SVD (특이값 분해) SVD(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 선형대수학에서 행렬을 특정한 형태로 분해하는 기법으로, 수치해석, 데이터 과학, 기계학습, 신호 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. SVD는 임의의 실수 또는 복소수 행렬을 세 개의 특수한 행렬의 곱으로 분해함으로써, 원래 행렬…
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Transverse Mercator (횡단 메르카토르 도법) 정의 및 원리 횡단 메르카토르 도법(Transverse Mercator projection)은 원통 도법의 일종으로, 투영 원통을 지구의 자전축에 평행하게 배치하는 대신 자전축에 수직으로 배치하여 투영하는 방식입니다. 일반적인 메르카토르 도법이 적도를 따라 원통을 접촉시킨다면, 횡단 메르카토르 도…
numpy.linalg.svd 개요 numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는형대수의 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지축 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 함…
TSV 개요 TSV(Tab-Separated Values, 탭 분리 값)는 텍스트 기반의 단순한 데이터 형식으로, 데이터를 탭 문자(\t)로 구하여 저장하는 파일 형식입니다.로 표 형태의 데이터를 저장하거나 교환할 때 사용되며, CSV(Comma-Separated)와 매우 유사하지만 구분자로 콤마 대신 탭(Tab)을 사용한다는 점이 가장 큰 차이점입니다. …
One-Class SVM One-Class SVM(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데 사용된다. …
SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 분류 알고리즘으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래스를 효과적으…
SVN SVN(Subversion)은 소프트웨어 개발에서 소스 코드 및 파일의 변경 내역을 추적하고리하기 위한 버전 관리 시스템(Version Control System, V)입니다. 2000년대 초반 Apache Software Foundation에서 개발을 주도하며 등장한 SVN은 기존의 CVS(Concurrent Versions System)의 단점을…
사회적 책임 활동 (Corporate Social Responsibility Activities) 1. 개요 사회적 책임 활동(CSR, Corporate Social Responsibility)이란 기업이 이윤 추구라는 경제적 목적을 넘어, 지역사회와 환경, 이해관계자들에 대해 가지는 책임감을 바탕으로 사회적 가치를 창출하기 위해 수행하는 모든 활동을 의미…
방사선 노출 방사선 노출이란 방사성 물질로부터 방출되는 전리 방사선(Ionizing Radiation)이 인체나 생체 조직에 흡수되어 에너지를 전달하는 현상을 말한다. 전리 방사선은 세포 내의 분자를 이온화시켜 DNA 손상을 유발하거나 화학적 변화를 일으켜 생물학적 영향을 미칠 수 있다. 방사선의 종류 방사선은 그 성질과 투과력에 따라 다음과 같이 구분된다…
Doc2Vec Doc2Vec은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 임베딩 기법으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터로 표현할 수 있도록…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
감독 학습 개요 감독 학습(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니다. 감독 학습은 분…
은닉 상태 (Hidden State) 1. 개요 은닉 상태(Hidden State)란 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 같은 시퀀스 데이터 처리 모델에서 과거의 입력 정보를 압축하여 저장하고, 이를 다음 시점으로 전달하는 일종의 '내부 메모리' 역할을 하는 벡터이다. 시퀀스 데이터(텍스트, 음성, 주가 등)는 데이터의 순…
AND (논리 연산자) 1. 개요 AND 연산자는 두 개 이상의 논리 값(Boolean value)을 입력받아, 모든 입력값이 '참(True)'일 때만 결과로 '참'을 반환하는 논리 연산자이다. 한국어로는 '논리곱' 또는 '그리고'로 번역되며, 수학적 논리학과 컴퓨터 과학의 기초가 되는 핵심 연산자 중 하나이다. 2. 동작 원리 및 진리표 AND 연산의 핵…
사이클로매틱 복잡도 (Cyclomatic Complexity) 1. 개요 사이클로매틱 복잡도(Cyclomatic Complexity)란 프로그램의 소스 코드 내에 존재하는 독립적인 실행 경로의 수를 측정하여 소프트웨어의 논리적 복잡성을 정량화한 지표이다. 1976년 토마스 맥케이브(Thomas J. McCabe)에 의해 제안되었으며, 소프트웨어 공학에서 코…
결합 확률 (Joint Probability) 1. 개요 결합 확률(Joint Probability)이란 두 개 이상의 사건이 동시에 발생하는 사건, 즉 사건들의 교집합(Intersection)이 일어날 확률을 의미한다. 확률론에서 결합 확률은 여러 확률 변수가 결합되어 나타나는 상태의 가능성을 측정하는 기초적인 개념이다. 표기법으로는 보통 또는 로 나타내…
데이터 과학 (Data Science) 1. 개요 데이터 과학(Data Science)은 정형 및 비정형 데이터로부터 유의미한 통찰(Insight)과 지식을 추출하기 위해 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 융합하여 활용하는 다학제적 분야이다. 현대 사회에서 데이터 과학은 단순한 통계 분석을 넘어, 방대한 양의 데이터(Big Data)를 처리하고…
다중 계절성 (Multiple Seasonality) 1. 개요 다중 계절성(Multiple Seasonality)이란 하나의 시계열 데이터 내에 서로 다른 주기를 가진 두 개 이상의 계절적 패턴이 동시에 존재하는 현상을 의미한다. 이러한 다중 계절성을 정확히 식별하고 모델링하는 것은 복잡한 시계열 데이터에서 노이즈를 제거하고 정확한 수요 예측과 자원 최적…
경량 모델링 (Lightweight Modeling) 1. 개요 경량 모델링이란 딥러닝 모델의 파라미터 수와 연산량을 줄여 메모리 사용량을 최소화하고 추론 속도를 향상시키면서도, 모델의 예측 성능(Accuracy) 하락을 최소화하는 최적화 기술 전반을 의미한다. 이는 이미 학습된 기존 모델의 크기를 줄이는 모델 압축(Model Compression) 기술뿐…
자기장 지향 제어 개요 자기장 지향 제어(Field-Oriented Control, FOC)는 영구자석 동기기(PMSM) 및 유도 전동기(IM)와 같은 교류(AC) 전동기의 효율적이고 정밀한 속도 및 토크 제어를 가능하게 하는 고급 제어 기법입니다. FOC는 직류(DC) 전동기와 유사한 방식으로 교류 전동기를 제어할 수 있도록 하여, 높은 동적 응답성과 넓…