# IT와 OT 통합 ## 개요 IT(IT: Information Technology, 정보기술)와 OT(OT: Operational Technology, 운영기술) 통합은 현대 산업 인프라, 특히 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0, 스마트 그리드 등에서 핵심적인 역할을 하는 기술적 접근이다. IT는 데이터 처리, 저장, 분석 및 기업 정보 시스템을 담...
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"INFO"에 대한 검색 결과 (총 238개)
# Grouped Bar Chart ## 개요 **Grouped Bar Chart**(룹 바 차트 또는 **Clustered Bar**(클러스터 바 차트)는 두 개 이상의 범주형 변수에 대한 데이터를하기 위해 사용되는 시각화 도구입니다. 이 차트는 여러 그룹의 데이터를 인접한 막대 형태로 나란히 배치하여, 동일한 범주 내에서 서로 다른 항목 간의 비교를...
정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...
# 로그 파일 로그 파일(log file)은 시스템 애플리케이션 네트워크 장비 등에서 발생하는 이벤트, 오류, 상태 변화, 사용자 활동 등을 시간 순서에 따라 기록한 텍스트 파일입니다. 파일들은 운영체제, 웹 서버 데이터베이스, 보 시스템 등 다양한 기술 환경에서 생성되며, 진단, 성능 분석, 보안 감사, 규정 준수 등에 핵심적인 역을 합니다. 특히 데이...
# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...
# 복부 CT ## 개요 복부 CT(Computed Tom, 전산화단층영)는 복강 및 골반 내 장기의 구조를 세밀하게 평가하기 위해 사용되는 비침습적 영상 진단 기술입니다. X선과 컴퓨터 기술을 결합하여 신체의 횡단면 이미지를 생성하며, 다양한 질환의 진단, 경과 관찰, 치료 계획 수립에 핵심적인 역할을 합니다. 복부 CT는 급성 복통, 종양, 감염, ...
# 데이터셋 구축 ## 개요 데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개...
# UDPipe ## 개요 **UDPipe**는 자연어(NLP) 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 도구로, 텍스트의 언어 구조를 자동으로 분석하고 **통합 구조적 구문(Universal Dependencies, UD)** 형식으로 출력하는 기능을 제공합니다. 이 도구는 토큰화(Tokenization), 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging...
# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
AI ## 개요 **AI**(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하거나 확장하기 위해 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프웨어 기술을 의미합니다. 인간이 사고, 학습, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등의 인지적 능력을 수행하는 방식을 기계가 흉내 내도록 하는 것이 AI의 핵심 목표입니다. 현대의 AI는 단순한 자동화를 넘...
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...
# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...
# 콜백 ## 개 **콜백**(Callback)은 프로그래밍에서 비동기를 구현하는 널리 사용되는 패 중 하나로, 특정 작업이료된 후 실행될 함수를 인자로 전달하여 나에 호출되도록 하는 기법입니다. 주 이벤트 기반 프로그래밍, 비동기 I/O, GUI 프로그래밍, 웹 개발 등에서 활용되며, 특히 JavaScript와 같은 단일 스레드 언어 비동기 작업 처리...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
# 언어 모델 ## 개요 **언어 모델**(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률...
# 네트워크 슬라이싱 ## 개요 **네트크 슬라이싱**(Network S)은 하나의 물리적 네워크 인프라를 논리적으로 여러 개의 독립적인 가상 네트워크로 분할하여, 각각의 슬라이스가 특정 요구사항(예: 대역폭, 지연 시간, 보안 수준 등)을 충족하도록 구성하는 기술입니다. 이 기술은 주로 5G 및 차세대 통신 네트워크에서 핵심적인 역할을 하며, 다양한 ...
# 롤링 릴리스## 개요 **롤링 릴리스**(Rolling Release)는프트웨어발 및 배포 모델 하나로, 소프트웨의 새 기능, 버그 수정, 보안 패치 등을 지속적으로 사용자에게 제공하는 방식입니다. 전통적인 **정기 릴리스**(Fixed Release) 모델과 달리, 롤링 릴리스는 주기적인 메이저 버전 업데이트 없이도 최신 상태를 유지할 수 있도록 설...
# 페이지 캐시 페이지 캐시(Page Cache)는 운영체의 핵심적인 성능 최적화 기법 중 하나로, 디스크 I/O(입출력)의 성능 병목을 줄이고 시스템 전반의 반응 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 특히 리눅스와 같은 현대 운영체제에서는 페이지 캐시를 통해 파일 데이터를 메모에 효율적으로 캐싱함으로써 반복적인 디스크 접근을 최소화한다. 본 문서에...
# 페이지 캐시 캐시(Page Cache)는 운영체제가 디스크 I/O(입출력) 성능을 향상시키기 위해 사용하는 핵심 메커니즘 중 하나로, 자주 접근되는 파일 데이터를 메모리에 저장하여 반복적인 디스크 읽기 작업을 줄이는 기술입니다. 특히 리눅스와 같은 현대 운영체제에서 중요한 역할을 하며, 시스템 전반의 반응 속도와 처리 효율에 큰 영향을 미칩니다. ...