# 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...

# 고혈압 ## 개요 **고혈압**(Hypertension)은 지속적으로 혈압이 정상 범위를 초과하여 혈관과 심장에 과도한 부담을 주는 만성 질환입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계 성인 10명 중 4명이 고혈압을 앓고 있으며, 이는 심혈관 질환의 주요 위험 인자로 작용합니다. 혈압은 **수축기 혈압**(심장이 수축할 때 혈관 내 압력)과 **...

# JavaScript JavaScript는 웹 개발의 핵심 언어로, 동적 프로그래밍과 상호작용을 가능하게 하는 고급 스크립트 언어입니다. 1995년 넷스케이프(Netscape)의 브렌던 아이크(Brendan Eich)에 의해 개발되었으며, 현재는 ECMAScript 표준을 기반으로 웹 브라우저와 서버 측(Node.js) 모두에서 사용됩니다. --- ...

# 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...

# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...

# 논리적 연산 ## 개요 논리적 연산(Logical Operation)은 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 기반을 이루는 수학적 연산으로, 참(True)과 거짓(False)의 이진 값을 기반으로 복잡한 조건을 처리합니다. 이 연산은 데이터 분석, 알고리즘 설계, 인공지능 모델 개발 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하며, 특히 데이터 과학에서는 데이터 필터...

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...

# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 **컨테이너** 단위로 패키징, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용해 개발자들이 애플리케이션을 환경에 구애받지 않고 일관되게 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히 DevOps와 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되며, 소프트웨어 개발의 자동화 프로세스를 혁...

# 함수 ## 개요 함수(function)는 수학, 특히 미적분학에서 핵심적인 개념으로, 두 집합 사이의 입력값과 출력값의 관계를 정의하는 규칙입니다. 미적분학에서는 함수의 변화율(미분)과 누적합(적분)을 분석함으로써 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야의 문제를 해결할 수 있습니다. 이 문서에서는 함수의 기본 정의, 특성, 종류, 미적분학에서의 활용을 ...

```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...

# 연속성 ## 개요 **연속성**(Continuity)은 미적분학에서 함수의 중요한 성질 중 하나로, 함수 그래프가 끊김 없이 매끄럽게 연결되어 있음을 의미합니다. 이 개념은 극한과 밀접하게 연관되어 있으며, 함수의 행동을 예측 가능하게 만드는 기초가 됩니다. 연속성은 수학적 분석뿐만 아니라 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 모델링에 필수적인 ...

# 골프공 ## 개요 골프공은 골프 게임의 핵심 장비 중 하나로, 정밀한 제작 기술과 과학적 원리가 적용된 스포츠 용품입니다. 현대 골프공은 단순한 구형 물체가 아닌, 공기역학, 재료공학, 제조 기술이 결합된 고성능 제품으로 발전했습니다. 이 문서에서는 골프공의 역사, 구조, 종류, 선택 방법, 관리 요령, 최신 트렌드를 다룹니다. --- ## 역사적...

# 골프 ## 개요 골프(Golf)는 18개의 홀(Hole)로 구성된 경기장에서 골프공을 골프채로 치고, 가장 적은 타수로 공을 홀에 넣는 것을 목표로 하는 **필드스포츠**입니다. 전 세계적으로 약 6,000만 명 이상의 애호가들이 즐기는 골프는 단순한 스포츠를 넘어 **문화적, 사회적 활동**으로도 자리 잡았으며, 2016년 리우데자네이루 올림픽에서 ...

# 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...

```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...

# 부분적분 ## 개요 부분적분(部分積分, Integration by Parts)은 미적분학에서 곱의 미분법을 기반으로 한 적분 기술로, 복잡한 함수의 곱을 포함하는 적분을 단순화하여 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법은 특히 다항식과 삼각함수, 지수함수, 로그함수의 곱 형태로 주어진 적분 문제에 효과적입니다. 본 문서에서는 부분적분의 공식 유도, 적용 방...

# 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...