Stack (스택) 1. 개요 스택(Stack)은 데이터의 삽입과 삭제가 한쪽 끝에서만 이루어지는 선형 자료구조로, 가장 나중에 들어온 데이터가 가장 먼저 나가는 LIFO(Last-In-First-Out, 후입선출) 원리를 따르는 추상 데이터 타입(ADT, Abstract Data Type)이다. 이해를 돕기 위한 대표적인 비유로 '쌓여 있는 접시'를 들 …
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"LES"에 대한 검색 결과 (총 903개)
계산 규칙 (Calculation Rules) 1. 개요 계산 규칙이란 프로그래밍 언어 이론 및 의미론(Semantics)에서 특정 식(Expression)이 어떻게 평가되어 최종적인 값(Value)으로 변환되는지를 정의하는 형식적인 체계이다. 이는 프로그램의 실행 동작을 수학적으로 정의하며, 상태(State)의 변화를 통해 입력값으로부터 결과값을 도출하는…
전역 스코프 (Global Scope) 1. 개요 전역 스코프(Global Scope)란 프로그램 전체에서 접근 가능한 가장 바깥쪽의 유효 범위이자, 다른 모든 스코프의 최상위 부모 스코프로서, 이곳에 선언된 변수와 함수는 코드의 어느 위치에서든 참조하거나 수정할 수 있는 특성을 가집니다. 프로그래밍에서 스코프(Scope)란 식별자(변수, 함수 이름 등)가…
Pseudo R-squared (의사 결정계수) 1. 개요 Pseudo R-squared(의사 결정계수)란 전통적인 선형 회귀의 결정계수( )를 일반화 선형 모델(GLM)로 확장하기 위해, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)나 프로빗 모델(Probit Model)과 같은 비선형 모델에서 모델의 적합도(Goodness-of-fit)를 측정하기…
유한 차분법 (Finite Difference Method, FDM) 1. 개요 유한 차분법(Finite Difference Method, FDM)은 미분 방정식의 도함수를 격자점에서의 함수 값들의 차이(Difference)로 근사하여, 연속적인 미분 방정식을 이산적인 대수 방정식(Algebraic Equation) 체계로 변환함으로써 수치적인 해를 구하는…
환경 인식 (Environmental Perception) 환경 인식(Environmental Perception)은 자율 주행 자동차, 서비스 로봇, 드론 등 자율 이동 로봇(Autonomous Mobile Robots, AMR)이 자신의 주변 환경을 이해하고, 이를 바탕으로 안전한 경로 계획 및 항법을 수행하기 위해 필수적인 전처리 과정입니다. 즉, 센…
R² 개요 R²(R-squared, 결정계수)는 통계학 및 기계학습에서 회귀 모델의 성능을가하는 대표 지표 중 하나입니다. R² 모델이 종속 변수(dependent variable)의 분산 중 얼마나 많은 부분을 설명할 수 있는지를 나타내는 값으로, 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터의 변동성을 잘 설명하고 …
다중 선형 회귀 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 하나의 종속 변수(dependent variable)와 두 개 이상의 독립 변수(independent variables) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법이다. 머신러닝과 통계학에서 널리 사용되며, 특히 수치 예측 문제(regression problems)에서 기본이…
음함수 정리 (Implicit Function Theorem) 개요 음함수 정리(Implicit Function Theorem)는 미적분학과 해석학에서 다변수 함수의 국소적 성질을 다루는 핵심 정리 중 하나입니다. 이 정리는 주어진 방정식 이 국소적으로 를 의 함수 로 명시적으로 표현할 수 있는 조건을 제시합니다. 즉, 방정식이 직접적으로 변수를 분리하지 …
SQL (Structured Query Language) 1. 개요 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의 언어)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 저장, 수정, 삭제 및 조회하기 위해 설계된 표준 프로그래밍 언어이다. SQL은 데이터베이스의 구조를 정의하고 데이터를 조작하는 표준화된 인터페이스를 제공하…
생성 편향성 개요 성 편향성(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models, LLM), 이미지…
대용량 데이터 처리 (Large-scale Data Processing) 1. 개요 대용량 데이터 처리란 단일 컴퓨팅 자원으로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 분석하기 위해 분산 컴퓨팅 기술과 최적화된 알고리즘을 적용하는 일련의 과정을 의미한다. 현대 컴퓨팅 환경에서는 IoT 기기의 확산, SNS의 폭증, 고해상도 로그 데이…
투명성 확 개요 인공지능(AI)의속한 발전과 함께, 시스템이 사회 전반에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있습니다. 의료, 금융, 사법, 고용 등 민감한 분야에서 AI 기술이 의사결정을 지원하거나 직접 개입함에 따라, 시스템의 작동 방식과 결정 근거에 대한 투명성 확보가 중요한 윤리적 요구사항으로 떠올랐습니다. 투명성 확보란 AI 시스템의 설계, 데이터 처리…
오디오 신호 생성 (Audio Signal Generation) 1. 개요 오디오 신호 생성은 물리적인 진동을 전기 신호로 변환하거나, 수학적 함수를 통해 디지털 수치열을 생성하여 가청 주파수 범위의 음향 신호를 만들어내는 기술을 의미한다. 현대의 오디오 생성은 대부분 디지털 환경에서 이루어지며, 이는 연속적인 아날로그 신호를 이산적인 디지털 값으로 변환하…
Elasticsearch 1. 개요 Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 분산 검색 및 분석 엔진으로, 대량의 데이터를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있도록 설계된 시스템이다. (2021년부터 라이선스가 SSPL 및 Elastic License로 변경되어 현재는 '소스 공개(Source Available)' 모델로 운영되고 있다.…
비밀번호 저장 (Password Storage) 1. 개요 비밀번호 저장은 사용자가 인증을 위해 설정한 비밀번호를 서버의 데이터베이스에 안전하게 보관하여, 관리자나 외부 공격자가 원본 비밀번호를 알 수 없도록 처리하는 보안 프로세스이다. 현대적인 시스템에서 비밀번호를 평문(Plaintext), 즉 암호화되지 않은 텍스트 그대로 저장하는 것은 매우 위험하다.…
확장성 (Scalability) 개요 확장성(Scalability)은 정보 기술 및 소프트웨어 공학 분야에서 시스템이 처리 부하의 증가에 따라 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 능력을 의미합니다. 즉, 사용자 수, 데이터 양, 트랜잭션 처리량 등이 증가하더라도 시스템이 원활하게 작동하고 응답 시간을 일정 수준 이하로 유지할 수 있는 정도를 나타냅니다. 현…
위치 센서 개요 위치 센서Position Sensor)는 물체의를 감지하거나정하는 데 사용되는 센서로, IoT(Internet of Things) 시스템에서 핵심적인 입력 장치 하나입니다. 이 센는 물체가 어느 공간상의 좌표에 있는지를 실시간으로 감지하여 데이터를 생성하며, 이를 기반으로 자동화, 모니터링, 제어 시스템 등이 작동합니다. 위치 센서는 산업 …
소스맵 (Source Map) 1. 개요 소스맵(Source Map)이란 빌드 과정에서 변환, 압축, 번들링된 코드와 원본 소스 코드 사이의 대응 관계를 기록한 JSON 형식의 매핑 파일이다. 현대 웹 개발에서는 성능 최적화를 위해 다음과 같은 과정을 거친다. 번들링(Bundling): 여러 개의 모듈 파일을 하나 또는 소수의 파일로 합치는 과정 미니피케이…
창의적 문제 해결 학습 (Creative Problem Solving, CPS) 1. 개요 창의적 문제 해결 학습(Creative Problem Solving, 이하 CPS)은 학습자가 직면한 복잡하고 비구조화된 문제를 해결하기 위해 창의적 사고 기법을 체계적으로 적용하여 최적의 해결책을 찾아내는 학습자 중심의 교육 방법론이다. 본 학습법의 목적은 단순히 …