# 스프린트 ##요 **스프린트**(print)는 애자일 소트웨어 개발 방법론 중 하나인스크럼**(Scrum) 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 제품발을 반복적이고 점진적으로 수행하기 위한 고정된 시간 주기입니다. 일반적으로 1주에서 4주 사이의 기간을 가지며, 팀은 이 기간 동안 완성 가능한 제품 기능을 계획하고, 개발하며, 테스트하여 **잠재적으로 출...
검색 결과
"INI"에 대한 검색 결과 (총 396개)
# 차세대 염기서열석 ## 개요 차대 염기서열 분석Next-Generation Sequencing, NGS) 21세기 초반부터 급히 발전한 고속 유전체 분석 기술로, 기존의 **Sanger기서열 분법**에 비해씬 빠르고 저렴하게 대량의 DNA 또는 RNA 서열을 해독할 수 있는 방법입니다. NGS는 생명과학, 의학, 농업, 환경생물학 등 다양한 분야에서...
# PBX ## 개요 PBX(Private Branch, 사설 자동 교환)는 기업이나 조직 내에서 전화 통신을 효율적으로 관리하기 위해 사용하는 전화 교환 시스템. 외부 전화망(PSTN, Public Switched Telephone Network)과 연결되며, 내부 사용자 간의 통화는 별도의 내부 회선을 통해 처리함으로써 통신 비용을 절감하고 통신 관...
# CMake ## 개요 **CMake**(Cross-platform Make)는 소프트웨어 빌드 프로세스를 자동화하기 위한 크로스플랫폼 빌드 시스템 관리 도구입니다. CMake 소스 코드를 기반으로 플랫폼별 빌드 시스템(예: Makefile, Ninja, Visual Studio 프로젝트 등)을 생성하는 역할을 하며, C, C++, Fortran, C...
# UTF-8 UTF-8(Universal Character Set Transformation Format 8-bit)은니코드(UniCode) 문자 인코딩하는 방식 중 하나로, 현재 웹 및 소프트웨어 개발 전에서 가장 널리되는 문자 인코딩준입니다. 이 문서에서는 UTF-8의의, 작동 원리, 특징, 장점, 그리고 실제 활용 사례 중심으로 상세히 설명합니다....
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# 보안 관리자 ##요 **보안 관리자**(Security Administrator)는 정보스템과 네트워크의 보안을 총괄하는 전문 직무를 수행하는 인물 또는 역할 의미합니다. 이 조직 내 정보자산의 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability)을 보장하기 위해 보안 정책을 수립하고, 권한 관리, 접근...
# 오타 수정 오타 수정(Typographical Error Correction)은 자연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서 정규화 기 중 하나로, 입력 텍스트 내에 존재하는 철자 오류나 입력 실수를 자동으로 인식하고 올바른 형태로 교하는 기술을 말. 사용자가 키보드 입력, 음성 인식 오류, 혹은어 능력 부족 등 인해 작성한 텍스트에서...
# Min-Max 정규화## 개요 **Min-Max 정규화**(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 **데이터 정제**(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 **정규화**(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대...
# 의료 보조 ## 개 의료 보(의료 지원, Medical Assistance) 분야에서 인공지능(AI은 환자 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석, 약물 개발, 원격 진료 등 다양한 영역에서 혁신 역할을 수행하고 있습니다. AI 기술의 발전은 의료 서비스의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시켰으며, 특히 인력 부족 문제와 의료 과부하 상황에서 ...
# GPT ## 개요 GPT(G Pre-trained Transformer) 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인과를 이룬 대표적인 생성형 인공지능 모델이다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방...
# 포트폴리오 최화 ## 개요 포트리오 최적화ortfolio Optimization)는 투자자가 자산에 투함으로써 리스크 분산시키고, 주어진 리스크 수준에서 기대 수익을 극대화하거나, 목표 수익률을 달성하기 위해 리스크를 최소화하는정을 말한다 이는 현대 금공학의 핵심 개념 중 하나로 해리 마코츠(Harry Markowitz)가 1952년 제안한현대 포트...
# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...
# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...
# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...
# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...
# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...
# LIME ## 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 **모 무관**(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임...
# 유방암 선별 진단 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔한 악성 종양 중 하나이며, 조기 발견과 치료가존율 향상에 결정적인 역할을 한다. 유방암 선별 진단(Breast Cancer Screening)은 증상이 없는 건강한 여성군에서 조기에 유방암을 발견하기 위한 체계적인 검사 절차를 의미한다. 이 문서에서는 유방암 선별 진단의 주요 방법, 대상자 기준, ...