One-Class SVM One-Class SVM(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데 사용된다. …
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vMotion v은 VMware에서 개한 핵심 가상 기술로, 실행 중인 가상 시스템(VM, Virtual Machine)을 물리적 서버 간에 중단 없이 실시간으로 마이그레이션하는 기능을 제공합니다. 이술은 데이터센터의 가용성, 유연성, 리소스 최적화를 극대화하는 데 중요한 역할을 하며, 클라우드 인프라와 동적 리소스 관리 환경에서 필수적인 요소로 평가됩니다…
Global Vectors for Word RepresentationGlobal Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 …
C-value 개요 C-value(씨 밸류)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP와 정보 추출 분야에서 용어 추출(Term Extraction)을 위해 사용되는 통계적 지표 중 하나로, 주로 복합 용어(multi-word terms)를 자동으로 식별하고 평가하는 데 활용된다. 특히, 기술 문서, 학술 논문, 전문 텍스트 등…
RISC-V 개요 RISC-V(리스크파이브)는 오픈 소스 기반의 명령어 세트 아키텍처(ISA, Set Architecture)로, 201년 미국 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스(UC Berkeley)의 컴퓨터 과학 연구팀이 개발을 시작한 프로젝트이다. RISC-V는 기존의 상용 ISA(예: x86, ARM)와 달리 모든 사람이 자유롭게 사용, 수정, 배포할…
Levenshtein리 Levenshtein 거리(venshtein Distance)는 두열 간의 유사도를 측정하는 데 사용되는 편집 거리(Edit Distance)의 한 형태로, 1965년 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir Levenshtein)에 의해 제안되었습니다. 이 거리는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 최소 …
SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 분류 알고리즘으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래스를 효과적으…
RVI: 리소스 가상화 기술 개요 RVI(Resource Virtualization Infrastructure)는 인텔(Intel)이 개발한 하드웨어 기반의 리소스 가상화 기술로, 주로 프로세서 수준에서 가상 머신(VM)과 호스트 시스템 간의 리소스 접근 및 제어를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처를 제공합니다. RVI는 특히 가상화 환경에서의 성능 저하를…
AMD-V 개요 AMD-V(Advanced Micro Devices Virtualization)는 AMD(Advanced Micro Devices)가 x86 아키텍처 기반 프로세서에 도입한 하드웨어 기반 가상화 기술입니다. 이 기술은 운영 체제와 가상 머신 모니터(Virtual Machine Monitor, VMM)가 보다 효율적으로 여러 가상 머신(VM)…
Damerau-Levenshtein 거리 개요 amerau-Levenshtein 거리(Damerau-Levenshtein Distance)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 편집 거리(Edit Distance)의 일종으로, 문자열을 서로 변환하기 위해 필요한 최소 편집 연산의 수를 계산한다. 이 거리는 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir …
SVN SVN(Subversion)은 소프트웨어 개발에서 소스 코드 및 파일의 변경 내역을 추적하고리하기 위한 버전 관리 시스템(Version Control System, V)입니다. 2000년대 초반 Apache Software Foundation에서 개발을 주도하며 등장한 SVN은 기존의 CVS(Concurrent Versions System)의 단점을…
LLVM LLVM(Low Level Virtual Machine)은 최적화된파일러 도구를발하기 위한 오픈소스 컴파일러 프레임워크로, 프로그밍 언어의 소스 코드를 기계어로 변환하는 과정에서 사용되는 다양한 컴포넌트를 제공합니다. 초기에는 단일 연구 프로젝트로 시작했으나, 현재는 C/C++, Rust, Swift, Kotlin 등 수많은 프로그래밍 언어의 컴파…
VM 개요 가상 머신(Virtual Machine, 이하 VM)은 물리적 컴퓨터의 기능을 소프트웨어적으로 에뮬레이션하여 독립적인 운영 체제와 애플리케이션 실행할 수 있도록 가상 시스템의 일종이다. VM은 하드웨어 자원을 추상화, 하나의 물리적 서버에서 여러 개의 독립된 컴퓨팅 환경을 동시에 운영할 수 있게 해주는 핵심 기술로, 클라우드 컴퓨팅, 개발 테스트…
Vocabulary 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 어휘(Vocabulary)는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 구성하는 가장 기본적이면서도 핵심적인 요소입니다. 어휘는 특정 언어나 텍스트 집합에서 사용되는 모든 단어 또는 토큰(token)의 집합을 의미하며, 자연어 처리 시스템의 성능과 일반화 …
Levenshtein 거리 Levenshtein 거리(LD, 레벤슈타인 거리)는 두 문자열 간의 유사도를정하는 데 사용 편집 거리Edit Distance)의 형태로, 하나 문자열을 다른 문자로 변환하는 필요한 최소 편집 연산수를 나타냅니다. 이 개념 1965년 러시아 수학자블라디미르 레슈타인(ladimir Levenshtein)에 의해 제안되었으며, 자연어…
GloVe 요 GVe(Global Vectors for Word)는 스탠포드 대학교의 제프리 펜팅턴(Jeffrey Pennington), 리처드 소처(Richard Socher), 크리스토퍼 맨닝(Christopher D. Manning)이 2014년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법입니다. GloVe는 단어의 의미를 실수 벡터 형태로…
K-Fold Cross- K-Fold Cross-Validation(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 과적합(ove…
Stopword Removal 개요 Stopword Removal(불용어 제거)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 전처리 과정의 핵심계 중 하나로, 텍스트 분석의 효율성과 정확도를 높이기 위해 자주 사용되는 기술입니다. 이 과정은 문장 내에서 의미적 기여도가 낮거나 문맥 분석에 거의 영향을 주지 않는 단어들을 제…
Convention over Configuration Convention over Configuration(컨벤션 오버)은 소프트웨어 개발, 특히 웹 개발 분야 널리 사용되는계 원칙 중 하나, 개발자가복적인 설정이나 구성을 최소화하고, 미리 정의된 "관례(convention)"를 따르도록 함으로써 개발 생산성을 극대화하는 철학입니다. 이 원칙은 개발자가 "…
Path Traversal 개요 Path Traversal(경 탐색)은 보 분야에서 중요한 취점 유형 중로, 공격자가 시스템의 파일 시스템 내에서 권한이 없는 디렉터리나 파일에 접근할 수 있도록 만드는 입력 검증 실패로 인해 발생하는 보안 위협입니다. 이 취약점은 주로 웹 애플리케이션에서 사용자 입력을 통해 파일 경로를 동적으로 결정할 때, 입력값에 대한 …