# 변경 관리 프로세스 ## 개요 **변 관리 프로세스Change Management Process)는 소프트웨 개발 프로젝트에서스템, 코드, 문서, 아키텍, 요구사항 등 대한 변경을 체계적이고 통제된 방식으로 관하기 위한 일련 절차입니다. 이 프로세스는기치 않은 오를 방지하고, 품질을 유지하며, 팀 간 협업의 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다...

# 클라우드 기반 분석 플랫폼 ## 개 클라우 기반 분석 플폼(Cloud-based Analytics Platform)은 클라우드팅 환경에서 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있도록 설계된 통합 시스템이다. 이러한 플랫폼은업 및 조직이 데이터 기반 의사결정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하며, 전통적인 온프레미스(On-premises...

# 이미지 획득 ## 개요**이미지 획**(Image Acquisition) 디지털 이미지의 첫 번째 단계로, 실제 세계의 시각 정보를 디지털 형식으로 변하여 컴퓨터에서 처리 수 있도록 하는 과정을 의미한다. 이 과정은 카메라, 스캐너, 센서 등의 디지털 입력 장치를 통해 물리적 장면이나 객체를 촬영 스캔함으로써 이루어지며, 이후의 이미지 분석, 인식, ...

# 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...

# Conv2D Conv2D는 컨볼루션 신경(Convolutional Neural, CNN)에서 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하기 위해 사용되는 핵심 레이어로, "2D 컨볼루 레이어"를 의미합니다. 딥러, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지의 공간적 구조를 효과적으로 학습하기 위해 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 인식...

# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...

이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니...

위치 센서 ## 개요 **위치 센서Position Sensor)는 물체의를 감지하거나정하는 데 사용되는 센서로, IoT(Internet of Things) 시스템에서 핵심적인 입력 장치 하나입니다. 이 센는 물체가 어느 공간상의 좌표에 있는지를 실시간으로 감지하여 데이터를 생성하며, 이를 기반으로 자동화, 모니터링, 제어 시스템 등이 작동합니다. 위치 ...

# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...

# 히스토그램 ## 개요 히스토그(Histogram)은 통계학 연속형 또는산형 수치 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 대적인 그래프 도구이다. 데이터를 일정한 구간(빈, bin)으로 나누고, 각 구간 속하는 데이터의 빈도수(frequency) 또는 상대 빈도수(relative frequency)를 막대의 높이로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향...

# 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...

# 도수 ## 개요 도수(度數,)는 통계에서 특정한 값이나 구간이 자료(데이터) 집합 내 얼마나 자주 나타나는지를 나타내는 수치이다 즉, 도수는 어떤 사건이나 범주가 관측된 횟수를 의미하며, 데이터의 분포를 이해하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 도수는 빈도 분포표(frequency distribution table) 작성, 히스토그램(histog...

# 이미지 처리 이미지 처리(Image Processing)는 디지털 이미지를 컴퓨터를 이용해 분석, 조작, 향상 또는 인식하는 기술을 의미합니다. 주로 **컴퓨터비전**(Computer Vision)과 **영상처리**(Image Processing) 분야의 핵심 기술 중 하나로 사진, 동영상, 의료 영상, 위성 사진 등 다양한 영상 데이터에 적용됩니다....

# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...

# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...

# Media Access Control Address ##요 **Media Access Control Address이하 **MAC소**)는 네트크 인터페이 컨트롤러(NIC, Network Interface Controller)에 고유하게 할당된 식자로, OSI 모델의 **데이터 링크 계층Layer 2)에서 네워크 장치를 구별하는 데 사용됩니다. MAC...

# 평균 절대 오 ## 개요 **평균 절대 오차**(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 **오차**(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...

# 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,...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...