# 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...

# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...

# 필터 ## 개요 **필터**(Filter)는 처리 분야에서 특정 기에 따라 데이터를 선택, 제거 또는 변환하는 기능을 수행하는 기법이나 도구를 의미합니다. 소프트어 개발, 데이터 처리 과정에서 필터는 원시에서 불필요한 정보를 제거하거나 관심 있는 데이터만 추출하여 분석 효율 높이고, 시스템의 성능과 정확도를 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 필...

# Back-EMF 추정 ## 개요 Back-EM(Back Electromotive Force, 역기전력) 추정은 무러시 모터(Brushless DC Motor, BLDC) 및 영구자석 동기모터(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 센서리스 제어에서 핵심적인 기술입니다. 모터가 회전할 때, 코일에 유도되는 전압인 ...

정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...

# 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...

# PHY 칩 ## 개요 **PHY 칩**(Physical Layer Chip, 물리계층 칩)은 통신 네트워크에서 데이터 전송의 가장 하위 계층인 **물리 계층**(Physical Layer)을 담당하는 하드웨어 구성 요소입니다. 이 칩은 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환하거나 그 반대로 변환하는 역할을 수행하며, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), ...

# AI 기반 영 진단 ## 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다...

# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의 구두 언어를 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은공지능(AI), 자연어 처리(NLP), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합적 성과로 발전해왔으며, 스마트폰, 스마트 스피커, 고객 서비스 챗봇, 실시간 자막 생성 등 일상생활 곳곳에서...

# Latent Semantic Analysis ## 개요 **잠재 의미 분석**(Latent Analysis, LSA)은 자연 처리(Natural Language Processing, NLP)야에서 문서 간의 의미적 유사성을 추출하기 위해 개발된 통계적 기법이다. LSA는 단어와 문서 간의 관계를 행렬 형태로 표현한 후, 차원 축소 기법을 활용하여 잠...

# TF-IDF ## 개요 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는어처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터의 중요도를 수치화 대표적인 통계적 측정 기법입니다. 이 방법은 특정 단어가 하나의 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지(빈도)와 동시에 전체 문서 집합(corpus) 내에서 그 단어가 얼마나 희소하게 ...

# 요약 ## 개요 자연어처리(Natural Language, NLP)에서 **요약ummarization)**은 긴 텍스트의 핵심 정보를 간결하고 이해하기 쉬 형태로 재구하는 기술을 의미. 이는 문서,스 기사,고서, 연구 논문 등 다양한 텍스트 자료의 정보를 효율적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하며, 정보 폭증 시대에 사용자들이 빠르게 주요 내용을 파...

# Numerical Recipes ## 개 *Numerical*는 과학 및 공학 분야에서 수치해석 알고리즘을 실제 문제에 적용하기 위한 전문 서적 시리즈이자 소프트웨어 라이브러리의 총체를 의미한다. 1986년 최초로 출간된 이래로 물리학, 천문학, 공학, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구자와 엔지니어들에게 널리 사용되어 왔으며, 특히 수치적 계산의 이...

인스턴스규화 **스턴스 정규**(Instance Normalization, 줄여서 IN)는 딥러닝, 특히 **합성곱 신경망**(CNN) 기반의 이미지 생성 및 스타일 변환 모델에서 널리 사용되는 정규화 기법 중 하나입니다. 배치 정규화(Batch Normalization)에서 발전된 개념으로, 배치 단위가 아닌 **개별 샘플**(인스턴스) 단위로 정규화를...

# 컴퓨터 비전 ##요 **컴퓨터 비전**(Computer Vision, CV) 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간의 시각 시스템과 유사하게, 컴퓨터 비전 기술은 시각 정보를 입력으로 받아 객체 인식, 이미지 분류, 위치 추정, 움직임 분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 기술은 의료 영상...

# 정규화 ## 개요 **정규화**(Normalization) 자연어 처리(Natural Language Processing, N)에서 텍스트 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 다양한 형태의 텍스트를 일관된 형식으로 변환하여 분석의 정확도 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 원시 텍스트는 사용자 입력, 웹 크롤링, 문서 스캔 등 다양한 경로를 통해 수집되...

# Smoothing ## 개요 **Smoothing**(스무딩)은 데이터 과학 및 통계학에서 잡음(noise)을 줄이고 데이터의 일반적인 패턴이나 추세를 더 명확하게 드러내기 위해 사용되는 기법입니다. 특히 불규칙한 데이터나 불완전한 확률 분포 추정 시, 과적합(overfitting)을 방지하고 보다 일반화된 모델을 만들기 위해 중요하게 활용됩니다. ...

# SVD (특이값 분해) **SVD**(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 선형대수학에서 행렬을 특정한 형태로 분해하는 기법으로, 수치해석, 데이터 과학, 기계학습, 신호 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. SVD는 임의의 실수 또는 복소수 행렬을 세 개의 특수한 행렬의 곱으로 분해함으로써...

# 차원 증가 ## 개요 **차원 증가**(Dimensionality Increase)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 입력 데이터의성(feature) 수를 늘리는 과정을 의미합니다. 이는 주로 데이터의 표현력을 향상시키거나, 비선형 관계를 포착하기 위해 사용되며, 고차원 공간에서 패턴을 더 잘 분리할 수 있도록 도와줍니다. 차원 증가는 차원 축소(...

# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...