다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …
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옵션 가격 모델링 (Option Pricing Modeling) 1. 개요 옵션 가격 모델링이란 기초 자산의 가격 변동, 시간의 경과, 이자율 및 변동성 등의 변수를 수학적으로 분석하여 옵션의 이론적 공정 가치(Fair Value), 즉 옵션 프리미엄(Option Premium)을 산출하는 과정이다. 옵션 가격 모델링의 주된 목적은 매수자와 매도자 모두가 …
Fastly 개요 Fastly는 전 세계에 분산된 엣지 서버를 통해 웹 콘텐츠를 빠르게 전달하고, 서버리스 컴퓨팅 환경을 제공하는 엣지 클라우드 플랫폼(Edge Cloud Platform)이자 CDN(Content Delivery Network) 서비스 제공업체입니다. 전통적인 CDN이 정적 콘텐츠(이미지, JS, CSS 등)의 단순 복제와 전송에 집중했다…
목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩(La…
스터지스 규칙 (Sturges' rule) 스터지스 규칙은 연속형 데이터의 도수분포표를 작성하거나 히스토그램을 그릴 때, 데이터의 총 개수를 바탕으로 최적의 계급(Bin) 수를 결정하기 위해 사용되는 통계적 공식이다. 1. 개요 데이터 분석 과정에서 원시 데이터를 구간별로 나누어 빈도를 측정하는 도수분포표(Frequency Distribution Table…
설계행렬 (Design Matrix) 1. 개요 설계행렬(Design Matrix)란 통계학 및 선형 모델에서 독립 변수(Independent Variables, Features)들을 행렬 형태로 구조화하여 모델의 파라미터를 효율적으로 추정하기 위해 사용하는 행렬이다. 2. 수학적 정의 및 구조 설계행렬 는 개의 관측치(Observation)와 개의 특성(…
배치 정규화 개요 배치 정규화(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 "Batch Normalization: Accelerating …
이진 분류 (Binary Classification) 1. 개요 이진 분류(Binary Classification)란 주어진 데이터를 두 개의 서로 배타적인 클래스(Class) 중 하나로 분류하는 [[지도 학습]](Supervised Learning)의 한 형태이다. 일반적으로 정답 레이블은 0과 1, 혹은 'Positive(긍정/참)'와 'Negative…
Mark-and-Sweep 알고리즘 1. 개요 Mark-and-Sweep 알고리즘은 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC)의 가장 기본적인 추적(Tracing) 기반 메모리 관리 알고리즘으로, 더 이상 참조되지 않는 메모리 영역을 식별하여 자동으로 회수하는 기법이다. 이 알고리즘의 주 목적은 프로그램이 실행되는 동안 동적으로 할당된 메모리…
Embedding Layer (임베딩 층) 1. 개요 임베딩 층(Embedding Layer)은 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝 모델에서 정수 형태로 인코딩된 범주형 데이터(주로 단어 인덱스)를 고정된 크기의 연속적인 수치형 벡터로 변환하는 신경망 층이다. 컴퓨터는 텍스트를 직접 처리할 수 없으므로 수치화 과정이 필수적이다. 초기에는 단어의 존재 여부만을 …
회전 행렬 (Rotation Matrix) 1. 개요 회전 행렬(Rotation Matrix)이란 선형대수학에서 벡터를 특정 축이나 원점을 중심으로 일정 각도만큼 회전시키는 선형 변환(Linear Transformation)을 수행하는 정사각 행렬이다. 이는 좌표계 내의 점이나 벡터의 방향을 변경하면서도 원점으로부터의 거리(L2 노름)와 벡터 간의 각도를 …
인접성 (Adjacency) 1. 개요 인접성(Adjacency)이란 수학 및 컴퓨터 과학에서 두 개의 객체 사이에 직접적인 연결 관계가 존재하거나, 정의된 위상/거리 체계 내에서 최소 단위의 근접성을 가지는 상태를 의미한다. 이는 단순히 물리적인 거리를 측정하는 것을 넘어, 그래프 이론에서는 정점 간의 연결 관계로, 위상수학에서는 근방(Neighborho…
Denoising Autoencoders (DAE) 본 문서는 수식을 사용하여 작성되었습니다. 1. 개요 Denoising Autoencoder (DAE)는 입력 데이터에 의도적으로 노이즈(Noise)를 추가한 뒤, 이를 다시 원본 데이터로 복원하도록 학습함으로써 데이터의 강건한(Robust) 특징을 추출하는 비지도 학습 기반의 신경망 구조이다. 일반적인 …
스마트 도시 개요 스마트 도시(Smart City)는 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 최신 디지털 기술을 도시 인프라와 서비스에 통합하여 시민의 삶의 질을 향상시키고, 자원 사용 효율성을 극대화하며, 환경 지속 가능성을 추구하는 도시 모델이다. 스마트 도시는 단순한 기술 도입을 넘어, 도시 운영 …
공유 메모리 시스템 (Shared Memory System) 1. 개요 공유 메모리 시스템은 여러 개의 프로세서나 독립적인 프로세스들이 하나의 공통된 물리적 메모리 주소 공간을 공유하여 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 설계된 컴퓨터 메모리 아키텍처이다. 이 시스템의 핵심 목적은 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication) 시 …
우선순위 기반 알림 (Priority-based Notification) 1. 개요 우선순위 기반 알림이란 시스템 모니터링 중 발생하는 수많은 이벤트 중 중요도와 긴급도에 따라 등급을 부여하고, 각 등급에 최적화된 전달 경로와 대응 방식을 차등 적용하는 알림 관리 체계이다. 현대적인 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서는 수천 개의 메트릭이 실시간으로 …
SSL/TLS SSL(Secure Sockets Layer)과 TLS(Transport Layer Security)는 인터넷 상에서 두 시스템 간에 통신할 때 데이터의 기밀성(Confidentiality)과 무결성(Integrity)을 보장하기 위해 설계된 암호화 프로토콜입니다. 현대 웹의 보안 표준인 HTTPS의 핵심 기술로, 사용자가 웹사이트에 로그인하…
편집 채널 (Editing Channel) 1. 개요 편집 채널(Editing Channel)이란 전송된 데이터 시퀀스에서 심볼의 값이 변하거나, 일부가 누락되거나, 혹은 임의의 심볼이 추가되어 입력 시퀀스와 출력 시퀀스의 길이가 달라질 수 있는 통신 채널 모델을 의미한다. 일반적인 통신 채널이 심볼의 값 변화(Bit Flip)만을 다루는 것과 달리, 편집…
수치해법 (Numerical Methods) 1. 개요 수치해법이란 수학적 문제를 산술 연산의 유한한 반복을 통해 근사적인 수치 해(Numerical Solution)로 찾아내는 알고리즘과 기법들의 집합을 의미한다. 수학적 문제는 크게 두 가지 방식으로 해결할 수 있다. 첫째는 해석적 해(Analytical Solution)로, 수학적 공식과 정리를 이용하…
자기지도학습 (Self-Supervised Learning) 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 데이터 자체에서 정답(Label)을 생성하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법으로, 명시적인 외부 레이블 없이 데이터의 내재적 구조를 통해 표현 학습(Representation Learning)을 수행하는 방법론이다. 1. 개요 …