# 엣지 ##요 이미지 처리 분야에서엣지**(Edge는 이미지 내에서셀 값이 급히 변하는 경를 의미하며, 주로 물체의 윤, 질감, 색상 변화 등을지하는 데 핵심적인 역할을 한다. 엣지는 시각 정보의 중요한 특징 중 하나로 인간의 시각스템이 물체 인식할 때 사용하는 주요 단서와 유사하다. 컴퓨터 비전 이미지 분석 엣지를 추출하는 객체 인식, 이미지 세그멘...

# Min-Max 정규화## 개요 **Min-Max 정규화**(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 **데이터 정제**(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 **정규화**(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대...

# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...

# Gradle Gradle은 현대 소프트어 개발에서 널리 사용되는 **오픈소스 빌드 자동 도구**로, 자바 생태계에서 Maven과 Ant를 대체하는 강한 대안으로 자리 잡았다. Gradle은 유연한 빌드 스크립트, 빠른 빌드 속도, 다양한 언어 및 플랫폼 지원을 특징으로 하며, 애플리케이션의 빌드, 테스트, 패키징, 배포를 자동화하는 데 사용된다. #...

# 스프린트 **스프린트**(Sprint) 애자일 소프트웨 개발 방법론 중 하나인 **럼**(Scrum) 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 소프트웨어 개발 팀 일정 기간 동안 완료할 수 있는 작업을 정의하고 실행하는 반복적이고 시간이 제한된 개발 주기를 의미합니다. 스프린트는 제품 백로그(Product Backlog)에서 우선순위가 높은 항목들을 선택하여,...

# 범주 ## 개요 **범주**(Category) **범주론**(Category Theory) 기본 구성 요소로,학의 다양한 구조와 그들 사이 관계를 추상적으로 다루는 데 사용되는 수학적 개념이다. 범주론은1940대에 샘UEL 에일렌버그(Samuel Eilen)와 손더스 매클레인(Saunders Mac Lane)에 의해 위상수학 호몰로지 이을 정리하기 ...

# Maven Maven은 자바 기반 소프트웨 프로젝트의 **드 자동화**, **의존성 관리**,프로젝트 정보 관리**를 위한 강한 오픈소스 도구. 아파치 소프트웨어 재단에서 관리하는 Maven은 소프트웨어 개발 생명주기 전반에 걸쳐 표준화된 구조와 프로세스를 제공함으로써 개발자들이 프로젝트 설정에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 코드 개발에 집중할 수 있...

# Storage Area Network **Storage Area Network**(SAN)는 고성, 전용 네트워를 통해 서버 저장장치(스토리지)를 연결하는 아키텍처로, 엔터프라이즈급 데이터 센터에서 대용량 데이터의 안정적이고 효율적인 저장 및 접근을 가능하게 합니다. SAN은 일반적인 네트워크 기반 스토리지(NAS)와 달리 블록 수준(block-lev...

# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...

# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...

# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...

# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...

# 애플리케이 계층 애플리케이션층(Application Layer)은 컴퓨터 네트워크의신 프로토콜 스택에서 가장 상위에 위치한층으로, 사용자와 직접호작용하는와 프로토콜 제공합니다. 이층은 OSI(Open Systems Interconnection)7계층 모델과 TCP/IP 모델 모두에서 핵심적인 역할 하며, 네워크를 통해 정보를 송수신하는 다양한 애플리케...

# RAID 6 ##요 RAID 6은 **undant Array of Independent Disks독립 디스크의 중복 배열 기술 중 하나로, 데이터 안정성과 가용 높이기 위해 설계된 스토지 기술입니다 RAID 6은 RAID 5의 단 보완하여, **두 개의스크가 동시에 실패하더라도 데이터를 복구할 수 있는 이중 패리티**(Dual Parity) 기능을 ...

# 나노다공성 TiO₂ 나노다공 이산화티타늄(N-porous TiO₂, Titanium D)은 다공 구조를 가진노미터 크기의 이산티타늄 소재로,은 비표면적과 우수한 광촉매 성능, 전기화학적성 덕분에 에너지, 환경, 전자 기술 등 다양한 분야에서 핵심 소재로 주목고 있다. 특히 태양전지, 수소 생산, 공기 정화, 센서 기술 등에서 중요한 역할을 하며, 지속...

# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...

# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...

이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니...

# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...