# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...

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 ...

# 의료 기록 시스템 의료 기록 시스(Medical Documentation System)은 환자의 진료 기록, 진단 결과, 치료 계획, 투약 내역 등 의료 활동 전반에 걸친 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템이다 최근 정보기술의 발전과 함께, 전자의무기록(Electronic Health Record, EHR)스템이 중심이 되었으며, 음성 인식 기...

# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...

순서형 로스틱 회귀 ## 개요**순서형 로지스 회귀**(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 **서형 범주**(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스...

# 블록화 ## 개요 **블록화**()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블...

# Intel ICC **Intel ICC**(Intel C++ Compiler, 또는 C/C++ Compiler Classic는 인텔(Intel)이 개발한 고성능 C C++ 컴파일러로, 인텔 아키텍처 기반 시스템 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 상용 컴파일러입니다. 주로 과학 계산,성능 컴퓨팅(HPC), 임베디드 시스템, 데이터 분 등 성능이 중요한 분...

# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 사용자와 자연어를 통해화를 수행하는 인공지능 기반의 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 메신저 플랫폼 등에 탑재되어 고객 서비스, 정보 제공, 예약 처리, 교육 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 챗봇은 자연어처리(NLP), 기계학습(ML), 대화 이해(Dialog Understand...

# 인스턴스 메서드 ## 개요 **인스턴스 메서드**(Instance Method)는 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming)에서 클래스의 인스턴스(객체)에 바인딩되어 호출되는 메서드를 의미합니다. 이 메서드는의 상태(인스턴스 변수에 접근하거나 이를 수정할 수 있으며, 클래스의 동작을 정의하는 핵심 요소 중 하나...

50번째분위수 ## 개요 50번째 백위수**(50 percentile)는 통학에서 자료 중앙값을 의미, 전체 데이터셋 정렬했을 때 **상위 50% 하위 50% 나누는 기점**입니다. 즉 데이터 중 절반 이 값보다 작 같고, 나머 절반은 이보다 크거나 같습니다 이는 데이터 분포의 중심 경향 파악하는 데 매우 중요한 지표로,균과 함께 자주 사용됩니다. 5...

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...

# 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. ...

# RFID ## 개요 RFID(Radio Frequency Identification, 무 주파수 식)는 전파를해 물체를접촉 방식으로 식별하는 자동 인식 기술이다. 이 기술은 물류, 유통, 제조, 의, 출입 통제 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되며 IoT(Internet of Things)경에서 센서 기반 입력치의 핵심소로 자리 잡고 있다. RFI...

# 백그라운드기 백그라운드 쓰기(Background Writing)는 운영제의 성능 최적화 기 중 하나로,로 파일 시스템 메모리 관리 영역에서 사용된다. 이 기법은 시템의 응답성과 전체적인 처리 효율을 높이기 위해, 사용자 또는 애플리케이션 요청이 아닌 시스템부에서 비동기적으로 데이터를 저장 장치에 기록 방식을 의미한다. 특히 캐시된 데이터나 수정된 페이...

# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...

# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...

# IoT 입력장치 ## 개요 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 입력장치 물리적 환경의 정보를 디지털 데이터로 변환하여 IoT 시스템에 전달하는 핵심 하드웨어 구성 요소입니다. 이러한 장치는 센서, 스위치, 카메라 등 다양한 형태로 존재하며, 온도, 습도, 조도, 움직임, 소리, 위치 등의 실시간 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터...

# 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...