# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...

# Optical Character Recognition ## 개요 **Optical Character Recognition**(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인...

# 동시출현 행렬 ## 개요 **동시출현 행렬**(Co-occurrence Matrix)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 사용되는 중요한 데이터 구조입니다. 이 행렬은 특정한 문맥 내에서 두 단어가 함께 등장하는 빈도를 기록하며, 단어의 분포 가설(Distributional Hypoth...

# 편향 ## 개요 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 중요한 요소 중 하나는 **편향**(Bias)입니다. 편향은 모델이 학습 데이터의 패턴을 얼마나 잘 반영하는지를 나타내는 지표로, 일반적으로 **예측값과 실제값 사이의 평균적인 차이**를 의미합니다. 낮은 편향은 모델이 데이터의 진짜 관계를 잘 포착하고 있음을, 높은 편향은 모델이 너무 단순하거나 학...

# DSP 슬라이스 ## 개요 **DSP 슬라이스**(DSP Slice)는 **FPGA**(Field-Programmable Gate Array, 현장 프로그래머블 게이트 배열) 내에 내장된 특수한 하드웨어 블록으로, 고속의 산술 연산, 특히 **디지털 신호 처리**(Digital Signal Processing, DSP) 작업을 효율적으로 수행하기 위...

# 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...

# F1 스코어 ## 개요 F1 스코어(F1 Score)는 기계학습과 데이터과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표 중 하나입니다. 특히 **정밀도(Precision)**와 **재현율(Recall)**이 모두 중요한 상황에서 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가하는 데 유용합니...

# 의료 영상 분석 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)은 의료 영상 데이터를 해석하고 질병 진단, 치료 계획 수립, 질병 진행 추적 등에 활용하기 위해 컴퓨터 과학, 수학, 인공지능, 의학 등 다양한 분야의 기술을 통합하여 수행하는 핵심적인 의료기술 분야이다. 최근 디지털 의료 영상 장비의 발전과 인공지능 기술의 급속한 진보에 힘입...

# 탄소 배출 감축 ## 개요 탄소 배출 감축은 기후 변화 대응의 핵심 전략 중 하나로, 온실가스 중 가장 큰 비중을 차지하는 이산화탄소(CO₂)의 배출량을 줄이기 위한 다양한 기술적, 제도적, 사회적 노력을 의미한다. 산업화 이후 화석 연료 사용 증가와 산림 파괴 등으로 인해 대기 중 탄소 농도가 급격히 증가하면서 지구 평균 기온 상승, 극단적 기상 ...

# 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 ...

# train_size ## 개요 `train_size`는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 **하이퍼파라미터** 중 하나로, 전체 데이터셋 중 **학습 데이터**(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 ...

# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...

# 가짜 뉴스 탐지 ## 개요 가짜 뉴스 탐지(Fake News Detection)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 활용하여 허위 또는 왜곡된 정보를 포함한 뉴스 콘텐츠를 자동으로 식별하는 기술 분야입니다. 디지털 미디어의 급속한 확산과 소셜 미디어의 영향력 증가로 인해 가짜 뉴스는 사회적 갈등, 정치적 ...

# 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 세...

# 물적 자본 ## 개요 **물적 자본**(Physical Capital)은 경제 활동에서 상품과 서비스를 생산하는 데 사용되는 유형의 생산 요소를 의미한다. 이는 인간의 노동이나 지식과 같은 무형의 요소와 구분되는, 실제로 만질 수 있는 자산들을 포함한다. 물적 자본은 기업의 생산성 향상과 경제 성장에 핵심적인 역할을 하며, 노동, 토지, 기업가 정신...

# 인구 통계적 분할 ## 개요 **인구 통계적 분할**(Demographic Segmentation)은 마케팅 전략에서 소비자를 특정 인구 통계적 특성에 따라 그룹화하는 방법이다. 이는 시장 세분화(Market Segmentation)의 가장 기본적이고 널리 사용되는 형태 중 하나로, 기업이 타겟 고객을 보다 정확하게 이해하고 맞춤형 마케팅 활동을 전...

# 거리 측정 오차 거리 측정 오차는 다양한 센서 기술을 활용하여 물체 간의 거리를 측정할 때 발생할 수 있는 **측정값과 실제값 사이의 차이**를 의미합니다. 이 오차는 정밀 측정이 요구되는 산업, 자율주행 시스템, 로봇 공학, 드론 내비게이션, 의료 기기 등에서 중요한 고려 요소로 작용합니다. 오차의 원인과 특성을 이해함으로써 센서의 신뢰성과 성능을 ...

# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...

# DSP **DSP**(Digital Signal Processor, 디지털 신호 처리기)는 디지털 형태의 신호를 실시간으로 처리하도록 특화된 마이크로프로세서입니다. 일반적인 CPU와 달리, 음성, 오디오, 비디오, 통신 신호 등과 같은 연속적인 데이터 스트림을 고속으로 처리하는 데 최적화되어 있으며, 주로 실시간 처리가 요구되는 응용 분야에서 널리 사...

# 투명성 ## 개요 애자일 소프트웨어 개발에서 **투명성**(Transparency)은 팀, 프로세스, 진행 상황, 문제점 등 프로젝트와 관련된 모든 정보가 명확하고 접근 가능하게 공개되는 원칙을 의미합니다. 이는 애자일의 핵심 가치 중 하나로, 팀 내 협업을 촉진하고 지속적인 개선을 가능하게 하며, 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합...