# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이...

# 공정성 ## 개요 인공지능(A)의 **공정성**(Fair)은 AI 시스템이 개인 집단에 대해 차별적이거나 편향된 결정을 내리지 않도록 보장하는 핵심 윤리 원칙입니다. AI 기술이 의료, 채용, 금융, 사법 등 민감한 분야에 광범위하게 적용되면서, 시스템의 판단이 특정 인종, 성별, 연령, 지역, 사회경제적 지위 등에 따라 불공정한 결과를 초래하지 않...

# 샘플링 ## 개요 **샘플링**()은 전체 모집(Population)에서 일부 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모단의 성질을 추정하는 통계적 방법이다. 현실 세계 모든 데이터를 수집하거나 분석하는 것은 비용, 시간 자원 등의 제약으로 인해 불능한 경우가 많기 때문에, 데이터과학에서는 샘플링을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 분석을 수행한다. 샘플링은 사...

# SHAttered 공격 ## 개요 **SHAttered 공격**은 2017년 2월, 암스테르담에 위치한 **CWI 아인트호번**(Centrum Wiskunde &atica)과 **메릴랜드 대학교**의 연구자들이 공동으로 발표한, 암호학적 해시 함수 **SHA-1**(Secure Hash Algorithm 1)에 대한 첫 번째 실용적인 **충돌 공격*...

# 데이터 암호화 개요 **데이터 암호**(Data Encryption)는 민감한 정보를 무단 접근으로부터 보하기 위해 데이터를 읽을 수 없는 형태로 변환하는 기술입니다 이 과정을 통해 인가되지 않은 사용자가 데이터를 탈취하더라도 그 내용을 이해할 수 없도록 하며, 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 정보 보안의 핵심 요소 중 하나로 간주됩니다...

# 평행이동 평행이동(平行移動, Translation)은 기하학에서 도형이나 점, 선분, 또는 전체 평면상의 객체를 **특정 방향으로 일정한 거리만큼 이동시키는 변환**을 말한다. 이 과정에서 도형의 크기, 모양, 방향은 그대로 유지되며, 오직 위치만 변화한다. 평행이동은 합동 변환(congruence transformation)의 한 종류로, 도형 간의...

# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...

# 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 ...

# 멀티스레 ## 개요 멀티스레(Multithreading은 하나의 프로스 내에서 여러의 스레드)를 동시에 실행하여로그램의 성과 반응성을상시키는 병렬팅 기법입니다 각 스레드 독립적인 실행 흐을 가지며, 프로세스의모리 공간과원을 공유으로써 효율적인 공유와 통신 가능합니다. 멀스레딩은 현 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 개념으로, 특히 다중 코어 프로세서 ...

# 회전 **회전**(rotation)은 기하학 도형이나 점을 평면 공간 내의 한 점(또는 축)을 중심으로 일정한 각도만큼 돌리는 **합동 변환**(congrence transformation)의 일종이다. 회전을 통해어진 도형 원래 도형과 크기와 모양이 동일하며, 이는 도형의 **합동성**(congruence)을 유지한다는 의미이다. 회전은 일상생활뿐 ...

# 변환 기하 변환 기하(Transformational Geometry) 기하학적형이나 공간의 점들이 특정 규칙에 따라동하거나 변형되는 과정을 연구하는 기하학의 한 분야입니다. 이 분야는 도형의 위치, 방향, 크기 수학적으로 분석하고 표현하는 데 중점을 두며, 평면 기하학과 공간 기하학 모두에 적용됩니다. 변환 기하는 수학 교육뿐 아니라 컴퓨터 그래픽스,...

# 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...

# 옵셔널 타입 ## 개요 **옵셔 타입**(Optional Type)은 프로그래밍 언어에서 값이 존재할 수도 있고, 존재하지 않을 수도 있는황을 명시적으로 표현하기 위한 타입스템의 한입니다. 이는 ``이나 `undefined와 같은 특수 허용하는 변수를 안전하고 명하게 다루기 설계 패턴으로 특히 정적 타입 언어에서 널 포인터 참조(null pointe...

# 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...

# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...

# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...

# 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,...

# 회로 이론 ## 개요 **회로 이**(Circuit Theory)은 전적 현상을 이해하고 전기 회의 동작을석하기 위한 기초적인 이론 체계이다. 전자공학, 전기공학, 통신공학 등 다양한 공학 분야의 근간을 이루며, 실제 전자기기 설계에서부터 전력 시스템 운영에 이르기까지 폭넓게 적용된다. 회로 이론은 전류, 전압, 저항, 인덕턴스, 정전용량 등과 같은...

# Forecasting: Principles and Practice ## 개요 **Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Acce...

미분가능미분가능(differentiable)은 미분학에서 매우 개념으로, 함수의 특정 지에서 접선이 존재하고 그 지점에서의 기울기를 잘 정의할 수 있는 성질을 의미한다. 이는 함수의 국소적인율을 분석하는 데 핵심적인 역할 하며, 연성과 함께 미적분학의 기초를 형성한다. 미분가능성은 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 함수의 행동을 예측하고 최적화 문...