# 텍스트 정제 ## 개요 **텍스트 정제**(Text Cleaning)는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 및 데이터 과학 분야에서 원시 텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위한 전처리 과정의 핵심 단계이다. 실제 환경에서 수집되는 텍스트 데이터는 오타, 불필요한 기호, HTML 태그, 이모지, 대소문자...
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"정제"에 대한 검색 결과 (총 108개)
# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...
# 규칙 기반 방법 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술 분야이다. 이 과정에서 언어 데이터를 분석하기 전에 정제하고 구조화하는 단계인 **전처리**(preprocessing)는 매우 중요한 역할을 한다. 전처리 방법 중 하나인 **규칙 기반 방법**(Rule...
# 의도 파악 의도 파악(Intent Detection)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 기술 중 하나로, 사용자가 자연어로 입력한 문장이나 발화에서 **사용자의 목적 또는 행동 의도**를 추론하고 분류하는 작업을 말합니다. 이 기술은 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 시스템 등 다양한 인공지능 기반 ...
# 이미지 전처리 이미지 전처리(Image Preprocessing)는 디지털 이미지를 컴퓨터 비전(Computer Vision) 또는 머신러닝 모델에 입력하기 전에 특정 목적에 맞게 변환하고 개선하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 원본 이미지의 노이즈를 제거하고, 특징을 강조하며, 모델의 학습과 추론 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. ...
# OCR ## 개요 **OCR**(Optical Character Recognition, 광학문자인식)은 이미지 또는 스캔된 문서에 포함된 텍스트를 기계가 인식하고 편집 가능한 디지털 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 종이 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인 보조 기술 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. OCR...
# 화학 재활용 ## 개요 **화학 재활용**(Chemical Recycling)은 폐기물, 특히 플라스틱 폐기물을 화학적 방법을 통해 원료 수준으로 분해하여 새로운 소재로 재생산하는 기술을 의미합니다. 기존의 **기계적 재활용**(Mechanical Recycling)이 물리적인 방법으로 폐기물을 세척, 분쇄, 용융하여 재성형하는 방식인 반면, 화학 ...
# KDD ## 개요 **KDD**(Knowledge Discovery in Databases, 데이터베이스에서의 지식 발견)는 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 규칙, 관계, 또는 유용한 정보를 추출하는 과정을 의미하는 데이터과학 분야의 핵심 개념입니다. KDD는 단순한 데이터 분석을 넘어서, 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 패턴 평가, 지식 표현까지를...
# 촉매 촉매(觸媒, 영어: catalyst)는 화학 반응의 속도를 증가시키는 물질로, 반응 전후에 그 자체의 화학적 조성이 변화하지 않는 특성을 가진다. 촉매는 반응 경로를 변화시켜 활성화 에너지를 낮춤으로써 반응이 더 쉽게 일어나도록 돕는다. 산업 공정, 생명 현상, 환경 정화 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 현대 화학 기술의 기초를 이루는...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 프로젝트 전반에 필요한 기능을 ...
# 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...
# 리튬-황 배터리 리튬-황(Lithium-Sulfur, Li-S) 배터리는 차세대 고에너지 밀도 전지 기술로서, 기존 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 잠재력을 지닌 전지 유형이다. 이 배터리는 리튬 금속을 음극으로, 황을 양극으로 사용하며, 높은 이론 에너지 밀도, 낮은 원자료 비용, 환경 친화성 등의 장점을 갖추고 있다. 특히 전기자동차, 드론, 우...
# 데이터 정규화 ## 개요 **데이터 정규화**(Data Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 사용되는 **데이터 정제**(Data Cleaning) 기법 중 하나로, 다양한 특성(변수)의 스케일을 일관되게 조정하여 분석이나 모델 학습의 정확성과 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 특히, 여러 변수가 서로 다른 단위나 범...
# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이터를 처리할 수 있도록 설계되어, 빅데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. MapRe...
# SBA-15 ## 개요 **SBA-15**(Santa Barbara Amorphous-15)는 1998년 미국 캘리포니아대학교 산타바버라 캠퍼스(UCSB)의 연구팀에 의해 개발된 대표적인 **메조다공성 실리카 나노소재**(mesoporous silica material)이다. SBA-15는 규칙적인 2차원 육각형 구조의 기공을 가지며, 비교적 큰 기...
# OpenWebText ## 개요 **OpenWebText**(OpenWebText Corpus)는 대규모 자연어 처리(NLP) 연구 및 언어 모델 개발을 위해 사용되는 공개 텍스트 코퍼스입니다. 이 코퍼스는 Reddit 플랫폼에서 공유된 외부 웹사이트 링크를 기반으로 수집된 웹 페이지의 텍스트를 크롤링하고 정제하여 구성되었습니다. OpenWebTex...
# 목표 설정 ## 개요 목표 설정은 UX 디자인 프로세스의 핵심적인 첫 단계로, 사용자 경험 연구의 방향성과 성공 기준을 명확히 정의하는 과정입니다. 효과적인 목표 설정은 연구의 범위를 조율하고, 팀 간의 공감대를 형성하며, 디자인 결정에 대한 근거를 제공합니다. 이 문서는 UX 디자인 연구 설계에서의 목표 설정의 중요성, 절차, 유형, 그리고 실무 ...
# 진화형 프로토타이프 ## 개요 **진화형 프로토타이프**(Evolutionary Prototype)는 소프트웨어 개발 과정에서 최종 시스템으로 발전할 수 있도록 설계된 초기 모델을 말합니다. 이 방식은 사용자 요구사항이 명확하지 않거나, 시스템의 복잡성이 높아 점진적인 개발이 필요한 경우에 특히 효과적입니다. 전통적인 폭포수 모델과 달리, 진화형 프...
# 재활용 소재 ## 개요 재활용 소재(Recycled Material)는 사용 후 폐기된 자원을 수집, 분류, 정제, 가공하여 새로운 제품 제조에 다시 사용할 수 있도록 만든 자원을 말한다. 재료공학의 관점에서 재활용 소재는 자원 고갈 방지, 에너지 절약, 환경 오염 감소라는 세 가지 핵심 목표를 달성하기 위한 중요한 기술적 요소로 간주된다. 특히 플...
# 반도체 제조 ## 개요 반도체조는 전자기기의 핵 부품인 반도체 소 설계하고 생산하는 고도로 정밀한 산업 공정입니다. 이 과정은 실리콘 웨퍼를 기반으로 수십 나노미터(nm) 수준의 미세 구조를 형성하여 트랜지스터, 다이오드, 집적회로(IC) 등을 만드는 일련의 공정으로 구성됩니다. 반도체는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차, 인공지능 시스템 등 현대 기술의 ...