# 의사결정 기록화 개요 **의사결정 기록화**(Decision)는 조직 내에서 중요한 결정이 어떻게, 왜, 누구에 의해 이루어졌는지를 체계적으로 기록하고 보관하는 프로세스를 의미. 특히 협업 환경에서 의사결정의 투명성과 책임성을 확보하고, 향후 참고 자료로 활용할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 기술 분야에서는 소프트웨어 개발, 시스템 ...

# NLTK ## 개요 NLTK(Natural Language Toolkit는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 파이 기반의 강한 오픈소스 라이브러리입니다.2001년 스티븐 반드레브(Steven Bird), 에반 클라이너(Ewan Klein), 에드워드 로프터스(Edward Loper) 등에 의해 개발되었으...

# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...

# IEEE 802.2 ## 개요 **IEEE 802.**는 IEEE 802 시리즈 표준 중 하나로, **데이터 링크 계층**(Data Link Layer)의 **상위 하위 계층**(Upper Sublayer)을 정의하는 표준입니다. 이 표준은 주로 **논리적 링크 제어**(Logical Link Control, LLC) 프로토콜을 규정하며, 다양한 물...

# 정보 검색 ## 개요 **정보 검색**(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 ...

# Positional Encoding ## 개요 **Positional Encoding**(치 인코딩)은 자연 처리(NLP)야에서 사용되는 인지능 모델, 특히 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처에서 핵심적인 구성 요소 중입니다. 트랜포머는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 시퀀스 데이터의 순서 정보를 내재적으로 처...

# ViT (Vision Transformer## 개요 ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 **랜스포머**(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 **컴퓨터비전 모델**입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 *"...

# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...

# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...

# 자동 번역 자동 번역(Automated Translation) 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템을 이용해 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 변환하는 기술을 말합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 분야 중 하나이며, 데이터과학과 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 사이 급속도로 ...

# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...

# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...

# 불용어 ## 개요 **용어**(Stopword)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 분석에 중요한 의미를 가지지 않는 것으로 간주되는 단어들을 말한다. 일반적으로 문장의 구조를 이루기 위해 자주 등장하지만, 실제 의미 분석이나 정보 추출 과정에서 기여도가 낮은 단어들이 여기에 해당된다. 예를 들어, 한국어에서...

# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...

# Clang **Clang**은 C, C++, Objective, Objective-C++ 등의 프로그래밍 언어를 위한 컴파일러 프론트엔드로, LLVM 프로젝트의 일환으로 개발되고 있습니다. Clang은 기존의 GCC(GNU Compiler Collection)를 대체하거나 보완하기 위해 설계되었으며, 빠른 컴파일 속도, 저렴한 메모리 사용량, 명확한 ...

# Paragraph2Vec ## 개요 **Paragraph2Vec**(또는 **Doc2Vec**)은 자연어처리(NLP) 분야에서 문서(Document) 또는 문단(Paragraph)을 고정된 차원의 밀집 벡터(Dense Vector)로 표현하는 기술입니다. 이 기술은 단어 수준의 표현 학습인 **Word2Vec**의 확장판으로, 단어가 아닌 더 큰 텍...

정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...

# 네트워크 토폴지 네트크 토폴로지(Networkology)는 컴퓨터 네트워크를 구성하는 노드(Node, 예: 컴퓨터, 라우터, 스위치)와 링크(Link, 예: 케블, 무선 연결 등) 물리적 또는 논리적 배치 구조를 의미합니다. 네트워크 토폴로지는 네트워크의 성능, 신뢰성, 확장성, 유지보수 용이성에 직접적인 영향을 미치며, 네트워크 설계와 구축 시 가장...

# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...

# UDPipe ## 개요 **UDPipe**는 자연어(NLP) 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 도구로, 텍스트의 언어 구조를 자동으로 분석하고 **통합 구조적 구문(Universal Dependencies, UD)** 형식으로 출력하는 기능을 제공합니다. 이 도구는 토큰화(Tokenization), 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging...