위치 센서 ## 개요 **위치 센서Position Sensor)는 물체의를 감지하거나정하는 데 사용되는 센서로, IoT(Internet of Things) 시스템에서 핵심적인 입력 장치 하나입니다. 이 센는 물체가 어느 공간상의 좌표에 있는지를 실시간으로 감지하여 데이터를 생성하며, 이를 기반으로 자동화, 모니터링, 제어 시스템 등이 작동합니다. 위치 ...
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# 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...
# 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...
# 행렬-행렬 연산 행렬-행렬 연은 선형대수의 핵심 개념 중 하나로, 두 개 이상 행렬 간에할 수 있는 다양한 수학적 연산을 포함합니다. 이러한 연산 수치해석 컴퓨터 그래픽스, 기계학습, 물리학, 경학 등 다양한 분에서 널리 활용되며, 특히 데이터의 선형 변환과 시스템 해석에 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 행렬 간의 주요 연산인 덧셈, 뺄셈, 곱...
모터 드라이 ## 개요 **모터 드브**(Motor Drive)는기 모터의도, 토크, 방 및 가속도와 같은 운 조건을 제어하기 위한 전자 장치 또는 시스템을 의미합니다. 모터 드라이브는 산업 자동화, 로보틱스, 전기차, 가전제품 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 에너지 효율성 향상과 정밀한 제어를 가능하게 합니다. 일반적으로 모터 드라이브는 전...
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(벨 편향 문제)은신러닝, 조건부 확률 모델(Conditional Random Fields, CRFs 등)과 순차적 예측 모델(Sequential Models)에서 발생 수 있는 중요한 이슈이다. 이 문제는델이 각 출력 라벨을 독립적으로 예측하려는 경향 때문에,전 상...
# 문화적 맥락 ## 개요 자연어처리(N Language Processing, NLP) **문화적 맥락**(Cultural Context은 언어의 의미를 정확하게 이해하고 해석하는 데 핵심적인 요소입니다 인간의 언어는 단순한 단어와 문법의 조합을 넘어서, 사용자의 문화적 배경, 가치관, 사회적 관습, 역사적 경험 등에 깊이 영향을 받습니다. 따라서 자연...
# 일관성 ## 개요 데이터베이스 시스템에서 **일관성**(istency)은 트랜잭션의심 속성 중 하나로,ID(원자성 일관성,립성, 지속) 속성의에 해당합니다.관성은 데이터베스가 트랜션의 시작 전과 종료 후 모두 **바른 상태**( state)를 유지하도록 보장하는 원칙입니다 즉, 트랜션이 실행되기 전에 데이터베이스가 일관 상태였다면,랜잭션이 성공적으로...
# 챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어 처리(NLP), 기 학습, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 인간과 텍스트 또는 음성반으로 대화를 수행 소프트웨어 프로그램입니다. 사용자가 입력한 질문이나 요청에 대해 적절한 응답을 생성하거나 특정 작업을 수행함으로써 고객 서비스, 정보 제공, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다....
# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(라벨 편향 문제)은 머신러닝, 특히건부 확률 모(Conditional Random Fields, CRFs 등과 순차적 데이터(sequence modeling)를 다루는 모델에서 자주 발생하는 이슈로, 모델이 특정 출력 라벨(클래스)에 지나치게 편향되어 다른 라벨을 ...
# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이...
# 마크-앤드-스윕 ## 개요 **마크-앤드-스윕**(Mark-and-Sweep)은 **가비지 컬렉션**(Garbage Collection, GC) 알고리즘 중 하나로, 프로그램 실행 중 더 이상 사용되지 않는 메모리 객체를 자동으로 회수하는 데 사용되는 대표적인 기법입니다. 이 알고리즘은 인공지능 시스템을 포함한 다양한 고급 소프트웨어 플랫폼에서 메모...
# SHAttered 공격 ## 개요 **SHAttered 공격**은 2017년 2월, 암스테르담에 위치한 **CWI 아인트호번**(Centrum Wiskunde &atica)과 **메릴랜드 대학교**의 연구자들이 공동으로 발표한, 암호학적 해시 함수 **SHA-1**(Secure Hash Algorithm 1)에 대한 첫 번째 실용적인 **충돌 공격*...
# 데이터 암호화 개요 **데이터 암호**(Data Encryption)는 민감한 정보를 무단 접근으로부터 보하기 위해 데이터를 읽을 수 없는 형태로 변환하는 기술입니다 이 과정을 통해 인가되지 않은 사용자가 데이터를 탈취하더라도 그 내용을 이해할 수 없도록 하며, 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 정보 보안의 핵심 요소 중 하나로 간주됩니다...
# Incident Response Plan ## 개요 **Incident Response Plan**(사고응 계획, 이 IRP)은 정보안 사고가 발생했을 때 조직이 신속하고 체계적으로 대응하기 위해 사전에 수립하는 공식적인 절차와 정책의 집합입니다. 보안 사고는 해킹, 랜섬웨어 공격, 데이터 유출, 내부자 위협, 시스템 침해 등 다양한 형태로 발생할 ...
# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...
# NIST Cybersecurity Framework NIST Cybersecurity Framework**(N CSF)는 국립표준기술소(National Institute Standards and Technology,IST)가 개발한 정보보안리 프레임워크로, 조직이 사이버 위험을 효과 관리하고 보안 수준을 향상시키기 위한 지침을 제공합니다. 이 프레임워...