# 정보 무결성 검사 ## 개요 **정보 무결성 검사**(Information Integrity Check)는 데이터가 생성, 저장, 전송, 처리되는 과정에서 원본의 내용이 변조되거나 손상되지 않았는지를 검증하는 일련의 절차와 기술을 의미합니다. 이는 데이터 과학, 정보 보안, 시스템 운영 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 특히 신뢰할 수 있는...

# 잔차 ## 개요 **잔차**(잔여, Residual)는 통계학 및 데이터과학, 특히 **시계열 분석**에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 잔차는 관측된 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 적합도와 성능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 잔차를 분석함으로써 모델...

# 기각역 ## 개요 **기각역**(rejection region)은 통계학에서 **가설 검정**(hypothesis testing)의 핵심 개념 중 하나로, 귀무가설($H_0$)을 기각할지를 결정하는 기준을 수학적으로 정의한 영역을 의미한다. 즉, 표본에서 계산된 검정통계량(test statistic)이 이 영역에 속할 경우, 귀무가설을 기각하고 대립...

# 데이터 거버넌스 ## 개요 **데이터 거버넌스**(Data Governance)는 조직 내에서 데이터의 가용성, 적절성, 일관성, 보안성책, 프로세스, 역할, 책임 및 표준의 체계적인 프레임워크를 의미한다. 데이터 거버넌스는 단순한 기술적 접근을 넘어서 조직의 전략적 목표와 연계된 관리 체계로서, 데이터를 중요한 기업 자산으로 간주하고 이를 효과적으...

스마트가 오토모드 ## 개요 마트가드 오토모드(SGuard Auto Mode) 미국의 의료기 회사 **메트로닉(Mtronic)** 이 개발한 인슐린 펌프 시스템 탑재된 ** 제어 알고리즘으로, 제1형뇨병 환자의당 조절을 보 정교하고 안정적으로 지원하기 설계된 첨 기술이다. 이 시스템은 인공장(Artificial Pancreas)술의 일환, 사용자의 실시...

# 데이터 품질 보증## 개요 데이터 품질 보증 Quality Assurance, DQA)은 정부기관이 수집, 처리, 저장 공개하는 통계 데이터의뢰성과 정확성을 확보하기 체계적인 절차와 활동을 의미합니다. 특히 통계질 관리의심 요소로서, 데이터의 오류를 사전 예방하고, 생성 과정 전반에 걸쳐 일관성과 정밀도를 유지하는 데 목적이 있습니다. 정부기관은 국민...

# Hallucination ## 개요 **Hallucination**(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 **생성형 언어 모델**(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 ...

# 논리적 일관 ## 개요 **논리적 일성**(Logical Cons)은 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG 시스템이 생성하는 텍스트가부적으로 모순이 일관된 논리 구조를 유지하는 정도를 의미합니다. 즉, 생성된 문장이나 문단들이 서로 충돌하지 않고, 주어진 맥락 속에서 타당한 추론과 연결을 보여야 한다는 원칙입니다. ...

# 모델 해석성 ## 개요 **모델 해석성**(Model Interpretability)은 머신러닝 및 데이터과학 분야에서 모델이 예측을 내놓는 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력을 의미합니다. 특히 복잡한 알고리즘(예: 딥러닝, 부스팅 모델 등)이 사용되는 경우, 모델의 결정 과정이 "블랙박스"처럼 보일 수 있어 해석성의 중요성이 더욱 부각...

# Loss and Damage Facility ## 개 **Loss and Damage Facility로스 앤 댐지 퍼실리티는 기후 변화 인해 회복 불가능한 피해(loss)와 적응으로도 완전히 방지할 수 없는 피해(damage)를 입은 취약 국가들을 지원하기 위해 설립된 국제 기구이다. 이 기구는 2022년 11월 열린 제27차 유엔기후변화협약 당사국...

산업 검사## 개요 산업 검사**(Industrial)는 산업 생산 과정에서 제품, 설비, 시스템 또는 공정이해진 품질 기준, 안전 규정, 기술 사양 및 법적 요구사항을 충족하는 확인하기 위한 체계적인 평가 절차를 의미한다. 이는 제조업, 건설업, 에너지 산업, 자동차, 항공우주, 의료기기 등 다양한 산업 분야에서 필수적인 활동으로, 제품의 신뢰성 확보와...

# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...

# 회귀모형 적합도 회귀모형 적도(Regression Model Fit)는 통계학에서 회귀분석을 구축한 모형이 관측된 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 평가하는 척도이다. 적합도 분석은 모형의 유용성과 신뢰성을 판단하는 데 핵심적인 역할을 하며, 모형이 데이터에 과적합(overfitting)되었는지, 또는 부적합(underfitting) 상태인지 진단하는 ...

# 산업용 IoT ## 개요 **산업용 IoTIndustrial Internet of Things, IIo)는 사물인터넷(IoT) 기술을 산업야에 적용한 개념으로, 제조, 에너지, 물류, 농업, 인프 등 다양한 산업에서 기계, 센서, 소프트웨어 및 네트워크를 통합하여 데이터 기반의 자동화와 효율성을 극대화하는 시스템을 의미한다. 특히 **무선 모니터링*...

# 데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. ** 특성**(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수...

# Time-Aware S ## 개요 **Time-A Scheduling**(시간 인식 스케줄, 이하 TAS)은 **시간 민감 네트워크**(Timeensitive Networking, TSN)의 핵심 기술 중 하나로, 네트워크 내 특정 시간 창(window)에만 데이터 전송이 허용되도록 제어하는 스케줄링 메커니즘입니다. TAS는 실시간 제어 시스템, 자...

# 데이터 무결성 ## 개요 **데이터 무결성**(Data)은 정보의 정확성, 일관성, 신뢰성을 유지하는 상태를 의미합니다. 정보 시스템에서 데이터는 생성, 저장, 전송, 처리, 삭제 등 다양한 과정을 거치며, 이 과정 중 데이터가 변조되거나 손실되지 않고 원래의 의미를 유지하는 것이 바로 데이터 무결성의 핵심입니다. 데이터 무결성은 데이터베이스 관리,...

# 일관성 있는 의료 현장에서 **일관성 있는 판단**(istent Judgment)은 진단의 정확성과 치료의 신뢰성을 확보하는 핵심 요소 중 하나입니다. 특히 진단 보조 시스템이 발전하고 있는 현대 의료 환경에서는 인간 의사뿐 아니라 인공지능(AI) 기반 시스템까지도 일관성 있는 판단을 요구받고 있습니다. 이 문서는 의료 효율성 측면에서 진단 보조 도구...

# 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...

# 재현성 ## 개요 **재현성**(Reducibility)은 데이터 과학 및 연구 전반에서 핵심적인 원칙 중 하나로, 동일한 데이터, 코드, 환경, 조건 하에서 수행된 분석이 동일한 결과를 도출 수 있는 능력을합니다. 재현성 과학적 신성과 투명성을 보장하며, 연구 결과의 검증 가능성과 협업 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 데이터 과학 분야에서는 ...