# EfficientNet EfficientNet은 구글(Google) 연구팀이2019년에 발표한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network,) 아키텍처, 정확도와산 효율성 사이의 최적 균형을 추하는 것을 목표로 설계되었습니다. 기존의 CNN 모델들이 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를...
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"파라미터"에 대한 검색 결과 (총 185개)
# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...
블랙박스 ## 개요 **블랙스 문제**(Black Box Problem)는공지능, 특히 딥러닝반 모델에서 자주 언급되는 핵심적인 윤리적·기술적 이슈로, AI 시스템이 특정 결정을 내리는 과정이 투명하지 않고 해석하기 어려운 현상을 의미한다. 이 용어는 시스템의 내부 동작을 관찰할 수 없고, 오직 입력과 출력만을 볼 수 있는 ‘블랙박스’에 비유하여 붙여졌...
# 인공지능 ## 개요 **인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...
# IOMMU ## 개요 **IOM**(Input-Output Management Unit, 입출력 메모리 관리 장치)는 컴퓨터 시스템에서 입출력(I/O) 장치가모리에 직접하는 과정을 관리하고 보호하는드웨어 구성 요소입니다 IOMMU는 CPU의 MMU(Memory Management Unit)와 유사한 역할을 수행하지만, CPU 대신 주변 장치(예: G...
# PID 제어기 ## 개요 PID 제어기(PID Controller, Proportional-Integral-Derivative Controller)는 제어공학에서 가장 널리 사용되는 피드백 제어기 일종으로, 시스템의 출력이 목표값(Setpoint)에 빠르고 정확하게 수렴하도록 제어 입력을 조정하는 장치입니다. PID 제어기는 비례(P), 적분(I),...
# SAE: 강화된 균등 인증 (Simultaneous Authentication of Equals) ## 개요 **SAE**(Simultaneous Authentication of Equals, 균등의 동시 인증)는 무선 네트워크에서 클라이언와 액세스 포인트)가 서로 인하고 공통된 암호화 키를 안전하게 생성하기 위한 인증 프로토콜입니다. SAE는 주로...
# LoRa ## 개요 LoRa(롱레인지, Long Range)는 저전력 광역 네트워크(LPWA, Low-Power Wide-Area Network)를 위한 무선 통신 기술 중 하나로 장거리 전송과 낮은 전력 소모를 특징으로 합니다. 주로 사물인터넷(IoT) 환경에서 수많은 센서와 장치들이 넓은 지역에 걸쳐 데이터를 수집하고 전송할 필요가 있을 때 사용...
# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...
# Back-EMF 추정 ## 개요 Back-EM(Back Electromotive Force, 역기전력) 추정은 무러시 모터(Brushless DC Motor, BLDC) 및 영구자석 동기모터(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 센서리스 제어에서 핵심적인 기술입니다. 모터가 회전할 때, 코일에 유도되는 전압인 ...
투명성 확 ## 개요 인공지능(AI)의속한 발전과 함께, 시스템이 사회 전반에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있습니다. 의료, 금융, 사법, 고용 등 민감한 분야에서 AI 기술이 의사결정을 지원하거나 직접 개입함에 따라, 시스템의 작동 방식과 결정 근거에 대한 **투명성 확보**가 중요한 윤리적 요구사항으로 떠올랐습니다. 투명성 확보란 AI 시스템의 설...
# FOC (Field-Oriented Control) ## 개요 **FOCField-Oriented Control 자기장 지향 제어) 전기 모터, 특히 **영구 자석 동기 모터PMSM) 및 **유도 모터IM)의 고효율 정밀 제어를 위해 널리 사용되는 고급 제어 기술입니다. FOC는 모터의 **자계**(flux)와 **토크**(torque)를 독립적으로...
# Credit-Based Shaping **Credit-Based Shaping**(크레딧 기반 대역폭어)은 실시간 네트워크 통신, 특히 **IEEE 8021Qav** 표준에서 정의된 **Time-Sensitive Networking**(TSN) 환경에서 사용되는 대역폭 관리 기법 중 하나입니다. 이 기법은 특정 트래픽 클래스(예: 오디오/비디오 스트림...
# MobileNet **MobileNet**은 구글(Google)이 개발한 경량화된 컨볼루션 신경망(Convolutional Network, CNN)키텍처로, 모바일 기기 및 임베디드 시스템과 같은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 실시간 이미지 인식 및 객체 탐지를 가능하게 하기 위해 설계되었다. MobileNet은 정확도와 속도 사이의 균형을 잘 유지하면...
# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...
# 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...
# 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,...