# 국제단위계 ## 개요 **국제단위계**(International System of Units, 프랑스어: *Système International d'Unités*, 약자: **SI**)는 전 세계적으로 통용되는 측정의 표준 단위 체계로, 과학, 기술, 산업, 교육 및 일상생활에서 물리량을 정량적으로 표현하기 위해 사용된다. 국제단위계는 1960년 ...
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"일관성"에 대한 검색 결과 (총 270개)
# Vertex AI Vertex AI는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 통합 머신러닝(ML) 플랫폼으로, 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 보다 효율적으로 빌드, 훈련, 배포, 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 개별적인 ML 서비스들을 하나의 통합 인터페이스로 통합함으로써, 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 일관성과 생산...
실시간 애플리케이션 ## 개요 **실시간 애플리케이션**(Real 데이터에 대해 **지정된 시간 제한**(Deadline) 내에 정확한 출력을 생성해야 하는 소프트웨어 시스템을 의미합니다. 이는 단순히 "빠른 응답"을 제공하는 것과는 본질적으로 다릅니다. 실시간 애플리케이션의 핵심은 **시간 제약의 엄격성**에 있으며, 시스템이 응답을 지연할 경우 기능...
# 신뢰 신뢰는 인간 사회의 기초를 이루는 핵심적인 심리적 및 사회적 요소로, 개인 간의 관계 형성과 유지, 집단 간 협력, 제도적 안정성 확보에 결정적인 역할을 한다. 심리학, 사회학, 경제학 등 다양한 학문 분야에서 신뢰는 중요한 연구 주제로 다뤄지며, 그 개념은 단순한 믿음을 넘어 상호작용의 안정성과 예측 가능성에 기반한 복합적인 심리적 상태로 이해...
# WYSIWYM ## 개요 **WYSIWYM**(What You See Is What You Mean, 무엇을 의미하는지가 곧 결과다)은 문서 작성 및 편집 방식의 하나로, 사용자가 작성하는 콘텐츠의 **의미**(의도, 구조, 의미론적 역할)에 집중할 수 있도록 설계된 접근 방식입니다. 이는 전통적인 **WYSIWYG**(What You See Is ...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 프로젝트 전반에 필요한 기능을 ...
# 데이터 거버넌스 ## 개요 **데이터 거버넌스**(Data Governance)는 조직 내에서 데이터의 가용성, 적절성, 일관성, 보안성책, 프로세스, 역할, 책임 및 표준의 체계적인 프레임워크를 의미한다. 데이터 거버넌스는 단순한 기술적 접근을 넘어서 조직의 전략적 목표와 연계된 관리 체계로서, 데이터를 중요한 기업 자산으로 간주하고 이를 효과적으...
# 언어 서버 프로토콜 언어 서버 프로토콜(LSP, Language Server Protocol)은 소프트웨어 개발 도구 간에 프로그래밍 언어 기능을 표준화하여 공유할 수 있도록 설계된 통신 프로토콜입니다. LSP는 코드 자동 완성, 문법 검사, 정의 이동, 참조 찾기, 리팩터링 등과 같은 고급 언어 기능을 다양한 코드 편집기와 IDE(통합 개발 환경)에...
# 보존 정리 ## 개요 **보존 정리**(Preservation Theorem), 또는 **형식 보존**(type preservation), 때때로 **진전과 보존**(Progress and Preservation)의 일부로 언급되는 개념은 프로그래밍 언어의 **형식 시스템**(타입 시스템)에서 매우 중요한 성질 중 하나입니다. 이 정리는 "형식이 지...
# 사용자 및 그룹 기반 접근 제어 ## 개요 **사용자 및 그룹 기반 접근 제어**(User and Group-based Access Control, 이하 UGAC)는 정보 시스템에서 리소스(파일, 데이터베이스, 애플리케이션 등)에 대한 접근을 **사용자 정체성**(Identity)과 **그룹 소속 관계**를 기반으로 제어하는 보안 메커니즘입니다. 이...
# 가상화 ## 개요 **가상화**(Virtualization)는 물리적인 하드웨어 자원 위에 하나 이상의 독립적인 가상 시스템을 구축하여, 여러 운영체제나 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술은 서버 자원의 효율적인 활용, 시스템 격리, 보안 강화, 개발 및 테스트 환경의 유연성 향상에 널리 사용되며, 현대 소프트웨어 개발...
# XSum ## 개요 **XSum**은 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 **문서 요약**(text summarization) 연구에 널리 사용되는 영어 기반의 대규모 요약 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 BBC 뉴스 기사를 원본 텍스트로, 기사의 핵심 내용을 담은 매우 짧은 요약문을 정답(label)으로 구성하고 있으며, **추출형 요약**(extra...
# 리팩토링 리팩토링(Refactoring)은 소프트웨어 개발 과정에서 코드의 내부 구조를 개선하면서도 외부 동작은 변경하지 않는 작업을 의미합니다. 이는 코드의 가독성, 유지보수성, 확장성을 높이고 버그를 줄이기 위한 핵심 기법으로, 현대 소프트웨어 엔지니어링에서 매우 중요한 역할을 합니다. 리팩토링은 기능 추가나 수정 없이 기존 코드를 더 나은 형태로...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...
# 눈금 ## 개요 **눈금**(軸, Axis Ticks)은 데이터 시각화에서 그래프의 축(Axis) 위에 표시되는 작은 선 또는 마커로, 축 상의 특정 값을 시각적으로 나타내는 요소입니다. 눈금은 데이터 값의 위치를 정확하게 파악하고, 그래프를 해석하는 데 중요한 역할을 하며, 사용자에게 정보의 규모와 간격을 직관적으로 전달합니다. 주로 x축과 y축에...
# 픽셀 값 재조정 ## 개요 **픽셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리 과정에서 각 픽셀의 색상 또는 밝기 값을 특정 범위로 변환하는 전처리 기법입니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 시 입력 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필수적인 단계로 사용됩니다. 특히 딥러...
# 표제어 추출 ## 개요 **표제어 추출**(Lemmatization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)에서 단어의 사전형 또는 기본 형태를 추출하는 기법입니다. 언어의 형태론적 구조를 분석하여 다양한 형태의 단어(예: 시제, 수, 성, 격 등에 따라 변화한 형태)를 그 원형으로 환원하는 과정입니다. 예를 들어,...
# 가명화 ## 개요 **가명화**(Pseudonymization)는 개인정보 보호를 위한 핵심 기술 중 하나로, 개인을 직접 식별할 수 없는 형태로 데이터를 처리하는 방법을 의미합니다. 이 방식은 개인정보를 완전히 삭제하지 않으면서도, 특정 조건 하에서만 원래의 개인 정보로 복원할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 개인정보 보호법(예: GDPR, P...
# 번역 시스템 ## 개요 **번역 시스템**(Translation System)은 한 언어로 표현된 텍스트를 다른 언어로 자동으로 변환하는 기술 및 시스템을 의미합니다. 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분 핵심 기술로, 자연어 처리(NLP)의 중요한 응용 사례 중 하나입니다. 번역 시스템은 문서 번역, 웹사이트 현지...
Redis Cluster Redis Cluster는 고가용성과 수평장을 지원하는 Redis의 분산 아키텍처로, 대규모 애플리케이션에서 빠르고 안정적인 데이터 저장 및 접근을 가능하게 합니다. 이 문서는 Redis Cluster의 개념, 아키텍처, 작동 원리, 장단점 및 운영 시 고려사항에 대해 상세히 설명합니다. ## 개요 Redis는 대표적인 인메모...