# 형식 오류 개요 **형식 오류Format Error)는 과학 및 데이터 정제 과정에서 자 발생하는 문제 중 하나로, 데이터가 기대되는 구조나 형식을 따르지 않을 때 나타납니다. 이러한 오류는 데이터 수집, 저장, 전송, 변환 과정에서 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 분석의 정확성과 시스템의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 형식 오류...

# 계층적 구조 ## 개요 **계층적 구**(Hierarchical Structure)는를 계층적으로 조직화하여 상하계를 명확히 표현하는 데이터 구조의 한 형태이다. 이 구조는 상위소와 하위소 간의 부모-자식계(parent-child relationship)를 기반으로 하며, 정보의 조직, 검색, 관리에 매우 효과적인 방식으로 널리 사용된다. 계층적 구...

# SAE **SAE**(Simultaneous Authentication of Equals)는 두 당사자가 동등한 위치에서 동시에 서로를 인증하는 암호화 프로토콜로, 주로 무선 네트워크 환경에서 안전한 키 교환과 인증을 제공하기 위해 설계되었습니다. SAE는 특히 **Wi-Fi Protected Access 3**(WPA3) 표준에서 사용되는 핵심 인증...

# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...

# 배터리 수명 배터리 수명(Battery)은 배터리가 정적으로 작동할 수 있는 기간을 의미, 일반적으로 **충전 및 방전 사이클의 횟수**, **용량 유지율**, **성능 저하 속도** 등 다양한 요소를 기준으로 평가된다. 현대 사회에서 스마트폰, 전기자동차(EV), 노트북, 드론, IoT 기기 등 다양한 전자기기에 배터리가 필수적인 에너지원으로 사용됨...

# 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...

# 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 ...

# 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...

# RFID ## 개요 RFID(Radio Frequency Identification, 무 주파수 식)는 전파를해 물체를접촉 방식으로 식별하는 자동 인식 기술이다. 이 기술은 물류, 유통, 제조, 의, 출입 통제 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되며 IoT(Internet of Things)경에서 센서 기반 입력치의 핵심소로 자리 잡고 있다. RFI...

# 백그라운드기 백그라운드 쓰기(Background Writing)는 운영제의 성능 최적화 기 중 하나로,로 파일 시스템 메모리 관리 영역에서 사용된다. 이 기법은 시템의 응답성과 전체적인 처리 효율을 높이기 위해, 사용자 또는 애플리케이션 요청이 아닌 시스템부에서 비동기적으로 데이터를 저장 장치에 기록 방식을 의미한다. 특히 캐시된 데이터나 수정된 페이...

# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...

# 해싱 트릭## 개요 **해싱 트**(Hashing Trick)은 기 학습 및 데이터 과학 분야 고차원의 범주형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP)나 대규모 범주형 피처를 다룰 때, 원-핫 인코딩(Oneot Encoding)과 같은 전통적인 인코 방식이 메모리와 계산 자원을 과도하게 소모하는 문제를 해결하기 위해 제안...

# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(벨 편향 문제)은신러닝, 조건부 확률 모델(Conditional Random Fields, CRFs 등)과 순차적 예측 모델(Sequential Models)에서 발생 수 있는 중요한 이슈이다. 이 문제는델이 각 출력 라벨을 독립적으로 예측하려는 경향 때문에,전 상...

# RPS ## 개요**RPS**(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, **초당 처리 가능한 요청 수**(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소...

# 레지스터 스파일링 ## 개요 **레스터 스파일링**(Registerilling)은 컴일러 최적화정에서 발생하는 중요한 현상 중로, 프로그램에서 사용하는 변수의 수 프로세서의 물리적 레지스터 수를 초과할 때 발생한다. 이 경우 컴파일러는 일부 변수를 **메모리**(스택)로 내려보내야 하며, 이를 통해 레지스터 자원을 효율적으로 관리한다. 이 과정은 성...

# 공정성 ## 개요 인공지능(A)의 **공정성**(Fair)은 AI 시스템이 개인 집단에 대해 차별적이거나 편향된 결정을 내리지 않도록 보장하는 핵심 윤리 원칙입니다. AI 기술이 의료, 채용, 금융, 사법 등 민감한 분야에 광범위하게 적용되면서, 시스템의 판단이 특정 인종, 성별, 연령, 지역, 사회경제적 지위 등에 따라 불공정한 결과를 초래하지 않...

# 오버샘플링 ## 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data)** 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건...

# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...

# 프로토콜일치 ##요 **프로콜 불일치**( Incompatibility)는 서로 다른 네트워크 장나 시스템 간 통신을 시도 때, 사용하는 **통신 프로토콜이 서로 다르거나 호환되지 않아** 데이터 전송이 실패하거나 예치 않은 오류가 발생하는 현상을 말합니다. 이는 네트워크 기술 분야에서 빈번히 발생하는 **호환성 문제** 중 하나로, 시스템 통합, ...