# train_size ## 개요 `train_size`는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 **하이퍼파라미터** 중 하나로, 전체 데이터셋 중 **학습 데이터**(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 ...
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"RT"에 대한 검색 결과 (총 1497개)
# KDD ## 개요 **KDD**(Knowledge Discovery in Databases, 데이터베이스에서의 지식 발견)는 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 규칙, 관계, 또는 유용한 정보를 추출하는 과정을 의미하는 데이터과학 분야의 핵심 개념입니다. KDD는 단순한 데이터 분석을 넘어서, 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 패턴 평가, 지식 표현까지를...
# Bi-LSTM + CRF ## 개요 **Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Mem...
# 정보 무결성 검사 ## 개요 **정보 무결성 검사**(Information Integrity Check)는 데이터가 생성, 저장, 전송, 처리되는 과정에서 원본의 내용이 변조되거나 손상되지 않았는지를 검증하는 일련의 절차와 기술을 의미합니다. 이는 데이터 과학, 정보 보안, 시스템 운영 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 특히 신뢰할 수 있는...
# KoNLPy ## 개요 **KoNLPy**(Korean Natural Language Processing for Python)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위한 파이썬 기반 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 한국어 형태소 분석, 품사 태깅, 명사 추출, 키워드 추출 등 다양한 언어 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. KoNLPy는...
# 시스템 아키텍처 시스템 아키텍처(System Architecture)는 소프트웨어 시스템의 구조적 설계를 의미하며, 시스템의 구성 요소, 구성 요소 간의 관계, 데이터 흐름, 제어 흐름, 그리고 시스템의 전반적인 행동을 정의하는 핵심 개념입니다. 이는 소프트웨어 아키텍처의 핵심 분야 중 하나로, 시스템의 신뢰성, 확장성, 유지보수성, 성능 등을 결정하...
# 생성된 코드 검토 ## 개요 생성된 코드 검토(Genrated Code Review)는 인공지능(AI)이나 코드 생성 도구가 자동으로 생성한 소스 코드를 인간 개발자가 검토하고 평가하는 과정을 의미합니다. 최근 몇 년간 AI 기반 코드 생성 도구(예: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine 등)의 발전으로 ...
# 가짜 뉴스 탐지 ## 개요 가짜 뉴스 탐지(Fake News Detection)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 활용하여 허위 또는 왜곡된 정보를 포함한 뉴스 콘텐츠를 자동으로 식별하는 기술 분야입니다. 디지털 미디어의 급속한 확산과 소셜 미디어의 영향력 증가로 인해 가짜 뉴스는 사회적 갈등, 정치적 ...
# 외적 타당성 ## 개요 **외적 타당성**(external validity)은 과학적 연구, 특히 실험 연구의 결과가 다른 상황, 집단, 시간, 장소 등으로 일반화될 수 있는 정도를 의미한다. 즉, 연구에서 도출된 결론이 연구 외부의 현실 세계에서도 적용 가능한지를 평가하는 기준이다. 외적 타당성은 연구의 실용성과 사회적 기여도를 판단하는 핵심 요소...
# 계절성 ## 개요 **계절성**(Seasonality)은 시간에 따라 반복적으로 발생하는 패턴을 의미하며, 특히 시간 시계열 데이터에서 중요한 특성 중 하나이다. 계절성은 특정 기간(예: 1년, 1개월, 1주일)을 주기로 유사한 패턴이 반복되는 현상을 말한다. 예를 들어, 겨울철에 스위터 판매가 증가하거나, 여름에 아이스크림 소비가 늘어나는 현상은 ...
# 잔차 ## 개요 **잔차**(잔여, Residual)는 통계학 및 데이터과학, 특히 **시계열 분석**에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 잔차는 관측된 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 적합도와 성능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 잔차를 분석함으로써 모델...
# 추세 ## 개요 **추세**(Trend)는 시계열 분석(Time Series Analysis)에서 시간에 따라 관측되는 데이터의 장기적인 방향성 또는 패턴을 의미한다. 일반적으로 추세는 데이터가 일정한 방향으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타내며, 시계열 데이터의 중요한 구성 요소 중 하나로 간주된다. 시계열 데이터는 일반적으로 **추세**(Tren...
# 세라믹 ## 개요 세라믹(Ceramic)은 무기 비금속 재료로, 일반적으로 고온에서 소성된 후 경화된 물질을 의미한다. 전통적으로 도자기, 벽돌, 기와 등 건축 및 일상 용품에 사용되었으나, 현대 재료공학에서는 고성능 기능성재료로서 전자, 항공우주, 의료, 에너지 등 다양한 첨단 산업 분야에서 핵심 소재로 활용되고 있다. 세라믹은 금속이나 고분자 재...
# 촉매 촉매(觸媒, 영어: catalyst)는 화학 반응의 속도를 증가시키는 물질로, 반응 전후에 그 자체의 화학적 조성이 변화하지 않는 특성을 가진다. 촉매는 반응 경로를 변화시켜 활성화 에너지를 낮춤으로써 반응이 더 쉽게 일어나도록 돕는다. 산업 공정, 생명 현상, 환경 정화 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 현대 화학 기술의 기초를 이루는...
# 삼산화이망간 ## 개요 **삼산화이망간**(Manganese(III) oxide, 화학식: **Mn₂O₃**)는 망간의 삼가 이온(Mn³⁺)과 산소 이온(O²⁻)으로 구성된 무기 화합물이다. 이 산화물은 고체 상태에서 적갈색 또는 검은 갈색의 결정성 분말 형태로 존재하며, 산화망간계 화합물 중 하나로 산업적·연구적 용도가 있다. 삼산화이망간은 전기화...
시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 핵심 요소로 삼는다. 일반적인 통계 분석과 달리, 시계열 데이터는 시간 순서에 따라 데이터...
# Simulink ## 개요 **Simulink**는 매스웍스(MathWorks)에서 개발한 그래픽 기반의 동적 시스템 시뮬레이션 소프트웨어로, MATLAB과 긴밀하게 통합되어 다양한 공학 및 과학 분야에서 시스템의 동작을 모델링, 시뮬레이션, 분석하는 데 널리 사용됩니다. Simulink는 블록 다이어그램 기반의 시각적 프로그래밍 환경을 제공하여 복...
# CSMA/CA ## 개요 **CSMA/CA**(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance, 캐리어 감지 다중 접근/충돌 회피)는 무선 네트워크 환경에서 데이터 전송 시 충돌을 최소화하기 위해 사용되는 매체 접근 제어(MAC, Medium Access Control) 프로토콜이다. 이 기술은 유선...
세그먼트 배선 ## 개요 세그먼트 배선(Segment Wiring **FPGA**(Field-Programmable Gate Array, 현장프로그래머블 게이트 배열) 아키텍처의 핵심 구성 요소 중 하나로, FPGA 내부의 다양한 논리 블록과 자원 간의 신호를 연결하는 배선 자원의 구조를 의미합니다. FPGA는 사용자가 원하는 디지털 회로를 재구성할 수...
# 고객 여정 분석 ## 개요 **고객 여정 분석**(Customer Journey Analytics)은 고객이 브랜드와 상호작용하는 전 과정을 데이터 기반으로 추적하고 분석하는 방법론이다. 이는 전통적인 마케팅 분석을 넘어서, 고객이 제품을 인지하고, 탐색하며, 구매하고, 재구매하거나 추천하는 일련의 여정을 다차원적으로 이해하는 데 목적이 있다. 특히...