Mark-and-Sweep 알고리즘 1. 개요 Mark-and-Sweep 알고리즘은 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)의 가장 기본적인 추적(Tracing) 기반 메모리 관리 알고리즘으로, 더 이상 참조되지 않는 메모리 영역을 식별하여 자동으로 회수하는 기법이다. 이 알고리즘의 주 목적은 프로그램이 실행되는 동안 동적으로 할당된 메모리…
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Kotlin 1. 개요 Kotlin은 JetBrains(젯브레인즈)사에서 개발한 정적 타입(Static Type)의 현대적인 프로그래밍 언어로, JVM(Java Virtual Machine) 위에서 동작하며 Java와 완전한 상호운용성을 제공하도록 설계되었습니다. Kotlin은 기존 Java의 장점을 유지하면서도, 현대적인 언어들이 가지는 간결함(Conci…
IGV (Integrative Genomics Viewer) 1. 개요 IGV(Integrative Genomics Viewer)는 고해상도 유전체 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석하기 위해 개발된 오픈 소스 인터랙티브 유전체 브라우저(Genome Browser)이다. 차세대 염기서열(NGS, Next Generation Sequencing) 기술로 생성되…
서비스 비활성화 (Service Disabling) 1. 개요 서비스 비활성화란 운영체제(OS) 및 애플리케이션 환경에서 시스템 운영에 필수적이지 않은 백그라운드 프로세스나 네트워크 서비스를 중지하고, 시스템 재부팅 후에도 자동으로 실행되지 않도록 설정하는 보안 최적화 과정을 의미한다. 불필요한 서비스를 제거함으로써 시스템 자원(CPU, RAM) 낭비를 줄…
대용량 파일 추적 대용량 파일 추적이란 기가바이트(GB) 또는 테라바이트(TB) 단위의 거대한 파일이 변경, 이동, 삭제되는 과정을 효율적으로 감시하고 관리하는 기술을 의미합니다. 일반적인 버전 관리 시스템(VCS)이나 파일 시스템은 텍스트 기반의 작은 파일에 최적화되어 있어, 대용량 파일을 그대로 추적할 경우 저장소 크기가 급격히 증가하고 성능이 심각하게…
도메인 적합성 (Domain Suitability) 1. 개요 도메인 적합성(Domain Suitability)이란 인공지능 모델이 특정 분야(Domain)의 지식, 용어, 문맥 및 관습을 정확하게 이해하고 이를 바탕으로 해당 분야의 요구사항에 부합하는 결과물을 생성하는 능력을 의미한다. 일반적인 AI 모델 평가에서 사용되는 정확도(Accuracy), F1…
블록 스코프 (Block Scope) 1. 개요 블록 스코프(Block Scope)란 프로그래밍 언어에서 중괄호({ })와 같이 특정 코드 블록 내에서 선언된 변수의 유효 범위가 해당 블록 내부로 제한되는 메커니즘을 의미한다. 변수가 선언된 블록 외부에서는 해당 변수에 접근할 수 없으며, 블록의 실행이 종료되면 해당 변수는 메모리에서 해제되거나 더 이상 참…
문맥 의존성 (Context Dependency) 문맥 의존성(Context Dependency)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 언어학에서 단어나 문장의 의미가 주변 환경(문맥)에 따라 달라지는 현상을 지칭하는 개념입니다. 인간의 언어는 고정된 사전적 정의만으로는 완전한 의미를 전달하기 어렵기 때문에, 문맥을…
IETF 개요 IETF(Internet Engineering Force, 인터넷 엔지니링 태스크 포스)는 인넷의 설계, 개발 운영을 위한 기술 표준을 제정하는 국제적인 자율 표준화 기입니다. IETF 인터넷의 핵심 프로토콜인 TCP/IP, HTTP, SMTP, DNS 등 대부분의 기반 기술을 개발하고 유지보수하며, 인터넷이 안정적이고 확장 가능하게 작동할 …
스냅샷 개요 스냅샷(Snapshot)은 시점에서 시스템, 또는 저장 장치의 상태를 그대로 기록한 복사본을 의미합니다. 데이터 관리 특히 백업 및 복구 전략에서 핵심적인 기술로 활용되며, 전체 데이터를 복사하지 않고도 빠르고 효율적으로 시스템 상태를 보존할 수 있는 장점이 있습니다. 스냅샷은 파일 시스템, 가상 머신, 데이터베이스, 클라우드 인프라 등 다양한…
Amazon CodeCatalyst (구 CodeStudio) 참고: Amazon CodeStudio는 현재 Amazon CodeCatalyst로 통합 및 진화되었습니다. 본 문서는 최신 서비스 명칭인 CodeCatalyst를 중심으로 구성하되, 기존 CodeStudio의 기능을 포함합니다. 1. 개요 Amazon CodeCatalyst는 소프트웨어 개발 …
공유 메모리 시스템 (Shared Memory System) 1. 개요 공유 메모리 시스템은 여러 개의 프로세서나 독립적인 프로세스들이 하나의 공통된 물리적 메모리 주소 공간을 공유하여 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 설계된 컴퓨터 메모리 아키텍처이다. 이 시스템의 핵심 목적은 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication) 시 …
Fairness Indicators Fairness Indicators는 머신러닝 모델의 예측 결과가 특정 사용자 그룹(인종, 성별, 연령 등)에 대해 편향되어 있는지 측정하고 시각화하여 모델의 공정성을 평가하는 오픈소스 도구 및 프레임워크입니다. 개요 머신러닝 모델은 학습 데이터에 포함된 인간의 편견이나 데이터 수집 과정의 불균형을 그대로 학습하여 특정 …
의미 분석 의미 분석(Semantic Analysis)은파일러가 소스 코드를 해석하는 과정 중 중요한 단계로, 문법적으로 올바른 코드가 실제로 프로그래밍 언어의 의미 체계에 부합하는지를 검사하는 작업입니다. 이 단계는 구문 분석(Syntax Analysis) 이후에 수행되며, 컴파일러가 프로그램의 논리적 구조와 의미를 이해하고 오류를 탐지하며 최적화를 준비…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google AI Language 팀에서 개발한 언어 이해를 위한 양방향 사전 학습 모델입니다. 기존의 언어 모델들이 텍스트를 왼쪽에…
모달 논리 (Modal Logic) 1. 개요 모달 논리(Modal Logic)는 진술의 단순한 참과 거짓을 넘어, 그 진술이 어떤 '방식(Mode)'으로 참인지를 다루는 양상 논리 체계이다. 표준 논리인 명제 논리(Propositional Logic)나 1차 논리(First-order Logic)가 "P는 참이다"라는 사실적 진술만을 다룬다면, 모달 논리…
Basic Linear Algebra Subprograms Basic Linear Algebra Subprograms(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, 공학 시뮬레이…
인스턴스 개요 프로그래밍, 특히 객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)에서 인턴스(Instance는 클래스(Class)로부터 생성된 구체적인 객체(Object)를합니다. 클래스는 일종의 설계도나 틀로, 데이터(속성)와 그 데이터를 조작하는 함수(메서드)를 정의하지만, 실제 프로그램에서 사용되는 것은 그 설계도를 바탕…
파이썬 리스트 (Python List) 1. 개요 파이썬의 리스트(List)는 여러 개의 데이터를 순서대로 저장할 수 있는 가변(Mutable) 시퀀스 자료형이다. 리스트는 다음과 같은 핵심 특징을 가진다. 가변성(Mutability): 생성 후에도 요소를 수정, 추가, 삭제할 수 있다. 순서 유지(Ordered): 요소들이 삽입된 순서가 유지되며, 인덱스…
1000BASE-CX 1. 개요 1000BASE-CX는 IEEE 802.3 표준의 일부로, 짧은 거리에서 서버와 스위치를 연결하기 위해 설계된 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet)의 물리 계층(PHY) 표준이다. 이 표준은 일반적인 UTP 케이블이나 광섬유 대신 동축 케이블(Coaxial Cable)을 매체로 사용하여, 데이터 센터 내의 랙(Ra…