# Distributed Tracing ## 개요 **Distributed Tracing**(분산 추적)은 마이크로서비스 아키텍처와 같은 분산 시스템 환경에서 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거치는 과정을 추적하고 시각화하는 기술입니다. 현대의 복잡한 소프트웨어 시스템은 수십에서 수백 개의 독립된 서비스로 구성되며, 사용자의 한 번의 요청이 여러 서...

# 내열성 ## 개요 **내열성**(耐熱性, Thermal Resistance)은 재료가 고온 환경에서도 물리적, 화학적 성질을 유지하며 변형, 열화, 또는 파손되지 않고 기능을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 재료공학에서 내열성은 고온에서의 응용이 많은 산업 분야, 예를 들어 항공우주, 자동차, 전자기기, 에너지 시스템 등에서 핵심적인 성능 지표 중...

# 대역폭 제한 ## 개요 **대역폭 제한**(Bandwidth Throttling)은 네트워크에서 데이터 전송 속도를 의도적으로 제한하는 기술적 조치를 의미합니다. 이는 네트워크 자원의 효율적인 분배, 과도한 트래픽 관리, 서비스 품질 보장(QoS), 또는 특정 정책적 목적을 달성하기 위해 사용됩니다. 대역폭 제한은 인터넷 서비스 제공자(ISP), 기...

# 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 ...

# 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...

# 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...

# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...

# 미디어 쿼리 ## 개요 **미디어리**(Media Query)는 CSSascading Style Sheets)에서 사용되는 기으로, 사용자의치 특성(예 화면 크기, 해상도, 색상 능력, 출력 방식)에 따라 스타일을 다르게 적용할 수 있도록 해줍니다. 이 기능은반응형 웹 디자인**(Responsive Web Design, RWD)의 핵심 요소로, 다양...

# 모듈 모(Module)은 소트웨어 개발과 데이터과학 분야에서 중요한 개념으로, 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적이고 재사용 가능한 코드 단위를 의미합니다. 데이터과학에서는 반복적인 분석 작업을 체계적으로 관리하고 효율적으로 공유하기 위해 모듈화가 필수적입니다. 이 문서에서는 모듈의 정의, 역할, 활용 사례, 그리고 데이터과학에서의 중요성에 대해 상...

# 디자인 씽킹 ## 개요 **디자인 씽킹**(Design Thinking)은 사용자 중심의 문제 접근 방식으로, 복잡 문제에 창의적이고 실용적인 솔루션을 도출하기 위해 디자인 프로세스 원리를 활용하는UX 디자인 방법론**. 전통적인 해결 방식이 문제의 원인 분석 초점을 맞춘다면, 디자인킹은 문제의 본질을 이해하고 사용자의 진정한 니즈를 파악하여 혁신적...

# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of Service 서비스 품질)는 네트워크 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네트워 자원이 제되어 있는 환경에서 특정 트래픽(예: 음성, 화상 통화, 실시간 게임 등)에 우선순위를 부여하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss) 등을...

# ToS ## 개요 **ToS**(Type of Service, 유형)는 인터넷 프로토콜(IP) 패킷의 헤더에 포함된 필드로, 네트워크에서 패킷이 전달될 때의 우선순위 및 처리 방식을 지정하는 데 사용됩니다. 이 필드는 주로 네트워크 트래픽의 품질을 제어하고, 특정 유형의 트래픽(예: 음성, 비디오, 일반 데이터)에 대해 우선순위를 부여하는 **QoS...

# 트래픽 제어 ## 개요 **트래 제어**(Traffic Control)는 네트워크 데이터 흐름을 효율적으로 관리하고, 대역폭 사용을 최적화하며 네트워크 혼잡을 방지하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네워크 트래픽은 사용자 요청, 파일 전송, 스트리밍 미디어, 실시간 통신 등 다양한 소에서 발생하며,들이 동시에 네트워크원을 요구할 경우 성능 저하나...

# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...

# 정책 기반 라우팅 ## 개요 **정책 기반 라우팅**(Policy-Based Routing PBR)은 네트워크 트픽을 목적지 IP 주소 기반의 전통적인 라우팅 방식이 아닌, 관리자가 정의한 **정책**(policy) 따라 경로를 결정하는 고급 라팅 기법입니다.적인 라우팅이블은 목적지 주소만을 기준으로 최적 경로를 선택하지만, 정책 기반 라우팅은 소스...

# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of, 서비스 품질)는 네트크에서 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술적 개념과 메커니즘을 의미합니다. 특히 네트워크 자원 제한된 상황에서 중요한 트래픽(예: 음성, 영상, 실시간 게임 등)이 우선적으로 처리되도록 하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss), ...

# 디자인 사 ## 개요 **디자 사고**(Design Thinking)는 사용자 중심의 문제 해결 접근법으로, 복잡한 문제를 창의적이고 실용적인 방식으로하기 위한 프로스입니다. 원래업 디자인 및 제품발 분야에서 유래했지만, 오늘날에는 소프트웨 개발, 비니스 전략,육, 의료 등 다양한야에서 혁신 이끄는 핵심 방법론으로 자리 잡았습니다. 디자인 사고의 핵...

# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...

# 디자인 씽킹 ## 개요 **디자인 씽킹**(Design Thinking)은 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용자 중심의 접근 방식을 기반으로 창의적 사고 프로세스입니다.래 산업 디자인과 제품 개발 분야에서 시작되었으나, 현재는 소프트웨어 개발, 서비스 설계, 비즈니스 혁신 등 다양한 분야에서 핵심적인 문제 해결 방법론으로 자리 잡고 있습니다. 디자인 ...

# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...