# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...

# 특성방정식 ## 개요 **특성정식**(Characteristic Equation)은 선대수학에서 정방행렬(사각행렬)의 고값(Eigenvalue을 구하기 위해 사용 핵심적인 개념이다. 주어진 정방행렬 $ A $에 대해, 고유값은렬의 선형 변에서 방향이 변 않는 벡터(유벡터)에응하는 스칼 값으로 정의며, 이를 구하는 과정에서 특성방정식이 등한다. 특성정...

# 데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. ** 특성**(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수...

특성 변수 개요 **성 변수**(Feature Variable), 또는 단히 **특성**(Feature), **입력 변수**(Input Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 학습하거나 예측을 수행하는 데 사용하는 데이터의 개별적인 속성(attribute)을 의미합니다. 예를 들어, 집값 예측 모델에서 방의 수, 면적, 위치, 연...

# 특성 ## 개요 데이터과학에서 **특성**(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ ...

텍스트형 특 ## 개요 **텍스트형 특성**(Text Feature)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 문자열 형태로 표현된 정보를 의미하며, 숫자형 데이터와 달리 자연어로 구성된 데이터를 포함합니다. 이는 이름, 설명, 리뷰, 문서, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 분석 전에 적절한 전처리와 수치화 과정이 필요합니다. 텍스트...

# ast.NodeTransformer `ast.NodeTransformer`는 Python의 표준 라이브러리 `ast`(Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리) 모듈에 포함된 클래스로, 파이썬 코드를 파싱한 후 그 구조를 분석하고 **수정하거나 변환**하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 클래스는 코드 변환(code transform...

# Megtron 6 ## 개요 **Megtron 6**(메그트론 6)은 일본의 고성능 인쇄회로기판(PCB, Printed Circuit Board) 기판 소재 제조업체인 **Panasonic Corporation**이 개발하고 생산하는 초고속 고주파 회로용 유전체 소재이다. 이 소재는 고주파 신호 전송 특성, 낮은 유전 손실, 우수한 열 안정성 및 기...

# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...

# 종속 변수 ## 개요 **종속 변수**(dependent variable)는 수학, 통계학, 과학 실험 등 다양한 분야에서 자주 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 다른 변수의 변화에 따라 그 값이 결정되거나 영향을 받는 변수를 의미한다. 쉽게 말해, '결과' 또는 '출력'에 해당하는 변수로, 독립 변수(independent variable)의 변화에 ...

# 규칙 기반 방법 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술 분야이다. 이 과정에서 언어 데이터를 분석하기 전에 정제하고 구조화하는 단계인 **전처리**(preprocessing)는 매우 중요한 역할을 한다. 전처리 방법 중 하나인 **규칙 기반 방법**(Rule...

# 엔터테인먼트 ## 개요 엔터테인먼트(Entertainment)는 인간의 오락, 즐거움, 감정 이완을 목적으로 하는 문화적 활동 및 콘텐츠를 총칭하는 개념이다. 디지털 기술의 발전과 함께 전통적인 공연 예술, 영화, 음악에서부터 온라인 스트리밍, 게임, 소셜 미디어 콘텐츠에 이르기까지 그 범위가 크게 확장되었다. 특히 디지털 콘텐츠 환경에서는 사용자 ...

# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...

# ast.NodeVisitor `ast.NodeVisitor`는 Python의 내장 `ast` 모듈에서 제공하는 클래스로, **추상 구문 트리**(Abstract Syntax Tree, AST)를 순회(traverse)하고 각 노드를 방문하여 특정 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이 클래스는 정적 분석, 코드 리팩터링, 코드 생성, 보안 분석 등 다양한...

# 빌드 방법 ## 개요 소프트웨어 개발 과정에서 **빌드**(Build)는 소스 코드를 기반으로 실행 가능한 프로그램이나 애플리케이션을 생성하는 일련의 과정을 의미합니다. 이 과정은 코드 컴파일, 리소스 병합, 패키징, 테스트 실행, 최적화 등 다양한 단계를 포함하며, 소프트웨어의 품질과 배포 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 빌드 방법은 프로젝트의...

# LEED ## 개요 **LEED**(Leadership in Energy and Environmental Design, 에너지 및 환경 설계에서의 리더십)는 미국그린빌딩위원회(USGBC, U.S. Green Building Council)가 2000년에 개발한 세계적으로 가장 널리 사용되는 **친환경 건축 인증 제도**입니다. LEED는 건축물의 설...

# 고유값 ## 개요 **고유값**(eigenvalue)은 선형대수학에서 행렬과 선형변환의 핵심적인 성질을 설명하는 중요한 개념이다. 주어진 정방행렬 \( A \)에 대해, 특정한 벡터 \( \mathbf{v} \)가 행렬 \( A \)를 곱했을 때 그 방향이 변하지 않고 크기만 스칼라배로 변하는 경우, 이 스칼라 값을 **고유값**(eigenvalue...

# 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 ...

# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...

# 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...