# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...

# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...

# NumPy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브리 중 하나로, 고성능의 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 효율적으로 처리할 수 있는 함수들을 제공합니다. NumPy는 데이터 분석, 기계 학습, 수치 시뮬레이션, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기반이 되는 도...

# 문서 임베딩 ##요 **문서 임딩**(Document Embedding)은어 처리(NLP 및 인공지능야에서 텍스트를 수치적 벡터 형태로 변환하는 기술 중로, 전체 문서 고차원 실수 벡터로하는 방법을 의미합니다 이 벡터는 문서의 의미적, 문적 특징을 포착하며, 유사도 계산, 문서 분류, 클러스터링, 검색 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을...

# MAC 주소 ## 개요 **MAC 주소**(Media Access Control Address)는 네트크 인터페이 컨트롤러(NIC, Network Interface Controller)에 할당된 **물리적 주소**로 데이터 링크 계층(Data Link Layer, OSI 모델의 2계층)에서 네트워크 장치를 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. MAC 주...

Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...

# 풀링 ## 개요 **풀링**(Pooling)은 **합성곱 신경망**(CNN, Convolutional Neural Network)에서 핵심적인 역할을 하는 연산 기법으로, 주로 **공간적 계층 구조**를 형성하고 **특징 추출**을 돕는다. 이 기법은 입력 데이터(예: 이미지)의 공간적 차원(높이, 너비)을 축소하여 계산 효율성을 높이면서도 중요한 정...

# 반복문 ## 개요 ### 반복문이란? 반복문(Loop)은 프로그래밍에서 특정 코드 블록을 **조건이 만족할 때까지 반복 실행**하는 제어 구조입니다. JavaScript에서는 다양한 반복문 구문을 제공하여 배열, 객체, 이터러블(iterable) 등의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. ### JavaScript에서의 역할 JavaS...

# Dockerfile Dockerfile은 Docker 이미지를 자동으로 빌드하기 위한 텍스트 기반의 스크립트 파일로, 컨테이너화된 애플리케이션 배포의 핵심 구성 요소입니다. 이 문서는 Dockerfile의 구조, 주요 지시어, 모범 사례 및 활용 예시를 통해 효율적인 이미지 구성 방법을 설명합니다. --- ## 개요 Dockerfile...

# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...

# AEAD ## 개요 AEAD(**Authenticated Encryption with Associated Data**)는 암호화와 인증을 동시에 제공하는 암호화 모드입니다. 전통적인 암호화 방식이 데이터 기밀성만 보장했다면, AEAD는 **기밀성**, **무결성**, **신원 인증**을 통합적으로 처리합니다. 이 문서에서는 AEAD의 개념, 작동 원리...

# 머클 트리 ## 개요 머클 트리(Merkle Tree)는 데이터 무결성 검증과 효율적인 정보 압축을 위해 설계된 이진 트리 구조로, 암호학 및 분산 시스템에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 1979년 암호학자 랄프 머클(Ralph Merkle)이 최초로 제안하여 그의 이름을 따 명명되었으며, 블록체인 기술, 분산 파일 시스템, 소프트웨어 업데이트 등 다...

# 충돌 공격 ## 개요 충돌 공격(Collision Attack)은 암호화 해시 함수의 취약점을 이용해 서로 다른 입력 값이 동일한 해시 값을 생성하도록 유도하는 공격 기법입니다. 이는 해시 함수의 **충돌 저항성(Collision Resistance)** 속성을 무너뜨려 데이터 무결성과 인증 시스템의 안전성을 위협합니다. 특히 디지털 서명, SSL/T...

# 해시 함수 ## 개요 해시 함수(Hash Function)는 임의 길이의 입력 데이터를 고정 길이의 출력 값으로 변환하는 수학적 함수입니다. 블록체인 기술에서 해시 함수는 데이터 무결성 보장, 트랜잭션 검증, 블록 연결 등 핵심적인 역할을 수행하며, 암호화 기술의 기반 요소로 작용합니다. 본 문서에서는 해시 함수의 정의, 특성, 블록체인에서의 활용 사...

# 블록체인 ## 개요/소개 블록체인은 2008년 비트코인의 등장과 함께 세상에 알려진 분산 원장 기술(Distributed Ledger Technology, DLT)의 핵심 구성 요소입니다. 중앙 집중적인 기관 없이 데이터를 기록하고 관리하는 새로운 방식을 제시하며 금융 시스템을 넘어 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 블록체인은 데이터 위변조...

# AES (Advanced Encryption Standard) ## 개요 AES(Advanced Encryption Standard)는 대칭 암호화 알고리즘 중 하나로, 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2001년에 채택한 데이터 암호화 표준이다. DES(데이터 암호화 표준)의 보안성 부족으로 인해 개발되었으며, 현재 전 세계적으로 널리 사용되는 암...

# Subversion ## 개요/소개 Subversion(이하 SVN)은 소프트웨어 개발에서 코드, 문서, 기타 파일의 버전을 관리하기 위한 **중앙집중식 버전관리 시스템**(Centralized Version Control System, CVCS)입니다. 2000년에 Apache Software Foundation(Apache SF)에 의해 공개되었으...

# Git ## 개요 Git은 소프트웨어 개발에서 코드의 버전을 추적하고 협업을 지원하는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)입니다. 2005년 Linus Torvalds가 Linux 커널 개발을 위해 설계한 이후로, 소프트웨어 엔지니어링의 필수 도구로 자리 잡았습니다. Git은 파일 변경 이력...

# 유체역학 ## 개요 유체역학(Fluid Mechanics)은 액체와 기체를 포함한 유체의 정적 및 동적 거동을 연구하는 물리학의 하위 분야이다. 이 분야는 유체가 외부 힘에 어떻게 반응하는지, 유동 패턴과 압력 분포를 이해하며, 공학, 자연과학, 의학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 유체역학은 고전 물리학의 기초 이론과 현대 기술 개...

# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...