# Bluetooth Low Energy ## 개요 **Bluetooth Low Energy**(BLE, 블루투스 로우 에너지)는 전력 소모를 극도로 줄이면서도 무선 통신 기능을 제공하는 단거리 무선 통신 기술입니다. 기존의 전통적인 Bluetooth(Bluetooth Classic)와는 달리, 데이터 전송 속도는 낮지만 배터리 수명을 수개월에서 수년까...

# V2P ## 개요 **V2P**(Vehicle-to-Pedestrian, 차량-보행자 통신)은 자율주행 및 스마트 모빌리티 기술의 핵심 요소 중 하나로, 차량과 보행자 간의 실시간 정보를 교환하여 보행자 안전을 강화하고 교통사고를 예방하는 통신 기술입니다. V2P는 V2X(Vehicle-to-Everything) 기술의 하위 범주로 분류되며, 특히 ...

# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성을 판단하는 데 중요한 요소로 작용하며, 특히 하이퍼파라미터 ...

# 어텐션 메커니즘 ## 개요 **어텐션 메커니즘**(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게...

# 이산 최적화 개요 이산 최적화(Discrete Optimization)는적화 문제의 한 분야로, 결정가 **이산적인 값**(즉, 연적이지 않은 특정한 값들, 예: 정수, 유한 집합의 원소 등)을 취할 때 그 변수들의 조합을 통해 목적함수를 최소화하거나 최대화하는 문제를 다룹니다. 이는 세계의 많은 문제들—예를 들어 스케줄링, 경로 계획, 자원 할당...

# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...

블라디미 레벤슈타인 블라디미르 레벤슈인(Vladimir Levenshtein, 935년5월 20일 – 201년 9월2일)은 소련 및 러시아의 유명한 수학자이자 정보 이론 및 오류 정정 코드 분야의 선구자 중 명이다. 그 특히 **레벤슈타인 거리**(Levenshtein Distance) 널리 알려져, 이 개념은 문자열 간의 유사도를 측정하는 데 핵심적인 ...

# SEA-ME-WE 5 SEA-ME-WE5(Southeast Asia–Middle–Western Europe 5)는 아시, 중동, 유럽 연결하는 초고 해저 통신 케이블 시스으로, 국제 통신 인프라 중요한 역할을 장거리 광섬유 케이블 네트워크이다. 이이블은 아시아와 유럽 간의 디지털 데이터 전송 용량을 획기적으로 증대시키고, 글로벌 인터넷 연결성과 신뢰성...

# 데이터 필터링 ##요 데이터 필터링 Filtering)은 데이터 과학 및 분석 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)에서 분 목적에 부적합하거나 불필요한 데이터를 제거하거나 선택하여 유의미한 정보만 추출하는 작업. 이 과정은 데이터 품질을 향상고, 분석의확도와 효율성을 높이며, 모델 학습 시 노이즈(noise)를 줄이는 데...

# 상자 수염 그림 ## 개요 **상자 수염 그림**(box-whisker plot, 줄여서박스플롯**, box plot)은 통계학에서 데이터의포를 시각적으로 요약하기 널리 사용되는프 유형입니다. 그래프는 데이터 중심 경향,포도, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 특히 여러 집단 간의 분포를 비교할 때 매우 유용합니...

# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...

# 그래프 표현 함수의 **그래프 표현**(Graphical Representation)은 함수의 정의역과 공역 사이의 관계를 시각적으로 나타내는 방법으로, 미적분학에서 매우 중요한 도구 중 하나입니다. 함수의 그래프를 통해 함수의 성질, 변화 양상, 극값, 연속성, 미분 가능성 등을 직관적으로 파악할 수 있으며, 복잡한 수학적 개념을 이해하고 설명하는 ...

# Ultra-Wideband ## 개요 **울트라 와이드밴드**(Ultra-Wideband, UWB)는 매우 넓은 주파수 대역을 사용하여 고속 데이터 전과 정밀한 거리 측이 가능한 무선신 기술이다. UWB는 기존의 무선 기술(예: Wi-Fi, 블루투스)과 달리 낮은 전력으로 초광대역(spectrum)을 활용하며, 특히 **정밀 위치 추적**(Preci...

# NumPy ## 개요 NumPy(Numerical Python의 약자는 파이썬에서 과학 계산과 데이터 분석을 수행하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 머신러닝, 통계 분석, 수치 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 C 언어 기반으로 구현되어 있어 순수...

# Min-Max 정규화## 개요 **Min-Max 정규화**(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 **데이터 정제**(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 **정규화**(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대...

# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...

50번째분위수 ## 개요 50번째 백위수**(50 percentile)는 통학에서 자료 중앙값을 의미, 전체 데이터셋 정렬했을 때 **상위 50% 하위 50% 나누는 기점**입니다. 즉 데이터 중 절반 이 값보다 작 같고, 나머 절반은 이보다 크거나 같습니다 이는 데이터 분포의 중심 경향 파악하는 데 매우 중요한 지표로,균과 함께 자주 사용됩니다. 5...

# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...

# 코드 자동 완성 ## 개요 **코드 자 완성**(Code Autocompletion은 소프트어 개발 환경 개발자가 코드를 입력하는 과정에서 미리 예 가능한 코드 조각을 제하거나 자동으로 완성해주는 기을 말한다. 이 기능 통합 개발경(IDE)이나 코드 편집기에서 일반적으로 제공되며, 개발자의 생산성 향상, 오타 방지, 빠른 문법 학습 등을 지원한다. ...

# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...