의료실비보험비교사이트no1

질문 의료실비보험비교사이트no1

 

 

의료실비보험은 고르기가 쉽습니다 보험사별 의료실비보험비교사이트의
보장한도, 범위는 동일합니다 다만 내가 원하는 보장이 크게, 좋게 넣을 수
있는 저렴하고 지급력 좋은 보험상품 선택하심 됩니다

타사 (생명사나, 손해보험사에 )에 암등을 충분하게 보장받도록 가입하셨다면
1. 기본 의료실비보험을 권해 드립니다.
2. 보험가입이 처음 이시라 보험이 아무 것도 없다면 를 통합보험으로 권해드립니다.

각종내시경등을 비롯해 고가의 검사비가 들어가는 진료역시 의료실비보험비교사이트으로
보장이 가능하기 때문에, 아래와 같은 점들을 반드시 점검해보고 가입을 해야 합니다.

가입가능 여부를 확인하자. 가입가능하다면 하루라도 빨리 가입하는게 좋은데
의료실비보험비교사이트은 실제의 병원비를 보장하고 있기 때문에 병력이 있거나
현재치료중인 경우 가입이 제한이 될 수 있습니다. 그
그렇기 때문에 가능한지 여부를 확인하는것이 가장 중요합니다.

의료실비보험 가입요령입니다
*의무계약인 상해사망, 상해후유장해금, 질병사망금은 보험사 요구하는 최소로 선택해 보험료 낮춘다
*진단비, 수술비, 입원비등 보장범위 넓고 한도크며 보험료 인상없는 비갱신형 상품으로 선택,
*보상청구 쉽고 지급력과 인지도 좋은 대형 의료실비보험비교사이트사 선택,
*의료실비보험은 가입후 즉시 보장 받을 수 있는 상품으로 바로 가입하는게 좋다

진단비, 수술비, 입원비, 치료비 등등의 전반적인 병원비를 보장받으실 수 있어요.
지출한 병원비를 나중에 보험회사에 청구하여 80~90%를 다시 돌려받으시는 거에요.

혜택이 점점 줄어들 수 있으니 의료실비보험비교사이트 가입을 생각하고 계신다면
서두르시는게 좋아요.약관을 꼼꼼히 살펴보셔야 하는데 일반적으로 질병나
제외한 미용을 목적으로 하는 성 임신 출산 탈모 정신질환 간병비 진단서 발급비용 등은
의료실비보험비교사이트 보상내용에서 혜택을 받을 없으니 잘 살펴봐야합니다.

그 외에도 일상생활에서 발생할도 있는 의료실비보험비교사이트
의료비는 보상되지않으니 미리미리 숙지해두시는게 매우 중요합니다.
그래서 맞춤 의료실비보험 설계가 중요합니다.

 

 

 

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Cloud OnAir: Introducing AI Hub, the one-stop catalog for everything AI

[음악 재생] TIEP PIEPER : 클라우드 OnAir에 오신 것을 환영합니다 Google Cloud에서 웹 세미나를 생방송하십시오

매주 화요일마다 웨비나를 개최합니다 내 이름은 Till Pieper입니다 그리고 오늘 저는 AI 허브에 대해 이야기 할 것입니다 플랫폼에서 언제든지 질문 할 수 있습니다 Google 직원이 대기 상태가되면 답변을 얻을 수 있습니다

시작하자 AI Hub는 불과 며칠 전에 발표되었습니다 모든 AI에 대한 원 스톱 카탈로그입니다 그리고 내가 말했듯이 내 이름은 틸 피퍼 (Till Pieper) 다 Cloud AI 플랫폼의 제품 관리자입니다

클라우드 AI 내 Google 팀 그리고 저는 AI 허브 전용 제품 관리자입니다 의제를 살펴보고 간단한 소개로 시작하겠습니다 제품에 넣으십시오 Cloud AI 및 플랫폼 전략에 대해 간략하게 설명하겠습니다 그런 다음 Kubeflow Pipelines, AI Hub로 이동합니다

우리가 최근에 발표 한 두 가지 신제품 그리고 우리는 AI 허브에 깊이 잠수합니다 당신을위한 로드맵과 단서로 끝내십시오 이 제품과 관련하여 어떻게 참여할 수 있는지 따라서 클라우드 AI에서 추구하는 더 큰 사명 AI를 간단하고, 빠르고, 유용하게 만들고 싶다는 것입니다

특히, 우리는 이것을 추구하고 있습니다 Google의 Cloud AI에서 세 가지 영역에서 한편으로, 우리는 빌딩 블록을 가지고 있습니다 (transcription)과 같은 기계 학습 API (machine learning API) 번역을 위해 객체 감지를 위해 준비된 API 상자에서 사용할 수있는 Google 데이터를 사용하여 교육을 받았습니다 그리고 그것들을 API로 사용할 수 있습니다 또한 AutoML, 이는 자신의 데이터를 활용하고 훈련 할 수 있습니다

그런 다음 솔루션, 엔드 투 엔드 솔루션 특정 업종의 경우 특정 업종의 경우 마지막으로 중요한 것은 어디에서 나는 플랫폼에서 어디서 우리가 [? 사용할 수 있습니까?] 맞춤식 기계 학습, 솔루션 둘러싼 구축, 우리의 인프라 및 하이브리드 환경에서, 잠시 후에 배우게 될 것입니다 비슷한 견해 – 같은 주제에 대한 다른 견해, 그래서 우리는 전략의 스택 계층입니다 BigQuery 및 GCP와 같은 데이터 분석으로 시작합니다 우리는 그 위에 AI 플랫폼을 가지고 있습니다 이는 사용자 정의 ML, 전적으로 사용자 정의 ML을 수행 할 수있게합니다

우리는 빌딩 블록, 빌딩 그래서 당신은 위대한 것들에 피기 백 할 수 있습니다 Google에서 Google이 제작 한 또한 엔드 투 엔드 솔루션을 보유하고 있습니다 이는 G Suite의 최종 사용자와 결합됩니다 GCP에는 다양한 개발자가 있습니다 Firebase, Android에서

우리는 세계 최고의 데이터 과학 커뮤니티 인 Kaggle을 보유하고 있습니다 그리고 우리는 전 세계에 걸쳐 GCP를 둘러싼 그들의 기업 이제 Cloud AI 플랫폼에 대해 자세히 살펴보고, 우리는 대규모 기계 학습을 가능하게합니다 그리고 우리는 당신을 더 쉽게 만들려고 노력하고 있습니다 우리가하는 방식은 다양한 프레임 워크를 지원하는 것입니다

그냥 TensorFlow뿐만 아니라 Scikit Learn, XGBoost 등 우리는 당신이 쉽게 자원을 관리 할 수있게 해줍니다 CPU, GPU, AI에서 AI를 통해 그게 뭔가 있기 때문에 규모의 TPUs 방법 우리는 대개 잘합니다 우리는 Kubeflow 덕분에 유연한 배치가 가능합니다 AI를 전제로 배포 할 수있는 곳 뿐만 아니라 하이브리드 환경에서, GCP에 전적으로 의존합니다

이제는 두 가지 새로운 점이 있습니다 또한 Kubeflow 덕분에 재사용 가능한 파이프 라인입니다 AI Hub에 대해 더 자세히 설명하겠습니다 오늘 당신이 탐험하고 사용할 수있게 해줍니다 기존 모델을 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다

그래서이 두 가지 문제를 해결하기 위해 제품은 우리가 업계에서 알고있는 것입니다 인공 지능 전문 지식이 부족합니다 따라서 최첨단 데이터를 잘 아는 재능이 너무 적습니다 AI의 과학 그리고 이것은 많은 기업들이 규모를 조정하지 못하게합니다

그들의 AI 구현 둘째, 고도로 숙련 된 사람들이 필요하다는 것뿐만 아니라, 그러나 당신은 또한 상당한 노력을 다시해야합니다 그리고 다시 프로덕션 환경에서 AI를 배포하려는 경우, 당신은 종종 같은 성가신 단계를 거쳐야합니다 인프라 구축에있어서, 유지 관리가 가능하고 매번 유사한 유스 케이스에 유사한 유스 케이스를 배치하더라도 AI는 마찬가지입니다

세 번째 요점은 우리가 많은 기업들이 투쟁하고 있다는 것을 알아 냈습니다 기존 구성 요소 발견 및 재사용 조직의 다른 사람들이 구축 한 것입니다 다시 말하지만, 이것은 많은 경우에 노력의 응용 사람들은 같은 일을 계속해서 반복해서 시작합니다 그리고 마지막으로 중요한 것은 많은 고객들 완전히 클라우드가 활성화되지 않았습니다

그리고 그들은 계속해서 사내 설치에 의존 할 것입니다 꽤 오랫동안 따라서 AI 인프라를 지원해야 할 필요성이 있음을 알 수 있습니다 클라우드뿐만 아니라 하이브리드 또는 전제에서도 실행됩니다 이제 허브에 대해 말하면 허브 모든 AI를위한 장소, Google이 실험에서부터 생산까지 모든 단계에서 사용할 수 있습니다

그리고 이것은 오늘날 우리가 – 아마도 2 천만 명이 넘는 개발자가 있지만 불과 수십 만 명 수천 가지의 데이터 과학 및 심층 연구 연구원 및 전문가를 배우기 AI가 중요한 도구라고 생각한다면 미래에 대기업을 운영하려면, 우리는 이러한 리소스를 확장해야합니다 우리는 이러한 자원을보다 강력하게 만들어야합니다 그리고 그것이 우리의 사명입니다 그렇다면 이처럼 부족한 자원을 어떻게 만들 수 있습니까? 10 배 더 충격적입니까? 데이터 과학자뿐만 아니라 ML 엔지니어, 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 최종 사용자 그것들은 인공 지능을 사용합니다

그리고 우리는 세 가지 솔루션을 개발했습니다 이 문제는 앞서 논의한 문제를 해결합니다 우리는 Kubeflow로 시작하고 있습니다 간단히 말해 파이프 라인도 마찬가지입니다 그리고 나서 우리는 잠시 허브에 깊이 파고들 것입니다

Kubeflow는 주목할만한대로 꽤 오래 전에 발표되었습니다 AI 기반을 실행할 수있게 해주는 프레임 워크입니다 Kubernetes 인프라 따라서 최상위 프레임 워크를 사용하여 ML 작업 부하를 실행할 수 있습니다 pytorch, caffe, TensorFlow, 분명히, xgboost처럼, Kubernetes 기반 인프라 그것은 GKE의 클라우드에있을 수 있습니다

또한 사내 구축 환경에있을 수도 있습니다 그리고 Kubernetes는 다음을 처리합니다 인프라 작업을 많이해야합니다 의존성과 자원을 관리하며, 등등 그리고 추상화 레이어를 추가하기 때문에 Kubernetes를 통해, 당신은 그것을 배포 할 수 있습니다, 내가 말했듯이, 클라우드 및 온 – 프레미스에서 고객이있는 곳 어디에서나 고객을 만나고 있습니다

둘째, 이제 이것이 새로운 발표입니다 AI Hub와 함께했던 것입니다 추가 기능인 Kubeflow Pipelines입니다 이제는 포괄적 인 작업대와 함께 제공되는 Kubeflow 구성, 배포 및 관리 할 수있는 아무리 복잡해도 엔드 – 투 – 엔드 ML 워크 플로우를 구현할 수 있습니다 따라서 우리는 ML 워크 플로우를 패키지 할 수있게 만드는 것입니다

그래서 당신은 그들을 결합 할 수 있습니다, 여러 단계 하나의 파이프 라인에이 파이프 라인을 하나의 패키지에 담아서, Kubeflow 클러스터에서 쉽게 배포 할 수 있습니다 또한, 신속한 실험을 가능하게합니다 능력, 그리고 위대한 것들 바이어스 검출과 같이 TFX와 함께 제공됩니다 물론 오픈 소스이기도하고 하이브리드를 지원합니다 클라우드 배포뿐 아니라 뒤에 오는 세션에서 그것에 대해 더 많이 알게 될 것입니다

바로 그 후, 그래서 나는 그것을 간략하게 이야기 할 것이다 Kubeflow 파이프 라인에 대한 또 하나의 요점은, ML 전문가가 매우 유사한, ML 전문가가 추천 시스템을 구축해야한다고 가정 해 보겠습니다 세 가지 시나리오 그리고 각 단계마다 90 %의 노력을 반복해야했습니다

그리고 Kubeflow 파이프 라인 덕분에, 당신은 오직 하나, 일반 추천 파이프 라인을 구축, 소매업자를 위해 가정 해 봅시다 그런 다음 다양한 제품 범주에 대해 매개 변수를 조정하고 배포 할 수 있습니다 훨씬 더 빨리, 감사합니다 Kubeflow Pipelines가 가능하게하는이 패키지 식 접근 방식 내가 말했듯이,이 세션 직후에는 깊은 잠수가있을 것입니다

그래서 파이프 라인에 관심이 있다면, ML 패키지 방법에 대해 더 배우기 워크 플로우를 포괄적 인 방법으로 이 세션이 끝나면 바로 세션에 대해 계속 조정하십시오 이제 AI 허브로 이동합니다 나는 이것이 Google의 원 스톱 인공 지능 카탈로그라고 언급했다 우리는 당신에게 포털을 제공하고자합니다 포괄적 인 플러그 앤 플레이 파이프 라인을 찾는 방법 우리가 만든 기타 콘텐츠 우리의 파트너 및 다른 누구와 마찬가지로

우리는 엔터프라이즈 급 공유를 지원합니다 따라서 아이디어는 데이터 과학자와 엔지니어가 조직 내에서 AI 자산을 공유 할 수 있습니다 우리는 이것이 투쟁이라는 것을 알고 있기 때문에 그렇게합니다 직원이 [INAUDIBLE]입니다 사람들은 AI에서 전에 다른 사람들이 한 일을 모릅니다

다시 말하지만, 엄청난 복잡성이 있습니다 AI 구현 그리고 이것은 우리가 다루고있는 것입니다 개인적으로 콘텐츠를 공유 할 수있게함으로써 귀하의 조직 내에서 마지막으로 빠른 배포가 가능합니다

주로 Kubeflow 파이프 라인을 통해 GCP 및 하이브리드에 대해, 그래서 당신이 원하는 파이프 라인이있을 때마다 허브에서 시험 사용해 보려면 배포 할 수 있습니다 GKE 또는 다른 Kubeflow 클러스터에서 매우 포괄적이고 빠른 방법으로, 그것을 테스트하고 몇 가지 매개 변수를 변경하십시오 그리고 나니 반가워요 그래서 저는 허브 (Hub)에서 말했던 것처럼 두 가지 영역이 있습니다 공개 및 비공개

공개 측은 Google에 의해 시딩됩니다 예를 들어, 우리는 AutoML을 가지고 있습니다 ML API, TPUs, Kaggle 콘텐츠, Cloud AI 플랫폼 솔루션 Google Research의 콘텐츠 ([INAUDIBLE] 콘텐츠)가 있습니다 허브에, 물론 DeepMind

또한 파트너는 허브에서 공유되는 콘텐츠를 파트너에게 제공 할 수 있습니다 또한이 비공개 도메인이 있습니다 우리가 AI를 공유하도록 지원하는 곳 조직과의 결과 및 다시 내부적으로 쉽게 전개 할 수 있도록함으로써 재사용 할 수 있습니다 데모 단계로 넘어 가기 직전 슬라이드가 몇 개 추가되었습니다 이 프리젠 테이션의 따라서 허브 및 Kubeflow 파이프 라인과 함께, 우리는 전체 AI 워크 플로를 지원합니다

따라서 우리는 AI 내의 트레이닝 피스뿐만 아니라, 지난 몇 년 동안 초점이었던, 하지만 지금은 실제로 전체 흐름을 데이터 수집에서 줄였습니다 데이터 분석 변환, 교육, 검증 또한, 우리는 모든 종류의 역할을 지원합니다 내가 전에 말했듯이 우리는 다른 개발 경로를 지원하고 있습니다

맞춤 ML만이 아니라 ML API 및 AutoML을 재사용 할 수 있습니다 네가 필요하다면 훌륭한 물건을 피기 백으로 [미숙 한] 수 있습니다 우리가 지은 것 우리는 어떤 종류의 프레임 워크, 구체적으로 TensorFlow, XGBoost, SKLearn, PyTorch 및 Keras가 있습니다 또한 다양한 범위를 지원합니다

의 콘텐츠를 Kubeflow 파이프 라인뿐만 아니라 허브 Colab, Kaggle Kernels, 등등 TF 모듈에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다 AI API와 같은 서비스, 심층적 인 학습용 VM 이미지, 가상 시스템을 매우 GCP 및 데이터 세트 및 기타 여러 유형에서 쉽게 사용할 수 있습니다 비즈니스에서 AI를 실행하는 데 필요한 모든 것 우리는 AI Hub와 Kubeflow 파이프 라인을 함께 믿습니다

실제로 조직에서 플라이휠을 촉발 할 것입니다 업계 전체적으로 훌륭한 콘텐츠 검색 및 발견 그것이 우리와 파트너에 의해 만들어졌습니다 그런 다음 GCP에 쉽게 배포 할 수 있습니다 또는 온 프레미스 (on-premise)를 매우 유연하게 처리 할 수 ​​있습니다 사용 사례별로 사용자 정의 할 수 있습니다

당신은 그들을 꼬집어 수 있습니다 물론 사용자 지정 파이프 라인을 만들 수도 있습니다 GCP 또는 다른 곳에서 프로덕션 환경에서 실행합니다 허브에 게시합니다 그런 다음 동료가 작업에 피기 백 할 수 있습니다

거기에서 계속됩니다 그리고 우리는 이것이 바로 정말로 네트워크와 같이 연료를 공급하기 위해 필요한 효과, 기업에서 AI의 채택 생각해 보면, 어느 정도의 비교 우리는 허브와 클라우드 AI와 함께 노력하고 있습니다 전체적으로 Play 스토어 또는 Android 생태계에 비해 우리가 제공하는 하드웨어로 시작할 때, 모바일 서비스가 위에 구축되면 안드로이드 운영 시스템 및 SDK를 비롯하여 Play 스토어를 제공합니다 이제 GCP 인프라를 구축했습니다

개발자 지원을 기반으로 GCP 서비스를 구축했습니다 GCP에 이제 ML 파이프 라인과 Kubeflow가 있습니다 ML 워크 플로 패키지 만 가능합니다 APK 또는 Android와 마찬가지로 앱에서도 동일한 기능을 사용할 수 있습니다

Android 휴대 전화 용 이제 AI 허브도 있습니다 새로운 장소, 또는 환경과 같은 곳입니다 다른 사람들이 만든 것은 무엇이든 찾으십시오 그리고 이것을 다시 세트로 사용하여 AI를 구축 할 수 있습니다

그래서 데모로 넘어가겠습니다 지금 당신이 바라는 것은 AI 허브입니다 그리고 당신이 여기에서 왼쪽에서 알아 차릴 것 인 첫번째 물건, 우리가 바로 지원하는 다양한 자산 유형이 있습니다 출발점에서 예를 들어 Kubeflow 파이프 라인이 있습니다

내가 여기서 더 깊이 파고 들자 그래서 우리는 일련의 샘플 파이프 라인을 가지고 있습니다 처음부터 바로 사용할 수 있습니다 그것을 스스로 시험해보십시오 예를 들어 여기 TFMA Taxi Cab 분류가 있습니다

관로 이것은 예이며 종단 간 예이며, 우리가 다른 TFX를 시도 할 수있게 해주는 엔드 – 투 – 엔드 파이프 라인 구성 요소를 포괄적 인 엔드 – 투 – 엔드 워크 플로우로 통합합니다 특히 TF 모델 분석을 수행 할 수 있습니다 TFX 기능을 기반으로합니다 택시 여행 데이터를 기반으로합니다

시카고시와 함께 설정합니다 포괄적 인 문서가 함께 제공됩니다 매우 쉬운 방법으로 시작할 수 있습니다 문제 해결 및 출력에 대해서도 이야기합니다 등등

그리고 지금 당신이 그것을 시험해보기로 결정했다면, 당신은 단지 클릭하고 다운로드 할 수 있습니다 그리고 여기 왼쪽 하단에서 볼 수 있습니다 TAR 파일을 다운로드하면 꽤 많은 설명이 포함되어 있습니다 실행을 가능하게하는 파이프 라인 이 파이프 라인은 Kubeflow에 있습니다 다시 한 번 조금 더 이야기하겠습니다

특히 다음 세션에서 하지만 이것이 전체 경험입니다 매우 초기 단계에 그리고 우리는 더 쉽게 만들기 위해 노력하고 있습니다 GKE에서이 파이프 라인을 바로 배포하는 것이 더 쉽습니다

그것보다 지금 그리고 다른 파이프 라인을 찾을 수도 있습니다 예를 들어, 여기서는 파이프 라인 PyTorch, 그 모델, 커스텀을 어떻게 훈련시킬 수 있는지 보여줍니다 모델을 선택합니다 이전과 비교하여 매우 간단한 파이프 라인입니다

이것은 엔드 투 엔드 파이프 라인이 아니지만 교육에 더 중점을 둡니다 그리고 분명히 우리는 Scikit Learn 또는 Spark에 대해서도 똑같이합니다 앞으로 다른 프레임 워크가 추가 될 것입니다 미리 만들어진이 구성 요소를 찾을 수 있습니다 재사용 할 필요없이 모든 것을 처음부터 다시 할 수 있습니다

간단히 돌아가서 다른 자산 유형을 보여 드리겠습니다 우리가 허브에 가지고있는 예를 들어, 우리는 노트북, 나는 이전에 언급했다 그래서 우리는 다양한 교육 컨텐츠를 보유하고 있습니다 연구 결과뿐 아니라 많은 경우에, 이것들은 – 예를 들어, TensorFlow 자습서가 있습니다 노트북에 관한 모든 것을 들여다 볼 수 있습니다

그리고 당신이 그것을 시험해보고 싶어하는 것처럼 느낀다면, 너는이 링크로 바로 여기에 뛰어 들다 Colab 노트북으로 이동하십시오 그리고이 튜토리얼을 끝내면됩니다 매우 쉽게 시작할 수 있습니다 다시 한번 우리는 다양한 노트북을 가지고 있습니다

우리 동료들 덕분에 처음부터 Seedbank, Google Research 팀 클라우드 AI 서비스도 있습니다 자연 언어, 비전, AutoML, 우리가 배포 한 다른 ML API는 그냥 – 사용자 정의 ML을 사용하여 빌드 할 필요가 없습니다 파이프 라인 또는 부분적으로 사용자 정의 ML 또한 Hub에있는 API를 활용할 수 있습니다

그리고 당신은 당신이 알고있는 것처럼 그들을 밖으로 시도하고 그들을 실행할 수 있습니다 그리고 마지막으로 중요한 것은, 내가 더 깊이 파고 싶은 것, 우리는 전체 TensorFlow 허브 저장소도 가지고 있습니다 따라서이 경우 TensorFlow 모듈 Google에서 미리 작성한 벡터이며 다른 연구 기관 그리고 우리는 그 (것)들을 너에게 이용할 수있게한다 전송 학습에 사용할 수 있도록 훈련에 훨씬 더 빨리 경험할 수있다

벡터에 기반한 자신의 모델 우리가 제공하는 것 그리고 나는 그들 중 한 명을 더 깊이 파고들 수 있습니다 내가 다시 여기로 가자 어떻게 검색 할 수 있는지 보여주는 한 가지 예를 보여 드릴 수 있습니다 BigGAN에 대해 들어 본 적이 있다고 가정 해 보겠습니다

몇 주 전에 큰 문제였던 이미지 생성기 놀라운 결과를 만들어냅니다 이 경우, 이것은 – 당신은 여기서 벡터와 노트북을 찾을 수 있습니다 그리고 이전에 노트북을 열었습니다 그리고이 BigGAN 데모를 위해이 노트북에 뛰어들 수 있습니다 그리고 당신은 그것을 시험해 볼 수 있습니다

이 경우, 매우 사실적인 이미지를 생성합니다 감사합니다 GAN이 당신에게 제공하는 훌륭한 것들 그리고 다시, 그것은 매우 대화식입니다 쉽게 테스트 할 수 있고 쉽게 놀 수 있습니다

그리고 만약 당신이 스스로 뭔가를 만들고 싶다면, 당신은이 벡터들을 사용하고 개발을 계속할 수 있습니다 우리가 제공 한 것을 다시 사용함으로써 그래서 이전에 언급했듯이 허브의 개인 차원 이제 지금 당신이 바라보고있는 것은 공공 장소입니다 이것이 우리가 가지고있는 내용입니다 제공되며 향후 파트너에게도 제공됩니다 바로 여기에서 비공개 콘텐츠로 전환 할 수 있습니다

필자의 경우 Google은 Google 직원입니다 그래서 우리는 여기서 만든 테스트 장비를 볼 수 있습니다 파이프 라인을 구축 한 것처럼 느껴진다면 동료들과 공유 할 가치가 있습니다 게시를 클릭하기 만하면됩니다 예를 들어 소매 사례로 일하고 있습니다

자, 추천자를 만들었다 고 가정 해 봅시다 소매 업계 용 시스템 분명히 레이블을 제공 할 수 있습니다 어떤 상황을 무엇에 집어 넣는 것은 매우 쉬운 방법입니다 당신은 곧 출판하려고합니다

TAR 파일을 신속하게 게시합니다 그런 다음 우리가 제공하는 문서를 추가했습니다 매우 쉽게 구현할 수있는 포괄적 인 템플릿 잠재 고객이 원하는 정보를 입력하십시오 의도 된 사용으로 시작합니다 따라서이 파이프 라인을 사용하는 방법을 설명해야합니다

입력 데이터, 런타임 매개 변수, 출력 매개 변수 명심해야 할 몇 가지 사항은 사용자가 이 파이프 라인, 성능 메트릭, 추가하고 싶은 항목, 논문 링크, 게시자, 귀하의 웹 사이트 게시, 심지어 모델이 있다면 지원할 수도 있습니다 그리고 다시, 우리는 당신이 아주 좋은 방법으로 그렇게하도록 도와줍니다 그리고 나서 이것이 최종 제출물이 어떻게 보일 것인가입니다 그리고 만약 당신이 그것을 발표한다면, 그것은 나타날 것입니다

1 초 안에 사적인 영역에서 그리고 바로 거기에 그리고 잠시 후, 여기 허브에 나타날 것입니다 이것이 여러분이 파이프 라인을 공유하는 방식입니다 지금은 파이프 라인 만 공유 할 수 있습니다 Google은 다른 유형의 콘텐츠를 공유하기 위해 노력하고 있습니다

곧 당신은 정말로 무엇이든 공유 할 수 있습니다 동료와 AI 작업의 일부로 필요합니다 동료 팀 슬라이드로 돌아가서, 당신을 보여 주기만하면됩니다 로드맵, 우리가 겪어 온 것 지난 주와 몇 달 동안 그래서 TF Hub에 대해 이야기했습니다

지난 주 동안 우리가 재건 한 것입니다 TF Hub는 TensorFlow 컬렉션입니다 Google 연구 팀이 만든 모듈, 지금 TFHubdev에서 액세스 할 수 있습니다 이를 사용하여 이러한 기능을 사용할 수 있습니다

및 귀하의 목적에 대 한 벡터 및 모든 찾기 그 위대한 노트북 그런 다음 고객과 몇 가지 사용자 연구를 수행했습니다 이제 Private Alpha에서 AI 허브를 출시했습니다 그리고 나는 그것에 대해 잠시 후에 더 이야기 할 것이다 2 주 전

이제 더 많은 기능을 추가하는 작업을하고 있습니다 자산을 공개하고 올해 말에 공개 할 예정입니다 어떻게 참여할 수 있는지에 관해서는, 우리는이 두 가지 큰 제품 중 두 가지를 가지고 있습니다 우리가 최근에 발표 한 우리는 01 버전의 Kubeflow 파이프 라인을 보유하고 있습니다

현재 사용 가능합니다 따라서이 주소 바로 다음에있는 GitHub 저장소를 복제 할 수 있습니다 이제는 파이프 라인을 구축하기 만하면됩니다 그렇게 할 것을 권장합니다 특히 이 주제에 관심이 있습니다

내가 말했듯이, 세션에 귀를 기울이십시오 그 직후에 이어집니다 원하는 경우 GKE를 사용하여 Workbench를 실행할 수 있습니다 그러나 당신 스스로 할 수도 있습니다 사내 구축 형 설치에서 실행합니다

또한 커뮤니티 사용자 그룹을 활용할 수 있습니다 도움을 청합니다 도움이 필요하면 활발한 커뮤니티가 있습니다 Kubeflow 주변에서 도움을받을 수 있습니다 그리고 허브에 관해서는, 내가 말했듯이, 그것은 사적인 제안에 있습니다 지금

이제 뉴스 레터에 가입 할 수 있습니다 cloudgooglecom/ai-hub 그리고 Google이 판매 담당자에게 연락 할 수 있습니다

알파에 조기에 접근해야하는 경우 그리고 너와 함께 투명하게, 그래서 우리가 찾고있는 것 열정적이고 잘하면 숙련 된 사람들입니다 Kubeflow의 개인 공유 기능 때문입니다 세트가 바로 지금 만들어져 있습니다

따라서 Kubeflow를 채택했다면 첫 번째 파이프 라인을 건설했습니다 Al Hub 알파에 곧 액세스 할 수있는 훌륭한 후보자입니다 그리고 비록 당신이 지금 목록으로 만들어지기 위하여 기다리지 않더라도, 우리는 파이프 라인 건설을 다시 시작하도록 권장합니다 지금 제가 말했던 것처럼 당신은 저장소에 갈 수 있습니다, 첫 번째 사례를 만들기 시작하십시오

우리가 만든 몇 가지 미리 만들어진 예제를 사용하십시오 그것이 어떻게 작동하는지 배우고, 우리에게 피드백을주십시오 또한 TF 허브를 사용하여 AI Hub와 TF Hub 같은 저장소가 어떻게 작동하는지, 어떻게 그걸 만들어 낼 수 있니? 내부적으로 AI 작업을 확장 할 수 있습니다 그리고 라이브 Q와 A를 위해 계속 조정할 것입니다 1 분 안에 돌아올 수 있습니다

좋아, 이제 몇 가지 질문으로 돌아가 보자 청중으로부터, AI 허브가 어떻게 관계가 있는지 다시 TensorFlow Hub에 전에 보았을 지 모릅니다 TensorFlow Hub는 최초의 화신이었습니다 원한다면, ML 콘텐츠와 같은 허브 같은 ML 유사 라이브러리 및 카탈로그 연구에 의해 지어졌습니다 그리고 대단한 것은 이미 당신이 제 생각에는 200 개가 넘는 모듈을 저장하고 있습니다

콜 랩 (Colab) 노트북, 다양한 유즈 케이스를 시도하고 사용할 수 있습니다 그리고 우리는 이제 그 이상으로 가고 싶다고 느꼈습니다 TF 모듈은 TensorFlow 전문가에게 매우 유용합니다 우리가 제공 한 것에 기초한 학습을 ​​전달하고자하는 사람들 그러나 더 많은 유스 케이스와 더 많은 시나리오가 있다는 것도 알고 있습니다

우리가 지원하고자하는 더 많은 기술을 제공합니다 그래서 우리는 AI 허브를 만들었습니다 TF 모듈을 뛰어 넘는다 우리는 TF 허브의 모든 내용을 [부적절]합니다 또한, 우리는 말했듯이, 콘텐츠를 제공합니다

Kubeflow 파이프 라인 주변 이는 AI 자산의 새로운 차원입니다 ML 워크 플로를 엔드 투 엔드로 패키지화 할 수 있으며, 모델 부분 만 다루는 것이 아니라, 중간에 훈련 조각 또한 다른 많은 자산 유형이 있습니다 데이터 세트와 마찬가지로 특히 노트북과 마찬가지로, 튜토리얼, 교육 컨텐츠, 그것은 그 이상으로 나아갑니다

즉, TF 허브는 현재 공개되어 있습니다 그래서 당신은 그것을 밖으로 시도 할 수 있습니다 내가 말했듯이, 인공 지능 허브 아직 공개되지 않습니다 가입해야합니다 그리고 점점 더 많은 고객을 기다리고 있습니다

내년에 공개적으로 출시 할 때까지 TF Hub를 확인해 보시기 바랍니다 관심이 있다면 거기에서 계속 나아가십시오 두 번째 질문 – 사용자가 콘텐츠를 게시 할 수 있습니까? 공개적으로? 따라서 우리는 시작하는 데 도움이되도록 Google에서 게시하고 제작했습니다 그러나 우리는 다른 사람들을 가능하게 할 계획입니다 다른 사람뿐만 아니라 파트너도 게시 할 수 있습니다

따라서 강력한 인공 지능을 구축하는 것처럼 느낄 때마다 자산, API 또는 특별히 파이프 라인 나는 그것을 말하거나 Kubeflow를 통해 연락을 취할 것입니다 커뮤니티에 관심이 있다면 더 많은 사람들과 우리는 Kubeflow 주변에서 활기찬 생태계를 구축하려고 노력 중입니다 파이프 라인 및 물론 허브 우리가 모든 기업 AI를 해결할 수 있다고 생각하기 때문에 세계의 문제 그리고 우리는 여러분 모두가 기반을 다지려고 노력하고 있습니다

위에 구축 할 수 있고 그 다음에 다른 많은 영역으로 이동할 수 있습니다 귀사와 귀사를 위해 흥미 진진합니다 또한 우리는 지원에 대해서도 생각하고 있습니다 나는 그 질문이 나중에오고, 허브에 관한 내용이 될 것이라고 생각한다 자유 야? 그래서 우리는 사람들을 활성화시키는 것에 대해서도 생각하고 있습니다

허브에서 본 내용으로 수익을 올릴 수 있습니다 그래서 지금은 오픈 소스 콘텐츠부터 시작할 것입니다 전적으로 오픈 소스 콘텐츠 및 무료 콘텐츠, ML API는 예외입니다 하지만 앞으로는 허브에서 제공하는 모든 것을 수익 창출 할 수 있습니다 그리고 우리는 귀하의 요구 사항에 관심이 있습니다

피드백 및 요구 사항에 대한 의견 청취 허브에 더 많은 보호 콘텐츠가있는 것과 관련하여 고객에 대한 액세스를 판매하고이를 통해 수익을 창출하십시오 그러나 가장 큰 이유는 첫 번째 성향 허브의 화재는 실제로 화재를 일으키는 것입니다 파이프 라인 주변의 허브 및 훨씬 더 사전 제작 된 건물 AI를 배포하는 데 사용할 수있는 즉시 사용 가능한 파이프 라인 지금 당장 할 수있는 것보다 훨씬 효율적입니다 Google은 데이터 세트와 같은 다른 유형의 콘텐츠도 지원합니다 따라서 우리는 다양한 유스 케이스를 조사하고 있습니다

이것이 유익 할 수있는 곳 다시 한 번 귀하의 의견을 듣고 자합니다 요구 사항 우리는 당신이 필요하다고 생각하는 것을 듣는 데 관심이 있습니다 데이터에 대한 액세스 권한 부여와 같은 영역을 살펴 보았습니다

공개 된 세트 당신은 Kaggle이 정확히 그런 것을 보았을 것입니다 넓은 범위의 데이터를 공유하는 Kaggle의 친구들 세트는, 그들에 의해, 대부분 공개 또는 전적으로 유지된다 공개 데이터 세트는 AI 구축에 활용할 수 있습니다 그들은 매우 높은 품질의 데이터를 기반으로합니다

그리고 우리는 그것을 확장하기 위해 노력하고 있습니다 그래서 계획은 허브에이 Kaggle 콘텐츠를 갖는 것입니다 또한 한 곳에서 쉽게 검색 할 수 있으며, 독립형 데이터 세트뿐만 아니라 실제로 데이터 세트, 파이프 라인, 모델, embeddings, 벡터 등등 또한 더 많은 개인적인 공유를 지원할 생각입니다 시나리오가 데이터 세트를 따라 움직이는 것처럼, 우리는 프라이버시에 대한 우려가있을 수 있음을 알고 있기 때문입니다

데이터 세트를 공유하지 않을 수도 있습니다 또는 특정 당사자 만 제외하고 모든 사람과 특정 자산 그래서 우리는 또한 더 개인적인 공유를 만들기 위해 노력하고 있습니다 자산 만 공유 할 수있는 환경 허브를 통해 선택된 당사자들, 데이터 세트 및 기타 콘텐츠 그래서 우리는 허브에있는 무료 콘텐츠에 대해 이야기했습니다

이것은 다시 출발점입니다 질문에 대답함으로써 다시 한번 강조하겠습니다 누가 허브에 조기에 액세스 할 수 있는지 선택하는 방법은 무엇입니까? 그것은 지금 비공개입니다 따라서 대중에게 공개되지 않습니다 따라서 먼저 파이프 라인을 시험해보십시오

우리가 가진 것들로 놀아 라 Kubeflow 저장소에 제공됩니다 따라서 파이프 라인이 어떻게 도움이되는지 탐색하십시오 특정 사용 사례에서 일단 당신이 그렇게하면, 우리는 그 필요성을 믿습니다

조직 내에서이를 공유한다 심지어 공개적으로 나온다 우리가 원하기 때문에 우리와 함께 할 수있는 순간입니다 일단 공개적으로 출시하면 우리는 우리가 만든 풍부한 콘텐츠를 가지고 있습니다 Kubeflow 파이프 라인 사용자를 비롯한 많은 사람들이 흥미를 느꼈습니다

따라서 특정 용도로 파이프 라인을 구축하고자 할 때 사례, 특정 기술, 새로운 프레임 워크를 지원하려는 경우 새로운 유스 케이스를 지원하거나 하나만 커버하는 구성 요소 일 수 있습니다 포괄적 인 워크 플로우의 단계, 또는 ML 종단 간 파이프 라인을 구축하고자합니다 특정 사용 사례의 경우 소매점 추천인 또는 자산 운전에 대한 이야기 자동차 등을 탐험 해보세요 이러한 모든 차원의 파이프 라인 그리고 이것은 또한 마지막 질문으로 연결됩니다

우리가 여기 있습니다 둘 이상을 통합하여 사용할 수 있습니까? ML 자산의 그리고 대답은 '예'입니다 이를위한 올바른 프레임 워크는 Kubeflow Pipelines입니다 파이프 라인 덕분에, 여러분도 알다시피, 결합 할 수 있습니다 스크린 샷에서 간단히 살펴보면 더 많은 것을 볼 수 있습니다

바로 뒤에있는 세션에서 – 포괄적 인 파이프 라인의 다양한 단계 각 단계는 매우 간단합니다 컨테이너가 컨테이너 화됩니다 또한 사용자 지정 파이프 라인에서 여러 단계를 조합 할 수 있습니다 특정 유스 케이스에 따라 다르다

원하는 경우 전적으로 가능합니다 특정 TF 모듈을 사용하여 재교육, 또는 벡터를 기반으로 자신의 모델을 훈련 시키십시오 우리가 제공 한 그러나 이것은 단지 파이프 라인의 한 단계 일 수 있습니다 그런 다음 다른 단계를 밟았습니다 예를 들어, 쿼리 또는 일부 다른 클라우드의 소스 데이터 사용 솔루션을 제공합니다

그리고 사전 제작 된 TFX를 사용하여 다른 작업을 수행 할 수도 있습니다 최종적으로 모델 분석을위한 구성 요소 등이 포함됩니다 그래서 우리는 실제로 스티치하고 플러그 앤 플레이 할 수 있습니다 레고처럼 유행 ML에서 그리고 그것은 파이프 라인 뒤에있는 전체 아이디어입니다

허브를 통해 공유 할 수도 있습니다 그래서 우리는 그것을 매우 쉽게 만들려고 노력하고 있습니다 이것을 매우 구체화 한 예제를 매우 쉽게 작성하십시오 우리는 인공 지능의 미래가 대규모 사용자 정의에 관한 것이라고 믿기 때문에 사전 빌드 된 구성 요소 재사용 및 어셈블 고유 한 사용 사례에 대해 고유 한 방식으로 그리고 나는 그것이 지금 당연하다고 생각합니다 다음 세션을 위해 계속 지켜봐주십시오

내가 말했듯이, AI 파이프 라인을 도입하고 쉽고 빠르게 엔드 – 투 – 엔드 기계 학습을 조정하는 워크 벤치 파이프 라인 그리고 고마워 [음악 재생]

Keeping Iowa roads safe with AI

[음악 재생] 제프 웰릭 : 많은 사람들이 말한다 아이오와 날씨가 마음에 들지 않으면 10 분 정도 기다리십시오

그것은 바뀔 것이다 MATT PATTON : 전형적인 날, 아이들 학교에 도착하기 위해 10 마일이나 12 마일을 여행 할 것입니다 학교 교육감으로서, 나의 주요 관심사 우리가 모두를 학교에오고가는 것을 확실히하고있다 안전하게 제프리 웰릭 : 일반적으로 우리는 4시 30 분경에 일어납니다

우리는 나가서 도로를 스캔합니다 매트는 보통 한 방향으로 간다 나는 반대쪽으로 간다 MATT PATTON : 도로 상태가 변화함에 따라, 우리가 아는 것 위에 머무르는 것이 중요합니다 저기서 무슨 일이 일어나고 있는지

아이오와 DOT는 우리에게 매우 소중한 존재였습니다 BONNIE CASTILLO : 교통부의 목표 여행객을 자신의 위치로 효율적으로 이동시키는 것입니다 그리고 안전하게 우리는 계속해서 운영자를 찾고 있습니다 400 개 이상의 카메라 및 기타 데이터 소스에서 하루 24 시간, 일주일에 7 일

모든 다른 정보를 분석하는 것은 매우 어렵습니다 온다 TRACEY BRAMBLE : 데이터 흐름을 압축하고 싶습니다 도움을 받아 훨씬 빨리 분석 할 수 있어야합니다 아이오와 주 출신

NEAL HAWKINS : 우리는 정말 도로의 작동을 다루는 기계 학습 TensorFlow가 트래픽을 이해하는 데 도움을줍니다 패턴 그 정보로 경고하고 예측하는 것이 더 낫다 HUANG TINGTING : 기계 학습이 자동으로 수행됩니다

카메라의 이미지를 확인하십시오 충돌이 발생했는지 감지하고 정보를 보낼 수 있습니다 교통 엔지니어에게 TRACEY BRAMBLE : 그리고 만약에 당신의 출퇴근에 영향을 줄 수있는 무언가가되기 위해서, 우리는 곧 그 정보를 얻고 싶다 가능한 한

MATT PATTON : 기술로 인해 전체 학군에 걸쳐 발생하는 우리는 우리 아이들을 위해 더 나은 결정을 내릴 것입니다 우리는 아침 5시에 일어나지 않을거야 도로를 운전했다 나는 너에게 정직하기 위해 잠을 자야했다 NEAL HAWKINS : 기계 학습은 실제로 우리가 가진 데이터에 대해 생각하는 방식에 혁명을 일으켰습니다

우리가 차량과 연결해야합니다 보니 카스티요 (BONNIE CASTILLO) : 아이오와 도로 모든 기술로 인해 더 안전합니다 우리는 가져올 수있었습니다 우리는 여행을 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있습니다 그래서 나는 점점 더 좋아지고 있습니다

[음악 재생]

[예상치 못한 뉴스] 이언주, ‘재판청탁’ 서영교 비판…“소설 너무 많이 봤다”

이언주, ‘재판청탁’ 서영교 비판…“소설 너무 많이 봤다” 이언주 바른미래당 의원이 ‘재판 청탁’ 의혹에 휩싸인 서영교 더불어민주당 의원을 비판했다 21일 정치권에 따르면 이 의원은 지난 17일 본인의 유튜브 채널 ‘이언주TV’에서 김진태 자유한국당 의원과 대담 중 서 의원을 겨냥해 “소설을 너무 많이 봤다”고 지적했다

법조인을 상대로 공사구분을 못했다는 비판이다 서 의원은 지난 2015년 국회 파견 판사에게 지인 재판에 대한 청탁 의혹을 받고 있다 이 의원은 “제가 볼 때 이 사람들의 세계는 인맥이 훨씬 더 공고하다”며 “그래서 공사 구분이 되지 않는다”고 했다 이 의원은 “운동권 세계는 미묘한, 자기들이 같이 겪었다는 게 있어 엄청 끈끈하다”며 “보통 우파성향을 갖는 사람들은 솔직히 공사 구분은 한다”고 했다 그는 또 “(청탁은)굉장한 실례로 법조인도 자존심이 있다”며 “정당히 설득하는 이야기를 법정에서 하면 괜찮지만 뒤돌아서 한다

이는 (법조계를)잘 모르는 사람들이 하는 것”이라고 꼬집었다 이 의원은 서 의원을 두고 “원래 친하게 지내지 않았다”며 옛 일화도 소개했다 이 의원은 “19대 때 논쟁에 있던 시절, 서 의원이 누구에게 ‘데모하고 돌 던지고 할 때 너는 뭐했느냐’고 고함을 질렀다”며 “저는 운동권이 아니니까, 어떻게 저런 이야기를 하는가 생각했다”고 했다 그러면서 “그 일을 우려먹기에는 시대가 얼마나 지났느냐”며 “저것은 중증이라고 봤다”고 덧붙였다 이정미 "거대 양당, 서영교 재판청탁 덮으려… 얼마나 거래했기에"

정의당 이정미 대표는 21일 "거대 양당이 더불어민주당 서영교 의원의 재판청탁 사건을 은근슬쩍 덮으려 하고 있다"고 비판했다 이 대표는 이날 오전 국회에서 열린 당 상무위원회에서 이같이 비판하면서 "당직 사퇴와 상임위원회 사보임에 그친 민주당의 조치는 대단히 미흡하며, 재판 청탁이 관행이라는 여당의 해명은 정말 황당하기 짝이 없다"고 지적했다 이어 "만일 상고법원 설치라는 법원 내 민원을 들어주는 대가로 재판청탁을 했다면, 이것이 박근혜 정권의 재판거래와 다를 게 무엇이 있겠는가"라고 일갈했다 이 대표는 또 "서 의원을 징계하지 않은 만큼이나 이상한 것이 자유한국당의 태도"라며 "한국당은 서 의원은 윤리위원회 제소 명단에서 빼는 '속 뻔한' 행보를 보이고 있다"고 말했다 그러면서 "대체 양당이 그동안 얼마나 재판청탁을 거래해왔기에 이 문제를 덮으려고 짬짜미를 하고 있는 것인가

사법농단 판사들에 대한 탄핵 소추안이 아직 국회에 제출되지 않은 배경조차 의심스럽다"고 덧붙였다 이어 "검찰은 서 의원에 대한 철저한 수사는 물론 추가 청탁 의원이 누구인지 밝혀야 한다"며 "의원 청탁으로 판결이 바뀌었다면, 그 피해자는 바뀐 결과를 받아 본 국민들"이라고 강조했다 靑, 외교특보에 임종석·한병도 위촉…백원우 민정비서관 사임 문재인 대통령이 외교특별보좌관에 임종석 전 대통령비서실장과 한병도 전 정무수석을 위촉했다 김의겸 청와대 대변인은 21일 오후 춘추관에서 브리핑을 통해 문 대통령이 외교(UAE 특임)특별보좌관에 임 전 비서실장을, 외교(이라크 특임)특별보좌관에 한 전 정무수석을 위촉했다고 밝혔다

김 대변인은 임 외교특보 위촉 이유에 대해 "재선 국회의원 출신으로 민주통합당 사무총장, 서울특별시 정무부시장을 거쳐 현 정부의 초대 대통령비서실장을 역임하여 정무역량과 통찰력이 탁월하며, 외교안보분야를 비롯한 국정철학 전반을 꿰뚫고 있다"라며 "특히, 대통령비서실장 재직 시 UAE 대통령 특사를 맡아 방문하는 등 UAE 특임 외교특별보좌관으로서 양국 간의 신뢰와 협력관계를 공고화하여 우리나라 국익 수호에 크게 기여할 것으로 기대한다"라고 설명했다 한 외교특보에 대해선 "제17대 국회의원으로 국회 의정활동 경험과 대통령비서실 정무비서관, 정무수석비서관을 차례로 역임하여 정무감각과 업무역량이 뛰어나며, 현 정부의 외교안보정책 등 국정운영 전반에 대한 이해도가 높다"라며 "2009년부터 한-이라크우호재단 이사장을 맡아 이라크의 인적 네트워크는 물론 외교문화 등에 대한 식견이 풍부하여 이라크 특임 외교특별보좌관으로서 역할을 성공적으로 수행할 적임자"라고 말했다 청와대는 이날 비서관 4명을 전보인사했다 백원우 민정비서관이 사임한 민정비서관에 김영배 정책조정비서관을 임명했고, 정책조정비서관에 이진석 사회정책비서관, 사회정책비서관엔 민형배 자치발전비서관, 자치발전비서관엔 김우영 제도개혁비서관을 전보 인사했다 민주당 빈자리, '청년층' 구애나선 한국·바른미래

자유한국당과 바른미래당이 청년층 공략에 나섰다 한국당은 당헌 개정을 통해 청년 대표성 강화에 나섰고 바른미래당은 당 대표가 ‘청년정당’을 공언했다 특히 바른미래당은 남성 청년층에 힘을 쏟는 모습을 보이고 있다 더불어민주당에 쏠리던 청년층의 지지율이 빠지는 추세를 보이고 있어 이탈층 잡기에 나선 것이다 한국갤럽이 지난 15~17일 전국 성인 1002명을 대상으로 지지정당을 물은 결과 민주당의 19~29세 지지율은 41%를 나타냈다

이는 주 지지층인 30대(46%), 40대(52%)에 비해 낮은 수준이다 반면 바른미래당의 전체 지지도는 8%에 불과하지만 19~29세 지지율은 11%를 찍었다 이는 한국당의 19~29세 지지율 6%의 2배에 가까운 수치다 한국당 입장에서는 취약지지층인 청년층을 공략해야 하는 과제가 있다 바른미래당은 민주당의 상대적 취약점인 청년층을 자당의 지지층으로 돌리기 위해 고군분투 중이다

한국당은 최근 청년층의 목소리를 대폭 확대한 당헌·당규 개정안을 통과했다 한국당 당헌 개정안에 따르면 주요 당직 및 각종 위원회 구성시 ‘청년 몫 20%’를 배정한다 기존 ‘여성 30%’ 배정만 나와있는 규정에서 청년 20%를 추가한 것 이에 더해 대학생상임전국위원도 기존 1인에서 2인으로 늘었다 정현호 한국당 비대위원(청년 몫)은 “앞으로 전당대회 준비위원회든 선관위든 청년 비율 20%가 담보된다”면서 “청년층이 당내 의사결정 과정에 참여해 정치 효용감을 높일 수 있을 것”이라고 전망했다

이와 함께 최근 유튜브를 통해 생중계한 한국당 조직위원장 공개오디션에서도 청년층의 선전이 두드려졌다 지난 10일부터 12일까지 실시한 공개오디션 전체 15명의 선발자 중 30대가 2명, 40대가 5명을 차지하며 30~40대가 거의 절반에 육박해 ‘젊은 정당’으로의 가능성을 보여줬다 바른미래당은 손학규 당 대표가 직접 나서 “절망하는 우리 청년들의 목소리를 대변하는 청년정당으로 다시 태어남을 선언한다”면서 “말 뿐만 아니라 재창당 수준으로 당헌 당규를 마련하고 체제를 바꾸겠다”고 천명했다 특히 바른미래당은 상대적으로 정부여당 지지도가 낮다고 평가되는 20대 남성 지지층 흡수에 집중하는 모양새다 하태경 바른미래당 의원은 23일 ‘긴급토론회 워마드를 해부한다’를 개최한다

하 의원과 이준석 바른미래당 최고위원은 반사회적 여성우월주의 커뮤니티로 불리는 워마드를 “올해 안에 끝장내겠다”며 전쟁을 선포한 상태다 앞서 바른미래당은 유시민 노무현재단 이사장의 ‘20대 남성 비하’ 발언에 대해서도 가장 먼저 비판하는 모습을 보이기도 했다 이준석 바른미래당 최고위원은 “(워마드 문제지적이) 꼭 남성을 위한 측면은 아니다”며 “이보다는 청년·젠더간 사회·경제적 ‘불공정’ 부분을 꾸준히 화두로 꺼냈기 때문에 젊은 보수층이 지지하는 것”이라고 설명했다 홍준표 “손혜원, 직권 남용·부패방지법위반·특경법상 업무상 배임죄 등 가능성 있어” 홍준표 전 자유한국당 대표는 20일 자신의 페이스북에 '그동안 언론지상에 보도된 내용이 사실이라면 손혜원은 직권 남용, 부패방지법위반, 특경법상 업무상 배임죄 등이 될 가능성이 있습니다'라고 밝혔다

홍 전 대표는 '특히 특경법상 업무상 배임죄는 배임 금액이 50억이 넘으면 징역 5년 이상 무기징역에 해당하는 중죄입니다'라고 설명했다 홍 전 대표는 '국회의원이 상임위 업무와 관련하여 부동산 투기를 위하여 국비를 배정 받은 사례는 내 기억으로는 처음인 것으로 보입니다'라며 '국회의원 사퇴가 아니라 엄중 처벌해야 합니다 그래서 최순실 보다 더한 범죄라고 한 것입니다'라고 주장했다

‘황후의 품격’ 황태제 오승윤, 극중 소설 통해 황실의 악행 폭로 – 뉴스 속보

[이정범 기자] '황후의 품격'은 황태의이 이윤절의 베스트셀러였다 17 일 방송 된 SBS 수목 연행 '황후의 품격'(극본 김순옥, 연출 주 동민, 매주 수목 일 10시 SBS 방송)이 영화는 신의록을 사로 잡다

한 황후 오 써니와 그 조약자들의 이야기가 펼쳐져 이윤 (오승윤)과 그의 연인 오길로 (오빠) 백서를 동생의 동생 헬기에 버렸을 때 백포도주가 "백혈병 환자와 기자와 만남"에 나왔다 끌고 갈 때마다 헤어질 때이 여자가 전화를 걸고 전화를 걸 때 호소쥐, 결국 이윤이 오지 계속 집 기자가이 열렸다 7 년 전의 일을 끝내자 '마지막 스펜서 부인'은 낭만적 인 소설이긴하지만이 과정에서 생겨난 소설은 미래의 소설을 읽었을 때 충격을 받았다

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