범주론 ## 개요 범주론(Category Theory)은 수학의 분야로, 다양한 수학적 구조와 그 사이의 관계를 추상적으로 다루는 이이다. 1940년대에 샘UEL 에일렌버그(Samuel Eilenberg와 새먼 매클레인(Saunders Mac Lane)에 의해 위상수학과 호몰로지 대수학의 개념을 일반하기 위해 도입되었으며 오늘날에는 수학 전반은 물론 컴...
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"DOM"에 대한 검색 결과 (총 179개)
# 데이터 검증 ## 개 **데이터 검증**(Data)은 데이터의 정확, 일관성, 완전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 수행되는 일련의 절차와 기법을 의미합니다. 데이터 과학 및 정보 시스템 분야에서 데이터 검증은 데이터 분석, 모델링, 의사결정 과정의 신뢰도를 확보하는 핵심 단계로, 오류가 포함된 데이터가 후속 프로세스에 영향을 미치는 것을 방지하는 데 ...
# 데이터 무결성 ## 개요 **데이터 무결성**(Data)은 정보의 정확성, 일관성, 신뢰성을 유지하는 상태를 의미합니다. 정보 시스템에서 데이터는 생성, 저장, 전송, 처리, 삭제 등 다양한 과정을 거치며, 이 과정 중 데이터가 변조되거나 손실되지 않고 원래의 의미를 유지하는 것이 바로 데이터 무결성의 핵심입니다. 데이터 무결성은 데이터베이스 관리,...
# 복부 CT ## 개요 복부 CT(Computed Tom, 전산화단층영)는 복강 및 골반 내 장기의 구조를 세밀하게 평가하기 위해 사용되는 비침습적 영상 진단 기술입니다. X선과 컴퓨터 기술을 결합하여 신체의 횡단면 이미지를 생성하며, 다양한 질환의 진단, 경과 관찰, 치료 계획 수립에 핵심적인 역할을 합니다. 복부 CT는 급성 복통, 종양, 감염, ...
# 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...
# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...
# 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...
# 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...
# 박스플롯 ## 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상 수염 그림**(Box-and-isker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 통 그래프이다. 주로 연속형 데이터 중심 경향, 산포, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있으며, 특히 여러 그룹 간의 분포를 비교할 때 매우 유용하다. ...
# 결측치 처리 ## 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 ...
# ELF ## 개요 ELF(**Executable and Linkable**)는 유닉스 계열 운영체제(Unix-like OS)에서 주로 사용되는 표준 파일 형식으로, 프로그램의 실행 파일, 공유 라이브러리, 오브젝트 파일(object files), 코어 덤프(core dumps) 등을 저장하는 데 활용됩니다. 1990년대 초반에 개발되어 System ...
# 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...
# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...
# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...
# 실행 파일 ## 개요 **실행 파일**(Executable File)은 컴퓨터 시스템에서 직접 실행 가능한 형태로 저장된 프로그램 파일을 의미합니다. 사용자가 프로그램을 실행 때 운영체제는 이 실행 파일을 로드하여 메모리에 적재하고, CPU가 명령어를 순차적으로 처리하도록 합니다. 실행 파일은 소프트웨어 개발 과정의 최종 산물 중 하나로, 빌드 과정...
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...
# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...
# 데이터 무결성 개요 **데이터 무결성**(Data Integrity은 데이터의 정확성,관성, 신뢰성 및 완전성을 보장하는 개념으로, 정보 시스템에서 데이터가 생성, 저장, 전송, 처리 전 과정 동안 **의도하지 않은 변경이나 손실이 없도록 유지되는 상태**를 의미합니다. 데이터 무결성은 데이터 관리의 핵심 요소 중 하나이며, 특히 데이터베이스 시스...
# NumPy NumPy( erical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산을 수행하기 위한 핵심 라이브러리로, 대규모치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학 함수를 제공합니다. 특히 데이터과학, 머신러닝, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy,...