# 요약 생성 ## 개요 **요약 생성**(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, ...
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"BER"에 대한 검색 결과 (총 435개)
# 노이즈 제거 개요 노이즈 제(Noise Removal)는 전공학, 특히 전력변환장치계 및 운영에서 매우 중요한 기술적 요소입니다. 전력환장치는 교류(AC)와 직류(DC) 사이의력 변환을 수행하는 장치로, 인버터, 정류기, DC-DC 컨버터 등이 여기에 포함됩니다. 이러한 장치들은 스위칭 동작을 통해 효율적인 전력 변환을 수행하지만, 그 과정에서 고...
# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...
구성 파일 ##요 **구성 파일**(Configuration, 이하 'config 파일') 소프트웨 애플리케이션 시스템, 또는 서비스의 동작 방식을 사용자 또는 관리자가 정의할 수 있도록 하는 텍스트 기반 파일입니다. 이 파일 프로그램 실행 시 로드되어, 애플리케이션 환경 설정, 경 지정, 보안 정책, 로깅 수준, 외부 서비스 연결 정보 등 다양한 설정...
# 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...
# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...
# 음수 인덱스 ## 개요 **음수 인덱**(Negative Indexing)는 프래밍에서 배열 리스트, 문자열과 같은 순차 자료구조(sequential data structures)의 요소에 접근할 때 **마지막 요소부터 역순으로 위치를 지정**하는 기법입니다. 일반적으로 인덱스는 0부터 시작하여 앞에서 뒤로 증가하지만, 음수 인덱스를 사용하면 끝에서...
# 최장 공통 부분 수열 ## 개요 **최장통 부분 수열**(Longest Subsequence, 이하 LCS)은 개 이상의 문자열(또는 수열)에서 동시에 나타나는 **부분 수열**(subsequence) 중 가장 긴 것을 찾는 문제입니다. 이 알고리즘은 **자연어처리**(NLP), **생물정보학**, **버전 관리 시스템**(예: `git diff`)...
# 가상 머신 마이그레이션## 개요 **가상 머신 마이그레이션**(Virtual Machine Migration, 이하 VM 마이그레이션)은의 물리적 호스트에서 실행 중인 가상 머신(VM)을 다른 물리적 호스트로동시키는 기술이다. 이 과정은 시스템 가용성, 리소스 최적화, 부하 분산, 유지보수 작업 등을 목적으로 수행되며, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터센터 ...
# 델라나이 삼각분할 ## 개요 델라이 삼각분할(Delaunay Triangulation)은산 기하학 중요한 개념 중 하나로 주어진 평면상의 점 집합을 삼각형으로 분할하는 방법입니다. 이 분할 방식은 삼각형의 내부에 다른 점이 포함되지 않도록 하는 **델라나이 조건**(Delaunay Condition)을 만족시킵니다. 즉, 각 삼각형의 외접원(circ...
# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...
# Back-EMF 추정 ## 개요 Back-EM(Back Electromotive Force, 역기전력) 추정은 무러시 모터(Brushless DC Motor, BLDC) 및 영구자석 동기모터(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 센서리스 제어에서 핵심적인 기술입니다. 모터가 회전할 때, 코일에 유도되는 전압인 ...
# 비수용액계 리-공기 배터 ## 개요비수용액계 리튬-공 배터리(Lithium-Air Battery, 비수용액형)는 차세대 고에너지 밀도 전지 기술, 기존 리이온 배터리보다 훨씬 높은 에너지 저장 능력을 제공할 수 잠재력을 지 시스템이다. 이 배터리는 리튬 금속을 음극으로, 산소를 양극 활물질로 사용하며, 전해질로 물을 포함하지 않는 유기 용매를 사용하기...
정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...
# 광케이블 통신 ## 개요 광케이블 통신은 빛을 매개로 하 정보를 전송하는 통신 방식으로, 현대 정보 통신 인프라의 핵심 기술 중 하나이다. 이 기술은 전기 신호를 사용하는 기존의 동축 케이블이나 구리선 기반 통신에 비해 **대역폭이 넓고**, **신호 손실이 적으며**, **전자기 간섭(EMI)에 강한** 특성을 지닌다. 이러한 장점 덕분에 인터넷 ...
범주론 ## 개요 범주론(Category Theory)은 수학의 분야로, 다양한 수학적 구조와 그 사이의 관계를 추상적으로 다루는 이이다. 1940년대에 샘UEL 에일렌버그(Samuel Eilenberg와 새먼 매클레인(Saunders Mac Lane)에 의해 위상수학과 호몰로지 대수학의 개념을 일반하기 위해 도입되었으며 오늘날에는 수학 전반은 물론 컴...
# 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 사용...
# 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...
# 객체지향 프로그래밍**객체지향 프로그래밍**(Object-Oriented Programming, 약칭: OOP)은 소프트웨어 개발에서 현실 세계의 개념을 프로그램 내에서 모델링하기 위해 "객체"를 중심으로 설계하는 프로그래밍 패러다임입니다. 이 패러다임은 코드의 재사용성, 유지보수성, 확장성을 높이기 위해 널리 사용되며, 현대의 주요 프로그래밍 언어들(...
행렬식 행렬식**(式, Determinant)은 선형대수학에서 정방행렬(square matrix)에 대응되는 하나의 스칼라 값으로, 행렬의 여러 중요한 성질을 판별하는 데 핵심적인 역할을 한다. 행렬식은 행렬이 가역(invertible)인지 여부, 선형 방정식의 해의 존재성, 벡터 공간에서의 기하학적 해석(예: 부피 변화율) 등과 밀접한 관련이 있다. 이...