# 디지털 병리 ## 개요 **디지털 병리**(Digital Pathology)는 전통적인 현미경 기반의 병리학 진단 방식을 디지털 기술을 통해 혁신한 분야로, 조직 절편 슬라이드를 고해상도로 스캔하여 디지털 이미지로 변환하고, 이를 저장·분석·공유하는 의료 영상 기술을 말한다. 이 기술은 병리의학의 효율성과 정확성을 높이고, 원격 진단, 인공지능 기반...
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# AVX **AVX**(Advanced Vector Extensions)는 인텔이 개발한 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합으로, 프로세서의 벡터 처리 성능을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. AVX는 기존의 SSE(SSE2~SSE4) 명령어 집합을 확장하여 더 넓은 데이터 폭과 더 효율적인 명령어 인...
# Intel C++ Compiler Classic 문서 ## 개요 Intel C++ Compiler Classic(이하 ICC Classic)은 인텔(Intel)에서 개발한 고성능 C/C++ 컴파일러로, 특히 인텔 아키텍처 기반의 시스템에서 최적화된 코드 생성을 목적으로 설계되었습니다. 이 컴파일러는 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학 시뮬레이션, 데이터 ...
# 깊이 센서 ## 개요 **깊이 센서**(Depth Sensor)는 물체와의 거리 정보를 측정하여 3차원 공간의 깊이를 인식하는 영상 센서의 일종이다. 일반적인 카메라가 2차원의 색상 정보(RGB)만을 수집하는 반면, 깊이 센서는 각 픽셀에 대해 거리 값을 추가로 제공함으로써 3D 공간 정보를 실시간으로 획득할 수 있다. 이 기술은 모바일 기기, 로봇...
# 중첩 원리 ## 개요 **중첩 원리**(Superposition Principle)는 양자역학의 가장 근본적이며 독특한 개념 중 하나로, 양자 시스템이 여러 가능한 상태에 동시에 존재할 수 있음을 설명한다. 고전 물리학에서는 물체가 특정 위치에 있거나 특정 속도를 가진다는 명확한 상태를 가진다. 그러나 양자역학에서는 입자가 관측되기 전까지는 여러 상...
# 백신 ## 개요 백신(Vaccine)은 특정 감염병에 대한 면역을 인위적으로 유도하여 질병의 예방을 목적으로 하는 생물학적 제제이다. 백신은 병원체(바이러스, 세균 등)의 일부 또는 약화·불활성화된 형태를 체내에 도입함으로써 면역 체계가 해당 병원체를 인식하고 기억하도록 하여, 실제 감염 시 신속하고 효과적인 면역 반응을 유도한다. 백신은 현대 의학...
# PEO ## 개요 PEO(Polyethylene Oxide, 폴리에틸렌옥사이드)는 고분자 화학에서 중요한 역할을 하는 비결정성 또는 부분결정성의 고분자 물질로, 에너지 기술 분야, 특히 **고체 전해질 기반 리튬이온 배터리**에서 주목받고 있는 소재이다. PEO는 에틸렌옥사이드 단위(-CH₂-CH₂-O-)가 반복적으로 연결된 구조를 가지며, 우수한 ...
# BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 **Bidirectional Encoder Representations from Transformers**(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 ...
# ast 모듈 Python의 `ast` 모듈은 **추상 구문 트리**(Abstract Syntax Tree, AST)를 다루기 위한 표준 라이브러리입니다. 이 모듈을 사용하면 Python 코드를 파싱하여 그 구조를 트리 형태로 분석하고, 조작하거나 변환할 수 있습니다. `ast` 모듈은 정적 분석 도구, 코드 포맷터, 린터, 코드 생성기 등 다양한 프로...
# 트리카르복실산 회로 ## 개요 **트리카르복실산 회로**(Tricarboxylic Acid Cycle, TCA 회로)는 세포 내 에너지 대사의 핵심 경로 중 하나로, **크렙스 회로**(Krebs Cycle) 또는 **시트르산 회로**(Citric Acid Cycle)라고도 불린다. 이 회로는 유산소 호흡 과정에서 포도당, 지방산, 아미노산과 같은 ...
# Sentence-BERT ## 개요 **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은...
# 표준 오차 ## 개요 **표준 오차**(Standard Error, SE)는 통계학에서 표본 통계량(예: 표본 평균)이 모집단의 실제 모수(예: 모평균)를 얼마나 정확하게 추정하는지를 나타내는 척도이다. 즉, 표본밀도**(precision)를 평가하는 데심적인 역할을 한다. 일반적으로 표준 오차가 작을수록 표본 통계량은 모수에 더 가깝게 일관되게 추...
# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 통계학에서 회귀 분석(Regression Analysis)을 수행할 때 나타나는 핵심 개념으로, 독립 변수(설명 변수)가 종속 변수(반응 변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타냅니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되며, 회귀 계수는 이러한...
# 효과 크기 ## 개요 **효과 크기**(Effect Size)는 통계학에서 두 집단 간의 차이, 변수 간의 관계, 또는 실험적 처치의 효과를 정량적으로 나타내는 척도이다. 통계적 유의성 검정(예: *p*-값)이 단지 "결과가 우연일 가능성이 낮은가?"를 묻는 데 그친다면, 효과 크기는 "그 결과가 실제로 얼마나 중요한가?"에 대한 답을 제공한다. 즉...
# 계수 ## 개요 **계수**(coefficient)는 통계학, 특히 회귀 분석에서 매우 중요한 개념으로, 독립 변수(independent variable)가 종속 변수(dependent variable)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타내는 값이다. 회귀 분석을 통해 추정되는 계수는 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하는 데 핵심적인 역할...
# 회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공...
# 탭 대상 크기 ## 개요 웹사이트의 사용자 경험(UX)과 접근성(Accessibility)을 향상시키기 위해 **탭 대상 크기**(Tap Target Size)는 모바일 기기 사용자에게 특히 중요한 요소입니다. 탭 대상이란 사용자가 터치 입력을 통해 클릭하거나 선택할 수 있는 웹 요소를 의미하며, 대표적으로 버튼, 링크, 아이콘, 폼 입력 필드 등이...
# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, **EfficientNet**(Efficient Neural Network) 시리즈의 가장 작은 모델이다. Effic...
# UI 중심 프로토타입 ## 개요 **UI 중심 프로토�타입**(UI-Centric Prototype)은 사용자 인터페이스 설계 과정에서 핵심적인 역할을 하는 디자인 산출물로, 사용자 경험(UX) 디자인의 초기 단계부터 사용자와의 상호작용을 시각적으로 구현하고 검증하는 데 목적이 있습니다. 이 프로토타입은 기능보다는 인터페이스의 레이아웃, 네비게이션 ...
# gdaladdo ## 개요 `gdaladdo`는 **Geospatial Data Abstraction Library**(GDAL)에서 제공하는 명령줄 도구로, 래스터 지리정보 데이터에 오버뷰(Overview) 또는 **다중 해상도 피라미드**(Multi-resolution Pyramid)를 생성하여 데이터의 시각화 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. ...