Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정) Supervised Fine-tuning(SFT, 지도 미세 조정)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이나 다른 딥러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 전문화시키기 위해, 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 추가로 학습시키는 과정입니…
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Learning Experience Platform (LXP) 개요 Learning Experience Platform(LXP)은 학습자의 개인화된 학습 경험을 제공하기 위해 설계된 디지털 학습 플랫폼입니다. 기존의 전통적인 학습 관리 시스템(LMS)이 조직의 교육 요구사항을 관리하고 이수율을 추적하는 데 중점을 둔다면, LXP는 학습자 중심(Learner…
파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중 하나…
Stable Diffusion Stable Diffusion(스테이블 디퓨전)은 텍스트 설명(text prompt)을 바탕으로 고품질의 디지털 이미지를 생성하는 딥러닝 기반의 생성형 인공지능 모델입니다. 2022년 독일의 스태빌리티 AI(Stability AI)와 라이덴 대학교, 컴팩트 랩스(CompVis)가 공동으로 개발하여 공개했으며, 현재 가장 널리 …
RF (Revision Free) RF는 Revision Free의 약자로, 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)의 일종입니다. 주로 소스 코드 관리뿐만 아니라 문서, 설정 파일 등 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 추적하고 관리하기 위해 설계되었습니다. RF는 Git과 같은 기존 버전 관리 시스…
RFC 1001: TCP/IP 초기 표준의 역사적 의의와 기술적 배경 개요 RFC 1001은 인터넷 프로토콜 스위트(Internet Protocol Suite), 즉 TCP/IP의 초기 개발 단계에서 매우 중요한 역할을 한 문서입니다. 이 문서는 1981년 10월 1일 Vint Cerf, Yogen Dalal, Carl Sunshine에 의해 발행되었으며,…
Conditional Random Fields (CRF) 개요 Conditional Random Fields(CRF)는 구조화된 예측(structured prediction) 문제를 해결하기 위해 설계된 디스크리미네이티브(discreminative) 확률 그래프 모델입니다. 주로 시퀀스 데이터의 각 요소에 레이블을 할당하는 작업(예: 개체명 인식, 품사 태…
Wi-Fi 6 개요 Wi-Fi 6는 차세대 무선 LAN(Local Area Network) 표준으로, 공식 명칭은 IEEE 802.11ax입니다. 기존 Wi-Fi 5(802.11ac) 대비 단순한 전송 속도 향상을 넘어, 다수 기기가 동시에 연결된 환경에서의 네트워크 효율성, 지연 시간(latency) 감소, 그리고 단말기의 전력 소비 절감에 중점을 두고 …
FWER 개요 FWER(Family-Wise Error Rate, 족별 오류율)은 다중 가설 검정(multiple hypothesis testing)에서 중요한 개념으로, 적어도 하나의 귀무가설을 잘못 기각할 확률, 즉 적어도 하나의 제1종 오류(Type I error)를 범할 확률을 의미합니다. 단일 가설 검정에서는 제1종 오류의 확률을 유의수준(예: α…
Out-of-Vocabulary 개요 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 Out-of-Vocabulary(OoV)는 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 처리하는 시스템이 사전에 정의된 어휘 집합(Vocabulary)에 포함되지 않은 단어를 마주했을 때 발생하는 문제로, 모델…
F1 score 개요 F1 score(F1 점수)는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 특히 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 사이의 균형을 중요시할 때 유용하며, 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)으로 정의됩니다. F1 score는 불균형한 데이터셋(Imbalanced D…
Fundamentals of Electric Circuits 개요 『Fundamentals of Electric Circuits』는 전기공학 및 전자공학 분야의 기초 과목인 회로 이론(Circuit Theory)을 학습하는 학부생을 위한 대표적인 교재로, 전 세계적으로 널리 사용되는 학술 서적이다. 이 책은 전기 회로의 기본 원리, 해석 방법, 그리고 다양…
Fundamentals of Physics 개요 『Fundamentals of Physics』는 물리학 교육 분야에서 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 대학 수준의 기초 물리학 교재 중 하나이다. 이 책은 미국 예일 대학교의 물리학과 교수인 데이비드 핼리데이(David Halliday), 로버트 레스닉(Robert Resnick), 그리고 이후 제이크 워커…
Blackfin 개요 Blackfin은 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)에서 개발한 고성능 디지털 신호 프로세서(DSP, Digital Signal Processor) 아키텍처로, 실시간 신호 처리와 제어 기능을 동시에 수행할 수 있도록 설계된 하이브리드 아키텍처를 특징으로 합니다. Blackfin 프로세서는 전통적인 DSP의 고속 신…
FIDO2 개요 FIDO2(Fast Identity Online 2)는 사용자의 비밀번호 없이도 안전하고 간편한 온라인 인증을 가능하게 하는 오픈 인증 표준입니다. FIDO2는 비밀번호 의존도를 줄이고, 피싱 공격, 자격 증명 도용, 중간자 공격 등의 보안 위협에 대응하기 위해 개발된 차세대 인증 프로토콜로, 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이 표준은 F…
CSRF 공격 개요 CSRF(Cross-Site Request Forgery, 사이트 간 요청 위조)는 인증된 사용자의 세션을 악용하여 사용자의 의지와 무관하게 특정 웹 애플리케이션에 요청을 보내게 만드는 보안 공격 기법입니다. 이 공격은 사용자가 이미 로그인된 상태에서 악성 웹사이트를 방문함으로써 발생할 수 있으며, 공격자는 이를 통해 사용자의 권한으로 …
PBKDF2 개요 PBKDF2(Password-Based Key Derivation Function 2)는 비밀번호 기반 키 도출 함수(PBKDF)의 한 형태로, 암호화 시스템에서 약한 사용자 비밀번호를 더 강력하고 안전한 암호화 키로 변환하기 위해 설계된 알고리즘입니다. 이 함수는 PKCS 5 v2.0(Public-Key Cryptography Stand…
Spoofing 개요 Spoofing(스푸핑)은 사이버 보안 분야에서 공격자가 자신을 신뢰할 수 있는 사용자, 장치, 시스템 또는 서비스로 위장하여 권한을 탈취하거나 민감한 정보를 획득하는 공격 기법을 의미합니다. 이는 위협 모델링(Threat Modeling) 프레임워크에서 자주 다루어지는 주요 위협 유형 중 하나로, STRIDE 모델의 첫 번째 요소인 …
공정성(Fairness) 개요 인공지능(AI) 시스템이 사회 전반에 걸쳐 의사결정 과정에 깊숙이 관여하게 되면서, 공정성(Fairness)은 AI 개발 및 운영의 핵심 윤리적 원칙 중 하나로 부상하고 있습니다. 공정성은 AI 시스템이 개인이나 집단에 대해 차별적이거나 편향된 방식으로 작동하지 않도록 보장하는 개념을 의미합니다. 특히 알고리즘이 채용, 금융 …
Gang of Four 개요 Gang of Four(이하 GoF)는 소프트웨어 공학 분야에서 객체지향 설계의 기초를 다진 네 명의 컴퓨터 과학자들을 일컫는 별칭입니다. 이들은 1994년 출판한 저서 『Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software』(디자인 패턴: 재사용 가능한 객체지향 소프트…