# 소스-투-소 변환 소스-투-소 변환(Source-to-Source Compilation, 또는 Source-to-Source Transformation)은 하나의 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 다른 프로그래밍 언어로된 소스 코드로 변환하는 기술입니다 이 과정은 기존의 소스 코드를 분석하고, 의미를 유지하면서도 대상 언어의 문법과 관용구에 맞게 ...
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"Python"에 대한 검색 결과 (총 515개)
# Gradle Gradle은 현대 소프트웨어 개발에서 널리 사용되는 **빌드 자동화 도구**(Build Automation Tool)로, 특히 Java 및 Kotlin 기반 프로젝트에서 표준으로 자리 잡고 있습니다. Gradle은 Apache Ant의 유연성과 Apache Maven의 관례 기반 접근 방식을 결합하면서도, **도메인 특화 언어**(DSL...
# ONNX Runtime ONNX은 오픈 뉴럴 네트워 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX) 형식으로 표현된 머신러닝 및 딥러닝델을 고성능으로 실행하기 위한 크로스플랫폼 추론 엔진입니다. 마이크로소프트에서 주도적으로 개발하고 있으며, 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있습니다. ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 플랫폼...
# 클러스터링 ## 개요 클러스터(Clustering)은 머신러의 대표적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 기 중 하나로, 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를룹화하는 과정을 말합니다. 이 기법은전에 레이블이 주어지지 않은 데이터셋에 적용되며, 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 클러스터링은 고객 세분화...
# 의존성 관리 의존성 관리(Dependency Management)는 소프트웨 개발 과정에서 프로젝트가 외부 라이브러리, 프레임워크, 모듈 등에 얼마나 의존하는지를 체계적으로 추적하고 제어하는 활동을 의미합니다. 현대의 소프트웨어 개발은 수많은 외부 구성 요소를 활용함으로써 개발 속도를 높이고 코드의 재사용성을 극대화하지만, 이로 인해 의존성의 수와 복...
데이터 기반 자화 ## 개 **데이터 기반 자동화**(Data-Driven, DDA)는 실시간 또는 배 처리된 데이터를 기반으로 시스템이 자율적으로을 내리고을 수행하는 기술적 접근식을 의미합니다 이는 전통적인칙 기반 자화와 달리 정형·비정 데이터를 분석하여 동적 상황에 맞춰 적응하는 능력을 갖추고 있어, 제조업, 금융, 물류, 헬스케어 등 다양한 산업 ...
# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...
# 에이전트 기반델 ## 개요 에이전트 기반 모**(Agent-Based Model 이하 ABM) 복잡한 시템의 거시 현상을 미시적준의 개별 구성 요소(에이트)들의 행동과 상호작용 통해 시뮬레이션하는 컴퓨터 기반의 모델링 기법이다. 이 모델은통적인 수학 모델링 방식과 달리, 시스템 전체를 설명하는 방정식는 각 구성원의 행동 규칙과 이들이 환경 속에서 어...
AST 변환기## 개요 변환기(AST)는 **추상 구문 트리**(Abstract Syntax Tree, AST)를 입력으로 받아 이를 구조적으로 분석하고, 목적에 맞게 수정하거나 형태의 AST로 변하는 도구 또는로그램을 의미합니다. AST는스 코드를 구문적으로 분석한 후 생성되는 트리 형태의 데이터 구조로, 컴파일러나 인터프리터가 코드를 해석하고 최적화...
# num_leaves `num_leaves`는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 **LightGBM**(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 **최대 잎 노드 수**(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다....
# SipHash24 SipHash24는 빠르고전한 메시지 인증(Message Authentication Code, MAC) 및 해시 함수로 설계된 암호화 알고리즘입니다. 주로은 입력 데이터의 무결성 검증과 해시 테이블 보안에 사용되며, 특히 해시 충돌 기반 공격(Hash-Flooding Attack)을 방지하기 위해 개발되었습니다. 이 문서에서는 Sip...
# 정적 멤버 ## 개요 정적 멤버(static member)는 객체지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming)에서 클래스의 인스턴스와는 독립적으로 존재하는 멤버를 의미. 일반적인 멤 변수나 멤버 메서드는 클래스의 인스턴스객체)가 생성될 때마다 각각의 별도 공간을 가지며, 인스턴스마다 서로 다른 값을 가질 수 있습니다. ...
# LightGBM GBM은 마이크로소프트에서 개발한성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 지도 학습 알고리즘. 특히 분류, 회귀, 순위 예 등의 머신러 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost와 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosting...
# 조도 보정 ## 개요 **조도 보정Illumination Correction)은지털 이미지 분야에서 이미지의 조명 불균형을 해소하여 시각적 품질을 향상시키고 후속 분석의 정확도를 높이기 위한 핵심 기술입니다. 실제 촬영 환경에서 조명 조건은 다양하며, 카메라 위치, 광원의 방향, 반사율 차이 등으로 인해 이미지 전체에 균일하지 않은 밝기 분포가 발생...
# Edge TPU ## 개요 **Edge TPU**(Tensor Processing Unit)는글(Google)이 개발한 특수 목적 애플리케이션별 집적회로(ASIC)로, **엣지(edge)에서의 머신러닝 추론**(inference)을 고속으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어 가속기입니다. 이 칩은 클라우드가 아닌 로컬 장치(예: 스마트폰, IoT 기기,...
# 픽셀 값 재정 ## 개요 **셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리에서 각 픽셀의 밝기 또는상 값을 특정 범위로 변환하는 기법을 말합니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신 러닝 모델 학습을 위한 데이터 전처리 단계에서 매우 중요하게 활용됩니다. 예를 들어, 원본 이미지의 픽셀 값이 0~25...
# 결함 검출 ## 개요 결함 검출(Def Detection)은 산업 생산정에서 제품이나 자재에 존재하는 물리적, 구조적 또는 기능적 이상을 식하는 핵심적인 품질 관리 활동입니다. 이는 제조업 전반에서 제품의 신뢰성, 안전성, 일관성을 보장하기 위한 필수 절차로, 자동차, 반도체, 항공우주, 금속 가공, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 결...
# 희소성 ## 개요 **희소성**(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 **0** 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양...
# 신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 **호**(signal) 분석, 변환, 조하거나 해석하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질을 개선하는 기술 분야입니다. 이는 통신, 음향, 이미지, 생체 신호, 제어 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 아날로그 신호와 디지털 신호 모두를...
# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...