# 수치 연산 개요 **수치 연산**(ical Computation) 수학적 문제를 근사적으로 해결하기 위해 실수나 부동소수점 수를 사용하여 계산을 수행하는 과정을 의미합니다. 이는 해석학적 방법으로 정확한 해를 구하기 어려운 복잡한 수학 문제, 특히 미분 방정식, 선형 대수, 적분, 최적화 등에 대해 컴퓨터를 이용해 근사해를 구하는 데 핵심적인 역할...

# 단일 활성화 ## 개요 **단일 활성화**(One-Hot Encoding)는 범주형 데이터(categorical data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 형태로 변환하는 대적인 데이터 인코딩 기 중 하나입니다.주형 변수는 특정한 카테고리나 레이블을 가지는 데이터로, 예를 들어 "성별(남, 여)", "지역(서울, 부산, 대구)" 등이 있습...

# OneHotEncoder ##요 **OneHotEncoder**는 머신러닝 및 데이터 과 분야에서 범주형 데이터(c data)를 모이 처리할 수 있는 수치 형태로 변환 위해 사용되는 전처리 도구입니다. 사이킷런(Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 `sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 클래스는 범주 변수를 **원...

# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원핫 인코딩**(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터(c data)를 기계학습 모델이 이해할 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 방법 중 하나입니다. 이 기은 각 범주)를 고유한 이진 벡터(binary vector)로 표현하며, 벡터 내에서 해당 범주에 해당하는 위치만 1로 설정하고 나머지 모든 위치는 0...

# 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...

# Wireless Security 무선 보안(Wireless Security)은 무선 네트워크를 통해 전송되는 데이터를 보호하고, 무단 접근이나 정보 유출을 방지하기 위한 기술, 프로토콜, 정책의 집합입니다. 무선 네트워크는 유선 네트워크와 달리 공중에서 신호가 전파되기 때문에 물리적 장벽 없이 접근이 가능하며, 이로 인해 보안 취약점이 더 커질 수 있...

# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...

# Design for Recycling **Design for Recycling**(Df)은 제품 설 단계에서부터 재용 가능성을 최대화하기 위해려하는 접근 방식입니다 이는 지속 가능한 설계(Sustainable Design)의 핵심 원칙 중 하나로, 제품의 수명 주기 끝에서 발생하는 폐기물의 양 줄이고, 자원환을 촉진 데 기여합니다. 산업 전반에서 환경...

3-21 규칙 ## 개요 **3-2-1 규칙**(3-21 Rule)은 데이터 백업 및 재해 복구 전략에서 널리 사용되는 핵 원칙으로, 데이터 손실을 최소화하고 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 체계적인 접근 방식입니다. 이 규칙은 데이터를 안전하게 보호하기 위해 백업의 수, 저장 매체, 저장 위치에 대한 기준을 제시합니다. 사이버 공격, 하드웨어 고장, ...

# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...

# 대수적 표현 ## 개요 대수적 표현(代數的表現, Algebraic)은 수학 변수, 상수,산 기호를 이용하여 수량 사이의 관계를 기로 나타낸 식을 의미한다. 대수적 표현은 방정식, 부등식, 함수 등을 구성하는 기본 단위로, 수학 전반에서 광범위하게 사용된다. 특히 함수의 정의나 수식의 일반화 과정에서 핵심적인 역할을 한다. 대수적 표현은 단순한 계산...

# 캘리퍼스 개요 **캘리퍼스**(Caliper)는체의 길이, 두께 내경, 외경, 깊이 등을 정밀하게정하는 데 사용되는 계측 도구이다. 주로 금속 가공, 기계 공학, 제조업, 실험실 연구 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되며, 높은 정밀도와 사용의 편리성 덕분에 가장 기본적이면서도 중요한 측정 장비 중 하나로 평가받는다. 캘리퍼스는 아나로그(기계식)...

# 엑셀 ## 개요 **엑셀**(Excel)은 마크로소프(Microsoft)에서 개발한 전자 스프레드시트 소프트웨로, 데이터 분석 도구 중 가장 널리 사용되는 프램 중 하나이다. 198년 최초 출시 이후로 수십 년간 지속적으로 발전하며, 기업, 교육 기관, 정부 기관 및 개인 사용자들 사이에서 데이터 입력, 계산, 분석, 시각화 및 보고서 작성에 핵심 ...

# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...

# 라그랑주 표기 라그랑주 표법(Lagrange's notation)은분을 나타내는 수학 기 체계 중 하나로, 프랑스의 수학자 조제프루이 라그랑주(Joseph-Louis Lagrange의 이름을 따서 명명되었다. 표기법은의 도함수(derivative)를 표현하는 데 널리 사용되며, 특히 미적분학 교육 및 공학, 물리학 등 다양한 분야에서 흔히 등장한다. ...

# 정적 타입 추론 정적 타입 추론(Static Type Inference)은 프로그래밍 언어에서 변수나 표현식의 타입을 **런타임이 아닌 컴파일 타임에 자동 결정하는 기법**을 말합니다 이 기법은 프로그머가 타입을 명시하지 않아도, 코드의 구조와 사용 패턴을 분석하여 각 식별자의 타입을 추론함으로써 타입 안정성과 코드결성을 동시에 달성할 수 있도록 도와...

# Wi-Fi 4 Wi-Fi 4는 IEEE 802.1n 무선 통신 표준을 통칭하는 이름으로, 와이파이 얼라이언스(Wi-Fi Alliance)가 2018년 도입한 새로운 명명 체계에 따라 지칭되는 네트워크 기술이다. 이 명명 체계는 기존의 복잡한 IEEE 표준 번호를 사용자 친화적인 숫자(예: Wi-Fi 4, Wi-Fi 5, Wi-Fi 6)로 대체하여 기술...

# numpy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리 중 하나로, 고성능의 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 효율 다루기 위한 수학적 함수 제공합니다. NumPy는 Python의 기본보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 배열 연산을 가능하게 하며, 데이터과학, 기계학...

# 유효성 검사 ## 개요 **유효성 검**(Validation)는 사용자 입력, 시스템 데이터, 또는 외부 제공된 정보가 사전에 정의된 규칙과 형식에 부합하는지를 확인하는 과정을 의미합니다. 특히 **프로그래밍** 분야에서 유효성 검사는 데이터 무결성 확보, 보안 강화, 사용자 경험 개선을 위한 핵심 요소로 작용합니다. 잘못된 입력을 조기에 감지하고 ...

# 데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. ** 특성**(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수...