# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...

# 레지스터 스파일링 ## 개요 **레스터 스파일링**(Registerilling)은 컴일러 최적화정에서 발생하는 중요한 현상 중로, 프로그램에서 사용하는 변수의 수 프로세서의 물리적 레지스터 수를 초과할 때 발생한다. 이 경우 컴파일러는 일부 변수를 **메모리**(스택)로 내려보내야 하며, 이를 통해 레지스터 자원을 효율적으로 관리한다. 이 과정은 성...

# 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...

# C# C#(시샵, 영어: C Sharp) 마이크로소프트(Microsoft)가 2000년대 초에 개발한 **객체 지향 프래밍 언어**(Object-Oriented Programming)로, .NET 프레임크를 중심으로 설계되었습니다. C#은 C 및 C++ 문법적 구를 계승하면서도, 자바(Java)처럼 간결하고 안전한 메모리 관리 기능을 제공하여 개발자가...

# 방향도함수 방향도함수(方向導數, Directional Derivative)는 다변수 미적분학에서 개념 중 하나로, 함수가 방향으로 변화하는 비율을 나타냅니다. 단순 좌표축 방향(예: x, y축)으로의 변화율인 편미분을 일반화하여, 임의의 방향으로의 변화율을 계산할 수 있게 해줍니다. 이는 함수의 기울기와 최적화, 물리학적 모델링 등 다양한 분야에서 핵...

# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...

# 모델 해석성 ## 개요 **모델 해석성**(Model Interpretability)은 머신러닝 및 데이터과학 분야에서 모델이 예측을 내놓는 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력을 의미합니다. 특히 복잡한 알고리즘(예: 딥러닝, 부스팅 모델 등)이 사용되는 경우, 모델의 결정 과정이 "블랙박스"처럼 보일 수 있어 해석성의 중요성이 더욱 부각...

# LDA (Lat Dirichlet Allocation) ## 개요 **LDA**(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는주제 모델**(Topic Modeling) 기 중 하나입니다. 주로 문서 집합(corpus) 내에서 잠...

# 변동 임대료 ## 개요 **변동 임대료**(Variable Rent)란 임차 계약 기 중 일정한 기(예: 물가 상률, CPI,출액, 시장균 임대료 등)에 따라 자동으로 조되는 임대료를 의미한다. 이는 고정 임대료와 대비되는 개념, 임대인 임차인 양측이 경제 환경의 변화에 따라 임대료를 유연하게 반영하기 위해 설정하는 방식이다. 특히 장기 임대차 계약...

# 옵셔널 타입 ## 개요 **옵셔 타입**(Optional Type)은 프로그래밍 언어에서 값이 존재할 수도 있고, 존재하지 않을 수도 있는황을 명시적으로 표현하기 위한 타입스템의 한입니다. 이는 ``이나 `undefined와 같은 특수 허용하는 변수를 안전하고 명하게 다루기 설계 패턴으로 특히 정적 타입 언어에서 널 포인터 참조(null pointe...

# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...

# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...

# 외생 변수 ## 개요 외생 변수(外生變數, exogenous variable)는 통계학, 특히 회귀분석과 계경제학에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 외부에서 결정되며 분석 대상인 모델 내부의 변수에 영향을 미치지만, 모델 내부의 다른 변수로부터 영향을 받지 않는 변수를 의미한다. 외생 변수는 주로 독립변수(independent variable)로 사...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

# 디자인 씽킹 ## 개요 **디자인 씽킹**(Design Thinking)은 사용자 중심의 문제 접근 방식으로, 복잡 문제에 창의적이고 실용적인 솔루션을 도출하기 위해 디자인 프로세스 원리를 활용하는UX 디자인 방법론**. 전통적인 해결 방식이 문제의 원인 분석 초점을 맞춘다면, 디자인킹은 문제의 본질을 이해하고 사용자의 진정한 니즈를 파악하여 혁신적...

# 전자기 상수 전자기 상수(電磁氣 常數, electromagnetic constants)는 전자기학의 기본 법칙을 기술하는 데 사용되는 물리 상수들로, 전기와 자기 현상의 상호작용을 수학적으로 표현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이러한 상수들은 맥스웰 방정식, 전자기파의 전파 속도, 물질 내에서의 전자기적 거동 등을 정량적으로 분석하는 데 필수적이며, ...

# maven-compiler-plugin ## 개요 `mavencompiler-plugin`은 Apache Maven 기 자바 프로트에서 **소스 코드를 컴파일**하는 데 사용되는 핵심적인 빌드 플러그인입니다. 이 플러그인은 Maven의 기본 라이프사이클 중 `compile` 단계에서 자동으로 실행되며, 프로젝트의 Java 소스 파일(`.java`)을...

# 로그 ## 개요 **로그**(Log)는 시스템 애플리케이, 네트워크비 등에서 발생 다양한 이벤트를 시간 순서대로 기록한 데이터 파일을 의미합니다. 로그는 시스템 운영의 투명성과 안정성을 확보하기 위해 필수적인 요소로, 오류 진단, 보안 감사, 성능 분석, 규정 준수 등 다양한 목적에 활용됩니다. 특히 시스템운영 분야에서는 로그를 통해 시스템의 상태를...

# 가치 기반 마케팅 ## 개요 **가치반 마케팅(Value-Based Marketing)**은 소비자에게 제공하는 제품이나 서비스의 '가치'에 초점을 맞추어 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 접근 방식입니다. 전통적인 마케팅 가격, 제품 기능, 광고 등에 중심을 두었다면, 가치 기반 마케팅은 고객이 느끼는 **전체적인 가치 경험**(Total Custo...

# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...