QR 분해 개요 QR 분해(QR Decom)는 선형 대수에서 행렬 직교행렬(Orth Matrix)과 상각행렬(Upperangular Matrix)의 곱으로 분해하는 기법이다. 주어진 실수 또는소수 행렬 에 대해 다음과 표현할 수 있다 여기서: 는 m \times m Q^T Q = Q^ Q = I $)를 만족한다. 은 크기의 상삼각행렬(Upper Triang…
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WordPiece 개요 WordPiece는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머 기반 언어 모델에서 핵…
Brant Test 개요 Brant Test(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 비례 오즈 가정(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 각 범주에 대해 동일한 영향…
BART 요 BART(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 사전 훈련된 언어 모델 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특징으로 하며, 다양한 자연…
보안 관리자 요 보안 관리자(Security Administrator)는 정보스템과 네트워크의 보안을 총괄하는 전문 직무를 수행하는 인물 또는 역할 의미합니다. 이 조직 내 정보자산의 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability)을 보장하기 위해 보안 정책을 수립하고, 권한 관리, 접근 통제, 보안 감사…
오타 수정 오타 수정(Typographical Error Correction)은 자연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서 정규화 기 중 하나로, 입력 텍스트 내에 존재하는 철자 오류나 입력 실수를 자동으로 인식하고 올바른 형태로 교하는 기술을 말. 사용자가 키보드 입력, 음성 인식 오류, 혹은어 능력 부족 등 인해 작성한 텍스트에서 발생…
Min-Max 정규화 개요 Min-Max 정규화(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 데이터 정제(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 정규화(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대값을 기준으로 모든 값을 0에서…
스프린트 스프린트(Sprint) 애자일 소프트웨 개발 방법론 중 하나인 럼(Scrum) 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 소프트웨어 개발 팀 일정 기간 동안 완료할 수 있는 작업을 정의하고 실행하는 반복적이고 시간이 제한된 개발 주기를 의미합니다. 스프린트는 제품 백로그(Product Backlog)에서 우선순위가 높은 항목들을 선택하여, 팀이 테스트 가능하…
오류 탐지 개요 오류 탐지(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등 다양한 응용 분야에…
포트폴리오 최화 개요 포트리오 최적화ortfolio Optimization)는 투자자가 자산에 투함으로써 리스크 분산시키고, 주어진 리스크 수준에서 기대 수익을 극대화하거나, 목표 수익률을 달성하기 위해 리스크를 최소화하는정을 말한다 이는 현대 금공학의 핵심 개념 중 하나로 해리 마코츠(Harry Markowitz)가 1952년 제안한현대 포트폴리오 이론(…
Min-Max Scaling Min-Max Scaling은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 규화(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다…
에포크 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 에포크(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 1 에포크라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊이와 수렴 속도에 큰 영향을…
LIME 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 모 무관(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임성 문제가 제기됩니다…
RAID 6 요 RAID 6은 undant Array of Independent Disks독립 디스크의 중복 배열 기술 중 하나로, 데이터 안정성과 가용 높이기 위해 설계된 스토지 기술입니다 RAID 6은 RAID 5의 단 보완하여, 두 개의스크가 동시에 실패하더라도 데이터를 복구할 수 있는 이중 패리티(Dual Parity) 기능을 제공합니다. 이로 인해…
수직 확장 개요 수직 확장(Vertical Scaling), 또는 스케 업(Scale Up) 시스템의 성능 향상시키기 위해 기존의 하드웨어 자원을 더 강력한 자원으로 교체 증설하는 방식 아키텍처 설계 전략이다. 이는버의 CPU, 메모리(RAM), 저장장치(SSD 등), 네트워크 대역폭 등을 업그레이드함으로써 시스템 처리 능력을 향상시키는 방법이다. 수직 확…
PDU 요 PDU(Power Distribution Unit,력 분배 장)는 전원을앙에서 여러 개 전기 장비 분배하는 데 사용되는 전력 관리 장치입니다.로 데이터센터,버실, 통신 인프라, 산 설비 등 전력 공급이 집중되고뢰성이 요구되는 환경에서됩니다. PDU는 단순한원 분배 역할을 넘어, 전 모니터링 원격 제어, 과부하 방지, 전력 품질 관리 등의 고급 기…
Unsqueezing Unsqueezing(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하며, 주로 텐서 연산의 호환성을 맞추거나 모델 입력 형식을 조정할 때 활용됩니다. 이 문서에서는 언스퀴…
이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니e…
조합 가능성 개요 조합 가능성(Combin Possibility)은 자연어처리(NLP) 분야, 특히 의미 분석(Semantic Analysis) 중요한 개념으로, 언어의 구성 요소들이 어떻게 결합되어 새로운 의미를 생성할 수 있는지를 설명하는 이론적 기반을 제공한다. 이는 문법적 구조와 의미 간의 관계를 이해하고, 문장의 의미를 체계적으로 해석하는 데 핵심…
사용자 중심 설계 개요 사용자 중심 설계(-Centered Design, 이하CD)는 제품 시스템을 설할 때 최종 사용자의 니즈, 제약, 능력, 맥락을 최우선으로 고려하는 설계 철학이자 프로세스입니다. 이법은 기술 중심 또는 기능 중심 설계와 대조되며, 사용자가 제품을 어떻게 경험하는지를 이해하고, 이를 반영하여 보다 직관적이고 효율적이며 만족스러운 사용자…