# RFM 분석 ## 개요 RFM 분석FM Analysis)은 고객의 구 행동을 기반으로 고객을 세분화하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 활용되는 데이터 기반 분석 기법이다. RFM은 **Recency**(최근성), **Frequency**(빈도), **Monetary**(금액)의 약자로, 각각 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매했는지, ...

# 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...

# 밀집성 ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, N) 분야에서밀집성**(Density)은 언어의 의미를 수치적으로 표현하는 방식인 **임베딩**(ding)의 중요한 특성 중 하나를 의미합니다. 특히, 밀집성은 단, 문장, 문서를 고차원 벡터 공간에 표현할 때 그 벡터의 구성 방식과 밀도를 설명하는 개념으로, **희소성...

GloVe ##요 **GVe**(Global Vectors for Word)는 스탠포드 대학교의 제프리 펜팅턴(Jeffrey Pennington), 리처드 소처(Richard Socher), 크리스토퍼 맨닝(Christopher D. Manning)이 2014년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법입니다. GloVe는 단어의 의미를 실...

# 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...

# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 표현 학습과 텍스트 분류를 위한 효율적인 머신러닝 도구입니다. 특히 단어 임베딩 생성과 텍스트 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존의 Word2Vec과 비교해 하위 문자 단위(subword) 정보를 활용함으로써 희...

# In-Memory Computing## 개요 **In-Memory Computing**(인-메모리팅)은 데이터 전통적인 디스크 기반 저장소가 아닌 **주기억장치**(RAM)에 저장하고 처리하는 컴퓨팅 기법이다. 이 기술은 데이터 과학, 실시간 분석, 대규모 트랜잭션 처리 등 고속 데이터 처리가 요구되는 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 디스크 I/O(입...

권한 검사## 개요 **권한 검사**(Authorization Check)는 정보 시스템에서 특정 사용자나 프로세스가 특정 리소스에 접근하거나 특정 작업을 수행할 수 있는지를 판단하는 핵심 보안 절차입니다. 인증(Authentication이 "당신이 누구인지"를 확인하는 단계라면, 권한 검사는 "당신이 이 작업을 수행할 수 있는 권한이 있는가"를 결정하는...

# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 ...

# API ## 개요 **API**(Application Programming Interface, 응용로그래밍 인터페이스)는 소프트웨어 구성 요소 간에 상호작용할 수 있도록 정의된 일련의 규칙과 도구입니다. API는발자가 특정 기능을 직접 구현하지 않고도 기존 시스템, 라이브러리, 서비스 등을 활용할 수 있게 해주며, 소프트웨어 개발의 효율성과 재사용성...

단어 임베 ## 개요**단어 임베**(Word Embedding) 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환하기 위한 핵심 기술 중 하나. 인간의 언는 단어 간의 의미적, 문법적 관계를포하고 있지만,는 텍스트를 원적인 문자열로 인식하기 때문에 이러한 의미를...

# 비동기 I/O 비동기 I/O(Asynchronous I/O)는 컴퓨터 시스템에서 입출력(I/O) 작업을 수행할 때, 프로그램이 I/O 작업의 완를 기다리지 않고 다음 작업을 계속할 수 있도록 하는 기술입니다.는 특히 I/O이 느리거나 네트워크 지연이 큰 환경에서 시스템의 전적인 성능과응성을 크게 향상시킵니다. 비동기 I/O는 현대 소프트웨어 아키텍처,...

# 트레이트 () ## 개요 **트레이트**()는 객체지 프로그래밍과형 프로그래의 경계를나드는 고급 타입 시스템에서 중요한 개념으로, 특정 타입이 가져야 할 동작(메서드)이나 속성을 정의하는 추상적 인터페이스입니다. 트레이트는 단순한 인터페이스를 넘어서 재사용 가능한 코드 조각으로서의 기능도 수행하며, 다중 상속의 문제를 안전하게 해결하는 데 유용하게 ...

# Structured Streaming ## 개요 **Structured Streaming**은 아치 스파크(Apache Spark) 2.0 버전부터 도입된 고수준 스트리밍 처리 엔진으로, 실시간 데이터 스트림을 마치 정적 데이터를 다루는 것처럼 선언형 방식으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 스파크 스트리밍(Spark Streaming)이 ...

# 버퍼링 버퍼링(Buffering)은 컴퓨터 시스템에서 입출력(I/O) 작업의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 핵심 기술 중 하나로, 데이터 전송 과정에서 속도 차이를 보완하고 시스템 자원의 효율적인 활용을 가능하게 합니다. 특히 하드웨어 장치(예: 디스크, 네트워크 인터페이스)와 CPU 또는 메모리 간의 처리 속도 차이가 클 경우, 버퍼링은 데이터의 ...

# Path Traversal 개요 **Path Traversal**(경 탐색)은 보 분야에서 중요한 취점 유형 중로, 공격자가 시스템의 파일 시스템 내에서 권한이 없는 디렉터리나 파일에 접근할 수 있도록 만드는 입력 검증 실패로 인해 발생하는 보안 위협입니다. 이 취약점은 주로 웹 애플리케이션에서 사용자 입력을 통해 파일 경로를 동적으로 결정할 때,...

# n-그램 모델## 개요 **n-그램 모델**(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 *n-1*개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-...

# Ruby Ruby는 일본의 프로그래머 유이지 마츠모토(Yukihiro "Matz" Matsumoto)가 1995년에 설계하고 개발한 고급 객체지향 프로그래밍 언어입니다. Ruby는 개발자의 생산성과 즐거움을 중시하는 철학을 바탕으로 설계되었으며, "프로그래머 행복(Developer Happiness)"을 핵심 가치로 삼고 있습니다. 문법이 직관적이고 ...

# Immutable 객체 ## 개요 **Immutable 객체**(불변 객체)는 객체지향프로그래밍(OOP)에서 중요한 개념 중 하나로, 객체가 생성된 이후 그 내부 상태를 변경할 수 없는 객체를 의미합니다. 즉, Immutable 객체는 초기화된 후 어떤 메서드도 내부 데이터를 수정하지 않으며, 상태 변경이 필요한 경우 기존 객체를 수정하는 대신 **...

# Doc2Vec **Doc2Vec**은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 **임베딩 기법**으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터...