# LLDB **LLDB**(Low Level Debugger)는 클랑(LLVM) 컴파일러 프로젝트의 일환으로 개발된 현대적인 디버깅 도구로, C, C++, Objective-C, Swift 등 LLVM 기반 언어를 위한 고성능 디버거입니다. LLDB는 GDB(GNU Debugger)를 대체하기 위해 설계되었으며, 특히 macOS 및 iOS 개발 환경에서...
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# RISC-V ## 개요 **RISC-V**(리스크파이브)는 오픈 소스 기반의 명령어 세트 아키텍처(ISA, Set Architecture)로, 201년 미국 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스(UC Berkeley)의 컴퓨터 과학 연구팀이 개발을 시작한 프로젝트이다. RISC-V는 기존의 상용 ISA(예: x86, ARM)와 달리 **모든 사람이 자유롭...
# 컴파일 과정컴파일 과정(Compilation Process)은급 프로그래밍 언어로 작성된 **소스 코드**(Source Code)를 컴퓨터가 직접 실행할 수 있는 **기계**(Machine Code)로 변환하는 일련의 단계를 의미. 이 과정은 소프트웨어 개발에서 핵심적인 역할을 하며, 프로그램의 성능, 메모리 사용량, 오류 진단 가능성 등에 직접적인 영...
# 최적화 ## 개요 **최적화**(Optimization)는 소프트웨어 개발 및 시스템 운영에서 성능, 자원 사용량, 실행 시간, 메모리 소비 등을 개선하기 위한 체계적인 과정을 의미합니다. 특히 **코드 최적화**(Code Optimization)는 프로그램의 동작을 변경하지 않으면서도 더 효율적으로 동작하도록 소스 코드 또는 컴파일된 코드를 개선하...
# 경계값 문제 ## 개요 **경계값 문제**(Boundary Value Problem, BVP)는 미분방정식의 해를 구하는 과정에서, 특정 구간의 **경계**(boundary)에서 해가 만족해야 하는 조건을 제시하는 수적 문제이다. 이는 **초기값 문제**(Initial Value Problem, IVP)와 대비되는 개념으로, 초기값 문제는 독립변수의...
U-Net 개요 UNet은 이미지 분(Image Segmentation) 작업에서 널리 사용되는 **합성곱 신경망**(Convolutional Neural Network, CNN) 구조로, 2015년 독일 프라이부르크 대학교의 Olaf Ronneberger, Philipp, Thomas Brox에 의해 발표된 모델이다. 이 모델은 주로 **의료 영상 ...
# WebAssembly WebAssembly(줄여서 **Wasm**)는 웹 브라우저에서 고성능 애플리케이션을 실행하기 위한 **이진 명령어 형식**(binary instruction format)입니다. 2015년부터 개발되기 시작하여 2017년에 주요 브라우저에서 공식 지원을 시작한 WebAssembly는 자바스크립트(Javascript)와 함께 웹 ...
# 뉴턴 방법 ##요 **뉴턴 방법**(Newton Method), 또는 **뉴턴-랍슨 방법**(Newton-Raphson Method)은 비선형 방정식의 근을 수치적으로 근사하는 데 사용되는 강력한 반복 최적화 알고리즘. 이 방법은 미분 가능한 함수에 대해 초기 추정값에서 출발하여 접선을 이용해 점차 정확한 해에 수렴하도록 설계되어 있으며, 특히 수치...
100BASE-TX 100BASE-TX는 이넷 네트워에서 널리 사용되는 고속 LAN(Local Area Network) 기술의 일종으로, **100 Mbps**(메가비트/초)의 전송 속를 제공합니다. 이술은 IEEE 02.3 표준의 일부로 정의되어 있으며 특히 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 사무실 및 가정용 네트워크 인프라에서 주로 사용되었습...
# Superplasticizer **plasticizer**(초고성능 감제)는 콘크리트 유동성을 극대화하면서도 물 사용량을 크게 줄일 수 있도록 설계된성능 첨가제이다. 이는 현대 건축 구조물에서 고강도, 고내구성 콘크리트를 제조하는 데 필수적인 재료로, 콘크리트의 작업성(워커빌리티) 향상과 함께 수화열 감소, 균열 저항성 향상 등의 이점을 제공한다. S...
# 기가비트 이더넷 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet, 약칭: GbE)은 이더넷 네트워크술의 한 형태, 초당 1기가비(Gbps)의 전송 속도를 제공하는 유 네트워크 표이다. 이 기은 199년 IEEE 80.3ab와 802.z 표준으로 정의으며, 기존의 100를 제공하던 페이스트 이더넷(Fast Ethernet)을 대체하며 현대의 기업용 및 고...
GPU ## 개 **GPU**(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 그래픽 데이터를 처리하고 화면에 시각적으로 출력하는 데 특화된 전자 회로입니다. 원래는 3D 그래픽 렌더링과 게임, 영상 편집 등 시각 콘텐츠 생성을 위한 하드웨어로 개발되었으나, 최근에는 인공지능(AI), 과학 시뮬레이션, 암호화폐 채굴 등 고...
# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...
# 루프 벡터화 ## 개요 **루프 벡터화**(Loop Vectorization)는 컴파일러 최적화 기법 중 하나로, 반복문(루프) 내에서되는 연산을 벡터 연산으로 변환함으로써 프로그램의 실행 속도를 향상시키는 기술이다. 이 기법은 현대 CPU가 제공하는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 아키텍처를 활용하여, 여러 ...
# 글루카곤 ## 개요 **글루카곤glucagon)은 인의 혈당 조절에 핵심적인 역할을 하는 호르몬으로, 주로 **췌장의 α-세포**(알파 세포)에서 생성되어 분비된다. 혈당 수치가 낮아질 때 분비되며, **혈당 상승 작용**을 통해 에너지 균형을 유지하는 데 기여한다. 글루카곤은 인슐린과 함께 혈당 조절의 양대 축을 이루며, 두 호르몬의 균형이 인체의...
하이퍼파미터 조정 ## 개요 하이퍼파라미터 조정(Hyperparameter Tuning)은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델 학습 전에 설정 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 값을 체계적으로 탐색하고 선택하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 외부 파라미터로, 예를 들어 학습률(Learni...
# 첨가제 활용 ## 개요 첨가제(Additive)는 주된 재료의 성능을 개선하거나 특정 기능을 부여하기 위해 소량 첨가되는 물질을 의미한다. 재료공학 분야에서 첨가제는 금속, 세라믹, 폴리, 콘크리트 등 다양한 재료의 기계적 특성, 열적 안정성, 내구성, 가공성 등을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 **성능개선제**로서의 첨가제는 재료의 기...
# 임대료 ## 개요 **임대료**(임대 料, 영어: *rent*)는 자산의유자가 그 자산을 일 기간 동안 타인에게 사용하게 해주는 대가로 받는 금전적 보상을한다. 일반적으로 부동산(주택, 상가, 사무실 등)의 임대에서 가장 흔히 사용되는 개념이지만, 토지, 기계, 장비,량, 심지어는 지적 재산권(특허, 상표 등)의 사용에 대해서도 임대료가 발생할 수 ...
# SR-IOV **SR-IOV**(Single Root I/O Virtualization, 단일 루트 I/O 가상화)는 하드웨어 수준에서 입출력(I/O) 장를 가상화하여 가상 머신(VM)이 물리적 장치에 직접 접근할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이 기술은 특히 네트워크 인터페이스 카드(NIC), GPU, 스토리지 컨트롤러와 같은 고성능 장치의 가상화...
# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...