# LSZH ## 개요 **LSZH**(Low Smoke Halogen, 저연무 무할로겐)는 전기·전자 기기 및 통신 장비, 건축 구조물 등에서 사용되는 특수연 재료의종으로, 화재 발생 시 유독 가스와 연기의 발생을 최소화하기 위해 설계된 고성능 절연 소재입니다. LSZH는 전통적인 PVC(폴리염화비닐) 절연재와 비교해 안전성과 환경 친화성이 뛰어나며,...

# 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...

# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...

# 범주 ## 개요 **범주**(Category) **범주론**(Category Theory) 기본 구성 요소로,학의 다양한 구조와 그들 사이 관계를 추상적으로 다루는 데 사용되는 수학적 개념이다. 범주론은1940대에 샘UEL 에일렌버그(Samuel Eilen)와 손더스 매클레인(Saunders Mac Lane)에 의해 위상수학 호몰로지 이을 정리하기 ...

# 포트폴리오 최화 ## 개요 포트리오 최적화ortfolio Optimization)는 투자자가 자산에 투함으로써 리스크 분산시키고, 주어진 리스크 수준에서 기대 수익을 극대화하거나, 목표 수익률을 달성하기 위해 리스크를 최소화하는정을 말한다 이는 현대 금공학의 핵심 개념 중 하나로 해리 마코츠(Harry Markowitz)가 1952년 제안한현대 포트...

# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...

# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...

# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...

문서 간 유사도 ## 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 ...

# 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 사...

# 사용자 중심 설계 ## 개요 **사용자 중심 설계**(-Centered Design, 이하CD)는 제품 시스템을 설할 때 최종 사용자의 니즈, 제약, 능력, 맥락을 최우선으로 고려하는 설계 철학이자 프로세스입니다. 이법은 기술 중심 또는 기능 중심 설계와 대조되며, 사용자가 제품을 어떻게 경험하는지를 이해하고, 이를 반영하여 보다 직관적이고 효율적이...

네트워크라이싱 ## 개요 **네워크 슬라이싱**( Slicing)은 소프트웨어의 네트워크(SDN, Software-Defined Networking)와 네트워크 기능 가상화(NFV, Network Functions Virtualization)술을 기반, 하나의 물리적 네트워크 인프라 위에 여러 개의 **논리적 독립 네트워크** 동시에 구축하는 기술입니다...

# 콜백 함수 ## 개요 **콜 함수**(Callback Function)는 프래밍에서 특정이 완료된 후에 자동으로 호출되는 함수를 의미합니다. 주로 비동기 처리, 이벤트 처리, 함수형 프로그래밍 패에서 널리 사용되며 특히 **웹 개발** 분야에서 자바스크립트(JavaScript)를 중심으로 매우 중요한 개념입니다. 콜 함수는 "함수를 인자로 전달하여,...

# 피처 클래스 ## 개요 **피처 클래스**(Feature Class)는 지리 정보 시스템(GIS, Geographic Information System)에서 공간를 저장하고 관리하는 기본 단위 중 하나로, 동일한 기하 유형(Geometry Type)과 속성 구조(Attribute Schema)를 가진 일련의 지리적 객체(피처)를 담는 데이터 구조입니...

# 논리적 일관 ## 개요 **논리적 일성**(Logical Cons)은 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG 시스템이 생성하는 텍스트가부적으로 모순이 일관된 논리 구조를 유지하는 정도를 의미합니다. 즉, 생성된 문장이나 문단들이 서로 충돌하지 않고, 주어진 맥락 속에서 타당한 추론과 연결을 보여야 한다는 원칙입니다. ...

# 유사도 평가 ## 개요 자연어(Natural Language Processing, NLP 분야에서 **유사도 평가**(Similarity Evaluation)는 두 개 이상의 텍 간 의미적 유사성을 정량적으로 측정하는 과정을 의미합니다. 이는 기계번역, 질의응답 시스, 요약 생성 문장 임베딩 대화 시스템 등 NLP 응용 분야에서 모델 성능을 평가하는...

# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...

# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...

# 히스토그램 ## 개요 히스토그(Histogram)은 통계학 연속형 또는산형 수치 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 대적인 그래프 도구이다. 데이터를 일정한 구간(빈, bin)으로 나누고, 각 구간 속하는 데이터의 빈도수(frequency) 또는 상대 빈도수(relative frequency)를 막대의 높이로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향...