# 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...
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# 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...
# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...
# 몰리브덴 다설파이드 몰리브덴이설파이드olybdenum Diside, MoS)는 고성 윤활 첨가제 산업 전반에 걸쳐리 사용되는 무기 화합물이다 이 물질은어난 윤활성 고온 안정, 그리고 고압 환경에서도 효과를 발하는 특성 덕분에 항공주, 자동차, 정밀기계, 그리고노기술 분야에서 중요한 역할을 있다. 본 문서에서는 몰리덴 다이설파이의 구조,리화학적 성질, ...
# 사용자 중심 설계 ## 개요 **사용자 중심 설계**(-Centered Design, 이하CD)는 제품 시스템을 설할 때 최종 사용자의 니즈, 제약, 능력, 맥락을 최우선으로 고려하는 설계 철학이자 프로세스입니다. 이법은 기술 중심 또는 기능 중심 설계와 대조되며, 사용자가 제품을 어떻게 경험하는지를 이해하고, 이를 반영하여 보다 직관적이고 효율적이...
네트워크라이싱 ## 개요 **네워크 슬라이싱**( Slicing)은 소프트웨어의 네트워크(SDN, Software-Defined Networking)와 네트워크 기능 가상화(NFV, Network Functions Virtualization)술을 기반, 하나의 물리적 네트워크 인프라 위에 여러 개의 **논리적 독립 네트워크** 동시에 구축하는 기술입니다...
# 통계품질체계 ## 개요 통품질관리체계(Statistical Management System, SQMS)는 국가계의 신뢰성과 품질을계적으로 보장 위해 정부기관이 구축·운영하는 종합적인 관리 프레임워입니다. 특히 한국의 경우, 통계청을 중심으로 한 정부기관 이 체계를 기반 국가통계의·관리·공표 전 과정에서 품질을 통제하고 있습니다. 이 체계는 국제적으로...
# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...
# PyData ## 개요 **PyData**는 파이(Python)을반으로 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 데이터 엔지니어링 다양한 데이터 관련 작업을 수행하는 데 사용되는 오픈소스 생태계와 커뮤니티를 총칭하는 용어입니다. PyData는 단순한 도구의 집합을 넘어서, 데이터 과학자, 연구자, 개발자들이 협업하고 지식을 공유하는 글로벌 커뮤니티이기도...
# 학술 논문 요약 개요 **학술문 요약**(Academic Paper Sumization)은 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의용 기술 중 하나로, 학적으로 작성된 논문의 주요 내용을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 의미합니다. 이 기술 연구자, 학생, 전문가들이 방대한 양의 학술 자료를 빠르게 이해하고 정보를 ...
# pandas **pandas**는 파이썬 데이터 조작과 분석을 위한 강력하고수준의 오픈스 라이브러리. NumPy, Sci, Matplotlib 등 함께 Python 기반 데이터학 생태계 핵심 구성 요 중 하나로, 데이터를율적으로 읽고, 정제, 변형하며 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 **2차원 테이블 형식의 데이터**(데이터프레임)를 ...
# 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....
# RPS ## 개요**RPS**(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, **초당 처리 가능한 요청 수**(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소...
개인화 ## 개요 **개인화**(Personalization는 사용자 각각의호도, 행동턴, 관심사 등을 분석하여 맞춤형텐츠, 서비스 제품을 제공하는 기술적 접근 방식 의미합니다. 특히공지능 기반추천 시스**에서 개인화 핵심 기능으로, 사용자 경험을 극화하고 서비스의 효율 높이는 데 기여합니다. 오늘날 온라인 쇼핑몰(예: 쿠팡, 아마존), 스트리밍 서비스...
# 화물기 ## 개요 화물기(貨物, Freight Aircraft)는 주 물품을 운송하기 위해 설계되거나 개조된 항기를 말한다. 여객기와 달리 승객을 탑승시키지 않고, 대량의 화물을 효율적으로 수송하는 데 특화되어 있으며, 전 세계적인 물류 네트워크에서 중요한 역할을 한다. 특히 시간에 민감한 고가 상품, 의약품, 전자기기, 전자상거래 물량 등은 항공 ...
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(라벨 편향 문제)은 머신러닝, 특히건부 확률 모(Conditional Random Fields, CRFs 등과 순차적 데이터(sequence modeling)를 다루는 모델에서 자주 발생하는 이슈로, 모델이 특정 출력 라벨(클래스)에 지나치게 편향되어 다른 라벨을 ...
# 환경적 영향 ## 개요 에너지 소비는 현대 사회의 핵심 요소이지만, 그 과정에서 발생하는 환경적 영향은 심각한 전 지구적 문제로 대두되고 있습니다. 에너지 생산과 소비는 온실가스 배출, 대기오염, 수자원 고갈, 생태계 파괴 등 다양한 형태의 환경 오염을 유발하며, 이는 기후 변화와 자연 자원의 고갈로 이어집니다. 특히 화석 연료 기반의 에너지 시스템...
# 공정성 ## 개요 인공지능(A)의 **공정성**(Fair)은 AI 시스템이 개인 집단에 대해 차별적이거나 편향된 결정을 내리지 않도록 보장하는 핵심 윤리 원칙입니다. AI 기술이 의료, 채용, 금융, 사법 등 민감한 분야에 광범위하게 적용되면서, 시스템의 판단이 특정 인종, 성별, 연령, 지역, 사회경제적 지위 등에 따라 불공정한 결과를 초래하지 않...
# 스토리지 오케스트레이션 ## 개요 **토리지 오케스트레이**(Storage Orchestration)은 데이터 인프라의 배포, 관, 확장, 모니링 및 최적화를 자동화하고 조정하는 기술적 프로세를 의미합니다. 클라우드 환경, 컨테이너 기반 아키텍처, 대규모 데이터 센터 등에서 데이터 저장소의 복잡성이 증가함에 따라, 수동으로 스토리지를 관리하는 것은 ...
# 마크-앤드-스윕 ## 개요 **마크-앤드-스윕**(Mark-and-Sweep)은 **가비지 컬렉션**(Garbage Collection, GC) 알고리즘 중 하나로, 프로그램 실행 중 더 이상 사용되지 않는 메모리 객체를 자동으로 회수하는 데 사용되는 대표적인 기법입니다. 이 알고리즘은 인공지능 시스템을 포함한 다양한 고급 소프트웨어 플랫폼에서 메모...