다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …
검색 결과
"평가"에 대한 검색 결과 (총 1397개)
확률 분포 개요 확률 분포(Probability Distribution는 확률변의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 체계적으로 설명하는 수학적 함수이다. 통계학과 확률론의 핵심 개념 중 하나, 데이터의 특과 불확실성을량적으로 분석 예측하는 데 필수적인 도구이다. 확률 분포는 실험, 관측, 또는 이론적 모델에서 얻은 결과의 확률적 행동을 모델링하는 데 사…
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…
옵션 가격 모델링 (Option Pricing Modeling) 1. 개요 옵션 가격 모델링이란 기초 자산의 가격 변동, 시간의 경과, 이자율 및 변동성 등의 변수를 수학적으로 분석하여 옵션의 이론적 공정 가치(Fair Value), 즉 옵션 프리미엄(Option Premium)을 산출하는 과정이다. 옵션 가격 모델링의 주된 목적은 매수자와 매도자 모두가 …
골다공증 (Osteoporosis) 골다공증(Osteoporosis)은 뼈의 밀도가 감소하고 뼈의 미세 구조가 파괴되어 뼈가 약해지고 취약해지는 전신성 골격계 질환입니다. 이 질환은 일반적으로 뚜렷한 증상이 없어 '침묵의 질병(Silent Disease)'이라고 불리며, 뼈가 쉽게 부러지는 골절(fracture)을 유발하여 환자의 삶의 질을 크게 저하시키고…
첨가량 최적화 (Additive Dosage Optimization) 1. 개요 첨가량 최적화란 재료의 특정 물성을 개선하거나 새로운 기능을 부여하기 위해 투입되는 첨가제(Additive)의 양을 통계적·실험적 방법으로 분석하여, 경제적 효율성을 포함하여 목표 성능을 극대화하면서 부작용을 최소화하는 최적의 함량을 결정하는 과정이다. 재료공학에서 첨가제는 소…
디스플레이 필터 (Display Filter) 1. 개요 디스플레이 필터란 디스플레이 패널의 표면 또는 내부에 부착되어 방출되는 빛의 특정 파장, 방향, 강도를 제어함으로써 시각적 보호, 화질 개선, 보안 강화 및 사용자 편의성을 제공하는 광학 부품 또는 소프트웨어 제어 계층을 의미한다. 본 문서는 패널 제조 공정 단계에서 내장되는 '내장형 광학 필터'와 …
개인 리스크 (Personal Risk) 1. 개요 개인 리스크(Personal Risk)란 개인이 삶을 영위하는 과정에서 직면하게 되는 불확실한 사건으로 인해 신체적, 정신적, 경제적 손실을 입을 가능성을 의미한다. 현대 사회에서 개인 리스크는 단순히 운의 영역이 아니라, 체계적인 관리와 대비가 필요한 경제적 변수로 취급된다. 리스크가 적절히 관리되지 않…
Fastly 개요 Fastly는 전 세계에 분산된 엣지 서버를 통해 웹 콘텐츠를 빠르게 전달하고, 서버리스 컴퓨팅 환경을 제공하는 엣지 클라우드 플랫폼(Edge Cloud Platform)이자 CDN(Content Delivery Network) 서비스 제공업체입니다. 전통적인 CDN이 정적 콘텐츠(이미지, JS, CSS 등)의 단순 복제와 전송에 집중했다…
패리티 모델 (Parity Model) 1. 개요 패리티 모델(Parity Model)은 사용되는 맥락에 따라 크게 두 가지 서로 다른 의미로 정의됩니다. [컴퓨터 과학: 오류 검출]: 데이터 전송 중 발생하는 비트 오류를 검출하기 위해 데이터의 짝수/홀수 성질(동등성)을 이용하는 논리적 모델입니다. 주로 패리티 비트(Parity Bit) 개념으로 활용됩니…
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 …
추론 속도 (Inference Speed) 1. 개요 추론 속도(Inference Speed)란 학습이 완료된 AI 모델에 새로운 입력 데이터를 넣었을 때, 모델이 예측 결과(출력)를 내놓기까지 걸리는 시간을 의미한다. AI 모델 서비스(Serving) 단계에서 추론 속도는 서비스의 실용성을 결정짓는 핵심 요소이다. 특히 실시간 상호작용이 필요한 챗봇, 자…
생체 센서 (Biosensor) 1. 개요 생체 센서는 분석 대상이 되는 특정 화학적 또는 생물학적 물질(Analyte)을 인식하는 생물학적 인식 요소(Biological Recognition Element)와 이를 측정 가능한 전기적·광학적 신호로 바꾸어주는 물리화학적 변환기(Transducer)가 결합된 분석 장치이다. 특정 물질에만 반응하는 생물학적 …
인공지능의 편향과 차별 (AI Bias and Discrimination) 1. 개요 인공지능의 편향과 차별이란 AI 모델이 학습 데이터의 불균형이나 알고리즘의 설계 결함으로 인해 특정 보호 집단(Protected Group, 인종, 성별, 연령, 종교 등)에 대해 체계적으로 불리하거나 왜곡된 결과를 출력하는 현상을 의미한다. 현대 사회에서 AI는 채용, …
목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩(La…
향미증진제 (Flavor Enhancer) 1. 개요 향미증진제란 식품 고유의 맛과 향을 더욱 강하게 느끼게 하거나, 부족한 맛을 보완하여 전체적인 풍미를 높이는 데 사용되는 식품첨가물을 말한다. 본 문서에서는 특히 미각적 [[감칠맛]](Umami)을 증폭시키는 성분을 중심으로 다룬다. 향미증진제는 새로운 맛을 창조하는 것이 아니라, 이미 존재하는 맛의 강…
신경독성 (Neurotoxicity) 1. 개요 신경독성(Neurotoxicity)이란 화학 물질이나 물리적 요인에 의해 신경계의 구조적 또는 기능적 손상이 발생하는 현상을 의미한다. 이는 뇌와 척수로 구성된 중추신경계(CNS, Central Nervous System)와 전신으로 뻗어 나 모두에 영향을 미칠 수 있으며, 일시적인 기능 저하부터 영구적인 신…
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 …
파리 협정 (Paris Agreement) 1. 개요 [[파리 협정]](Paris Agreement)은 지구 온난화로 인한 기후 위기에 대응하기 위해 2015년 제21차 [[유엔기후변화협약]] 당사국 총회([[COP21]])에서 채택된 역사적인 국제 환경 협약이다. 이 협정의 핵심 목표는 산업화 이전 수준 대비 지구 평균 기온 상승폭을 2°C보다 훨씬 낮게…
파리 협정 (Paris Agreement) 개요 파리 협정(Paris Agreement)은 2015년 12월 12일 프랑스 파리에서 열린 제21차 유엔 기후 변화 협약 당사국 총회(COP21)에서 채택된 국제적 기후 변화 대응 협정입니다. 이 협정은 교토 의정서를 대체하며, 전 세계 모든 국가가 참여하여 지구 평균 기온 상승을 산업화 이전 대비 1.5°C …