문서 둘러보기
독수리 성운
독수리 성운은 뱀자리 방향의 별 탄생 영역이다. M16이라는 이름으로도 알려져 있으며 방출성운 IC 4703과 산개성단 NGC 6611이 함께 있는 영역을 가리킨다. 창조의 기둥은 이 넓은 영역 안의 일부 구조다.
삼렬 성운
삼렬 성운은 궁수자리의 별 탄생 성운으로 메시에 목록의 M20이다. 밝은 성운을 세 갈래로 나누어 보이게 하는 두꺼운 먼지 띠 때문에 이름이 붙었다. 젊은 별의 복사가 주변 구름을 바꾸는 모습을 연구할 수 있다.
석호 성운
석호 성운은 궁수자리의 넓은 별 탄생 영역으로 메시에 목록의 M8이다. 내부의 젊고 무거운 별들이 내는 자외선이 기체를 이온화해 빛나게 한다. 밝은 성운과 조밀한 먼지, 어린 별들이 함께 나타나는 방출성운이다.
메시에 87
메시에 87은 처녀자리 은하단의 거대한 타원은하로 M87이라고 줄여 쓴다. 많은 별과 구상성단을 거느리며, 중심의 초대질량 블랙홀 주변에서 뻗는 강한 제트로도 알려져 있다.
바람개비 은하
바람개비 은하는 큰곰자리의 큰 나선은하로 메시에 목록의 M101이다. 원반을 정면에 가깝게 볼 수 있어 별과 먼지, 나선팔의 별 탄생 영역이 넓게 드러난다. 여러 파장의 관측으로 은하 구조와 성간 물질을 연구하는 대상이다.
시가 은하
시가 은하는 큰곰자리의 M82로, 매우 활발한 별 탄생이 일어나는 은하다. 원반을 옆쪽에서 보는 길쭉한 모습 때문에 이름이 붙었다. 중심에서 생긴 젊은 별들의 활동과 은하 바람을 연구하는 대표적인 별폭발 은하다.
보데 은하
보데 은하는 큰곰자리 방향의 밝은 나선은하로 메시에 목록의 M81이다. 밝은 중심부와 나선팔, 중심으로 이어지는 먼지 띠가 보이며 이웃한 시가 은하 M82와 함께 관측하는 대상으로 잘 알려져 있다.
솜브레로 은하
솜브레로 은하는 밝게 부푼 중심부와 가늘고 어두운 먼지 띠가 특징인 은하다. 메시에 목록의 M104이며 처녀자리 방향에서 보인다. 기울어진 원반을 옆쪽에서 바라본 모습이 챙 넓은 모자를 닮아 이름이 붙었다.
소용돌이 은하
소용돌이 은하는 사냥개자리 방향의 뚜렷한 나선은하로 메시에 목록의 M51이다. 정면에 가까운 방향에서 나선팔을 볼 수 있으며 가까운 동반은하 NGC 5195와의 상호작용을 연구하는 대표적인 은하계다.
삼각형자리 은하
삼각형자리 은하는 국부은하군에 속한 나선은하로 메시에 목록의 M33이다. 약 300만 광년 거리에 있으며 우리은하와 안드로메다 은하보다 작다. 나선팔의 많은 별과 성운을 통해 이웃 은하에서의 별 탄생을 연구할 수 있다.
안드로메다 은하
안드로메다 은하는 우리은하 이웃의 거대한 나선은하로 메시에 목록의 M31이다. 약 250만 광년 떨어져 있으며 어두운 하늘에서는 맨눈으로도 흐릿한 빛을 볼 수 있다. 많은 별과 먼지, 위성은하를 통해 은하의 성장 역사를 연구하는 대상이다.
센타우루스자리 오메가
센타우루스자리 오메가는 우리은하의 매우 크고 무거운 구상성단으로 NGC 5139라고도 한다. 수백만 개 이상의 별을 포함하며 여러 별 집단의 차이와 중심부의 운동이 그 기원을 연구하는 중요한 단서다.
헤르쿨레스 구상성단
헤르쿨레스 구상성단은 헤르쿨레스자리의 밝은 구상성단으로 메시에 목록의 M13이다. 수많은 별이 중심부에 조밀하게 모여 있으며, 밀집한 환경에서 별들이 서로 영향을 주는 과정을 연구하는 대상이다.
고리 성운
고리 성운은 거문고자리의 행성상성운으로 메시에 목록의 M57이다. 태양과 비슷한 종류의 별이 진화하며 내보낸 물질이 빛나는 모습이다. 하늘에서는 고리처럼 보이지만 실제 입체 구조는 평평한 원 하나보다 복잡하다.
아령 성운
아령 성운은 여우자리의 행성상성운으로 메시에 목록의 M27이다. 두 밝은 부분이 이어진 겉모습 때문에 이름이 붙었다. 늙은 별이 외곽 물질을 내보낸 뒤 만들어진 성운으로, 내부의 기체와 먼지 덩이를 자세히 연구할 수 있다.
오리온 성운
오리온 성운은 오리온자리에서 보이는 거대한 별 탄생 영역이다. 메시에 목록의 M42이며 밝은 중심부의 젊고 무거운 별들이 주변 기체를 비추고 변화시킨다. 새 별뿐 아니라 그 주변의 원반을 연구하는 가까운 관측 대상이다.
게성운
게성운은 1054년에 관측된 초신성 폭발과 연결되는 황소자리의 초신성 잔해다. 메시에 목록의 M1이며 중심에는 빠르게 회전하는 중성자별인 펄서가 있다. 팽창하는 기체와 고에너지 입자의 운동을 함께 연구하는 대상이다.
플레이아데스 성단
플레이아데스 성단은 황소자리 방향에 있는 밝은 산개성단이다. 메시에 목록의 M45이며 맨눈으로도 여러 별이 모인 모습을 볼 수 있다. 사진에서 주변을 감싼 푸른 성운은 별빛을 산란하는 먼지와 관련된다.
히아데스 성단
히아데스 성단은 황소자리 방향에서 보이는 가까운 산개성단이다. 지구에서 약 150광년 떨어져 있으며, 성단 안의 백색왜성을 관측해 별의 진화 이후 남은 행성계 물질까지 연구할 수 있는 대상이다.
베텔게우스
베텔게우스는 오리온자리의 어깨 부근에서 보이는 붉은 초거성이다. 밝기가 변하는 변광성이며, 거대한 표면과 주변 대기의 변화를 연구할 수 있는 대표적인 가까운 초거성으로 꼽힌다.
시리우스
시리우스는 큰개자리에 있는 가까운 쌍성계로, 밝은 시리우스 A와 작은 백색왜성 시리우스 B로 이루어진다. 밤하늘에서 가장 밝게 보이는 별인 A 옆에 훨씬 어두운 동반성이 있어 서로 다른 진화 상태의 별을 함께 연구할 수 있다.
케플러16 b
케플러16 b는 서로를 도는 두 별의 바깥을 함께 공전하는 외계 행성이다. 2011년 발견이 발표되었으며 토성과 비슷한 크기의 가스 행성이다. 두 별이 있는 계에서도 행성 궤도가 존재할 수 있음을 보여 주는 대표 사례다.
페가수스자리 51 b
페가수스자리 51 b는 태양과 비슷한 별 주위에서 처음 확인된 외계 행성으로, 1995년 발견이 발표되었다. 중심별에 매우 가까이 붙어 도는 가스 행성이며 뜨거운 목성형 행성의 대표적인 사례다.
프록시마 b
프록시마 b는 태양에서 가장 가까운 별인 프록시마 센타우리 주위를 도는 외계 행성이다. 약 11.2일 주기의 별 시선속도 변화로 발견되었으며, 가까운 행성계의 암석형 행성과 생명가능성을 연구하는 주요 대상이다.
트라피스트1
트라피스트1은 약 40광년 거리에 있는 작은 적색왜성과 일곱 개의 지구 크기 행성으로 알려진 행성계다. 행성들이 매우 좁은 영역에서 별 주위를 돌기 때문에 여러 암석형 행성을 같은 별의 조건 아래에서 비교하는 연구 대상으로 주목받는다.
세드나
세드나는 태양에서 가장 가까워질 때에도 주된 카이퍼대보다 바깥에 머무는 먼 소천체다. 길게 늘어진 궤도가 어떻게 만들어졌는지가 중요한 연구 문제이며, 바깥 태양계의 형성 환경을 추적하는 단서로 다루어진다.
콰오아
콰오아는 해왕성 바깥에서 태양을 도는 큰 소천체다. 위성 웨이워트를 거느리며, 본체에서 멀리 떨어진 고리가 발견되어 작은 천체의 고리가 어떻게 유지되는지에 관한 연구 대상이 되었다.
아로코트
아로코트는 두 덩이가 좁은 목으로 연결된 카이퍼대의 작은 천체다. 뉴허라이즌스가 2019년 1월 1일 가까이 지나가며 그 납작하고 길쭉한 모습을 관측했다. 태양계 초기 작은 천체가 결합하는 과정을 연구하는 중요한 대상이다.
카리클로
카리클로는 토성과 천왕성 사이의 영역을 도는 켄타우루스족 소천체다. 작은 천체도 고리를 거느릴 수 있다는 사실을 보여 준 사례로, 배경 별의 빛이 가려지는 엄폐 관측에서 두 개의 좁은 고리가 발견되었다.
카론 (위성)
카론은 명왕성의 가장 큰 위성으로 지름이 명왕성의 약 절반에 이른다. 두 천체는 서로 같은 면을 마주한 채 약 6.4일 주기로 돌며, 크기 비율이 커서 이중 왜행성계라는 표현으로 설명되기도 한다.
하우메아
하우메아는 카이퍼대에 있는 왜행성으로, 빠른 자전과 길쭉한 모양이 특징이다. 두 위성과 고리를 거느리며, 태양계 바깥쪽의 얼음 천체가 다양한 형태의 천체계를 이룬다는 것을 보여 준다.
마케마케
마케마케는 해왕성 바깥 카이퍼대에 있는 왜행성이다. 명왕성보다 작고 태양을 한 바퀴 도는 데 약 305년이 걸린다. 표면에서 메테인과 에테인 얼음이 확인되었으며, 작은 위성의 관측으로 천체계의 모습을 더 알아가고 있다.
에리스
에리스는 해왕성 바깥을 도는 왜행성으로 명왕성과 비슷한 크기의 천체다. 작은 위성 디스노미아를 거느리며, 발견 이후 행성과 왜행성을 구분하는 논의를 촉발한 주요 천체 가운데 하나다.
평균 절대 백분율 오차
평균 절대 백분율 오차는 각 예측의 절대오차를 실제값의 절댓값으로 나누어 평균한 지표다. MAPE라고 줄여 부르며, 실제값이 작거나 0인 경우 값이 크게 불안정해질 수 있다. 백분율과 소수 비율의 표시 관례도 구분해야 한다.
평균 절대 오차
평균 절대 오차는 실제값과 예측값의 차이에 절댓값을 취한 뒤 평균한 회귀 평가 지표다. 오차의 방향을 상쇄하지 않고 크기를 요약하며, 기본 형태에서는 원래 측정값과 같은 단위를 갖는다.
평균 정밀도
평균 정밀도는 예측 점수의 임계값을 바꾸어 얻은 정밀도들을 재현율의 증가량으로 가중해 요약하는 지표다. AP라고 줄여 부르며, 비보간 정의는 정밀도와 재현율 곡선을 사다리꼴로 적분한 값과 일반적으로 같지 않다.
ROC 곡선
ROC 곡선은 이진 분류의 판정 임계값을 바꾸면서 거짓양성률과 참양성률의 관계를 그린 곡선이다. 한 임계값의 정답률만 보는 대신, 양성을 더 많이 찾을 때 음성을 잘못 선택하는 비율이 어떻게 함께 달라지는지 보여 준다.
로그 손실
로그 손실은 실제로 관측된 범주에 부여한 확률의 음의 로그를 이용하는 예측 손실이다. 확률 분류에서 교차 엔트로피 손실이라고도 부르며, 실제 범주에 매우 낮은 확률을 주는 예측을 크게 벌점화한다.
브라이어 점수
브라이어 점수는 예측 확률과 실제 결과 사이의 제곱 차이를 평균한 확률 예측 평가 지표다. 작을수록 좋은 손실이며, 범주만 맞혔는지 보는 정확도와 달리 예측한 확률값 자체를 평가한다.
F1 점수
F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화평균으로 정의되는 분류 평가 지표다. 관심 범주의 참양성, 거짓양성, 거짓음성을 함께 반영하며, 높은 정밀도와 높은 재현율 중 하나만으로 높은 점수가 보장되지는 않는다.
재현율
재현율은 실제 양성인 항목 중 양성으로 찾아낸 비율이다. 참양성을 참양성과 거짓음성의 합으로 나누어 계산한다. 관심 범주를 얼마나 놓치지 않고 찾았는지 보여 주지만, 잘못 양성으로 선택한 항목의 수를 직접 반영하지는 않는다.
정밀도 (분류)
분류에서 정밀도는 양성이라고 예측한 항목 중 실제로 양성인 비율이다. 참양성을 참양성과 거짓양성의 합으로 나누어 계산한다. 실제 양성 가운데 찾아낸 몫을 뜻하는 재현율과는 분모가 다르다.
혼동 행렬
혼동 행렬은 실제 범주와 예측 범주를 교차하여 분류 결과를 집계한 표다. 어떤 범주를 맞혔는지뿐 아니라 어느 범주로 잘못 분류했는지도 보여 준다. 행과 열의 방향 및 범주 순서를 확인해야 표를 올바르게 읽을 수 있다.
균형 정확도
균형 정확도는 각 실제 범주의 재현율을 계산한 뒤 같은 가중치로 평균한 분류 성능 지표다. 표본 수가 많은 범주의 정답이 전체 정확도를 지배하는 상황에서, 범주별로 얼마나 잘 맞혔는지를 따로 반영한다.
매튜스 상관계수
매튜스 상관계수는 실제 범주와 예측 범주의 관계를 평가하는 분류 성능 지표다. 이진 분류에서는 참양성, 참음성, 거짓양성, 거짓음성을 모두 반영하며, 정의되는 기본 계수는 -1부터 1 사이의 값을 갖는다.
표준화 평균차
표준화 평균차는 두 집단의 평균 차이를 표준편차 척도로 나눈 효과크기다. 원래 측정 단위와 분리해 차이를 표현하지만, 어떤 표준편차를 분모로 사용했는지와 표본 편향을 보정했는지에 따라 정의가 달라질 수 있다.
코헨 h
코헨 h는 두 비율을 아크사인 제곱근 변환한 뒤 그 차이로 나타내는 효과크기다. 비율의 단순 차이와는 다른 척도이며, 두 비율을 비교하는 검정의 검정력 계산 등에 사용된다.
레빈 검정
레빈 검정은 여러 집단의 모집단 분산이 같은지 살피는 검정이다. 각 관측값이 해당 집단의 중심에서 얼마나 떨어져 있는지를 구한 뒤 집단 간 차이를 비교한다. 중심을 평균으로 잡는 원래 방식과 중앙값 등을 쓰는 변형이 있다.
바틀렛 검정
바틀렛 검정은 여러 정규 모집단의 분산이 같은지 검정하는 방법이다. 집단별 표본분산과 자유도로 가중한 합동분산을 이용한다. 정규성에서 벗어난 자료에 민감하므로, 유의한 결과를 곧바로 분산 차이만의 증거로 해석하기 전에 분포 조건을 살펴야 한다.
맨휘트니 U 검정
맨휘트니 U 검정은 서로 독립인 두 표본의 분포를 순위로 비교하는 비모수 검정이다. 두 표본의 값을 합쳐 순위를 정하고 집단별 순위 정보를 사용한다. 같은 대상의 전후 측정에 사용하는 윌콕슨 부호순위 검정과 구별된다.
크루스칼월리스 검정
크루스칼월리스 검정은 둘 이상의 독립된 집단을 순위에 기반해 비교하는 비모수 검정이다. 모든 관측값에 함께 순위를 부여하고 집단별 순위 합을 이용해 H 통계량을 구한다. 전체 차이를 살피는 검정이므로 어떤 집단끼리 다른지까지 한 번에 알려 주지는 않는다.
윌콕슨 부호순위 검정
윌콕슨 부호순위 검정은 짝지어진 수치 관측값의 차이를 부호와 절댓값 순위로 분석하는 비모수 검정이다. 차이의 분포가 0을 중심으로 대칭인지 살핀다. 서로 독립인 두 집단에 사용하는 순위합 검정과 이름 및 자료 구조를 구별해야 한다.
코크란 Q 검정
코크란 Q 검정은 같은 대상들을 여러 조건에서 측정한 이진 결과의 성공 확률이 모두 같은지 검정하는 방법이다. 맥니마 검정을 여러 조건으로 확장한 형태이며, 독립된 집단들의 성공 횟수를 단순 비교하는 검정과는 자료 구조가 다르다.
코헨 카파
코헨 카파는 같은 대상을 분류한 두 평가자의 일치도를 나타내는 계수다. 단순히 같은 판정을 내린 비율만 사용하는 대신, 각 평가자의 범주 사용 비율로 계산한 기대 일치도를 기준으로 삼는다.
맥니마 검정
맥니마 검정은 같은 대상에서 얻은 두 번의 이진 응답을 비교하는 검정이다. 두 측정의 주변분포가 같은지 살피며, 한쪽에서만 양성인 불일치 쌍들이 핵심 자료가 된다. 서로 다른 두 집단을 독립 표본으로 비교하는 상황과 구별해야 한다.
피셔의 정확 검정
피셔의 정확 검정은 분할표에서 범주 사이의 관계를 검정하는 방법이다. 전통적인 2×2 검정은 행과 열의 합계를 고정한 조건에서 가능한 표들의 확률을 계산한다. 큰 표본에서의 근사만으로 p값을 구하는 방법과 구별된다.
점이연 상관계수
점이연 상관계수는 두 범주로 나뉜 변수와 연속형 변수 사이의 관계를 나타내는 상관계수다. 범주를 0과 1로 표시해 피어슨 상관계수를 계산한 것과 같으며, 어느 집단을 1로 정했는지에 따라 부호가 달라진다.
크래머 V
크래머 V는 두 범주형 변수의 연관 정도를 분할표에서 계산하는 지표다. 일반적인 정의에서는 카이제곱 통계량을 표본 수와 표의 크기로 정규화한 뒤 제곱근을 취한다. 값에는 양과 음의 방향이 없으며 0부터 1까지의 크기로 해석한다.
상관 거리
상관 거리는 피어슨 상관계수를 1에서 뺀 비유사도다. 두 벡터를 각각 평균 중심화한 뒤 코사인 유사도를 구하는 계산과 연결되며, 값의 절대 수준보다 함께 변하는 모양을 비교한다.
피어슨 상관계수
피어슨 상관계수는 두 변수 사이의 선형 관계를 측정하는 계수다. 각 변수에서 평균을 뺀 값들의 내적을 길이로 정규화하며, 분산이 0이 아닌 경우 -1부터 1 사이의 값을 갖는다.
켄달 타우
켄달 타우는 두 순위에서 관측값 쌍의 순서가 얼마나 일치하는지 측정하는 상관계수다. 같은 방향의 쌍과 반대 방향의 쌍을 세며, 동순위 처리에 따라 타우-a와 타우-b 등 여러 형태가 있다.
스피어만 순위상관계수
스피어만 순위상관계수는 두 변수의 값이 같은 방향이나 반대 방향으로 단조롭게 변하는 정도를 순위로 측정한다. 값은 -1부터 1 사이이며, 직선 관계만을 대상으로 하는 지표와 구별된다.
릴리퍼스 검정
릴리퍼스 검정은 분포의 모수를 표본에서 추정한 경우를 고려하는 콜모고로프스미르노프 계열의 검정이다. 정규성 검정에서는 표본에서 추정한 평균과 분산으로 정한 분포와 경험분포를 비교한다.
한 표본 콜모고로프스미르노프 검정
한 표본 콜모고로프스미르노프 검정은 경험 누적분포함수와 미리 지정한 연속분포의 누적분포함수 사이의 최대 차이를 이용하는 적합도 검정이다. 표준적인 기준을 쓰려면 이론분포의 모수가 사전에 정해져 있어야 한다.
샤피로윌크 검정
샤피로윌크 검정은 무작위 표본이 정규분포에서 나왔다는 귀무가설을 검토하는 정규성 검정이다. 정렬된 관측값과 정규분포 순서통계량의 성질을 이용해 W 통계량을 계산한다.
앤더슨달링 검정
앤더슨달링 검정은 표본이 지정한 분포를 따르는지 살피는 적합도 검정이다. 경험분포와 이론분포의 차이를 비교하면서 꼬리 영역에 더 큰 가중치를 주며, 분포에 맞는 임계값을 사용해야 한다.
부트스트랩 (통계학)
통계학의 부트스트랩은 관측 표본에서 복원추출을 반복해 통계량의 변동을 추정하는 방법이다. 평균이나 중앙값 등을 다시 계산한 분포로 표준오차와 신뢰구간을 구할 수 있으며, 재표집 방식은 자료 구조에 맞게 정해야 한다.
몬테카를로 검정
몬테카를로 검정은 귀무가설에서 가상의 표본을 반복 생성해 관찰한 통계량이 얼마나 극단적인지 비교하는 가설 검정이다. 관측 자료의 통계량과 모의 표본들의 통계량 분포를 구분해 사용한다.
순열 검정
순열 검정은 귀무가설에서 허용되는 관측값의 재배치를 이용해 검정 통계량의 기준 분포를 만드는 방법이다. 독립 집단의 표지를 섞는 경우와 대응 자료의 연결을 바꾸는 경우는 서로 다른 가설을 검정한다.
경험 누적분포함수
경험 누적분포함수는 표본에서 어떤 값 이하인 관측값의 비율을 나타내는 함수다. 실제로 관측한 값을 이용해 모집단의 누적분포함수를 추정하며, 보통 관측값 위치에서 뛰어오르는 계단 모양을 이룬다.
에너지 거리
에너지 거리는 서로 다른 분포에서 뽑은 값 사이의 평균 거리와 각 분포 내부의 평균 거리를 비교해 분포 차이를 나타내는 지표다. 문헌에 따라 제곱값을 같은 이름으로 부르기도 하므로 정의를 확인해야 한다.
두 표본 콜모고로프스미르노프 검정
두 표본 콜모고로프스미르노프 검정은 독립적인 두 표본이 같은 연속분포에서 왔는지 살피는 통계적 검정이다. 양측 검정에서는 두 경험분포함수 사이의 가장 큰 수직 차이를 통계량으로 사용한다.
두 표본 크래머폰미제스 검정
두 표본 크래머폰미제스 검정은 독립적인 두 표본이 같은 연속분포에서 나왔는지 비교하는 검정이다. 누적분포 사이의 차이를 전체적으로 반영하는 기준을 사용하며, 가장 큰 한 차이만 보는 KS 검정과 구별된다.
바서슈타인 거리
바서슈타인 거리는 한 확률분포의 질량을 옮겨 다른 분포로 만드는 최소 운송 비용을 바탕으로 한 거리다. 1차원 1차 거리에서는 이동한 질량에 이동 거리를 곱한 비용을 최소화한다.
쿨백라이블러 발산
쿨백라이블러 발산은 확률분포 P를 기준으로 P와 Q의 차이를 측정하는 양이다. 이산 분포에서는 각 결과에 대해 P의 확률에 확률비의 로그를 곱해 더하며, 입력 순서를 바꾸면 일반적으로 값이 달라진다.
민코프스키 거리
민코프스키 거리는 좌표별 차이의 절댓값을 p제곱해 더한 뒤 1/p제곱하는 거리의 계열이다. p가 1이면 맨해튼 거리, 2이면 유클리드 거리가 되며 통상적인 거리 성질에는 p가 1 이상이라는 조건이 필요하다.
젠슨섀넌 발산
젠슨섀넌 발산은 두 확률분포를 그 평균 분포와 각각 비교한 뒤 평균을 내는 비유사도다. 두 입력을 바꾸어도 값이 같으며, 이 발산의 제곱근은 젠슨섀넌 거리라고 부른다.
브레이커티스 비유사도
브레이커티스 비유사도는 두 비음수 벡터의 좌표별 차이 절댓값을 더한 뒤 전체 값의 합으로 나눈 지표다. 두 벡터의 합계가 0이 아닐 때 0부터 1 사이에서 차이의 정도를 나타낸다.
캔버라 거리
캔버라 거리는 각 좌표의 절대 차이를 두 값의 절댓값 합으로 나눈 뒤 모두 더하는 거리다. 좌표마다 자신의 규모에 대한 상대적인 차이를 계산하므로 작은 값의 변화도 뚜렷하게 반영할 수 있다.
체비쇼프 거리
체비쇼프 거리는 두 벡터의 좌표별 차이 가운데 절댓값이 가장 큰 것을 고르는 거리다. 각 좌표의 차이를 더하거나 제곱해 합하지 않고 가장 큰 한 차이가 전체 값을 결정한다.
마할라노비스 거리
마할라노비스 거리는 공분산 행렬을 이용해 좌표의 변동 규모와 상관관계를 반영하는 거리다. 보통 양의 정부호 공분산 행렬을 전제로 하며, 역행렬로 조정한 두 벡터의 차이를 계산한다.
코사인 유사도
코사인 유사도는 영벡터가 아닌 두 벡터의 내적을 각 벡터 길이의 곱으로 나눈 값이다. 두 벡터가 이루는 각도의 코사인에 해당하며, 크기보다 방향이 얼마나 비슷한지를 비교한다.
다이스 계수
다이스 계수는 두 집합의 공통 원소 수를 두 배 한 뒤 두 집합 크기의 합으로 나눈 유사도다. 겹치는 정도를 0과 1 사이의 값으로 나타내며 자카드 유사도와 관련되지만 같은 숫자를 주지는 않는다.
자카드 유사도
자카드 유사도는 두 집합의 합집합 가운데 교집합이 차지하는 비율이다. 공통으로 가진 원소가 전체 서로 다른 원소 중 얼마나 되는지 나타내며, 비어 있지 않은 합집합에 대해 0과 1 사이의 값을 갖는다.
미니해시 LSH
미니해시 LSH는 집합을 요약한 미니해시 서명을 이용해 비슷한 집합의 후보를 찾는 색인 방법이다. 모든 서명을 하나씩 비교하는 대신 일부 구간이 같은 항목을 모으며, 결과에는 누락과 잘못 포함된 후보가 있을 수 있다.
미니해시
미니해시는 집합의 자카드 유사도를 작은 서명으로 추정하는 확률적 방법이다. 같은 무작위 순서에서 각 집합의 최소 원소를 고르고, 여러 번 만든 서명에서 값이 일치하는 비율을 이용한다.
키와 히르수타
키와 히르수타는 긴 털 같은 강모가 다리와 집게에 나 있는 심해 갑각류다. 예티게라는 별명으로 알려졌으며, 태평양남극해령의 열수 분출공 주변 탐사에서 발견되었다.
등각류
등각류는 바다와 담수, 육지의 다양한 환경에 사는 갑각류 무리다. 육지의 쥐며느리와 공벌레뿐 아니라 심해의 큰 바티노무스도 포함하며, 겉모습과 생활 방식은 종에 따라 크게 다르다.
이디아칸투스 안트로스토무스
이디아칸투스 안트로스토무스는 암수가 크기와 섭식 구조에서 크게 다른 심해어다. 암컷은 긴 턱수염과 날카로운 이빨로 먹이를 잡지만 작은 수컷에는 같은 구조가 발달하지 않는다.
귀신고기
귀신고기는 큰 입과 길게 드러난 이빨이 특징인 심해어다. 학명은 Anoplogaster cornuta이며 열대와 온대 바다에 널리 분포하고 물고기와 갑각류를 먹는다.
딸기오징어
딸기오징어는 큰 왼쪽 눈과 작은 오른쪽 눈을 지닌 동태평양의 두족류다. 위에서 내려오는 희미한 빛과 아래쪽의 어둠을 서로 다른 눈으로 살피며, 붉은 몸과 발광 기관도 위장에 관여한다.
거대유령해파리
거대유령해파리는 큰 우산 아래로 네 개의 길고 넓은 구완을 늘어뜨리는 심해 해파리다. 학명은 Stygiomedusa gigantea이며, 몸 주변에 물고기가 머무는 모습도 관찰되었다.
바다돼지
바다돼지는 스코토플라네스속에 속하는 심해 해삼류를 부르는 이름이다. 길쭉한 관족으로 몸을 진흙 바닥 위에 띄우듯 지탱하고, 바닥에 내려온 유기물 조각을 먹으며 살아간다.
하프해면
하프해면은 하프의 줄처럼 늘어선 가지를 지닌 육식성 심해 해면동물이다. 가지의 작은 갈고리 구조로 갑각류 같은 먹이를 붙잡으며, 물속 입자를 걸러 먹는 많은 해면과는 다른 섭식 방식을 보인다.
람폭테이스 크루엔티벤테르
람폭테이스 크루엔티벤테르는 붉은 위장과 반짝이는 빗판열이 특징인 심해 유즐동물이다. 조명을 받으면 화려해 보이지만 자연의 어두운 수층에서는 붉은색이 몸과 먹이를 감추는 데 도움이 된다.
마그나핀나
마그나핀나는 큰 지느러미와 아주 길고 가는 팔 끝으로 알려진 심해 오징어의 한 속이다. 팔과 촉완을 꺾어 길게 늘어뜨린 모습이 관찰되지만, 정확한 먹이와 생활사의 여러 부분은 아직 충분히 밝혀지지 않았다.
리프티아 파키프틸라
리프티아 파키프틸라는 동태평양의 해저 열수 분출공 주변에서 관을 만들고 사는 대형 벌레다. 붉은 깃털 같은 아가미를 내밀며, 황을 산화하는 공생 세균으로부터 영양을 공급받는다.
오세닥스
오세닥스는 해저에 가라앉은 동물의 뼈를 이용해 살아가는 환형동물의 한 속이다. 뿌리처럼 갈라진 몸의 일부가 뼈 안으로 들어가며, 입과 소화관 없이 뼈 속 유기물을 얻는 독특한 생활을 한다.
고래 낙하
고래 낙하는 죽은 고래가 해저에 가라앉아 주변 생물에게 대규모의 유기물과 서식 공간을 제공하는 현상이다. 사체의 살과 뼈가 분해되는 동안 이용하는 생물이 달라져 여러 단계의 군집 변화가 나타난다.
냉수 용출대
냉수 용출대는 메탄이나 황화수소 같은 성분을 포함한 유체가 해저에서 스며 나오는 곳이다. 냉수라는 이름은 주변 바닷물보다 반드시 차갑다는 뜻이 아니라 고온의 열수 분출과 대비되는 표현이다.