# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...

# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

고용률 상 ## 개요 고용률승은 경제 전반의 건강과 노동시장의 활성화를 나타내는 핵심표 중 하나이다. 고용률은 **경제활동인구 중에서 실제로 취업한 인구의 비율**을 의미하며, 일반적으로 15세 이상구를 기준으로 산정한다. 고용률이 상승 것은 더 많은 사람들이 일자리를 찾고 있으며, 경제 전반의 수요가 증가하고 있다는 긍정적인 신호로 해석된다. 이는 소...

# 전자기 상수 전자기 상수(電磁氣 常數, electromagnetic constants)는 전자기학의 기본 법칙을 기술하는 데 사용되는 물리 상수들로, 전기와 자기 현상의 상호작용을 수학적으로 표현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이러한 상수들은 맥스웰 방정식, 전자기파의 전파 속도, 물질 내에서의 전자기적 거동 등을 정량적으로 분석하는 데 필수적이며, ...

# 뉴턴의 만유인력 법칙 ## 개요 **뉴턴의 만유인력칙**(Newton's of Universal Gravitation은 모든 질량 가진 물체에 항상 인력이용한다는 것을 설명하는 고전역학의 핵심 법칙 중 하나이다. 이 법칙은17세기 영의 물리학 아이작 뉴턴(Is Newton)이 687년판한 저서 『자연철학의 수학적 원리』(*Philosophiæ Nat...

# 장애인 고용 할당제 ## 개요 ** 고용 할당**(Employment Quota for Persons with Disabilities) 국가 또는 지방치단체, 공공기관 및 일정 규모 이상의 민간 사업장이 고용 인력 중 일정 비율을 장애인으로 고용하도록 법적으로 의무화하는 제도이다. 이 제도는 장애인의 경제적 자립과 사회적 통합을 촉진하고, 고용 차별...

# 중력 상수 ## 개요 **중력 상수**(avitational Constant), 종종뉴턴의 중 상수**(Newtonian constant of gravitation) 또는 기호로 **G**로 표기되는 이 값 물리학에서 만유인력의 세기를 결정하는 기본 물리 상수이다. 중력 상수는 아이작 뉴턴이 1687년에 발표한 만유인력의 법칙에서 처음 도입되었으며,...

# 덧셈 법칙 ## 개요 확률론에서 **덧 법칙**(Addition Rule)은 두 사건 중 적어도 하나가 발생할 확률을 계산하는 데 사용되는 기본 원리이다. 이 법칙은 사건 간의 관계, 특히 사건들이 **서로 배타적인지**(mutually exclusive) 여부에 따라 두 가지 형태로 나뉜다. 덧셈 법칙은 확률의 공리적 정의에 기반하며, 복합 사건의...

# 중력 상수 중력 상수(G)는 물리학에서 뉴턴의 만유인력 법에 등장하는 기본 상수로, 두 물체 사이의 중력적 상호작용의 세기를 결정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이 상수는 우주의 기본 상수 중 하나로 간주되며, 고전 역학에서부터 천체 물리학, 우주론에 이르기까지 다양한 분야에서 활용된다. 본 문서에서는 중력 상수의 정의, 역사, 측정 방법, 물리적 의...

# 확률 ## 개요 **확률**(Probability)은 어떤 사건이 발생할 가능성을치적으로 표현한 개념으로, 통계학과 수학, 특히 확률론의 핵심 기초를 이룹니다. 현실 세계에서 불확실한 상황을 분석하고 예측하는 데 널리 활용되며, 과학, 공학, 경제, 의학, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용됩니다. 확률은 일반적으로 0과 1 사이의 실...

# 퍼플렉서티 ## 개요 **퍼플렉서티**(plexity)는 자연어(Natural Language Processing NLP) 분야 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다 직관적으로, 퍼플렉서티 모델이 주어진 텍스트 시퀀스를 예측하는 데 얼마나 '당황'하는지를 나타내는 수치로 해석할 수 있습니다. 즉, 퍼플...

# 타입 이론타입 이론 Theory)은 프로그래밍 언어 수학 기초 이론에서 중요한 역할을 하는 학문 분야로, 데이터의 종류(타입를 체계적으로 정의하고, 이들 간의 관계와 연산의 유효성을 검증하는 이론적 기반을 제공합니다. 특히 프로그래밍 언 설계, 형식적 검증 컴파일러 개발, 함수형 프로그래밍 등에서 핵심적인 역할을 하며, 오류를 사전에 방지하고 코드의 안...

# 클러스터링 ## 개요 클러스터(Clustering)은 머신러의 대표적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 기 중 하나로, 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를룹화하는 과정을 말합니다. 이 기법은전에 레이블이 주어지지 않은 데이터셋에 적용되며, 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 클러스터링은 고객 세분화...

# 무리식 무리식(無理式, irrational expression)은 수학, 특히 대수학에서 다루는 중요한 개념 중 하나로, **근호(√)를 포함하면서 그 안의 식이 완전제곱이 아닌 경우**에 해당하는 대식을 말한다. 무리식 유리식과비되며, 일반적으로 실수 범위에서 정의되지만, 특정 조건에서 복소수로 확장되기도 한다. 이 문서에서는 무리식의 정의, 성질,...

RFC 240 ## 개요 **RFC 460**(Internet Protocol, 6 (IPv) Specification)은 인터넷 프로토콜의 여섯 번째 버전인 **IPv6**(Internet Protocol version 6)의 핵심 사양을 정의하는 표준 문서입니다. 1998년 12월에 인터넷 엔지니어링 태스크 포스(IETF)에 의해 발행된 이 문서는 ...

# DoD (Depth of Discharge) ## 개요 **D**(Depth of Discharge, 방 깊이)는터리의 성능 수명을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 배터리가 전체 용량 대비 얼마나 많은 양을 방전했는지를 백분율(%)로 나타낸 값입니다. 이 지표는 배터리의 사용 방식, 사이클 수명, 안정성 및 전체 시스템 효율성에 중요한 영향을 미치며...

# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...

# 에이전트 기반델 ## 개요 에이전트 기반 모**(Agent-Based Model 이하 ABM) 복잡한 시템의 거시 현상을 미시적준의 개별 구성 요소(에이트)들의 행동과 상호작용 통해 시뮬레이션하는 컴퓨터 기반의 모델링 기법이다. 이 모델은통적인 수학 모델링 방식과 달리, 시스템 전체를 설명하는 방정식는 각 구성원의 행동 규칙과 이들이 환경 속에서 어...

# Types and Programming Languages ## 개요 《**Types and Programming**(이하 *TAPL*)는 벤자민 C. 파이어스(Benjamin C.)가 저술한로그래밍 언어론과 형식스템(formal type)에 관한 대표적인 교과서입니다. 이 책은 프로그래밍어의 설계, 구현 분석에 있어 **타입 이론**(type the...