# GDAL ## 개요 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)은 지리공간(Geospatial) 데이터를 다루기 위한 오픈소스 라이브러리로, 다양한 벡터 및 래스터 지리정보 시스템(GIS) 데이터 형식 간의 변환, 처리, 분석을 지원합니다. GDAL은 OSGeo(Open Source Geospatial Foundatio...
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"라이브러리"에 대한 검색 결과 (총 358개)
# NumPy NumPy는 **Numerical Python**의 약자로, 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 데이터 과학, 머신러닝, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 오픈소스 프로젝트로서 BSD 라이선스 하에 ...
# 계절성 ## 개요 **계절성**(Seasonality)은 시계열 데이터에서 반복적으로 나타나는 주기적인 패턴을 의미하며, 일반적으로 시간의 경과에 따라 일정한 간격(예: 하루, 주, 월, 계절 등)으로 반복되는 현상입니다. 계절성은 경제, 기상, 소매, 교통, 에너지 수요 등 다양한 분야에서 관찰되며, 시계열 예측 모델링 및 분석에서 중요한 요소로 ...
# FastText ## 개요 **FastText**는 페이스북 AI 연구소(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류와 단어 표현 학습을 위한 효율적인 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 전통적인 단어 임베딩 기법인 **Word2Vec**과 유사한 구조를 가지면서도, 단어를 구성하는 ...
TensorRT ## 개요 **TensorRT**(텐서는 엔비디아(NVIDIA)에서 개발한 고성능 딥러닝 추론 최적화 프레임워크로, 딥러닝 모델의 **추론**(inference) 단계에서 높은 처리 속도와 효율을 제공하기 위해 설계된 소프트웨어 라이브러리입니다. 주로 실시간 응용 프로그램(예: 자율주행, 영상 인식, 음성 인식 등)에서 사용되며, 다양한...
# DPR ## 개요 **DPR**(Dense Passage Retrieval)은 자연어처리(NLP) 분야에서 정보 검색(IR, Information Retrieval)을 위한 핵심 기술 중 하나로, 기존의 희소 표현 기반 검색 방식(예: BM25)을 보완하거나 대체하기 위해 제안된 **밀집 벡터 기반의 문서 검색 기법**입니다. DPR은 질의(quer...
# 텍스트 정제 ## 개요 **텍스트 정제**(Text Cleaning)는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 및 데이터 과학 분야에서 원시 텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위한 전처리 과정의 핵심 단계이다. 실제 환경에서 수집되는 텍스트 데이터는 오타, 불필요한 기호, HTML 태그, 이모지, 대소문자...
# train_size ## 개요 `train_size`는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 **하이퍼파라미터** 중 하나로, 전체 데이터셋 중 **학습 데이터**(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 ...
# Bi-LSTM + CRF ## 개요 **Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Mem...
# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...
# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...
# KoNLPy ## 개요 **KoNLPy**(Korean Natural Language Processing for Python)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위한 파이썬 기반 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 한국어 형태소 분석, 품사 태깅, 명사 추출, 키워드 추출 등 다양한 언어 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. KoNLPy는...
# 생성된 코드 검토 ## 개요 생성된 코드 검토(Genrated Code Review)는 인공지능(AI)이나 코드 생성 도구가 자동으로 생성한 소스 코드를 인간 개발자가 검토하고 평가하는 과정을 의미합니다. 최근 몇 년간 AI 기반 코드 생성 도구(예: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine 등)의 발전으로 ...
# 계절성 ## 개요 **계절성**(Seasonality)은 시간에 따라 반복적으로 발생하는 패턴을 의미하며, 특히 시간 시계열 데이터에서 중요한 특성 중 하나이다. 계절성은 특정 기간(예: 1년, 1개월, 1주일)을 주기로 유사한 패턴이 반복되는 현상을 말한다. 예를 들어, 겨울철에 스위터 판매가 증가하거나, 여름에 아이스크림 소비가 늘어나는 현상은 ...
# 시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차...
시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 핵심 요소로 삼는다. 일반적인 통계 분석과 달리, 시계열 데이터는 시간 순서에 따라 데이터...
# Simulink ## 개요 **Simulink**는 매스웍스(MathWorks)에서 개발한 그래픽 기반의 동적 시스템 시뮬레이션 소프트웨어로, MATLAB과 긴밀하게 통합되어 다양한 공학 및 과학 분야에서 시스템의 동작을 모델링, 시뮬레이션, 분석하는 데 널리 사용됩니다. Simulink는 블록 다이어그램 기반의 시각적 프로그래밍 환경을 제공하여 복...
# TfidfVectorizer ## 개요 **TfidfVectorizer**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 수치화하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나로, **scikit-learn** 라이브러리에 포함된 클래스입니다. 이 클래스는 텍스트 문서의 집합을 입력으로 받아, 각 문서 내 단어들의...
# SDK ## 개요 **SDK**(Software Development Kit, 소프트웨어 개발 키트)는 특정 소프트웨어 플랫폼, 하드웨어 장치, 운영 체제 또는 서비스를 위한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 제공되는 일련의 도구와 자원의 집합입니다. SDK는 개발자가 보다 효율적으로 기능을 구현하고 통합할 수 있도록 설계되어 있으며, 일반적으로 프로...
# DPWM ## 개요 **DPWM**(Digital Pulse Width Modulation, 디지털 펄스 폭 변조)은 전력전자 제어 시스템에서 전력 소자를 효율적으로 구동하기 위해 사용되는 디지털 기반의 PWM 신호 생성 기술입니다. 아날로그 기반의 전통적인 PWM과 달리, DPWM은 마이크로컨트롤러(MCU), 디지털 신호 프로세서(DSP), 또는 ...