# Subversion ## 개요/소개 Subversion(이하 SVN)은 소프트웨어 개발에서 코드, 문서, 기타 파일의 버전을 관리하기 위한 **중앙집중식 버전관리 시스템**(Centralized Version Control System, CVCS)입니다. 2000년에 Apache Software Foundation(Apache SF)에 의해 공개되었으...

# Git ## 개요 Git은 소프트웨어 개발에서 코드의 버전을 추적하고 협업을 지원하는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)입니다. 2005년 Linus Torvalds가 Linux 커널 개발을 위해 설계한 이후로, 소프트웨어 엔지니어링의 필수 도구로 자리 잡았습니다. Git은 파일 변경 이력...

# 협업 편집 ## 개요 협업 편집(Collaborative Editing)은 여러 사용자가 동시에 동일한 문서나 코드를 공동으로 작성·수정할 수 있는 소프트웨어 기능을 의미합니다. 이는 현대 IT 환경에서 협업 효율성을 극대화하기 위한 핵심 기술로, 프로그래밍, 문서 작업, 디자인 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 협업 편집은 실시간 동기화, 버전 ...

# 오픈 소스 ## 개요 오픈 소스(Open Source)는 소프트웨어의 원본 코드를 공개하고, 사용자와 개발자가 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 모델입니다. 이 개념은 1998년 **오픈 소스 이니셔티브**(Open Source Initiative, OSI)의 설립을 계기로 공식화되었으며, 기술 혁신과 공동체 협업을 촉진하는 데 중...

# 버전 제어 ## 개요/소개 버전 제어(Version Control)는 소프트웨어 개발 및 데이터 관리에서 프로젝트의 변화를 추적하고 관리하는 기술입니다. 이 시스템은 코드, 문서, 데이터 파일 등 다양한 자산의 역사적 변경 사항을 저장하여, 필요 시 특정 버전으로 되돌릴 수 있도록 지원합니다. 특히 협업 환경에서 여러 개발자가 동시에 작업할 때 충돌을...

# 유체역학 ## 개요 유체역학(Fluid Mechanics)은 액체와 기체를 포함한 유체의 정적 및 동적 거동을 연구하는 물리학의 하위 분야이다. 이 분야는 유체가 외부 힘에 어떻게 반응하는지, 유동 패턴과 압력 분포를 이해하며, 공학, 자연과학, 의학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 유체역학은 고전 물리학의 기초 이론과 현대 기술 개...

# 양자컴퓨팅의 원리 ## 개요 양자컴퓨팅(Quantum Computing)은 고전적 컴퓨팅과는 다른 물리적 원리를 기반으로 정보를 처리하는 계산 기술이다. 이 분야는 양자역학의 특성인 **중첩**(Superposition), **결합**(Entanglement), **측정**(Measurement) 등을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠...

# 토큰화 (Tokenization) ## 개요/소개 토큰화는 자연어 처리(NLP) 및 데이터 분석에서 텍스트를 의미 있는 단위로 나누는 기초적인 프로세스입니다. 이 과정은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 데 필수적이며, 이후 모델 학습, 검색 엔진 구축, 데이터 분석 등 다양한 응용에 활용됩니다. 토큰화는 단어, 문장, 문자 등으로 나...

# 감정 분석 ## 개요 감정 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 인간의 감정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정입니다. 이는 대량의 텍스트를 효율적으로 분석하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 사회적 미디어 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감정 분석은 단순히 긍정/부정...

# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...

# 맥스 풀링 (Max Pooling) ## 개요/소개 맥스 풀링(Max Pooling)은 딥러닝에서 널리 사용되는 **공간적 차원 축소 기법**으로, 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 입력 데이터의 공간 크기를 줄이면서 주요 특징(예: 엣지, 패턴)을 유지하는...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 필터 ## 개요 필터는 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 기술로, 원치 않는 정보를 제거하거나 특정 조건에 부합하는 데이터만 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 정제, 특성 선택, 신호 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 분석의 정확도와 효율성을 높이는 데 기여합니다. 필터는 단순한 수학적 연산부터 복잡한 머신러닝 모델까지 다양한 형태로 구현됩...

# LeNet ## 개요/소개 LeNet은 인공지능 분야에서 가장 초기의 **컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)** 중 하나로, 1990년대에 Yann LeCun과 그의 연구팀이 개발한 모델이다. 주로 **손으로 쓴 숫자 인식(OCR)**을 위한 목적으로 설계되었으며, 이는 머신러닝 기술의 발전에 중요한 ...

# 메모리 셀 ## 개요 메모리 셀(Memory Cell)은 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 분야에서 시퀀스 데이터를 처리하는 데 핵심적인 역할을 하는 구조입니다. 특히, 시간에 따른 정보의 지속적 저장과 활용이 필요한 작업(예: 자연어 처리, 시계열 예측)에서 중요한 기능을 수행합니다. 메모리 셀은 전통적인 인공신경망(ANN)과 달리 과거 입력 데이...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터 처리에 특화된 인공지능 기술로, **기존 순환 신경망(RNN)**의 한계를 극복하기 위해 1997년 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 제안되었습니다. RNN은 단기 기억을 유지하지만 장기 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 **기울기...

# 연쇄법칙 (Chain Rule) ## 개요/소개 연쇄법칙(Chain Rule)은 미적분학에서 복합함수(composite function)의 도함수를 계산하는 기본적인 규칙이다. 두 함수 $ f(x) $와 $ g(x) $가 주어졌을 때, $ h(x) = f(g(x)) $로 정의된 복합함수의 도함수는 $ h'(x) = f'(g(x)) \cdot g'(x)...

# 나눗셈 규칙 ## 개요 나눗셈 규칙(Quotient Rule)은 미적분학에서 두 함수의 비(商)를 미분할 때 사용하는 기본적인 도함수 계산법이다. 이는 분자와 분모가 각각 다른 함수로 구성된 경우, 단순히 분자와 분모를 따로 미분한 후 나누는 것이 아니라, 특정 공식을 통해 정확하게 도함수를 구할 수 있도록 한다. 본 문서에서는 나눗셈 규칙의 ...

# 미분법 ## 개요 미분법은 수학에서 함수의 변화율을 분석하는 기초적인 도구로, 미적분학의 핵심 주제 중 하나이다. 이는 특정 점에서의 순간 변화량(도함수)을 계산하여 함수의 성질을 탐구하는 방법으로, 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 응용된다. 미분법은 17세기 뉴턴과 라이프니츠에 의해 독립적으로 개발되었으며, 현대 수학의 기초를 형성하는 중...

# 좌표기하 ## 개요 좌표기하는 수학의 기하학 분야에서 **직교좌표계**를 활용하여 도형을 대수적 방식으로 표현하고 분석하는 방법론이다. 이는 17세기에 르네 드카르트(René Descartes)가 고안한 해석기하(Analytic Geometry)의 핵심 개념으로, 기존의 순수 기하학과 대수학을 통합하여 수학적 문제를 해결하는 데 중요한 도구로 사용된다...