리던던시 (Redundancy, 이중화) 1. 개요 리던던시(Redundancy, 이중화)란 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 핵심 구성 요소나 기능을 중복으로 배치하여, 일부 요소에 장애가 발생하더라도 전체 서비스가 중단되지 않고 계속 작동하도록 설계하는 기술적 전략을 의미한다. 네트워크 및 시스템 설계에서 리던던시를 구축하는 근본적인 목적은 가용성(Avai…
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분류: 기술 스마트 계약 (Smart Contract) 1. 개요 스마트 계약(Smart Contract)이란 블록체인 네트워크상에 저장되어, 특정 조건이 충족되었을 때 제3자의 개입 없이 계약 내용이 자동으로 실행되도록 설계된 컴퓨터 프로토콜 종이 문서와 법적 강제력, 그리고 이를 보증하는 공증인이나 법원과 같은 중개 기관에 의존한다면, 스마트 계약은 코…
생성 편향성 개요 성 편향성(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models, LLM), 이미지…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
오류 처리 JavaScript는 동적 언어의 특성상 런타임 오류가 발생할 가능성이 높으며, 효과적인 오류 처리는 안정적인 애플리케이션 개발에 필수적입니다. 이 문서는 JavaScript에서의 오류 처리 기법, 내장 오류 유형, 디버깅 방법론, 모범 사례를 체계적으로 정리합니다. 1. JavaScript의 주요 오류 유형 JavaScript 엔진은 다양한 표…
인공지능의 편향과 차별 (AI Bias and Discrimination) 1. 개요 인공지능의 편향과 차별이란 AI 모델이 학습 데이터의 불균형이나 알고리즘의 설계 결함으로 인해 특정 보호 집단(Protected Group, 인종, 성별, 연령, 종교 등)에 대해 체계적으로 불리하거나 왜곡된 결과를 출력하는 현상을 의미한다. 현대 사회에서 AI는 채용, …
이진 분류 (Binary Classification) 1. 개요 이진 분류(Binary Classification)란 주어진 데이터를 두 개의 서로 배타적인 클래스(Class) 중 하나로 분류하는 [[지도 학습]](Supervised Learning)의 한 형태이다. 일반적으로 정답 레이블은 0과 1, 혹은 'Positive(긍정/참)'와 'Negative…
투표 결과 (Voting Results) 개요 투표 결과(Voting Results)란 집단 의사결정 과정에서 구성원들이 선호도, 의견, 또는 선택지를 표현하기 위해 수행한 투표 행위의 최종 집계 데이터를 의미합니다. 현대의 디지털 협업 환경에서 투표 결과는 단순한 찬반 여부를 넘어, 팀의 합의를 도출하고 프로젝트의 방향성을 결정하는 핵심 데이터로 작용합니…
다중 클래스 분류 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 세 개 이상의 서로 독립적인 클래스(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세계의 다양한 문제 —…
Redis Cluster Redis Cluster는 고가용성과 수평장을 지원하는 Redis의 분산 아키텍처로, 대규모 애플리케이션에서 빠르고 안정적인 데이터 저장 및 접근을 가능하게 합니다. 이 문서는 Redis Cluster의 개념, 아키텍처, 작동 원리, 장단점 및 운영 시 고려사항에 대해 상세히 설명합니다. 개요 Redis는 대표적인 인메모리 데이터베…
Random Forest 개요 Random Forest(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한 유형의 데이터에 잘…
The DAO 해킹 개요 The DAO(Decentralized Autonomous Organization) 해킹 201년 블록체인술 역사상 가장 주목은 보안 사고 중 하나로, 이더리움(Ethereum) 플랫폼 위에서되던 분산 자율 조직(The DAO)이 심각한 스마트 계약 취약점을 악용당해 약 360만 이더(ETH)가 탈취된 사건이다. 이 사고는 약 5천…
World Health Assembly 요 World Health Assembly(세계보건총회, 이하 WHA)는 세계보건기(World Health Organization, WHO)의 최고 의사결정 기구, 전 세계 194개 회원국이 참여하는 국제 보건 분야의심 회의체이다. 매년 5 스위스 제네바에 위치한 WHO 본부에서 개최되며 글로벌 보 정책의 방향성을 설…