챗봇 개요 봇(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙 기반 시스템을 …
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완료 가능성 평가 개요 완료 가능성 평가(Feasibility Assessment)는 소프트웨 개발 프로트의 초기 단계에서 수행되는 핵심적인 분석 활동으로, 제안된 프로젝트가술적, 경적, 운영적, 일정상, 법적 측면에서 실제로 성공적으로 수행될 수 있는지를 판단하는 과정이다. 이 평가는 프로젝트 착수 여부를 결정하는 중요한 기준이 되며, 자원 낭비를 방지하…
문서 간 유사도 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용 분야…
LLC (Logical Link Control) 1. 개요 LLC(Logical Link Control, 논리 링크 제어)는 OSI 7계층 모델의 제2계층인 데이터 링크 계층(Data Link Layer)의 두 개의 하위 계층 중 상위 계층(Upper Sublayer)으로, 네트워크 계층(Layer 3)과 물리적 매체 접근 제어(MAC) 계층 사이에서 인터…
유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, …
온톨로지 (Ontology) 온톨로지는 특정 도메인 내의 개념, 개체, 그리고 이들 간의 관계를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 정의한 정형화된 지식 모델이다. 1. 개요 온톨로지는 본래 철학에서 '존재론'이라는 의미로 사용되었으며, 존재하는 것들의 성질과 범주를 연구하는 학문을 뜻한다. 그러나 컴퓨터 과학 및 정보과학 분야에서의 온톨로지는 지식 표현(Kn…
Salesforce 개요 Salesforce는 세계적으로 가장리 사용되는 클라우드반 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management) 소프트웨어 하나로, 기업이 고객과의 상호작을 효과적으로 관하고 영업, 마케팅, 고객 서비스 등을 통합적으로 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 1999년 마크 베니오프(Marc Beni…
CANopen 1. 개요 CANopen은 CAN(Controller Area Network) 데이터 링크 계층 위에 구축된 애플리케이션 계층 표준 프로토콜로, 산업 자동화, 임베디드 시스템 및 차량 제어 분야에서 장치 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 설계된 통신 규격이다. CANopen은 물리 계층(Physical Layer)과 데이터 링크 계층(Data…
Slack 개요 Slack은 팀 기반의 실시간 협업을 위한 클라우드 기반 메시징 플랫폼으로, 2013년 스타트업인 Slack Technologies에 의해 개발되어 전 세계 수많은 조직에서 사용되고 있다. 주로 기업, 스타트업, 개발 팀 등에서 내부 커뮤니케이션 수단으로 활용되며, 이메일, 전화, 회의 등 기존의 의사소통 방식을 보완하거나 대체하는 역할을 …
흐름 제어 (Flow Control) 1. 개요 흐름 제어(Flow Control)란 네트워크 통신에서 송신측(Sender)과 수신측(Receiver) 사이의 데이터 처리 속도 차이를 조절하여, 수신측이 처리할 수 있는 양보다 더 많은 데이터가 전송되어 데이터가 손실되는 것을 방지하는 메커니즘이다. 네트워크 통신에서는 하드웨어 성능, OS의 버퍼 크기, 애…
링크(Link) 개요 링크(Link)는 일반적으로 두 개 이상의 개체, 데이터, 또는 시스템 간에 형성된 연결 고리나 관계를 의미합니다. 경제, 비즈니스, 그리고 특히 디지털 경제와 금융 분야에서 '링크'는 단순한 물리적 연결을 넘어 정보의 흐름, 자본의 이동, 그리고 가치 사슬(Value Chain)의 통합을 나타내는 핵심 개념으로 사용됩니다. 본 문서에…
Hallucination 개요 Hallucination(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 생성형 언어 모델(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 세계의 사실과 일치하지 않거…
DBpedia 1. 개요 DBpedia는 위키백과(Wikipedia)의 구조화된 정보-박스(Infobox)를 추출하여 시맨틱 웹(Semantic Web) 표준 형식으로 제공하는 오픈 지식 그래프(Knowledge Graph) 프로젝트이다. DBpedia의 주된 목적은 위키백과라는 거대한 비정형 텍스트 저장소를 기계가 읽고 처리할 수 있는 정형 데이터로 변환…
성능 요 소프트웨어 개에서 성능(Performance)은 시스템이나 애플리케이션이어진 작업을 얼마나 효율적으로 처리하는지를내는 핵심 지표입니다. 성능 사용자 경험, 시스템 안성, 자원률 등에 직접적인 영향을 미치며, 특히 규모가 크거나 실 처리가 요구되는 시스템에서는 중요한 요소입니다. 성능적화는 응답 시간 단축, 처리량 증가 메모리 사용 최소화, CPU …
모델 제약 (Model Constraints) 1. 개요 모델 제약(Model Constraints)이란 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습 과정이나 추론 단계에서 모델의 파라미터, 구조, 또는 출력값이 특정 범위나 조건을 만족하도록 강제하는 제한 사항을 의미한다. 인공지능 모델에서 제약 조건이 필요한 주요 이유는 다음과 같다. 과적합(Overfitting) …
메시지 큐 (Message Queue) 1. 개요 메시지 큐(Message Queue)는 분산 시스템 및 프로세스 간 통신(IPC)을 위해 메시지를 임시로 저장하는 큐(Queue) 형태의 저장소로, 송신자와 수신자가 직접 연결되지 않고 메시지 브로커를 통해 데이터를 주고받는 [[비동기 통신]](Asynchronous Communication) 메커니즘이다.…
머신러닝 추론 가속기 (ML Inference Accelerator) 1. 개요 머신러닝 추론 가속기란 학습이 완료된 머신러닝 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측 결과(추론)를 도출하는 과정을 최적화하고 속도를 높이기 위해 설계된 전용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 의미한다. 머신러닝의 생명주기는 크게 학습(Training)과 추론(Inference…
정보 검색 개요 정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 정보 검색…
추천 시스템 개요 추천 시스템(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비스 제공자의 비즈니스…
사전 훈련된 모델 (Pre-trained Model) 1. 개요 사전 훈련된 모델(Pre-trained Model)이란 방대한 양의 데이터셋을 사용하여 특정 작업(Task)을 수행하도록 미리 학습된 머신러닝 모델을 의미한다. 일반적으로 딥러닝 모델을 처음부터 학습시키는 스크래치 학습(Training from scratch)은 막대한 양의 레이블링된 데이터와…