# 노이즈 제거 개요 노이즈 제(Noise Removal)는 전공학, 특히 전력변환장치계 및 운영에서 매우 중요한 기술적 요소입니다. 전력환장치는 교류(AC)와 직류(DC) 사이의력 변환을 수행하는 장치로, 인버터, 정류기, DC-DC 컨버터 등이 여기에 포함됩니다. 이러한 장치들은 스위칭 동작을 통해 효율적인 전력 변환을 수행하지만, 그 과정에서 고...

# 동적 응답성 ## 개요 **동적 응성**(Dynamic Responsiveness)은 제공학에서 시스템이 외 입력 또는 내부 상태 변화에 얼마나 신속하고 정확하게 반응하는지를 나타는 핵심 성능 지표이다. 특히 **동적 제어**(Dynamic Control) 시스템에서는 시간에 따라 변화하는 입력 신호에 대해 출력이 얼마나 잘 추종하는지가 중요하며, ...

# 물리 계층 물리 계층(Physical Layer)은 OSI(Open Systems Interconnection) 계층 모델 가장 아래에 위치한1계층으로 데이터 통신의반이 되는 물리 연결을 담당합니다. 계층은 디지털 데이터를 전기적, 기계적, 광학 신호로 변하여 전송 매체 통해 다른 장치로 전달 역할을 수행합니다. 물리 계층은 네워크의 성능, 전송리, ...

# 신호 무결 신호 무결성(Signal Integrity SI)은 전자 회 및 통신 시템에서 전기 신호가 원래 형태를 유지하며 전달되는 정도를 의미합니다. 특히 고속 디지털 시스템에서 신호 무결성은 시스템의 안정성과 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 설계 단계에서 매우 중요한 고려사항입니다. 신호 무결성이 저하되면 데이터 오류, 시스템 다운, 또는 ...

# RJ-45 **RJ-45Registered Jack-45)는 컴퓨터 네트워크에서 가장 널리 사용되는 물리적 인터페이스 중 하나로, 주로 이더넷(Ethernet) 네트워크에 사용되는 8P8C(8 Position 8 Contact) 타입의 모듈러 커넥터를 지칭한다. 이 커넥터는 네트워크 케이블(주로 UTP, Unshielded Twisted Pair)과 ...

# 전처리 ## 개요 음성 인식(Speech Recognition) 시스에서 **전처리**(Preprocessing)는 원시 음성 신호를 인식 엔진이 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 음성 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거하며, 특징 추출을 위한 최적의 입력 형태를 만들어내는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전처리...

# Cat 5 **Cat 5**(Category 5)는 네트워크 통신에서 사용되는 유선 케이블의 한 등으로, 이더넷(Ethernet) 네트워크에서 데이터 전송을 위해 널리 사용되었습니다. 이 케이블은 1990년대 중반부터 2000년대 초반까지 LAN(Local Area Network) 설치의 표준으로 자리 잡았으며, 오늘날에도 일부 구형 네트워크 인프라에...

# 간 질환 진단 간은 인체에서 가장 크고 중요한 장기 중 하나로, 해독, 대사, 단백질 합성, 담즙 생성 등 다양한 생리적 기능을 수행합니다. 간 질환은 바이러스 감염(예: B형·C형 간염), 알코올 남용, 비만, 자가면역 질환, 약물 독성 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있으며, 조기 진단이 치료 예후에 결정적인 영향을 미칩니다. 특히 영상 진단 기...

# 광섬유 ## 개요 **광섬유**(光纖, Optical Fiber)는 정보를 빛의 형태로 전송하는 데 사용되는 **물리적 전송 매체로, 통신 기술의 핵심 구성 요소 중 하나이다. 직경이 약 125마이크로미터(머리카락 두께 정도)인 유리 또는 플라스틱 섬유로 구성되며, 내부에서 빛이 전반사 현상을 통해 거의 손실 없이 장거리 전송이 가능하다. 광섬유는 ...

# 점근선 ## 개요 점근선(Asymptote)은 수학, 특히 미적분학에서 함수의 그래프가 무한대로 발산할 때 가까워지는 직선을 의미합니다. 이는 함수의 전반적인 행동을 이해하고 그래프를 정확하게 그리는 데 중요한 역할을 합니다. 점근선은 크게 **수직 점근선**, **수평 점근선**, **기울기 점근선**으로 구분되며, 각각의 조건과 활용 방법은 서로 ...

# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 불균형 데이터 ## 개요 불균형 데이터(Imbalanced Data)는 분류 문제에서 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 극단적으로 적게 나타나는 데이터 세트를 의미합니다. 이 현상은 금융 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지 등 다양한 실생활 응용 분야에서 흔히 발생하며, 모델 학습과 평가에 심각한 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 불균형 데이터의 정의,...

# 할인 인자 (Discount Factor) ## 개요/소개 할인 인자(Discount Factor)는 **미래의 가치를 현재에 비례하여 감소시켜 계산하는 수학적 개념**으로, 금융, 데이터 과학, 강화 학습 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 주로 **시간에 따른 가치 변화**를 모델링하기 위해 사용되며, 특히 **장기적인 결과의 중요도를 조절**하는...