가우스 곡률 (Gaussian Curvature) 가우스 곡률은 곡면 위의 한 점에서의 곡률을 나타내는 척도로, 해당 점에서의 두 주곡률(Principal Curvatures)의 곱으로 정의되는 내재적 곡률입니다. 이는 곡면이 3차원 공간에 어떻게 놓여 있는가와 상관없이, 곡면 내부의 측정만으로 결정되는 성질을 가집니다. 정의 및 수식 가우스 곡률 는 곡면…
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특성 맵 (Feature Map) 1. 개요 특성 맵(Feature Map)이란 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)에서 입력 데이터에 필터를 적용하여 특정 시각적 특징(특성)이 활성화된 위치와 강도를 나타낸 텐서(Tensor) 형태의 데이터를 의미한다. CNN의 핵심은 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 유의미한 패턴…
확률 질량 함수 (Probability Mass Function, PMF) 확률 질량 함수(Probability Mass Function, 이하 PMF)는 [[이산 확률 변수]]가 특정 값을 가질 확률을 직접적으로 나타내는 함수이다. 1. 정의 및 개념 확률 질량 함수(PMF)는 [[이산 확률 변수]](Discrete Random Variable)의 확률 …
속도 벡터 (Velocity Vector) 속도 벡터는 물체의 위치 변화량(변위)을 시간으로 나눈 벡터량으로, 물체의 운동 상태를 수학적으로 기술하는 핵심 요소이다. 1. 정의 및 기본 개념 속도 벡터(Velocity Vector)는 단위 시간당 물체의 변위(Displacement, 위치의 변화량)를 나타내는 벡터이다. 물리량은 크게 스칼라(Scalar)와…
코펜하겐 해석 (Copenhagen Interpretation) 1. 개요 코펜하겐 해석은 1920년대 닐스 보어(Niels Bohr)와 베르너 하이젠베르크(Werner Heisenberg)를 중심으로 덴마크 코펜하겐에서 정립된 양자역학의 표준 해석으로, 미시 세계의 물리적 상태가 관측 전까지는 확률적으로 존재하며 관측 행위를 통해 비로소 결정된다고 보는 …
가중치 큐 (Weighted Queue) 1. 개요 가중치 큐(Weighted Queue)란 큐에 삽입되는 각 요소에 특정 수치인 '가중치(Weight)'를 부여하여, 단순한 선입선출(FIFO, First-In-First-Out) 방식이 아닌 가중치 값에 따라 처리 순서나 처리 빈도를 결정하는 데이터 구조 및 알고리즘을 통칭합니다. 엄밀히 말해 가중치 큐는…
지수분포 지수분(Exponential Distribution) 통계학과률론에서 연속 확률분포 일종으로, 간의 시간 간격을 모델링하는 데 널리됩니다. 특히,아송 과정(Pson process)에서하는 사건 사이의 시간을 설명하는 적합한 분포로,뢰성 공학, 생존 분석, 대기 이론(Queueing theory) 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 개요…
방사선 노출 방사선 노출이란 방사성 물질로부터 방출되는 전리 방사선(Ionizing Radiation)이 인체나 생체 조직에 흡수되어 에너지를 전달하는 현상을 말한다. 전리 방사선은 세포 내의 분자를 이온화시켜 DNA 손상을 유발하거나 화학적 변화를 일으켜 생물학적 영향을 미칠 수 있다. 방사선의 종류 방사선은 그 성질과 투과력에 따라 다음과 같이 구분된다…
수치 계산 (Numerical Computation) 1. 개요 수치 계산이란 수학적 문제를 컴퓨터가 처리할 수 있는 유한한 횟수의 산술 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)으로 변환하여 근사해(Approximate Solution)를 구하는 계산 과학의 한 분야이다. 복잡한 미분 방정식이나 대규모 선형 연립 방정식과 같이 해석적 방법(Analytical M…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
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…
독립변수 개요 독립변수(independent variable)는 통계학, 특히 회귀분석에서 중요한 개념 중 하나로, 어떤 결과나 현상에 영향을 미칠 수 있다고 가정되는 변수를 의미한다. 독립변수는 종속변수(dependent variable)의 변화를 설명하거나 예측하는 데 사용되며, 실험이나 관찰 연구에서 연구자가 조작하거나 통제할 수 있는 변수로 정의되기…
센서 입력 개요 센서 입력(Sensor Input은 물리적 환경의 변화(예: 온도, 압력, 움직임, 조도 등)를 감지하여 이를 전기적 신호로 변환하고, 컴퓨터나 전자 장치가 인식할 수 있는 형태의 데이터로 전달하는 입력 방식을 의미합니다. 현대 하드웨어 기술의 핵심 요소 중 하나인 센서 입력은 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행차, 스마트홈, 산업용 로봇 …
분류: 환경 / 오염물질 / 대기오염 산성 강수 (Acid Precipitation) 1. 개요 산성 강수란 대기 중의 오염 물질이 빗물, 눈, 안개 등에 녹아들어 pH(수소이온농도지수)가 정상 범위보다 낮아진 상태로 지표면에 내리는 현상을 말한다. 일반적으로 순수한 물의 pH는 7.0(중성)이며, 대기 중의 [[이산화탄소]]( )가 녹아든 일반적인 비는 …
MAE 개요 MAE(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측값과 실제값 사이의 오차를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. 인공지능 모델, 특히 회귀 모델의 성능을 측정할 때 널리 사용되며, 오차의 절대값을 평균하여 계산하므로 해석이 직관적이고 이해하기 쉬운 장점이 있습니다. MAE는 예측 오차의 …
가속도계 (Accelerometer) 1. 개요 가속도계(Accelerometer)란 물체의 가속도(단위 시간당 속도의 변화율)를 측정하는 센서로, 정지 상태에서는 중력 가속도를 통해 기울기를 측정하고 이동 상태에서는 선가속도를 측정하는 장치이다. 가속도계는 뉴턴의 제2법칙( )에 기반하여 관성 질량에 가해지는 힘을 전기적 신호로 변환하며, 현대의 스마트 …
편도함수 (Partial Derivative) 편도함수란 다변수 함수에서 다른 모든 변수를 상수로 고정하고, 특정 하나의 변수만을 변화시켰을 때 함수 값이 변화하는 비율을 나타내는 미분값이다. 1. 정의 및 개념 다변수 함수 가 있을 때, 특정 변수 에 대한 편미분(Partial Differentiation)은 나머지 변수( )를 상수로 취급하여 에 대해서…
결합 확률 (Joint Probability) 1. 개요 결합 확률(Joint Probability)이란 두 개 이상의 사건이 동시에 발생하는 사건, 즉 사건들의 교집합(Intersection)이 일어날 확률을 의미한다. 확률론에서 결합 확률은 여러 확률 변수가 결합되어 나타나는 상태의 가능성을 측정하는 기초적인 개념이다. 표기법으로는 보통 또는 로 나타내…
상수 (Constant) 상수(Constant)란 수학, 과학, 컴퓨터 과학 등에서 값이 변하지 않고 일정하게 유지되는 수 또는 식별자를 의미한다. 정의 및 개념 상수는 어떤 조건이나 상황에서도 그 값이 고정되어 있는 수치이다. 이는 값이 상황에 따라 변할 수 있는 변수(Variable)와 대조되는 개념이다. 상수 (Constant): 식이나 함수 내에서 …
다중 계절성 (Multiple Seasonality) 1. 개요 다중 계절성(Multiple Seasonality)이란 하나의 시계열 데이터 내에 서로 다른 주기를 가진 두 개 이상의 계절적 패턴이 동시에 존재하는 현상을 의미한다. 이러한 다중 계절성을 정확히 식별하고 모델링하는 것은 복잡한 시계열 데이터에서 노이즈를 제거하고 정확한 수요 예측과 자원 최적…