# F1 스코어 ## 개요 F1 스코어(F1 Score)는 기계학습과 데이터과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표 중 하나입니다. 특히 **정밀도(Precision)**와 **재현율(Recall)**이 모두 중요한 상황에서 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가하는 데 유용합니...
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"코어"에 대한 검색 결과 (총 89개)
# AMD Optimizing CPU Libraries AMD Optimizing CPU Libraries(이하 AOCL)는 AMD 프로세서의 성능을 극대화하기 위해 특화된 고성능 수학 라이브러리의 집합입니다. 이 라이브러리는 과학 계산, 머신러닝, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 분야에서 활용되는 핵심 수치 연산을 최적화하여, AMD 기...
# 수치 조리개 ## 개요 **수치 조리개**(Numerical Aperture, 약칭: NA)는 광학 시스템, 특히 현미경, 광섬유, 렌즈 등에서 빛을 모으는 능력을 정량적으로 나타내는 중요한 물리량이다. 수치 조리개는 시스템의 해상도와 밝기, 심도 등 여러 성능 지표와 밀접한 관련이 있으며, 특히 고배율 현미경 관찰이나 고속 광통신에서 그 중요성이 ...
# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...
# 계층적 메모리 구조 ## 개요 **계층적 메모리 구조**(Hierarchical Memory Structure)는 컴퓨터 시스템에서 성능과 비용의 균형을 맞추기 위해 다양한 종류의 메모리를 계층적으로 구성한 아키텍처 설계 원칙이다. 이 구조는 처리 속도가 빠르지만 용량이 제한적인 메모리를 CPU 근처에 배치하고, 용량은 크지만 접근 속도가 느린 메모...
# 시간적 지역성 ## 개요 **시간적 지역성**(Temporal Locality)은 컴퓨터 과학, 특히 컴퓨터 아키텍처와 캐시 관리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 프로그램 실행 중 특정 메모리 위치에 접근한 후, 그 위치가 **가까운 미래에 다시 접근될 가능성이 높다**는 성질을 의미한다. 이는 프로그램의 실행 패턴에서 반복적으로 같은 데이터나 명...
# 캐시 계층화 ## 개요 **캐시 계층화**(Cache Hierarchization)는 소프트웨어 아키텍처에서 성능 최적화를 위해 캐시를 여러 계층(Layer)으로 구성하여 데이터 접근 속도를 극대화하는 전략입니다. 시스템의 성능은 주로 데이터 접근 지연 시간(Latency)과 대역폭(Bandwidth)에 의해 결정되며, 캐시 계층화는 이러한 제약을 ...
# 탭 대상 크기 ## 개요 웹사이트의 사용자 경험(UX)과 접근성(Accessibility)을 향상시키기 위해 **탭 대상 크기**(Tap Target Size)는 모바일 기기 사용자에게 특히 중요한 요소입니다. 탭 대상이란 사용자가 터치 입력을 통해 클릭하거나 선택할 수 있는 웹 요소를 의미하며, 대표적으로 버튼, 링크, 아이콘, 폼 입력 필드 등이...
# 7nm 공정 ## 개요 **7nm 공정**(7나노미터 공정)은 반도체 제조에서 트랜지스터의 게이트 길이 또는 특정 특징 치수(feature size)를 기준으로 명명된 **첨단 마이크로프로세서 제조 공정 기술**을 의미합니다. 이는 반도체 소자의 미세화 수준을 나타내는 지표로, 7nm는 약 7나노미터(10억 분의 1미터)의 스케일에서 트랜지스터를 설...
# EM64T **EM64T**(Extended Memory 64 Technology)는 인텔(Intel)이 개발한 64비트 마이크로프로세서 아키텍처 기술로, 기존의 x86 아키텍처를 확장하여 64비 연산을 지원하도록 설된 기술입니다. 이 기술은 인텔의 x86 프로세서 라인에 64비트 처리 능력을 추가함으로써, 메모리 주소 공간 확장, 성능 향상, 미래 ...
# Self-Attention Self-Attention은 자연어처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 **자기 주의 메커니즘**(Self-Attention Mechanism)으로, 입력 시퀀스 내 각 위치의 단어(또는 토큰)가 다른 위치의 단어들과의 관계를 동적으로 파악하여 문맥 정보를 효과적으로 포착하는 기법입니다. 이 메커니즘은 트랜스포머(Tr...
# 트러스트존 (TrustedZone) ## 개요 **트러스트존**(TrustedZone)은 ARM 아키텍처에서 제공하는 하드웨어 기반 보안 기술로, 시스템 내에서 민감한 데이터와 보안 핵심 기능을 안전하게 격리하여 실행할 수 있는 **보안 실행 환경**(Secure Execution Environment)을 구현하는 기술입니다. 이 기술은 스마트폰, ...
TensorRT ## 개요 **TensorRT**(텐서는 엔비디아(NVIDIA)에서 개발한 고성능 딥러닝 추론 최적화 프레임워크로, 딥러닝 모델의 **추론**(inference) 단계에서 높은 처리 속도와 효율을 제공하기 위해 설계된 소프트웨어 라이브러리입니다. 주로 실시간 응용 프로그램(예: 자율주행, 영상 인식, 음성 인식 등)에서 사용되며, 다양한...
# NVIDIA RTX ## 개요 **NVIDIA RTX**는 세계적인 반도체 기업인 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 고성능 그래픽 처리장치(GPU) 라인업으로, 실시간 레이 트레이싱(real-time ray tracing), 인공지능 기반 그래픽 최적화, 고급 디스플레이 기술 등을 통합한 차세대 그래픽 아키텍처를 기반으로 한다. RTX 브랜드는 201...
# Bi-LSTM + CRF ## 개요 **Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Mem...
# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...
# 멀티스레딩 멀티스레딩(Multithreading)은 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 스레드(Thread)를 동시에 실행하여 프로그램의 성능과 응답성을 향상시키는 병렬 처리 기술입니다. 현대 소프트웨어 시스템, 특히 운영 체제, 웹 서버, 게임 엔진, 데이터 분석 도구 등에서 핵심적인 역할을 하며, 멀티코어 프로세서의 성능을 효율적으로 활용할 수 있도...
실시간 애플리케이션 ## 개요 **실시간 애플리케이션**(Real 데이터에 대해 **지정된 시간 제한**(Deadline) 내에 정확한 출력을 생성해야 하는 소프트웨어 시스템을 의미합니다. 이는 단순히 "빠른 응답"을 제공하는 것과는 본질적으로 다릅니다. 실시간 애플리케이션의 핵심은 **시간 제약의 엄격성**에 있으며, 시스템이 응답을 지연할 경우 기능...
# DeepSpeech ## 개요 **DeepSpeech**는 머신러닝 기반의 오픈소스 **음성 인식**(Speech-to-Text) 엔진으로, 원래 구글의 연구팀에서 개발한 **딥러닝 음성 인식 기술**(Deep Speech)을 기반으로 하며, 현재는 **Mozilla Foundation**에서 주도적으로 개발 및 유지보수 중인 프로젝트이다. Deep...
# SBA-15 ## 개요 **SBA-15**(Santa Barbara Amorphous-15)는 1998년 미국 캘리포니아대학교 산타바버라 캠퍼스(UCSB)의 연구팀에 의해 개발된 대표적인 **메조다공성 실리카 나노소재**(mesoporous silica material)이다. SBA-15는 규칙적인 2차원 육각형 구조의 기공을 가지며, 비교적 큰 기...