생물정보학## 개요 **생물정보**(Bioinformatics) 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학, 정보공학을 융합하여 생물학적 데이터를 수집, 저장, 분석, 해석하는 학제간 학문 분야이다. 특히 유전체학(genomics), 단백질체학(proteomics), 전사체학(transcriptomics) 등에서 발생하는 대량의 생물학적 데이터를 다루는 데 핵...

과학 계산 ## 개요 **과학 계산**(Scientific Computing)은 수학, 물리, 공학,물학 등 다양한 과 분야의 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 활용하는 학문 분야. 이는 복한 수학적 모을 수치적으로 해석하고, 실제 현상을 시뮬레이션하거나 예측하는 데 중심적인 역할을 한다. 과학 계산은 이론적 분석과 실험적 관찰에 더해 **제3의 과학 방법...

# TensorFlow TensorFlow는 구글(Google)이 개발한 오픈 소스 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크로, 다양한 규모의 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하며 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝 모델의 개발에 널리 사용되며, 연구자와 개발자 모두에게 높은 인기를 끌고 있습니다. TensorFlow는 유연한 아키텍처를 기반으로...

# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...

# OpenRefine ## 개요 **OpenRefine**은 대량의 비정형적이고 불완전한 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 오픈소스 데이터 관리 도구입니다. 원래는 *Google Refine*이라는 이름 구글에서 개발되었으며, 이후 오픈소스 커뮤니티에 기부되어 현재는 **OpenRefine**로 이름이 변경되었습니다. 이 도구는 주로 데이터 ...

# 통계 기반 방법 ## 개요 **통계 기반 방법**(Statistical-based Approach)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 확률적 패턴과 빈도 정보를 활용하여 언어 현상을 분석하고 처리하는 기법을 말합니다. 특히 **교정 접근 방식**(Error Correction Approach)의 맥락에서 통계 기반 방법은 오타, 문법 오류, 어법...

# 띄어쓰기 오류 ## 개요 띄어쓰기 오류는 한국 문장에서 단어나절 사이에 적절한 공백을 두지 않거나, 잘못된 위치에 띄어쓰기를 삽입함으로써 발생하는 **표현 오류**의 일종입니다. 한국어는 형태소 기반 언어로, 문장 내에서 단어와 어절의 경계가 모호할 수 있어 띄어쓰기 규칙이 특히 중요합니다. 올바른 띄어쓰기는 문장의 의미 전달을 명확히 하고, 독자의...

# Bi-LSTM **Bi-LSTM**(Bidirectional Long Short-T Memory, 양방향 장단기 메모리)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 변형으로, 시계열 데이터 또는 순차적 데이터를 처리할 때 과거와 미래의 정보를 동시에 활용할 수 있도록 설계된 신경망 모델이다. 자연어 처리(NLP), 음성...

# 리튬 니켈 망간 산화물 리튬 니켈 망간 산화물(Lium Nickel Manganese Oxide, 이하 LNMO)은 리튬 이온 배터리의 음극 소재로 널리 연구되고 활용되는 전극 재료 중이다. 이 물질은에너지 밀도, 뛰어난 열안정성, 상대적으로 낮은 비용 등의 장점을 바탕으로 전기자동차(EV), 휴대용 전자기기, 대규모 에너지 저장 시스템(ESS) 등 ...

# AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI...

# 의존도 관리 의존도 관리는 소프트웨어 개발 과정에서 외부 라이브러리, 프레임워크, 또는 다른 소프트웨어듈과의 관계를 체계적으로 관리하는 절차입니다. 특히 현대 소프트웨어 개발은 수많은 외부 의존성(dependency)에 기반하고 있어, 이러한 의존성들을 효과적으로 추적하고 제어하는 것은 프로젝트의 안정성, 보안성, 유지보수성을 확보하는 데 핵심적인 역...

# 체크아웃 ## 개요 **체크아웃**(Checkout)은 버전 관리 시스템(Version Control System, V)에서 특정 버전의 파일 또는 프로젝트를 로컬 환경으로 복사하여 작업할 수 있도록 만드는 과정을 의미합니다. 이는 소프트웨어 개발, 문서 관리, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 공동 작업 시 원본 저장소의 상태를 기반으로 개인 작업 ...

# 네트워크 인터페이스 카드 ## 개요 **네트워크 인페이스 카드**(Network Interface Card 이하 NIC)는나 기타 전자기가 컴퓨터 네트워크에 연결될 수 있도록 해주는 하드웨어 장치입니다.적으로 이더넷(Ethernet) 네트워크에 사용되며, 유선 또는 무선 방식으로 데이터를 송수신하는 기능을 수행합니다. NIC는 컴퓨터의 메인보드에 내...

# 연결 계층 ## 개요 **연결 계층**(Link Layer)은 네트워크의 통신 프로토콜 스택에서 가장 낮은 계층 중 하나로, OSI(Open Systems Interconnection 7계층델에서 **제2계층**(Data Link Layer)에 해당합니다. 이 계층의 주요 목적은 동일한 물리적 네트워크 링크를 공유하는 두 노드 사이에서 **신뢰성 있...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 기계학습(Machine Learning) 모델이 특정 과제를 수행할 수 있도록 훈련시키기 위해 사용되는 데이터 세트를 의미합니다. 이 데이터는 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대해 예측 또는 분류를 수행할 수 있는 능력을 습득하는 데 핵심적인 역할을 합...

# SSH ## 개요 SSH(Secure Shell)는 네트워크 환경에서 보안 통신을 제공하는 클라이언트-서버 프로토콜입니다. 사용자 인증, 데이터 암호화, 무결성 검증을 통해 안전한 원격 접속 및 명령 실행이 가능하도록 설계되었습니다. Telnet, FTP 등 기존 비보안 프로토콜의 대안으로 개발되었으며, 현재 클라우드 인프라, DevOps, 시스템 관...

# Docker Docker는 애플리케이션을 컨테이너(Container) 형태로 개발, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용하여 소프트웨어 개발 및 운영 환경을 일관되게 유지하면서 빠르고 효율적인 배포를 가능하게 합니다. 이 문서에서는 Docker의 핵심 개념, 기능, 아키텍처, 설치 방법, 주요 명령어, 활용 ...

# 인프라스트럭처 애즈 코드 (Infrastructure as Code) ## 개요 인프라스트럭처 애즈 코드(Infrastructure as Code, IaC)는 서버, 네트워크, 스토리지 등 IT 인프라를 코드 형식으로 정의하고 자동화하여 관리하는 접근 방식입니다. 이는 전통적인 수동 인프라 설정을 대체하며, 소프트웨어 개발에서 사용하는 버전 관리, 테...

# YAML ## 개요 YAML(YAML Ain't Markup Language)은 인간이 읽기 쉬운 데이터 직렬화 형식입니다. 주로 구성 파일(config files) 및 다중 언어 간 데이터 교환에 사용되며, XML이나 JSON과 비교해 간결하고 직관적인 문법을 특징으로 합니다. 2001년에 처음 제안된 이후 Docker, Kubernetes, CI/...

# 콘텐츠 생성 ## 개요 **콘텐츠 생성**(Content Generation)은 인공지능이 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 머신러닝, 특히 **딥러닝** 기반의 모델을 활용하여 이루어지며, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 생성 모델 등 여러 분야의 융합적 기술이 적용됩니...