)는 지난해에 이어 ‘2021년 불법 유동광고물 수거보상사업’을 시행한다. ‘불법 유동광고물 수거보상사업’은 도시미관을
해치는 불법 광고물을 근절하기 위해 사업 참여자가 불법 유동광고물을 수거하여 구청 도시재생과에 가져가면 구청에서는 보상금을 지급하는 사업이다.
구는 1월 11일부터 15일까지 연제구민 중 만 60세 이상 저소득 어르신을 대상으로 신청을 받아 총 50명을 수거보상사업 참여자로 선발하였다.
참여자로 선발된 어르신들은 오는 2월부터 시작하는 수거 활동에 앞서 연제구청 구민홀에서 불법 유동광고물 구분 기준, 수거 방법, 수거 시 안전
수칙 등에 대해서 사전 교육을 받았으며 수거활동 중 발생할 수 있는 안전사고에 대비해 단체 보험에도 가입했다. 불법 광고물 정비에 주민들이
참여할 수 있는 기회를 제공하여 주민들로부터 불법 광고물에 대한 경각심을 제고 할 수 있을 것으로 기대된다. 구 관계자는 “이번 사업을 통해
주민과 함께 품격 있는 연제구를 만드는 데 일조하고, 저소득 어르신의 실버 일자리 창출에도 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
- '4. 나가며
노인복지주택이 지속가능한 노인복지정책이 되기 위해서는 사업시행자에게는 경제적으로 이득이 되고, 정책대상인 노인가구에게도 주거생활에 실질적인
도움을 줄 수 있어야 할 것이다. 그러나 그간 노인복지주택에의 사업시행자는 건설부지 및 부대시설 기준완화, 조세감면 등 각종 혜택을 받아 경제적
이득을 실현한 반면, 정책대상가구인 노인가구는 입소자격 제한규정으로 재산권 행사에 많은 불편을 겪어왔다. 이러한 정책집행 의지와 현실 간 괴리
속에서 다수의 노인복지주택에서 입소자격이 없는 자가 탈법적으로 입주하는 행위가 발생해온 것이다. 다음과 같은 측면에서도 노인복지주택정책에 대한
면밀한 검토가 필요하다. 첫째, 노인복지주택이 용도상 자연경관이 우수한 녹지지역 혹은 기반시설이 확보되지 않은 지역에도 건축될 수 있어 국토난개발을
유발할 가능성이 크다. 둘째, 보다 근본적으로 노인복지주택과 같이 노인들만 거주하는 주택이 노인복지 측면에서 바람직한지를 검토할 필요가 있다.
우리나라와 같이 급격한 고령화를 경험하고 있는 일본의 경우, 젊은 세대와 노인 세대가 함께 거주하는(age-mix) 정책이 중요하게 인식되고
있기 때문이다. 현행 노인복지주택 입소자자격 등은 노인의 주거복지증진과 행복추구에 부정적인 영향을 끼치고 있다는 점을 볼 때, 현행의 노인복지주택정책을
지속시키는 것이 실익이 있는지에 대한 면밀한 검토가 필요한 시점이다. 이를 위해 향후 공급되는 분양형 노인복지주택제도를 폐지하고, 노인복지주택을
「주택법」 체계 내로 흡수하는 방안을 적극적으로 검토할 필요가 있을 것이다.'
- "이시종 충북도지사는 24일 오후 2시 도청 대회의실에서 국가철도망 구축계획에 충북도 철도사업의 반영을 위한 민ㆍ관ㆍ정 간담회를 개최했다.\
\ 이날 간담회에는 이 지사를 비롯해 한범덕 청주시장, 송기섭 진천군수, 조병옥 음성군수, 이장섭, 임호선 국회의원과 박문희 도의회 의장,\
\ 최충진 청주시의회 의장, 김성우 진천군의회 의장, 최용락 음성군의회 의장 등 지역 정치권 관계자와 민간사회단체총연합회 유철웅 회장 등 민간사회단체\
\ 관계자까지 34명이 참석했다. 이번 간담회에서는 4차 국가철도망구축계획 공청회가 얼마 남지 않은 중요한 시점에서 그동안 철도사업의 국가계획\
\ 반영 추진상황을 공유하고, 각 기관과 단체별 참여 방안과 도민의 힘을 모으기 위한 다양한 방안이 논의됐다. 도는 청주도심을 통과하는 충청권\
\ 광역철도, 수도권에서 진천 국가대표선수촌과 혁신도시를 거쳐 청주공항을 잇는 수도권내륙선 광역철도, 음성 감곡에서 혁신도시를 거쳐 청주공항을\
\ 잇는 중부내륙선 지선 등의 노선을 국가계획에 반영하기 위해 집중하고 있다. 이 지사는 \"해당 철도노선을 국가계획에 반영해야만 추진할 수\
\ 있기 때문에 우선은 반영을 목표로 최선을 다해야 한다\"며 \"많은 도민들의 공감대와 적극적인 지지가 필요한 때인 만큼 참석자들이 구심점\
\ 역할을 해 줄 것\"을 당부했다. 도 관계자는 \"국가철도망계획은 10년 단위 계획으로 전국 지자체가 각자의 사업 반영을 위해 각축전을\
\ 벌이는 상황\"이라며 \"충북도 사업이 최대한 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다\"고 말했다. \n\n "
- source_sentence: 어느 곳에 추가로 부산진구에서 재활용품 분리배출을 위한 정거장을 만들기로 했어
sentences:
- 부산 부산진구(구청장 서은숙)는 오는 7월부터 단독주택가 재활용정거장 운영 사업을 부암1동과 개금2동으로 확대 추진한다고 밝혔다. 재활용정거장
사업은 일반 주택가 주민들이 편리하게 재활용품을 배출할 수 있도록 일정시간에 지정된 장소에 ‘재활용정거장’이라는 배출 거점을 만들어 주민들이
이용할 수 있도록 하고, 운영 시간 외에는 철수하는 이동식 분리수거장이다. 각 정거장마다 도시광부라 불리는 자원관리사가 정거장을 관리하고 주민들의
재활용품 분리배출을 지원한다. 부산진구는 2019년 3월부터 전포1동 지역에 재활용정거장 25개소를 설치하여 174회 운영, 재활용품 38,700마대를
수거했다. 이 사업이 주민들의 올바른 재활용품 분리배출 문화를 확산시키고 마을의 쓰레기 문제를 주민들이 직접 해결하는 지역공동체의 모범안을
제시한 사례로 평가받음에 따라 오는 7월부터 부암1동과 개금2동 지역에 재활용정거장 운영을 확대 추진하기로 했다. 재활용정거장은 부암1동이
5개소, 개금2동은 10개소이다. 부암1동은 매주 월요일과 수요일, 개금2동은 화요일과 목요일 오후 4시부터 8시까지 4시간동안 운영된다.
주민들은 종이류, 플라스틱류, 유리병류, 캔․고철류, 비닐류 등 재활용 전품목을 가까운 재활용정거장으로 배출하면 된다. 오후 8시 이후 운영을
마치면 수거업체가 재활용정거장에 배출된 재활용품을 모두 수거해 간다. 이후 정거장은 철거되고 다음 운영요일에 다시 설치된다. 또한 주민들의
재활용품 배출 혼동을 줄이기 위해 기존 문전수거 방식도 병행해 운영한다. 구 관계자는 “재활용정거장 사업은 단독주택지역의 재활용품 혼합배출
실태를 개선하여 실질적인 자원 재활용율 높이고 쾌적한 골목길 조성에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 주민들이 다함께 적극 참여해 줄 것을 당부했다.
- "서울시 민간위탁사업 「삼일로창고극장」2021년 사업 및 예산 1차 변경 계획\n1 변경개요\n추진근거\n대표이사 방침 제15호(기획제작팀-30,\
\ 2021.1.12.) “서울시 민간위탁사업 삼일로창고극장 2021년 기본계획” \n추진개요\n사업기간: 2020년 1월 ~ 12월 (12개월)\
\ \n변경사유\n- 2021년 삼일로창고극장 기획 프로그램 주요 구성 변경\n- 서울시 민간위탁사업 삼일로창고극장 운영 업무 담당부서의 단위조직화에\
\ 따른 운영 효율성 강화 필요 \n- 퇴사자 발생에 따른 사업 운영 공백 최소화를 위한 용역 활용 \n3 변경계획\n인력운영\n변경내용 :\
\ 퇴사자 발생에 따른 신규 인력 채용 및 사업 운영 공백 최소화를 위한 용역 활용\n- 신규 인력 채용\n․ 해당분야 : 현 운영인력 계약직\
\ 중 2인(기획1, 시설1)\n․ 채용시기 : 서울문화재단 인력채용 시기에 따름 - 사업 운영 공백 최소화 및 추진력 보강을 위한 용역 활용\n\
․ 추진사유 : 신규 인력 채용에 따른 업무 공백 발생 대응\n․ 추진내용 : 대관/하우스, 기획 프로그램의 운영과 관련한 전문 용역 활용(5월~)\n\
2021년 삼일로창고극장 기획 프로그램\n기획 프로그램 예산 : 198,000천원 \n변경내용 : 삼일로창고극장 공동운영단 협의에 의한 프로그램\
\ 구성 구체화"
- 부산 북구(구청장 정명희)는 생활쓰레기 감량 및 효율적인 재활용품 분리배출을 유도하기 위해 ‘소규모 공동주택 분리수거대 설치 시범 사업’을
지난해 6월부터 시작해 총 23개소에 재활용품 분리수거대 설치를 완료했다고 14일 밝혔다. 그간 연립주택 등 소규모 공동주택에는 재활용품을
분리배출 할 수 있는 시설이 없어 입주민들이 임의로 정한 장소에 재활용품을 배출해, 도시미관 저해 및 악취 등으로 생활불편을 야기해왔다. 소규모
공동주택 재활용품 분리수거대 설치 대상은 5~20세대 이상의 소규모 공동주택이며, 분리수거대 설치 공간 확보되고 전담 관리인이 지정된 건물이다.
재활용품 분리수거대의 규격은 2,250×450×1,060mm이며, 투명페트병, 플라스틱류(유색페트병), 유리병, 캔·고철류, 비닐류를 수거할
수 있는 5분류형이다. 또한, 북구는 분리수거대 운영에 필요한 그물망도 함께 지원하고 재활용품의 적정한 분리 배출을 위해 지속적으로 관리 및
점검할 예정이다. 정명희 구청장은 “주민참여예산사업의 일환으로 설치된 소규모 공동주택 재활용품 분리수거대가 주민 생활불편 해소와 자원 재활용률
제고에 도움이 되길 바란다”며 “지구환경 보존과, 더 나은 미래를 다음세대에 전달하기 위해 주민 여러분의 관심과 협조를 당부드린다”고 말했다.
model-index:
- name: SentenceTransformer based on Atipico1/bert-checkpoint-980000
results:
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: all ret dev
type: all-ret-dev
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.7687
name: Cosine Accuracy
- type: dot_accuracy
value: 0.1507
name: Dot Accuracy
- type: manhattan_accuracy
value: 0.7667
name: Manhattan Accuracy
- type: euclidean_accuracy
value: 0.7667
name: Euclidean Accuracy
- type: max_accuracy
value: 0.7687
name: Max Accuracy
---
# SentenceTransformer based on Atipico1/bert-checkpoint-980000
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Atipico1/bert-checkpoint-980000](https://huggingface.co/Atipico1/bert-checkpoint-980000). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [Atipico1/bert-checkpoint-980000](https://huggingface.co/Atipico1/bert-checkpoint-980000)
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Atipico1/my-retriever-3000")
# Run inference
sentences = [
'어느 곳에 추가로 부산진구에서 재활용품 분리배출을 위한 정거장을 만들기로 했어',
'부산 부산진구(구청장 서은숙)는 오는 7월부터 단독주택가 재활용정거장 운영 사업을 부암1동과 개금2동으로 확대 추진한다고 밝혔다. 재활용정거장 사업은 일반 주택가 주민들이 편리하게 재활용품을 배출할 수 있도록 일정시간에 지정된 장소에 ‘재활용정거장’이라는 배출 거점을 만들어 주민들이 이용할 수 있도록 하고, 운영 시간 외에는 철수하는 이동식 분리수거장이다. 각 정거장마다 도시광부라 불리는 자원관리사가 정거장을 관리하고 주민들의 재활용품 분리배출을 지원한다. 부산진구는 2019년 3월부터 전포1동 지역에 재활용정거장 25개소를 설치하여 174회 운영, 재활용품 38,700마대를 수거했다. 이 사업이 주민들의 올바른 재활용품 분리배출 문화를 확산시키고 마을의 쓰레기 문제를 주민들이 직접 해결하는 지역공동체의 모범안을 제시한 사례로 평가받음에 따라 오는 7월부터 부암1동과 개금2동 지역에 재활용정거장 운영을 확대 추진하기로 했다. 재활용정거장은 부암1동이 5개소, 개금2동은 10개소이다. 부암1동은 매주 월요일과 수요일, 개금2동은 화요일과 목요일 오후 4시부터 8시까지 4시간동안 운영된다. 주민들은 종이류, 플라스틱류, 유리병류, 캔․고철류, 비닐류 등 재활용 전품목을 가까운 재활용정거장으로 배출하면 된다. 오후 8시 이후 운영을 마치면 수거업체가 재활용정거장에 배출된 재활용품을 모두 수거해 간다. 이후 정거장은 철거되고 다음 운영요일에 다시 설치된다. 또한 주민들의 재활용품 배출 혼동을 줄이기 위해 기존 문전수거 방식도 병행해 운영한다. 구 관계자는 “재활용정거장 사업은 단독주택지역의 재활용품 혼합배출 실태를 개선하여 실질적인 자원 재활용율 높이고 쾌적한 골목길 조성에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 주민들이 다함께 적극 참여해 줄 것을 당부했다.',
'부산 북구(구청장 정명희)는 생활쓰레기 감량 및 효율적인 재활용품 분리배출을 유도하기 위해 ‘소규모 공동주택 분리수거대 설치 시범 사업’을 지난해 6월부터 시작해 총 23개소에 재활용품 분리수거대 설치를 완료했다고 14일 밝혔다. 그간 연립주택 등 소규모 공동주택에는 재활용품을 분리배출 할 수 있는 시설이 없어 입주민들이 임의로 정한 장소에 재활용품을 배출해, 도시미관 저해 및 악취 등으로 생활불편을 야기해왔다. 소규모 공동주택 재활용품 분리수거대 설치 대상은 5~20세대 이상의 소규모 공동주택이며, 분리수거대 설치 공간 확보되고 전담 관리인이 지정된 건물이다. 재활용품 분리수거대의 규격은 2,250×450×1,060mm이며, 투명페트병, 플라스틱류(유색페트병), 유리병, 캔·고철류, 비닐류를 수거할 수 있는 5분류형이다. 또한, 북구는 분리수거대 운영에 필요한 그물망도 함께 지원하고 재활용품의 적정한 분리 배출을 위해 지속적으로 관리 및 점검할 예정이다. 정명희 구청장은 “주민참여예산사업의 일환으로 설치된 소규모 공동주택 재활용품 분리수거대가 주민 생활불편 해소와 자원 재활용률 제고에 도움이 되길 바란다”며 “지구환경 보존과, 더 나은 미래를 다음세대에 전달하기 위해 주민 여러분의 관심과 협조를 당부드린다”고 말했다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
## Evaluation
### Metrics
#### Triplet
* Dataset: `all-ret-dev`
* Evaluated with [TripletEvaluator
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
| Metric | Value |
|:-------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.7687 |
| dot_accuracy | 0.1507 |
| manhattan_accuracy | 0.7667 |
| euclidean_accuracy | 0.7667 |
| **max_accuracy** | **0.7687** |
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 473,130 training samples
* Columns: anchor
, positive
, and negative
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details |
- min: 7 tokens
- mean: 18.25 tokens
- max: 86 tokens
| - min: 27 tokens
- mean: 304.44 tokens
- max: 512 tokens
| - min: 27 tokens
- mean: 297.21 tokens
- max: 512 tokens
|
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 국회세종의사당 건립을 위한 법안을 누가 새로 제안했어
| 국민의힘 정진석 의원(공주·부여·청양)이 국회세종의사당 설치를 위한 '국회법' 일부개정법률안을 대표발의했다고 21일 밝혔다. 국회와 세종시 정부청사와의 물리적인 거리로 세종시 공무원의 관외 출장비는 3년간 917억원에 달한다. 출장횟수는 87만회에 달하고 있어 업무 불편과 비효율성 심화는 물론 정책 질 저하도 우려되는 실정이다. 개정안은 △서울시에 국회서울의사당을, 세종시에 국회세종의사당을 두도록 하고 △상임위원회는 국회세종의사당에 두는 것으로 하되, 국회운영위원회와 정보위원회 및 세종시로 이전하지 않은 부(部)를 소관하는 상임위원회는 국회서울의사당에 둘 수 있도록 했다. 행복도시법에 따른 이전 제외 대상 부처는 외교부, 통일부, 법무부, 국방부, 여성가족부 등 5곳이다. 또 예산결산특별위원회와 국회예산정책처는 세종시에 두도록하고 국회사무처, 국회도서관, 국회입법조사처는 국회세종의사당에 별도 기관을 둘 수 있도록 했다. 정진석 의원은 "여야 합의로 세종의사당 설계비 147억원이 확정됐고 지난 2월 국회 운영위원회 공청회에서 나온 의견들을 다듬어 법의 완성도를 높인 개정안인 만큼, 여야 합의를 통해 21대 국회 임기 중에 첫 삽을 뜰 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
| 이춘희 세종시장은 4월 국회에서 세종의사당 건립을 골자로 한 국회법 개정안 처리가 상임위 소위 단계부터 무산된 것과 관련, “세종의사당 건립은 국가 균형발전과 행정수도 완성을 위한 시대적 과제로, 정파적 이해관계를 따질 사안이 아니라고 생각한다”고 29일 밝혔다. 이 시장은 이날 정례브리핑에서 “27일 국회에서 박병석 국회의장과 주호영 국민의힘 원내대표, 정진석 의원 등을 만나 국회법 개정안 처리를 당부드렸는데, 운영위 소위에서 야당 측이 추가 논의가 필요하다는 의견을 제기해 추후 계속 심사하는 것으로 결론이 나 당혹스럽고 매우 아쉽다”며 이같이 말했다. 그는 “일각에선 세종의사당으로 11개 상임위와 예결위를 이전하는 것 등이 위헌 소지가 있다고 주장하는데, 국회의장과 본회의장을 그대로 둘 경우 위헌 소지가 없다는 게 법률전문가 다수 의견이며, 이는 지난 2월 25일 공청회에서도 확인됐다”고 강조했다. 그는 그러면서 “조만간 여야 지도부가 모두 결정되고, 운영위가 새로 구성되면 국회법 개정안 처리에 이뤄질 것으로 기대된다”고 말했다. 국민의힘은 30일 새 원내 대표를 선출하며, 이후 운영위원회 위원 대부분이 바뀔 것으로 전망된다. 민주당은 이미 새 원내지도부가 구성됐으며, 강준현(세종을) 의원이 운영위원으로 활동할 예정이다. 현재 국회 운영개선 소위는 위원장인 한병도 수석부대표와 강준현 의원 등 민주당 5명, 국민의힘 3명, 비교섭단체 1명 등 9명으로 구성돼 있다. 이 시장은 “우리 시 출신 의원들과 함께 여야 의원들을 계속 설득해 국회법 개정안이 조속히 운영위와 법사위 본회의를 통과하도록 노력하겠다”며 “야당도 원칙적으로 국회 세종의사당 설치에 공감하고 있는 만큼 꼭 처리해 달라”고 당부했다. 국회는 상반기 중 국회법 개정안이 처리될 경우 사무처 주관으로 행정도시건설청과 세종시 등이 참여한 TF를 구성해 즉시 설계에 착수하고, 기재부 총사업비 협의, 국토부 대형공사 입찰방식 심의 등을 거쳐 이르면 연말에 설계 공모를 진행할 예정이다.
|
| 어떤 국가가 과반수의 표를 확보해야 중의원 의장이 될 수 있게 정해 놨어
| 3. 일본
가. 의장 선출
□ 중의원 의장은 중의원 선거 후 최초 집회일에 열리는 회의에서 중의원 의원의 무기명 투표에 의해 직선으로 선출됨(「국회법」제6조, 「중의원규칙」제3조, 제8조)
○ 의장 선거는 전체 의원의 3분의 1 이상이 참석해서 사무총장이 의장의 직무대행을 하여 실시함(「국회법」제7조)
○ 의장으로 당선되기 위해서는 과반수 득표를 해야 하므로, 1차 투표에서 총 투표수의 과반수를 획득한 득표자가 없으면, 최다득표자 2인에 대하여 결선투표를 실시함
○ 결선투표에서 두 후보자의 득표수가 같은 경우 추첨으로 당선인이 결정됨
○ 중의원 의장의 임기는 4년이나, 임기 중에 해산에 의해서 모든 중의원 의원이 지위를 잃으면, 의장도 그 지위를 상실함
□ 의장 선거절차는 중의원 규칙에서 정하는 것 외에, 제1회 일본 제국의회에서 정한 ‘의장 후보자 선거절차수칙’을 따르고 있음 ○ 의장 선출은 선거 전에 각 회파(교섭단체에 해당) 간의 대화로 미리 후보자가 결정되지만, 공식절차상으로는 각 의원의 본회의에서 선거로 선임함
○ 1970년대 중반까지는 집권여당이 국회의장과 부의장을 모두 독점하였으나, 제79회 국회(1976년) 이후 중의원 국회의장은 여당 제1당에서, 국회부의장은 야당 제1당(제2당)에서 선출하는 관행이 정착되었음. 그러나 1993년 연립정권 성립 후에는 중의원에서 자민당이 제1당이면서 여당이 아니었기 때문에 여당 간에 의장직을 둘러싸고 다툼이 있었음
| (2) 영국
영국의 경우 의원뿐만 아니라 정부도 법안을 제출할 수 있는데, 이는 영국처럼 의회 다수당이 내각을 구성하는 권력융합형 정부 형태를 채택하고 있는 국가에서 공통적으로 발견되는 특징이다. 의원은 단독으로 법안발의를 할 수 있다(「하원의사규칙」 제57조). 다만, 국고지급 의무를 부과하는 것을 목적으로 하는 법안은 개별 의원이 발의할 수없으며, 하원의 명령이나 내각 각료에 의해 제출되어야 한다(「하원의사규칙」제50조). (3) 프랑스
이원집정부제 정부형태를 채택하고 있는 프랑스의 경우 의원뿐만 아니라 정부도 법안제출권을 갖고 있다(「헌법」 제39조제1항). 의원 발의안과 관련된 특징적인 점은 의원발의안이 공공재원을 감소시키거나, 공공부담(public charge)의 신설이나 증가를 수반하는 경우 의회에 접수될 수 없다는 점이다(「헌법」 제40조). 이는 정부에 비해서 상대적으로 의원입법권이 취약함을 상징적으로 나타낸다. (4) 독일
독일 의회에서도 의원과 내각 모두 법안 제출권을 갖는다. 연방하원의원이 법안을 발의하기 위해서는 재적의원 5%의 서명을 받아야 하는데, 이는 교섭단체 구성요건과 동일한 것이다(「하원의사규칙」 제76조). (5) 일본
일본 국회에도 의원과 내각 모두 법안을 제출할 수 있다. 의원발의안의 경우 중의원의 경우 20인 이상, 참의원의 경우 10인 이상의 찬성을 필요로 한다. 다만 예산을 수반하는 법안의 경우 중의원 50인 이상, 참의원 20인 이상의 찬성을 필요로 한다(「국회법」 제56조).
|
| 1분기 코로나 예방접종을 약 2000명에게 시행할 건 누구야
| 부산 동래구(구청장 김우룡)는 코로나19 예방접종의 차질 없는 추진을 통한 빠른 일상회복을 위해 코로나19 예방접종 계획을 마련하고, 이달 말 1분기 대상자 2000여명을 대상으로 ‘코로나19 예방접종’을 시작한다고 밝혔다. 코로나19 예방접종 추진기간은 인플루엔자 유행시기인 11월 이전까지로, 접종대상은 18세 이상 전 구민이며, 임신부 및 만 18세 미만 소아·청소년, 65세 이상 고령자는 임상시험 결과에 따라 추후 접종 여부 및 시기가 결정된다. 동래구는 △과학적 근거를 기반으로 안전하고 효과적인 접종 추진 △코로나19의 사망예방 및 지역 사회 전파 차단을 위하여 전 구민의 70%인 189천여 명을 목표로 예방접종을 추진할 계획이다 1분기 우선 접종대상자는 △요양병원·요양시설입원·입원자, 종사자 △고위험 의료기관종사자, 코로나 1차 대응요원 △정신요양·재활시설 등 입소자·종사자 등 2000여 명이며, 백신 배송 등 일정을 조율해 26일부터 병원은 자체접종, 시설은 보건소 방문팀·시설별 협약의료기관 또는 계약된 의사가 방문 접종할 계획이다. 단계별 예방접종 기관은 △7월 개소 예정인 예방접종센터(사직실내체육관) △위탁의료기관 △방문접종 △자체접종 △내소접종을 병행하며, 위탁의료기관 정보는 질병관리청 코로나19 백신 및 예방접종 홈페이지에서 확인할 수 있다. 또한 동래구는 지난 4일 코로나19 예방접종 추진단을 운영 중이며, 22일 민·관·군과 병협·의협·간협 및 민간 등으로 구성된 민-관 협력체계인 ‘동래구 코로나19 예방접종 지역협의체’를 발족하여 전 구민의 코로나19 예방접종의 차질 없는 추진을 위해 최선을 다하고 있다. 김우룡 동래구청장은 “코로나19 예방접종은 전 국민 대상의 대규모 사업으로 관의 철저하고 꼼꼼한 계획과 함께 주민과 유관기관의 협조가 반드시 필요하다”며 “안전하고 신속한 예방접종을 추진을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.
| 문재인 대통령과 김정숙 여사가 오는 23일 아스트라제네카의 코로나19 백신을 공개 접종한다. 또 일반인에 대한 백신 접종 시기가 빨라지고, 교사의 경우 2분기에 접종을 받는다. 강민석 청와대 대변인은 15일 브리핑에서 문 대통령 부부의 백신 접종 계획을 설명하면서 “오는 6월 영국 G7(주요 7개국) 정상회의 참석, 즉 필수목적 출국을 위한 것”이라며 “질병관리청의 예방 접종 절차에 따른 것”이라고 설명했다. 공무 등으로 해외 출장을 하는 공무원은 우선 접종 대상이다. 강 대변인은 “문 대통령이 우선 접종하는 것은 일각의 안정성, 효과성 논란을 불식시키고 솔선수범하겠다는 의미”라고 덧붙였다. 3분기 예정이었던 일반인들에 대한 접종 시기도 빨라져, 고령층에 대한 접종이 4월부터 시작된다. 15일 코로나19 예방접종 대응추진단에 따르면 2분기 코로나19 백신 예방접종은 △요양병원 및 요양시설 △코로나19 취약시설 입소자 및 종사자 △65세 이상 어르신 △학교 및 돌봄 공간 △만성질환자 △보건의료인과 사회필수인력 등 6개군을 대상으로 진행한다. 이에 따라 4월 첫 주부터 75세 이상 어르신 364만 명에 대한 접종이 예방접종센터에서 실시된다. 65세부터 74세까지의 494만여 명은 6월부터 위탁의료기관에서 접종이 이뤄질 예정이다. 학교 돌봄 공간도 2분기 접종 대상이다. 4월 중 특수교육과 장애아보육 5만 1000명, 유치원과 학교 내 보건교사와 어린이집의 간호인력 1만 3000명에 대한 접종이 이뤄진다. 6월에는 유치원과 어린이집, 초등학교 1‧2학년을 담당하는 교사, 교직원, 관련 종사자 49만 1000명이 단계별로 접종을 받는다. 노인‧장애인‧노숙인시설 등의 거주‧이용시설 접종도 2분기 중 진행할 예정이지만, 아직 정확한 시기는 미정이다. 한편 15일 0시 기준 부산의 코로나19 예방백신 접종자는 4만 5897명으로 우선 접종 대상자 6만 310명의 72.8%가 접종을 마쳤다. 근육통, 발열 등 이상 반응 사례는 모두 589건이다.
|
* Loss: [TripletLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
"triplet_margin": 5
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 10,000 evaluation samples
* Columns: anchor
, positive
, and negative
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | - min: 8 tokens
- mean: 18.06 tokens
- max: 112 tokens
| - min: 19 tokens
- mean: 301.38 tokens
- max: 512 tokens
| - min: 23 tokens
- mean: 294.43 tokens
- max: 512 tokens
|
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:--------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정한게 누구야?
| ▲ 사진=롯데엔터테인먼트 제공 영화 완벽한 타인의 주역 유해진, 조진웅, 이서진, 염정아가 릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정했다. 완벽한 타인은 완벽해 보이는 커플 모임에서 한정된 시간 동안 핸드폰으로 오는 전화, 문자, 카톡을 강제로 공개해야 하는 게임 때문에 벌어지는 예측불허 이야기를 담은 작품이다. 완벽한 타인에서 완벽한 연기를 펼친 배우들은 이번 주 릴레이로 TV와 라디오 방송 출연을 확정하며 열일 행보를 펼친다. 먼저 오는 24일 오후 7시 MBC FM영화음악 한예리입니다에는 유해진과 염정아가 함께 출연한다. 간첩, 전우치에 이어 세 번째로 함께 호흡을 맞춘 두 사람은 이번 라디오 출연에서 영화에 대한 이야기를 나누며 걸출한 입담과 절친 케미스트리를 선보일 것으로 보인다. 이어 이번 영화로 처음 만나 절친이 된 유해진, 조진웅, 이서진이 25일 오후 11시 10분 KBS2 해피투게더4에 출연한다. 세끼 인연 유해진과 이서진, 그리고 조진웅의 예능감이 유감없이 발휘될 예정이다. 마지막으로 26일에는 MBC 배철수의 음악캠프에서 이서진을 만날 수 있다. 완벽한 타인에서 가장 파격적인 연기 변신을 선보인 그는 음악캠프 특별 DJ로 활약했던 인연으로 이번 출연이 성사됐다. 이서진은 거침없는 언변으로 영화 완벽한 타인의 현장 비하인드 스토리를 밝힐 예정이다. 한편 완벽한 타인은 오는 31일 개봉을 앞두고 있다.
| 그룹 세븐틴이 미국 간판 토크쇼 ‘엘렌 쇼’에 첫 출연을 확정 지었다. 세븐틴은 다음 달 1일(현지 시각) 방송되는 미국 토크쇼 ‘엘렌 드제너러스 쇼’(이하 엘렌 쇼)에 첫 출연을 확정 지어 전 세계 팬들의 폭발적인 반응을 얻었다. 이날 방송에서 세븐틴은 지난 2019년 8월 발매한 디지털 싱글 ‘HIT’ 무대를 선보인다. ‘HIT’는 제목처럼 타격감이 느껴지는 사운드와 세븐틴의 폭발적인 에너지가 그대로 전해지는 강렬한 EDM 장르의 댄스곡으로 발매와 동시에 국내는 물론 해외에서도 큰 사랑을 받았다. ‘엘렌 쇼’는 미국 유명 코미디언이자 작가, 배우 등 멀티 엔터테이너인 엘렌 드제너러스가 진행하는 토크쇼로 브루노 마스, 두아 리파, 존 레전드, 저스틴 비버 등 세계적인 팝스타들이 대거 출연해 화제를 모았으며 미국의 데이타임 쇼 중 높은 인기를 보유하고 있는 프로그램이다. 앞서 세븐틴은 지난 1월 방송된 미국 CBS ‘제임스 코든 쇼’와 NBC ‘켈리 클락슨 쇼’에 연달아 출연해 스페셜 앨범 타이틀곡 ‘HOME;RUN’과 미니 7집 타이틀곡 ‘Left & Right’의 무대를 선사, 막강한 글로벌 영향력을 확인 시켜 주며 전 세계 팬들과 해외 유수 매체의 호평 세례를 받았다. 이렇듯 세븐틴은 스토리텔링이 담긴 완성도 높은 무대와 세븐틴만이 할 수 있는 퍼포먼스를 선보여 ‘K팝 퍼포먼스 강자’라는 칭호를 얻는 등 전 세계를 열광시킨 바 있어 이번 ‘엘렌쇼’에서 어떤 무대를 선보일지 기대감이 치솟고 있다. 한편 세븐틴이 출연하는 미국 토크쇼 ‘엘렌 쇼’는 다음 달 1일(현지 시각)에 만나볼 수 있다.
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| 벡터맵 빈 분류 기반의 제안기법은 무엇에 비하여서 압출효율이 높다는 것을 표 4에서 알 수 있어?
| IV. 실험 결과
제안한 빈 분류기반 벡터맵 압축 기법에 대한 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. 실험을 위해 그림 10 과 같이, \( 10 \mathrm{~km} \times 10 \mathrm{~km} \) 의 국부 영역을 갖는 벡터맵 레이어를 생성하였으며, 이 중 폴리곤으로 구성된 '건물' 레이어와 폴리라인으로 구성된 '일반도로’ 레이어에 대해 각각의 실험을 수행하였다. 또한 TM 좌표계에 의해 표현되는 실측치 \( 1 \mathrm{~cm} \) 이내의 오차를 갖도록 식 (1)의 \( c=100 \) 으로 설정하여 정밀 벡터맵 압축에 대해 결과를 도출하였다. 또한 \( 10 \mathrm{~km} \times 10 \mathrm{~km} \) 영역에서 \( 1 \mathrm{~cm} \) 정밀도를 갖는 벡터맵 데이터의 최적의 압축효율을 위해, 실험적으로 dist \( _{D B}=10 \mathrm{~m} \) 및 dist \( { }_{A B}=0.64 \mathrm{~m} \) 로 결정하였다.
제안 기법의 객관적 비교를 위해 일반적인 데이터 압축기법으로서 7-zib 알고리즘, 대표적인 벡터 간소화 알고리즘으로서 Douglas-Peucker 알고리즘[16] 및 기존의 공간 에너지집중 기반에서의 압축 알고리즘등과 압축 결과를 비교하였다. 표 4 에 각각의 알고리즘 에 대한 압축 결과를 나타내었다.
표 4 의 결과로부터 벡터맵의 특성을 고려하지 않은 7-Zip과 비교하였을 때, 각 좌표점들의 오차범위로 \( 0.01 \mathrm{~m} \) 미만을 갖는 벡터맵 빈 분류 기반의 제안 기법이 월등히 높은 압축효율을 가짐을 확인하였다. 한편, 벡터 간소화 기법을 사용하는 Douglas-Peucker 알고리즘과 제안 알고리즘은 압축원리가 상이하므로 RMSE(root mean square error) 등의 방법을 통한 직접적인 비교는 어렵다. 또한 제안 기법과의 비교를 위해 Douglas-Peucker 알고리즘의 정밀도 범위 \( \epsilon=0.01 \mathrm{~m} \) 로 설정하게 되면, 각 좌표점들의 간소화 조건이 대부분 만족하지 않으므로 실제 간소화를 통한 압축은 거의 이루어지지 않는다. 따라서 그림 10의 벡터맵 레이어에서 시각적으로 용인할 수 있을 것으로 간주되는 적정 임계치 \( \epsilon=1 \mathrm{~m} \) 로 설정하여 압축을 수행하였다. 표 4의 실험 결과는 이때의 압축 결과를 나타낸 것이다. 그림 11은 벡터맵을 확대하였을 때, 표 4 의 압축 효율에 대해 제안 알고리즘과 Douglas-Peucker 알고리즘의 시각적 오차를 비교한 것이다.
표 4와 그림 11로부터 제안 기법이 Duglas-Peucker 알고리즘보다 월등히 적은 시각적 오차를 가짐에도 불구하고 보다 높은 압축효율을 나타냄을 확인할 수 있다. 더욱이, 표 4에서 Duglas-Peucker 알고리즘의 특성상 연속한 좌표점들이 급격히 꺽히는 오브젝트들의 집합인 '건물' 레이어에서 압축효율의 저하가 발생한다. 반면. 제안 기법은 Duglas-Peucker 알고리즘에서와 같은 압축효율의 저하는 발생하지 않음을 확인하였다. 공간영역에서의 에너지 집중(SEC)을 이용한 기존방법과의 비교에서 역시 제안 알고리즘이 보다 우수한 압축 효율을 가짐을 알 수 있었다. 또한 에너지 집중 이후 실질적 데이터 압축을 위한 엔트로피 코딩으로써 zlib 또는 7-zip 알고리즘을 이용하는 기존 기법과는 달리, 제안 기법은 압축 과정의 일부로써 정의된 단순한 허프만 테이블을 참조하므로 계산 복잡도에서 큰 이점을 얻을 수 있다.
| V. 실험 결과
표 2에서는 제안하는 구조와 기존 고속 QRD 구조를 비교하였다. 제안하는 QRD 방식을 적용함으로써, 제안하는 구조의 gate count가 더 적은 것을 볼 수 있다. 여기서, 제안하는 구조를 적용함으로써 줄어든 최대 지연시간 때문에 동작 주파수 또한 증가한다. [10]과 제안하는 구조에 대해, Primtime-PX를 사용하여 동작주파수 \( 215 \mathrm{MHz} \), 공급 전압 \( 1.2 \mathrm{V} \)에서 전력 소모를 측정하였다. BER 성능 측면에서는, QRM-MLD 기반 64-QAM MIMO 검출기 \( (\mathrm{M}=16) \) 에 적용하였을 때, 제안하는 구조가 [10]와 \( 15 \mathrm{~dB} \) 에서 \( 30 \mathrm{~dB} \) 까지 비슷하였다. BER 그래프에서 제안하는 구조와 [10]의 Eb/N0 축 최대 차이도 \( 0.1 \mathrm{dB} \) 미만이었다. 결과적으로, 제안하는 구조는 기존 연구들에 비해 작은 성능 저하로 최고의 QRD rate Area Ratio(QAR)을 보인다.
표 3에서는 제안하는 구조의 연산 복잡도를 하우스 홀더, 다차원 코딕 방법의 연산 복잡도와 높은 차원의 행렬에서 비교하였다. 그리고 두 가지 가장 복잡한 연산에 대한 (연산량/반복횟수)를 나타냈는데, 특별히 가장 복잡한 덧셈 연산에서 채널 매트릭스 차원의 증가에 따라 그 감소 비율이 매우 큼을 알 수 있다. \ ( 8 \times 8 \) 행렬의 경우, 제안하는 구조를 적용했을 때, 하우스홀더와 다차원 코딕 방식과 비교하여 각각 \( 45.3 \% \) 와 \( 29.5 \% \) 의 덧셈연산이 줄어든다. 최근의 4G 무선 통신 표준은 8개의 복수 안테나 지원을 필요로 하기 때문에, 제안하는 구조는 미래의 휴대용 기기에 더욱 많이 적용될 것으로 보인다.
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| 대면하지 않고 진료에서 약 배달까지 해주는 처방솔루션은 뭐야
| 비대면 진료 서비스에 기반한 브랜드 페어(pare)는 올해 초부터 비대면 진료와 처방을 모바일로 쉽고 빠르게 받을 수 있게 하고, 처방받은 약은 집까지 배송해 주는 서비스를 국내 환자와 재외국민들을 위해 시작했다. 페어는 의사의 처방을 통해서만 구매가 가능한 의사의 솔루션을 페어만의 브랜드 감성을 깃들여 환자에게 노출한다. 이는 기존의 처방약이라는 고질적인 부분을 소비자 감성 브랜드로 승화해 환자와 소비자의 벽을 허무는 국내 최초의 전문처방 솔루션 비즈니스 모델이다. 또한, 플랫폼 내 처방이 필요하지 않은 일반 건강기능식품을 통한 사후관리 서비스도 제공한다. 강신욱 대표는 “페어만의 브랜드 감성과 의사들의 전문성이 실린 솔루션을 집까지 배송해 주는 게 특징”이라며 “처방약뿐만 아니라 진료에 따른 맞춤형 건강관리제품을 추천 혹은 패키지로 받아 볼 수 있는 국내 최초 비대면 진료 기반의 커머스형 처방솔루션”이라고 강조했다.
| 비대면 진료 서비스에 기반한 브랜드 페어(pare)는 올해 초부터 비대면 진료와 처방을 모바일로 쉽고 빠르게 받을 수 있게 하고, 처방받은 약은 집까지 배송해 주는 서비스를 국내 환자와 재외국민들을 위해 시작했다. 페어는 의사의 처방을 통해서만 구매가 가능한 의사의 솔루션을 페어만의 브랜드 감성을 깃들여 환자에게 노출한다. 이는 기존의 처방약이라는 고질적인 부분을 소비자 감성 브랜드로 승화해 환자와 소비자의 벽을 허무는 국내 최초의 전문처방 솔루션 비즈니스 모델이다. 또한, 플랫폼 내 처방이 필요하지 않은 일반 건강기능식품을 통한 사후관리 서비스도 제공한다. 강신욱 대표는 “페어만의 브랜드 감성과 의사들의 전문성이 실린 솔루션을 집까지 배송해 주는 게 특징”이라며 “처방약뿐만 아니라 진료에 따른 맞춤형 건강관리제품을 추천 혹은 패키지로 받아 볼 수 있는 국내 최초 비대면 진료 기반의 커머스형 처방솔루션”이라고 강조했다.
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* Loss: [TripletLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
"triplet_margin": 5
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 1e-05
- `num_train_epochs`: 5
- `warmup_steps`: 200
- `bf16`: True
- `dataloader_drop_last`: True
#### All Hyperparameters
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- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 1e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 5
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 200
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: True
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs
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| Epoch | Step | Training Loss | loss | all-ret-dev_max_accuracy |
|:------:|:----:|:-------------:|:------:|:------------------------:|
| 0 | 0 | - | - | 0.5281 |
| 0.0003 | 1 | 4.9012 | - | - |
| 0.0005 | 2 | 4.9082 | - | - |
| 0.0008 | 3 | 4.8156 | - | - |
| 0.0011 | 4 | 4.9935 | - | - |
| 0.0014 | 5 | 5.091 | - | - |
| 0.0016 | 6 | 5.0389 | - | - |
| 0.0019 | 7 | 4.9562 | - | - |
| 0.0022 | 8 | 5.2274 | - | - |
| 0.0024 | 9 | 5.0138 | - | - |
| 0.0027 | 10 | 5.0417 | - | - |
| 0.0030 | 11 | 5.0065 | - | - |
| 0.0032 | 12 | 4.7996 | - | - |
| 0.0035 | 13 | 4.8916 | - | - |
| 0.0038 | 14 | 5.0046 | - | - |
| 0.0041 | 15 | 4.9688 | - | - |
| 0.0043 | 16 | 5.0245 | - | - |
| 0.0046 | 17 | 4.8176 | - | - |
| 0.0049 | 18 | 4.7833 | - | - |
| 0.0051 | 19 | 4.8819 | - | - |
| 0.0054 | 20 | 4.893 | - | - |
| 0.0057 | 21 | 4.8146 | - | - |
| 0.0060 | 22 | 5.0051 | - | - |
| 0.0062 | 23 | 4.9914 | - | - |
| 0.0065 | 24 | 4.9144 | - | - |
| 0.0068 | 25 | 4.8755 | - | - |
| 0.0070 | 26 | 5.0032 | - | - |
| 0.0073 | 27 | 4.9462 | - | - |
| 0.0076 | 28 | 4.7904 | - | - |
| 0.0078 | 29 | 4.8032 | - | - |
| 0.0081 | 30 | 4.8736 | - | - |
| 0.0084 | 31 | 4.7212 | - | - |
| 0.0087 | 32 | 4.9562 | - | - |
| 0.0089 | 33 | 4.9431 | - | - |
| 0.0092 | 34 | 4.9724 | - | - |
| 0.0095 | 35 | 4.9037 | - | - |
| 0.0097 | 36 | 4.8325 | - | - |
| 0.0100 | 37 | 5.0815 | - | - |
| 0.0103 | 38 | 5.0718 | - | - |
| 0.0106 | 39 | 4.923 | - | - |
| 0.0108 | 40 | 4.9611 | - | - |
| 0.0111 | 41 | 4.9676 | - | - |
| 0.0114 | 42 | 4.9398 | - | - |
| 0.0116 | 43 | 4.9541 | - | - |
| 0.0119 | 44 | 4.7701 | - | - |
| 0.0122 | 45 | 4.9293 | - | - |
| 0.0124 | 46 | 4.8431 | - | - |
| 0.0127 | 47 | 4.939 | - | - |
| 0.0130 | 48 | 4.8485 | - | - |
| 0.0133 | 49 | 5.0318 | - | - |
| 0.0135 | 50 | 4.8871 | - | - |
| 0.0138 | 51 | 4.8824 | - | - |
| 0.0141 | 52 | 4.695 | - | - |
| 0.0143 | 53 | 4.9064 | - | - |
| 0.0146 | 54 | 4.7873 | - | - |
| 0.0149 | 55 | 4.9225 | - | - |
| 0.0152 | 56 | 4.8147 | - | - |
| 0.0154 | 57 | 4.729 | - | - |
| 0.0157 | 58 | 4.7628 | - | - |
| 0.0160 | 59 | 5.0013 | - | - |
| 0.0162 | 60 | 4.7638 | - | - |
| 0.0165 | 61 | 4.8608 | - | - |
| 0.0168 | 62 | 4.945 | - | - |
| 0.0170 | 63 | 4.8304 | - | - |
| 0.0173 | 64 | 4.8401 | - | - |
| 0.0176 | 65 | 4.7754 | - | - |
| 0.0179 | 66 | 4.7863 | - | - |
| 0.0181 | 67 | 4.756 | - | - |
| 0.0184 | 68 | 4.777 | - | - |
| 0.0187 | 69 | 4.827 | - | - |
| 0.0189 | 70 | 4.9287 | - | - |
| 0.0192 | 71 | 4.7432 | - | - |
| 0.0195 | 72 | 4.6096 | - | - |
| 0.0198 | 73 | 4.8102 | - | - |
| 0.0200 | 74 | 4.7973 | - | - |
| 0.0203 | 75 | 4.7993 | - | - |
| 0.0206 | 76 | 4.7006 | - | - |
| 0.0208 | 77 | 4.7643 | - | - |
| 0.0211 | 78 | 4.7147 | - | - |
| 0.0214 | 79 | 4.7426 | - | - |
| 0.0216 | 80 | 4.8115 | - | - |
| 0.0219 | 81 | 4.8061 | - | - |
| 0.0222 | 82 | 4.7429 | - | - |
| 0.0225 | 83 | 4.7483 | - | - |
| 0.0227 | 84 | 4.7017 | - | - |
| 0.0230 | 85 | 4.731 | - | - |
| 0.0233 | 86 | 4.7384 | - | - |
| 0.0235 | 87 | 4.7105 | - | - |
| 0.0238 | 88 | 4.7833 | - | - |
| 0.0241 | 89 | 4.7951 | - | - |
| 0.0244 | 90 | 4.6418 | - | - |
| 0.0246 | 91 | 4.7367 | - | - |
| 0.0249 | 92 | 4.6522 | - | - |
| 0.0252 | 93 | 4.6333 | - | - |
| 0.0254 | 94 | 4.6704 | - | - |
| 0.0257 | 95 | 4.7065 | - | - |
| 0.0260 | 96 | 4.554 | - | - |
| 0.0262 | 97 | 4.6 | - | - |
| 0.0265 | 98 | 4.6288 | - | - |
| 0.0268 | 99 | 4.5478 | - | - |
| 0.0271 | 100 | 4.6691 | - | - |
| 0.0273 | 101 | 4.6612 | - | - |
| 0.0276 | 102 | 4.4295 | - | - |
| 0.0279 | 103 | 4.5096 | - | - |
| 0.0281 | 104 | 4.6835 | - | - |
| 0.0284 | 105 | 4.6278 | - | - |
| 0.0287 | 106 | 4.6079 | - | - |
| 0.0290 | 107 | 4.5742 | - | - |
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| 0.4938 | 1825 | 2.8623 | - | - |
| 0.4940 | 1826 | 2.499 | - | - |
| 0.4943 | 1827 | 2.4903 | - | - |
| 0.4946 | 1828 | 2.4943 | - | - |
| 0.4949 | 1829 | 2.5965 | - | - |
| 0.4951 | 1830 | 2.8334 | - | - |
| 0.4954 | 1831 | 2.8261 | - | - |
| 0.4957 | 1832 | 2.511 | - | - |
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| 0.4962 | 1834 | 2.488 | - | - |
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## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
#### TripletLoss
```bibtex
@misc{hermans2017defense,
title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
year={2017},
eprint={1703.07737},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
```