# 상자 수염 그림 ## 개요 **상자 수염 그림**(box-whisker plot, 줄여서박스플롯**, box plot)은 통계학에서 데이터의포를 시각적으로 요약하기 널리 사용되는프 유형입니다. 그래프는 데이터 중심 경향,포도, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 특히 여러 집단 간의 분포를 비교할 때 매우 유용합니...

# 중앙값 **중앙값**(median)은 통계학에서 자료의 중심경향성을 나타내는 대표적인 척도 중 하나로, 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 **가운데 위치하는 값을 의미한다.균과 최빈값 함께 기술통계의 세 가지 주요 중심경향성 지로 꼽히며, 특히 데이터에 극단값(outlier)이 포함되어 있을 때 평균보다 더 안정적인 대표값으로 사용된다. 중앙값은 자료...

# 선형 연립방정 선형 연립방정식( System of Equations)은 여러 개의 선형 방정식이 동시에 성립해야 하는 조건을 나타내는학적 구조로, 선형대수학의 핵심 주제 중 하나입니다. 이는 과학, 공학, 경제학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분에서 현실 세계의 문제를 모델링하고 해를 구하는 데 널리 사용됩니다. 본 문서에서는 선형 연립방정식의 정의 표현 ...

# PSTATE PSTATE는 ARM 아키텍처에서 프로세서의 **현재 상태**(Processor State)를 제어하는 특수 목적 레지스터로, 주로 **AArch64**(64비트 실행 상태) 아키텍처에서 사용된다. 이 레지스터는 프로세서의 동작 모드, 인터럽트 허용 상태, 예외 레벨(EL), 정밀도 제어 등 다양한 실행 환경을 동적으로 제어하는 데 핵심적...

# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...

# Hallucination ## 개요 **Hallucination**(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 **생성형 언어 모델**(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 ...

# 지수분포 지수분(**Exponential Distribution**) 통계학과률론에서 연속 확률분포 일종으로, 간의 **시간 간격**을 모델링하는 데 널리됩니다. 특히,아송 과정(Pson process)에서하는 사건 사이의 시간을 설명하는 적합한 분포로,뢰성 공학, 생존 분석, 대기 이론(Queueing theory) 등 다양한 응용 분야에서 중요한 ...

# 특이값 분해**특이값 분해**(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축...

# 제품 백로그 품 백로그(Product Backlog)는 애자 소프트웨어 개, 특히 스크럼(Scrum) 프레임워크에서 핵심적인 역할을 하는 문서입니다.는 개발 팀이 향후 구현할 기능, 수정할 버그, 기술적 개선 사항 등을 포함한 우선순위가 매겨진 작업 목록입니다. 제품 백로그는 정적인 문서가 아니라 지속적으로 진화하는 **동적 목록**으로, 제품의 전략...

# DevOps ## 개요 **DevOps**(Development + Operations)는 소프트웨어발(Development)과 IT 운영(O)의 경계 허물고, 두 간의 협업과 통합을 촉진하여 소프트웨어 개발, 테스트, 배포, 운영 및 유지보수를 보다 빠르고 효율적으로 수행하기 접근 방식입니다. Dev는 단순한 도구나 기술이 아니라 **문화**, *...

# 완료 가능성 평가 ## 개요 **완료 가능성 평가**(Feasibility Assessment)는 소프트웨 개발 프로트의 초기 단계에서 수행되는 핵심적인 분석 활동으로, 제안된 프로젝트가술적, 경적, 운영적, 일정상, 법적 측면에서 실제로 성공적으로 수행될 수 있는지를 판단하는 과정이다. 이 평가는 프로젝트 착수 여부를 결정하는 중요한 기준이 되며,...

# 정밀도 균형 정밀도 균형(Precision Balance은 데이터과학, 머신러닝 모델 평가에서 중요한 중 하나로, **정밀도**(Precision)와 **재현**(Recall) 사이의 균형을 의미합니다. 이는 모델이 얼마나 정하게 긍정 클래스를 예측하는지(정밀도), 그리고 실제 긍정 샘플 중 얼마나 많은 비율을 올바르게 찾아내는지(재현율)를 고려하여 ...

# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...

# 전세보증금 반환보 제도 ## 개요전세보증금 반환보 제도는 한국의 주택임대 시장에서 전세 계약 체결한 세입자가 임대인이 보증금을 반환하지 못할 경우를비하여 정부와 주택금융공사가 운영하는 공적 보증 제도. 이 제도는 주로 전세 거가 활발한 도심 지역에서 세입자의 주거 안정을 도모하고, 전세 사기 등으로 인한 사회적 문제를 예방하기 위해 마련되었다. 특히 ...

# SATA SSD ## 개요 SATA SSD(Serial ATA Solid State Drive)는 **SATA**(Serial Advanced Technology Attachment) 인터페이스를 사용하는 **고 상태 드라이브**(Solid State Drive, SSD를 의미합니다. 기존 기계식 하드디스크 드라이브(HDD)와 달리, SATA SSD...

# 그래프 표현 함수의 **그래프 표현**(Graphical Representation)은 함수의 정의역과 공역 사이의 관계를 시각적으로 나타내는 방법으로, 미적분학에서 매우 중요한 도구 중 하나입니다. 함수의 그래프를 통해 함수의 성질, 변화 양상, 극값, 연속성, 미분 가능성 등을 직관적으로 파악할 수 있으며, 복잡한 수학적 개념을 이해하고 설명하는 ...

# 계층적 소프맥스 ## 개요 **층적 소프맥스**(Hierarchicalmax)는 자연처리(NLP) 대용량 어휘(vocabulary)을룰 때 발생하는산 비용 문제를 해결하기 위해 제된 기술입니다 특히 언어 모델, 단어 임베딩(예: Word2Vec), 기계 번역 등에서 출력층의 소프트맥스 계산이 단어 사전의 크기에 비례하여 매우 비효율적이라는 문제가 있...

# 주파수 응답법 ## 개요 **주파 응답법**( Response Method)은 제어공학에서 시스의 동적 특성을 주파수 영역에서 분석하고 제어 설계하는 데되는 핵심적인 기법. 이 방법은스템에 정현파(sinusoidal 입력을 가했을 때, 출력 정적 상태에달한 후의 진폭 비과 위상 차를 주파수의로 표현함으로 시스템의 특성을악한다. 주수 응답법은로 선형 ...

# 프레임 기반 정규화 ## 개요 **프레임 기반 정규화**(Frame-based Normalization)는 음성 인식 시스템에서 음성 신호의 전처리 단계 중 하나로, 음성 데이터를 시간적으로 나누어진 작은 단위인 '프레임'으로 분할한 후 각 프레임의 특성을 일관된 수준으로 조정하는 기술입니다. 이 과정은 음성 신호의 변동성을 줄이고, 후속 처리 단계...

# `filter()` 함수 ## 개요 `filter()` 함수는 함수 프로그래밍에서 자주되는 **고차 함수**(-order function) 중로, 주어진건(판별 함수)을 만족 요소들만을 추출하여 새로운 반 가능한 객체를 반환 역할을 합니다. 이 함수는 데이터 처리, 리스트 조작, 조건 기반 필터링 등 다양한 상황에서 유용하게 활용되며, 코드의 가독성...