# 신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 **호**(signal) 분석, 변환, 조하거나 해석하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질을 개선하는 기술 분야입니다. 이는 통신, 음향, 이미지, 생체 신호, 제어 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 아날로그 신호와 디지털 신호 모두를...

# 품질 검사 ## 개요 **품질 검**(Quality Inspection)는 제품이나가 설계 사양, 품 기준, 고객 요구사항 및 관련 규정을 충족하는지를 확인 위해 수행되는 체계적인 평가 절차입니다. 품질 검 제조업, 건업, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 불량률 감소, 고객 만족도 향상, 리콜 및 보증 비용 절감에 기...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...

# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...

# ShuffleSplit **ShuffleSplit**은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활...

# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...

시간 영역 정규 **시간 영역 정규**(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 ...

# 신호 무결 신호 무결성(Signal Integrity SI)은 전자 회 및 통신 시템에서 전기 신호가 원래 형태를 유지하며 전달되는 정도를 의미합니다. 특히 고속 디지털 시스템에서 신호 무결성은 시스템의 안정성과 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 설계 단계에서 매우 중요한 고려사항입니다. 신호 무결성이 저하되면 데이터 오류, 시스템 다운, 또는 ...

# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...

# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...

# SFD (Start Frame Delimiter) ## 개요 **SFD**(Start Frame Delimiter, 시작 프레임 구분자)는 이더넷(Ethernet) 프레 구조에서 프레임의 시작 나타내는 중요한 필드입니다. 이더 통신에서 데이터 프레임은 일정한 형식을 따르며, 그 시작 부분에는 프리엠블(Preamble)과 함께 SFD가 위치하여 수신 ...

# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...

# 결측치 처리 ## 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 ...

# Global Vectors for Word Representation**Global Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 **언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypot...

# 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, ...

# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...

# 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...

# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

# 사용자 인터뷰 개요 사용자터뷰(User Interview)는 UX사용자 경험) 디자인 프세스의 핵심적인 **사용자 연구**(User Research) 방법 중 하나로, 제품이나 서비스를 사용하는 사람들의 생각, 감정, 행동, 요구사항을 깊이 있게 이해하기 위해 일대일로되는 질적 연구 기법입니다. 이 방법은 설문나 데이터 분석과 달리, 맥락을 기반으...

# 오버레이 분석 오버레이 분석(Overlay Analysis은 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에서 핵심적인 공간분석 기법 중 하나로, 두 개 이상의 공간 레이어(지리 데이터 층)를 겹쳐서 새로운 공간 정보를 도출하는 방법입니다. 기법은 서로 주제의 지리 데이터를 통합하여 공간적 관계를 이해하고, 복합적인 의...