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"추가"에 대한 검색 결과 (총 1229개)

데이터 손실

기술 > 데이터관리 > 데이터 무결성 | 익명 | 2025-10-05 | 조회수 105

데이터 손실 개요 데이터 손실( Loss)은 저장된 디지털가 부분적 또는 전체적으로 손상되거나 삭제되어 더 이상 접근하거나 사용할 수 없게 되는 현상을 말합니다. 이는 개인 사용자 대규모 기업 및 기관에 이르기까지 모든 정보 시스템에서 발생할 수 있으며, 심각한 경우 운영 중단, 재정적 손실, 법적 책임, 평판 훼손 등의 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터…

계층적 구조

기술 > 데이터구조 > 계층적 구조 | 익명 | 2025-10-04 | 조회수 75

계층적 구조 개요 계층적 구(Hierarchical Structure)는를 계층적으로 조직화하여 상하계를 명확히 표현하는 데이터 구조의 한 형태이다. 이 구조는 상위소와 하위소 간의 부모-자식계(parent-child relationship)를 기반으로 하며, 정보의 조직, 검색, 관리에 매우 효과적인 방식으로 널리 사용된다. 계층적 구조는 컴퓨터 과학뿐 …

BART

기술 > 자연어처리 > 사전 훈련 모델 | 익명 | 2025-10-04 | 조회수 87

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 특징으로 하며, 다양한 자연…

패턴 매칭

기술 > 프로그래밍 > 소프트웨어설계개념 | 익명 | 2025-10-03 | 조회수 78

패턴 매칭 요 패턴 매칭Pattern Matching)은로그래밍 언어에서 데이터의 구조나 형태를 기반으로 특정 조건을 확인하고, 일하는 경우 해당 구조에 맞 값을 추출하거나 처리를 분기하는 기법이다. 전통적인 조건문(if, switch)과 달리, 패턴 매칭은 데이터의 형태(형태, 타입, 값, 내부 구조 등)를 기준으로 분기 결정을 하며, 특히 함수형 프로그…

Gradle

기술 > 소프트웨어 개발 > 빌드 및 의존성 관리 | 익명 | 2025-10-03 | 조회수 79

Gradle Gradle은 현대 소프트어 개발에서 널리 사용되는 오픈소스 빌드 자동 도구로, 자바 생태계에서 Maven과 Ant를 대체하는 강한 대안으로 자리 잡았다. Gradle은 유연한 빌드 스크립트, 빠른 빌드 속도, 다양한 언어 및 플랫폼 지원을 특징으로 하며, 애플리케이션의 빌드, 테스트, 패키징, 배포를 자동화하는 데 사용된다. 개요 Gradle…

프롬프트 기반 추론

기술 > 인공지능 > 모델 평가 | 익명 | 2025-10-03 | 조회수 76

프롬프트 기반 추 개요프롬프트반 추론(-based Reasoning) 인공지능, 대규모 언 모델(Large Language Models,LM)의 성능을 평가하고 향상시키기 위한 핵심적인 방법론 중 하나입니다 이 기법은 모델이 주어진(프롬프트)을 바으로 논리적 사고, 추론, 해결 능력을 발휘하도록 유도하는 방식으로, 전통적인 지도 학습 방식과는 달리 레이블링…

Maven

기술 > 소프트웨어개발 > 빌드 및 의존성 관리 | 익명 | 2025-10-03 | 조회수 69

Maven Maven은 자바 기반 소프트웨 프로젝트의 드 자동화, 의존성 관리,프로젝트 정보 관리를 위한 강한 오픈소스 도구. 아파치 소프트웨어 재단에서 관리하는 Maven은 소프트웨어 개발 생명주기 전반에 걸쳐 표준화된 구조와 프로세스를 제공함으로써 개발자들이 프로젝트 설정에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 코드 개발에 집중할 수 있도록 돕습니다. Mave…

Storage Area Network

기술 > 스토리지 > SAN | 익명 | 2025-10-03 | 조회수 69

Storage Area Network Storage Area Network(SAN)는 고성, 전용 네트워를 통해 서버 저장장치(스토리지)를 연결하는 아키텍처로, 엔터프라이즈급 데이터 센터에서 대용량 데이터의 안정적이고 효율적인 저장 및 접근을 가능하게 합니다. SAN은 일반적인 네트워크 기반 스토리지(NAS)와 달리 블록 수준(block-level)의 데이…

Conv2D

기술 > 인공지능 > 신경망 구성 요소 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 86

Conv2D Conv2D는 컨볼루션 신경(Convolutional Neural, CNN)에서 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하기 위해 사용되는 핵심 레이어로, "2D 컨볼루 레이어"를 의미합니다. 딥러, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지의 공간적 구조를 효과적으로 학습하기 위해 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 인식, 세…

일반화 기법

기술 > 머신러닝 > 모델 평가 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 74

일반화 기법 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 일화(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기법들을 총칭하여 일반화 기법…

유방암 선별 진단

건강 > 영상 진단 > 유방 영상 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 66

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, 검사의…

RAID 6

기술 > 스토리지 > 데이터 보호 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 73

RAID 6 요 RAID 6은 undant Array of Independent Disks독립 디스크의 중복 배열 기술 중 하나로, 데이터 안정성과 가용 높이기 위해 설계된 스토지 기술입니다 RAID 6은 RAID 5의 단 보완하여, 두 개의스크가 동시에 실패하더라도 데이터를 복구할 수 있는 이중 패리티(Dual Parity) 기능을 제공합니다. 이로 인해…

수직 확장

기술 > 소프트웨어 개발 > 아키텍처 설계 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 75

수직 확장 개요 수직 확장(Vertical Scaling), 또는 스케 업(Scale Up) 시스템의 성능 향상시키기 위해 기존의 하드웨어 자원을 더 강력한 자원으로 교체 증설하는 방식 아키텍처 설계 전략이다. 이는버의 CPU, 메모리(RAM), 저장장치(SSD 등), 네트워크 대역폭 등을 업그레이드함으로써 시스템 처리 능력을 향상시키는 방법이다. 수직 확…

Unsqueezing

기술 > 데이터과학 > 데이터 변환 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 70

Unsqueezing Unsqueezing(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하며, 주로 텐서 연산의 호환성을 맞추거나 모델 입력 형식을 조정할 때 활용됩니다. 이 문서에서는 언스퀴…

이더넷 II 프레임

기술 > 네트워크 > 프레임 형식 | 익명 | 2025-10-02 | 조회수 71

이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니e…

무정전 전원장치

기술 > 전력전자 > 응용장치 | 익명 | 2025-10-01 | 조회수 111

무정전 전원장 개요 무전 전원장치(interruptible Power Supply, 이하 UPS는 전력 공급이 갑작스럽게 중단되거나 전압이 불안정해질 경우, 부하비에 지속적이고 안정적인 전력을 공급하는 전력전자 응용 장치이다. 주로 정보기술(IT) 인프라, 통신 장비, 산업 제어 시스템, 의료기기, 금융 시스템 등 전력 중단 시 심각한 손실이나 위험이 발생…

다형성

기술 > 소프트웨어 개발 > 객체지향 프로그래밍 | 익명 | 2025-09-30 | 조회수 67

다형성 다형성(Polymorphism)은지향 프로그래밍(Objectriented Programming,OP)의 핵심 개념 중 하나로, "여러 형태를 가질 수 있는 능력"을 의미합니다 이는 동일한터페이스나 메서드를 통해 서로 다른 클래스의 객체가 각자의 방식 동작할 수 하는 프로그래밍법입니다. 다형성을 활용하면 코드의 재사용성과 유지보수성을 크게 향상시킬 수…

BART

기술 > 자연어처리 > 요약 모델 | 익명 | 2025-09-30 | 조회수 82

BART 개요 BART(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구팀에 의해 제안된 BART는…

학술 논문 요약

기술 > 자연어처리 > 응용 기술 | 익명 | 2025-09-30 | 조회수 79

학술 논문 요약 개요 학술문 요약(Academic Paper Sumization)은 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의용 기술 중 하나로, 학적으로 작성된 논문의 주요 내용을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 의미합니다. 이 기술 연구자, 학생, 전문가들이 방대한 양의 학술 자료를 빠르게 이해하고 정보를 추출할 수 있도록…

미세 조정

기술 > 머신러닝 > 모델 훈련 | 익명 | 2025-09-30 | 조회수 106

미세 조정 개요 미세 조정(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다. 특히 자연어 처…