# 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...

# LaTeX LaTeX(라텍 또는 라테크라고 발음)는 고품질의 문서, 특히 수학적·학술적 문서를 작성하기 위한 문서 준비 시스템(document preparation system)입니다. 텍스트와 수식, 도표, 참고문헌 등을 정교하게 배치할 수 있는 능력 덕분에 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 공학, 언어학 등 다양한 학문 분야에서 널리 사용되고 있습니다...

# 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...

# Trello ## 개요 Trello는 Atlassian이 소유하고 운영하는 웹 기반 프로젝트 관리 및 작업 협업 도구로, 칸반 보드(Kanban Board) 방식을 기반으로 팀과 개인이 작업을 시각적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 2011년 Fog Creek Software에서 개발되어 이후 Atlassian에 인수되며 글로벌 소프트웨어 개발...

CDN ## 개요 CDN(Content Delivery Network, 콘텐츠 전송 네트워크)은 인터넷 사용자에게 웹 콘텐츠(이미지, 동영상, 스크립트, 스타일시트 등)를 더 빠르고 안정적으로 제공하기 위해 전 세계적으로 분산 배치된 서버 네트워크를 의미합니다. 사용자가 요청하는 콘텐츠를 가장 가까운 위치에 있는 서버(엣지 서버)에서 제공함으로써 지연 ...

# DSP **DSP**(Digital Signal Processor, 디지털 신호 처리기)는 디지털 형태의 신호를 실시간으로 처리하도록 특화된 마이크로프로세서입니다. 일반적인 CPU와 달리, 음성, 오디오, 비디오, 통신 신호 등과 같은 연속적인 데이터 스트림을 고속으로 처리하는 데 최적화되어 있으며, 주로 실시간 처리가 요구되는 응용 분야에서 널리 사...

# 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...

# 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, ...

# 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...

# 오픈 스탠더드 ## 개요 **오픈 스탠더드**(Open Standard)는 기술 표준화 분야에서 중요한 개념으로, 누구나 접근하고 사용할 수 있으며, 공개적이고 투명한 절차를 통해 개발된 기술 규격을 의미합니다. 특히 네트워크 기술, 소프트웨어 인터페이스, 데이터 포맷, 통신 프로토콜 등 다양한 정보통신기술(ICT) 분야에서 상호 운용성(intero...

# 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...

# 트렌드 예측 ## 개요 **트렌드 예측**(Trend Forecasting)은 미래의 소비자 행동, 시장 변화, 기술 발전, 사회문화적 흐름 등을 사전에 분석하고 예측하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 마케팅 전략의 핵심 요소이다. 특히 빠르게 변화하는 글로벌 시장 환경 속에서 기업은 단기적인 반응보다 장기적인 시각에서 시장을 선도하기 위해 트렌...

# Random Forest ## 개요 **Random Forest**(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한...

# 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 ...

# 스냅샷 ## 개요 스냅샷(Snapshot)은 시점에서 시스템, 또는 저장 장치의 상태를 그대로 기록한 복사본을 의미합니다. 데이터 관리 특히 **백업 및 복구** 전략에서 핵심적인 기술로 활용되며, 전체 데이터를 복사하지 않고도 빠르고 효율적으로 시스템 상태를 보존할 수 있는 장점이 있습니다. 스냅샷은 파일 시스템, 가상 머신, 데이터베이스, 클라우...

Google Cloud Storage Cloud Storage(GCS는 구글 클라우드 플폼(Google Cloud Platform, GCP)에서 제공하는성능, 확장성 있는 객체 기반 클라우드 스토리지 서비스입니다. 데이터 유형을 안전하고 효율적으로 저장, 관리, 공유할 수 있도록 설계되어 있으며, 기업, 개발자, 데이터 과학자들이 대용량 데이터를 처리하...

# 악용 가능성 ## 개요 **악용 가능성**(Abuse)은 기술, 시스, 프로토콜, 소프트웨어 또는 서비스가 의도하지 않은 방식으로 악의적인 목적 사용될 수 있는 정도 의미한다. 특히버 보안 분야에서 악용 가능성은 시스템 설계 시 반드시 고려해야 할 핵심 요소로, 보안 취약점이 존재하지 않더라도 기능이나 구조적 특성상 악용될 수 있는 여지가 있는지를 ...

# Exploring the Limits Transfer Learning ## 개요 **전 학습**(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분...