# Storage Area Network **Storage Area Network**(SAN)는 고성, 전용 네트워를 통해 서버 저장장치(스토리지)를 연결하는 아키텍처로, 엔터프라이즈급 데이터 센터에서 대용량 데이터의 안정적이고 효율적인 저장 및 접근을 가능하게 합니다. SAN은 일반적인 네트워크 기반 스토리지(NAS)와 달리 블록 수준(block-lev...

# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...

# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...

# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...

# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...

# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...

# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...

# LIME ## 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 **모 무관**(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임...

# RAID 6 ##요 RAID 6은 **undant Array of Independent Disks독립 디스크의 중복 배열 기술 중 하나로, 데이터 안정성과 가용 높이기 위해 설계된 스토지 기술입니다 RAID 6은 RAID 5의 단 보완하여, **두 개의스크가 동시에 실패하더라도 데이터를 복구할 수 있는 이중 패리티**(Dual Parity) 기능을 ...

# 수직 확장 ## 개요 **수직 확장**(Vertical Scaling), 또는 **스케 업**(Scale Up) 시스템의 성능 향상시키기 위해 기존의 하드웨어 자원을 더 강력한 자원으로 교체 증설하는 방식 아키텍처 설계 전략이다. 이는버의 CPU, 메모리(RAM), 저장장치(SSD 등), 네트워크 대역폭 등을 업그레이드함으로써 시스템 처리 능력을 향...

# 나노다공성 TiO₂ 나노다공 이산화티타늄(N-porous TiO₂, Titanium D)은 다공 구조를 가진노미터 크기의 이산티타늄 소재로,은 비표면적과 우수한 광촉매 성능, 전기화학적성 덕분에 에너지, 환경, 전자 기술 등 다양한 분야에서 핵심 소재로 주목고 있다. 특히 태양전지, 수소 생산, 공기 정화, 센서 기술 등에서 중요한 역할을 하며, 지속...

# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...

이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니...

# 몰리브덴 다설파이드 몰리브덴이설파이드olybdenum Diside, MoS)는 고성 윤활 첨가제 산업 전반에 걸쳐리 사용되는 무기 화합물이다 이 물질은어난 윤활성 고온 안정, 그리고 고압 환경에서도 효과를 발하는 특성 덕분에 항공주, 자동차, 정밀기계, 그리고노기술 분야에서 중요한 역할을 있다. 본 문서에서는 몰리덴 다이설파이의 구조,리화학적 성질, ...

# 의료 기록 시스템 의료 기록 시스(Medical Documentation System)은 환자의 진료 기록, 진단 결과, 치료 계획, 투약 내역 등 의료 활동 전반에 걸친 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템이다 최근 정보기술의 발전과 함께, 전자의무기록(Electronic Health Record, EHR)스템이 중심이 되었으며, 음성 인식 기...

# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...

# 무정전 전원장 ## 개요 **무전 전원장치**(interruptible Power Supply, 이하 **UPS는 전력 공급이 갑작스럽게 중단되거나 전압이 불안정해질 경우, 부하비에 지속적이고 안정적인 전력을 공급하는 전력전자 응용 장치이다. 주로 정보기술(IT) 인프라, 통신 장비, 산업 제어 시스템, 의료기기, 금융 시스템 등 전력 중단 시 심각...

# 블록화 ## 개요 **블록화**()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블...

# Intel ICC **Intel ICC**(Intel C++ Compiler, 또는 C/C++ Compiler Classic는 인텔(Intel)이 개발한 고성능 C C++ 컴파일러로, 인텔 아키텍처 기반 시스템 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 상용 컴파일러입니다. 주로 과학 계산,성능 컴퓨팅(HPC), 임베디드 시스템, 데이터 분 등 성능이 중요한 분...