sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:451949 loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:2101.06983 base_model:BAAI/bge-m3 base_model:finetune:BAAI/bge-m3 autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: BAAI/bge-m3
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:451949
- loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 누가 산업부와 함께 지속가능경영 실태조사를 하고 있어?
  sentences:
  - '산업부와 환경부, 정책공조를 위한 실질적 첫걸음 ! - 양 부처 실무협의회 개최, 구체적 현안 논의 -

    □ 산업통상자원부(장관: 윤상직, 이하 ‘산업부’)와 환경부(장관: 윤성규)는 7월 8일(월),『제1차 산업부-환경부 실무협의회』를 개최하고
    양 부처간 주요 현안에 대해 논의하였음

    ㅇ 양 부처는 지난 5월 21일 양 부처 차관 주재로 정례적 협의 채널인『융합행정협의회』를 설치하고 4대 분야별* 실무협의회를 구성하기로 합의한
    바 있고, 이번 회의는 그 후속조치로서 열린 것임 * 환경규제․지원협력, 자원순환사회 구축, 지속가능한 에너지수급, 온실가스 감축

    < 제1차 산업부-환경부 실무협의회 개요 >

    ◇ 참석

    - (산업부) 산업정책실장, 산업정책관, 에너지절약추진단장 등

    - (환경부) 환경정책실장, 자원순환국장, 기후대기정책관 등

    ◇ 일시/장소 : 2013. 7. 8.(월) 16:30 / 한국생산성본부

    ◇ 논의대상 : 자원순환사회 구축, 온실가스 감축 분야'
  - '환경부, 대구시 등 하수도 운영 우수 지자체 8곳 선정

    최우수 공공하수도관리청 평가 현황

     Ⅰ그룹 1위 : 대구광역시

    ○ 하수처리시설 유입수질이 121%로 높음에도 불구하고, 방류수질을 기준 이내로 양호하게 관리하는 한편, 특·광역시 평균 하수찌꺼기 감량화율
    41.4%에 비해 월등히 높은 66.7%를 기록하였음

     Ⅱ그룹 1위 : 경기 부천시

    ○ 부천시는 기술자격증 보유율 92%, 운영요원 총 교육시간 74.7시간 등으로 현장 기술인력에 대한 관리를 잘 하고 있으며, 하수찌꺼기를
    소각하여 복토재 및 벽돌보조제 등으로 전량 재활용하고 있음

     Ⅲ그룹 1위 : 충북 제천시

    ○ 지자체가 직영하는 곳으로서 하수처리수 재이용율 21%, 중수도 및 빗물이용시설 가동율 52%, 에너지 자립율 32.1%로 우수하였음

     Ⅳ그룹 1위 : 경북 성주군

    ○ 성주군은 방류수량의 75%를 습지로 유입시켜 주민친화시설로 운영하고, 특히, 소규모 시설 유지·관리가 양호(T-N 5.8mg/L, T-P
    0.6mg/L) 하며, 하수찌꺼기는 전량 퇴비로 재활용한 점이 돋보였음'
  - "지속가능경영, 지난 10년을 되돌아보다 - 2013년 지속가능경영 실태조사 결과 발표\x02\n1. 10년차를 맞이한 지속가능경영 실태조사\n\
    ㅇ 산업부는 지난 ’03년부터 지속가능경영에 대한 국내 산업계의 인식을 제고하기 위한「지속가능경영실태조사*」를 산업정책연구원과 함께 실시 중\n\
    * 2003년 ‘윤리경영 실태조사’로 시작한 본 조사는 2008년부터 ‘비전’.‘환경경영’의 평가요소가 추가된 ‘지속가능경영실태조사’로 확대․개편\n\
    ㅇ 지속가능경영실태조사 결과는 ‘대한민국 사랑받는 기업 정부포상’ 선정에 반영되고, 일부 기업은 핵심성과지표(KPI)로 활용하는 등 산업계\
    \ 전반의 지속가능경영 문화 확산에 기여함"
- source_sentence: 4차 가습기살균제 피해는 어느 기관에서 신청받지?
  sentences:
  - 가습기살균제 피해 지원, 지자체와 함께 한다! □ 환경부(장관 윤성규)는 지자체와 함께 가습기살균제 피해접수창구 마련, 피해자 찾기 홍보를
    중점적으로 추진한다. ○ 이와 관련, 환경부는 지난 5월 27일 정부세종청사에서 전국 17개 시․도 지자체 담당자와 가습기살균제 피해자 대책에
    관해 논의했다. □ 환경부는 지자체에서 피해자 신청 접수를 받을 경우, 정부가 규정한 서류가 제대로 제출됐는지 여부를 꼼꼼히 확인해서 한국환경산업
    기술원에 전달해 줄 것을 지자체에 당부했다. ○ 현재 가습기살균제 피해 조사를 한국환경산업기술원에 신청할 때에는 신청서와 신분증사본, 개인정보
    수집·이용 및 제공 동의서, 사망진단서(사망자), 진료기록부를 필히 제출하고, 기타 폐질환 입증을 위해 영상자료 등도 제출하도록 규정하고 있다.
    ○ 환경부는 피해의심 당시의 컴퓨터단층촬영(CT)과 같은 검사결과는 피해의 인과관계를 보다 정확하게 판정할 수 있는 자료이기에 누락되지 않도록
    특별히 확인해 달라고 지자체에 요청했다. ○ 현재 지자체 중에서 자체적으로 피해 접수창구를 운영하는 곳은 광역지자체의 경우 경기, 전북, 전남,
    광주광역시 4곳이며, 기초 지자체는 성남시 1곳이다. 해당 지자체의 연락처는 다음과 같다. □ 또한, 효과적인 가습기살균제 피해자 찾기를 위해
    지자체는 누리집(홈페이지)과 반상회보 등을 통해 ‘가습기살균제 신청접수’를 홍보하고 동영상, 안내 책자 등을 환경부와 공유‧홍보하기로 했다.
    □ *** 환경부 환경보건정책과장은 “지자체의 적극적인 참여가 있을 경우 보다 효율적인 피해자 찾기가 가능할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
  - '환경부, 4차 가습기살균제 피해 신청 접수할 계획

    □ 환경부(장관 윤성규)는 가습기살균제에 대한 피해조사 신청에 대한 추가접수를 재개하고, 현재 진행 중인 3차 신청자 조사 및 판정도 조속히
    마무리할 계획이라고 밝혔다. □ 4차 피해조사 신청 접수

    ㅇ 현재 환경부는 4차 피해조사 신청접수 예정이며, 5월중으로 관련 고시*를 개정할 계획이다. * 가습기살균제에 사용된 화학물질로 인한 폐질환의
    인정 및 지원기준 등에 관한 고시

    ㅇ 추가 신청을 원하는 분들은 신청서와 함께 개인정보 수집·이용 및 제공동의서, 신분증 사본, 진료기록부, X-Ray, CT 등 의료기관의
    진단자료를 준비하여 한국환경산업기술원에 신청하면 된다(02-3800-575)

    ※ 인터넷 홈페이지 : http://www.keiti.re.kr/wat/page12.html

    □ 가습기살균제 피해 3차 조사를 앞당겨 마무리

    ㅇ 지난 연말 마감된 3차 접수에서는 총 752명 신청을 하여 현재 서울아산병원을 중심으로 조사와 판정이 진행되고 있다.

    ㅇ 환경부는 조사기관과 협력하여 진료기록부, X-Ray, CT 등의 증빙서류를 제출한 신청자들은 금년말까지 조사를 끝마치고, 증빙서류 제출이
    미비한 신청자들은 ‘17년말까지 조사를 완료할 계획이다. ※ 3차 피해 조사 신청자 752명 중 458명이 증빙서류 없이 신청서만 제출

    □ 가습기살균제 건강영향 조사·연구 확대

    ㅇ 환경부는 서울아산병원을 환경보건센터로 지정(‘15.4월), 기 조사·판정된 피해자들에 대한 건강모니터링 등을 통하여 폐 이외의 건강피해
    가능성을 조사·연구하고 있으며, 해당 분야에 대한 진단·판정기준이 마련될 경우 지원 대상을 확대할 계획이다.

    ㅇ 올해부터는 건강보험공단 등이 보유하고 있는 피해자 건강정보 자료를 확보하여 피해가능성을 보다 심층적으로 연구하고, 가습기 살균제 유해성분에
    의한 폐손상과 관련된 질환 발생 메카니즘 규명과 건강영향평가 연구(R&D)도 함께 추진하고 있다.'
  - '세계 13개 국가 고위공무원 한국 전자정부 배우러 방한 - 행자부, 전자정부 수출확대를 위한 개도국 공무원 초청연수 실시 -

    □ 이번 연수는 7일 오전 정부서울청사에서 *** 전자정부 국장 주재 입교식을 시작으로 한국정보화진흥원 주관하에 지능형교통시스템, 관세통관시스템
    우수사례 공유, 수출기업 비즈니스 미팅, 정부통합전산센터 방문 등으로 진행된다. - 아울러 연수자들은 전자정부 교육프로그램과 함께 부산에서
    열리는 정부3.0 체험마당 및 글로벌포럼에 참여해 한국이 디지털 기반 행정혁신으로 추진해 온 사례를 직접 체험하게 된다. □ 이날 입교식에서
    이인재 행정자치부 전자정부 국장은 “전자정부의 성공 경험을 세계와 공유할 것이며, 전자정부의 혜택을 다른 국가 국민들도 누릴 수 있도록 전자정부
    선도국으로서의 국제적 책무 (Nobless Oblige)도 적극적으로 수행할 것”이라고 말했다. □ 행정자치부는 이번 초청연수 과정에 참석한
    국가로부터 전자정부 협력 수요를 받아 국가별 교류협력 방안을 수립하는 등 향후에도 지속적인 전자정부 협력을 추진할 계획이다.'
- source_sentence: 몇 개의 업체가 수요기업협의체에 참여하니?
  sentences:
  - 산업부 – 중견기업간『성과공유제 자율추진 협약식』개최<br>성과공유제 도입기업 현황<br>2013년7월5일기준<br>성과공유제 도입기업(85社)<br>◦
    공공기관(31社) <table><tbody><tr><td>공기업(19)</td><td>한국수자원공사, 한국남동발전, 한국전력공사, 인천국제공항공사,
    한국남부발전, 한국중부발전, 한국서부발전, 한국동서발전, 한국토지주택공사, 한국가스공사, 한국공항공사, 한국마사회, 한국철도공사, 한국지역난방공사,
    한국석유공사, 한국조폐공사, 한국수력원자력, 인천항만공사, 한국전력기술</td></tr><tr><td>준정부기관(6)</td><td>한국철도시설공단,
    한국환경공단, 한국인터넷진흥원, 도로교통공단, 한국디자인진흥원, 교통안전공단</td></tr><tr><td>기타공공기관(6)</td><td>수도권매립지관리공사,
    한전원자력연료, 한전KPS, 인천종합에너지, 주택관리공단, 한전KDN</td></tr></tbody></table>
  - '질병관리본부, 2017년 지역사회건강조사 결과 발표

    □ 질병관리본부(본부장 정은경)는 만 19세 이상 성인을 대상으로 조사한 『2017년 지역사회건강조사』주요결과를 발표했다. □ 주요 지표별
    조사결과는 다음과 같다. ○ (현재흡연율) 2017년 21.2%로 2008년 대비 4.2%p 감소, 전년대비 0.7%p 감소

    - 전년보다 증가한 지역 수는 91개, 감소한 지역 수는 158개

    ○ (남자 현재흡연율) 2017년 39.3%로 2008년 대비 8.5%p 감소, 전년대비 1.3%p 감소

    - 전년보다 증가한 지역 수는 90개, 감소한 지역 수는 160개

    ○ (연간음주자의 고위험음주율) 2017년 18.4%로 2008년 대비 0.2%p 감소,

    전년대비 0.4%p 증가

    - 전년보다 증가한 지역 수는 147개, 감소한 지역 수는 106개

    ○ (걷기 실천율) 2017년 45.4%로 2008년 대비 6.0%p 감소, 전년대비 2.0%p 증가

    - 전년보다 증가한 지역 수는 155개, 감소한 지역 수는 97'
  - '정부, ’15년 기후변화대응 기술혁신 Best of Best-10 발표 - 기후변화대응 6대 핵심기술로 에너지 신산업 창출 뒷받침 -

    □ 정부는 이번에 선정된 10대 대표 성과를 그 성격에 따라 기술 상용화 촉진, 정부 주도의 사업 및 민간 부문 적용, 해외로의 기술수출 등을
    집중 지원할 계획이다.

    ㅇ 혁신성이 커서 상용화 시 세계 시장을 주도할 수 있는 성과는 200여개 기업이 참여하는 수요기업협의체를 통한 기업과의 협력, 출연(연)
    TLO 등 전문기관을 통한 기술 사업화 등을 지원하여 상용화를 촉진한다. ※ ▴세계 최고효율의 무·유기 태양전지(상용화를 위한 R&D 강화(’15년
    35억원 → ’16년 55억원), ▴전력생산을 40% 향상시키는 연료전지 소자(양산공정 후속 연구 지원), ▴초고온 고세균 바이오수소 생산
    기술(현재 1톤 → 10톤 규모의 실증 지원) 등

    ㅇ 국내·외 온실가스 감축을 위해 단시일 내 적용 가능한 성과는 정부의 실증 사업과 공공 보급 사업에 우선 활용하고, 지역별 창조경제혁신센터를
    통해 신시장 창출을 지원한다. ※ ▴건물 창호용 반투명 태양전지(진천 친환경에너지타운 실증 추진, 충북창조경제혁신센터를 통한 중소기업 기술이전
    및 창업지원), ▴가사도 에너지자립섬(국내 도서지역으로 확대), ▴전기자동차용 이차전지 수명향상 기술(광주창조경제혁신센터를 통한 산학연 공동연구
    및 수소펀드(150억원) 지원) 등

    ㅇ 향후 新기후체제에 대응한 한·EU, 한·미 과기공동위 등을 통한 국제 공동 연구, UN의 기술메커니즘(Climate Technology
    Center & Network) 참여 시에도 10대 대표 성과를 우선 포함할 계획이다. ※ ▴가사도 에너지자립섬(KOTRA 및 국제기금을 활용한
    수출산업화 지원), ▴생산성을 3배 높인 바이오부탄올 생산 기술(유엔기후변화협약 기술협력 네트워크(CTCN)사업 대상), ▴미세조류를 이용한
    CO2 자원화(한·EU 등 공동연구 프로젝트)'
- source_sentence: 2013년 강원도 선정 유망중소기업 중 철못 결속선이 주생산품인 회사는 어디니?
  sentences:
  - 강원도 백년기업 현황(2012~2016) (17개) <table><tbody><tr><td>연도별</td><td>기업명</td><td>소재지</td><td>주생산품</td><td>대표자</td><td>비고</td></tr><tr><td
    rowspan='8'>2012<br>(8개) </td><td>㈜하나식품</td><td>춘천</td><td>어묵</td><td>오성례</td><td>
    </td></tr><tr><td>㈜뉴보텍</td><td>원주</td><td>배관자재</td><td>한거희</td><td> </td></tr><tr><td>㈜장성산업</td><td>원주</td><td>콘크리트블록</td><td>김천수</td><td>
    </td></tr><tr><td>21세기기업㈜</td><td>강릉</td><td>자동차부품</td><td>이규환</td><td> </td></tr><tr><td>강릉초당두부</td><td>강릉</td><td>두부</td><td>최선윤</td><td>
    </td></tr><tr><td>금한산업</td><td>강릉</td><td>조미오징어</td><td>김경은</td><td> </td></tr><tr><td>삼영수산</td><td>강릉</td><td>조미오징어</td><td>홍명섭</td><td>
    </td></tr><tr><td>수한</td><td>횡성</td><td>문구류</td><td>윤휘정</td><td> </td></tr><tr><td
    rowspan='4'>2013<br>(4개) </td><td>㈜삼화유업</td><td>원주</td><td>윤활유</td><td>김종성</td><td>
    </td></tr><tr><td>㈜서울식품</td><td>원주</td><td>어묵</td><td>전영철</td><td> </td></tr><tr><td>㈜보고</td><td>삼척</td><td>소형특수선박</td><td>임성기</td><td>
    </td></tr><tr><td>㈜성신미네필드</td><td>정선</td><td>탄산칼슘, 석회석</td><td>홍진모</td><td> </td></tr><tr><td
    rowspan='2'>2014<br>(2개) </td><td>대한화인세라믹(주)</td><td>원주</td><td>세라믹코팅제</td><td>이병조</td><td>
    </td></tr><tr><td>동해식품(주)</td><td>강릉</td><td>장류</td><td>김진은</td><td> </td></tr><tr><td>2015<br>(1개)
    </td><td>㈜영남유리산업</td><td>원주</td><td>복층유리 외</td><td>김영석</td><td> </td></tr><tr><td
    rowspan='2'>2016<br>(2개) </td><td>동그린(주)</td><td>강릉</td><td>아이스크림 식용빙과류</td><td>오일호</td><td>
    </td></tr><tr><td>(주)옥두식품</td><td>횡성</td><td>핫도그, 츄러스</td><td>최정자,최광석</td><td>
    </td></tr></tbody></table>
  - '「KARA 2019 방사선진흥대회」개최(10.2) - 미래 방사선 산업 육성 및 국내 산업체 상생 방안 논의의 장 -

    □ 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 ‘과기정통부’)와 한국방사선진흥협회(KARA*)는 10월 2일(수), 한국과학기술회관에서 「KARA
    2019방사선진흥대회」를 개최한다고 밝혔다. * 한국방사선진흥협회(Korea Association for Radiation Application)

    ㅇ 올해로 18회를 맞는「KARA 방사선진흥대회」는 국내 방사선 관련 산·학·연 전문가들이 모여 방사선 연구개발 성과를 공유하고 방사선산업
    발전 방향을 논의하는 장으로 역할을 해오고 있다.'
  - '2013년『강원도 백년기업 및 유망중소기업』 선정기업<br>  2 유망중소기업(신규) : 21개사(춘천3, 원주4, 강릉2, 동해1, 속초1,
    홍천2, 횡성5, 영월1, 평창1, 양양1)<br> <table><tbody><tr><td>연번</td><td>시군</td><td>기업명</td><td>대표자</td><td>주생산품</td></tr><tr><td>1</td><td>춘천</td><td>세린식품㈜</td><td>조병규</td><td>냉동만두</td></tr><tr><td>2</td><td>춘천</td><td>㈜메디안디노스틱</td><td>차명진</td><td>진단키트</td></tr><tr><td>3</td><td>춘천</td><td>㈜한국코러스제약</td><td>황재간</td><td>의약품</td></tr><tr><td>4</td><td>원주</td><td>㈜태진금속</td><td>안태균</td><td>자동차부품</td></tr><tr><td>5</td><td>원주</td><td>송암시스콤㈜</td><td>이해규</td><td>광모뎀,광전송장비</td></tr><tr><td>6</td><td>원주</td><td>㈜단정바이오</td><td>정의수</td><td>화장품원료</td></tr><tr><td>7</td><td>원주</td><td>광인와이어</td><td>함승호</td><td>스테인레스
    진직와이어</td></tr><tr><td>8</td><td>강릉</td><td>동그린㈜</td><td>오일호</td><td>아이스크림</td></tr><tr><td>9</td><td>강릉</td><td>에스엔티㈜</td><td>김순교</td><td>투광기일체형통합시스템</td></tr><tr><td>10</td><td>동해</td><td>케이디산업</td><td>김광수</td><td>철못
    결속선</td></tr><tr><td>11</td><td>속초</td><td>㈜고바우푸드</td><td>박영진</td><td>양념젓갈류</td></tr><tr><td>12</td><td>홍천</td><td>㈜세준에프엔비</td><td>박승용</td><td>누룽지,떡</td></tr><tr><td>13</td><td>홍천</td><td>㈜바이오닉스</td><td>김대성</td><td>환자·분만감시장치</td></tr><tr><td>14</td><td>횡성</td><td>플럭스라이트㈜</td><td>이활</td><td>LED,가로등,조명기기</td></tr><tr><td>15</td><td>횡성</td><td>가진기업㈜</td><td>최재상</td><td>지열히트펌프시스템</td></tr><tr><td>16</td><td>횡성</td><td>(합)대동엘로이샷시</td><td>박화순</td><td>합성수지창호용형재</td></tr><tr><td>17</td><td>횡성</td><td>웰텍㈜</td><td>이성식</td><td>강관</td></tr><tr><td>18</td><td>횡성</td><td>일륭기공㈜</td><td>이상원</td><td>자동차조향장치
    부품</td></tr><tr><td>19</td><td>영월</td><td>㈜원파워영월공장</td><td>김동철</td><td>고무제품</td></tr><tr><td>20</td><td>평창</td><td>㈜비엔허브</td><td>최애란</td><td>한약재,
    약용작물가공품</td></tr><tr><td>21</td><td>양양</td><td>㈜해송KNS</td><td>이미옥</td><td>자연버섯류</td></tr></tbody></table>'
- source_sentence: 어떤 안건으로 제2차 그린철강위원회 관련 자동차협의회가 개최되었을까?
  sentences:
  - '제1차 녹색성장 이행점검회의 개최

    □ 김황식 국무총리는 9.7(수) 15:00 정부중앙청사에서 제1차 녹색성장 이행점검회의를 개최하여,

    ㅇ ‘공공건축 에너지효율 향상’과 ‘그린카 산업발전 전략’ 등 두 건에 대한 이행점검결과를 보고받고 보완대책을 논의하였음 * 그린카는 에너지
    소비 효율이 우수하고 무공해․저공해 자동차로서 ① 전력을 기반으로 하는 전기차, 연료전지차, ② 엔진을 기반으로 하는 하이브리드차, 클린디젤차
    등을 의미

    □ 김총리는 이 자리에서 앞으로 매달 총리가 주재하는 관계장관회의를 통해 녹색성장 정책에 대한 이행실적을 점검하고,

    ㅇ 그간 각 부처가 발표했던 주요 녹색성장정책들이 제대로 추진되고 있는지, 문제점이 있다면 그 이유가 무엇이며, 어떻게 해결해야 하는지 현실성
    있는 해결방안을 마련해 나갈 계획임을 밝혔음 □ 김총리는 그동안 녹색성장 정책이 주로 계획수립 및 제도개선 과제에 집중하다보니, 상대적으로
    집행단계에서 다소 미흡한 점이 있었다고 평가하며

    ㅇ 녹색성장이 올바로 뿌리내릴 수 있도록 향후 중점 추진해야 할 핵심과제를 발굴하여 정책역량을 집중하고,

    ㅇ 이를 통해 “국민에게 보고 드린 정책들은 반드시 제대로 추진해서 신뢰받는 정부가 되도록 해 달라”고 당부하였음 □ 녹색성장 정책 이행점검을
    위해 녹색위는 그동안 관계부처, 민간전문가, 업계와 공동으로 점검을 실시하였으며, 점검결과는 다음과 같음 < ‘공공건축 에너지 효율’ 이행상황
    점검 결과 >

    □ ‘08.8월 이후 국토부, 지경부, 환경부 등 7개 부처가 추진중인 3개분야 11개 정책을 점검한 결과

    ㅇ 점검결과 신축청사의 에너지효율 기준 강화 등 제도개선과제는 정상추진

    ㅇ 그린스쿨, 저탄소 녹색마을 등 실제 집행단계에 있는 과제는 보완이 필요'
  - 제2차 그린철강위원회(6.18) 개최<br> 탄소중립 협의회 2차 회의 개최 경과 및 향후 일정 <br> <table><tbody><tr><td>시리즈</td><td>일정</td><td>협의회</td><td>주요
    내용</td><td>구분</td></tr><tr><td> </td><td>6.2</td><td>정유</td><td>정유업계 탄소중립 기술개발
    로드맵 추진방향 모색</td><td rowspan='2'>旣개최 </td></tr><tr><td> </td><td>6.15</td><td>석유화학</td><td>
    석유화학 분야 2050 탄소중립을 위한 예타 R&D 기획·추진 현황</td></tr><tr><td> </td><td>6.18</td><td>철강</td><td>철강
    분야 2050 감축시나리오 수립 동향, 탄소중립 R&D 로드맵 등</td><td>개최</td></tr><tr><td> </td><td>6.23</td><td>표준화</td><td>탄소중립
    표준화 전략 추진현황 점검</td><td rowspan='11'>개최 예정 </td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>반도체
    디스플레이 </td><td>반도체·디스플레이 탄소중립 R&D 로드맵 동향 및 탄소중립 방향성 논의</td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>섬유‧제지</td><td>섬유ㆍ제지산업
    탄소중립 R&D전략 논의</td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>기계</td><td>기계산업 탄소중립 추진전략
    논의(잠정)</td></tr><tr><td> </td><td>7월초</td><td>기술혁신</td><td>‘2050 탄소중립 R&D 전략’
    추진현황 논의</td></tr><tr><td> </td><td>7월초</td><td>자동차</td><td>자동차 2050 감축시나리오 수립
    동향 및 탄소중립 로드맵 추진 현황</td></tr><tr><td> </td><td>7.1</td><td>조선</td><td>조선업 탄소중립
    실현방안(잠정)</td></tr><tr><td> </td><td>7.2</td><td>바이오</td><td>협의체 운영방안 관련 주요 업계
    간담회</td></tr><tr><td> </td><td>7.2</td><td>전기전자</td><td>전기전자 탄소중립 R&D 전략 논의 등
    </td></tr><tr><td> </td><td>7.9</td><td>비철금속</td><td>비철금속업계 단기 온실가스 감축방안 논의 및
    혁신사례 공유</td></tr><tr><td> </td><td>7.15</td><td>시멘트</td><td>시멘트산업 탄소중립 R&D 로드맵
    및 탄소중립을 위한 제도개선 과제 마련</td></tr></tbody></table>
  - '재난현장활동 유공자 표창계획

    Ⅰ 표창개요

     관련근거

    ❍「지방공무원법」제79조,「서울특별시 표창조례」

    ❍ 2021년도 공무원 시장표창 운영 계획 통보(市인사과-10542, 2021. 3. 30.)

    ❍ 2021년도 소방공무원 등 시장표창 추천 계획 안내(소방행정과-8331, 2021. 4. 5.)

     추진방향

    ❍ 재난현장 및 구조활동 등 현장에서 활동하며 시민의 생명보호와 불편해소에 기여한 공이있는 소방공무원 발굴

    ❍ 자치구, 경찰서, 군부대, 투자출현기관 등 재난현장에서 긴급구조지원기관 협력 추진 및 용감한 의인 발굴

    ❍ 자연재해(폭염, 풍수해, 제설 등) 수습활동에서 공로와 헌신을 한 소방공무원 등 시장표창 수여를 통한 격려 및 사기진작

    ❍ 대테러업무 및 재난대응에 필요한 훈련 등에서 공로를 인정 받은 소방공무원 및 기관에 대한 격려

     훈격 및 인원 : 서울특별시장 / 6개분야 52명, 유공기관 7'
---

# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3). It maps sentences & paragraphs to a 1024-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:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) <!-- at revision 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 -->
- **Maximum Sequence Length:** 1024 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 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': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)
```

## 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("seongil-dn/bge-m3-kor-retrieval-451949-bs64-admin-50")
# Run inference
sentences = [
    '어떤 안건으로 제2차 그린철강위원회 관련 자동차협의회가 개최되었을까?',
    "제2차 그린철강위원회(6.18) 개최<br> 탄소중립 협의회 2차 회의 개최 경과 및 향후 일정 <br> <table><tbody><tr><td>시리즈</td><td>일정</td><td>협의회</td><td>주요 내용</td><td>구분</td></tr><tr><td> </td><td>6.2</td><td>정유</td><td>정유업계 탄소중립 기술개발 로드맵 추진방향 모색</td><td rowspan='2'>旣개최 </td></tr><tr><td> </td><td>6.15</td><td>석유화학</td><td> 석유화학 분야 2050 탄소중립을 위한 예타 R&D 기획·추진 현황</td></tr><tr><td> </td><td>6.18</td><td>철강</td><td>철강 분야 2050 감축시나리오 수립 동향, 탄소중립 R&D 로드맵 등</td><td>개최</td></tr><tr><td> </td><td>6.23</td><td>표준화</td><td>탄소중립 표준화 전략 추진현황 점검</td><td rowspan='11'>개최 예정 </td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>반도체 디스플레이 </td><td>반도체·디스플레이 탄소중립 R&D 로드맵 동향 및 탄소중립 방향성 논의</td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>섬유‧제지</td><td>섬유ㆍ제지산업 탄소중립 R&D전략 논의</td></tr><tr><td> </td><td>6월말</td><td>기계</td><td>기계산업 탄소중립 추진전략 논의(잠정)</td></tr><tr><td> </td><td>7월초</td><td>기술혁신</td><td>‘2050 탄소중립 R&D 전략’ 추진현황 논의</td></tr><tr><td> </td><td>7월초</td><td>자동차</td><td>자동차 2050 감축시나리오 수립 동향 및 탄소중립 로드맵 추진 현황</td></tr><tr><td> </td><td>7.1</td><td>조선</td><td>조선업 탄소중립 실현방안(잠정)</td></tr><tr><td> </td><td>7.2</td><td>바이오</td><td>협의체 운영방안 관련 주요 업계 간담회</td></tr><tr><td> </td><td>7.2</td><td>전기전자</td><td>전기전자 탄소중립 R&D 전략 논의 등 </td></tr><tr><td> </td><td>7.9</td><td>비철금속</td><td>비철금속업계 단기 온실가스 감축방안 논의 및 혁신사례 공유</td></tr><tr><td> </td><td>7.15</td><td>시멘트</td><td>시멘트산업 탄소중립 R&D 로드맵 및 탄소중립을 위한 제도개선 과제 마련</td></tr></tbody></table>",
    '제1차 녹색성장 이행점검회의 개최\n□ 김황식 국무총리는 9.7(수) 15:00 정부중앙청사에서 \uf000제1차 녹색성장 이행점검회의\uf000를 개최하여,\nㅇ ‘공공건축 에너지효율 향상’과 ‘그린카 산업발전 전략’ 등 두 건에 대한 이행점검결과를 보고받고 보완대책을 논의하였음 * 그린카는 에너지 소비 효율이 우수하고 무공해․저공해 자동차로서 ① 전력을 기반으로 하는 전기차, 연료전지차, ② 엔진을 기반으로 하는 하이브리드차, 클린디젤차 등을 의미\n□ 김총리는 이 자리에서 앞으로 매달 총리가 주재하는 관계장관회의를 통해 녹색성장 정책에 대한 이행실적을 점검하고,\nㅇ 그간 각 부처가 발표했던 주요 녹색성장정책들이 제대로 추진되고 있는지, 문제점이 있다면 그 이유가 무엇이며, 어떻게 해결해야 하는지 현실성 있는 해결방안을 마련해 나갈 계획임을 밝혔음 □ 김총리는 그동안 녹색성장 정책이 주로 계획수립 및 제도개선 과제에 집중하다보니, 상대적으로 집행단계에서 다소 미흡한 점이 있었다고 평가하며\nㅇ 녹색성장이 올바로 뿌리내릴 수 있도록 향후 중점 추진해야 할 핵심과제를 발굴하여 정책역량을 집중하고,\nㅇ 이를 통해 “국민에게 보고 드린 정책들은 반드시 제대로 추진해서 신뢰받는 정부가 되도록 해 달라”고 당부하였음 □ 녹색성장 정책 이행점검을 위해 녹색위는 그동안 관계부처, 민간전문가, 업계와 공동으로 점검을 실시하였으며, 점검결과는 다음과 같음 < ‘공공건축 에너지 효율’ 이행상황 점검 결과 >\n□ ‘08.8월 이후 국토부, 지경부, 환경부 등 7개 부처가 추진중인 3개분야 11개 정책을 점검한 결과\nㅇ 점검결과 신축청사의 에너지효율 기준 강화 등 제도개선과제는 정상추진\nㅇ 그린스쿨, 저탄소 녹색마을 등 실제 집행단계에 있는 과제는 보완이 필요',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# 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 Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 64
- `learning_rate`: 3e-05
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: 50
- `warmup_ratio`: 0.05
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### 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`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `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`: 3e-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`: 1
- `max_steps`: 50
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.05
- `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`: True
- `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`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.0029 | 1    | 0.8675        |
| 0.0057 | 2    | 0.818         |
| 0.0086 | 3    | 0.796         |
| 0.0114 | 4    | 0.8434        |
| 0.0143 | 5    | 0.6103        |
| 0.0171 | 6    | 0.4978        |
| 0.02   | 7    | 0.5035        |
| 0.0229 | 8    | 0.3911        |
| 0.0257 | 9    | 0.4098        |
| 0.0286 | 10   | 0.4342        |
| 0.0314 | 11   | 0.4466        |
| 0.0343 | 12   | 0.3767        |
| 0.0371 | 13   | 0.409         |
| 0.04   | 14   | 0.3986        |
| 0.0429 | 15   | 0.3631        |
| 0.0457 | 16   | 0.4237        |
| 0.0486 | 17   | 0.3902        |
| 0.0514 | 18   | 0.3602        |
| 0.0543 | 19   | 0.3855        |
| 0.0571 | 20   | 0.3344        |
| 0.06   | 21   | 0.2704        |
| 0.0629 | 22   | 0.2904        |
| 0.0657 | 23   | 0.2804        |
| 0.0686 | 24   | 0.3425        |
| 0.0714 | 25   | 0.319         |
| 0.0743 | 26   | 0.279         |
| 0.0771 | 27   | 0.3664        |
| 0.08   | 28   | 0.2645        |
| 0.0829 | 29   | 0.2842        |
| 0.0857 | 30   | 0.3228        |
| 0.0886 | 31   | 0.2649        |
| 0.0914 | 32   | 0.2739        |
| 0.0943 | 33   | 0.2887        |
| 0.0971 | 34   | 0.2502        |
| 0.1    | 35   | 0.2585        |
| 0.1029 | 36   | 0.3137        |
| 0.1057 | 37   | 0.2745        |
| 0.1086 | 38   | 0.2831        |
| 0.1114 | 39   | 0.2643        |
| 0.1143 | 40   | 0.2659        |
| 0.1171 | 41   | 0.2668        |
| 0.12   | 42   | 0.2635        |
| 0.1229 | 43   | 0.3134        |
| 0.1257 | 44   | 0.2747        |
| 0.1286 | 45   | 0.2791        |
| 0.1314 | 46   | 0.2394        |
| 0.1343 | 47   | 0.3008        |
| 0.1371 | 48   | 0.2529        |
| 0.14   | 49   | 0.2582        |
| 0.1429 | 50   | 0.2536        |


### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.3.1+cu121
- Accelerate: 1.1.1
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### CachedMultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}
```

<!--
## 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.*
-->

<!--
## Model Card Contact

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