빅데이터 (Big Data) 1. 개요 빅데이터란 기존의 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려울 정도로 방대한 양과 다양한 형태를 가진 데이터 집합, 그리고 이를 처리하고 분석하여 가치 있는 정보를 추출하는 기술을 의미한다. 전통적인 데이터가 주로 정형화된 수치나 텍스트 중심의 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장되었다면, 빅데이…
검색 결과
"비정형 데이터"에 대한 검색 결과 (총 46개)
문맥 의존성 (Context Dependency) 문맥 의존성(Context Dependency)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 언어학에서 단어나 문장의 의미가 주변 환경(문맥)에 따라 달라지는 현상을 지칭하는 개념입니다. 인간의 언어는 고정된 사전적 정의만으로는 완전한 의미를 전달하기 어렵기 때문에, 문맥을…
인공지능 개요 인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨팅 성능의 비약적…
지식 그래프 (Knowledge Graph) 1. 개요 지식 그래프(Knowledge Graph)는 실세계의 개체(Entity)들 사이의 관계를 네트워크 형태로 표현하여 컴퓨터가 데이터의 의미와 맥락을 이해할 수 있도록 구축한 지식 베이스입니다. 단순한 데이터베이스가 데이터를 표(Table) 형태의 저장소로 관리하는 것과 달리, 지식 그래프는 데이터 간의 …
시맨틱 검색 (Semantic Search) 1. 개요 시맨틱 검색(Semantic Search)이란 사용자가 입력한 검색어의 단순한 문자열 일치 여부를 넘어, 단어의 내포된 의미(Semantics), 사용자의 의도(Intent) 및 문맥(Context)을 분석하여 가장 관련성이 높은 결과를 도출하는 검색 기술이다. 기존의 키워드 기반 검색([[Lexica…
자기지도학습 (Self-Supervised Learning) 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 데이터 자체에서 정답(Label)을 생성하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법으로, 명시적인 외부 레이블 없이 데이터의 내재적 구조를 통해 표현 학습(Representation Learning)을 수행하는 방법론이다. 1. 개요 …
Geocoding (지오코딩) 1. 개요 지오코딩(Geocoding)이란 텍스트 형태의 주소(Address)나 지명, 혹은 POI(Point of Interest, 관심 지점) 명칭과 같은 서술적 위치 정보를 위도(Latitude)와 경도(Longitude)와 같은 수치적 좌표 값으로 변환하는 과정을 말한다. 현대의 위치 기반 서비스(LBS, Locatio…
Citus Citus는 PostgreSQL을 기반으로 하는 오픈 소스 분산 데이터베이스 확장 프로그램으로, 단일 서버의 성능 한계를 넘어 데이터를 여러 노드에 분산 저장하고 쿼리를 병렬로 처리함으로써 수평적 확장성(Horizontal Scalability)을 제공하는 솔루션입니다. 1. 개요 Citus는 표준 PostgreSQL의 기능을 그대로 유지하면서,…
대규모 데이터 처리 (Large-Scale Data Processing) 개요 대규모 데이터 처리(Large-Scale Data Processing)는 방대한 양의 데이터(빅데이터)를 효율적으로 수집, 저장, 분석 및 시각화하기 위한 기술적 접근법과 아키텍처를 포괄하는 개념입니다. 전통적인 단일 서버 기반의 데이터 처리 방식은 데이터의 볼륨(Volume),…
Polaris (자연어처리 프레임워크) Polaris는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 설계된 오픈소스 자연어처리(NLP) 프레임워크입니다. 주로 데이터 엔지니어링, 모델 파인튜닝, 그리고 LLM 기반 애플리케이션의 배포 및 모니터링을 위한 통합 환경을 제공하여, 개발자가 복잡한 인프라 관리 없이도 효율적으로 AI 워크…
정보 검색 기반 (Information Retrieval Based) 개요 정보 검색 기반(Information Retrieval Based)은 방대한 양의 비정형 데이터(주로 텍스트)에서 사용자의 질의(Query)에 관련성이 높은 정보를 효율적으로 찾아내고 반환하는 기술 및 그 기반이 되는 시스템 아키텍처를 포괄하는 개념입니다. 현대의 디지털 환경에서 검…
포스트 에디팅(Post-Editing) 포스트 에디팅(Post-Editing, PE)은 기계 번역(Machine Translation, MT) 시스템이 생성한 원문을 인간 번역자가 검토하고 수정하여 최종적인 번역 품질을 보장하는 과정을 의미합니다. 이는 기계 번역의 효율성과 인간 번역자의 정확성 및 문화적 감수성을 결합한 하이브리드 번역 워크플로우의 핵심 …
특징 강화 (Feature Enhancement) 개요 특징 강화(Feature Enhancement)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 원시 데이터(Raw Data)의 품질을 개선하거나, 기존 특징(Feature)의 표현력을 높여 모델의 예측 성능을 극대화하기 위한 일련의 전처리 및 변환 기법을 포괄하는 개념입니다. 단순히 결측치를 채우거나 이상치를 제…
채용 추천 (Recruitment Recommendation) 개요 채용 추천(Recruitment Recommendation)은 기업이나 조직이 최적의 인재를 선발하기 위해 다양한 데이터, 알고리즘, 그리고 전문가의 판단을 활용하여 지원자를 평가하고 적합한 후보를 선별하는 과정을 의미합니다. 전통적인 채용 방식이 주로 이력서와 면접을 통한 주관적 평가에 …
머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 학습할 수 있는…
Amazon Web Services (AWS) Amazon Web Services(약칭 AWS)는 아마존(Amazon)이 운영하는 세계 최대의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 2006년에 서비스를 시작하여 현재 전 세계 기업, 정부 기관, 스타트업 등 다양한 사용자가 인프라, 플랫폼, 소프트웨어 서비스를 온디맨드 방식으로 이용할 수 있도록 하는 핵심 비즈니스…
XGBoost 개요 XGBoost(Extreme Gradient Boosting)는 효율적이고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리로, Tianqi Chen과 공동 연구진에 의해 2014년 공개되었습니다. 데이터 과학 경진대회(Kaggle 등)와 산업 현장 모두에서 높은 예측 성능과 학습 속도로 널리 사용되고 있으며, 현재까지 머신러닝 생태계에서 가장 …
커뮤니티 기반 데이터 개요 커뮤니티 기반 데이터(Community-based Data)는 특정 커뮤니티(온라인 커뮤니티, 오프라인 집단, 전문가 그룹 등)의 구성원들이 자발적으로 생성, 공유, 기여하는 정보를 의미합니다. 이러한 데이터는 전통적인 기관 중심의 데이터 수집 방식과는 달리, 분산되고 참여 기반의 특성을 가지며, 특히 공개 데이터셋(Open Da…
Outlier Detection (이상치 탐지) 개요 Outlier Detection(이상치 탐지)은 데이터 집합에서 다른 관측값들과 현저히 차이가 나는 데이터 포인트를 식별하는 과정을 말한다. 이상치는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 실제로 중요한 특이 현상을 나타낼 수 있기 때문에, 분석 단계에서 제거, 보정, 혹은 별도 분석 대상으로 다루어야 한…
사용자 행동 데이터 분석 개요 사용자 행동 데이터 분석(User Behavior Analytics, UBA)은 사용자가 디지털 환경(웹사이트, 모바일 앱, 소프트웨어 등)에서 보이는 행동 패턴을 수집, 처리, 분석하여 인사이트를 도출하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 이 분석은 사용자의 클릭, 스크롤, 페이지 체류 시간, 경로 이동, 검색 키워드, 구매 이…