# 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 ...

# d-q축 ## 개요 **d-q축**(직좌표계 또는 동기전좌표계은 제어공학, 전기기계 및 전력전자 시스템에서 널리 사용되는 좌표계의 한 형태입니다. 이 좌표계는 3상 교류량(예: 전압, 전류, 자속)을 시간적으로 변하지 않는 직교 성분으로 변환함으로써 시스템 해석과 제어를 간편하게 해줍니다. 특히 유도전동기, 영구자석 동기전동기(PMSM), 인버터 제...

# Elastic Network Adapter Elastic Network Adapter**(ENA는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS에서 제공하는 고성능 네트워크 인페이스 드라이버 및 하웨어 가속 기술로, 클라우드반 가상 머신(EC 인스턴스에서 초고속 네워크 성능 제공하기 위해 설되었습니다. 특히 대규 데이터 전송,성능 컴퓨...

# DP 테이블 ##요 **DP 테이블Dynamic Programming Table)은 동적획법(Dynamic Programming, DP) 구현할 때 사용하는 데이터 구조로, 주로 1차원 또는 2원 배열 형태로 표현된다. DP는 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결한 후, 그 결과를 저장하고 재사용함으로써 중복 계산을 피하고 효율적으로 최적해를...

# SFD (Start Frame Delimiter) ## 개요 **SFD**(Start Frame Delimiter, 시작 프레임 구분자)는 이더넷(Ethernet) 프레 구조에서 프레임의 시작 나타내는 중요한 필드입니다. 이더 통신에서 데이터 프레임은 일정한 형식을 따르며, 그 시작 부분에는 프리엠블(Preamble)과 함께 SFD가 위치하여 수신 ...

# 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(...

# mmap `mmap`은 유닉스 계열 운영체제(Unix-like OS)에서 제공하는 시스템 콜(system call)로, 파일이나 디바이스를 메모리에 매핑하여 프로세스가 파일을 마치 메모리 배열처럼 직접 접근할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 기능은 파일 입출력 성능을 크게 향상시키며, 특히 대용량 데이터 처리나 공유 메모리 기반의 프로세스 간 통신(I...

# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...

# 랙 마운트 서버 랙 마운트 서버(Rack-M Server)는 데이터센터나버실에서 표 랙(rack)에 장착하여 사용하는 서 유형으로, 공간 효율과 관리 용이성, 확장 등을 고려해계된 하드웨 장치입니다.업, 클라우드 서비스 제공자, 연구기관 등 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한 환경에서 널리 사용되며, 정보통신 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다....

# FCS ## 개요 **FCS**(Frame Check Sequence, 프레임 검 순서)는 데이터 통신에서 전송된 프레임(Frame의 무결성을 검사하기 위해 사용되는 오류 검출 기법 중 하나입니다. 주로 링크 계층(Data Link Layer)에서레임 단위로 전송되는 데이터에 대해 전송 중 발생할 수 있는 비트 오류를 탐지하는 데 목적이 있습니다. ...

# 비언어적 신호 관 ## 개요 비언어적 신호 관찰(Non-verbal Signal Observation)은 사용 경험(UX) 디자인 분야에서 사용자의 행동, 감정, 태를 이해하기 위해 언어 외의 신체적 표현을 분석하는 핵심적인 방법론입니다. 사용자가 제품이나 서비스를 이용하는 과정에서 내 표현하는 감정이나 의도는 종종 말로 표현되지 않지만, 얼굴 표정...

# 벡터 연산 벡터 연산(Vector Operation)은 데이터과학, 기계학습, 물리학, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. 특히 고차원 데이터를 처리하는 데이터과학에서는 벡터를 통해 데이터 포인트를 표현하고, 이를 기반으로 유사도 계산, 차원 축소, 모델 학습 등의 작업을 수행합니다. 본 문서에서는 벡터 연산의...

# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...

# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...

# 계산 그래프 **계산 그래프Computational Graph)는 수학적 연산이나 함수의 계산 과정을 **방향성 그래프**(Directed Graph) 형태로 표현한 자료 구조입니다. 이는 인공지능, 특히 딥러 모델의 학습 과정에서 **전파**(Backpropagation)를율적으로 수행하기 위해 핵심적인 역할을 합니다. 계산 그래프는 입력값에서 출력...

# SSE4 **SSE4**(Streaming SIMD Extensions 4) 인텔(Intel)과 AMD가 개발한 x86 아키텍처 기반 프로세서에서 사용되는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합의 확장판으로, 멀티미디어 처리, 영상 인코딩/코딩, 과학 계산, 압축 알고리즘 다양한 성능 집약적 작업의 효율성을...

# Elemental **Elemental**은 실시간 커뮤니케이션 위한 오픈소스 웹 채팅 및 메시징 플랫폼으로, 보안성과 확장성을 중시하는 사용자들에게 널리 알려져 있습니다. 이 프로젝트는 주로 **Matrix 프로토콜**을 기반으로 하며, 사용자 간의 암호화된 메시지 전송, 음성 및 화상 통화, 파일 공유 등 다양한 커뮤니케이션 기능을 제공합니다. E...

단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...