# Semantic Analyzer 의미분석기(Semantic Analyzer) 컴파일러의 핵심 구성 요소 중 하나로, 소스 코드의 구문적 구조가 올바른지 확인한 이후에 그 코드의 **의미적 일관성**을 검사하는 단계입니다. 이계는 단순히 문법이 맞는지 넘어서, 프로그램이 실제로 실행 가능한 의미를 갖는지 판단하는 중요한 역할을 수행합니다. 의미분석기는 ...

# 타겟 코드 생성 겟 코드 생성(Target Code Generation)은 컴파일러 핵심 단계 중 하나로, 소스 코드를 특정 하웨어 아키텍 또는 가상 머신에서 실행 가능한 기계어 코드 또는 저수준 코드로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 일반적으로 **중간 코드**(Intermediate Code)를 입력으로 받아, 대상 플랫폼(타겟)에 맞는 최...

# 포트 포워딩 ## 개요 **포트 포워딩(Port Forwarding)**은 네트워크 보안과 통신의 중요한 개념 중 하나로, 특정 네트워크 장비(예: 라우터)가신한 네트크 트래픽을 외부에서 요청한 포트를 기준으로 내부 네트워크의 특정 장치로 전달하는 기술입니다. 일반적으로 사설 네트워크(NAT, Network Address Translation) 환경...

블록 암호 ## 개요 **블록 암호화**(Block Cipher)는 정보 보 분야에서 널리 사용되는 대칭 키 암호화 기법의 일종으로, 입력된 데이터를 일정한 크기의 "블록" 단위 나누어 각 블록을 독립적으로 암호화하는 방식이다. 블록 암호화는 암호화폐 및 블록체인 기술에서 데이터의 기밀성, 무결성, 인증을 보장하는 핵심 요소로 작용하며, 특히 디지털 자...

# 정보 검색 ## 개요 **정보 검색**(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 ...

편향 ##요 머신러닝에서 **편향**(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, **낮은 편향**은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, **높은 편향**은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. ...

# Wi-Fi 4 Wi-Fi 4는 IEEE 802.1n 무선 통신 표준을 통칭하는 이름으로, 와이파이 얼라이언스(Wi-Fi Alliance)가 2018년 도입한 새로운 명명 체계에 따라 지칭되는 네트워크 기술이다. 이 명명 체계는 기존의 복잡한 IEEE 표준 번호를 사용자 친화적인 숫자(예: Wi-Fi 4, Wi-Fi 5, Wi-Fi 6)로 대체하여 기술...

# numpy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리 중 하나로, 고성능의 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 효율 다루기 위한 수학적 함수 제공합니다. NumPy는 Python의 기본보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 배열 연산을 가능하게 하며, 데이터과학, 기계학...

# 유효성 검사 ## 개요 **유효성 검**(Validation)는 사용자 입력, 시스템 데이터, 또는 외부 제공된 정보가 사전에 정의된 규칙과 형식에 부합하는지를 확인하는 과정을 의미합니다. 특히 **프로그래밍** 분야에서 유효성 검사는 데이터 무결성 확보, 보안 강화, 사용자 경험 개선을 위한 핵심 요소로 작용합니다. 잘못된 입력을 조기에 감지하고 ...

# 인터프리터 개요 **인터프터**(Interpreter)는 소스 코드를 기계어 번역하여 바로하는 프로그램의 일종으로, 소프트웨어 개발과 실행 환경에서 핵심적인 역할을 한다. 인터프리터는스 코드를 한 줄씩 또는 작은 단위로 분하고, 즉시 실행를 반환하는 방식으로 동작한다. 이는 **컴파러**(Compiler)와 대조되는 특징으로, 컴파일러는 전체 소스...

# Positional Encoding ## 개요 **Positional Encoding**(치 인코딩)은 자연 처리(NLP)야에서 사용되는 인지능 모델, 특히 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처에서 핵심적인 구성 요소 중입니다. 트랜포머는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 시퀀스 데이터의 순서 정보를 내재적으로 처...

# ViT (Vision Transformer## 개요 ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 **랜스포머**(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 **컴퓨터비전 모델**입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 *"...

# Touchscreen 리모 ## 개요 Touchscreen 리모은 터치 스크린을 기으로 한 입력장치로서, 전통적인 물리적 버튼이 아닌 터치 인터페이스를 통해 기기 제어를 가능하게 한다. 주로 스마트 TV, 홈 시어터 시스템, 스마트 홈 기기, 에어컨, 조명 등 다양한 전자기기를 제어하는 데 사용되며, 사용자에게 직관적이고 유연한 인터페이스를 제공한다...

# Medtronic MiniMed 780G ## 개요**Medtronic MiniMed 80G**는 세계적인 의기기 기업 메드트로닉edtronic)이발한 최신 세대 인슐린 펌 시스템으로 1형 당뇨병 환자 및 일부 2형 당뇨 환자를 위한 첨단 자동화된 인슐린 공 장치입니다. 이 시스템은 **자동 인슐린 조 기능(Automated Insulin Delive...

StyleGAN **GAN**(Style-Based Generator Architecture for Gener Adversarial Networks)은 얼, 풍경, 예술 작품 등 고해상도의 사실적인 이미지를 생성하기 위해 개발된 생성적 적대 신경망(GAN)키텍처이다. NVIDIA 연구팀에 의해 2018년에 처음 발표된 StyleGAN은 기존의 GAN 모델...

# 산업 자동화 ## 개요 **산업 자동**(Industrial Automation)는 제조 생산, 물류 등 산업 공에서 인간의 개입을 최소화하고 기계, 소프트웨어, 제어 시스템 등을 활용하여 작업을 자동으로 수행하게 하는 기술 분야입니다. 이는 생산성 향상, 품질 일관성 확보, 작업자의 안전성 증대, 운영 비용 절감 등을 목적으로 하며, 현대 제조업의...

# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...

# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...

# EfficientNet EfficientNet은 구글(Google) 연구팀이2019년에 발표한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network,) 아키텍처, 정확도와산 효율성 사이의 최적 균형을 추하는 것을 목표로 설계되었습니다. 기존의 CNN 모델들이 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를...

# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...