# 저전력화 ## 개요 **저전력화**(Low-Power Design)는 전자기기 및 시스템의 전력 소비를 최소화하는 기술적 접근 방식을 의미한다. 이는 특히 모바일 기기, 사물인터넷(IoT), 웨어러블 기기, 센서 네트워크 등 배터리 수명이 핵심 성능 지표가 되는 분야에서 중요한 과제로 대두되고 있다. 저전력화 기술은 에너지 효율성을 높이고, 발열을 ...
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"성능 향상"에 대한 검색 결과 (총 224개)
# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...
# 가상 머신 마이그레이션## 개요 **가상 머신 마이그레이션**(Virtual Machine Migration, 이하 VM 마이그레이션)은의 물리적 호스트에서 실행 중인 가상 머신(VM)을 다른 물리적 호스트로동시키는 기술이다. 이 과정은 시스템 가용성, 리소스 최적화, 부하 분산, 유지보수 작업 등을 목적으로 수행되며, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터센터 ...
# Back-EMF 추정 ## 개요 Back-EM(Back Electromotive Force, 역기전력) 추정은 무러시 모터(Brushless DC Motor, BLDC) 및 영구자석 동기모터(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 센서리스 제어에서 핵심적인 기술입니다. 모터가 회전할 때, 코일에 유도되는 전압인 ...
# DP 테이블 ##요 **DP 테이블Dynamic Programming Table)은 동적획법(Dynamic Programming, DP) 구현할 때 사용하는 데이터 구조로, 주로 1차원 또는 2원 배열 형태로 표현된다. DP는 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결한 후, 그 결과를 저장하고 재사용함으로써 중복 계산을 피하고 효율적으로 최적해를...
정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...
# mmap `mmap`은 유닉스 계열 운영체제(Unix-like OS)에서 제공하는 시스템 콜(system call)로, 파일이나 디바이스를 메모리에 매핑하여 프로세스가 파일을 마치 메모리 배열처럼 직접 접근할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 기능은 파일 입출력 성능을 크게 향상시키며, 특히 대용량 데이터 처리나 공유 메모리 기반의 프로세스 간 통신(I...
# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...
# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...
# SSE4 **SSE4**(Streaming SIMD Extensions 4) 인텔(Intel)과 AMD가 개발한 x86 아키텍처 기반 프로세서에서 사용되는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합의 확장판으로, 멀티미디어 처리, 영상 인코딩/코딩, 과학 계산, 압축 알고리즘 다양한 성능 집약적 작업의 효율성을...
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...
# 반도체 제조 공정 노드 ## 개요 반도체 제조 공정 노드(이하 '공정 노드')는도체 칩을 제조할 때 사용되는 기술의 정밀도와 미세화 수준을 나타내는 지표입니다. 일반적으로 나노미터(nm) 단위로 표현되며, 7nm, 5nm, 3nm 등의 숫자는 트랜지스터의 게이트 길이, 피치(pitch), 또는 특정 구조의 크기를 간접적으로 나타냅니다. 이 숫자가 작...
# 고체 전해질 ## 개요 고체 전해질(Solid Electrolyte)은 리튬이온전지 등 이차전지에서 액체 전해질 대체하기 위한 핵심 구성 요소로, 이온을 전도하되 전자를 차단하는 고체 상태의 물질이다. 전해질은 전지 내에서 양극과 음극 사이에서 이온(주로 리튬 이온)을 이동시켜 전기화학 반응을 가능하게 하는 중요한 역할을 한다. 기존의 액체 전해질은...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
# SSE2 **SSE2**(Streaming SIMD Extensions 2)는 인텔이 2001년에 펜티엄 4 프로세서와 함께 도입한 SIMDingle Instruction, Multiple Data)령어 집합의 확장판입니다. SSE2는 이전의 SSE(SSE1)를 보완하고, MMX 및 x87 부동소수점 연산의 많은 제한을 극복하기 위해 설계되었으며, 특...
# 가변 배선 자원## 개요 **가변 배선 자원**(Variable Routing Resources, 이하 VRR)은 **FPGA**(Field-Programmable Gate, 현장프로그래밍 게이트 어레이) 아키텍처의 핵심 구성 요소 중 하나로, FPGA 내부의 다양한 논리 블록과 기능 블록을 유연하게 연결하여 사용자가 설계한 디지털 회로를 구현하는 데...
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 음성 인식 시스템에서 전처리 단계의 핵심 요소 중 하나로, 입력 음성 신호의 특성을 일관된 기준에 맞추어 변환하는 과정을 말합니다. 음성 데이터는 촬영 환경, 마이크 감도, 화자의 음량, 거리, 배경 소음 등 다양한 외부 요인에 의해 신호의 강도나 특성이 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 변동성을...
# Intel 18A ## 개요 **Intel 8A**(아이엔텔18에이)는 인텔(Intel)이 개발한 차세대 반도체 제조정 기술로, 2024년부터 본격적인 양산을 시작할 예정인 1.8나노미터(nm)급 공정이다. 이 기술은 인텔의 IDM 2.0 전략의 핵심 요소 중 하나로, 자체 생산 능력을 회복하고 파운드리 시장에서 경쟁력을 확보하기 위한 중요한 발걸음...
# 페이지 캐시 페이지 캐시(Page Cache)는 운영체의 핵심적인 성능 최적화 기법 중 하나로, 디스크 I/O(입출력)의 성능 병목을 줄이고 시스템 전반의 반응 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 특히 리눅스와 같은 현대 운영체제에서는 페이지 캐시를 통해 파일 데이터를 메모에 효율적으로 캐싱함으로써 반복적인 디스크 접근을 최소화한다. 본 문서에...