엔트로피 (Entropy) 1. 개요 엔트로피는 시스템의 미시적 상태의 수 또는 에너지의 분산 정도를 나타내는 물리량으로, 열역학, 통계역학, 정보이론 등 다양한 과학 분야에서 시스템의 상태와 변화 방향을 설명하는 핵심 지표로 사용된다. 흔히 '무질서도'라고 표현되지만, 엄밀하게는 시스템이 가질 수 있는 미시적 상태의 수나 정보의 불확실성을 의미한다. 열역…
검색 결과
"엔트로피"에 대한 검색 결과 (총 62개)
난수 생성기 (Random Number Generator) 1. 개요 난수 생성기(Random Number Generator, RNG)란 무작위성(Randomness)을 가진 숫자 수열을 생성하는 장치나 알고리즘을 의미한다. 컴퓨터는 기본적으로 입력값이 같으면 항상 동일한 결과값을 출력하는 결정론적(Deterministic) 시스템이다. 그러나 현대의 컴퓨…
암호화폐 지갑 (Cryptocurrency Wallet) 1. 개요 암호화폐 지갑은 블록체인 네트워크 상의 디지털 자산에 접근하고 이를 관리하기 위해 공개키와 개인키를 저장 및 관리하는 소프트웨어 또는 하드웨어 도구이다. 많은 사용자가 지갑을 '코인이 실제로 들어있는 가상 주머니'로 오해하지만, 실제 암호화폐는 지갑 내부가 아닌 블록체인이라는 분산 원장(D…
제1권 (물리학 전공서) 1. 개요 제1권은 물리학 전공 과정의 기초가 되는 고전 물리학의 핵심 체계를 다루는 입문서로, 주로 고전역학(Classical Mechanics)과 열역학(Thermodynamics)의 기본 원리를 통해 자연 현상을 수학적으로 모델링하는 방법을 제시한다. 본 서적은 전체 시리즈의 토대를 형성하며, 이후 [[제2권]]에서 다루는 전…
Masked Language Model 요 Masked Language Model(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 BERT(Bidirectional Encoder…
RFC 8017 (PKCS 1 v2.2) 공식 문서: RFC 8017 - PKCS 1: RSA Cryptography Specifications Version 2.2 RFC 8017은 RSA 암호 알고리즘의 구현 및 사용 방법을 정의한 PKCS 1 v2.2 표준 문서로, 공개키 암호 시스템의 상호 운용성과 보안성을 보장하기 위한 기술 규격을 제공합니다. 개…
비밀번호 저장 (Password Storage) 1. 개요 비밀번호 저장은 사용자가 인증을 위해 설정한 비밀번호를 서버의 데이터베이스에 안전하게 보관하여, 관리자나 외부 공격자가 원본 비밀번호를 알 수 없도록 처리하는 보안 프로세스이다. 현대적인 시스템에서 비밀번호를 평문(Plaintext), 즉 암호화되지 않은 텍스트 그대로 저장하는 것은 매우 위험하다.…
감독 학습 개요 감독 학습(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니다. 감독 학습은 분…
Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …
Kullback-Leibler Divergence (KL 발산) Kullback-Leibler Divergence(KL 발산)는 두 확률 분포의 차이를 측정하는 비대칭적 지표로, 정보이론 관점에서 하나의 분포가 다른 분포와 얼마나 다른지를 수치화한 척도이다. 1. 개요 KL 발산은 정보이론에서 상대 엔트로피(Relative Entropy)라고도 불리며, 실…
정보 이론 (Information Theory) 정보 이론(Information Theory)은 정보의 정량화, 저장, 통신을 연구하는 수학의 한 분야입니다. 이 이론은 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 1948년 발표한 논문 "통신의 수학적 이론(A Mathematical Theory of Communication)"을 기원으로 하며, 현대 디지…
MEMM (Maximum Entropy Markov Model, 최대 엔트로피 마르코프 모델) 1. 개요 최대 엔트로피 마르코프 모델(Maximum Entropy Markov Model, MEMM)은 시퀀스 레이블링(Sequence Labeling) 문제를 해결하기 위해 설계된 조건부 확률 모델(Conditional Probability Model)이자 로…
L2 정규화 개요 L2 정규화(2 Regularization), 또는 리지 정규화(Ridge Regularization), 중치 감소(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하여 복잡성을 줄이고, 학습 데이터에 지…
CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) 개 조건부 확률 필드(Conditional Random Field, 이하 CRF)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 확률적 그래프 모델의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들어 개체명 인식(Named Enti…
비용 함수 개요 비용 함수(Cost Function) 생산活动中 투입되는 생산 요소노동, 자본, 원자재 등)의 가격과량 사이의 관계를 수학적으로한 함수이다. 경제학, 특히 미시경제학과 기 이론에서 기업의 생산 결정, 가격 책정, 이윤 극대화 전략 수립에 핵심적인 역할을 한다. 비용 함수는 기업이 일정한 산출량을 생산하기 위해 최소한으로 지출해야 하는 비용을…
분류 (Classification) 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 지도학습(Supervised Learning)의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반으로 모델을 학습시…
시간 (Time) 1. 개요 시간은 사건의 발생 순서와 지속 기간을 측정하는 물리량으로, 과거에서 현재를 거쳐 미래로 흐르는 연속적인 변화의 척도를 의미한다. 물리학적으로는 4차원 시공간의 한 축을 담당하며, 철학적으로는 존재의 변화와 흐름을 규정하는 근본적인 틀로 다루어진다. 2. 시간의 측정과 단위 인류는 천체의 주기적인 움직임을 관찰하며 시간을 측정하…
블록 공중합체 (Block Copolymer) 블록 공중합체(Block Copolymer)는 서로 다른 화학적 성질을 가진 단량체 블록들이 공유 결합으로 연결되어 하나의 고분자 사슬을 형성한 합성 고분자이다. 1. 개요 블록 공중합체는 화학적으로 상이한 고분자 블록들이 선형으로 연결된 구조를 가진다. 예를 들어, 단량체 로 이루어진 블록과 단량체 로 이루어…
코딩 이론 (Coding Theory) 1. 개요 코딩 이론(Coding Theory)은 정보를 효율적으로 전송하고 저장하기 위해 데이터를 특정한 규칙에 따라 변환하는 수학적 방법론을 연구하는 학문이다. 주된 목적은 데이터의 중복성을 제거하여 전송 효율을 높이는 '효율성'과, 전송 과정에서 발생하는 잡음(Noise)으로 인한 오류를 검출하고 수정하는 '신뢰…
소프트맥스 (Softmax) 소프트맥스(Softmax) 함수는 입력받은 벡터의 각 요소를 0과 1 사이의 값으로 변환하며, 출력된 모든 값의 총합이 1이 되도록 만드는 함수입니다. 주로 딥러닝의 다중 분류(Multi-class Classification) 모델에서 출력층에 사용되며, 모델이 예측한 각 클래스에 대한 확률 분포를 나타내는 데 활용됩니다. 수학…