# Paragraph2Vec ## 개요 **Paragraph2Vec**(또는 **Doc2Vec**)은 자연어처리(NLP) 분야에서 문서(Document) 또는 문단(Paragraph)을 고정된 차원의 밀집 벡터(Dense Vector)로 표현하는 기술입니다. 이 기술은 단어 수준의 표현 학습인 **Word2Vec**의 확장판으로, 단어가 아닌 더 큰 텍...
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"고정"에 대한 검색 결과 (총 311개)
# ADAS ##요 **ADASAdvanced Driver Assistance Systems, 첨단 운전자 보 시스템) 차량의 안전성과 편의성을 향상시키기 위해 운전자를 보조하는 다양한 전자 기반 기술 총칭입니다. ADAS는 센서, 카메라, 레이더, 라이다, 소프트웨어 알고리즘 등을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 잠재적인 위험을 감지하거나 운전 작업의...
# SFD (Start Frame Delimiter) ## 개요 **SFD**(Start Frame Delimiter, 시작 프레임 구분자)는 이더넷(Ethernet) 프레 구조에서 프레임의 시작 나타내는 중요한 필드입니다. 이더 통신에서 데이터 프레임은 일정한 형식을 따르며, 그 시작 부분에는 프리엠블(Preamble)과 함께 SFD가 위치하여 수신 ...
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...
# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...
# Discontinuous PWM **Discontinuous Pulse Width Modulation**(DPWM, 불연속 펄스 폭 변조)는 전력전자 회로에서 전력 변환 효율을 개선하고 스위칭 손실을 줄이기 위해 사용되는 PWM 제어 방식 중 하나입니다. 이 방식은 특정 주기 동안 스위칭 소자가 일정 시간 동안 전혀 작동하지 않도록 하여, 스위칭 주파...
# PWM (Pulse Width Modulation) ## 개요 **PWM**(ulse Width Modulation 펄스 폭 변조)는 전력전자 제어 기술에서 널리 사용되는 신호 변조 방식으로, **펄스 신호의 폭**(즉, 고전압 상태가 지속되는 시간)을 조절하여 평균 출력 전력을 제어하는 방법이다. PWM은 아날로그 신호를 디지털 방식으로 효율적으로...
# EUV 리소그래피## 개요 EUV 리소그래피(EUV Lithography, Extreme Ultraviolet Lithography)는 반도체 제조 공정에서 가장 정밀한 패턴을 형성하기 위해 사용되는 첨단소그래피 기이다. 이 기술은장이 약 **13.5 나노미터(nm)** 인 극자외선(Extreme Ultraviolet, EUV)을 이용해 반도체 웨이퍼...
# 비언어적 신호 관 ## 개요 비언어적 신호 관찰(Non-verbal Signal Observation)은 사용 경험(UX) 디자인 분야에서 사용자의 행동, 감정, 태를 이해하기 위해 언어 외의 신체적 표현을 분석하는 핵심적인 방법론입니다. 사용자가 제품이나 서비스를 이용하는 과정에서 내 표현하는 감정이나 의도는 종종 말로 표현되지 않지만, 얼굴 표정...
# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...
# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...
# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...
# 정수 연산 정수 연산(Integer Arithmetic)은과학에서 정수(양의수, 음의 정수, 0)를 대상으로 수행하는 기본적인 산술 연산을 의미합니다.는 컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어 전반에서 핵심적인 역할을 하며, 프로그래밍, 알고리즘 설계, 시스템 프로그래밍, 암호학 등 다양한 분야에 응용됩니다. 정수 연산은 실수 연산과 달리 부동소수점 오차가 ...
# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...
# FORTRAN 7 ## 개요 FORTRAN 7은 **FORTRAN**(****mula ****slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 **ANSI X3.9-197**이며, 일반적으로 **FORTRAN...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. **어휘 확장**(Vocabular...
# Global Vectors for Word Representation**Global Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 **언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypot...
# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...