# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...
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"정확도"에 대한 검색 결과 (총 327개)
인간 피드백 ## 개요**인간 피드 수집**(Human Feedback Collection)은 인공지능(AI) 시스템, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상과 행동 조정을 위해 인간의 판단, 평가, 선택 등을 수집하는 과정을 말합니다. 이는 주로 강화학습 기반 모델(예: LLM, 로봇 제어 등)의 학습 데이터를 보완하거나, 모델의 출력 결과에 대한 질적 평가를...
# 접이식 설계 ## 개요 접이식 설계(Foldable)는 기계적 구조이나 전자 기기를 접거나 펼 수 있도록 설계된 형태를 의미하며, 특히 휴대성과 공간 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춘 기술적 접근 방식입니다. 이 설계는 전통적인 고정형 구조에서 벗어나 사용자의 편의성과 기기의 실용성을 높이기 위해 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 하드웨어 중...
# Bias Benchmark for QA ## 개 **Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모...
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
# LightGBM GBM은 마이크로소프트에서 개발한성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 지도 학습 알고리즘. 특히 분류, 회귀, 순위 예 등의 머신러 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost와 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosting...
# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...
# 캘리퍼스 개요 **캘리퍼스**(Caliper)는체의 길이, 두께 내경, 외경, 깊이 등을 정밀하게정하는 데 사용되는 계측 도구이다. 주로 금속 가공, 기계 공학, 제조업, 실험실 연구 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용되며, 높은 정밀도와 사용의 편리성 덕분에 가장 기본적이면서도 중요한 측정 장비 중 하나로 평가받는다. 캘리퍼스는 아나로그(기계식)...
# 홍채 인식 개요 **홍채 인**(Iris Recognition)은 인간 눈 홍채(환자의 눈동자 주위의 색깔이 있는 원형 부분)의 고유한 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 생체 인식 기술이다 홍채는 개인마다 고한 무작위적인 섬유 구조를 가지며, 이는 쌍둥이라도 서로 다르며, 시간이 지나도 거의 변하지 않기 때문에 매우 높은 정확도와 신뢰성을 가진 인식...
# 조도 보정 ## 개요 **조도 보정Illumination Correction)은지털 이미지 분야에서 이미지의 조명 불균형을 해소하여 시각적 품질을 향상시키고 후속 분석의 정확도를 높이기 위한 핵심 기술입니다. 실제 촬영 환경에서 조명 조건은 다양하며, 카메라 위치, 광원의 방향, 반사율 차이 등으로 인해 이미지 전체에 균일하지 않은 밝기 분포가 발생...
# Time-of-Flight ## 개요 **Time-of-FlightToF, 비행시간)는체와 센서 사이의 거리를 측정하기 위한 기술로, 빛이나 음파와 같은 신호가 발사되어 물체에 반된 후 수신 때까지의 **비행 시간**(Time of Flight)을 측정함으로써 거리를 계산하는 원리를 사용합니다. 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) ...
# Edge TPU ## 개요 **Edge TPU**(Tensor Processing Unit)는글(Google)이 개발한 특수 목적 애플리케이션별 집적회로(ASIC)로, **엣지(edge)에서의 머신러닝 추론**(inference)을 고속으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어 가속기입니다. 이 칩은 클라우드가 아닌 로컬 장치(예: 스마트폰, IoT 기기,...
# 결함 검출 ## 개요 결함 검출(Def Detection)은 산업 생산정에서 제품이나 자재에 존재하는 물리적, 구조적 또는 기능적 이상을 식하는 핵심적인 품질 관리 활동입니다. 이는 제조업 전반에서 제품의 신뢰성, 안전성, 일관성을 보장하기 위한 필수 절차로, 자동차, 반도체, 항공우주, 금속 가공, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 결...
# 희소성 ## 개요 **희소성**(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 **0** 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양...
# 적응형 정규화 적응형 정규화(aptive Normalization) 이미지 처리 분야 조도 보정llumination Correction) 위한 핵심 기법 하나로, 이미 내의 조명 불균형을 제거하거나 완화하여 객체 인식, 특징 추출, 이미지 분석 등의 후속 작업의 정확도를 향상시키는 데 사용된다. 특히 다양한 조명 조건에서 촬영된 이미지에서 일관된 해석...
# 정리 및 분 단계 ## 개요 회의 관 프로세스 **정리 및 분 단계**는 회 종료 후 발생 핵심적인 후속 작업으로, 회의 중 생성 다양한 정보를 체계적으로 정하고, 관련자들이 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 구조화하는 과정입니다. 이 단계는 단순한 메모 정리 이상의 의미를 가지며,결정의 투명성 확보, 후속 조치의 추적 가능성 강화, 지식 자산의 축적...
# 품질 검사 ## 개요 **품질 검**(Quality Inspection)는 제품이나가 설계 사양, 품 기준, 고객 요구사항 및 관련 규정을 충족하는지를 확인 위해 수행되는 체계적인 평가 절차입니다. 품질 검 제조업, 건업, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 불량률 감소, 고객 만족도 향상, 리콜 및 보증 비용 절감에 기...
# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...
# 3D 재성 ## 개요 **3D 재구성**(3D Reconstruction)은 2차원(2D)상 또는 영상 시퀀스로부터 물체나 장면의 3차원 구조 복원하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 로봇 공학, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 자율주행 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이 기술은 단일 카메라, 스테레오 카메라, 또는 다중 뷰...
# 고객 분포 분석 ## 개요 고객 분 분석(Customer Distribution Analysis)은업이 보유 고객 데이터를 기반으로 고객이 지리적, 인구통계학적, 행동적 특에 따라 어떻게 분포되어 있는지를 체계적으로 조사하고 해석하는 데이터 분석 기법이다. 이 분석은케팅 전략 수립, 서비스 개선, 제품 개발, 매장 입지 선정 등 다양한 경영 의사결정...