# Path Traversal 개요 **Path Traversal**(경 탐색)은 보 분야에서 중요한 취점 유형 중로, 공격자가 시스템의 파일 시스템 내에서 권한이 없는 디렉터리나 파일에 접근할 수 있도록 만드는 입력 검증 실패로 인해 발생하는 보안 위협입니다. 이 취약점은 주로 웹 애플리케이션에서 사용자 입력을 통해 파일 경로를 동적으로 결정할 때,...
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# RubyGems RubyGems**는 루비(Ruby) 프로그래밍 언어를 위한 공 패키지 관 도구입니다. RubyGems를 통해 개발자는 루비 라이브러리(이하 '젬', gem)를 쉽게 설치, 업트, 제거, 프로젝트에 의존성을 관할 수 있습니다. 004년 처음 소개된 이후 RubyGems는 루비 생태계의 핵심 구성 요소로 자리 잡았으며, 특히 웹 프레임워...
# 요약 ## 개요 자연어처리(Natural Language, NLP)에서 **요약ummarization)**은 긴 텍스트의 핵심 정보를 간결하고 이해하기 쉬 형태로 재구하는 기술을 의미. 이는 문서,스 기사,고서, 연구 논문 등 다양한 텍스트 자료의 정보를 효율적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하며, 정보 폭증 시대에 사용자들이 빠르게 주요 내용을 파...
드롭아웃## 개요 드롭아웃**(out)은 인신경망의 과적합overfitting)을 방지하기 위해안된 정규(regularization) 기 중 하나로,2014 제프리 힌턴eoffrey Hinton과 그의 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었습니다. 드롭아웃은 신경망 학습 과정 중 각 뉴런을 일정 확률로 임의로 '활성화'함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시...
# Immutable 객체 ## 개요 **Immutable 객체**(불변 객체)는 객체지향프로그래밍(OOP)에서 중요한 개념 중 하나로, 객체가 생성된 이후 그 내부 상태를 변경할 수 없는 객체를 의미합니다. 즉, Immutable 객체는 초기화된 후 어떤 메서드도 내부 데이터를 수정하지 않으며, 상태 변경이 필요한 경우 기존 객체를 수정하는 대신 **...
# Numerical Recipes ## 개 *Numerical*는 과학 및 공학 분야에서 수치해석 알고리즘을 실제 문제에 적용하기 위한 전문 서적 시리즈이자 소프트웨어 라이브러리의 총체를 의미한다. 1986년 최초로 출간된 이래로 물리학, 천문학, 공학, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구자와 엔지니어들에게 널리 사용되어 왔으며, 특히 수치적 계산의 이...
# GPT ## 개요 **GPT**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 ...
# Doc2Vec **Doc2Vec**은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 **임베딩 기법**으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터...
# FORTRAN ##요 FORTRAN(FORmula TRANslation의 약자)은 과학 및 공학 계산을 위해 개발된 최초의 고급 프로그래밍 언어 중 하나로,1950년대 초 IBM에서 개발되었다.TRAN은 수치석, 물리 시레이션, 기 모델링, 유체 역학 등 계산 집약적인 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 현재까지도 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 중요한...
# GPT-3 ## 개요 **GPT-3Generative Pre-trained Transformer 3는 미국의 인공지 연구 기관인 **OpenAI**가 2020년 6월에 발표한 대규모 언어 모델arge Language Model, LLM)입니다. GPT-3은 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성능을 보이며, 기존의 언어 모델들과는 차별화된 규모와...
# BERT ##요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는글(Google)이 018년에 발표한 자연어 처리(N) 분야의 획기적인 언어 모델이다.ERT는 이전의 단방향 언어 모들과 달리 **방향 맥락**(bidirectional context)을 학습함으로써 단어의 의미를 보다 정확하게 이해할...
GPT ##요 GPT(Generative Pre-trained)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 인공지능 모델입니다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 텍스트 데이터...
# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...
인스턴스규화 **스턴스 정규**(Instance Normalization, 줄여서 IN)는 딥러닝, 특히 **합성곱 신경망**(CNN) 기반의 이미지 생성 및 스타일 변환 모델에서 널리 사용되는 정규화 기법 중 하나입니다. 배치 정규화(Batch Normalization)에서 발전된 개념으로, 배치 단위가 아닌 **개별 샘플**(인스턴스) 단위로 정규화를...
# 희소 행렬 ## 개요 **희소 행렬**(Sparse)은 행렬의 대부분의소가 0인 특수한 형태의 행렬을 의미합니다. 일반적으로 수치 계산, 머신러닝, 그래프 이론, 자연어 처리, 네트워크 분석 등 다양한 데이터 과학 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 희소 행렬은 데이터의 크기가 크지만 실제로 유의미한 정보(0이 아닌 값)를...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정 클래스(positive class)로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율**을 의미합니다. 주로 분류(Classification) 작업에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도...
AI검사 ## 개요 AI검사(인공능 검사, AI Model Inspection)는 인공지 모델의 성, 신뢰성,정성, 보성, 투명성 종합적으로 평가하고 분석 과정을 의미합니다 AI 기술이 금융, 의료 자율주행, 채용 등 민감한 분야에 광범위하게 적용면서, 모델 예상치 못한류를 일으키거나 편향된 결정을 내릴 경우 심각한 사회적, 윤리적 문제 초래할 수 있습...
# BLAS ## 개요 **BLAS**(Basic Linear Algebra Subprograms, 기본 선형대수 서브프로그램)는 벡터와 행렬 연산을 위한 표준 인터페이스를 정의한 소프트웨어 라이브러리입니다. 주로 수치해석, 과학기술 계산, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 선형대수 계산의 효율성과 성능을 극대화하는 데 ...
# 배치 정규화 개요 **배치 정규화**(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 *"Batch Normalization: Acc...
# 단어-문서 행렬 ## 개요 **단어-문서 행렬**(Term-Document Matrix, TDM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 정보 검색(Information Retrieval) 분야에서 텍스트 데이터를 수치화하여 분석하기 위한 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 이 행렬은 여러 문서의 집합에서 각 ...