# 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...
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# 면역 ## 개요 면역(Immunity)은 생물체가 외부의 해로운 물질(예: 병원균, 바이러스, 세균 등)이나 내부의 이상세포(예: 암세포)를 인식하고 제거하여 건강을 유지하는 생리적 능력을 의미합니다. 면역체계는 신체가 위협에 대응하기 위해 복잡한 시스템으로 구성되어 있으며, 이는 **비특이적 면역**(선천적 면역)과 **특이적 면역**(후천적...
# 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...
# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...
# 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...
# 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. --- #...
# LeNet ## 개요/소개 LeNet은 인공지능 분야에서 가장 초기의 **컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)** 중 하나로, 1990년대에 Yann LeCun과 그의 연구팀이 개발한 모델이다. 주로 **손으로 쓴 숫자 인식(OCR)**을 위한 목적으로 설계되었으며, 이는 머신러닝 기술의 발전에 중요한 ...
# 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...
# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터 처리에 특화된 인공지능 기술로, **기존 순환 신경망(RNN)**의 한계를 극복하기 위해 1997년 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 제안되었습니다. RNN은 단기 기억을 유지하지만 장기 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 **기울기...
# 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, ...
# 에너지 공급 ## 개요 에너지 공급은 생물체가 생명 활동을 유지하기 위해 필요한 화학적 에너지를 생성하고 조절하는 과정을 의미합니다. 이는 세포 수준에서의 대사 반응과 신체 전체의 호르몬 및 신경 시스템 간 상호작용을 포함하며, 주로 **아데노신 삼인산**(ATP)이라는 에너지 분자로 저장되고 사용됩니다. 생리학적 관점에서 에너지 공급은 식이 ...
# 다당류 (Polysaccharides) ## 개요 다당류는 단당류(예: 포도당)가 수십에서 수백 개 이상 결합된 복잡한 탄수화물로, 생물학적 에너지 저장과 구조적 기능을 담당하는 중요한 영양소이다. 식품 공업 및 의학 분야에서도 널리 활용되며, 특히 인간의 소화 시스템에서 특별한 역할을 한다. 이 문서에서는 다당류의 정의, 종류, 생리적 기능, 식이원...
# 기체 압력 (Gas Pressure) ## 개요/소개 기체 압력은 분자나 원자가 운동하며 충돌하는 과정에서 발생하는 힘의 측도로, 물리학과 천문학에서 중요한 개념이다. 우주물리학에서는 별 내부, 성간 가스 구름, 행성 대기 등 다양한 환경에서 기체 압력이 열역학적 균형, 중력 붕괴, 방사선 전달 등의 현상을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. 이 문서에서...
# 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...
# 하이브리드 전기차 ## 개요 하이브리드 전기차(Hybrid Electric Vehicle, HEV)는 내연기관 엔진과 전기 모터를 결합한 차량으로, 연료 효율성 향상과 배출가스 감소를 목표로 설계되었습니다. 이 기술은 1990년대 후반부터 본격적으로 상용화되며, 환경 문제 해결 및 에너지 자원 보존을 위한 중요한 대안으로 주목받고 있습니다. 하이브리드...
# 내연기관 ## 개요 내연기관(Internal Combustion Engine)은 연료를 실린더 내부에서 직접 연소시켜 기계적 에너지를 생성하는 엔진의 일종이다. 이는 자동차, 항공기, 선박 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 19세기 후반부터 현대까지 지속적으로 발전해왔다. 내연기관은 연료의 화학 에너지를 열에너지로 변환한 뒤, 이를 기계적 운...
# PHEV ## 개요 PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle)는 **전기 모터**와 **내연기관**(가솔린 또는 디젤 엔진)을 결합한 하이브리드 전기차의 한 형태로, 외부 전원으로 배터리를 충전할 수 있는 특징을 가집니다. 이 기술은 전기차(BEV)와 하이브리드 전기차(HEV)의 장점을 결합하여 **연비 향상**, **...
# 전기자동차 ## 개요 전기자동차(Electric Vehicle, EV)는 전기를 에너지 원천으로 사용하는 차량을 의미하며, 내연기관 자동차(ICE)와 대비되는 친환경 이동 수단이다. 21세기 들어 기후 변화 대응과 에너지 효율 향상을 위한 정책 확산으로 전기자동차는 글로벌 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 특히, 자동차 산업의 디지털화와 ...