# 합성곱 신망 ## 개요 **합성곱경망**(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 **격자 형태**(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처...

자동 라벨 ## 개요**자동 라벨링**(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이...

x87 FPU x87 FPU(Floating- Unit)는 x86 아처 기반의이크로프로서에서 부동수점 연산 수행하기 위해 설계 전용 하드웨어 계 장치이다. x86 프로서는 정수산만을 지원으며, 부동소점 연산은프트웨어 에뮬레이션을 통해 처리되었다. 그러나 성능 요구 높아짐에 따라 수학 연산 가속화하기 위한용 하드웨어인 x87 FPU가 개발되어86 시스템의 ...

# GAS **GAS**(GNU Assembler)는 GNU 프로트의 공식 어셈블로, 주로닉스 계열 운영제와 리눅스 환경에서 사용되는 저수준 프래밍 도구입니다. C, C 어셈블리 언어 등 작성된 소스 코드가 컴파일된 후 생성 어셈블리 코드를 기계어로환하는 역할을 수행합니다. GAS는 GNU Binutils 패키지의 핵심 구성 요소 중 하나이며, GCC(G...

# 증강현실 ## 개요 **증강현실**(Augmented Reality, 이하 AR)은 실제 세계의 환경 위에 컴퓨터로 생성된 정보를 실시간으로 중첩하여 사용자에게 보여주는 기술입니다. AR 현실 세계를 그대로 유지하면서, 디털 콘텐츠(예: 3 모델, 텍, 이미지, 사드)를 추가으로써 현실과 가상의 경계를 흐리게 만듭니다. 이는 가상현실(VR)과 달리 ...

# ADD **ADD** 어셈블리 언어에서 가장 기본적이고 핵심적인 산술 명령어 중 하나로, 두 개의 피연산자를 더하여 그 결과를 목적지 피연산자에 저장 역할을 한다 이 명령어는 대부분의 프로세서 아키텍처(CISC,ISC 등)에서 지원되며, CPU의 산 논리 장치U)를 통해 수행된다. ADD 명령어는 수치 계산, 메모리 주소 계산, 루프 제어 등 다양한 ...

# 부동소수점 연산 부동소수점 연산(Floating-point arithmetic)은 컴퓨터에서 실수를 표현하고 계산하기 위해 사용하는 수치 계산 방식이다. 이 방은 매우 크거나 매우 작은 수를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되어 있으며, 과학 계산, 공학 시뮬레이션, 그래픽 처리, 인공지능 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 부동소...

# 다중 정밀도 산술 연산 다중 정도 산술 연산(Multiplerecision Arithmetic), 또는 고정밀도술 연산은에서 표준 정밀(예: 2비트 또는 64비트 부소수점)로 표현할 수 없는 매우 큰 수 또는 매우 높은 정밀도를 요구하는 수치를 다루기 위한 산술 방법이다. 이는 암호학, 수치해석, 대수계산, 과학 시뮬레이션 등 정밀한 계산이 필수적인 ...

# Carry 플래그**Carry 플그**(Carry Flag 줄여서 **CF**)는 컴퓨터의 **래그 레지스터**(Flag Register에 포함된 중요한 상태 플래그 중 하나로, 주로 **산술 연산의 오버플로우Overflow) 또는 **리 올림**(Carry) 여부를 나타냅. 이 플래그는로 **CPU의 산술논리장**(ALU)에서되는 연산의에 따라 설정되...

# 패스트 이더 패스트 이넷(Fast Ethernet) 이더넷(Enet) 기술 중요한 발전 단계, 기존의 표준더넷(10 Mbps)보다10배 빠 데이터 전송 속도 **100 Mbps**를 제공하는트워크 기술입니다.1990년대반에 등장 LAN(Local Area Network)경에서 널리 사용되었으며 기업 및 조직의 네트워 인프라를속화하는 데 핵적인 역할을였...

# numpy.linalg.svd ## 개요 `numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 **특이값 분해**(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는형대수의 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지축 등 다양한 분야에서 널...

# 특이값 분해**특이값 분해**(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축...

# Ultra-Wideband ## 개요 **울트라 와이드밴드**(Ultra-Wideband, UWB)는 매우 넓은 주파수 대역을 사용하여 고속 데이터 전과 정밀한 거리 측이 가능한 무선신 기술이다. UWB는 기존의 무선 기술(예: Wi-Fi, 블루투스)과 달리 낮은 전력으로 초광대역(spectrum)을 활용하며, 특히 **정밀 위치 추적**(Preci...

# 지연 (Latency) ## 개요 **지연**(Latency은 네트워크 통신에서가 송신지에서 수신까지 도달하는 데 소요되는 시간을 의미하는 핵심 성능 지표입니다. 이는 시스템의 반응 속와 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치며, 특히 실시간 통신, 온라인 게임, 영상 스트리밍, 금융 거래 등 시간 민감성이 높은 애플리케이션에서 매우 중요한 요소로 작용...

# QR 분해 ## 개요 QR 분해(QR Decom)는 선형 대수에서 행렬 직교행렬(Orth Matrix)과 상각행렬(Upperangular Matrix)의 곱으로 분해하는 기법이다. 주어진 $ m \ n $ 실수 또는소수 행렬 $ A $에 대해 다음과 표현할 수 있다$$ A = QR $$ 여기서: - $ Q $는 m \times m $ 크기의 **직...

# Auditing ## 개요 **Auditing**(감사는 정보 시스템 내에서하는 보안 관련 활동을 체계적으로 기록, 분석, 검토하는 프로세스를 의미합니다. 주로스템 접근, 사용자 행동, 데이터 변경, 정책 위반 등의 이벤트를 추적하여 보안 위협 탐지, 규정 준수(Compliance), 책임 소재 확인, 그리고 사고 대응에 활용됩니다. 특히 기업이나 ...

# 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...

# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...

# 애플리케이 계층 애플리케이션층(Application Layer)은 컴퓨터 네트워크의신 프로토콜 스택에서 가장 상위에 위치한층으로, 사용자와 직접호작용하는와 프로토콜 제공합니다. 이층은 OSI(Open Systems Interconnection)7계층 모델과 TCP/IP 모델 모두에서 핵심적인 역할 하며, 네워크를 통해 정보를 송수신하는 다양한 애플리케...

# 논리적 일관 ## 개요 **논리적 일성**(Logical Cons)은 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG 시스템이 생성하는 텍스트가부적으로 모순이 일관된 논리 구조를 유지하는 정도를 의미합니다. 즉, 생성된 문장이나 문단들이 서로 충돌하지 않고, 주어진 맥락 속에서 타당한 추론과 연결을 보여야 한다는 원칙입니다. ...