# 연비 ## 개요 **연비**(燃費는 자동차가정한 양의 연료를비하여 주행할 수 있는 거리를 나타내는표로, 일반적으로 **킬로터(km)당 리터(L)** 또는 **리터당 킬로미터** 단위로 표현된다. 연비는 자동차 에너지 효율성을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 소비자의 차량 선택, 운영 비용 산정, 환경 영향 분석 등에 중요한 역할을 한다. 높은 연비는...
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"EU"에 대한 검색 결과 (총 382개)
# Apple Silicon Apple Silicon은 애플(Apple Inc.)이 자체 설계한 시스템 온 칩(System on a Chip, SoC) 아키텍처를칭하는 브랜드 이름으로, 주로 맥(Mac), 아이패드(iPad), 아이폰(i) 등 애플의요 하드웨어 제품군에 탑재되어 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 이 아키텍처는 ARM 기...
# PIPA ## 개요 **PIPA**(Personal Information Act, 개인정보 보호법)는민국에서 개인정보의 수집,, 보유, 제공, 파기 등 전 과정에 대해 체계적으로 보호하고 관리하기 제정된 법률입니다 2011년 월 30일 제정되어 202년 9월 18일부터 본격적으로 시행된 법은 정보화 사회에서 개인의 프라이버시를 보장하고, 기업 및 공...
# 데이터 품질 보증## 개요 데이터 품질 보증 Quality Assurance, DQA)은 정부기관이 수집, 처리, 저장 공개하는 통계 데이터의뢰성과 정확성을 확보하기 체계적인 절차와 활동을 의미합니다. 특히 통계질 관리의심 요소로서, 데이터의 오류를 사전 예방하고, 생성 과정 전반에 걸쳐 일관성과 정밀도를 유지하는 데 목적이 있습니다. 정부기관은 국민...
# 프라이버시 및 보안 ## 개요 디털 시대가 본격화됨에 따라 개인 정보와 민감한 데이터의 보호는 사회 전반에서 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. **프라이버시**(Privacy)와 **보**(Security)은 밀접하게 연관되어 있지만 각각의 개념과 목적은 다릅니다 프라이버시는 개인이 자신의 정보를 통제할 수 있는 권리를 의미하며, 보안은 이러한 정보...
# 암시적 방법 ## 개요 **암시적 방법Implicit Method)은치해석에서 편분방정식DE)을 해하는 대표적인 시간 적분 기법 중 하나로, 주로 시간에 대한 변화를 포함하는 열전도 방정식 나비에-스토크스 방정식 등과 같은 시간 종속적 편미분방정식의 수치 해를 구하는 데 사용된다. 암시적 방법은 명시적 방법(Explicit Method)과 대조되며,...
# 사용자 행동 데이터 분석 ## 개요 **사용자 행동 데이터 분석User Behavior Analytics, UBA)은 사용자가 디털 플랫폼웹사이트, 모바일, 소프트어 등)에서 보주는 행동 패턴 수집하고 해석, 사용자 경험을선하고 비즈니스 의사결을 지원하는 데이터학의 핵심 분야입니다. 이 분석은 사용자의 클릭, 스크롤 체류 시간,환 경로, 이탈 지점 ...
# IoT 프로토콜 ## 개요 IoT(Int of Things, 사물인터넷)는 다양한리적 장치센서, 가전품, 산업계 등)가 인터넷을 통해 연결되어 데이터를 수집하고 교환하는 기술 체를 의미합니다. 이러한 장치 간의 원활한 통신을 위해서는 표준화된 **통신 프로토콜**이 필수적입니다. 프로토콜은 장치 간 정보를 안정적이고 효율적으로 전달하기 위한 규칙과 ...
# Dialogue Management ## 개요 **대화 관리**(Dialogue, 이하 DM)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP 분야 중 대화 시스템(Dialogue Systems)의 핵심 구성 요소로, 사용자와 시스템 간의 의미 있는 상호작용을 유지하고 목표 지향적 또는 비목표 지향적 대화를 효과적으로 이끌어내...
# TWINSCAN NXE리즈 ## 개요 TWINSCAN NXE리즈는 네덜란드의 첨단 반체 장비 제업체인 ASML이발한 **극자외선(EUV, Extreme Ultraviolet) 리소그래피 장비의 대표적인 제품군이다. 이 시리즈는 반도체 제 공정에서 회 패턴을 웨이에 정밀하게쇄하는 데 사용며, 7nm 이하의 초미세 공정 기술을 가능하게 하는 핵심 장비로...
# numpy.linalg.svd ## 개요 `numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 **특이값 분해**(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는형대수의 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지축 등 다양한 분야에서 널...
# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...
# 지수분포 지수분(**Exponential Distribution**) 통계학과률론에서 연속 확률분포 일종으로, 간의 **시간 간격**을 모델링하는 데 널리됩니다. 특히,아송 과정(Pson process)에서하는 사건 사이의 시간을 설명하는 적합한 분포로,뢰성 공학, 생존 분석, 대기 이론(Queueing theory) 등 다양한 응용 분야에서 중요한 ...
# DevOps ## 개요 **DevOps**(Development + Operations)는 소프트웨어발(Development)과 IT 운영(O)의 경계 허물고, 두 간의 협업과 통합을 촉진하여 소프트웨어 개발, 테스트, 배포, 운영 및 유지보수를 보다 빠르고 효율적으로 수행하기 접근 방식입니다. Dev는 단순한 도구나 기술이 아니라 **문화**, *...
# 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...
# 계층적 소프맥스 ## 개요 **층적 소프맥스**(Hierarchicalmax)는 자연처리(NLP) 대용량 어휘(vocabulary)을룰 때 발생하는산 비용 문제를 해결하기 위해 제된 기술입니다 특히 언어 모델, 단어 임베딩(예: Word2Vec), 기계 번역 등에서 출력층의 소프트맥스 계산이 단어 사전의 크기에 비례하여 매우 비효율적이라는 문제가 있...
# Apple M2 Apple M2는 애플(Apple Inc.)이 설계한 ARM 아키텍처반의 시스템 온 칩(SoC, System on a Chip)으로, 2022년 6월6일 애플의 세계 개발자의(WWDC)에서 공개되었다. M2는 전작인 Apple M1의 후속 모델로서, 향상된 성능, 에너지 효율성, 그래픽 처리 능력, 및 더 높은 메모리 대역폭을 제공한다...
# 기계 번역 기계역(Machine Translation, MT은 컴퓨터가 하나 자연어(소스어)로 작성된 텍스트를 다른 자연어(타겟 언어)로 자동으로 변환 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 기술의 한 분야입니다. 이 기술은 국제 커뮤니케이션, 문서 번역, 웹 콘텐츠 지역화, 실시간 통역 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며...
# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...
# Apple Silicon **Apple Silicon**은 애플(Apple Inc.)이적으로 설계한 시스템 온 칩(SoC, System on a Chip) 아키텍처의 총칭으로, 주로 맥(Mac), 아이패드(iPad),폰(iPhone) 등의 애플 기기에서 사용되는 반도체 칩이다. 특히 2020부터 맥 제품군 탑재되기 시작하며 인텔 프로세서에서의 전환을 ...