전기회로## 개요 전기회로**(electric circuit)는 전류가를 수 있도록 전원, 도체, 부하, 스위치 등으로 구성된 경로를 말한다. 전회로는 전기를 유용하게 사용하기 위한 핵심 구조로, 가정용 전자기기부터 산업 설비, 전기차, 그리고 **배터리 기반 에너지 저장 시스템**(BESS, Battery Energy Storage System)에 이르...
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# 수용성 전질 ## 개요 수용성 전해질(Aqueous Electrolyte)은 물을 용매로 사용하여 이온을 전달하는 전해질로, 주로 이차전지(리튬이온전지, 납축전지 등) 및 연료전지와 같은 전기화학 장치에서 핵심적인 역할을 한다. 전해질은 전지 내에서 양극과 음극 사이를 연결하며, 이온이 이동할 수 있도록 하여 전류를 생성하는 데 기여한다. 수용성 전...
# Hyper-V Hyper-V는 마이크로소프트에서 개발한 하이퍼바이저 기반의 가상화 플랫폼으로, 윈도우 서버 및 일부 버전의 데스크톱 윈도우 운영체제에서 가상 머신(VM, Virtual Machine)을 생성하고 관리할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 하드웨어 가상화 기술을 활용하여 하나의 물리적 서버나 컴퓨터에서 여러 개의 독립적인 운영체제를 동시에 ...
# M.2 ## 개요 M.2은 컴퓨터 내부에서 저장장 및 기타 확장 장치를 연결하기 위한 소형 폼 팩터 인터페이스 표준입니다. 기존의 mSATA나 mini-PCIe와 비교해 더 작고, 더 높은 전송 속도를 지원하며, 다양한 프로토콜을 활용할 수 있는 장점이 있어 최근 노트북, 울트라북, 데스크톱 등 다양한 컴퓨팅 장치에서 널리 사용되고 있습니다. M.2...
# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot)은 인지능(AI), 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML) 등의 기술을 활용하여 인간과 대화 형태로 소통할 수 있도록 설계된 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 텍스트 기반의 대화를 통해 사용자의 질문에 답변하거나, 특정 작업을 수행하는 자동화 시스템으로 활용됩니다. 챗봇은 고객 서비스, 마케팅, 내부 업무 자...
# 추천 시스템 ## 개요 **추천스템**(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 도와주며, 기업 입장에서는 사용자 참여도와 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니...
# 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...
# L2 노름## 개요 **L2 노름L2 norm) 벡터 공간에서 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법 중 하나로, 선형수학, 기계학습, 신호, 수치해 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 중요한 개념이다. L2 노름은 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고도 하며, 일반적인 직관적인 '' 개념과 일한다. 이 문서에서는2 노름의의, 수학 표현, 성...
# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...
# 고성능 컴퓨팅 ## 개요 **고성 컴퓨팅**(High-Performance Computing HPC)은 복잡하고 계산량이 많은 문제를 신속하게 해결하기 위해 고성능의 컴퓨터 시스템을 활용하는 기술 분야입니다. 일반적으로 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 대규모 시뮬레이션, 빅데이터 분석, 인공지능 훈련, 기후 모델링, 유전체 분석 등의 작업을 수행하는...
K-means -means는 대적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 **K개의 클러스터**(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 ...
# 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-...
SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python) 과학적 계산 및 수치석을 위한 파썬의 핵심 라이러리 중 하나로, NumPy를 기반으로 하여 고급 수학적 알고리즘과 수치적 기법을 제공합니다. 데이터 과학, 공학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 오픈소스 프로젝트로 개발자 ...
# 박스 플롯 ## 개요 **박스 플롯**(Box Plot), 또는 **상자 수염 그림**(Box-and-Whisker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 데 사용되는 그래프 유형. 주로 통계 분석과 데이터 시각화에서 데이터의 중심 경향, 변동성, 이상치(Outliers) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 박스 플롯은 최소값...
# 분산 표현 ## 개요 **분산**(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 **희소 표현**(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분...
# 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...
# Jupyter Notebook Jupyter Notebook은 데이터 과학, 머신러닝, 수치 해석, 교육 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 **웹 기반의 인터랙티브 개발 환경**(Interactive Development Environment)입니다 사용자는 코드, 수식, 시각화, 텍스트 설명 등을 하나의 문서 안에 통합하여 작성할 수 있어, 연구 결...
# 추천 시스템 ## 개요 **추천 시스템**(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비...
# 유전자 데이터 분석 ## 개요 유전자 데이터 분석(Gene Expression Data Analysis)은 생물정보학(Bioinformatics)의 핵심 분야 중 하나로, 생물의 유전 정보를 해석하고 생명 현상의 기초를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 고차원 유전체 기술(예: 차세대 염기서열 분석, DNA 마이크로어레이, RNA-Seq 등)의...
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...