# USB Battery Charging 1.2 ## 개요 **USB Charging 1.2**(이 BC 1.2)는 USBers Forum(USBIF)에서 210년에 발표한 기술 표준으로, 인터페이스를 통해 기의 배터리를 보다 효율적이고 빠르게 충전할 수 있도록 설계된 규격입니다. 이 표준은 기존 2.0 및 USB 3.0의 전력 공급 한계를 보완하며, ...

# 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...

산업 검사## 개요 산업 검사**(Industrial)는 산업 생산 과정에서 제품, 설비, 시스템 또는 공정이해진 품질 기준, 안전 규정, 기술 사양 및 법적 요구사항을 충족하는 확인하기 위한 체계적인 평가 절차를 의미한다. 이는 제조업, 건설업, 에너지 산업, 자동차, 항공우주, 의료기기 등 다양한 산업 분야에서 필수적인 활동으로, 제품의 신뢰성 확보와...

# 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...

# 의료 정보 관 의료 정보 관리는 환자의 건 기록, 진 결과, 치료 이력, 약물 처방 등 민감한 개인 정보 안전하고 효율적으로 저장·관리·공유하는 과정을 의미합니다. 전통적인 의료 정보 시스템은 중앙집중식 데이터베이스에 의존하며, 정보의 접근성, 보안성, 상호 운용성(Interoperability) 측면에서 여러 한계를 지니고 있습니다. 이러한 문제를 ...

# 프로토콜 변 ## 개요 **프로콜 변환**( Conversion)은 서로 다른신 프로토콜을 사용하는 네트워크 시스템 간에 데이터를 원활하게 주고받을 수 있도록 하나의 프로토콜 다른 프로토콜로 형식과 구조를 변환하는 기술이다. 네트워크 기능의 핵심 요소 중 하나로, 다양한 기기와 시스템이 혼용되는 현대의 복잡한 네트워크 환경에서 상호 운용성(inter...

# 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...

# 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...

# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...

# 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 ...

# 컨테이너 네트워킹 컨테이너트워킹은 컨테이너반 애플리케이션이 서로 외부 시스템과 안정적이고 효율적으로 통신할 수 있도록 핵심 기술입니다. 컨테이너는 격리된 환경에서 애플리케이션을 실행하지만, 서비스 간 협업을 위해서는 네트워크를 통해 데이터를 주고받아야 합니다. 이 문서는 컨테이너 네트워킹의 기본 개념, 주요 아키텍처, 네트워크 모드, 대표적인 도구 및...

IEEE 80.3u 개요 **IEEE802.u**는 이넷(Ethernet)트워크 기의 중요한 표준 중로, 195년에 발표된 **패스트더넷**(Fast) 기술을 정의하는 IEEE 02.3준의 확장판. 이 표준 기존의 10 속도를 제공하던 전적인 이더넷IEEE 802.)을 10 Mbps로 확장으로써, 빠르게 증가하는트워크 대폭 수요에 대응하기 위해 개발....

# 인스파이어드 ## 개요 **인스이어드**(Inspired) 인공지능I) 기반 의 진단 소프웨어 분야에서 주목받는 솔루션으로, 의료 영 분석, 질병 조기 진단, 임상 의사결정 지원 등을 목적으로 개발된 고도화된 알고리즘 기반 플랫폼이다. 본 소프트웨어는 딥러닝 및 머신러닝 기술을 활용하여 방대한 의료 데이터를 학습하고, 방사선 영상(예: CT, MRI...

# Multi-access Edge Computing## 개요 **Multi-access Edge ComputingMMEC),적으로 **MEC**(-access Edge Computing) 알려진 기술은 클우드 컴퓨팅의 리소스를 네트워크의자리(엣지)에 배치함으로써 데이터 처리를 사용자 가까이에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다입니다. 이 기술 5G, IoT,...

# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...

# 데이터 파이프라인 자동화 ## 개요데이터 파이프라인 자화(Data Pipeline Automation는 데이터 수집, 변, 로딩(L), 검증 모니터링, 배포 데이터 처리 과정을 수작업 없이 시스적으로 수행하도록 설계하는 기술적 접근입니다 대용량 데이터가 실시간으로 생성되는 현대 기업 환경에서는동으로 데이터를 관리하는 것이 비효율며 오류 발생 가능성이 ...

# 자동 번역 자동 번역(Automated Translation) 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템을 이용해 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 변환하는 기술을 말합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 분야 중 하나이며, 데이터과학과 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 사이 급속도로 ...

# 교육 수준 ## 개요 **교육 수준**(Education)은 개인이 공식 교 체계 내에서 이수한 학업의 정도를 나타내는 개념이다. 이는 일반적으로 학 교육의 단계별 구분(예: 초등, 중등, 고등, 고등교육 등)을 기준으로 하며, 국가별 교육 제도에 따라 다소 차이가 있을 수 있다. 교육 수준은 개인의 인지 능력, 직업 기회, 사회경제적 지위, 건강 ...

# 소프트웨어 정의 네트워킹 ## 개 **소프트웨어의 네트워킹**(Software-Defined Networking, 이하 SDN)은 네트워크 인프라의 제어 평면(control plane)과 데이터 전 평면(data plane을 분리함으로써 네트워크를 보다 유연하고 프로그래밍 가능하게 만드는 혁신적인 네트워크 아키텍처입니다. SDN은 전통적인 네트워크 ...