# 수명 주기 ## 개요 배터리의 **명 주기**( Cycle)는 배터가 제조되어 사용되고 결국 폐기 또는 재활용되는 전 과정을 의미하는 개념으로, 기술적능과 환경적 영향을 종합적으로 평가하는 데 중요한 지표입니다. 특히, 에너지 저장 시스템의 핵심 구성 요소인 배터리는 전기차, 휴대용 전자기기, 재생에너지 저장장치 등 다양한 분야에서 활용되며, 그 수...

# World Health Assembly ##요 **World Health Assembly**(세계보건총회, 이하 WHA)는 **세계보건기**(World Health Organization, WHO)의 최고 의사결정 기구, 전 세계 194개 회원국이 참여하는 국제 보건 분야의심 회의체이다. 매년 5 스위스 제네바에 위치한 WHO 본부에서 개최되며 글로...

# num_leaves `num_leaves`는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 **LightGBM**(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 **최대 잎 노드 수**(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다....

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...

# 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...

# MSP(관리 서비스 제공업체## 개요 MSP(Manged Service Provider, 관리 서비스 제공업체)는 기업의 정보기술(IT) 인프라 및 시스템을 외부에서 전문적으로 관리, 운영, 유지보수하는 서비스를 제공하는 기업 또는 조직을 의미합니다. MSP는 클라우드 서비스, 네트워크, 서버, 보안, 데이터 백업, 엔드포인트 관리 등 다양한 IT 자...

# 픽셀 값 재정 ## 개요 **셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리에서 각 픽셀의 밝기 또는상 값을 특정 범위로 변환하는 기법을 말합니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신 러닝 모델 학습을 위한 데이터 전처리 단계에서 매우 중요하게 활용됩니다. 예를 들어, 원본 이미지의 픽셀 값이 0~25...

# 트래픽 제어 ## 개요 **트래 제어**(Traffic Control)는 네트워크 데이터 흐름을 효율적으로 관리하고, 대역폭 사용을 최적화하며 네트워크 혼잡을 방지하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네워크 트래픽은 사용자 요청, 파일 전송, 스트리밍 미디어, 실시간 통신 등 다양한 소에서 발생하며,들이 동시에 네트워크원을 요구할 경우 성능 저하나...

# 병렬 처리 ## 개요 **렬 처리**(Parallel Processing)는 하나의 작업을 여러 개의 하위 작업으로 나누어 동시에 수행함으로써 처리 속도를 향상시키는 컴퓨팅 기법이다. **머신러**(Machine Learning) 분에서 대량의 데이터를 처리하고잡한 모델을 학습시키는 있어 병렬 처리는 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 머신러닝 알고리...

# 엣지 컴퓨팅 ## 개요 **엣지 컴퓨팅**(Edge Computing)은 데이터 처리를 네트워크의 중심부(예: 클라우드 데이터센터)가 아닌, 데이터 생성 원천에 가까운 위치에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이는 사용자 디바이스, 센서, IoT 기기 등 데이터가 발생하는 "엣지"(Edge)에서 실시간 또는 근실시간으로 정보를 처리함으로써 지연(...

# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...

# 클라우드이티브 아키텍처 개요 **클라우드 네티브 아키텍처**(Cloud-Native Architecture)는 클라드 환경에서 최적의 성능, 확장성, 유연, 신뢰성을 확보하기 위해 설계된 소프트웨어 아키텍처 패러다임입니다. 전통적인 온프레미스 환경에 맞춰 설계된 애플리케션과 달리, 클라우드 네이티브는 클라우드 인프라의 본질적인 특성 — 예를 들어 ...

# 빅데이터 분석 플랫폼 ## 개요 빅데이터석 플랫폼은 대의 구조화, 반구조, 비구조화 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 시각화할 수 있도록 설계 소프트웨어 시스템 또는 통합 환경을 의미합니다. 현대 기업과 기관은 매일 페타바이트(PB) 단위의 데이터를 생성하며, 이러한 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 고성능의 분석 인프라가 필수적입니다. 빅데이...

편향 ##요 머신러닝에서 **편향**(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, **낮은 편향**은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, **높은 편향**은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. ...

# 페이지 계층 구조페이지 계층 구조(Page Hierarchy)는 위키 플랫폼 내에서 정보를 조직하고 관리하는 핵심적인 방법 중 하나입니다. 이 구는 사용자가 콘텐츠를 쉽게 탐색하고, 관련 정보를 논리적으로 연결하며, 문서 간의 관계를 명확히 하기 위해 사용됩니다. 특히 대규모 위키 시스템(예: 위키미디어, Confluence, Notion 등)에서는 정...

# 배열 인덱싱 **배열 인덱싱**(Arraying)은 데이터과학 및 프로그래밍에서 배열(또는 리스트, 벡터, 행렬 등) 내 특정 요소에 접근하기 위해 사용하는 기법입니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해서는 배열의 특정 위치에 있는 값을 정확하게 선택하거나 수정할 수 있어야 하며, 이 과정에서 인덱싱이 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 ...

# Hadoop HDFS ## 개요 **Hadoop HDFSHadoop Distributed File System)는파치 하둡pache Hadoop)로젝트의심 구성 요소 중 하나, 대용량 데이터를 분산 환경에서 안정적이고 효율적으로 저장하기 위한 분산 파일 시스템입니다. HDFS는천 대의 일반적인 상용 하드웨어로 구성된 클러스터에서 페타바이트(PB) 규...