# 위성영상 위성영상(Satellite Imagery)은 인공위성이 지구 표면을 관측하여 수집한 영상 데이터를 의미하며, 지리정보시스템(GIS)과 원격 탐사(Remote Sensing) 분야에서 핵심적인 자료로 활용된다. 이 영상은 지표의 물리적 특성을 파장 대역별로 기록하며, 시계열 분석, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 분야...
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"벡터"에 대한 검색 결과 (총 355개)
# 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 ...
# CFD ## 개요 CFD는 일반적으로 **Computational Fluid Dynamics**(전산유체역학)를 의미하는 약자로, 유체(액체 또는 기체)의 흐름, 열전달, 화학 반응 및 관련된 물리적 현상을 수치 해석적으로 시뮬레이션하는 기술입니다. 이는 공학, 물리학, 환경 과학, 생물의학 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 실제 실험보다 비용과 ...
# 그레이 레벨 공동 발생 행렬 ## 개요 **그레이 레벨 공동 발생 행렬**(Gray-Level Co-occurrence Matrix, 이하 GLCM)은 디지털 이미지의 **텍스처 특성**을 정량적으로 분석하기 위한 대표적인 통계적 기법입니다. 이 기법은 픽셀 간의 회색조 값(그레이 레벨)의 공간적 관계를 행렬 형태로 표현함으로써, 이미지의 거칠기, ...
# 표제어 추출 ## 개요 **표제어 추출**(Lemmatization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)에서 단어의 사전형 또는 기본 형태를 추출하는 기법입니다. 언어의 형태론적 구조를 분석하여 다양한 형태의 단어(예: 시제, 수, 성, 격 등에 따라 변화한 형태)를 그 원형으로 환원하는 과정입니다. 예를 들어,...
# 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...
# 입자 군집 최적화 ## 개요 **입자 군집 최적화**(Particle Swarm Optimization, PSO)는 1995년 제임스 케네디(James Kennedy)와 러셀 유버트(Russell Eberhart)에 의해 제안된 **메타휴리스틱 최적화 알고리즘**으로, 생물의 군집 행동(예: 새 떼의 비행, 물고기 떼의 이동)을 모방하여 최적해를 탐...
# 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...
# 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...
# 지식 기반 질문 응답 ## 개요 **지식 기반 질문 응답**(Knowledge-Based Questioning, KB-QA)은 구조화된 지식 저장소(예: 지식 그래프, 데이터베이스)를 활용하여 사용자의 자연어 질문에 정확한 답변을 제공하는 자연어처리(NLP) 기술입니다. 기존의 키워드 기반 검색과 달리, KB-QA는 질문의 의미를 이해하고 지식 베이...
# 속도 제어 ## 개요 **속도 제어Speed Control)는 기계 시템이나 전동기와 같은 동력 장치의 회전 속도 또는 직선 운동 속도를 목표값에 맞추어 안정적으로 유지하거나 조절하는 제어 기법을 의미한다. 이는 제어공학의 핵심 응용 분야 중 하나로, 산업 자동화, 로봇 공학, 전기차, HVAC 시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 속도 제어는...
# 래스터 데이터 ## 개요 래스터 데이터(Raster Data)는 지정보시스템(GIS, Geographic Information)에서 공간 정보를 표현하는 두 가지 주요 데이터 형식 중 하나로, **격자 형태의 셀**(cell) 또는 **픽셀**(pixel)로 구성된 이미지 기반의 데이터 구조입니다. 각 셀은 특정 위치에 대한 값을 가지며, 이 값은 ...
# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...
# RNN (Recurrent Neural Network) ## 개요 **RNN**(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 순적 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 딥러 기반 신경망 모델입니다. 일반적인 피포워드 신경망(Feed Neural Network)이 입력 데이터를 독립적인 단위로 간주...
# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...
# 특잇값 분해 **특잇값 분해**(Singular Value Decomposition, S)는 선형수학에서 행렬을 세 개의별한 행렬로 분해하는 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 행렬의 구조를 명확히 이해하고 차...
# Intel 64 **Intel 64**은 인텔(Intel)이 개발한 64비트 마이크로프로세서 명령어 집합키텍처(ISA, Set Architecture)로 x86 아키텍를 확장하여 64트 컴퓨팅을 가능하게 한다. 이 아키텍처는 최초의 x8664 구현 중 하나로,가 개발한 **AMD64** 아키텍처와 호환되며 현대의 대부분의 PC 및 서버 시스템에서 널리...
# 양자 소실양자 소실(Quantum Decherence)은 양자 시스이 외부 환경과 상호용함에 따라자 중첩 상태가괴되고 고전 행동을 나타내 되는 현상을 말. 이는 양자역의 기본 원리 하나인 중첩과 얽힘을 이해하고 양자 컴퓨팅,자 통신 등대 양자 기술 구현하는 데 있어 핵심적인 장애 요소로 작용한다. 양자 소실은 양자스템의 정보가부로 "누"되거나 분산됨써 ...
# 특성방정식 ## 개요 **특성정식**(Characteristic Equation)은 선대수학에서 정방행렬(사각행렬)의 고값(Eigenvalue을 구하기 위해 사용 핵심적인 개념이다. 주어진 정방행렬 $ A $에 대해, 고유값은렬의 선형 변에서 방향이 변 않는 벡터(유벡터)에응하는 스칼 값으로 정의며, 이를 구하는 과정에서 특성방정식이 등한다. 특성정...
# cuBLAS **cuBLAS**(CUDA Basic Linear Algebraprograms)는 NVIDIA에서 개발 GPU 기반의성능 선형대수 라이브러리로 CUDA 플랫폼에서 실행되는 C/C++ 및 Fortran 애플리케이션 대해 BLAS(B Linear Algebra Subprograms) 표준을 구현한 소프트웨어 라이브러리. 이 라이브러리는 행렬...