언어 모델링 개요 언어 모델링(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하는 모델입니다. 이는…
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파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았으며, BERT, G…
Wireless Security 무선 보안(Wireless Security)은 무선 네트워크를 통해 전송되는 데이터를 보호하고, 무단 접근이나 정보 유출을 방지하기 위한 기술, 프로토콜, 정책의 집합입니다. 무선 네트워크는 유선 네트워크와 달리 공중에서 신호가 전파되기 때문에 물리적 장벽 없이 접근이 가능하며, 이로 인해 보안 취약점이 더 커질 수 있습니다…
사회정의 개요 사회정의(Social Justice)는 사회 구성원 모두가 인간다운 삶을 영위할 수 있도록 권리, 자원, 기회, 책임이 공평하게 분배되어야 한다는 철학적·윤적 원칙을한다. 이는 단한 형식적 평등을 넘어서, 개인의 출신 배경, 성별, 인종, 경제적 상태, 장애 여부 등과 관계없이 실질적인 평등을 실현하려는 노력을 포함한다. 사회정의는 민주주의,…
num_leaves num_leaves는 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. 이 파라미터는 모델의 …
IPSec 개요 IPSec(Internet Protocol Security)은 인터넷 프로토콜(IP) 계층에서 네트워크 통신의 보안을 제공하기 위해 설계된 일련의 프로토콜과 기술의 집합입니다. 주로 가상 사설망(VPN) 환경에서 사용되며, 데이터의 기밀성, 무결성, 인증 및 방향성 보호를 보장합니다. IPSec는 IPv4와 IPv6 모두에서 작동할 수 있으…
.ovpn 개요 .ovpn은OpenVPN 구성 파일의장자로, 가상 사설망(Virtual Private Network, VPN) 연결을 설정하고 관리하는 데 사용되는 텍스트 기반 파일 형식입니다. 이 파일은 OpenVPN 클라이언트 소프트웨어가 원격 서버에 안전하게 연결하기 위해 필요한 모든 설정 정보를 포함하고 있으며, 인증서, 키, 암호화 설정, 서버 주…
OpenVPN OpenVPN은 오픈 소스 기반의 가상 사설망(VPN) 프로토콜로,정성, 보안성, 그리고 다양한 플랫폼에서의 호환성 덕분에 전 세계 널리 사용되는 솔루션 중 하나입니다. SSL/TLS(보안 소켓 계층/전송 계층 보안) 프로토콜을 기반으로 하여 강력한 암호화 기술을 제공하며, 개인 사용자부터 기업, 정부 기관에 이르기까지 다양한 환경에서 신뢰성…
RLHF 개요 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 결과에 대해 선호도를 평가하고, 그 피드백을 기반으로 강화학습 알고리즘을 통해 모델을 보정…
WPA3 개요 WPA3(-Fi Protected Access 3)는선 네트워크의 보안 강화하기 위해 개발된 최신 무선 보안 프로토콜로, Wi-Fi Alliance가 2018년에 공식 발표했습니다. WPA3는전 버전인 WPA2의 보안 취약점을 보완하고, 개인 사용자부터 기업 환경까지 다양한 무선 네트워크 환경에서 더 높은 수준의 데이터 보호를 제공하는 것을 …
Bidirectional Encoder Represent from Transformers 개요 Bid Encoder Representations from Transformers(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT)과 달리 양방향 문…
Neural Machine Translation 개요 Neural Machine Translation(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템의 한계를 극복하고,…
Sentence-BERT Sentence-BERT(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 문장 임베딩(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 2019년 Nils …
NAT 개요 NAT(Network Address Translation, 네트워크 주소 변환)는 컴퓨터 네트워크에서 사용되는 기술로, 하나 이상의 네트워크 트래픽의 IP 주소를 다른 IP 주소로 동 또는 정적으로 변환하는 기능을 수행합니다. 주로 사설 네트워크(private network)에 연결된 기기들이 공인 IP 주소(public IP address)를…
PID 제어기 개요 PID 제어기(PID Controller, Proportional-Integral-Derivative Controller)는 제어공학에서 가장 널리 사용되는 피드백 제어기 일종으로, 시스템의 출력이 목표값(Setpoint)에 빠르고 정확하게 수렴하도록 제어 입력을 조정하는 장치입니다. PID 제어기는 비례(P), 적분(I), 미분(D) …
하이퍼파라미터적화 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 하이퍼파라미터(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Learning Rate…
델라나이 삼각분할 개요 델라이 삼각분할(Delaunay Triangulation)은산 기하학 중요한 개념 중 하나로 주어진 평면상의 점 집합을 삼각형으로 분할하는 방법입니다. 이 분할 방식은 삼각형의 내부에 다른 점이 포함되지 않도록 하는 델라나이 조건(Delaunay Condition)을 만족시킵니다. 즉, 각 삼각형의 외접원(circumcircle) 안…
Vocabulary Augmentation 개요 Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시스템 등 다양…
zero-shot 전이 학습 개요 zero 전이 학습(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Transfer Learning)의 …
파인튜닝 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간주됩니다. 파…