# 누적 막대 그래프 누적 막대 그래프umulative Bar Chart)는 데이터각화 기법 하나로, 여러 범 구성 요소들이 서로 누적된 형태로 표현되는 막대 그래프입니다. 이 그래프는 각 범주 내부의 구성 비율과 전체적인 크기를 동시에 비교하고자 할 때 유용하게 사용되며, 특히 범주별 총합과 그 내부 요소들의 기여도를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다...

# N-그램## 개요 **N-그램**(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme...

# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...

# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...

시간 영역 정규 **시간 영역 정규**(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 ...

# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...

# Paragraph2Vec ## 개요 **Paragraph2Vec**(또는 **Doc2Vec**)은 자연어처리(NLP) 분야에서 문서(Document) 또는 문단(Paragraph)을 고정된 차원의 밀집 벡터(Dense Vector)로 표현하는 기술입니다. 이 기술은 단어 수준의 표현 학습인 **Word2Vec**의 확장판으로, 단어가 아닌 더 큰 텍...

# 음수 인덱스 ## 개요 **음수 인덱**(Negative Indexing)는 프래밍에서 배열 리스트, 문자열과 같은 순차 자료구조(sequential data structures)의 요소에 접근할 때 **마지막 요소부터 역순으로 위치를 지정**하는 기법입니다. 일반적으로 인덱스는 0부터 시작하여 앞에서 뒤로 증가하지만, 음수 인덱스를 사용하면 끝에서...

# 최장 공통 부분 수열 ## 개요 **최장통 부분 수열**(Longest Subsequence, 이하 LCS)은 개 이상의 문자열(또는 수열)에서 동시에 나타나는 **부분 수열**(subsequence) 중 가장 긴 것을 찾는 문제입니다. 이 알고리즘은 **자연어처리**(NLP), **생물정보학**, **버전 관리 시스템**(예: `git diff`)...

# DP 테이블 ##요 **DP 테이블Dynamic Programming Table)은 동적획법(Dynamic Programming, DP) 구현할 때 사용하는 데이터 구조로, 주로 1차원 또는 2원 배열 형태로 표현된다. DP는 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결한 후, 그 결과를 저장하고 재사용함으로써 중복 계산을 피하고 효율적으로 최적해를...

# Grouped Bar Chart ## 개요 **Grouped Bar Chart**(룹 바 차트 또는 **Clustered Bar**(클러스터 바 차트)는 두 개 이상의 범주형 변수에 대한 데이터를하기 위해 사용되는 시각화 도구입니다. 이 차트는 여러 그룹의 데이터를 인접한 막대 형태로 나란히 배치하여, 동일한 범주 내에서 서로 다른 항목 간의 비교를...

# SFD (Start Frame Delimiter) ## 개요 **SFD**(Start Frame Delimiter, 시작 프레임 구분자)는 이더넷(Ethernet) 프레 구조에서 프레임의 시작 나타내는 중요한 필드입니다. 이더 통신에서 데이터 프레임은 일정한 형식을 따르며, 그 시작 부분에는 프리엠블(Preamble)과 함께 SFD가 위치하여 수신 ...

# FCS ## 개요 **FCS**(Frame Check Sequence, 프레임 검 순서)는 데이터 통신에서 전송된 프레임(Frame의 무결성을 검사하기 위해 사용되는 오류 검출 기법 중 하나입니다. 주로 링크 계층(Data Link Layer)에서레임 단위로 전송되는 데이터에 대해 전송 중 발생할 수 있는 비트 오류를 탐지하는 데 목적이 있습니다. ...

# 벡터 연산 벡터 연산(Vector Operation)은 데이터과학, 기계학습, 물리학, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. 특히 고차원 데이터를 처리하는 데이터과학에서는 벡터를 통해 데이터 포인트를 표현하고, 이를 기반으로 유사도 계산, 차원 축소, 모델 학습 등의 작업을 수행합니다. 본 문서에서는 벡터 연산의...

# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...

# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...

# FORTRAN 7 ## 개요 FORTRAN 7은 **FORTRAN**(****mula ****slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 **ANSI X3.9-197**이며, 일반적으로 **FORTRAN...

# 삼각 부등식 ## 개요 **삼각 부등식**(Triangleequality)은 선대수학에서 벡 공간의 노름orm)이 만해야 하는 핵심 성질 중 하나로, 두 벡터의 합의 크기가 각 벡터의 크기의 합보다 작거나 같다는 원리를 수학적으로 표현한 것이다. 이 부등식은 기하학적 직관에서 유래되었으며, 삼각형에서 임의의 두 변의 길이의 합이 세 번째 변의 길이보...

# 반도체 제조 공정 노드 ## 개요 반도체 제조 공정 노드(이하 '공정 노드')는도체 칩을 제조할 때 사용되는 기술의 정밀도와 미세화 수준을 나타내는 지표입니다. 일반적으로 나노미터(nm) 단위로 표현되며, 7nm, 5nm, 3nm 등의 숫자는 트랜지스터의 게이트 길이, 피치(pitch), 또는 특정 구조의 크기를 간접적으로 나타냅니다. 이 숫자가 작...

# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...