# 초기값 문제 ## 개요 **초기값 문제**(Initial Value, IVP)는 미분방정식 이론에서 중요한 주제 중 하나로, 주어진 미분방정식과 특정한 초기 조건을 만족하는 해를 찾는 문제를 말한다. 일반적으로 시간에 따라 변화하는 동역학적 시스템의 행동을 모델링할 때 사용되며, 물리학, 공학, 생물학, 경제학 등 다양한 분야에서 널리 활용된다. ...

# 경계값 문제 ## 개요 **경계값 문제**(Boundary Value Problem, BVP)는 미분방정식의 해를 구하는 과정에서, 특정 구간의 **경계**(boundary)에서 해가 만족해야 하는 조건을 제시하는 수적 문제이다. 이는 **초기값 문제**(Initial Value Problem, IVP)와 대비되는 개념으로, 초기값 문제는 독립변수의...

# 반환값 ## 개 **반환값**(return value)은 프로그래밍에서 함수(function)가 실행을 마친 후 호출한 위치로 전달하는 데이터를 의미합니다. 함수는 특정한 작업을 수행하고 그 결과를 반환값으로려줌으로써, 프로그램의 다른 부분에서 해당 결과를 활용할 수 있도록 합니다. 반환값은 프로그래밍의 핵심 개념 중 하나로, 코드의 재사용성과 모듈...

출력값 **값**(output value)은 수학에서 함수의 **종속변수**(dependent variable)에 해당하는 개념으로, 함수에 입력된 값(입력값 또는 독립변수)에 결정되는 결과값을 의미한다. 함수는 일종의 '규칙' 또는 '사상'으로, 하나 이상의 입력값을 받아 정해진 방식에 따라 하나의 출력값을 산출한다. 출력값은 함수의 핵심 구성 요소 중...

# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...

# 중값 ## 개요 **중값**(median)은 통계학에서 자료의 중심 경향성을 나타내는 대표적인 척도 중 하나로, 주어진 데이터를 크순으로 정렬했을 때가운데에 위치하는 값**을 의미한다. 평균(mean)과 최빈값(mode)과 함께 중심경향성의 세 가지 주요 지표 중 하나로 꼽히며, 특히 **극단값**(outliers)이 있는 데이터셋에서 평균보다 더 ...

# Q-값 ## 개요 Q-값(Q-value)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 중요한 개념으로, 특정 상태(state)에서 특정 행동(action)을 선택했을 때 기대할 수 있는 누적 보상(reward)을 나타냅니다. 이는 에이전트(agent)가 최적의 정책(policy)을 학습하는 데 필수적인 역할을 하며, Q-학습...

# 누적 막대 그래프 누적 막대 그래프umulative Bar Chart)는 데이터각화 기법 하나로, 여러 범 구성 요소들이 서로 누적된 형태로 표현되는 막대 그래프입니다. 이 그래프는 각 범주 내부의 구성 비율과 전체적인 크기를 동시에 비교하고자 할 때 유용하게 사용되며, 특히 범주별 총합과 그 내부 요소들의 기여도를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다...

# 치역 ## 개요 **치역**(range)은 함수 출력값, 즉에 의해 정의역의 원소들이 대응되는 값들의 집합을 의미한다. 수학, 특히 미적분학에서 치은 함수의 행동과 성질을 분석하는 데 핵심적인 개념 중 하나이다. 함수 $ f: A \to B $가 주어졌을 때, 정의역 $ A $의 각 원소 $ x $에 대해 $ f(x) $의 값이 존재하며, 이러한 모...

# 공통 분모## 개요 **공통모**(Common Denominator)는수의 덧셈과 뺄셈을 수행할 때 필수적인 개념으로, 두 개 이상의 분수가 같은 분모를 가지도록 조정하는 과정에서 사용됩니다. 분모가 서로 다른 분수는 직접 계산할 수 없기 때문에, 공통 분모를 찾아 각 분수를 동등한 값으로 변환한 후 연산을 수행해야 합니다. 이 문서에서는 공통 분모의...

# 장기 기억 신경망## 개요 **장기 신경망**(Long Short-T Memory, LSTM)은 순환 신망(Recurrent Neural Network,NN)의 한형으로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계 인공신경망 구조입니다. 전통적인 RNN은 장기 의존성(long-term dependencies) 문제, 즉 오래된 정보...

# 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 ...

# SmartScreen ## 개요 **SmartScreen**은 마크로소프트(Microsoft에서 개발한 보안 기능으로, 주로 Windows 운영체제 및 Microsoft Edge 브라우저에 내장되어 사용자에게 악성 소프트웨어, 피싱 사이트, 신뢰할 수 없는 다운로드 등으로부터 보호하는 역할을 수행합니다. SmartScreen은 사용자의 온라인 활동 ...

# 보안성 블록체인 기술은 그 분산 구조와 암호학적 기반 덕분에 높은 **보안성**(Security)을 제공하는 것으로 널리 알려져 있습니다. 이 문서에서는 블록체인의 보안성이 어떻게 구현되는지, 주요 보안 메커니즘, 잠재적인 위협 요소, 그리고 실세계 적용 사례를 중심으로 그 특성을 심층적으로 설명합니다. ## 개요 블록체인은 거래 정보를 분산된 네...

# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...

# 불리언 표현 불리언 표현식(Boolean Expression) 프로그래밍 조건의 참(true) 또는 거짓(false 여부를 판단하는 데 사용되는 핵심적인 개념입니다. 이는 조건문, 반복문, 논리 연산 등 다양한 프로그래밍 구조의 기초를 이루, 프로그램 흐름 제어에 핵심적인 역할 합니다. 이 문서에서는 불리언 표현식의 정의, 구성 요소, 사용 예시 및 ...

# 오차항 오차항(Error Term)은 통계학과귀 분석에서 매우 중요한 개념, 모델이 설명하지 못하는 데이터의 변동성을 나타냅. 이는 관된 종속 변수의 값과 회귀 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 정확도를 평가하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 오차항은 일반적으로 잔차(Residual)와 혼동되기도 하지만, 통계 이론에서는 모집단...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...

# 완전제곱식 ## 개요 **완전제식**(完全平方式, Perfect Trinomial)은 대수학 자주 등장하는 특수 다항식의 일종으로, 어떤 이항식의 제곱으로 표현할 수 있는 삼항식을 의미한다. 즉, 두 항의 합 또는 차를 제곱한 결과로 나타나는 다항식이다. 완전제곱식은 인수분해, 방정식 풀이, 제곱근 계산, 이차함수의 꼭짓점 찾기 등 다양한 수학적 응...

# 나눗셈 연산자 나눗셈 연산자는로그래밍 언어에서 두 수를 나누는 데 사용되는 산술 연산자의 일종으로, 주로 `/` 기호 표현됩니다. 이 연산 수학적 나눗셈을 프로그램 내에서 수행할 수 있게 하며, 다양한 데이터 타입과 언어별 특성에 따라 그 동작 방식이 다릅니다. 본 문서에서는 나눗셈 연산자의 기본 개념, 사용법, 언어별 차이점, 그리고 주의사항에 대해...