# 디지털 제어기 디지털 제어기(Digital Controller)는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 처리하고, 제어 알고리즘을 소프트웨어 또는 디지털 하드웨어를 통해 구현함으로써 시스템의 동작을 제어하는 장치이다. 현대 제어 공학에서 디지털 제어기는 아날로그 제어기를 대체하거나 보완하는 역할을 하며, 컴퓨터 기술과 마이크로프로세서의 발전 덕분에 ...
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"NSF"에 대한 검색 결과 (총 321개)
# 트랜스파일링 ## 개요 **트랜스파일링**(Transpiling)은 한 프로그래밍 언어의 소스 코드를 다른 프로그래밍 언어의 소스 코드로 변환하는 과정을 의미합니다. 일반적으로 "소스 투 소스 변환"(source-to-source compilation)이라고도 하며, 컴파일링과 유사하지만 결과물이 기계어가 아닌 **다른 고급 언어**의 코드라는 점에...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...
# KoBERT ## 개요 **KoBERT**(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 특화된 딥러닝 기반 언어 모델로, Google에서 제안한 BERT 아키텍처를 기반으로 하여 한국어 코퍼스에 추가 학습(Fine-tuning)을 거쳐 개발된 ...
# 음성 비서 ## 개요 **음성 비서**(Voice Assistant)는 사용자의 음성 명령을 인식하고 이해한 후, 이를 기반으로 정보 제공, 기기 제어, 일정 관리, 검색 수행 등의 작업을 수행하는 인공지능 기반 소프트웨어 시스템이다. 음성 비서는 자연어 처리(NLP), 음성 인식(ASR), 음성 합성(TTS) 기술을 통합하여 인간과의 대화형 인터페...
# 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 ...
# 편미분방정식 ## 개요 **편미분방정식**(Partial Differential Equation, PDE)은 두 개 이상의 독립 변수를 가지는 함수와 그 함수의 **편도함수**(partial derivative) 사이의 관계를 나타내는 방정식이다. 일반 미분방정식(ODE)이 하나의 독립 변수(예: 시간)에 대한 함수의 변화율을 다룬다면, 편미분방정식...
# 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...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# 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...
# 데이터 정규화 ## 개요 **데이터 정규화**(Data Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 사용되는 **데이터 정제**(Data Cleaning) 기법 중 하나로, 다양한 특성(변수)의 스케일을 일관되게 조정하여 분석이나 모델 학습의 정확성과 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 특히, 여러 변수가 서로 다른 단위나 범...
무선 통신 ## 개요 무선 통신(W 케이블 없이 전자기파를 매개로 정보를 송수신하는 기술입니다. 전파, 마이크로파, 적외선, 가시광 통신 등 다양한 매체를 활용하며, 현대 정보통신 기술의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 무선 통신은 스마트폰, 와이파이, 블루투스, 위성 통신, 사물인터넷(IoT), 5G 네트워크 등 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 폭넓게 ...
# SentencePiece ## 개요 **SentencePiece**는 구글이 개발한 오픈소스 자연어 처리(NLP) 라이브러리로, 언어 모델링 및 기계 번역 작업에서 사용되는 **서브워드 토크나이제이션**(subword tokenization) 기법을 구현하는 도구입니다. 기존의 단어 기반 또는 문자 기반 토크나이제이션 방식의 한계를 극복하기 위해 설...
# 다의어 ## 개요 **다의어**(多義語, Polysemy)는 하나의 어휘가 여러 가지 의미를 가지는 언어 현상을 말한다. 예를 들어, 한국어에서 "머리"는 '사람의 머리'를 의미할 수도 있고, '조직의 수장'을 의미할 수도 있다(예: 팀의 머리). 다의어는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 연구 주제 ...
# 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...
# 어텐션 메커니즘 ## 개요 **어텐션 메커니즘**(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게...
# OpenWebText ## 개요 **OpenWebText**(OpenWebText Corpus)는 대규모 자연어 처리(NLP) 연구 및 언어 모델 개발을 위해 사용되는 공개 텍스트 코퍼스입니다. 이 코퍼스는 Reddit 플랫폼에서 공유된 외부 웹사이트 링크를 기반으로 수집된 웹 페이지의 텍스트를 크롤링하고 정제하여 구성되었습니다. OpenWebTex...
# 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...
# Linear-chain CRF ## 개요 **Linear-chain Conditional Random Field**(선형 체인 조건부 확률장, 이하 Linear-chain CRF)는 자연어처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 **시퀀스 레이블링**(sequence labeling)을 위한 확률적 그래피컬 모델이다. 주로 형태소 분석, 개체명 인식(N...
# 인코딩 ## 개요 데이터 전처리 과정에서 **인코딩**(Encoding)은 범주형 데이터(categorical data)를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 핵심 기술입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 문자열이나 라벨 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없으므로, 이를 숫자로 변환하는 과정이 필수적입니다. 인코딩은 데이터...