# Loss and Damage Facility ## 개 **Loss and Damage Facility로스 앤 댐지 퍼실리티는 기후 변화 인해 회복 불가능한 피해(loss)와 적응으로도 완전히 방지할 수 없는 피해(damage)를 입은 취약 국가들을 지원하기 위해 설립된 국제 기구이다. 이 기구는 2022년 11월 열린 제27차 유엔기후변화협약 당사국...
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"LoS"에 대한 검색 결과 (총 185개)
# XGBoost ## 개요 **XGBoost**(Extreme Gradient Boosting)는 효율적이고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리로, Tianqi Chen과 공동 연구진에 의해 2014년 공개되었습니다. 데이터 과학 경진대회(Kaggle 등)와 산업 현장 모두에서 높은 예측 성능과 학습 속도로 널리 사용되고 있으며, 현재까지 머신러닝...
# HEVC (High Efficiency Video Coding) ## 개요 **HEVC**(고효율 비디오 코딩, High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC의 후속 표준으로 개발된 차세대 영상 압축 기술입니다. 국제전기통신연합(ITU-T)의 VCEG와 국제표준화기구(ISO/IEC)의 MPEG가 공동으로 개발한 이 코덱은 공...
# ELECTRA ## 개요 **ELECTRA**(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에...
# KOMA-Script ## 개요 KOMA-Script는 독일의 수학자이자 프로그래머인 마르쿠스 코름(Markus Kohm)이 1990년대 초부터 개발해 온 LaTeX 문서 클래스 모음(bundle)입니다. 표준 LaTeX 클래스(`article`, `report`, `book` 등)를 대체하거나 확장하여, 출판 수준의 정교한 타이포그래피와 유연한 레이...
# 사전 학습 (Pre-training) ## 개요 사전 학습(Pre-training)은 인공지능, 특히 딥러닝 모델 개발 파이프라인에서 가장 초기이자 핵심적인 단계로, 방대한 양의 일반 데이터셋을 활용하여 모델이 세계에 대한 기본적인 지식과 패턴을 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 훈련된 모델은 특정 작업에 최적화되지 않은 '기반 모델(Foundati...
# CheXNet ## 개요 **CheXNet**은 딥러닝 기반의 의료 영상 분석 모델로, 흉부 X-선 이미지에서 흉부 질환을 탐지하는 데 특화되어 개발된 인공의 연구팀이 2017년에 발표한 이 모델은 의료 인공지능 분야에서 중요한 이정표로 평가, 방사선 전문의 수준의 성능을 달성했다는 점에서 주목을 받았습니다. CheXNet은 대규모 공개 흉부 X-선...
# Alert Rules ## 개요 **Alert Rules**(경고 규칙)은 시스템 운영 환경에서 시스템의 상태, 성능, 보안, 가용성 등에 이상이 발생했을 때 이를 사전에 감지하고 사용자 또는 운영 팀에게 알리는 기능을 정의하는 규칙 집합입니다. Alert Rules는 모니터링 시스템의 핵심 구성 요소로, 시스템 장애, 성능 저하, 보안 위협 등을 ...
# Spoofing ## 개요 **Spoofing**(스푸핑)은 사이버 보안 분야에서 공격자가 자신을 신뢰할 수 있는 사용자, 장치, 시스템 또는 서비스로 위장하여 권한을 탈취하거나 민감한 정보를 획득하는 공격 기법을 의미합니다. 이는 **위협 모델링**(Threat Modeling) 프레임워크에서 자주 다루어지는 주요 위협 유형 중 하나로, STRID...
# 공정성(Fairness) ## 개요 인공지능(AI) 시스템이 사회 전반에 걸쳐 의사결정 과정에 깊숙이 관여하게 되면서, **공정성**(Fairness)은 AI 개발 및 운영의 핵심 윤리적 원칙 중 하나로 부상하고 있습니다. 공정성은 AI 시스템이 개인이나 집단에 대해 차별적이거나 편향된 방식으로 작동하지 않도록 보장하는 개념을 의미합니다. 특히 알고...
# 클래스 불균형 ## 개요 **클래스 불균형**(Class Imbalance)은 머신러닝에서 분류 문제를 다룰 때, 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우를 의미합니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템에서 정상 거래는 수백만 건인 반면 사기 거래는 수천 건에 불과할 수 있으며, 이 경우 사기 클래스(소수 클래스)는 전체 데...
# Ascomycota ## 개요 **Ascomycota**(주머니균문)는 균계(Fungi)에 속하는 가장 큰 문으로, 약 64,000종 이상이 알려져 있으며, 이는 알려진 균류의 약 75%를 차지한다. 이들은 생태계에서 중요한 역할을 하며, 분해자, 공생체(지의류, 균근), 병원균 등 다양한 생태적 지위를 차지하고 있다. Ascomycota는 유성 생...
# 동적 로드 (Dynamic Loading) ## 개요 **동적 로드(Dynamic Loading)**란 프로그램이 실행되는 도중(Runtime), 특정 기능이나 데이터가 필요할 때 해당 모듈을 메모리에 적재하는 기술을 의미합니다. 전통적인 방식인 '정적 로드(Static Loading)'가 프로그램 시작 시점에 필요한 모든 라이브러리와 코드를 한꺼번에...
<Thinking> 이 요청은 "역할 기반 접근 제어 (RBAC)"에 대한 한국어 위키 스타일의 전문 정보 문서를 작성하는 것입니다. 다음 요소들을 고려하여 구조화하겠습니다: 1. **주제 분석**: RBAC 는 사이버보안 분야에서 중요한 접근 제어 모델로, 사용자의 역할에 따라 시스템 리소스에 대한 접근 권한을 관리하는 방식입니다. 2. **문서 구조...
# FastText ## 개요 **FastText**는 페이스북(Facebook) AI 연구소에서 개발한 경량화된 자연어 처리 라이브러리로, 단어 임베딩(word embedding) 생성과 텍스트 분류(text classification) 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 2016년 발표된 이후 빠른 속도와 높은 정확도로 인해 산업계와...
# CBOW (Continuous Bag‑of‑Words) 모델 ## 개요 CBOW(Continuous Bag‑of‑Words)는 **워드 임베딩(word embedding)**을 학습하기 위한 대표적인 신경망 모델 중 하나이며, **Word2Vec** 프레임워크에서 제시된 두 가지 기본 아키텍처(다른 하나는 Skip‑gram) 중 첫 번째 모델이다. ...
# 종속변수 ## 개요 **종속변수(Dependent Variable)**는 통계·머신러닝 모델에서 *예측하거나 설명하고자 하는 대상*을 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서는 독립변수(설명변수, predictor)와의 관계를 통해 종속변수의 값을 추정한다. 종속변수는 연구 목적에 따라 **연속형**, **이산형**, **범...
# 편향 문제 ## 개요 인공지능(AI) 시스템은 대량의 데이터와 복잡한 알고리즘을 기반으로 의사결정을 수행한다. 그러나 학습 데이터, 모델 설계, 운영 환경 등에 내재된 **편향(bias)** 은 AI가 인간과 동일하거나 더 나은 판단을 내리지 못하고, 특정 집단에 불리한 결과를 초래할 위험을 내포한다. AI 윤리 분야에서 **편향 문제**는 공...
# 독점시장 ## 개요 독점시장(monopoly market)은 시장에 단 하나의 기업(또는 조직)만이 존재하여 그 기업이 전적인 공급자 역할을 하는 시장 구조를 말한다. 이 경우 해당 기업은 **가격 결정권(price‑setting power)**을 보유하게 되며, 진입 장벽(entry barrier)이 매우 높아 다른 기업이 시장에 진입하기 어렵다...
# Accessibility (접근성) ## 개요 **접근성(Accessibility)** 은 웹·모바일·데스크톱 등 디지털 제품을 **모든 사람**, 특히 시각·청각·운동·인지·노년 등 다양한 제한을 가진 사용자가 **동등하게 이용할 수 있도록** 설계·구현하는 원칙과 실천을 의미한다. 접근성은 단순히 법적 요구사항을 충족하는 수준을 넘어, **사용자 ...