# 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...

# 문서 관리 ## 개요 문서 관리는 기술 분야에서 데이터 공유 및 협업을 효율적으로 지원하기 위한 핵심 프로세스입니다. 이는 디지털 문서의 생성, 저장, 공유, 버전 관리, 보안을 포함하며, 팀 간 협업의 투명성과 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 클라우드 기반 협업 도구의 발전으로 문서 관리는 단순 저장을 넘어 실시간 공동 작업, 데이터 통합, 접...

# 블록 (Block) 블록체인 기술의 핵심 구성 요소 중 하나인 **블록**(Block)은 데이터의 무결성과 보안을 보장하는 단위입니다. 이 문서에서는 블록의 정의, 구조, 생성 과정, 역할 등을 상세히 설명합니다. --- ## 개요 블록체인은 여러 개의 **블록**(Block)이 체인 형태로 연결된 분산 원장 기술입니다. 각 블록은 특정 시간 동...

# 솔트 ## 개요 암호화 기술에서 **솔트**(Salt)는 암호화 과정에 무작위성을 추가하여 공격을 방지하기 위한 핵심적인 기법입니다. 주로 비밀번호 해시화 및 키派生 함수에서 사용되며, 동일한 입력 데이터에 대해 서로 다른 출력을 생성함으로써 사전 공격(예: 레인보우 테이블)을 효과적으로 차단합니다. 본 문서는 솔트의 정의, 작동 원리, 암호화 모드에...

# 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...

```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,...

# 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 ...

# 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...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...

# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법(Least Squares Method)은 통계학에서 관측된 데이터에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 널리 사용되는 수학적 최적화 기법이다. 이 방법은 관측값과 모델 예측값의 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하여 최적의 파라미터를 추정한다. 특히 회귀분석에서 선형 및 비선형 모델의 파라미터 추정에 핵심적인 역할을 하며, 단...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터는 모델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연어 이해, 예측 등)을 수행하도록 학습하는 데 핵심적인 역할을 하며, 입력 데이터와 해당하는 정답(라벨)의 쌍으로 구성되는 경우가 많습니다. 학습 데이터의 품질과 다양성은...

# 솔트 ## 개요 **솔트**(Salt)는 암호학에서 비밀번호를 해시하기 전에 무작위 데이터를 추가하여 보안성을 강화하는 기법입니다. 일반적으로 해시 함수에 입력값을 전달하기 전에 비밀번호와 결합됩니다. 솔트의 주요 목적은 **레인보우 테이블**(Rainbow Table) 공격을 방지하고, 동일한 비밀번호가 다른 해시값을 생성하도록 만드는 것입니다. ...

```markdown # GAN (Generative Adversarial Network) ## 개요 GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow 등에 의해 제안된 딥러닝 모델로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 경쟁적 학습을 통해 데이터를 생성합니다. 주로 이미지...

# PBKDF2 ## 개요 PBKDF2(Password-Based Key Derivation Function 2)는 암호 기반 키 유도 함수의 표준으로, RFC 2898에서 정의된 암호화 프로토콜입니다. 이 함수는 사용자 비밀번호를 암호화 키로 변환하는 데 사용되며, 보안 강화를 위해 반복 계산과 솔트(Salt)를 적용합니다. 주로 비밀번호 저장, 키 유...

# 머클 트리 ## 개요 머클 트리(Merkle Tree)는 데이터 무결성 검증과 효율적인 정보 압축을 위해 설계된 이진 트리 구조로, 암호학 및 분산 시스템에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 1979년 암호학자 랄프 머클(Ralph Merkle)이 최초로 제안하여 그의 이름을 따 명명되었으며, 블록체인 기술, 분산 파일 시스템, 소프트웨어 업데이트 등 다...

# 충돌 공격 ## 개요 충돌 공격(Collision Attack)은 암호화 해시 함수의 취약점을 이용해 서로 다른 입력 값이 동일한 해시 값을 생성하도록 유도하는 공격 기법입니다. 이는 해시 함수의 **충돌 저항성(Collision Resistance)** 속성을 무너뜨려 데이터 무결성과 인증 시스템의 안전성을 위협합니다. 특히 디지털 서명, SSL/T...

# 해시 함수 ## 개요 해시 함수(Hash Function)는 임의 길이의 입력 데이터를 고정 길이의 출력 값으로 변환하는 수학적 함수입니다. 블록체인 기술에서 해시 함수는 데이터 무결성 보장, 트랜잭션 검증, 블록 연결 등 핵심적인 역할을 수행하며, 암호화 기술의 기반 요소로 작용합니다. 본 문서에서는 해시 함수의 정의, 특성, 블록체인에서의 활용 사...