# SLAM ## 개요 SLAM(**Simultaneous Localization and Mapping**, 동시 위치 추정 및 맵핑)은 로봇이나 자율주행 시스템이 **처음 보는 환경에서 자신이 어디에 있는지 추정하면서 동시에 그 환경의 지도를 생성하는 기술**입니다. 이는 자율 로봇, 무인항공기(UAV), 자율주행차, 청소 로봇 등 다양한 분야에서 핵...
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"공식 문서"에 대한 검색 결과 (총 395개)
# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...
# Electron ## 개요 **Electron**은 자바스크립트, HTML, CSS와 같은 웹 기술을 활용하여 **크로스플랫폼 데스크톱 애플리케이션**을 개발할 수 있도록 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. 원래 GitHub에서 개발한 프로젝트로, 처음에는 Atom 텍스트 편집기를 만들기 위해 개발되었으나, 이후 전 세계적으로 수많은 데스크톱 앱 개발...
# 클라우드 컴퓨팅 ## 개요 **클라우드 컴퓨팅**(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어, 분석 도구 등)을 온디맨드 방식으로 제공하는 기술입니다. 전통적인 방식에서는 기업이나 사용자가 직접 하드웨어와 소프트웨어를 구축하고 관리해야 했지만, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 자원을 원격...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...
CDN ## 개요 CDN(Content Delivery Network, 콘텐츠 전송 네트워크)은 인터넷 사용자에게 웹 콘텐츠(이미지, 동영상, 스크립트, 스타일시트 등)를 더 빠르고 안정적으로 제공하기 위해 전 세계적으로 분산 배치된 서버 네트워크를 의미합니다. 사용자가 요청하는 콘텐츠를 가장 가까운 위치에 있는 서버(엣지 서버)에서 제공함으로써 지연 ...
# 클라우드 인프라 ## 개요 **클라우드 인프라**(Cloud Infrastructure)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원, 스토리지, 네트워크 및 기타 서비스를 제공하는 기반 시스템을 의미합니다. 이는 물리적인 서버, 저장장치, 네트워크 장비 등 하드웨어 자원과, 이를 가상화하고 관리하는 소프트웨어 플랫폼이 결합된 형태로 구성되며, 사용자에게...
# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이터를 처리할 수 있도록 설계되어, 빅데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. MapRe...
# 픽셀 값 재조정 ## 개요 **픽셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리 과정에서 각 픽셀의 색상 또는 밝기 값을 특정 범위로 변환하는 전처리 기법입니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 시 입력 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필수적인 단계로 사용됩니다. 특히 딥러...
# CFD ## 개요 CFD는 일반적으로 **Computational Fluid Dynamics**(전산유체역학)를 의미하는 약자로, 유체(액체 또는 기체)의 흐름, 열전달, 화학 반응 및 관련된 물리적 현상을 수치 해석적으로 시뮬레이션하는 기술입니다. 이는 공학, 물리학, 환경 과학, 생물의학 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 실제 실험보다 비용과 ...
# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...
Redis Cluster Redis Cluster는 고가용성과 수평장을 지원하는 Redis의 분산 아키텍처로, 대규모 애플리케이션에서 빠르고 안정적인 데이터 저장 및 접근을 가능하게 합니다. 이 문서는 Redis Cluster의 개념, 아키텍처, 작동 원리, 장단점 및 운영 시 고려사항에 대해 상세히 설명합니다. ## 개요 Redis는 대표적인 인메모...
# 인코딩 ## 개요 데이터 전처리 과정에서 **인코딩**(Encoding)은 범주형 데이터(categorical data)를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 핵심 기술입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 문자열이나 라벨 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없으므로, 이를 숫자로 변환하는 과정이 필수적입니다. 인코딩은 데이터...
# 초고속 무선 통신 ## 개요 초고속 무선 통신(High-Speed Wireless Communication)은 데이터 전송 속도가 매우 빠른 무선 기술을 의미하며, 사용자에게 고품질의 인터넷 서비스, 실시간 멀티미디어 스트리밍, 초저지연 통신 등을 제공하는 핵심 기술입니다. 이 기술은 스마트폰, IoT(사물인터넷), 자율주행차, 스마트시티 등 다양한...
# 6GHz 대역 ## 개요 6GHz 대역은선 통신에서 사용되는 주수 대역 중 하나로, 약5.925GHz부터 .125GHz까지의 주파 범위를 포함합니다. 이 대역 기존의 .4GHz 및 5 대역에 이어 최근 무선 네트워, 특히 Wi-Fi 기술의 발과 함께 주목받고 있는 주파수 자입니다. 특히 **Wi-Fi 6E**(Wi-Fi 6 확장) 및 **Wi-Fi ...
# 네트워크 상태 수집 네트워크 상태 수집(Network Status Collection)은 네트워크 인프라의 성, 가용성, 보안 상태 등을 지속적으로 모니터링하고 분석하기 위한 핵심 과정입니다. 이는 기업, 데이터 센터, 클라우드 환경 등 다양한 네트워크 환경에서 안정적인 서비스 제공을 보장하기 위해 필수적인 기술입니다. 본 문서에서는 네트워크 상태 수...
# Random Forest ## 개요 **Random Forest**(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한...
# 스냅샷 ## 개요 스냅샷(Snapshot)은 시점에서 시스템, 또는 저장 장치의 상태를 그대로 기록한 복사본을 의미합니다. 데이터 관리 특히 **백업 및 복구** 전략에서 핵심적인 기술로 활용되며, 전체 데이터를 복사하지 않고도 빠르고 효율적으로 시스템 상태를 보존할 수 있는 장점이 있습니다. 스냅샷은 파일 시스템, 가상 머신, 데이터베이스, 클라우...
# 의사결정 나무 ## 개요 **의사결정무**(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준으로 계층적으로 분할하여 최종적으로 예측 결과를 도출하는 트리 구조의 모델을 생성합니다. ...
# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...