# 핵융합 반응 ## 개요 핵융합 반응은 두 개 이상의 경수소 원자핵이 결합하여 더 무거운 원자핵을 형성하는 과정으로, 우주에서 에너지를 생성하는 주요 메커니즘입니다. 이는 태양과 같은 별 내부에서 일어나며, 수소가 헬륨으로 변환되는 과정을 통해 방대한 양의 에너지를 방출합니다. 핵융합은 원자핵 간의 강한 상호작용(강력한 힘)에 의해 발생하며, 이 과정에...

# 열핵 반응 ## 개요 열핵 반응(核融合 반응, Nuclear Fusion)은 두 개 이상의 경수소 원자핵이 결합하여 더 무거운 원자핵을 형성하면서 에너지를 방출하는 물리적 과정이다. 이는 우주에서 별의 에너지 원천이며, 지구에서는 인공적으로 제어된 열핵 반응을 통한 청정 에너지 개발이 활발히 연구되고 있다. 열핵 반응은 질량 결손에 따른 에너지...

# BEV (Battery Electric Vehicle) ## 개요 BEV(Battery Electric Vehicle)는 전기 배터리에 저장된 에너지를 사용해 구동하는 자율 주행 차량으로, 내연기관 엔진을 갖지 않는 순수 전기차를 의미합니다. 19세기 후반부터 현대까지 발전한 이 기술은 환경 문제 해결과 에너지 효율 향상의 핵심 도구로 주목받고 있습니...

# 중력 붕괴 ## 개요 중력 붕괴는 우주 공간에서 물체의 질량이 극단적으로 집중되어 중력장이 강해지면서 발생하는 현상이다. 이는 주로 별의 진화 과정에서 나타나며, 별 내부의 열핵 반응이 멈추면 중력이 압력을 이기고 물질을 중심으로 수축하게 된다. 중력 붕괴는 블랙홀 형성, 중성자별 생성 등 극한의 천체 현상과 밀접한 관련이 있으며, 아인슈타인의 일반 ...

# FCEV (수소 연료 전지 자동차) ## 개요/소개 FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle)는 수소 연료 전지를 사용하여 전기를 생성하고 이를 구동 모터에 공급하는 전기차의 한 형태이다. 이 기술은 전통적인 내연기관 차량과 달리 수소와 산소를 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환하며, 배출되는 부산물은 주로 물과 열뿐이다. FCEV는 ...

# 리튬 이온 배터리 ## 개요 리튬 이온 배터리는 전기차(EV) 및 다양한 전자 기기에서 핵심적인 에너지 저장 장치로 사용되는 2차 전지(충전 가능한 배터리)입니다. 1990년대 이후 상용화되어 현재 전기차 산업의 발전을 주도하고 있으며, 높은 에너지 밀도와 긴 수명이 특징입니다. 본 문서에서는 리튬 이온 배터리의 작동 원리, 종류, 전기차 적용 사례,...

# 비수용성 전해질 ## 개요 비수용성 전해질은 수분을 포함하지 않는 유기 용매와 이온화된 염의 혼합물로 구성된 전해질입니다. 이는 리튬 이온 배터리, 고체 전해질 배터리 등 현대 에너지 저장 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 수용성 전해질과 달리, 비수용성 전해질은 높은 전압 범위에서 안정성을 유지하며, 이온 전도도를 향상시켜 배터리의 에너지 ...

# 시그모이드 함수 ## 개요 시그모이드 함수(Sigmoid Function)는 **0에서 1 사이의 값을 출력**하는 비선형 활성화 함수로, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 널리 사용됩니다. 이 함수는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 신경망(Neural Network) 등에서 **확률을 예측**하거나 **이진 분류(Bi...

# 로짓(Logit) ## 개요 로짓(logit)은 통계학과 데이터 과학에서 중요한 개념으로, 확률(probability)을 **로그-오즈(log-odds)** 형태로 변환하는 함수입니다. 이는 주로 **로지스틱 회귀**(logistic regression)와 같은 분류 모델에서 사용되며, 이진 결과(예: 성공/실패, 승리/패배)를 예측할 때 유용합니다....

# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...

# L1 정규화 ## 개요/소개 L1 정규화(L1 Regularization)는 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 파라미터(계수)에 절대값을 기반으로 페널티를 추가하여, 불필요한 특성(feature)을 제거하고 모델의 단순성을 유지합니다. L1 정규화는 특히 **스파시...

# 드롭아웃 (Dropout) ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 **정규화 기법**으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델...

# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...

# 출력 게이트 ## 개요 출력 게이트(Output Gate)는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛(LSTM)**과 같은 순환 신경망(RNN) 구조에서 중요한 역할을 하는 기술적 요소이다. 이 개념은 시계열 데이터 처리, 자연어 이해 등 복잡한 패턴 인식 작업에 필수적이며, 신경망의 내부 상태를 조절하는 데 핵심적인 기능을 수행한다. 본 문서에서는...

# 입력 게이트 ## 개요 입력 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛**(LSTM)과 같은 **순환 신경망**(RNN) 구조에서 핵심적인 역할을 하는 구성 요소이다. 이 게이트는 시퀀스 데이터 처리 중 새로운 정보가 어떻게 저장되는지를 제어하며, 장기 의존성을 관리하는 데 기여한다. 입력 게이트의 작동 원리는 신경망의 **세포 상태**(ce...

# 장기 의존성 문제 ## 개요 장기 의존성 문제는 시계열 데이터나 순차적 정보를 처리하는 인공지능 모델이, 오랜 시간 간격을 두고 발생한 사건이나 특징을 효과적으로 인식하고 반영하는 데 어려움을 겪는 현상을 의미합니다. 이는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 중요한 기술적 과제로 작용하며, 모델의 성능과 정확도에 직접적...

# RNN (재귀 신경망) ## 개요 RNN(Recurrent Neural Network)는 시계열 데이터나 순서에 의존적인 문제를 처리하기 위해 설계된 인공지능 기술입니다. 전통적인 신경망과 달리, RNN은 이전 단계의 출력을 기억하여 현재 입력과 결합해 결과를 생성합니다. 이 특성 덕분에 자연어 처리(NLP), 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야...

# 합의 알고리즘 ## 개요/소개 합의 알고리즘(Consensus Algorithm)은 분산 시스템에서 여러 노드가 동일한 데이터 상태를 유지하기 위해 협력하는 프로토콜입니다. 이는 중앙 집중식 관리 없이도 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 블록체인, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 등에서 널리 활용되며, 시스템...

# 해시 ## 개요 해시는 데이터를 고정된 길이의 숫자 또는 문자열로 변환하는 알고리즘입니다. 이 과정은 입력값에 관계없이 일관된 출력을 생성하며, 주로 데이터 검증, 인덱싱, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 데이터 과학에서는 해시를 통해 데이터 무결성 확인, 중복 제거, 효율적인 저장/검색 등을 수행합니다. ## 해시의 정의와 특징 ### ...

# 암호학적 해시 함수 ## 개요/소개 암호학적 해시 함수는 입력 데이터를 고정된 길이의 고유한 문자열(해시 값)로 변환하는 수학적 알고리즘입니다. 이 기술은 데이터 무결성 검증, 비밀번호 저장, 블록체인 등 다양한 분야에서 활용되며, **전방 일방성**(pre-image resistance), **충돌 저항성**(collision resistance) ...