# 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 ...

# 예측 제어 (Predictive Control) **예측 제어**(Predictive Control)는 공학 및 제어 이론에서 시스템의 미래 동작을 예측하여 최적의 제어 입력을 결정하는 고급 제어 기법입니다. 특히 **모델 예측 제어**(Model Predictive Control, MPC)라고도 불리며, 현재 상태와 미래의 시스템 거동을 수학적으로 ...

# Zero-Shot 분류 ## 개요 Zero-shot 분류(Zero-Shot Classification, ZSC)는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별하고 범주화하는 기술입니다. 기존 지도 학습이 레이블이 명시된 데이터를 통해 모델을 최적화하는 것과 달리, zero-shot 분류는 모델이 테스트 시점에 처음 ...

# 차선 유지 보조KAS) ##요 **차선 보조 시스템**(Lane Keeping Assist System, 이하 LAS)은 자동차가 차선을 이탈하지 않도록 운전자를 보조하는 첨단 운전자 보조 시스(ADAS, Advanced Driver Systems)의 핵심 기능 중 하나입니다. LKAS는 차이 주행 중 차선을 무의식적으로 벗어날 경우, 이를 감지하고...

# 차선 이탈 경고차선 이탈 경고(Lane Departure Warning, LDW)는 자동차의 주행 중선을 무의식적으로 벗어날 경우 운전자에게 경고를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems)의 일종입니다. 이 시스템은 사고 예방, 특히 졸음 운전이나 부주의로 인한 차선 이탈 사고를 줄이는...

# 산업용 시스템 ## 개요 **산업용 시스템**(Industrial System)은 제조, 생산, 물류, 에너지 등 산업 전반에서 효율성, 안정성, 안전성을 확보하기 위해 설계된 자동화된 기술 시스템을 의미합니다. 이는 하드웨어와 소프트웨어가 통합되어 공정을 모니터링하고 제어하며, 데이터를 수집·분석하여 의사결정을 지원하는 복합적 구조를 갖추고 있습니...

# BEV (Battery Electric Vehicle) ## 개요 BEV(Battery Electric Vehicle)는 전기 배터리에 저장된 에너지를 사용해 구동하는 자율 주행 차량으로, 내연기관 엔진을 갖지 않는 순수 전기차를 의미합니다. 19세기 후반부터 현대까지 발전한 이 기술은 환경 문제 해결과 에너지 효율 향상의 핵심 도구로 주목받고 있습니...

# Q-값 ## 개요 Q-값(Q-value)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 중요한 개념으로, 특정 상태(state)에서 특정 행동(action)을 선택했을 때 기대할 수 있는 누적 보상(reward)을 나타냅니다. 이는 에이전트(agent)가 최적의 정책(policy)을 학습하는 데 필수적인 역할을 하며, Q-학습...

# Q-러닝 ## 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, **모델을 사용하지 않는 비지도 학습** 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 데 초점을 맞춘다. Q-러닝의 핵심 개념인 **Q-값...