OAEP (Optimal Asymmetric Encryption Padding) 1. 개요 OAEP(Optimal Asymmetric Encryption Padding)는 RSA와 같은 공개키 암호화 방식에서 평문을 암호화하기 전, 데이터의 무작위성을 부여하고 구조적 무결성을 확보하기 위해 사용하는 최적 비대칭 암호화 패딩 방식이다. 공개키 암호화 알고리즘…
검색 결과
"반복"에 대한 검색 결과 (총 1028개)
고정점 (Fixed Point) 개요 고정점(Fixed Point)이란 어떤 함수 에 대하여 를 만족하는 원소 를 의미한다. 즉, 함수에 의해 변환된 후에도 값이 변하지 않고 그대로 유지되는 점을 말한다. 기하학적 관점에서 고정점은 함수 의 그래프와 직선 가 만나는 교점의 좌표와 일치한다. (그림: 와 의 교점이 고정점이 되는 원리) 이는 입력값과 출력값이…
베이지안 추론 (Bayesian Inference) 베이지안 추론은 확률을 '사건이 발생할 빈도'가 아니라 '가설에 대한 믿음의 정도(Degree of Belief)'로 정의하고, 새로운 데이터가 관찰됨에 따라 기존의 믿음을 지속적으로 업데이트하는 통계적 추론 방법론이다. 1. 개요 베이지안 추론의 핵심은 관찰된 데이터를 바탕으로 모델의 파라미터 에 대한 …
HTML5 1. 개요 { section1} HTML5는 웹 페이지의 구조를 정의하는 마크업 언어인 HTML(HyperText Markup Language)의 5번째 주요 버전으로, 단순한 문서 구조 정의를 넘어 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 다양한 API와 멀티미디어 기능을 통합한 웹 표준 기술이다. 과거 HTML 4.01 버전에서는 정적인 문서 전달에 …
투명성 요 소프트웨어 개 분야에서 투명(Transparency)은 애자일gile) 원의 핵심 요소 하나로, 팀 내외부의 모든 이해관계자들이 프로젝트의 진행 상황,결정 과정, 문제점 및 성과를 명확하게 파악할 수 있도록 정보를 공개하고 공유하는 원칙을 의미합니다. 애자일 개발 방법론은 변화에 유연하게 대응하고 지속적인 개선을 추구하기 때문에, 투명성은 신뢰 …
차분 차수 (Differencing Order) 1. 개요 차분 차수(Differencing Order)란 시계열 데이터의 비정상성(Non-stationarity)을 제거하여 [[정상성]](Stationarity)을 확보하기 위해, 인접한 시점의 데이터 값들의 차이를 구하는 연산을 반복 수행한 횟수를 의미한다. 시계열 분석에서 정상성이란 시간의 흐름에 따라…
LLM (거대 언어 모델) 1. 개요 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공신경망 기반의 딥러닝 모델이다. 여기서 '거대(Large)'함은 크게 두 가지 측면을 의미한다. 첫째는 파라미터(Parameter, 매개변수)의 수로, 모델…
이중 지불 (Double Spending) 1. 개요 이중 지불(Double Spending)이란 디지털 자산이 동일한 시점에 두 곳 이상의 수신자에게 중복으로 전송되어, 하나의 자산이 여러 번 사용되는 현상을 의미한다. 물리적 화폐는 한 번 건네주면 소유권이 완전히 이전되어 물리적으로 재사용이 불가능하지만, 디지털 데이터는 복제가 매우 쉽기 때문에 중앙 …
노이즈 제거 개요 노이즈 제(Noise Removal)는 전공학, 특히 전력변환장치계 및 운영에서 매우 중요한 기술적 요소입니다. 전력환장치는 교류(AC)와 직류(DC) 사이의력 변환을 수행하는 장치로, 인버터, 정류기, DC-DC 컨버터 등이 여기에 포함됩니다. 이러한 장치들은 스위칭 동작을 통해 효율적인 전력 변환을 수행하지만, 그 과정에서 고주파 노이…
Collector (데이터 수집 에이전트) 개요 Collector(컬렉터)는 분산 시스템, 클라우드 인프라, 또는 대규모 네트워크 환경에서 데이터 수집 에이전트(Data Collection Agent)의 역할을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트 또는 아키텍처 패턴을 지칭합니다. 현대 IT 인프라에서 Collector는 서버의 메트릭(Metric), 로그(Log)…
가우스-마르코프 정리 (Gauss-Markov Theorem) 1. 개요 가우스-마르코프 정리는 선형 회귀 모델에서 특정 가정들이 충족될 때, 최소제곱법(Ordinary Least Squares, OLS)을 통해 얻은 추정량이 최선 선형 불편 추정량(Best Linear Unbiased Estimator, BLUE)이 된다는 통계학적 정리이다. 즉, 모든 …
버퍼 코팅 (Buffer Coating) 1. 개요 버퍼 코팅(Buffer Coating)이란 광섬유의 핵심 구성 요소인 유리 섬유(Glass Fiber)의 외면을 감싸는 1차 보호층으로, 외부의 물리적·화학적 충격으로부터 취약한 유리 구조를 보호하고 기계적 강도를 높이기 위해 적용되는 고분자 층을 의미한다. 광섬유의 전체 구조에서 코어(Core)와 클래딩…
빌드 아티팩트 (Build Artifact) 1. 개요 빌드 아티팩트(Build Artifact)란 소프트웨어 빌드 프로세스의 결과물로 생성되는, 배포 가능하거나 실행 가능한 형태의 파일 또는 파일 집합을 의미한다. 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC, Software Development Life Cycle)에서 아티팩트는 소스 코드라는 '설계도'가 실제 …
CI/CD 파이라인 개요 /CD 파이프라인은지속적 통합(Continuous Integration CI)과 지속적포/전달(Continuous Deployment/Delivery, CD)을 자동화하여 소프트웨어 개발로세스의율성과 품질을 향상시키는 핵심적인 개발 관행입니다. 이 파이프라인은 코드 변경 사항이 소스 코드 저장소에 커밋되는 순간부터 프로덕션 환경에 …
매개변수 표현 매개변수 표현(Parameter Representation)은 수학에서 곡선,면 또는 더 복잡한 기하학적 객체를 매개변수(parameter)를 이용하여 정의하는이다. 이 방식은존의 함수 표현인 형태로 표현하기 어려운 곡선이나 다차원 도형을 보다 유연하고 직관적으로 기술할 수 있게 해준다. 특히, 평면 곡선, 공간 곡선, 물리학에서의 운동 경로…
클러스터링 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지 처리 등 다양한 분야에서…
L1 정규화 개요/소개 L1 정규화(L1 Regularization)는 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 파라미터(계수)에 절대값을 기반으로 페널티를 추가하여, 불필요한 특성(feature)을 제거하고 모델의 단순성을 유지합니다. L1 정규화는 특히 스파시(Sparse) 모…
제품 관리 (Product Management) 1. 개요 제품 관리(Product Management)란 고객의 문제 해결과 비즈니스 가치 창출을 위해 제품의 전략 수립부터 개발, 출시, 그리고 성장 및 폐기에 이르는 전 과정을 관리하는 전문적인 활동이다. 제품 관리자는 비즈니스(Business), 기술(Technology), 사용자 경험(UX)의 교차점…
배열 슬라이싱 (Array Slicing) 1. 개요 배열 슬라이싱(Array Slicing)이란 배열이나 리스트와 같은 선형 데이터 구조에서 특정 인덱스 범위를 지정하여 연속된 요소들의 부분 집합을 추출함으로써 새로운 부분 배열을 생성하는 기법이다. 이 작업의 주된 목적은 전체 데이터셋 중 분석이나 처리가 필요한 특정 구간만을 효율적으로 분리하여 데이터 …
엔트리 게임 1. 개요 엔트리 게임이란 네이버 커넥트재단에서 운영하는 교육용 소프트웨어 플랫폼 '엔트리(Entry)'의 블록 코딩 환경을 이용하여 제작된 모든 형태의 인터랙티브 게임 콘텐츠를 의미한다. 텍스트 기반의 복잡한 문법 대신 드래그 앤 드롭 방식의 블록을 조립하여 로직을 구현하므로, 전문적인 프로그래밍 지식이 없는 입문자나 학생들도 논리적 사고를 …