# 이더넷 이더넷(Ethernet)은 컴퓨터 네트워에서 가장 널리 사용되는 로컬 영역 네트워크(LAN, Local Area Network) 기술 중 하나로, 디지털 데이터를 패킷 단위로 전송하는 통신 프로토콜의 표준입니다. 1970년대 초반 Xerox PARC에서 개발된 이래, IEEE 802.3 표준으로 채택되며 전 세계적으로 LAN 구성의 핵심 기술로...
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# Fast Ethernet Fast은 이더넷thernet) 기술 발전 과정 중요한 전환점 되는 고속 데이터 통신 기술로, 기존의 10 Mbps 제공하던 표준 이더넷(10BASE-T을 대체하여 네트워크 속도를 **100 Mbps**로 향상시킨 유선 연결 기술입니다. 이 문서에서는 Fast Ethernet의 정의, 기술적 특, 물리적 매체, 네트워크 토폴로...
# Levenshtein 거리 Levenshtein 거리(LD, 레벤슈타인 거리)는 두 문자열 간의 유사도를정하는 데 사용 **편집 거리Edit Distance)의 형태로, 하나 문자열을 다른 문자로 변환하는 필요한 최소 편집 연산수를 나타냅니다. 이 개념 1965년 러시아 수학자블라디미르 레슈타인**(ladimir Levenshtein)에 의해 제안되었...
# 객체 지향 프래밍 객체 지향 프로그래(Object-Oriented Programming, 이하 OOP)은 소프트웨어 개발에서 현실 세계의 개념을 프로그램 내에서 모델링하기 위해 사용하는 주요한 프로그래밍 패러다임입니다. 이 방식은와 그 데이터를 처리하는 함수를 하나의 단위인 **객체**(Object)로 묶어, 프로그램의 구조를 더 직관적이고 유지보수하...
# 집합 연산 집합 연산(Set Operations)은 수, 특히 집합론(Set)에서 두 개의 집합을 조합하거나 비교하여 새로운 집합을 생성하는 기본적인 방법을 의미합니다. 집합은 서로 다른 원소(element)의 모임으로 정의되며, 이소들 사이의계를 분석하고작하기 위해 다양한 연산이 사용됩니다. 집합 연산은 수학 전반뿐 아니라 컴퓨터 과학, 논리학, 통...
# RFC 7042## 개요 **RFC 704**(Request for Comments 7042) 인터넷 공학 태스크 포스(IETF)에서 발행한 기술 문서로, 제목은 *"Implied Loopback Interface"*입니다. 이 문서는 네트워크 프로토콜 구현 및 호스트 간 통신에서 중요한 개념인 **루프백 인터페이스**(Loopback Interfac...
# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...
# 벡터화 연산 ## 개요 **벡터화 연산**(Vectorization)은 프로그래밍과 컴퓨터 아키텍처에서 반복적인 스칼라 연산을 벡 단위로 처리하여 프램의 성능 극대화하는 기입니다. 이 기은 특히 수치 계산, 데이터 분석, 머신닝, 과학 시뮬레이션 등 대량의 데이터를 다루는 분야에서 핵심적인 성능 향상 수단으로 사용됩니다. 벡터화는 CPU의 SIMD(...
# MAC 주소 ## 개요 MAC 주소(Medium Access Control address)는 네트워크 기기의 물리적 주소로, 이더넷(Ethernet), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth) 등 다양한 네트워크 기술에서 데이터 링크 계층(Data Link Layer)에서 기기를 고유하게 식별하기 위해 사용됩니다. OSI 7계층 모델 중 ...
# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...
# Word2Vec ## 개요 **Word2Vec**은 자연 처리(NLP)야에서 널리 사용되는 **단어 임베딩**(word embedding) 기법 중 하나로, 단어를 고차원 벡터 공간에 실수 벡터로 표현하는 모델입니다. 이 기법 2013년 구글의 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 그의 동료들이 개하였으며, 기존의 복잡하고 계산 비용이 높은 ...
# private 필드 ## 개 `private` 필드는 객체향프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)에서의 멤버 변수(필드)에 접근 제어를 적용하는 중요한 개념 중 하나입니다. `private`으로 선언된 필드는 해당 클래스 내부에서만 접근이 가능하며, 외부 클래스나 객체에서는 직접 접근할 수 없습니다. 이는 **캡슐화*...
# setter ## 개요 **setter**는 객체지향프로그래밍OP, Object-Oriented Programming에서 객체의 **속성**(또는 필드, 멤버 변수) 값을 설정하기 위해 사용하는 **특수한 메서드** 의미합니다. 일반적으로 getter와 함께 쌍을 이루며, 객체의 내부 상태를 안전하게 접근하고 수정할 수 있도록 돕는 캡슐화(Encap...
# Network Interface Controller ## 개요 **Network Interface Controller**(NIC,트워크 인터페이스 컨트롤러), 또는 **Network Interface Card**(네트워크 인터페이스 카드)는 컴퓨터와 네트크 간의 물리적을 담당하는 하드웨어 장치입니다. NIC는 컴퓨터가 로컬 영역 네트워크(LAN), ...
# 목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩...
Mean Encoding ** Encoding**(평균코딩)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고 인코딩 기법 중로, 주로 **지도 학습**(Supervised Learning)에서 회귀 또는 분류 문제에 활용됩니다. 이 방법은 범주형 변수의 각 범주(Category)를 그 범주에 해당하는 타겟 변수(Targe...
# JavaScript 클래스 ## 개요 JavaScript는 원래 프로토타입 기반의 객체지향 프로그래밍어로, 클래스라는 개념이 명시적으로 존재하지 않았습니다. 그러나 ECMAScript 2015 (ES6)에서부터 **`class`** 키워드가 도입되면서, 개발자들은 보다 직관적이고 익숙한 문법으로 객체지향 프로그래밍을 구현할 수 있게 되었습니다. 이 ...
# 스무딩 타깃 인코딩 스무딩 타깃코딩(Smoothing Target Encoding은 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 **데이터 정제 기법 중 하나로, 특히 **머신러닝 모델의 성능 향상**을 위해 널리 사용된다. 이 기법은 범주형 변수의 각 카테고리에 대해 해당 카테고리가 목표 변수(target variable)에 미치는 영향을 수치로 표현하면서...
# 교차 검증 기 인코딩 ## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 ...
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 데이터 과학에서 범주형 변수(categorical variable)를 수치형으로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나입니다. 이 방법은 각 범주(category)를 해당 범주에 속하는 타겟(target) 변수의 통계적 요약값(예: 평균, 중앙값 등)으로 대체함으로써, 범주형 변수와 ...