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"AR"에 대한 검색 결과 (총 3941개)
zk-SNARKs zk-SNARKs(Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge)는 검증자가 증명자의 비밀 정보(Witness)를 알지 못해도, 증명자가 특정 문장이 참임을 알고 있다는 사실을 빠르게 확인할 수 있는 영지식 증명 기술입니다. 작동 원리 zk-SNARKs는 계산 과정을 수학적 …
WireGuard WireGuard는 현대적이고 경량화된 VPNirtual Private Network)로토콜로,안, 성능,보수 용이성을 목표로 설계되었습니다.존의 복잡하고 오된 VPN 솔루션(예: OpenVPN, IPSec)을 대체하기 위해 개발된 WireGuard는 단순한 아키텍처와 최소한의 코드베이스를 기반으로 하여 빠르고 안정적인 네트워크 보안을 제…
ARIMA (자기회귀 누적 이동평균 모델) 1. 개요 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 과거 값과 예측 오차를 이용하여 미래의 값을 예측하는 통계적 분석 모델이다. 특히 비정상 시계열을 차분을 통해 정상 시계열로 변환하여 분석하는 모델이라는 점이 핵심적인 정체성이다. 시계열 데이터가…
Marcus (골드만삭스 디지털 뱅킹) 1. 개요 Marcus는 세계적인 투자은행인 골드만삭스(Goldman Sachs)의 소비자 금융 부문(Platform Solutions)의 핵심 브랜드로, 2016년에 런칭한 디지털 전용 소비자 금융 서비스이다. 전통적으로 골드만삭스는 초고액 자산가(HNWI)와 기업, 정부 기관을 대상으로 하는 투자은행(IB, Inv…
SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) 1. 개요 SARIMA는 시계열 데이터의 추세(Trend)뿐만 아니라 주기적으로 반복되는 계절성(Seasonality) 패턴을 동시에 모델링하기 위해 설계된 통계적 예측 모델이다. 기존의 [[ARIMA]](AutoRegressive Integrated …
저궤도 (Low Earth Orbit, LEO) 1. 개요 저궤도(Low Earth Orbit, LEO)란 지구 표면으로부터의 고도를 기준으로 일반적으로 2,000km 이하의 영역에 위치한 위성 궤도를 의미한다. 이는 지구 중심으로부터의 거리가 아닌 지표면으로부터의 높이를 기준으로 하며, NASA 및 국제전기통신연합(ITU) 등에서 통용되는 기준이다. 저궤…
선호도 학습 (Preference Learning) 1. 개요 선호도 학습(Preference Learning)이란 개별 항목에 대한 절대적인 수치(Score)를 예측하는 대신, 두 개 이상의 항목 간의 상대적인 우선순위나 선호 관계를 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 일반적인 회귀(Regression) 모델이 "이 항목의 점수는 85점이다"라는 절대값을 …
Mark-and-Sweep 알고리즘 1. 개요 Mark-and-Sweep 알고리즘은 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)의 가장 기본적인 추적(Tracing) 기반 메모리 관리 알고리즘으로, 더 이상 참조되지 않는 메모리 영역을 식별하여 자동으로 회수하는 기법이다. 이 알고리즘의 주 목적은 프로그램이 실행되는 동안 동적으로 할당된 메모리…
Depthwise Separable Convolution 1. 개요 Depthwise Separable Convolution(깊이별 분리 합성곱)은 표준 합성곱(Standard Convolution) 연산을 공간적 필터링(Spatial Filtering)과 채널 간 결합(Channel Combination)이라는 두 개의 독립적인 단계로 분리하여 연산 효율…
Basic Linear Algebra Subprograms Basic Linear Algebra Subprograms(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, 공학 시뮬레이…
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 …
CloudCompare 1. 개요 CloudCompare는 3D 점구름(Point Cloud) 데이터의 처리, 비교 및 분석을 위해 설계된 오픈 소스 기반의 전문 소프트웨어입니다. 점구름이란 LiDAR(라이다) 스캐닝이나 사진측량(Photogrammetry)을 통해 획득한 3차원 공간상의 수많은 점들의 집합을 의미합니다. CloudCompare는 이러한 대…
scikit-learn 개요 scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 한 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 위한 Python 생태계(SciPy)에 포함되어 있으며, 데이터 마이닝, 데이터 분석, 예측 모델링 등 다양한 기능을 제공합니다. 2007년에 처음 공개된 이후로, 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝 알…
Cloudflare Cloudflare는 전 세계 분산 에지 네트워크를 통해 웹사이트와 애플리케이션의 성능(CDN)을 최적화하고 사이버 보안(WAF/DDoS 방어)을 제공하는 클라우드 인프라 서비스 기업입니다. 1. 서론 및 개요 Cloudflare는 2009년 매튜 프링스(Matthew Prince)와 존 그람코(John Grammer)에 의해 설립되었습…
Monte Carlo Localization (몬테카를로 로컬라이제이션) 개요 몬테카를로 로컬라이제이션(Monte Carlo Localization, MCL)은 로봇 공학 및 자율 주행 시스템에서 로봇의 위치를 추정하는 확률적 알고리즘입니다. 이 기법은 파티클 필터(Particle Filter)라는 수학적 프레임워크를 기반으로 하며, 특히 로컬라이제이션 문…
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…
Arm Limited Arm Limited(아름 리미티드)는 영국의 반도체 설계 및 소프트웨어 기술을 전문으로 하는 다국적 기업입니다. 본사는 잉글랜드 캠브리지에 위치해 있으며, 전 세계 모바일 기기, 태블릿, 스마트워드를 비롯한 수많은 전자 장치의 핵심인 시스템 온 칩(SoC) 설계의 기반이 되는 ARM 아키텍처를 개발하고 라이선스를 판매하는 기업으로 유…
Pattern Recognition and Machine Learning Pattern Recognition and Machine Learning(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서 체계적으로 …