# PDF ## 개요 PDF는 " Density Function"의 약자로, 한국어로는 **확률밀도함수**(確率密度函數라고 한다. 통학과 확률론에서 연속 확률변수의 확률 분포를 설명하는 데 핵심적인 역할을 하는 함수이다. PDF는 특정 값에서 확률변수가 나타날 **상대적인 가능성**을 나타내며, 연속 확률변수의 확률을 구할 때는 특정 구간에 대한 함수의...
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"값"에 대한 검색 결과 (총 864개)
# LP64 모델 ## 개요 **LP64델**은 64비 컴퓨팅 환경에서 데이터형(Data Type)의 크기를 정의하는 대표적인 **데이터 모델**(Data Model) 중 하나입니다. 이 모델은 주로 유닉스 계열 운영체제(Unix-like OS), 특히 리눅스(Linux)와 macOS에서 널리 사용되며, 64비트키텍처 하에서 `int`, `long`, ...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
# 신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 신호를 분석, 변환, 조작하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질 향상시키는 기술 및 학문 분야이다. 신호는 시간 또는 공간에 따라 변화하는 물리량으로, 음성, 이미지, 전압, 진동, 전파 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 신호 처리는 통신, 의료 영상, ...
# ELF ## 개요 ELF(**Executable and Linkable**)는 유닉스 계열 운영체제(Unix-like OS)에서 주로 사용되는 표준 파일 형식으로, 프로그램의 실행 파일, 공유 라이브러리, 오브젝트 파일(object files), 코어 덤프(core dumps) 등을 저장하는 데 활용됩니다. 1990년대 초반에 개발되어 System ...
# 타입 추론 타입 추론(Type Inference)은 프로그래밍 언어의 **타입 시스템**에서, 변수나 표현식의 타입을 **명시적으로 선언하지 않아도** 그 값을 기반으로 자동으로 타입을 결정하는 기능입니다. 이는 코드의 가독성과 생산성을 높이면서도 정적 타입 시스템의 안정성과 오류 검출 능력을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 타입 추론은 주로 정적 타입...
# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...
# 전처리 ## 개요 음성 인식(Speech Recognition) 시스에서 **전처리**(Preprocessing)는 원시 음성 신호를 인식 엔진이 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 음성 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거하며, 특징 추출을 위한 최적의 입력 형태를 만들어내는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전처리...
# 언어 모델 ## 개요 **언어 모델**(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률...
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 음성 인식 시스템에서 전처리 단계의 핵심 요소 중 하나로, 입력 음성 신호의 특성을 일관된 기준에 맞추어 변환하는 과정을 말합니다. 음성 데이터는 촬영 환경, 마이크 감도, 화자의 음량, 거리, 배경 소음 등 다양한 외부 요인에 의해 신호의 강도나 특성이 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 변동성을...
# 로지스틱 방정 ## 개요 로지스틱 방정식(Logistic Equation)은 생물학에서 개체군의 성장 양상을 수학적으로 모델링하는 데 널리 사용되는 미분 방정식이다. 이 방정식은 개체군이 무한한 자원을 가정한 기하급수적 성장(지수 성장)에서 벗어나, 자원의 제한을 고려한 현실적인 성장 패턴을 설명한다. 즉, 개체군이 초기에는 빠르게 증가하지만, 환경...
# 피카르-린델뢰프 정리 ## 개요 피카르-린델뢰프리**(Picard–Lindelöf Theorem)는 상미분방정식(Ordinary Differential Equation, ODE)의 해가 존재하고 유일함을 보장하는 중요한 정리로, 초기값 문제의 해에 대한 존재성과 유일성에 관한 기본적인 결과를 제공한다. 이 정리는 19세기 말 프랑스의 수학자 **에밀...
# 연속 함수 ## 개요 **연속 함수**(continuous function)는 위상수학에서 가장 기본적이면서도 핵심적인 개념 중 하나이다. 직관적으로, 연속 함수란 입력값이 조금만 변할 때 출력값도 조금만 변하는 함수를 의미한다.는 기하학적으로 "끊김 없이 이어지는 그래프"를 그리는 함수와 유사하다. 그러나 위상수학에서는 거리 개념이 필요 없이, *...
# C-value ## 개요 **C-value**(씨 밸류)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP와 정보 추출 분야에서 **용어 추출**(Term Extraction)을 위해 사용되는 통계적 지표 중 하나로, 주로 **복합 용어**(multi-word terms)를 자동으로 식별하고 평가하는 데 활용된다. 특히, 기술 ...
# Trifacta ## 개요 **Trifacta**는 대용량 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 선도적인 데이터 정제 도구로, 기업의 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 복잡한 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 빠르게 가공할 수 있도록 지원한다. Trifacta는 머신러닝 기반의 인터랙티브 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드 없이도 직관적으로...
토폴로지 ## 개요 **토폴로지**(topology)는 수학의 한 분야로, 기하학적 도형이나 공간의 **연속적인 변형** 아래에서 보존되는 성질을 연구하는 학문입니다. 즉, 늘이거나 구부리거나 비틀어도 형태가 바뀌지 않는 **위상적 성질**(topological properties)을 다룹니다. 예를 들어, 컵과 도넛은 서로 다른 모양이지만, 토폴로지에...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 데이터제(Data Cleaning) 과정에서 중요한 첫 번째 단계로, 데이터셋 내에 존재하는 잘못되거나 비논리적인 값, 불일치, 결측치, 중복 데이터 등을 식별하는 작업을 말합니다. 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 인사이트 도출을 위해서는 데이터의 품질이 필수적이며, 오류 탐지는 ...
# WEP ## 개요 **WEP**(Wired Equivalent Privacy, 유선가 프라이버시)는 무선 네트워크에서 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하기 위해 설계된 초기 암호화 프로토콜입니다. IEEE 802.11 표준의 일부로 1997년에 처음 도입되었으며, 무선 통신 환경에서 유선 네트워크 수준의 보안을 제공하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 ...
# PDF ## 개요 **PDF**(Probability Density Function, 확률 밀도 함수)는 **확론**과 **통계학** 연속 확률 변수의 확률 분포를 설명하는 핵심 개념이다. 이 함수는 특정 값에서 확률 변수가 나타날 **상대적 가능도**를 나타내며, 확률 변수가 특정 구간에 속할 확률을 그 구간에서의 PDF의 적분을 통해 계산할 수 ...
# 페이지 캐시 캐시(Page Cache)는 운영체제가 디스크 I/O(입출력) 성능을 향상시키기 위해 사용하는 핵심 메커니즘 중 하나로, 자주 접근되는 파일 데이터를 메모리에 저장하여 반복적인 디스크 읽기 작업을 줄이는 기술입니다. 특히 리눅스와 같은 현대 운영체제에서 중요한 역할을 하며, 시스템 전반의 반응 속도와 처리 효율에 큰 영향을 미칩니다. ...