# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...

Adjusted R-s ## 개요**Adjusted R-squared수정된 결정계수)는귀분석에서 모의 적합도를 평가하는 지표 중 하나로, 일반적인 **R-squared**(결계수)의계를 보완하기 위해 제안된 통계량이다. R-squared 독립변수들이 종속변수를 잘 설명하는지를 나타내는 값이지만, 독립변수를 추가할수록 무조건 증가하는 성향이 있어 모델의 과...

물 주기 개요 물 주기(灌, irrigation)는 농물의 생육 필요한 수분을 토에 공급하는 농업 활동으로, 농업 생산성과 품질 유지에 핵심적인 역할을 한다. 자연 강우만으로는 수분 요구량을 충족하기 어려운 지역이나 계절에는 인공적인 물 주기가 필수적이며, 적절한 시기와 양, 방법을 선택하는 것이 작물의 생장과 수확량에 큰 영향을 미친다. 본 문서에서...

# 안드로이드 NDK 개요 **안드로이드 NDK**(Android Native Development Kit)는 안드이드 애플리케이션 개발 시 C 또는 C++과 같은 네이티브 언어를 사용할 수 있도록 지원하는 개발 도구 모음입니다. NDK는 특히 성능이 중요한 작업, 예를 들어 게임 엔진, 신호 처리, 물리 시뮬레이션, 머신러닝 추론 등에서 자주 사용됩...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...

# 구조 해석 구조 해석(Structural Analysis)은 건축물, 교량, 기계 부품, 항공기, 선박 등 다양한 구조물이 외부 하중(힘,력, 진동 온도 변화 등) 받을 때 어떻게응하는지를 수적·물리적으로 분하는 기계공학 및 토목공학의 핵심 분야이다. 이는 구조물의 **강도**, **강성**, **안정성**, **내구성** 등을 평가하고, 설계 단계에...

# 보증금 공제 ## 개요 **보증 공제**(Deposit Deduction)는 임대차 계약에서 임차 임대물(주로 주택, 상가, 사무실 등)을 반환할 때, 임대인이 임차인의 보증금 일부 또는 전부를 차감하는 행위를 의미합니다. 이러한 공제는 계약 조건, 임대물의 손상 상태, 미납 임대료, 관리비 등의 사유에 따라 정당하게 이루어질 수 있으나, 법적 기준...

# 임대차계약서 임대차계약서는 부동이나 기타 자산을 일정간 동안 사용할 권한을 임차인이 임대인으로부터 얻기 위해 체결하는 법적 계약서이다. 이 문서는 임대인과 임차인 간의 권리와 의무를 명확히 규정함으로써 분쟁을 예방하고, 계약 이행의 기준을 제공하는 중요한 역할을 한다. 특히 주택, 상가, 사무실 등 부동산 임대차의 경우, 민법 및 「주택임대차보호법」,...

# 고효율 운전 ## 개요 **고효율 운전**(High-efficiency driving)은 자동차의 연료 소비를 최소화하고, 배출가스를 줄이며, 동시에 안전하고 경제적인 운전을 실현하는 운전 기술과 전략의 집합을 의미한다. 이는 단순히 경제성을 높이는 것을 넘어, 환경 보호와 에너지 자원의 지속 가능한 사용에 기여하는 중요한 실천 방법이다. 특히, 전...

# 리팩토링 리팩토링(Refactoring)은 소프트웨어 개발 과정에서 기존 코드의 **외부 동작을 변경하지 않으면서 내부 구조를 개선**하는 작업을 의미합니다. 이는 코드의 가독성, 유지보수성, 확장성을 높이기 위한 핵심 기술 중 하나로, 현대 소프트웨어 유지보수의 핵심 실천 방법으로 널리 사용되고 있습니다. 리팩토링은 단순한 코드 정리 이상의 의미를 ...

# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...

# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...

# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...

데이터 읽기 읽기는 프로그밍에서 파일 시스, 데이터베이, 네트워 스트림 등 다양한 소스로부터 정보를오는 과정을합니다. 이는 프로그램이 외부 데이터를 처리하고 분석하기 위한 첫 번째 단계로, 대부분의 소프트웨어 애플리이션에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 파일 입출력의 맥락에서 데이터 읽기의 개념, 주요 방법, 프로그래밍 언어별 구현 방식, 그리...

# Numerical Recipes ## 개 *Numerical*는 과학 및 공학 분야에서 수치해석 알고리즘을 실제 문제에 적용하기 위한 전문 서적 시리즈이자 소프트웨어 라이브러리의 총체를 의미한다. 1986년 최초로 출간된 이래로 물리학, 천문학, 공학, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구자와 엔지니어들에게 널리 사용되어 왔으며, 특히 수치적 계산의 이...

# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정 클래스(positive class)로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율**을 의미합니다. 주로 분류(Classification) 작업에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도...

# R² ## 개요 **R²**(R-squared, 결정계수)는 통계학 및 기계학습에서 회귀 모델의 성능을가하는 대표 지표 중 하나입니다. R² 모델이 종속 변수(dependent variable)의 분산 중 얼마나 많은 부분을 설명할 수 있는지를 나타내는 값으로, 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터의 변...

# 템플릿 리터럴템플릿 리터럴(Template Literal)은 **JavaScript**에서 문자열을 보다 유연하고 직관적으로 생성할 수 있도록 도와주는 문법 기능입니다. ECMAScript 205(ES6)에서 도입된 이 기능은 기존의 문자열 연결 방식(예: `+` 연산자)을 대체하거나 보완하여, 가독성과 유지보수성을 크게 향상시킵니다. 특히 멀티라인 문...

# 호이스팅 ## 개요 **호이스팅**(Hoisting)은 JavaScript의 컨텍스트 생성 단계에서 변수와 함수의언을 해당 스코프의 최상단으로 "끌어올리는" 것처럼 동작하는 특수한 메커니즘을 의미합니다. 이 개념은 JavaScript의 동작 방식을 이해하는 데 매우 중요하며, 특히 변수 선언과 초기화의 시점이 다를 경우 예기치 않은 동작을 유발할 수...

# 객체 지향 인터페이스 ## 개요 **객체 지향 인터페이스Object-Oriented Interface)는 객체 지 프로그래밍(OOP, Object-Oed Programming)에서가 제공하는 기능의 *외부와의 연결점*을 의미합니다. 이는 클래스가 외부에 공개하는 메서드와 속성의 집합으로, 다른 객체나 모듈이 해당 클래스를 사용할 수 있도록 정의된 계...