# 선형 연산 ## 개요 선형 연산(Linear Operation)은 데이터 과학과 분석 분야에서 핵심적인 수학적 도구로, 선형 대수학(Linear Algebra)의 기본 원리를 기반으로 합니다. 이 연산은 행렬, 벡터, 스칼라 등을 활용해 데이터의 구조를 변환하거나 패턴을 추출하는 데 사용되며, 머신러닝, 통계 분석, 최적화 문제 등 다양한 분야에 적용...

# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...

# 문서 관리 ## 개요 문서 관리는 기술 분야에서 데이터 공유 및 협업을 효율적으로 지원하기 위한 핵심 프로세스입니다. 이는 디지털 문서의 생성, 저장, 공유, 버전 관리, 보안을 포함하며, 팀 간 협업의 투명성과 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 클라우드 기반 협업 도구의 발전으로 문서 관리는 단순 저장을 넘어 실시간 공동 작업, 데이터 통합, 접...

# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...

# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...

# 블록 (Block) 블록체인 기술의 핵심 구성 요소 중 하나인 **블록**(Block)은 데이터의 무결성과 보안을 보장하는 단위입니다. 이 문서에서는 블록의 정의, 구조, 생성 과정, 역할 등을 상세히 설명합니다. --- ## 개요 블록체인은 여러 개의 **블록**(Block)이 체인 형태로 연결된 분산 원장 기술입니다. 각 블록은 특정 시간 동...

Okay, I to create a professional Korean document about "정적분" (Definite Integral) under the category of Calculus in Mathematics. Let me start by understanding the structure and requirements given. Fir...

# 솔트 ## 개요 암호화 기술에서 **솔트**(Salt)는 암호화 과정에 무작위성을 추가하여 공격을 방지하기 위한 핵심적인 기법입니다. 주로 비밀번호 해시화 및 키派生 함수에서 사용되며, 동일한 입력 데이터에 대해 서로 다른 출력을 생성함으로써 사전 공격(예: 레인보우 테이블)을 효과적으로 차단합니다. 본 문서는 솔트의 정의, 작동 원리, 암호화 모드에...

# AEAD ## 개요 AEAD(**Authenticated Encryption with Associated Data**)는 암호화와 인증을 동시에 제공하는 암호화 모드입니다. 전통적인 암호화 방식이 데이터 기밀성만 보장했다면, AEAD는 **기밀성**, **무결성**, **신원 인증**을 통합적으로 처리합니다. 이 문서에서는 AEAD의 개념, 작동 원리...

# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 **컨테이너** 단위로 패키징, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용해 개발자들이 애플리케이션을 환경에 구애받지 않고 일관되게 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히 DevOps와 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되며, 소프트웨어 개발의 자동화 프로세스를 혁...

# 함수 ## 개요 함수(function)는 수학, 특히 미적분학에서 핵심적인 개념으로, 두 집합 사이의 입력값과 출력값의 관계를 정의하는 규칙입니다. 미적분학에서는 함수의 변화율(미분)과 누적합(적분)을 분석함으로써 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야의 문제를 해결할 수 있습니다. 이 문서에서는 함수의 기본 정의, 특성, 종류, 미적분학에서의 활용을 ...

```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...

# 치역 ## 개요 **치역**(range)은 수학, 특히 함수와 기하학에서 중요한 개념으로, 함수가 **정의역**(domain)의 입력값에 대해 실제로 출력하는 값들의 집합을 의미합니다. 치역은 **공역**(codomain)과 구분되어야 하며, 공역은 함수가 가질 수 있는 모든 가능한 출력값의 집합이지만 치역은 실제로 함수에 의해 "달성되는" 값들만 포...

```markdown # Copyright ## 개요 Copyright(저작권)은 창작자가 자신의 창작물을 보호하고 배타적인 권리를 행사할 수 있도록 하는 법적 제도입니다. 특히 소프트웨어 분야에서는 코드, 문서, 인터페이스 등 다양한 형태의 창작물이 디지털 환경에서 쉽게 복제·배포될 수 있는 특성상 저작권 보호가 매우 중요합니다. 본 문서에서는 소프트웨...

# 부분적분 ## 개요 부분적분(部分積分, Integration by Parts)은 미적분학에서 곱의 미분법을 기반으로 한 적분 기술로, 복잡한 함수의 곱을 포함하는 적분을 단순화하여 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법은 특히 다항식과 삼각함수, 지수함수, 로그함수의 곱 형태로 주어진 적분 문제에 효과적입니다. 본 문서에서는 부분적분의 공식 유도, 적용 방...

# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# HMAC-SHA1 ## 개요 HMAC-SHA1은 **해시 기반 메시지 인증 코드**(Hash-based Message Authentication Code)의 한 형태로, **SHA-1 암호화 알고리즘**을 기반으로 구현된 데이터 무결성 및 메시지 인증 기술입니다. 이 기술은 RFC 2104 표준으로 정의되어 있으며, 네트워크 보안 프로토콜(예: TLS...

Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...

# 목적 함수 ## 개요 목적 함수(objective function)는 데이터과학과 최적화 문제에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 함수로, 모델의 성능을 평가하거나 최적의 해를 도출하기 위해 최소화 또는 최대화하는 대상입니다. 기계학습에서는 모델의 예측 오차를 줄이는 것을 목표로 하며, 수학적 최적화에서는 특정 조건 하에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다...