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- source_sentence: 릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정한게 누구야?
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- ▲ 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.
- 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.
- 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.
- source_sentence: 롯데리아에 직접 가서 불고기버거세트를 먹으려면 얼마를 내야 하지
sentences:
- 햄버거 프랜차이즈 업체들이 배달 애플리케이션으로 일정 금액 이상 주문할 때 배달비가 무료라고 내세우지만 이미 제품 가격에 포함된 것으로 드러났다.
햄버거를 배달 앱으로 주문하면 같은 제품이라도 매장보다 더 가격이 비싸다. 사실상 소비자 기만 행위다. 19일 한국소비자원의 조사 결과 롯데리아,
맥도날드, 버거킹, KFC 등 주요 4개 햄버거 프랜차이즈의 모든 제품이 매장 가격에 비해 배달 가격이 비쌌다. 예를 들어 롯데리아 불고기버거세트의
배달가는 7000원으로 매장가 5900원보다 1100원을, 버거킹 리얼와퍼세트는 1200원을 더 내야 한다. 메뉴를 많이 주문할수록 가격 차이가
커져 소비자가 피해를 보는 구조라는 것도 분통터지게 한다. 기업이 이윤을 추구하는 것은 당연하지만 소비자를 속여서까지 이익을 내선 안 된다.
더 큰 문제는 프랜차이즈들이 이런 사실을 제대로 고지하지 않았다는 점이다. 버거킹, KFC는 자사 홈페이지에서만 배달과 매장 가격이 다를 수
있음을 알리고 있다. 4개 업체 모두 배달의민족, 요기요, 쿠팡이츠 등 주요 배달 플랫폼에 이 같은 정보를 공지하지 않았다. 대개 배달 앱을
통해 주문하는 만큼 이제라도 주문 및 결제 과정에서 주요 거래조건을 명확하게 알려야 할 것이다. 소비자단체에 따르면 햄버거뿐 아니라 상당수
일반 음식점이 배달 앱으로 주문할 때 식당가보다 음식값을 더 비싸게 받고 있다. 매장에선 할인되는 품목이 배달 주문 때는 할인 적용이 안 되는
경우도 있다. 식당가와 배달가의 차이가 난다는 지적에 아예 매장 가격을 올려버리기도 한다니 소비자를 봉으로 아는 태도다. 이는 전체 외식 물가
인상으로 이어지는 것이라 우려스럽다. 코로나19로 비대면이 늘면서 배달 앱을 이용한 음식 주문은 소비자의 일상이 됐다. 이런 상황에서 무료배달이라는
꼼수를 쓴 햄버거 프랜차이즈는 비난받아 마땅하다.
- 물가 안정과 우리 농산물 소비 촉진을 위한 '대한민국 농할(농산물 할인) 갑시다'가 돌아왔다. 이마트, 롯데마트와 롯데슈퍼는 농림축산식품부와
손잡고 오는 27일까지 다양한 농산물 할인 혜택을 통해 물가 안정 및 농가 돕기에 나선다. 이번 '농할갑시다'의 키 포인트는 '물가 안정'과
'소비 촉진'이다. 유통업계와 농림축산식품부는 이번 '농할갑시다'를 통해 물가를 안정시키고 판로에 어려움을 겪고 있는 국내 농가들을 도울 예정이다.
행사 기간 동안 이마트에서는 '농할갑시다' 행사 상품을 구매할 경우, 신세계포인트 적립 고객에 한해 20% 할인을 적용한다. 할인은 1인당
최대 1만원(구매금액 5만원)까지 받을 수 있다. 먼저 AI(조류독감)로 갑작스레 오른 달걀 가격 안정화를 위해 이마트와 농림축산식품부는 약
50종에 달하는 달걀 할인 행사를 선보인다. 이마트에서 달걀을 신세계포인트 적립하여 구매할 시, 판매 가격의 20%를 할인받을 수 있다. 또
올겨울 잦은 한파와 폭설로 인해 가격이 크게 오른 '무'도 신세계포인트 적립 시 20% 할인해 판매한다. 무는 올 1월 제주도에 내린 폭설로
생산량이 줄어들어 가격이 상승했다. 농산물유통정보에 따르면 무 20㎏ 평균 가격은 작년 12월 중순 1만536원이었으나 올해 1월 14일 1만5980원으로
한 달 만에 약 51.6% 오른 셈이다. 코로나19로 소비량이 대폭 감소해 지지부진한 판매량을 보이고 있는 배추 역시 신세계 포인트 적립 시
20% 할인 판매해 소비 촉진에 앞장선다. 이마트는 이번 농산물 할인 행사를 시작으로 농림축산식품부와 함께 순차적으로 친환경 농산물 등 다양한
할인 행사를 진행할 예정이다. 롯데마트와 롯데슈퍼 역시 오는 27일까지 전 점에서 '대한민국 농할 갑시다' 행사를 진행한다. 롯데마트 역시
최근 가격이 상승한 달걀과 무, 배추를 할인 품목으로 정해 실질적인 가계의 물가 안정에 기여할 것으로 기대하고 있다. '농할 갑시다' 행사는
엘포인트(L.Point) 회원이 롯데, 신한, 현대 등 7대 카드로 결제 시 적용된다. 행사 기간 동안 달걀을 20% 할인하며, 배추와 무도
20% 할인된 가격인 각 1260원에 판매한다. 달걀의 경우 1인당 3판 한정으로 판매할 계획이며, 배추와 무를 포함해 1인당 최대 할인 한도는
1만원이다. 롯데마트 정재우 상품본부장은 "최근 급격히 오른 물가 안정의 취지에 맞춰 농림축산식품부와 함께 이번 행사를 준비했다"며 "합리적인
가격에 우리 농산물을 구입할 수 있는 기회가 되길 바란다"고 말했다.
- '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.'
- source_sentence: 어떤 방법으로 합동수사본부는 범죄유형별 대처시스템을 강화하려 할까
sentences:
- '2. 형사사법업무처리의 전자화
(1) 형사사법정보시스템
정부는 2010년 「형사사법절차 전자화 촉진법」을 근거로 형사사법기관 간 전산시스템을 연계하고 전산정보를 공동 활용하는 동시에 대국민 형사사법정보서비스(사건
조회, 재판서 및 통지서 조회, 벌과금 조회, 민원신청, 범죄피해자 지원 등)를 제공하는 형사사법공통시스템(KICS)을 구축하였다. 경찰,
검찰, 법무부, 법원은 각각의 KICS 전용 서버를 설치하여 운영하고 있고 공통시스템 서버 운영과 각 기관 간 KICS 연계 업무는 형사사법공통시스템
운영단이 수행하고 있다. 아래의 차세대 형사사법정보시스템의 구성도(그림1)를 보면 노란색으로 표시된 재구축 부분은 기존의 2010년부터 형사사법정보시스템에서
제공되던 것을 기술적 업그레이드만 하는 것이다. 차세대 형사사법정보시스템(그림1)에서 파란색으로 표시된 신규 부분은 2024년을 목표로 하고
있는 빅데이터 분석 플랫폼 구축과 전자문서화 시스템 영역이다.'
- '나. 연기금의 분산투자 확대
1) 필요성 및 현황
□ 국민연금 등 연기금의 자산이 폭발적으로 늘어나고 있는 상황에서 특정자산에 집중해 투자할 경우 여러 가지 문제 초래
― 국민연금 등 연기금들이 현재의 채권 위주 운용전략을 유지할 경우 시장에서의 지배력이 심각한 수준에 달할 전망
⦁ 이창용(2004)은 2015년에도 국민연금 전체 자산 중 국내채권의 비중이 70%대 중반을 유지할 경우, 국내 채권시장에서 차지하는 국민연금의
비중이 20% 이상에 달할 것으로 전망
⦁ 만약 해외채권과 해외주식의 비중을 크게 늘리면 국민연금의 국내자산시장에서 차지하는 비중이 크게 줄어들 것으로 전망
― 국민연금 등 특정 기관투자자의 고등급 채권 위주의 운용 전략이 지속되어 채권시장에서 차지하는 비중이 커지면 다음과 같은 부작용 예상
⦁ 국채수익률이 낮아지는 등 금리 왜곡 가능성
⦁ 국민연금의 국채수요로 정부가 저비용으로 재정자금을 조달할 수 있기 때문에 재정규율이 약화될 가능성
⦁ 고등급 채권 발행 주체인 대기업에 자본이 집중되고, 신성장 동력원이 되는 신생기업에 대한 자본공급 부진 가능성
― 국민연금이 국내 주식에 대한 투자를 계속해서 늘려 그 비중이 급속도로 커질 경우에도 문제가 발생
⦁ 국민연금 보유 주식의 가격이 하락하여 국민연금이 손절매에 나설 경우 일반투자자들의 투매를 초래해 시장이 불안해질 가능성
⦁ 국민연금의 개별기업에 대한 지분율 상승으로 지배구조에 영향
― 자산 축적기에 분산투자가 제대로 구축되지 않을 경우에는 향후 연금지급이 본격화되면 자산시장 왜곡을 초래할 가능성'
- '제목 범정부 서민생활침해사범 근절 대책 추진 중간결과
□ 이번에 설치된 합동수사본부는
○ 안전행정부, 미래창조과학부, 경찰청, 국세청, 금융위원회, 금융감독원, 사행산업통합감독위원회 등 유관기관이 참여하여,
- 서민생활 침해사범에 대한 범정부 차원의 효율적인 예방․단속, 범죄수익 환수․탈루세액 징수, 피해자 보호 등과 관련하여 유관기관별 역할분담과
협업을 통하여 기관별 역량을 최대한 결집하고, 범죄유형별 대응시스템을 강화하였을 뿐만 아니라,관련 기관의 적극적 제도개선을 이끌어내는 계기를
마련하였음 ○ 서민생활침해사범 합동수사본부는 이후에도 1차 단속 과정에서 나타난 미흡한 점을 더욱 보완, 지속적인 단속활동을 전개하여 서민
피해자 보호, 불법수익의 철저한 환수, 탈루세액 징수에 박차를 가하는 한편, 불법차명물건(대포통장, 대포차, 대포폰 등)을 이용한 범죄 및
파밍, 스미싱 등 신종 사기 범죄로부터 서민을 보호하는 제도 개선에 더욱 노력하겠음.'
- source_sentence: 용재 오닐이 참가하고 있는 현악기로 연주하는 사중주단은 뭐야
sentences:
- 한국계 미국 비올리스트 리처드 용재 오닐이 ‘제63회 그래미 어워즈’에서 ‘베스트 클래시컬 인스트루먼털 솔로(Best Classical Instrumental
Solo)’ 상을 받았다. 용재 오닐은 ‘그래미 어워즈’ 본 시상식에 앞서 한국시간으로 15일 진행된 사전 시상식 ‘프리미어 세리머니(Premiere
Ceremony)’에서 이 부문 수상자로 호명됐다. 데이비드 앨런 밀러가 지휘하고 미국 알바니 심포니가 함께 연주한 테오파니디스의 비올라와
챔버 오케스트라를 위한 협주곡으로 영예를 안았다. 용재 오닐은 ‘디토 페스티벌’ 음악감독 등을 맡아 한국에서 클래식음악의 대중화에 기여했다.
세계적 현악 사중주단 ‘타카치 콰르텟’에 합류해 활약 중이다.
- ‘안단테 칸타빌레(Andante Cantabile)’. 이탈리아어로 ‘노래하듯 천천히’라는 뜻이다. 현악사중주단 ‘아벨콰르텟’은 2021년을
그렇게 한발자국씩, 희망을 담아 걸어나가기로 했다. 최근 한국일보 사옥에서 만난 ‘아벨콰르텟’ 멤버 윤은솔(34ㆍ바이올린), 박수현(32ㆍ바이올린),
문서현(24ㆍ비올라), 조형준(34ㆍ첼로)은 “코로나19 때문에 천천히 걸을 수밖에 없고 잠깐 멈춰야 할 때도 있겠지만, 항상 앞으로 나아가려는
마음이 중요하다”며 “이왕이면 좋은 생각을 하면서, 천천히 노래하듯 나아가고 싶다”고 입을 모았다. ‘아벨콰르텟’은 18일 광주 유ㆍ스퀘어문화관,
20일 서울 예술의전당에서 ‘안단테 칸타빌레’라는 이름의 네번째 정기연주회를 연다. 2013년 결성된 ‘아벨콰르텟’은 재작년 코로나19 만큼이나
큰 위기를 겪었다. 처음 팀을 만들 때 구심점 역할을 했던 비올리스트 김세준이 개인 사정으로 콰르텟을 떠나게 된 것. 오랜시간 합을 맞춰왔던
연주자의 공백은 컸다. 남은 3명이 “이대로 활동을 그만둬야 하나”하고 고민할 정도였다. 다행히 지난해 초 막내 문서현이 합류하면서 ‘아벨콰르텟’의
새 삶이 시작됐다. 문서현은 “관객으로 만났던 ‘아벨콰르텟’은 인간적이면서 따뜻한 소리가 기억에 남는 현악사중주단”이라며 “특정 장르에 머무르지
않고 다양한 시도를 하는 팀이어서 앞으로가 기대된다”고 했다. 이달 공연의 첫곡인 슈베르트 현악사중주 12번은 ‘아벨콰르텟’의 새출발을 알리는
신호탄이다. 오스트리아 빈에서 기존 멤버들과 만난 문서현이 처음으로 합주한 작품이기도 하다. 조형준은 “단악장의 짧은 곡이지만 몰아치는 감정의
소용돌이가 어마어마하다”면서 “지금까지 주로 고전시대 작품을 많이 했다면 이번에는 낭만주의 색깔을 마음껏 보여줄 수 있을 것”이라고 말했다.
뒤이어 펼쳐지는 멘델스존의 현악사중주 6번은 작곡가의 슬픔과 격정이 “제한 없이 드러나는” 곡이다. 멘델스존이 사랑하는 누나의 죽음을 접한
직후 쓴 곡으로 알려져 있다. 윤은솔은 “다른 팀원들이 이 곡을 공연해보자고 계속 제안했는데 지금까지 자신이 없어서 미루고만 있다가 최근 어떤
계기를 통해 연주할 힘을 얻었다”며 “마음의 준비가 됐기에 완성도 높은 음악을 들려드리고 싶다”고 했다. 마지막은 실내악 명작으로 꼽히는 차이코프스키의
현악사중주 1번이다. ‘안단테 칸타빌레’라는 제목이 붙은 2악장이 특히 유명한데, 이번 공연의 이름과 같다. 박수현은 이 곡을 두고 “따뜻하고
달콤한 유럽 크리스마스의 향기가 난다”고 표현했다. 박수현은 “차이코프스키는 아무런 음악적 지식이 없는 사람도 듣기만 하면 아름다움을 느낄
수 있는 곡들을 썼는데, 현악사중주 1번에도 그런 철학이 잘 담겨 있다”고 말했다.
- 어느덧 내 나이 팔순을 지나간다. 최근에 팔순을 맞은 한 대학 동창이 예배시간에 이런 회고사를 했다. “목회에서 은퇴한 뒤 그동안 만났던 성도들을
떠올리며 기도하고 있습니다. 어떤 날은 새벽 5시30분 시작된 기도가 오전 10시까지 이어져 아침식사를 거르기도 했습니다.” 대학 동기 모임에서
또 다른 친구가 김홍도 목사(전 금란교회 담임목사)의 옆구리를 쿡 찌르면서 농담을 건넸다. “홍도야, 예배시간에 그 친구가 한 얘기 들었지?
성도를 위해 기도하느라고 아침도 못 먹었단다. 너는 성도가 수만 명이나 되는데 하루 종일 밥숟가락을 뜰 수나 있겠나.” 예전에는 인간이 강건하면
수명이 팔십이라고 했다. 난 그 나이만큼 살고 있으니 감사하다. 난 태어나서 네 살이 될 때까지 앞을 보지 못했다. 결핵성 관절염을 앓아 작대기를
짚고 학교에 다녔다. 또 건강이 좋지 않고 집이 가난해 행복한 꿈을 꿀 수 없었다. 그렇게 부족한데도 하나님께선 날 아껴주시고 목회를 완주할
수 있게 해주셨다. 하나님은 내게 좋은 부모님을 주셨다. 부모님은 내게 여호와에 대한 경외심을 삶으로 가르쳤다. 나 역시 부모님의 뒤를 따라
복음과 양심을 지키려 노력했다. 그리고 내 자녀들이 바통을 이어 목회의 길을 가고 있다. 참으로 은혜로운 일이다. 하나님은 또 내게 신앙심
깊은 아내를 허락하셨다. 아내의 소원이 참 재밌다. 하나님 앞에서 ‘난 목사의 며느리였고 목사의 아내였고 목사의 어머니였고 목사의 할머니였다’는
소리를 하고 싶다는 것이다. “여호와를 경외하며 그의 길을 걷는 자마다 복이 있도다. 네가 네 손이 수고한 대로 먹을 것이라 네가 복되고 형통하리로다.
네 집 안방에 있는 네 아내는 결실한 포도나무 같으며 네 식탁에 둘러앉은 자식들은 어린 감람나무 같으리로다. 여호와께서 시온에서 네게 복을
주실 것이며 너는 평생에 예루살렘의 번영을 보며 네 자식의 자식을 볼지어다.(시 128)” 성경에는 복이란, 손이 수고한 대로 소득을 얻는
것이라고 돼 있다. 복은 곧 아내와 아이들이 한 식탁에 둘러앉아 밥을 먹는 것이요, 자식의 자식 곧 손주를 보는 것이다. 생각하면 누구나 받는
싱거운 복 같지만 깊이 생각할수록 아무나 받을 수 없는 것이기도 하다. 요즘 젊은이들이 일자리나 결혼, 출산 등의 문제로 고통 받는다고 하니
평범해 보이는 일상은 실상 비범한 일이다. 하나님께서 내게 여호와를 경외하는 아내는 물론 감람나무 같은 자식들과 그들의 자식까지 보는 기쁨을
주셨다. 모두 하나님의 은혜다. 아버지는 평생 강원도 산골을 걸어 다니며 목회하셨다. 난 목회 초반 자전거를 탔다. 내 자녀들은 자동차를 타고
목회를 하고 있다. 아마도 손주들은 비행기를 타고 다니며 목회할 것이다. 나는 엘리야의 때에 바알에게 무릎 꿇지 않은 7000인의 사람들이
있었던 것처럼 오늘날에도 그런 천연기념물 같은 성도가 있다고 믿는다. 역경의 열매는 역경을 이긴 자들의 것이다. 이 시간에도 천연기념물 같은
주의 종들이 역경을 묵묵히 감내하고 있을 것이라 믿는다. 그들이 지나간 자리에 한층 더 커지고 환해지고 깨끗해지고 튼튼해지고 안전해진 주님의
교회가 있길 바라며 기도한다.
- 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.
- "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 "
- '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.'
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type: eval
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9314
name: Cosine Accuracy
- type: dot_accuracy
value: 0.0826
name: Dot Accuracy
- type: manhattan_accuracy
value: 0.928
name: Manhattan Accuracy
- type: euclidean_accuracy
value: 0.9309
name: Euclidean Accuracy
- type: max_accuracy
value: 0.9314
name: Max Accuracy
---
# SentenceTransformer based on BM-K/KoSimCSE-bert-multitask
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BM-K/KoSimCSE-bert-multitask](https://huggingface.co/BM-K/KoSimCSE-bert-multitask). 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:** [BM-K/KoSimCSE-bert-multitask](https://huggingface.co/BM-K/KoSimCSE-bert-multitask) <!-- at revision 3aa54365eb9557f3b8ee1e39cff87306451abfae -->
- **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: 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/simcse-2000")
# Run inference
sentences = [
'연제구의 도시미화와 저소득층 노인들의 일자리 창출에도 도움이 되는 게 뭐야',
'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\n노인복지주택이 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.',
]
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.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Triplet
* Dataset: `eval`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
| Metric | Value |
|:-------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.9314 |
| dot_accuracy | 0.0826 |
| manhattan_accuracy | 0.928 |
| euclidean_accuracy | 0.9309 |
| **max_accuracy** | **0.9314** |
<!--
## 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: 473,130 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 23.09 tokens</li><li>max: 88 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 34 tokens</li><li>mean: 355.74 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 55 tokens</li><li>mean: 338.33 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>국회세종의사당 건립을 위한 법안을 누가 새로 제안했어</code> | <code>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.</code> | <code>새로 들어온 법률안 등 - 2014. 5. 15. 의안접수현황 -<br>□ 국회사무처(사무총장직무대리 임병규)는 2014년 5월 15일(목) 전병헌의원 등18인이 발의한 “방송법 일부개정법률안”, 서청원의원 등 12인이 발의한 “세월호 4ㆍ16사고 반성과 진상조사 및 국가재난방지체계 혁신을 위한 특별법안” 등 12건의 법률안과 “국회의원(남경필) 사직의 건”을 포함하여 총 13건의 의안이 접수되었다고 밝혔다. 접수된 의안 중 법률안은 앞으로 미래창조과학방송통신위원회 등 소관 위원회에 회부되어 심사될 예정이다. □ 어제 접수된 법률안 중 주요내용을 소개하면 다음과 같다. - 방송법 개정안(전병헌의원 대표발의): 홈쇼핑 사업자가 그 지위를 이용하여 납품업체에게 불공정 계약을 강요하거나 부당이익을 취득한 경우 허가취소나 업무 정지 등의 제재를 할 수 있도록 하려는 것임. - 세월호 4ㆍ16사고 반성과 진상조사 및 국가재난방지체계 혁신을 위한 특별법안(서청원의원 대표발의): 세월호 참사에 대한 진상조사, 피해자 보상ㆍ배상 및 지원 대책, 재발방지 대책을 심의ㆍ의결하기 위하여 국회에 특별위원회를 구성하도록 하려는 것임.</code> |
| <code>어떤 국가가 과반수의 표를 확보해야 중의원 의장이 될 수 있게 정해 놨어</code> | <code>3. 일본<br>가. 의장 선출<br>□ 중의원 의장은 중의원 선거 후 최초 집회일에 열리는 회의에서 중의원 의원의 무기명 투표에 의해 직선으로 선출됨(「국회법」제6조, 「중의원규칙」제3조, 제8조)<br>○ 의장 선거는 전체 의원의 3분의 1 이상이 참석해서 사무총장이 의장의 직무대행을 하여 실시함(「국회법」제7조)<br>○ 의장으로 당선되기 위해서는 과반수 득표를 해야 하므로, 1차 투표에서 총 투표수의 과반수를 획득한 득표자가 없으면, 최다득표자 2인에 대하여 결선투표를 실시함<br>○ 결선투표에서 두 후보자의 득표수가 같은 경우 추첨으로 당선인이 결정됨<br>○ 중의원 의장의 임기는 4년이나, 임기 중에 해산에 의해서 모든 중의원 의원이 지위를 잃으면, 의장도 그 지위를 상실함<br>□ 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<br>○ 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</code> | <code>이에 반해 비례대표제에는 중선거구제 내 선호순위를 표시하는 단기이양투표(single transferable vote, 예: 아일랜드, 몰타), 정당이 후보 명부를 제시하고 당선자를 득표율대로 결정해나가는 명부식 비례대표제(list proportional representation system, 예: 벨기에, 스웨덴, 덴마크 등)가 있다. 대표적인 명부식 비례대표제는 다시 전국을 하나의 선거구로 사용하는 전국통합구제도(이스라엘, 네덜란드)와 선거구를 권역별로 나누되, 불비례성을 전국구 의석으로 보정하는 권역다층선거구제도(스웨덴, 핀란드, 포르투갈, 스페인) 등으로 나뉜다. 이러한 명부식 비례제는 기계적 효과나 제조된 과반 효과가 없고 비례성이 매우 높은 특징을 지닌다. 군소정당도 당선자를 배출할 수 있고 대표성도 향상된다. 원내 정당의 난립을 막기 위해 봉쇄조항(threshold, 3~5%의 정당득표율)을 두기도 한다.</code> |
| <code>1분기 코로나 예방접종을 약 2000명에게 시행할 건 누구야</code> | <code>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.</code> | <code>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.</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"
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 10,000 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 22.86 tokens</li><li>max: 115 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 20 tokens</li><li>mean: 351.34 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 93 tokens</li><li>mean: 346.69 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:--------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정한게 누구야?</code> | <code>▲ 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.</code> | <code>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.</code> |
| <code>벡터맵 빈 분류 기반의 제안기법은 무엇에 비하여서 압출효율이 높다는 것을 표 4에서 알 수 있어?</code> | <code><h1>IV. 실험 결과</h1><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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. </p></code> | <code><h1>VI. 결 론</h1><p>본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하기 위한 3D-DCT 기반의 압축 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집적 영상이 촬영 물체나 촬영 방법에 따라 다양한 특성을 가지는 특성을 바탕으로, 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성하는 방법과 각 3D-DCT 블록별로 가변 블록 크기 3D-DCT를 수행하는 방법이다. 제안 방법은 영상 특성에 따라 최적의 3D-DCT를 수행하기 때문에 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보여준다. 제안 방법은 기존의 3D-DCT 방법과 비교해서 각 영상별로 동일 비트량에서 약 \( 1 \mathrm{~dB} \)에서 \( 2 \mathrm{~dB} \)의 PSNR 향상 효과를 보여주었다. </p><p>본 논문에서 제안된 방법은 여러 가지 블록 모드를 정의하고 그 중 최적의 모드를 선택하는 과정을 수행하므로 이에 따른 계산량의 증가를 초래한다. 블록 모드의 개수가 증가할수록 계산량의 그 개수에 정비례하여 증가하므로 이의 개선을 위한 연구가 추가적으로 필요하다. 또한 보다 효율적인 오버헤드 비트 부호화를 통해 추가적인 압축 효율 향상을 기대할 수 있다. </p></code> |
| <code>대면하지 않고 진료에서 약 배달까지 해주는 처방솔루션은 뭐야</code> | <code>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.</code> | <code>국민 의약품 구입 불편 해소 방안 관련 의약품 재분류 논의 시작<br>국가별 의약품 분류체계 <table><tbody><tr><td>분류</td><td>국명</td><td>처방약(처방필수)</td><td>비처방약</td><td>비고</td></tr><tr><td rowspan='3'>2분류</td><td>한국</td><td>- 전문의약품</td><td>- 일반의약품</td><td rowspan='2'>의약외품은 판매장소 제한 없음 </td></tr><tr><td>일본</td><td>- 의료용의약품(E): 의사의 처방에 의해서만 조제·판매</td><td>- 일반용의약품(OTC) : 약국 외에서도 제한적으로 판매</td></tr><tr><td>미국</td><td>- 처방의약품(Rx): 연방법에 의해 처방전 없이 조제하는 것을 금한다는 표시가 있음 </td><td>- 비처방의약품(OTC): 약국 및 약국 외에서 자유롭게 판매 <br>※ 제산제, 비타민, 치질, 해열진통제 등</td><td rowspan='3'>일반약 전체, 또는 일부 약국외 판매 허용</td></tr><tr><td rowspan='2'>3분류</td><td>영국</td><td>- 처방약(POM): 의사의 처방에 의해서만 조제·판매</td><td>- 약국약(P) : 처방없이 약국에서 판매 가능<br>- 자유판매품목(GSL): 약국 외에서도 판매 가능 <br>※ 어린이용 아스피린, 구충제, 관장약 등 제외</td></tr><tr><td>독일</td><td>- 처방약(Rp): 처방전이 필요하며 약국을 통해서만 판매 </td><td>- 약국약(Ap): 처방을 요하지 않고 약국에서 판매가능<br>- 자유판매품목(F):약국 외에서도 판매가능 <br>※ 민간치료약초, 저함량비타민·미네랄 등</td></tr><tr><td rowspan='3'>4분류</td><td>프랑스</td><td>- 처방약 list Ⅰ: 의사의 처방을 필요로 하며 처방자의 허가 없이 반복 사용할 수 없고, 약사는 판매상황을 기록<br>- 처방약 list Ⅱ: 환자의 요청이 있을 때 2달까지 처방전을 반복 사용<br>- 특별처방약Stupefiants : 의사는 일련번호가 붙은 양식에 의해 처방하며 약사는 판매상황을 기록</td><td>- 비처방약 (대중광고 가능) : 대중광로를 하는 약으로 사회 건강보험대상에서 제외 </td><td>의약품 약국 외 판매 불허</td></tr><tr><td>캐나다</td><td>- 처방약 (P) : 처방에 의해서 약국에서만 판매</td><td>- 약사약 (BTC) : 처방없이 약국에서 약사만이 판매할 수 있음 <br>- 약국진열약 (OTC) : 약국에서 자유롭게 진열하여 판매할 수 있는 약으로서, 대중광고 허용<br>- 자유판매약(OTP) : 약국 이외에서도 판매되는 약</td><td rowspan='2'> </td></tr><tr><td>스위스</td><td>- 처방약 list Ⅰ : 약품 명단을 법률로 정하며, 처방전 반복사용 금지<br>- 처방약 list Ⅱ : 약사의 반복 처방 가능</td><td>- 비처방약 list Ⅲ (약국약), list Ⅳ (약종상약), list Ⅴ (자유판매약<br>)- list Ⅳ 와 list Ⅴ는 대중광고 허용</td></tr></tbody></table></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
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 5e-06
- `max_grad_norm`: 5.0
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_steps`: 500
- `dataloader_drop_last`: True
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `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`: 5e-06
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 5.0
- `num_train_epochs`: 10
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 500
- `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`: 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
</details>
### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss | loss | eval_max_accuracy |
|:------:|:----:|:-------------:|:------:|:-----------------:|
| 0 | 0 | - | - | 0.8097 |
| 0.0003 | 1 | 1.179 | - | - |
| 0.0005 | 2 | 1.0733 | - | - |
| 0.0008 | 3 | 0.9841 | - | - |
| 0.0011 | 4 | 1.0739 | - | - |
| 0.0014 | 5 | 1.2194 | - | - |
| 0.0016 | 6 | 1.1582 | - | - |
| 0.0019 | 7 | 0.9616 | - | - |
| 0.0022 | 8 | 1.0596 | - | - |
| 0.0024 | 9 | 0.9503 | - | - |
| 0.0027 | 10 | 1.031 | - | - |
| 0.0030 | 11 | 1.1054 | - | - |
| 0.0032 | 12 | 1.0184 | - | - |
| 0.0035 | 13 | 0.8953 | - | - |
| 0.0038 | 14 | 1.2405 | - | - |
| 0.0041 | 15 | 1.0238 | - | - |
| 0.0043 | 16 | 0.9845 | - | - |
| 0.0046 | 17 | 1.0546 | - | - |
| 0.0049 | 18 | 1.0675 | - | - |
| 0.0051 | 19 | 0.9762 | - | - |
| 0.0054 | 20 | 0.7939 | - | - |
| 0.0057 | 21 | 1.0777 | - | - |
| 0.0060 | 22 | 1.0382 | - | - |
| 0.0062 | 23 | 1.0807 | - | - |
| 0.0065 | 24 | 1.1184 | - | - |
| 0.0068 | 25 | 0.881 | - | - |
| 0.0070 | 26 | 1.1134 | - | - |
| 0.0073 | 27 | 1.0594 | - | - |
| 0.0076 | 28 | 0.7923 | - | - |
| 0.0078 | 29 | 0.947 | - | - |
| 0.0081 | 30 | 0.9587 | - | - |
| 0.0084 | 31 | 0.8561 | - | - |
| 0.0087 | 32 | 0.9037 | - | - |
| 0.0089 | 33 | 0.9165 | - | - |
| 0.0092 | 34 | 1.1332 | - | - |
| 0.0095 | 35 | 0.9526 | - | - |
| 0.0097 | 36 | 0.9094 | - | - |
| 0.0100 | 37 | 0.8902 | - | - |
| 0.0103 | 38 | 0.9149 | - | - |
| 0.0106 | 39 | 0.8626 | - | - |
| 0.0108 | 40 | 1.0476 | - | - |
| 0.0111 | 41 | 1.1116 | - | - |
| 0.0114 | 42 | 0.9363 | - | - |
| 0.0116 | 43 | 1.1492 | - | - |
| 0.0119 | 44 | 0.88 | - | - |
| 0.0122 | 45 | 0.8953 | - | - |
| 0.0124 | 46 | 0.9056 | - | - |
| 0.0127 | 47 | 0.8712 | - | - |
| 0.0130 | 48 | 0.8783 | - | - |
| 0.0133 | 49 | 0.8998 | - | - |
| 0.0135 | 50 | 0.9089 | - | - |
| 0.0138 | 51 | 0.9943 | - | - |
| 0.0141 | 52 | 0.7594 | - | - |
| 0.0143 | 53 | 1.0239 | - | - |
| 0.0146 | 54 | 0.8189 | - | - |
| 0.0149 | 55 | 0.8898 | - | - |
| 0.0152 | 56 | 0.7309 | - | - |
| 0.0154 | 57 | 0.7656 | - | - |
| 0.0157 | 58 | 0.8408 | - | - |
| 0.0160 | 59 | 0.9071 | - | - |
| 0.0162 | 60 | 0.8157 | - | - |
| 0.0165 | 61 | 0.8421 | - | - |
| 0.0168 | 62 | 0.9124 | - | - |
| 0.0170 | 63 | 0.8379 | - | - |
| 0.0173 | 64 | 0.8278 | - | - |
| 0.0176 | 65 | 0.8997 | - | - |
| 0.0179 | 66 | 0.7988 | - | - |
| 0.0181 | 67 | 0.8498 | - | - |
| 0.0184 | 68 | 0.8588 | - | - |
| 0.0187 | 69 | 0.8846 | - | - |
| 0.0189 | 70 | 0.8923 | - | - |
| 0.0192 | 71 | 0.7344 | - | - |
| 0.0195 | 72 | 0.7002 | - | - |
| 0.0198 | 73 | 0.8444 | - | - |
| 0.0200 | 74 | 0.8148 | - | - |
| 0.0203 | 75 | 0.7002 | - | - |
| 0.0206 | 76 | 0.8735 | - | - |
| 0.0208 | 77 | 0.8718 | - | - |
| 0.0211 | 78 | 0.672 | - | - |
| 0.0214 | 79 | 0.6914 | - | - |
| 0.0216 | 80 | 0.7521 | - | - |
| 0.0219 | 81 | 0.8297 | - | - |
| 0.0222 | 82 | 0.774 | - | - |
| 0.0225 | 83 | 0.977 | - | - |
| 0.0227 | 84 | 0.736 | - | - |
| 0.0230 | 85 | 0.778 | - | - |
| 0.0233 | 86 | 0.9048 | - | - |
| 0.0235 | 87 | 0.8656 | - | - |
| 0.0238 | 88 | 0.8066 | - | - |
| 0.0241 | 89 | 0.6944 | - | - |
| 0.0244 | 90 | 0.7122 | - | - |
| 0.0246 | 91 | 0.8266 | - | - |
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### Framework Versions
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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",
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```
#### 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},
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primaryClass={cs.CL}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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<!--
## 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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<!--
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*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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