Okay, I to create a professional Wikipedia-style document aboutCore in Korean. The user provided a structure and requirements. Let me start by understanding what JavaScriptCore is. I remember that Jav...

# 소장 ## 개요 소장(小腸, Small Intestine)은 소화관의 가장 길고 복잡한 부분으로, 위에서 넘어온 음식물의 소화와 영양분 흡수를 담당하는 중요한 기관입니다. 길이가 약 6~7미터에 달하며, 복강 내 복잡하게 주름잡혀 위치해 있습니다. 소장은 식물성·동물성 영양소를 효소로 분해하고, **미세융모(villi)** 및 **미세돌기(microv...

# 제곱근 ## 개요 제곱근은 수학에서 중요한 개념으로, 어떤 수를 제곱하여 원래의 수를 얻을 수 있는 수를 의미합니다. 예를 들어, 2는 4의 제곱근이 되며, 3은 9의 제곱근입니다. 이 문서에서는 제곱근의 정의, 성질, 계산 방법, 응용 분야 등을 체계적으로 설명하며, 고등학교 수학 수준의 이해를 돕기 위해 구성되었습니다. ## 제곱근의 정의 ###...

Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...

# 분수분해 ## 개요 분수분해(Partial Fraction Decomposition)는 복잡한 유리 함수를 더 단순한 유리 함수의 합으로 분해하는 대수적 기법입니다. 주로 적분 계산, 미분 방정식 풀이, 역라플라스 변환 등에서 활용되며, 유리 함수의 분모를 일차 또는 이차 인수로 분해한 뒤 분자를 적절히 조합하여 표현합니다. ## 분수분해의 정의와 ...

# LFP 배터리 ## 개요 LFP 배터리(Lithium Iron Phosphate Battery)는 리튬 이온 배터리의 일종으로, 양극 재료로 리튬 철 인산염(LiFePO₄)을 사용하는 특징을 가집니다. 1990년대 후반 존 굿이나프(John B. Goodenough) 팀에 의해 개발된 이 기술은 안전성, 열적 안정성, 수명 등에서 뛰어난 성능을 보이며...

# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...

# 드롭아웃 ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 신경망 학습 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 제안된 정규화(Regularization) 기법이다. 이 방법은 2012년 Hinton과 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 제거하면서 학습을 진행하는 방식으로 네트워크의 일반화 성능을 향상시킨다. ...

# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...

# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...

Okay, I to create a professional Korean document about "정적분" (Definite Integral) under the category of Calculus in Mathematics. Let me start by understanding the structure and requirements given. Fir...

# AEAD ## 개요 AEAD(**Authenticated Encryption with Associated Data**)는 암호화와 인증을 동시에 제공하는 암호화 모드입니다. 전통적인 암호화 방식이 데이터 기밀성만 보장했다면, AEAD는 **기밀성**, **무결성**, **신원 인증**을 통합적으로 처리합니다. 이 문서에서는 AEAD의 개념, 작동 원리...

# 치역 ## 개요 **치역**(range)은 수학, 특히 함수와 기하학에서 중요한 개념으로, 함수가 **정의역**(domain)의 입력값에 대해 실제로 출력하는 값들의 집합을 의미합니다. 치역은 **공역**(codomain)과 구분되어야 하며, 공역은 함수가 가질 수 있는 모든 가능한 출력값의 집합이지만 치역은 실제로 함수에 의해 "달성되는" 값들만 포...

# 점근선 ## 개요 점근선(Asymptote)은 수학, 특히 미적분학에서 함수의 그래프가 무한대로 발산할 때 가까워지는 직선을 의미합니다. 이는 함수의 전반적인 행동을 이해하고 그래프를 정확하게 그리는 데 중요한 역할을 합니다. 점근선은 크게 **수직 점근선**, **수평 점근선**, **기울기 점근선**으로 구분되며, 각각의 조건과 활용 방법은 서로 ...

```markdown # Copyright ## 개요 Copyright(저작권)은 창작자가 자신의 창작물을 보호하고 배타적인 권리를 행사할 수 있도록 하는 법적 제도입니다. 특히 소프트웨어 분야에서는 코드, 문서, 인터페이스 등 다양한 형태의 창작물이 디지털 환경에서 쉽게 복제·배포될 수 있는 특성상 저작권 보호가 매우 중요합니다. 본 문서에서는 소프트웨...

# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# 수직점근선 ## 개요 수직점근선(Vertical Asymptote)은 함수의 그래프가 특정 수직선 $ x = a $ 근처에서 무한대로 발산하는 현상입니다. 이는 함수가 정의되지 않은 점에서 발생하며, 미적분학에서 함수의 극한과 연속성, 불연속점 분석에 중요한 개념입니다. 수직점근선은 유리함수, 삼각함수 등 다양한 수학적 모델에서 관찰되며, 물리학과 공...

Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...

# 목적 함수 ## 개요 목적 함수(objective function)는 데이터과학과 최적화 문제에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 함수로, 모델의 성능을 평가하거나 최적의 해를 도출하기 위해 최소화 또는 최대화하는 대상입니다. 기계학습에서는 모델의 예측 오차를 줄이는 것을 목표로 하며, 수학적 최적화에서는 특정 조건 하에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다...

# 방정식 ## 개요 방정식은 수학에서 두 표현식이 같음을 나타내는 수식으로, 통계학에서는 데이터의 패턴을 모델링하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 통계적 방정식은 변수 간의 관계를 정량화하고, 불확실성을 고려한 추론을 가능하게 하며, 다양한 분석 기법의 기반을 형성합니다. 예를 들어, 회귀 분석을 통해 변수 간의 선형 관계를 모델링하거나, 가설 ...