# 검색 시스템## 개요 **검색 시스템Search System)은 사용자가 특정 정보를 빠르고 정하게 찾을 수 있도록 도와주는 소프트웨어 기반의 기술 체계입니다 현대 정보기술 환경에서 검색 시스템은 웹 검색 엔진, 기업 내 문서 검색, 전자상거래 상품 검색, 데이터베이스 쿼리 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이 시스템은 대량의 데...
검색 결과
"ATC"에 대한 검색 결과 (총 145개)
# XSLT ## 개요 **XSLT**(Extensible Stylesheet Language Transform, 확장 가능한 스타일시트 언어 변환)는 XML 문서를 다른 형식으로 변환하기 위한 선언형 프로그래밍 언어입니다. 주로 XML 데이터를 HTML, 다른 XML 형식, 또는 텍스트 형식으로 변환하는 데 사용되며, W3C(World Wide Web...
# 디피-헬만 키환 ## 개요 **디-헬만 키 교환**(ie-Hellman Key Exchange,KE)은 두 통신 당자가 안전하지 않은 채널을 통해 **공유밀 키**(Shared Secret)를 안전하게 교환할 수 있도록 하는 암호학적 프로토콜입니다. 방법은 1976 스탠퍼드 대학교의 **화이트필드 디피**(Whitfield Diffie)와 **마틴 ...
# 임피던스 개요 **임피던스Impedance) 전자공학에서 교류(AC, Alternating) 회로에서 전류의 흐름을 방해하는 총합적인 저항을 의미하는 물리량이다. 직류(DC) 회로에서 저항(resistance)이 전류 흐름에 대한 유일한 저항 요소라면, 교류 회로에서는 **저항**(R), **리액턴스**()가 함께 작용하여 임피던스를 형성한다. 이...
# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...
# JSON.parse `.parse()`는 JavaScript에서 JSON(JavaScript Object Not) 형식의열을 JavaScript 객체로환하는 데 사용 내장 메서입니다. 이 메서는 웹 개발 데이터 처리 과정에서 서버로부터 받은 JSON 형식의 데이터 클라이언트 사용 가능한 객체로 변환할 핵심적인 역할을 합니다. 문서에서는 `JSON.pa...
# 패턴 매칭 ##요 **패턴 매칭Pattern Matching)은로그래밍 언어에서 데이터의 구조나 형태를 기반으로 특정 조건을 확인하고, 일하는 경우 해당 구조에 맞 값을 추출하거나 처리를 분기하는 기법이다. 전통적인 조건문(`if`, `switch`)과 달리, 패턴 매칭은 데이터의 형태(형태, 타입, 값, 내부 구조 등)를 기준으로 분기 결정을 하며...
# 의료 보조 ## 개 의료 보(의료 지원, Medical Assistance) 분야에서 인공지능(AI은 환자 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석, 약물 개발, 원격 진료 등 다양한 영역에서 혁신 역할을 수행하고 있습니다. AI 기술의 발전은 의료 서비스의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시켰으며, 특히 인력 부족 문제와 의료 과부하 상황에서 ...
# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...
# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...
# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...
# Unsqueezing **Unsqueezing**(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하며, 주로 텐서 연산의 호환성을 맞추거나 모델 입력 형식을 조정할 때 활용됩니다. 이 문서...
# 블록화 ## 개요 **블록화**()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블...
# 콜백 함수 ## 개요 **콜 함수**(Callback Function)는 프래밍에서 특정이 완료된 후에 자동으로 호출되는 함수를 의미합니다. 주로 비동기 처리, 이벤트 처리, 함수형 프로그래밍 패에서 널리 사용되며 특히 **웹 개발** 분야에서 자바스크립트(JavaScript)를 중심으로 매우 중요한 개념입니다. 콜 함수는 "함수를 인자로 전달하여,...
# 피처 클래스 ## 개요 **피처 클래스**(Feature Class)는 지리 정보 시스템(GIS, Geographic Information System)에서 공간를 저장하고 관리하는 기본 단위 중 하나로, 동일한 기하 유형(Geometry Type)과 속성 구조(Attribute Schema)를 가진 일련의 지리적 객체(피처)를 담는 데이터 구조입니...
# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...
# 질문 응답 ## 개 질문 응답(Questioning, QA) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심야 중 하나로, 주어진 질문에 대해 자연어로 정확한 답변을 생성하거나 추하는 기술을 의미. QA 시스은 단순한 정보 검색을, 질문의 의미를하고, 관련 문서나식에서 정확한을 도출하는 중점을 둔다. 기술은 챗, 가상...
# Hugging Face Transformers ## 개요 **Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 **PyTorch**, **TensorFlow**, 그리고 **JA...
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...