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- source_sentence: 주종찬이 그의 손에서 나오는 피로 쓴 글자는?
  sentences:
  - '대한민국 기상청의 일기예보는 대한민국 기상청에서 예측하는 기상상태나 그와 관련한 서비스를 말한다.


    기상청의 기상관측소 등의 각종 시설에서 관측한 자료를 분석한다. 관측한 자료를 바탕으로 해양, 기상 등의 변동 분석과 법칙 등의 지식으로 해양과
    기상의 가까운 미래를 예상해 발표한다. 종관예보로써 단기예보, 중기예보, 장기예보, 기상특보가 존재한다. 단기 예보에는 2005년 10월 31일
    시험 운영 시작뒤 2008년 10월 30일 부터 정식 운영하는 ''동네예보'' 서비스가 있다. 5 km×5km의 격자별로 그래픽으로 표현하여
    날씨를 예보한다. 이러한 예보는 스마트폰 애플리케이션과 날씨해설 동영상 콘텐츠에 반영되어 제공한다.


    장기예보는 3일간 이상의 긴 예보를 가리킨다. 한국의 주간(週間)예보는 주로 분반구 천기도를 이용하여 미국이나 유럽의 기압골과 기압 마루를
    추적하여 일주일 전까지의 매일의 날씨를 예보한다. 1개월, 3개월 이상의 장기 예보는 북반구의 기압 배치의 특징을 전제로 하여 상관관계가 유사형에
    의하여 장래를 예측한다. 이 장기예보는 매일의 날씨를 예보하는 것이 아니고 날씨의 특징만을 예보하는 것이다. 오늘날 장기예보는 여러 종류의
    산업에서 미래의 계획에 활용하고자, 선진국을 중심으로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 아직 만족할 만한 단계에는 이르지 못하고 있다.
    장기예보는 예보 기간이 길수록 오차가 커지지만, 5-7일 정도의 예보는 적중도가 높은 편이다.'
  - '한 편 이 만세운동에 자극받아 4월 6일에는 옥포리에서 또 다른 만세운동이 주종찬 등이 주동하여 벌어졌다. 이 만세운동에는 200여 명에
    가까운 사람들이 참여하는 한편, 영남지역에서는 드물게 이운면사무소 등 공공지청을 점거하고 농성을 하였던 기록이 남아 있다. 만세운동에 참여했던
    주동자 중 윤택근과 주종찬은 징역 1년, 이인수, 이주근은 징역 8월을 대구복심병원에서 동년 5월 17일 선고 받았다. 주종찬은 대구복심법원에서
    ‘다시 독립운동을 하겠느냐’는 판사의 심문에 손을 깨물어 ‘일심(一心)’이란 혈서를 만들어 판사에게 던져 알려지기도 했다.


    현재 대우조선해양은 아주리시장 만세운동과 1980년대 옥포조선소 노동쟁의를 기념하는 민주광장을 당등산의 위치에 건립하여 이를 기념하고 있다.
    아울러 거제시에서는 아주리시장 만세운동 등 거제 3.1운동을 기념하는 기념비를 아주동에 건립하는 한편, 매년 만세운동을 기념하는 행사를 4월
    3일 개최하고 있다. 다만 이 행사는 과거 음력에 맞춰 작성한 것으로 오해를 받은 탓에 5월 2일 개최되었다가, 향토사학계의 지적으로 관련
    사료가 바로잡히며 4월 3일에 일어난 것으로 정정되었다. 또한, 당시 참여하였던 독립운동가 대부분이 서훈을 제대로 받지 못한 것으로 알려져
    재평가에 대한 목소리도 고조되고 있다.'
  - 2010년 봄. 스티브 발머 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO·사진)는 ‘쿠리어’ 개발을 중단한다고 발표했다. 쿠리어는 책처럼 접을 수
    있고 터치스크린에 스케치를 하거나 메모할 수 있는 태블릿PC다. 발머는 쿠리어에 투자할 금액을 출시까지 2년도 넘게 남은 차세대 윈도 개발에
    투자하겠다고 했다. 애플 아이패드보다도 먼저 세상에 나왔던 MS 태블릿PC는 그렇게 자취를 감췄다. 월스트리트저널(WSJ)은 “그동안 MS는
    혁신을 통해 제품을 개발하기보다는 단기적 수익을 좇는 안전한 행보만 지속해왔다”며 “발머의 뒤를 잇는 CEO는 누구든 이런 MS의 기업문화를
    혁신해야 할 것”이라고 26일(현지시간) 보도했다. 발머는 최근 은퇴 의사를 밝혔다.웹사이트에서 워드, 엑셀 등을 사용할 수 있는 ‘넷독스’도
    발머가 막은 제품 중 하나다. 넷독스는 MS오피스에 통합됐지만 오피스 매출이 줄어들 것을 걱정한 회사는 넷독스 서비스를 철수했다. 자동차 안에서
    음악을 듣고 이메일을 볼 수 있도록 개발한 자동차 소프트웨어도 빛을 보지 못했다. 아이폰에서 사용할 수 있는 오피스 프로그램도 윈도8에 투자해야
    하는 자금과 인력을 빼앗는다는 이유로 폐기됐다. WSJ는 “MS에서는 실패를 두려워하지 않고 목표를 정해 노력하는 자세를 오히려 나쁘게 본다”며
    “위험을 감수하지 않는 문화가 커졌다”고 전했다. 이어 “직원들은 틀을 깨고 독창적인 사고를 하는 개발자를 중용할 수 있는 외부 인사를 CEO로
    기다리고 있다”고 덧붙였다.
- source_sentence: 미국 델파이가 지분을 매각하기 위해 접촉한 기업은?
  sentences:
  - 한국델파이 인수를 추진 중인 S&T그룹이 한국델파이 노조의 반대 움직임에 대해 ‘인수합병(M&A) 불법 개입’이라며 강력 대처하기로 한 것은
    5년 전 아픈 기억 때문이라고 회사 관계자는 설명했다.한국델파이는 1984년 미국델파이와 대우그룹이 대우자동차에 차 부품을 공급하기 위해 각각
    50%씩 출자해 세운 회사다. 이후 대우그룹이 해체되자 대우 측 지분 50%는 채권단에 넘어갔고, 채권단은 2010년 하반기 지분 매각에 나섰다.사업
    확장을 추진하던 S&T그룹은 S&T모티브(옛 대우정밀)를 주체로 의향서를 제출하며 인수전에 나섰다. 하지만 한국델파이 노조는 S&T그룹이 통일중공업(현
    S&T중공업)과 대우정밀을 인수한 뒤 구조조정을 벌인 것을 이유로 반대 작업에 나섰다. 1000여명의 노조원들은 서울 여의도 산업은행 앞에서
    대규모 집회와 시위를 벌였다. 매각 주관사에 S&T를 비난하는 내용의 편지를 보내기도 했다.이에 대해 한국델파이 노조는 “S&T가 인수 참여를
    철회한 것은 한국델파이 노조의 반대뿐 아니라 S&T그룹 노조협의회의 반대가 있었기 때문”이라고 S&T와는 다른 의견을 밝혔다.S&T그룹은 이번에도
    양상이 비슷하다고 보고 있다. 미국델파이가 지분 50% 매각 협상을 2대 주주인 이래 측과 진행하는 과정에서 S&T가 관심을 보이자, 한국델파이
    노조는 4월21일과 28일 해리 루돌프 수석부사장을 면담했다. 노조는 “S&T에 매각되면 즉각적이고도 전면적인 총파업을 전개하겠다”는 뜻을
    미국델파이에 전달했다. (한국델파이 4월29일 노조 소식지)한국델파이 노조는 지난 12일 S&T중공업이 “한국델파이 지분 인수를 검토 중”이라는
    공시를 내자 투쟁 강도를 높이기 시작했다. 19일엔 경기 용인에 있는 미국델파이 한국지사를 찾아 임직원들의 출근을 저지하기도 했다. 28일엔
    820여명의 조합원이 20대의 버스를 나눠타고 S&T중공업 창원 본사를 찾아 대규모 집회를 하기로 했다. 앞으로 최대 납품처인 한국GM의 구매본부장을
    면담하고 공문을 보내는 등의 방식으로 S&T로의 매각 반대를 관철해 나가기로 했다. 홍주표 금속노조 한국델파이 지회장은 “S&T가 한국델파이를
    인수하면 노조를 탄압하고 고용조건이 악화할 것을 우려해 총력 투쟁을 벌이기로 했다”고 말했다.이에 대해 S&T는 한국델파이 노조가 인수 경쟁
    상대인 이래 측을 유리하게 하기 위해 개입하는 것이라고 보고 있다. 한국델파이 임직원은 현재 한국델파이 2대 주주인 이래ns에 지분 참여를
    하고 있다. S&T 관계자는 “한국델파이 노조가 자신들과 이해관계가 있는 이래 측의 한국델파이 인수를 지원하기 위해 S&T를 반대하는 것”이라고
    말했다.S&T는 한국델파이 노조가 개입하는 것은 단순히 입찰을 방해하는 것일 뿐 아니라 ‘자본시장과 금융투자업에 관한 법률(자본시장법)’을
    위반하는 것이라고 지적했다. 자본시장법 178조1항은 부정거래 행위를 금지하고 있는데, 경쟁을 배제하고 ‘우선협상대상자 및 매수인 지위’를
    획득하기 위해 나서는 것은 이 조항에 위배된다는 지적이다.
  - 한우 농가의 가장 큰 고민은 줄어들지 않는 사육 마릿수와 꾸준히 오르고 있는 사료값이다. 통계청에 따르면 지난 6월 국내에서 사육 중인 한우는
    306만4000마리. 정부가 추정하는 적정 두수인 250만마리를 22.5% 웃돈다. 한우 사육두수의 초과는 소고기값 하락으로 이어진다. 한우는
    최근 추석 특수 등으로 ㎏당 1만4758원(도매 기준)에 거래되지만 올초에는 ㎏당 1만1000원대까지 값이 떨어지기도 했다.반면 한우 사육
    비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 사료값은 국제 곡물 가격이 오르면서 1년 새 10% 이상 올랐다. 다 큰 소 한 마리는 한 달 평균 15만원어치의
    사료를 먹는다. 한우는 30개월 정도 자랐을 때 도축해야 육질 상태가 최고여서 가장 좋은 값을 받을 수 있다. 하지만 사육두수가 많아 출하가
    지연될 경우 상품성이 떨어져 제값을 받지 못하고, 그만큼 사료값도 더 들어 농가는 이중으로 손해를 본다.소값은 떨어지고 사료값은 오르는데 왜
    한우 마릿수는 줄지 않을까. 이연섭 농림축산식품부 축산경영과 사무관은 “송아지가 다 자라 출하되기까지 3년6개월이 걸린다”며 “사육 기간이
    길기 때문에 돼지, 닭 등 다른 가축보다 시장 상황에 유연하게 대응하기 어렵다”고 설명했다.
  - 서울드래곤시티가 역대급 할인 혜택으로 무장한 ‘서울드래곤시티 X 와그 고메위크’를 진행한다. ‘서울드래곤시티 X 와그 고메위크’는 여름 휴가철을
    맞아 서울드래곤시티 5개 레스토랑의 대표 메뉴를 50% 할인된 가격에 즐길 수 있도록 준비한 이벤트로 글로벌 여행 액티비티 예약플랫폼 `와그(WAUG)`에서
    식사권을 구매할 수 있다. 이번 프로모션에 참여하는 레스토랑은 인터내셔널 프리미엄 뷔페 레스토랑 ‘푸드 익스체인지’, 아시안 스타일리시 뷔페
    레스토랑 ‘인 스타일’, 모던 프렌치 비스트로 ‘알라메종 와인 앤 다인’, 다이닝 룸과 라운지 바가 결합된 브래서리 ‘THE 26’, 컨템퍼러리
    유러피안 레스토랑 ‘더 리본’ 등으로 다양한 미식을 즐길 수 있도록 준비했다. 서울드래곤시티X와그 고메위크는 100% 사전 구매 형식으로 운영된다.
    7월 20일 와그 홈페이지에 1매당 2인까지 50% 할인 적용 가능한 쿠폰을 선착순으로 총 300장 지급한다. 쿠폰을 다운로드 받은 뒤, 원하는
    시간과 레스토랑을 정해 식사권을 구매하면 예약이 완료된다. 고메위크 레스토랑 이용 기간은 7월 24일부터 30일까지이다. 예약 후 24시간
    내 모바일 바우처가 발행되며 예약일에 레스토랑을 방문해 바우처를 제시하면 된다. 이번 고메위크 식사권 구매는 방문일 전일까지 가능하며, 예약
    완료 후 예약 변경 및 취소는 불가하다. 호텔 서울드래곤시티 관계자는 “코로나19에 지친 고객들이 맛있는 휴가를 보낼 수 있도록 레스토랑 이용
    시 50% 파격 할인 혜택을 제공하는 이벤트를 준비했다”며 “서울드래곤시티가 준비한 미식 여행을 즐기며 행복한 추억을 만드시길 바란다”고 전했다.
    ‘서울드래곤시티 X 와그 고메위크’에 대한 자세한 내용은 와그 홈페이지 또는 와그 애플리케이션에서 확인 가능하다.
- source_sentence: 공소권이 사라질 경우 무엇에서 벗어나게 되는가?
  sentences:
  - '범인도피죄 혹은 범인은닉죄(犯人隱匿罪)는 벌금 이상의 형에 해당하는 죄를 범한 자를 은닉 또는 도피하게 하는 죄. 3년 이하의 징역 또는
    500만원 이하의 벌금에 처한다(151조 1항). 본죄의 보호법익은 형사사법(刑事司法)에 관한 국권의 작용이다. ''벌금 이상의 형에 해당하는
    죄''라고 함은 법정형 중 가장 중한 형이 벌금 이상으로 되어 있는 자를 말하며 형법 각칙에 규정된 죄는 전부 이러한 죄에 해당한다. ''죄를
    범한 자''라 함은 실제로 벌금 이상의 형에 해당하는 죄를 범한 자뿐 아니라 그 혐의를 받고 수사 또는 소추 중에 있는 자도 포함된다고 본다(판례).
    그러나 고소권의 소멸,시효의 완성,사면 등에 의하여 공소권이 소멸된 자는 ''죄를 범한 자''에서 제외된다. 다만 친고죄에 있어서 고소의 제기가
    없더라도 본죄는 성립한다. ''은닉''은 관헌의 발견·체포를 면할 수 있는 장소를 제공하는 행위, ''도피''는 은닉 이외의 방법으로 관헌의
    발견·체포를 면하게 하는 일체의 행위를 말한다. 범인 또는 도피자 자신의 은닉행위는 죄가 되지 않지만, 타인을 교사·방조하여 자기를 은닉·도피하게
    한 경우에는 범인은닉·도피교사·방조죄가 성립된다. 친족·호주 또는 동거의 가족이 본인을 위하여 은닉·도피시켜 준 때에는 처벌하지 아니한다(151조
    2항). 친족간의 정의(情誼)를 고려하여 형을 면제하기로 한 것이다.

    또 범인의 자수나 타인의 고소 또는 고발을 저지한다든지 진범인을 대신하여 범인인 것처럼 신고하는 등의 행위도 이에 포함된다.'
  - 서울반도체(사장 이정훈·사진)는 최근 한 외국 발광다이오드(LED) 제조사에 특허 침해 경고장을 보냈다. “귀사가 생산, 판매하고 있는 AC(교류)
    LED가 ‘아크리치(Acriche)’ 특허를 침해했다”는 내용이었다. 서울반도체가 AC LED와 관련, 특허 침해 경고에 나선 것은 이번이
    처음이다.아크리치는 서울반도체가 2005년 세계 최초로 개발한 직류·교류 겸용 LED. LED는 반도체 특성상 직류에서 구동되지만 가정에서
    쓰는 전류는 교류다. 따라서 일반 LED 조명을 가정에서 쓰려면 직류를 교류로 바꾸는 컨버터가 필요하다. 그러나 아크리치는 교류에서 바로 구동할
    수 있어 컨버터가 필요 없다. 컨버터 유무가 중요한 건 LED 수명과 직결돼 있기 때문이다.서울반도체 관계자는 “LED는 이론상으로 수명이
    5만시간이 넘지만 컨버터 수명은 여기에 훨씬 못 미쳐 LED 수명을 깎아먹는다”며 “아크리치는 컨버터가 필요 없기 때문에 오래 쓸 수 있는
    게 가장 큰 장점”이라고 말했다. 서울반도체가 특허를 비롯한 지식재산권(IP) 보호에 팔을 걷어붙였다. 세계 LED 업체들이 최근 너도나도
    AC LED 개발에 뛰어들고 있는 상황이어서 특허침해 가능성이 크기 때문이다. 서울반도체는 AC LED와 관련해서만 200여건의 특허를 보유하고
    있다. 지난해에는 미국전기전자학회(IEEE) 선정 ‘글로벌 특허 경쟁력’ 순위에서 LED 기업으로는 처음으로 랭킹 10위에 이름을 올리기도
    했다. 이정훈 사장은 “AC LED에 관한 한 서울반도체 특허를 피하는 것은 대단히 어려울 것”이라며 “특허권 보호에 더욱 신경 쓰겠다”고
    말했다.
  - 인천국제공항공사(사장 박완수·사진)는 임직원의 안정적인 노후와 퇴직금 수급권을 보장하기 위해 2008년 12월 노동조합과 합의해 DB(확정급여)·DC(확정기여)형
    퇴직연금을 도입했다. 2009년 이후 연평균 5% 이상 안정적인 수익률을 기록 중이다.여기에는 인천국제공항공사만의 독특한 비결이 있다. 바로
    ‘노사 간 긴밀한 협의’다. 인천국제공항공사는 재무, 예산 등 관련 분야 팀장급 전문가로 퇴직연금위원회를 구성했다. 연금의 운용 방식과 사업자별
    분담금 등을 결정하기 위해서다. 퇴직연금 운용 및 관리 방식을 놓고 근로자 대표인 노조와 수시로 접촉하는 것은 물론이다.퇴직연금 ‘주간사 제도’도
    도입했다. DB형 3개 사업자, DC형 10개 사업자와의 의사소통 창구를 단일화한 것이다.인천국제공항공사는 운용수익률을 높이고 재정 안정성을
    강화하기 위해 매년 사업자 실적 평가를 실시하고 있다. 올해는 DC형 사업자를 종전 6곳에서 10곳으로 늘려 직원의 선택권을 크게 확대했다.
    박완수 사장은 “퇴직연금은 임직원들이 은퇴 후 평생 활용해야 하는 자산”이라며 “노동조합과 지속적으로 협력해 퇴직연금 사업자의 실적 평가 등을
    강화할 것”이라고 말했다.
- source_sentence: 관리 부실대학으로 선출된 전문대학교는 몇 개교인가?
  sentences:
  - '뉴트로지나가 10월 출시한 신제품 ‘인텐스 리페어 2종’이 뷰티 크리에이터 ‘홀리’와 함께한 소셜 마켓에서 1분만에 완판을 기록해 화제다.
    해당 판매는 10일 오후 6시부터 시작되어 자정까지 진행될 예정이었으나, 시작한지 무려 1분만에 준비 수량이 모두 매진되며 조기 종료되었다.
    출시하자마자 완판을 기록할 만큼 올 겨울 ‘대세 아이템’으로 떠오르고 있는 ‘뉴트로지나 인텐스 리페어 2종’은 ‘인텐스 리페어 소프트 밤 100g’과
    ‘인텐스 리페어 멀티오일스틱 17g’으로 구성되었다. 뉴트로지나의 ‘인텐스 리페어 2종’은 평소 민감성 피부로 잘 알려진 뷰티 유튜버 홀리가
    브이로그 및 인스타그램 등을 통해 ‘보습 진정템’으로 추천하며, 평소 본인의 붉어지고 예민해진 피부를 빠르게 진정시켜주는 모습 등을 자세하게
    담아내었다. 해당 영상들은 평소 같은 고민을 가진 구독자들에게 진정성 있게 소구되며, 이와 같은 1분 완판 신화를 이뤄낸 것으로 보인다. 뉴트로지나
    ‘인텐스 리페어 소프트 밤 100g’은 건조하고 민감해진 피부에 강력한 보습막을 씌워주는 시카 밤이다. 5배 진한 고농축 글리세린이 함유되어
    즉각적인 보습은 물론 72시간 동안 지속되는 강력한 보습효과를 선사한다. 또한 ‘시카’, ‘세라마이드3’, ‘판테놀’, ‘알란토인’ 성분을
    함유하여 건조함으로 인한 피부 가려움증, 붉은 기운을 개선하는데 도움을 주며 피부 장벽을 강화시켜 수분 손실 방지 및 피부 재생을 도와준다.
    특히 쫀쫀하지만 빠르게 흡수되어 끈적이지 않는 텍스쳐 역시 빼놓을 수 없는 장점이다. 함께 출시된 뉴트로지나 ‘인텐스 리페어 멀티오일스틱 17g’은
    단 한번의 사용으로도 놀라운 피부 진정 효과를 선사하며, 5가지 피부 고민(건조함, 당김, 거친 피부, 갈라진 피부, 일어나는 피부)을 해결해준다.
    특히 ‘파우치 필수템’이라는 애칭을 지닐만큼 작은 사이즈의 스틱 타입으로, 언제 어디서나 휴대하여 손에 묻히지 않고 간편하게 사용 가능하다.
    두 제품 모두 20가지 화장품 주의성분을 모두 배제하고 인공향을 첨가하지 않아 민감 피부 역시 안심하고 사용 가능하며, 얼굴, 팔꿈치, 무릎,
    다리 등 특별히 건조한 부위라면 어디든 부담 없이 바를 수 있다. 뉴트로지나의 ‘인텐스 리페어 소프트 밤’과 ‘인텐스 리페어 멀티오일스틱’은
    올리브영, 롭스 등 주요 드럭스토어와 온·오프라인 할인마트, 오픈마켓 등에서 만나볼 수 있다. ■ 제품정보: 뉴트로지나 인텐스 리페어 소프트
    밤100g (12,900원) 뉴트로지나 인텐스 리페어 멀티오일스틱 17g (15,900원) 뉴트로지나 노르웨이젼 포뮬러 바디 에멀젼 310ml
    (19,900원)'
  - ‘세계의 공장’ 중국이 문화 강국으로의 변신을 꾀하고 있다. 중국 국영기업 거화(歌華)문화개발그룹이 베이징국제공항 근처에 50억위안(약 9000억원)을
    투입, 문화예술 분야 자유무역지대를 만든다고 월스트리트저널(WSJ)이 21일(현지시간) 보도했다. 중국 정부는 이곳에서 거래되는 모든 문화예술품에
    대해 수입 관세 34%를 면제해 주기로 했다.‘베이징국제문화무역센터’라는 이름으로 내년 중 개장하는 이곳은 고가 예술품의 대형 창고 역할과
    함께 명품, 디자인, 방송, 영화 등 문화 관련 업체가 한데 모인 복합 문화단지 역할을 맡는다. WSJ는 “1990년대 자유무역항 건설로 세계
    제조업 기지로서의 황금기를 맛본 중국이 똑같은 방식으로 문화 강국의 꿈을 이루려 한다”고 평가했다. ○예술품 수입 관세 34% 면제거화그룹은
    베이징국제문화무역센터 건설을 위해 3년 전부터 영국 경매회사 소더비와 접촉, 지난해 9월 합작회사를 설립했다. 지분의 80%는 소더비가 갖고
    10년간 경매시장 개최 등에 협력한다는 조건이다. 왕유동 거화그룹 이사는 “경매시장뿐 아니라 영화, 방송, 디자인, 미술 등 모든 문화 산업이
    한데 모여 할리우드(영화), 실리콘밸리(IT), 뉴욕 첼시마켓(미술)을 합친 듯한 복합 문화무역센터를 만들 것”이라며 “2016년까지 해외
    기업 등 50개 기업을 유치, 500억위안의 가치를 창출하겠다”고 말했다.거화그룹은 또 싱가포르 자유무역항 운영자인 유로아시아인베스트먼트와
    투자 협상을 진행 중인 것으로 알려졌다. 중국 정부 관계자는 고가의 예술품을 세금 없이 거래할 수 있고 보안 설비가 뛰어난 싱가포르 자유무역항을
    여러 번 방문해 벤치마킹했다. 토니 레이나드 유로아시아 회장은 “처음엔 베이징국제문화무역센터 건설이 터무니없어 보였으나 최근 중국 문화 산업이
    급팽창하면서 기회의 땅임을 확신했다”고 말했다. ○中 ‘문화 강국 건설’ 신호탄베이징국제문화무역센터 건설은 중국 공산당이 지난해 국가 발전
    목표로 설정한 문화 강국 건설 계획의 첫 신호탄이다. 중국 문화 산업은 연평균 21%씩 급성장(2008~2012년)하고 있다. 하지만 지난해
    말 중국 국내총생산(GDP)에서 문화 산업이 차지하는 비중은 2.75%로 미국 18%, 영국 11%에 비해 낮은 수준이다. 그만큼 성장 가능성이
    높다. WSJ는 베이징국제문화무역센터 건설이 중국 문화 산업의 급팽창을 그대로 보여주는 사례라고 해석했다. 중국 미술시장은 2년 전부터 세계
    1위 규모로 성장, 2011년 그 규모가 181억달러에 달했다. 지난해 중국 영화 박스오피스(극장수입)도 27억달러의 매출을 올려 일본을 제치고
    미국에 이어 세계 2위를 차지했다. 중국 정부는 2009년부터 ‘문화재산권 거래소’도 운영하고 있다. 문화상품 투자, 문화기업 주식과 채권,
    문화재산권 등기 등 서비스를 제공하고 이로 인해 발생하는 수수료로 운영하는 종합형 금융투자기관이다. 상하이 선전 등 18개 성 또는 시에 현재
    26개 거래소가 세워졌다. 상하이문화재산권거래소(SCAEE)에 등록된 항목은 2000개, 거래액은 연 152억위안에 달한다. 중국 정부의 베이징국제문화무역센터
    건설에 회의적인 목소리도 있다. 지타오 베이징중앙재경대 연구원은 “생산 원가를 줄여 매출을 극대화하는 제조업과 무형의 문화를 토대로 하는 창조
    산업을 같은 맥락으로 보는 것은 바보 같은 생각”이라며 “창조 산업을 키우려면 수출입 관세 지원이 아니라 인적 자원에 대한 적극적인 투자와
    자유로운 환경 조성이 필요하다”고 말했다.
  - 성균관대, 성신여대, 경북대 등 28개교가 외국인 유학생 유치 업무에 정부 지원을 받는 대학으로 신규 지정됐다. 반면 한세대, 경남과학기술대(이상
    4년제대), 전북과학대, 대구과학대(이상 전문대) 등 4개 대학은 앞으로 1년간 신입 유학생과 어학연수생을 받지 못한다. 지난해 외국인 유학생
    관리가 부실했다는 이유에서다.교육부와 법무부는 이 같은 내용을 담은 ‘2014년도 외국인 유학생 유치·관리역량 인증제’ 평가결과를 15일 발표했다.
    가천대, 경북대, 배재대, 숭실대, 충남대, 국민대, 단국대, 성균관대, 성신여대 등 28개교가 신규 인증 4년제 대학으로 선정됐다. 전문대
    중에서는 경북전문대, 구미대, 부천대, 선린대, 서울예대, 한국영상대 등 6개교가 선정됐다.이 인증을 받으면 완화된 비자발급 심사기준을 적용받는
    등 외국인 유학생 유치에 각종 편의가 생긴다. 정부가 주관하는 각종 박람회나 GKS 사업(정부 초청 외국인 장학생 선발 프로그램)에서도 우선
    대상으로 고려되고 유학생 관련 재정지원사업의 혜택도 받는다.관리 부실대학으로 선정된 한세대 등 4곳은 올해 2학기부터 1년간 신·편입 유학생,
    어학연수생에 대한 비자를 받을 수 없다. 지원을 받았음에도 관리를 제대로 하지 않은 것에 대한 일종의 제재다. 다만 교환학생이나 이미 학업
    중인 외국인 재학생은 해당되지 않는다.
- source_sentence: 성직자들의 실체에 대해 말한 용병의 기사는 누가 작성하였나요?
  sentences:
  - "이들 스위스 용병들은 동성애자 사제들에게 성추행에 시달리기도 한다. 바티칸의 경비를 맡은 스위스 근위대 출신의 한 용병은 근무 당시 추기경,\
    \ 주교, 신부는 물론 고위 성직자로부터 동성애를 요구받았다고 폭로하기도 했다. 이 용병은 당시 교황 요한 바오로 2세의 측근인 고위 인사를\
    \ 포함해 성직자들로부터 20차례 이상 명확한 요구를 받았다는 사실을 폭로했다고 스위스 신문인 슈바이츠 암 존탁이 2014년 1월 6일(현지시간)\
    \ 보도했다. 지난 1998년 한 젊은 용병이 동성애 관계를 맺어온 것으로 알려진 근위대 대장과 그 부인을 총으로 살해하면서 논란이 된 적이\
    \ 있다. \n\n이들 스위스 용병과 가톨릭 사제간 동성애는 프란치스코 교황의 측근도 연루되어 파문을 일으키기도 했다. 이탈리아 주간지 레스프레소(L'Espresso)는\
    \ 2013년 7월 19일 바티칸은행 개혁 담당 고위성직자인 바티스타 마리오 살바토레 리카 몬시뇰이 예전 우루과이 주재 대사로 재직하다 동성애\
    \ 행적이 적발돼 본국으로 강제 소환됐다고 폭로했다. 리카 몬시뇰은 대사 시절인 1999년 한 스위스 용병에게 돈과 숙소를 제공하며 교제했고\
    \ 게이들의 사교장소를 전전하다 폭행까지 당한 적이 있다고 잡지는 전했다. 이 잡지는 리카 몬시뇰이 강제 소환 이후에도 아무 일이 없던 것처럼\
    \ 바티칸 고위직을 두루 역임해 바티칸내에 동성애자 고위성직자의 비밀 조직인 '게이 로비'의 비호가 의심된다고 지적했다. 프란치스코 교황도\
    \ \"교황청 내에 부패가 있다\"며 게이 로비의 존재 사실을 인정한 바 있다. \n\n한편 존스홉킨스대학 심리치료사 리처드 사이프의 연구에\
    \ 따르면 미국 가톨릭 교회 사제들의 1/4이 동성애를 하고 있고 1/10이 소아성애증을 갖고 있다고 한다."
  - 신성섭 한국경제신문 29초영화제 사무국장(감독)이 한국경제신문 창립 50주년(12일)을 앞두고 ‘7월1일부터 10월10일까지 약 3개월 동안
    몸무게 50㎏을 빼겠다’고 했을 때 주변에서는 걱정하는 목소리가 적지 않았다. 132㎏인 몸무게를 단기간에 40%가량 줄이는 게 쉽지 않은
    일이었기 때문이다. 도중에 포기하면 어쩌나 하는 우려도 있었다. 유명 인사도 아닌데 독자가 얼마나 관심을 보이겠느냐는 걱정도 배어있었다.하지만
    이런 주변의 시선을 아랑곳하지 않고 그는 묵묵히 살을 빼면서 목표치에 한발한발 다가섰다. 신 감독은 마지막날인 10일 50㎏ 감량 프로젝트
    목표를 달성했다. 프로젝트 시작 전보다 50.1㎏ 줄인 82.1㎏을 기록한 것이다. 그는 “날이 갈수록 응원해주는 사람이 많아져 즐겁게 살을
    뺄 수 있었다”고 말했다.○적게 먹고, 운동은 많이신 감독은 개인 헬스트레이닝이나 지방 흡입술을 받지 않고 살을 뺐다. 많이 먹던 음식량을
    줄인 게 첫 번째다. 하루 1만㎉를 먹던 사람이 다이어트 막바지에는 500㎉만 먹는 날도 있었다. 삼겹살 15인분을 하루에 먹다가 1인분(약
    660㎉)도 채 먹지 않은 셈이다.운동이라고는 숨 쉬는 것만 했다는 신 감독은 승용차를 처분해 걸어다니는 시간을 늘렸다. 헬스장에 등록해 근력운동도
    했다. 사무실에 있을 때에도 틈틈이 스트레칭을 했다. 음식을 줄이고 운동을 늘리는 다이어트 방식은 누구나 생각할 수 있는 방법이지만 꾸준히
    실천하기는 쉽지 않다. 신 감독은 이 방식으로 지난달 첫주를 제외하고는 매주 몸무게를 줄일 수 있었다. 먹는 양을 줄이고 활동은 많이 하는
    것이 다이어트의 정공법이라는 사실을 그는 이번에 생생히 보여줬다.○고혈압도 개선프로젝트를 시작한 지난 7월 초 신 감독의 체지방량은 49.2㎏이었다.
    그의 몸에서 지방이 차지하는 비중은 38.4%나 됐다.하지만 82.1㎏으로 몸무게가 줄어든 10일 신 감독의 체지방량은 15.5㎏이었다. 3개월
    전에 비해 체지방이 3분의 1 수준으로 줄어든 것이다.체지방률도 18.6%로 절반 이상 낮아졌다. 허리둘레를 엉덩이둘레로 나눈 복부지방률은
    같은 기간 1.13에서 0.84로 줄었다.혈압도 낮아졌다. 신 감독의 7월 초 혈압은 167/111㎜Hg였다. 병원에 가서 진찰을 받아야 하는
    ‘고혈압 2단계’ 수준이었다. 현재 그의 혈압은 142/95㎜Hg이다. 여전히 고혈압이지만 ‘2개월 이내에 검사받으면 되는 1단계 수준’으로
    내려갔다.몸무게(㎏)를 키의 제곱(㎡)으로 나눈 ‘신체질량지수(BMI)’는 42.3에서 27.3으로 줄었다. BMI는 18.5~22.9이면
    정상이고, 40 이상이면 고도비만이다. 유태우 전 서울대병원 예방의학과 교수는 “BMI가 높을수록 당뇨병과 고혈압이 발생할 확률이 커진다”며
    “정확한 검사를 해봐야 하지만 신 감독의 복부지방률이 줄어든 것으로 볼 때 지방간 수치도 떨어졌을 것”이라고 말했다.○“체력 증진에 집중해야”지방이
    많이 빠졌지만 근육량도 함께 줄어든 것은 염려스러운 부분이다. 신 감독의 골격근량은 47.2㎏에서 38.1㎏으로 9.1㎏ 줄었다. 음식을 적게
    먹으면서 다이어트를 했기 때문에 근육이 줄어든 것으로 분석된다.
  - 에픽게임즈의 한국지사 에픽게임즈 코리아(대표 박성철)는 3월 31일과 4월 1일 양일간 온라인으로 개최된 ‘시작해요 언리얼 2020’이 성공적으로
    개최됐다고 3일 밝혔다. 언리얼 엔진에 관심은 있지만 사용해본 적이 없거나 아직 언리얼 엔진이 익숙하지 않은 초보 개발자들을 대상으로 하는
    세미나인 ‘시작해요 언리얼’은 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에 대한 대응의 일환으로, 올해 최초로 온라인 세미나로 진행됐다. 또한,
    올해 ‘시작해요 언리얼’은 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야에서 언리얼 엔진에 대한 관심과 사용이 폭발적으로 증가하고 있는 상황을 고려해
    건축과 건설, 영화, 애니메이션 등의 산업 분야에서 종사하는 언리얼 엔진 초심자들을 위한 내용의 강연으로 진행됐다. 양일간 진행된 이번 ‘시작해요
    언리얼 2020’에는 온라인 세미나임에도 불구하고 순 시청자 수 총 1,600명, 동시 시청자 수 총 1,050여 명의 산업 분야 언리얼 초보
    개발자들이 강연을 시청해 기존 오프라인 행사였던 ‘시작해요 언리얼’의 역대 최고 수치를 경신하며 언리얼 엔진에 대한 개발자들의 높은 관심을
    다시 한번 확인할 수 있었다. 첫날인 3월 31일에는 건축 분야와 관련된 내용의 강연이 진행됐다. ‘건축 계획 디자이너를 위한 트윈모션 시작하기’
    시간에는 트윈모션을 이용한 효과적인 시각화와 수정사항을 신속히 반영하는 워크플로에 대해 학습했으며, ‘언리얼 엔진에서 인터랙티브한 건축 시각화
    시작하기’ 강연은 언리얼 엔진의 데이터스미스를 이용해 BIM 모델을 언리얼 엔진으로 임포트하는 방법과 블루프린트와 절차적 모델링의 활용법을
    공유했다. 4월 1일에는 영화와 애니메이션 분야에서의 언리얼 엔진을 이용한 혁신 사례, 언리얼 엔진을 활용한 애니메이션 제작 등에 대한 강연이
    진행됐다. ‘언리얼 엔진을 통한 영상 제작의 혁신, 버추얼 프로덕션’ 강연에서는 버추얼 프로덕션을 통한 영상 제작 파이프라인의 혁신 사례와
    VR 스카우팅, nDisplay 등의 버추얼 프로덕션 기능에 대한 설명이 있었다. 두 번째 강연인 ‘언리얼 엔진으로 애니메이션 제작하기’ 시간에는
    애니메이션 제작에 필요한 언리얼 엔진의 다양한 기능 및 활용법과 언리얼 엔진으로 애니메이션을 제작할 때의 장점에 대한 강연이 진행됐다. 에픽게임즈
    코리아 박성철 대표는 “’사회적 거리두기’에 동참하고자, 온라인으로 ’시작해요 언리얼’을 기획하면서 걱정도 많았지만, 2016년 처음 초심자용
    세미나인 ‘시작해요 언리얼’을 시작한 이래 총 1,600명이라는 역대 가장 많은 분들이 강연을 시청해주셨다. 익숙하지 않은 환경에서도 강연을
    시청해주신 참석자분들께 감사의 말씀을 드린다.”라면서, “이번 ‘시작해요 언리얼’을 통해 다양한 산업 분야의 종사자분들이 언리얼 엔진에 정말
    많은 관심을 갖고, 사용하고 계신 것을 다시 한번 느꼈다. 앞으로도, 게임뿐 아니라 일반산업 분야 종사자분들을 위한 강연 등의 교육 지원을
    더 강화할 것.”이라고 말했다.
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  hardware_used: 1 x NVIDIA GeForce RTX 3060
---

# SentenceTransformer based on shangrilar/klue-roberta-base-klue-sts

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [shangrilar/klue-roberta-base-klue-sts](https://huggingface.co/shangrilar/klue-roberta-base-klue-sts). 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:** [shangrilar/klue-roberta-base-klue-sts](https://huggingface.co/shangrilar/klue-roberta-base-klue-sts) <!-- at revision 7198ee8bcb0a1028d0d8cb4e645fdccafdfa0d5c -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### 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: RobertaModel 
  (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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    '성직자들의 실체에 대해 말한 용병의 기사는 누가 작성하였나요?',
    '이들 스위스 용병들은 동성애자 사제들에게 성추행에 시달리기도 한다. 바티칸의 경비를 맡은 스위스 근위대 출신의 한 용병은 근무 당시 추기경, 주교, 신부는 물론 고위 성직자로부터 동성애를 요구받았다고 폭로하기도 했다. 이 용병은 당시 교황 요한 바오로 2세의 측근인 고위 인사를 포함해 성직자들로부터 20차례 이상 명확한 요구를 받았다는 사실을 폭로했다고 스위스 신문인 슈바이츠 암 존탁이 2014년 1월 6일(현지시간) 보도했다. 지난 1998년 한 젊은 용병이 동성애 관계를 맺어온 것으로 알려진 근위대 대장과 그 부인을 총으로 살해하면서 논란이 된 적이 있다. \n\n이들 스위스 용병과 가톨릭 사제간 동성애는 프란치스코 교황의 측근도 연루되어 파문을 일으키기도 했다. 이탈리아 주간지 레스프레소(L\'Espresso)는 2013년 7월 19일 바티칸은행 개혁 담당 고위성직자인 바티스타 마리오 살바토레 리카 몬시뇰이 예전 우루과이 주재 대사로 재직하다 동성애 행적이 적발돼 본국으로 강제 소환됐다고 폭로했다. 리카 몬시뇰은 대사 시절인 1999년 한 스위스 용병에게 돈과 숙소를 제공하며 교제했고 게이들의 사교장소를 전전하다 폭행까지 당한 적이 있다고 잡지는 전했다. 이 잡지는 리카 몬시뇰이 강제 소환 이후에도 아무 일이 없던 것처럼 바티칸 고위직을 두루 역임해 바티칸내에 동성애자 고위성직자의 비밀 조직인 \'게이 로비\'의 비호가 의심된다고 지적했다. 프란치스코 교황도 "교황청 내에 부패가 있다"며 게이 로비의 존재 사실을 인정한 바 있다. \n\n한편 존스홉킨스대학 심리치료사 리처드 사이프의 연구에 따르면 미국 가톨릭 교회 사제들의 1/4이 동성애를 하고 있고 1/10이 소아성애증을 갖고 있다고 한다.',
    '신성섭 한국경제신문 29초영화제 사무국장(감독)이 한국경제신문 창립 50주년(12일)을 앞두고 ‘7월1일부터 10월10일까지 약 3개월 동안 몸무게 50㎏을 빼겠다’고 했을 때 주변에서는 걱정하는 목소리가 적지 않았다. 132㎏인 몸무게를 단기간에 40%가량 줄이는 게 쉽지 않은 일이었기 때문이다. 도중에 포기하면 어쩌나 하는 우려도 있었다. 유명 인사도 아닌데 독자가 얼마나 관심을 보이겠느냐는 걱정도 배어있었다.하지만 이런 주변의 시선을 아랑곳하지 않고 그는 묵묵히 살을 빼면서 목표치에 한발한발 다가섰다. 신 감독은 마지막날인 10일 50㎏ 감량 프로젝트 목표를 달성했다. 프로젝트 시작 전보다 50.1㎏ 줄인 82.1㎏을 기록한 것이다. 그는 “날이 갈수록 응원해주는 사람이 많아져 즐겁게 살을 뺄 수 있었다”고 말했다.○적게 먹고, 운동은 많이신 감독은 개인 헬스트레이닝이나 지방 흡입술을 받지 않고 살을 뺐다. 많이 먹던 음식량을 줄인 게 첫 번째다. 하루 1만㎉를 먹던 사람이 다이어트 막바지에는 500㎉만 먹는 날도 있었다. 삼겹살 15인분을 하루에 먹다가 1인분(약 660㎉)도 채 먹지 않은 셈이다.운동이라고는 숨 쉬는 것만 했다는 신 감독은 승용차를 처분해 걸어다니는 시간을 늘렸다. 헬스장에 등록해 근력운동도 했다. 사무실에 있을 때에도 틈틈이 스트레칭을 했다. 음식을 줄이고 운동을 늘리는 다이어트 방식은 누구나 생각할 수 있는 방법이지만 꾸준히 실천하기는 쉽지 않다. 신 감독은 이 방식으로 지난달 첫주를 제외하고는 매주 몸무게를 줄일 수 있었다. 먹는 양을 줄이고 활동은 많이 하는 것이 다이어트의 정공법이라는 사실을 그는 이번에 생생히 보여줬다.○고혈압도 개선프로젝트를 시작한 지난 7월 초 신 감독의 체지방량은 49.2㎏이었다. 그의 몸에서 지방이 차지하는 비중은 38.4%나 됐다.하지만 82.1㎏으로 몸무게가 줄어든 10일 신 감독의 체지방량은 15.5㎏이었다. 3개월 전에 비해 체지방이 3분의 1 수준으로 줄어든 것이다.체지방률도 18.6%로 절반 이상 낮아졌다. 허리둘레를 엉덩이둘레로 나눈 복부지방률은 같은 기간 1.13에서 0.84로 줄었다.혈압도 낮아졌다. 신 감독의 7월 초 혈압은 167/111㎜Hg였다. 병원에 가서 진찰을 받아야 하는 ‘고혈압 2단계’ 수준이었다. 현재 그의 혈압은 142/95㎜Hg이다. 여전히 고혈압이지만 ‘2개월 이내에 검사받으면 되는 1단계 수준’으로 내려갔다.몸무게(㎏)를 키의 제곱(㎡)으로 나눈 ‘신체질량지수(BMI)’는 42.3에서 27.3으로 줄었다. BMI는 18.5~22.9이면 정상이고, 40 이상이면 고도비만이다. 유태우 전 서울대병원 예방의학과 교수는 “BMI가 높을수록 당뇨병과 고혈압이 발생할 확률이 커진다”며 “정확한 검사를 해봐야 하지만 신 감독의 복부지방률이 줄어든 것으로 볼 때 지방간 수치도 떨어졌을 것”이라고 말했다.○“체력 증진에 집중해야”지방이 많이 빠졌지만 근육량도 함께 줄어든 것은 염려스러운 부분이다. 신 감독의 골격근량은 47.2㎏에서 38.1㎏으로 9.1㎏ 줄었다. 음식을 적게 먹으면서 다이어트를 했기 때문에 근육이 줄어든 것으로 분석된다.',
]
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]
```

<!--
### Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details>
-->

<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### Unnamed Dataset


* Size: 17,552 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                        | sentence_1                                                                            |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                                |
  | details | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 17.94 tokens</li><li>max: 36 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 252 tokens</li><li>mean: 438.11 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                       | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
  |:-----------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>아르눌프가 교황 포르모소의 구원 요청을 수락한 년도는 언제인가?</code>                 | <code>889년 제국의 동북부 위트레흐트와 데벤테르 지역에 출몰한 바이킹족을 격퇴하고, 지역 상인의 상권을 보호하였다. 893년 아르눌프가 외드와 단순왕 샤를 3세를 소환했으나, 단순왕 샤를이 보름스로 오는 것을 거부하자, 츠벤티볼트는 외드와 함께 레온 등 샤를의 지지파 귀족들의 영지를 공략하였다.<br><br>893년부터 아버지 아르눌프를 따라 이탈리아 원정에 동행하였다. 893년 여름, 귀도를 반대하던 교황 포르모소와 프리울리 후작 베렌가르의 구원 요청을 받은 아르눌프의 명으로 선발대를 이끌고 출정, 브레네르 언덕(Brenner Pass)을 건너 이탈리아에 도착했다. 베로나에서 프리울리 후작 베렝가르와 연합하여 귀도가 있던 파비아를 침공, 귀도 3세를 상대하였으나 패전하였다. 당시 츠벤티볼트는 귀도 3세에게 막대한 데나리온 돈을 받았는데, 롬바르디아 왕국 말기의 역사가 크레모나의 리우트프란트(Liutprand of Cremona)에 의하면 츠벤티볼트가 개인적으로 받은 뇌물인지 그 아버지 아르눌프에게 보내는 공물인지 정확하지는 않지만, 이탈리아를 떠날 때 귀도에게서 막대한 돈을 받아들고 갔다 한다. 그해 말, 아버지 아르눌프의 명으로 파비아에 주둔해 있다가 아르눌프가 이끌고 온 동프랑크의 군사와 합류하여 이탈리아를 공략했다.<br><br>889년부터 아버지 아르눌프는 자신에게 적자가 태어나지 않을 것을 예상, 프랑크 왕국의 귀족들에게 츠벤티볼트와 라톨드가 자신의 정당한 상속인임을 인정하라고 꾸준히 설득했다. 그것으로 안심이 되지 않았던 아르눌프는 서자 츠벤티볼트를 동프랑크의 유력 귀족의 하나인 작센 공작인 광휘공 오토의 딸 오다를 로타링기아에서 직접 결혼시킨다. 그러나 그의 설득은 소용없었는데 츠벤티볼트의 즉위 직후 로트링겐의 귀족들은 그에게 반기를 들었다.</code>                                                                                                                                                                                                              |
  | <code>피고인이 변호인이 있음에도 항소이유서를 제출하지 않은 경우 항소를 기각한다는 내용의 조항은?</code> | <code>항소이유서는 항소를 위해 법원에 제출하는 서면을 말한다. 항소이유서는 적법한 기간 내에 항소법원에 도달하면 되는 것으로, 그 도달은 항소법원의 지배권 안에 들어가 사회통념상 일반적으로 알 수 있는 상태에 있으면 된다 <br>변호인의 조력을 받을 피고인의 권리는 형사소송법 제33조 제1항 제1호 내지 제6호의 필요적 변호사건에서 법원이 정당한 이유 없이 국선변호인을 선정하지 않고 있는 사이에 또는 형사소송법 제33조 제2항의 규정에 따른 국선변호인 선정청구를 하였으나 그에 관한 결정을 하지 않고 있는 사이에 피고인 스스로 변호인을 선임하였으나 그때는 이미 피고인에 대한 항소이유서 제출기간이 도과해버린 후이어서 그 사선변호인이 피고인을 위하여 항소이유서를 작성·제출할 시간적 여유가 없는 경우에도 보호되어야 한다. 따라서 그 경우에는 법원은 사선변호인에게도 형사소송규칙 제156조의2를 유추적용하여 소송기록접수통지를 함으로써 그 사선변호인이 통지를 받은 날로부터 기산하여 소정의 기간 내에 피고인을 위하여 항소이유서를 작성·제출할 수 있는 기회를 주어야 한다. 피고인이 항소이유서 제출기간 이내에 항소이유서를 제출하지 않고, 항소장에도 항소이유를 기재하지 않았다고 하더라도 피고인에게 변호인이 없는 때에는 국선변호인을 선정하지 않은 채 형사소송법 제361조의4 제1항에 의하여 결정으로 피고인의 항소를 기각할 수 없다</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
  | <code>다윈에 의하면 진화과정에서 가장 중요한 결정 주체는?</code>                       | <code>생물측정학파는 다윈의 진화론을 옹호하는 입장이다. 다윈의 진화론은 어떠한 개체가 변이를 일으키게 되고, 변이가 생존 유지에 더 유리해 진다면, 자연이 선택하여 개체가 살아 남게 되는 것으로 변이와 진화를 이해했다. 이 관점에 의하면 새로운 종의 발생은 이미 존재하고 있던 어떠한 종이 시간의 흐름에 따라 변이를 일으키고, 이 중 높은 빈도를 가진 종이 자연에 선택하게 됨을 의미한다. 반대로 빈도가 높지 않는 변이의 경우는 자연 선택설에 의해 자동적으로 소멸된다. 따라서 모든 종은 관계를 가지고 있으며, 연속적이다. 이를 변이가 연속성을 가지고 있다고 정의한다. 생물측정학파의 입장에 의하면 변이는 어떤 종이 미묘한 변화로 서서히 변하며 진화하는 것을 의미하며, 따라서 기형과 같은 특수성이 강한 존재는 자연적으로 자연 선택설에 의해 도태되기에 기형은 진화학적으로 중요한 역할을 갖지 않는다.<br><br>그러나 1900년에 멘델이 발표한 멘델법칙이 재조명되며, 연속적인 변이만 존재하는 것이 아닌 불연속적인 변이가 존재한다는 것이 밝혀졌다. 멘델학파 중 윌리엄 베이트슨은 멘델법칙에서 발견된 불연속적인 변이에 집중하며 생물의 진화에 접근하였다. 이런 관점에서 진화론을 바라보는 것을 격변론 혹은 도약진화설이라고 부른다. 이에 속한 대표적인 인물이 윌리엄 베이트슨, 드 브리스, 모건 등이다. 윌리엄 베이트슨은 처음으로 유전학(genetics)라는 학문명을 만들었고, 드 브리스는 도약진화설을 '돌연변이학'으로 명칭하고자 하였으며, 모건은 '유전자설'을 정립하여 불연속성 변이 이론을 뒷받침하였다.<br><br>불연속적인 변이는 생물이 진화를 할 때 돌연변이가 발생하며, 불연속성을 가지는 것을 의미한다. 윌리엄 베이트슨은 유전학자로 이런 관점을 유전적인 관점에서 접근했다. 그는 기형을 만들어낸 유전자 역시 유전 과정을 통해 자손에게 전달되며, 이런 변이유전자에 의해 진화가 가능하다고 생각했기에 진화에 있어 기형의 역할이 중요했다. 따라서 이들에게 진화란 그저 돌연변이들이 만드는 변이에 의한 자연스러운 현상이며, 자연선택설이 절대적인 진화에 대한 기준이 아닌 부적절한 돌연변이를 제거하는 역할만을 하는 이차적인 역할을 한다고 인식했다.</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `num_train_epochs`: 1
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `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`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 0
- `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`: False
- `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`: False
- `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
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.4558 | 500  | 0.1259        |
| 0.9116 | 1000 | 0.1063        |


### Environmental Impact
Carbon emissions were measured using [CodeCarbon](https://github.com/mlco2/codecarbon).
- **Energy Consumed**: 0.179 kWh
- **Carbon Emitted**: 0.078 kg of CO2
- **Hours Used**: 1.257 hours

### Training Hardware
- **On Cloud**: No
- **GPU Model**: 1 x NVIDIA GeForce RTX 3060
- **CPU Model**: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12400
- **RAM Size**: 31.78 GB

### Framework Versions
- Python: 3.12.4
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.45.2
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Accelerate: 0.29.3
- Datasets: 2.19.0
- Tokenizers: 0.20.1

## 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",
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```

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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->