# 플러그인 아키텍처 ## 개요 **플러그인 아키텍처**(Plugin Architecture)는 소프트웨어 시스템의 기본 기능을 확장하고 커스터마이징할 수 있도록 설계된 소프트웨어 디자인 패턴입니다. 이 아키텍처 방식은 메인 애플리케이션 코어와 외부 모듈(플러그인)을 분리하여, 플러그인을 추가하거나 제거함으로써 시스템의 기능을 유연하게 변경할 수 있게 ...
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"아키텍처"에 대한 검색 결과 (총 457개)
# 시스템 아키텍처 시스템 아키텍처(System Architecture)는 소프트웨어 시스템의 구조적 설계를 의미하며, 시스템의 구성 요소, 구성 요소 간의 관계, 데이터 흐름, 제어 흐름, 그리고 시스템의 전반적인 행동을 정의하는 핵심 개념입니다. 이는 소프트웨어 아키텍처의 핵심 분야 중 하나로, 시스템의 신뢰성, 확장성, 유지보수성, 성능 등을 결정하...
# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...
# 분산 아키텍처 ## 개요 **분산 아키텍처**(Distributed Architecture)는 소프트웨어 시스템을 여러 개의 독립적인 구성 요소로 나누어 네트워크를 통해 상호작하도록 설계하는 소프트웨 아키텍처 패턴입니다. 이러한 아처는 단일 서버에 모든 기능을 집중하는 전통적인 중앙 집중식 아키텍처와 대비되며, 시스템의 확장성, 가용성, 내결함성(f...
# 클라우드이티브 아키텍처 개요 **클라우드 네티브 아키텍처**(Cloud-Native Architecture)는 클라드 환경에서 최적의 성능, 확장성, 유연, 신뢰성을 확보하기 위해 설계된 소프트웨어 아키텍처 패러다임입니다. 전통적인 온프레미스 환경에 맞춰 설계된 애플리케션과 달리, 클라우드 네이티브는 클라우드 인프라의 본질적인 특성 — 예를 들어 ...
# 딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데...
# Adapter 모듈 ## 개요 **Adapter 모듈**(Adapter Module)은 사전 학습된 대규모 인공지능 모델(Transformer, Vision Transformer 등)에 경량의 trainable 레이어를 삽입하여 **파라미터 효율적 미세 조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)**을 가능하게 하는 구조...
# ext4 ## 개요 **ext4**(Extended File System version 4)는 리눅스 커널에서 널리 사용되는 저널링 파일 시스템으로, ext3의 차세대 아키텍처를 기반으로 한다. 2008년 12월 리눅스 커널 2.6.28에 공식적으로 메인스트림으로 병합되었으며, 이후 서버, 데스크톱, 임베디드 환경까지 아우르는 주요 리눅스 배포판의 기...
# RT 코어 (RT Core) ## 개요 **RT 코어(RT Core)**는 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 GPU 내장 전용 하드웨어 가속기입니다. 실시간 레이 트레이싱(Ray Tracing) 연산을 가속화하기 위해 설계되었으며, 2018년 출시된 `터밍(Turing)` 아키텍처부터 본격적으로 탑재되기 시작했습니다. 기존 소프트웨어 기반 렌더링 파이프...
# ECU (Electronic Control Unit) ## 개요 전자제어장치(Electronic Control Unit, 약칭 **ECU**)는 자동차의 전기·전자 부품을 마이크로프로세서 기반으로 제어하는 임베디드 컴퓨터 시스템입니다. 1970년대 배기가스 규제와 연비 효율 개선을 위해 엔진 제어용으로 처음 도입된 이후, 현재는 변속기, 브레이크, 서...
# CCR (Cloud Core Router) ## 개요 CCR(Cloud Core Router)은 라트비아의 네트워크 장비 기업 MikroTik에서 개발한 고성능 라우터 제품군입니다. 기존 임베디드 기반 라우터와 달리 서버-grade 프로세서와 전용 네트워크 처리 장치(NPU, Network Processing Unit)를 결합하여 초당 수백 Gbps ...
# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 컨테이너(Container)라는 경량화된 실행 환경에 패키징하여, 개발부터 프로덕션 배포까지 일관된 환경을 보장하는 플랫폼입니다. 2013년 출시 이후 소프트웨어 개발 및 운영 방식(DevOps)에 혁신을 가져왔으며, 현대 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 생태계의 핵심 인프라로 자리 잡았습...
# HEVC (High Efficiency Video Coding) ## 개요 **HEVC**(고효율 비디오 코딩, High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC의 후속 표준으로 개발된 차세대 영상 압축 기술입니다. 국제전기통신연합(ITU-T)의 VCEG와 국제표준화기구(ISO/IEC)의 MPEG가 공동으로 개발한 이 코덱은 공...
# YUM ## 개요 YUM(Yellowdog Updater, Modified)은 RPM 기반 리눅스 배포판에서 소프트웨어 패키지를 관리하기 위해 개발된 명령줄 패키지 관리자입니다. 초기에는 Yellow Dog Linux 운영체제용으로 개발되었으나, Red Hat Enterprise Linux(RHEL), CentOS, Fedora 등 주요 서버 및 엔터...
# ELECTRA ## 개요 **ELECTRA**(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에...
# IED (지능형 전자 장치) ## 개요 **IED(Intelligent Electronic Device, 지능형 전자 장치)**는 전력 시스템 및 전자공학 분야에서 장비의 상태 모니터링, 실시간 제어, 보호 계전, 데이터 수집을 수행하는 디지털 기반 임베디드 장치입니다. 변전소, 분배망, 재생에너지 발전 설비, ESS 등에 설치되어 전기량을 정밀하게 ...
# Concrete Dropout ## 개요 **Concrete Dropout**는 심층 신경망에서 드롭아웃(Dropout)의 비율을 고정된 하이퍼파라미터가 아닌 학습 가능한 파라미터로 자동 최적화하는 머신러닝 기법입니다. 2017년 Alexey Gal과 Zoubin Ghahramani가 제안한 이 방법은 베이지안 신경망(Bayesian Neural Ne...
# Zero-Shot 분류 ## 개요 Zero-shot 분류(Zero-Shot Classification, ZSC)는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별하고 범주화하는 기술입니다. 기존 지도 학습이 레이블이 명시된 데이터를 통해 모델을 최적화하는 것과 달리, zero-shot 분류는 모델이 테스트 시점에 처음 ...
# 수치 예측 문제 (Numerical Prediction Problem) ## 개요 수치 예측 문제는 머신러닝에서 입력 데이터의 특징을 바탕으로 연속적인 실수 값(continuous value)을 출력하는 지도 학습(Supervised Learning) 태스크입니다. 이 분야는 통계학의 **회귀 분석(Regression Analysis)**에 이론적 뿌...
# NLTK (Natural Language Toolkit) ## 개요 NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬(Python) 기반의 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 오픈소스 라이브러리입니다. 2001년 미국 펜실베이니아 대학교에서 개발되어 공개되었으며, 인간 언어 데이터를 분석·처리하기 위...