# 소스 코드 ## 개요 **소스 코드**( Code)는 컴퓨터로그램의 기본 형태로, 프로그래머가 인간이 이해할 수 있는 언로 작성한 텍 파일이다. 소스 코드는 특정 프로그래밍 언어(예:, Java, C JavaScript 등)의 문법을 따르며, 컴퓨터가 직접 실행할 수 없는 상태이다. 이를 실행 가능한로그램으로 변하기 위해서는 **컴파일**(Compi...
검색 결과
"MP"에 대한 검색 결과 (총 1224개)
# PIL PIL(Python Imaging Library)은 파이썬에서 이미지 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 이미지 형식을 읽고, 수정하며 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 원래는 1990년대 후반 Fredrik Lundh에 의해 개발되었으며, 현재는 유지보수가 중단된 상태입니다. 그러나 PIL의 기능을 계승하고 개선한 **Pillow**...
# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...
# OTA ## 개요 OTAOver-The-Air) 무선으로 소프트웨어 또는 펌웨어를 업데이트하는 기을 의미합니다. **임베디드 시스**(Embedded System) 분야에서 중요한 역할을 하며, 기기의 물리적 접근 없이도 최신 기능 추가, 보안 패치, 버그 수정 등을 원격으로 수행할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 스마트폰, 자동차, IoT(Inter...
# GPU ## 개요 **GPU**(Graphics Processing Unit 그래픽 처리장치)는 이미지 비디오, 애니메이션 등 그래픽 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전용 전자 회로입니다. 초기에는 주로 컴퓨터 그래픽스와 게임 렌더링에 사용되었지만, 현재는 인공지능(AI), 과학 계산, 데이터 분석, 블록체인 등 다양한 분야에서 중요...
# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...
# Credit-Based Shaping **Credit-Based Shaping**(크레딧 기반 대역폭어)은 실시간 네트워크 통신, 특히 **IEEE 8021Qav** 표준에서 정의된 **Time-Sensitive Networking**(TSN) 환경에서 사용되는 대역폭 관리 기법 중 하나입니다. 이 기법은 특정 트래픽 클래스(예: 오디오/비디오 스트림...
# 계산 그래프 **계산 그래프Computational Graph)는 수학적 연산이나 함수의 계산 과정을 **방향성 그래프**(Directed Graph) 형태로 표현한 자료 구조입니다. 이는 인공지능, 특히 딥러 모델의 학습 과정에서 **전파**(Backpropagation)를율적으로 수행하기 위해 핵심적인 역할을 합니다. 계산 그래프는 입력값에서 출력...
# SSE4 **SSE4**(Streaming SIMD Extensions 4) 인텔(Intel)과 AMD가 개발한 x86 아키텍처 기반 프로세서에서 사용되는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합의 확장판으로, 멀티미디어 처리, 영상 인코딩/코딩, 과학 계산, 압축 알고리즘 다양한 성능 집약적 작업의 효율성을...
# 정수 연산 정수 연산(Integer Arithmetic)은과학에서 정수(양의수, 음의 정수, 0)를 대상으로 수행하는 기본적인 산술 연산을 의미합니다.는 컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어 전반에서 핵심적인 역할을 하며, 프로그래밍, 알고리즘 설계, 시스템 프로그래밍, 암호학 등 다양한 분야에 응용됩니다. 정수 연산은 실수 연산과 달리 부동소수점 오차가 ...
# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...
# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...
# MobileNet **MobileNet**은 구글(Google)이 개발한 경량화된 컨볼루션 신경망(Convolutional Network, CNN)키텍처로, 모바일 기기 및 임베디드 시스템과 같은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 실시간 이미지 인식 및 객체 탐지를 가능하게 하기 위해 설계되었다. MobileNet은 정확도와 속도 사이의 균형을 잘 유지하면...
# CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 ## 개요 **CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 **티모달 인공지능 모델**로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 ...
# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...
# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...
# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...
# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...
# FORTRAN 7 ## 개요 FORTRAN 7은 **FORTRAN**(****mula ****slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 **ANSI X3.9-197**이며, 일반적으로 **FORTRAN...