# LoRa ## 개요 LoRa(롱레인지, Long)는 저전력 광 네트워크(LPWAN, Low-Power Wide-A Network)를 구현하기 위한 무선 통신 기술로, 장거리 통신과 낮은 전력 소비를 동시에 실현하는 것이 특징이다. LoRa는 IoT(Internet of Things) 환경에서 센서 데이터를 장시간 동안 배터리로 구동하며 수 킬로미터 ...
검색 결과
"계수"에 대한 검색 결과 (총 150개)
# 행렬-벡터 연산 행렬-벡터산은 선형대수의 핵심 개념 중 하나로, 데이터과학 머신러닝, 컴퓨터 그래픽스, 물리학 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 특히 고차원 데이터를 처리하고 변환하는 데 있어 행렬과 벡터의 연산은 계산 효율성과 수학적 표현의 간결성을 제공합니다. 본 문서에서는 행렬-벡터 연산의 정의, 기본 연산 종류 계산 방법, 활용 사례 ...
# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...
# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...
# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...
# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...
# 고효율 태양전 ## 개요 고효율양전지(高效率 太電池)는 태양광을 전기로 변환하는 과정에서 높은 에너지 변환 효율을 가지는 태양전지를 의미한다. 일반적인 상용 실리콘 기반 태양전지의 효율이 약 15~22% 수준인 반면, 고효율 태양전지는 25% 이상의 효율을 달성하며, 일부 실험적 기술은 40%를 넘기도 한다. 이러한 고성능 태양전지는 공간 제약이 있...
# GaN ## 개요 갈륨 나이트라이드(Gallium Nitride, 이하 GaN)는 갈륨(Ga)과 질소(N)로 구성된 화합물 반도체 재료로, 넓은 밴드갭(약 3.4 eV)을 가지는 **와이드 밴드갭 반도체**(Wide Bandgap Semiconductor)의 대표적인 예입니다. GaN은 기존 실리콘(Si) 기반 반도체가 가지는 전기적·열적 한계를 극...
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 음성 인식 시스템에서 전처리 단계의 핵심 요소 중 하나로, 입력 음성 신호의 특성을 일관된 기준에 맞추어 변환하는 과정을 말합니다. 음성 데이터는 촬영 환경, 마이크 감도, 화자의 음량, 거리, 배경 소음 등 다양한 외부 요인에 의해 신호의 강도나 특성이 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 변동성을...
# 도메인별문 용어 사전 ## 개 자연어처리(Natural Language, NLP)야에서 **오류정**(Error Correction)은 사용자의 입력 텍스트에 포함된 철자, 문법, 의미적 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 기술을 의미합니다. 이 과에서 **도메인별 전문 용어 사전**(Domain-Specific Terminology Dictionar...
# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...
# 인수정리 인수정리는 대수학에서 다항식의 인수를 판별하고 다항식을 인수해하는 데 유용한 기본 정리 중 하나이다. 특히, 일차 인수의 존재 여부를 간단한 계산을 통해 확인할 수 있게 해주며, 다항식의 근과 인수 사이의 관계를 명확히 한다. 이 정리는 고등학교 수학에서부터 대학 수준의 대수학까지 폭넓게 활용되며, 다항식의 해를 구하거나 인수분해를 수행할 때...
하이퍼파미터 조정 ## 개요 하이퍼파라미터 조정(Hyperparameter Tuning)은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델 학습 전에 설정 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 값을 체계적으로 탐색하고 선택하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 외부 파라미터로, 예를 들어 학습률(Learni...
# 복소근 **복소근**(complex root)은 복소수 범위에서 특정 방식의 해가 되는 복소수를 의미한다. 특히 다항방정식, 지수방정식, 삼각함수 방정식 등에서 실수 범위를 넘어서 해를 구할 때 등장하며, 복소해석학에서 중요한 개념 중 하나이다. 복소근은 실수부와 허수부로 구성된 복소수 형태로 표현되며, **대수학의 기본정리**(Fundamental ...
# 첨가제 활용 ## 개요 첨가제(Additive)는 주된 재료의 성능을 개선하거나 특정 기능을 부여하기 위해 소량 첨가되는 물질을 의미한다. 재료공학 분야에서 첨가제는 금속, 세라믹, 폴리, 콘크리트 등 다양한 재료의 기계적 특성, 열적 안정성, 내구성, 가공성 등을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 **성능개선제**로서의 첨가제는 재료의 기...
요소 가격## 개요 요소 가격**(Factor Price)은 경제학에서 **생산 요소**(노동, 자본, 토지, 기업가 정신 등)가 시장에서 거래될 때 형성되는 가격을 의미한다. 생산 활동을 위해서는 다양한 자원이 필요하며, 이러한 자원의 공급자(예: 노동자는 노동을 제공하고, 자본 소유자는 자본을 제공함)는 그 대가로 보상을 받는다. 이 보상이 바로 각 ...
# 가속도 ## 개요 **가속도**(acceleration)는 물체의 속도가 시간에 따라 변화하는 정도를 나타내는 물리량이다. 속도는 크기와 방향을 가지는 벡터이므로, 가속도 역시터량이며, 속도의 크기 변화뿐 아니라 방향 변화도 포함한다. 유체역학을 비롯한 물리학 전반에서 가속도는 운동을 설명하는 핵심 개념 중 하나이며, 뉴턴의 운동 법칙과 밀접한 관련...
# 이차 인수 ## 개요 이차 인수(因數, Quadratic Factor는 **이차식**(2차 다항식)으로 구성된 인수를 의미하며, 대수학에서 다항식의 인수분해 과정에서 중요한 역할을 한다. 일반적으로 이차 인수는 $ ax^2 + bx + c $ 형태의 다항식으로 표현되며, 여기서 $ a \neq 0 $이고, $ a, b, c $는 실수 또는 복소수 계...
# 상미분방정식 ## 개요 상분방정식(微分方程式, Ordinary Differential Equation, ODE)은 하나의 독립 변수를 가진 함수와 함수의 도함수 사이의 관계를 나타내는 미분방정식입니다. 이는 물리학, 공학, 생물학, 경제학 등 다양한 과학 및 공학 분야에서 자연 현상이나 시스템의 동역학을 모델링하는 데 핵심적으로 사용됩니다. 상미분방...
# 고계 도함수 ## 개요 고계 도함수(higher-order derivatives)는 함수의 도함수를 다시 미분하여 얻어지는 도함수를 말한다. 가장 기본적인 도함수인 **1계 도함수**(first derivative)는 함수의 순간 변화율을 나타내며, 이 도함수를 다시 미분하면 **2계 도함수**(second derivative), 또 이를 미분하면 ...