# 오픈 소스 ## 개요 오픈 소스(Open Source)는 소프트웨어의 원본 코드를 공개하고, 사용자와 개발자가 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 모델입니다. 이 개념은 1998년 **오픈 소스 이니셔티브**(Open Source Initiative, OSI)의 설립을 계기로 공식화되었으며, 기술 혁신과 공동체 협업을 촉진하는 데 중...

# 하이퍼링크 ## 개요 하이퍼링크(Hyperlink)는 디지털 콘텐츠 간의 연결을 가능하게 하는 기술로, 인터넷과 웹 기술의 핵심 요소이다. 1960년대 테드 넬슨(Ted Nelson)이 제안한 개념으로, 문서나 데이터를 다른 위치와 연결하는 방식을 의미한다. 하이퍼링크는 사용자가 정보를 쉽게 탐색하고 접근할 수 있도록 하는 데 기여하며, 현대 웹의 구...

# 위키 ## 개요 위키(Wiki)는 협업 플랫폼의 대표적인 형태로, 사용자가 공동으로 콘텐츠를 생성하고 편집할 수 있는 웹 기반 시스템입니다. 원래 "빠른"이라는 의미를 가진 하와이어 단어에서 유래한 이 용어는 1995년 워드 커닝엄(Ward Cunningham)이 개발한 **WikiWikiWeb**을 시작으로, 전 세계적으로 지식 공유 및 협업 도구로...

# 유체역학 ## 개요 유체역학(Fluid Mechanics)은 액체와 기체를 포함한 유체의 정적 및 동적 거동을 연구하는 물리학의 하위 분야이다. 이 분야는 유체가 외부 힘에 어떻게 반응하는지, 유동 패턴과 압력 분포를 이해하며, 공학, 자연과학, 의학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 유체역학은 고전 물리학의 기초 이론과 현대 기술 개...

# 프로토타입 ## 개요 프로토타입(Prototype)은 소프트웨어 개발 및 디자인 과정에서 초기 아이디어를 시각화하고 검증하기 위해 제작되는 모형입니다. 이는 제품의 기능, 사용자 경험(UX), 인터페이스(UI) 등을 탐구하는 데 활용되며, 개발 전 단계에서 오류를 줄이고 피드백을 수집하는 데 중요한 역할을 합니다. 프로토타입은 단순한 개념 검증...

# 해카톤 ## 개요 해카톤(Hackathon)은 기술적 문제 해결을 목표로 한 협업형 이벤트로, 주로 소프트웨어 개발자, 디자이너, 업계 전문가 등이 참여하여 짧은 시간 내에 프로토타입(Prototype)이나 솔루션을 제작하는 활동입니다. 일반적으로 24시간에서 수일간 진행되며, 참가자는 팀 단위로 작업하며 창의성과 기술력을 결합해 혁신적인 아이디어를 ...

# 토큰화 (Tokenization) ## 개요/소개 토큰화는 자연어 처리(NLP) 및 데이터 분석에서 텍스트를 의미 있는 단위로 나누는 기초적인 프로세스입니다. 이 과정은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 데 필수적이며, 이후 모델 학습, 검색 엔진 구축, 데이터 분석 등 다양한 응용에 활용됩니다. 토큰화는 단어, 문장, 문자 등으로 나...

# 감정 분석 ## 개요 감정 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 인간의 감정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정입니다. 이는 대량의 텍스트를 효율적으로 분석하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 사회적 미디어 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감정 분석은 단순히 긍정/부정...

# 완전 연결 층 ## 개요 완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 인공지능(AI) 분야에서 신경망(Neural Network)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 층은 전층 연결 구조를 가지며, 모든 노드가 이전 계층의 모든 노드와 연결되어 있습니다. 일반적으로 신...

# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...

# 맥스 풀링 (Max Pooling) ## 개요/소개 맥스 풀링(Max Pooling)은 딥러닝에서 널리 사용되는 **공간적 차원 축소 기법**으로, 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 입력 데이터의 공간 크기를 줄이면서 주요 특징(예: 엣지, 패턴)을 유지하는...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 패딩 ## 개요 패딩(padding)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 입력 데이터의 크기를 조정하거나 특정 처리 과정에 맞게 데이터를 확장하는 기법입니다. 주로 이미지 처리, 시계열 분석, 신경망 모델 구축 등 다양한 영역에서 활용되며, 데이터의 경계 정보 유지, 모델 성능 향상, 차원 일치 등을 목적으로 합니다. 패딩은 단순히 데이터를 확장하는 것이...

# 스트라이드 (Stride) ## 개요 스트라이드는 데이터 과학 및 분석 분야에서 다양한 의미로 사용되는 기술적 개념입니다. 주로 배열 또는 시계열 데이터 처리에서 단계별 이동량을 나타내며, 알고리즘 효율성 향상이나 데이터 특징 추출에 활용됩니다. 본 문서에서는 스트라이드의 정의, 응용 분야, 기술적 구현 방식 등을 체계적으로 설명합니다. --- #...

# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...

# 메모리 셀 ## 개요 메모리 셀(Memory Cell)은 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 분야에서 시퀀스 데이터를 처리하는 데 핵심적인 역할을 하는 구조입니다. 특히, 시간에 따른 정보의 지속적 저장과 활용이 필요한 작업(예: 자연어 처리, 시계열 예측)에서 중요한 기능을 수행합니다. 메모리 셀은 전통적인 인공신경망(ANN)과 달리 과거 입력 데이...

# 무한극한 ## 개요 무한극한(infinite limit)은 수학에서 함수의 극한이 유한한 값이 아닌 **무한대(∞)**로 발산하는 경우를 의미합니다. 이 개념은 미적분학에서 함수의 행동 분석, 점근선(漸近線) 탐구, 연속성 판단 등에 핵심적인 역할을 합니다. 무한극한은 수치적으로 정의된 극한이 아닌 **함수의 성질**을 나타내며, 이는 함수가 특정 값...

# STEM 교육 ## 개요 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 교육은 과학(S), 기술(T), 공학(E), 수학(M)의 네 가지 학문 분야를 통합적으로 탐구하는 교육 방법이다. 이는 단일 과목에 대한 지식을 넘어, 실생활 문제 해결을 위한 종합적 사고력과 창의성을 기르는 데 중점을 두며, ...

# 복합함수 ## 개요 복합함수(composite function)는 수학에서 두 함수를 결합하여 새로운 함수를 생성하는 방법이다. 이 개념은 미적분학, 해석학, 공학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 특히 복잡한 수식의 도함수 계산에 필수적이다. 복합함수는 하나의 함수의 결과를 다른 함수에 입력으로 사용하는 방식으로 정의되며, 이는 함수의...

# 연쇄법칙 (Chain Rule) ## 개요/소개 연쇄법칙(Chain Rule)은 미적분학에서 복합함수(composite function)의 도함수를 계산하는 기본적인 규칙이다. 두 함수 $ f(x) $와 $ g(x) $가 주어졌을 때, $ h(x) = f(g(x)) $로 정의된 복합함수의 도함수는 $ h'(x) = f'(g(x)) \cdot g'(x)...