에피택셜 성장 (Epitaxial Growth) 1. 개요 에피택셜 성장(Epitaxial Growth)이란 [[단결정]] 기판(Substrate) 위에 그 결정 방향을 유지하며 새로운 결정층을 성장시키는 기술을 의미한다. 그리스어로 '위에'를 뜻하는 'epi'와 '정렬'을 뜻하는 'taxis'의 합성어에서 유래되었으며, 기판의 결정 구조가 템플릿 역할을 …
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이온 엔진 (Ion Thruster) 1. 개요 이온 엔진은 전기에너지를 이용하여 추진제를 이온화하고, 이를 정전기장으로 가속하여 분사함으로써 추진력을 얻는 [[전기 추진 시스템]](Electric Propulsion System)의 일종이다. 기존의 화학 로켓이 연료의 화학 반응을 통한 열팽창으로 가스를 분출하는 것과 달리, 이온 엔진은 전자기적 힘을 이…
IoT 기기 (Internet of Things Devices) 1. 개요 IoT 기기(사물인터넷 기기)란 물리적인 사물에 센서, 소프트웨어, 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결함으로써 데이터를 주고받고 스스로 제어하거나 외부에서 원격으로 조작할 수 있는 지능형 장치를 의미한다. 전통적인 전자기기가 사용자의 직접적인 입력(버튼 클릭, 터치 등)에 의해서만 …
창의적 문제 해결 학습 (Creative Problem Solving, CPS) 1. 개요 창의적 문제 해결 학습(Creative Problem Solving, 이하 CPS)은 학습자가 직면한 복잡하고 비구조화된 문제를 해결하기 위해 창의적 사고 기법을 체계적으로 적용하여 최적의 해결책을 찾아내는 학습자 중심의 교육 방법론이다. 본 학습법의 목적은 단순히 …
근로기준법 1. 개요 근로기준법은 헌법에 의하여 근로조건의 기준을 정함으로써 근로자의 기본적 생활을 보장하고 향상시키며 균형 있는 국민경제의 발전을 꾀하는 것을 목적으로 하는 대한민국의 법률이다. 본 법은 근로조건의 최저기준을 설정하고 있으며, 이 기준에 미치지 못하는 근로조건을 정한 근로계약은 그 부분에 한하여 무효가 되고, 무효가 된 부분은 본 법에서 …
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…
에너지 하베스팅 (Energy Harvesting) 1. 개요 에너지 하베스팅(Energy Harvesting)이란 일상생활이나 산업 현장에서 버려지는 주변 환경의 에너지(빛, 진동, 열, 전자기파 등)를 수집하여 전기 에너지로 변환하고 이를 전자기기의 전원으로 활용하는 기술을 의미한다. 이는 외부 전원 공급 장치나 배터리 교체 없이 기기를 자가 구동(Se…
매개변수 (Parameter) 1. 개요 매개변수(Parameter, 파라미터)란 인공지능 및 머신러닝 모델이 학습 데이터로부터 스스로 습득하여 최적의 값을 찾아가는 내부 변수를 의미한다. 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 오차를 줄이기 위해 학습 과정에서 지속적으로 업데이트되며, 모델이 데이터의 패턴과 특징을 기억하는 '지식'의 저장소 역할을 한다. 많은…
블록 공중합체 (Block Copolymer) 블록 공중합체(Block Copolymer)는 서로 다른 화학적 성질을 가진 단량체 블록들이 공유 결합으로 연결되어 하나의 고분자 사슬을 형성한 합성 고분자이다. 1. 개요 블록 공중합체는 화학적으로 상이한 고분자 블록들이 선형으로 연결된 구조를 가진다. 예를 들어, 단량체 로 이루어진 블록과 단량체 로 이루어…
열 관리 (Thermal Management) 1. 개요 열 관리란 시스템 내부에서 발생하는 열을 효율적으로 제어하고 외부로 방출하여, 장치가 최적의 작동 온도 범위 내에서 유지되도록 하는 공학적 기술의 총칭이다. 전자 기기 및 산업 시스템에서 열 제어는 단순히 온도를 낮추는 것을 넘어, 반도체의 성능 저하(Thermal Throttling)를 방지하고, …
희소 모델 (Sparse Model) 1. 개요 희소 모델(Sparse Model)이란 신경망의 파라미터(가중치)나 활성화 값(Activation) 중 상당수가 0이 되어, 실제 연산에 참여하는 유효 파라미터의 비율이 낮은 인공지능 모델을 의미한다. 이는 모든 파라미터가 0이 아닌 값으로 채워져 매 연산마다 모든 가중치를 계산하는 밀집 모델(Dense Mo…
열 제어 시스템 (Thermal Control System) 1. 개요 열 제어 시스템(Thermal Control System, TCS)은 장치나 시스템 내부에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하여, 구성 요소들이 최적의 작동 온도 범위 내에서 유지되도록 제어하는 하드웨어 및 소프트웨어 체계이다. 전자 부품은 작동 중 전기 에너지가 열 에너지로 전환되며, …
Institute of Technical Education (ITE) Institute of Technical Education(약칭: ITE)는 싱가포르의 국립 직업 교육 및 훈련 기관입니다. 싱가포르 교육부(Ministry of Education, MOE) 산하에 위치하며, 중학교 졸업생(Secondary School Leavers)을 대상으로 한 기술…
혼합 전문가 모델 (Mixture of Experts, MoE) 개요 혼합 전문가 모델(Mixture of Experts, 줄여서 MoE)은 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 아키텍처에서 사용되는 효율적인 신경망 설계 패턴입니다. MoE의 핵심 아이디어는 단일 거대한 모델 대신, 여러 개의 작은 '전문가(Expert)' 네트워크를 준비하고, 입력 데이터…
온라인 교육 개요 온라인 교육(Online Education)은 인터넷 기반의 정보통신기술(ICT)을 활용하여 교육자가 학습자에게 교육 콘텐츠를 제공하고 상호작용하는 교육 형태를 의미한다. 전통적인 대면 교육과 달리 시간과 장소의 제약을 최소화하며, 다양한 연령층과 배경을 가진 학습자들이 접근할 수 있는 유연한 학습 환경을 제공한다. 특히 21세기 들어 디…
직업 교육 개요 직업 교육(職業 敎育, Vocational Education)은 특정 직업이나 산업 분야에서 요구되는 기술과 지식을 습득하도록 돕는 교육 체계를 의미한다. 일반적인 학문 중심의 교육과 달리 실용성과 실습 중심의 커리큘럼을 특징으로 하며, 학생이나 성인이 직장에서 즉시 활용 가능한 역량을 개발하는 데 초점을 둔다. 직업 교육은 청소년의 조기 …
딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데이터(…
GPT-4 개요 GPT-4enetic Pre-trained Transformer 4)는 미국의 인공지능 연구 기업인 OpenAI가발한 대모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 네 번째 주요 버전으로,2023년 3월에 공개되었습니다. 이 모델은 자연어 처리, 생성, 이해 등 다양한 언어 과제에서 인간 수준에 근접한 성능을 보이며, 이…
STEM 교육 개요 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 교육은 과학(S), 기술(T), 공학(E), 수학(M)의 네 가지 학문 분야를 통합적으로 탐구하는 교육 방법이다. 이는 단일 과목에 대한 지식을 넘어, 실생활 문제 해결을 위한 종합적 사고력과 창의성을 기르는 데 중점을 두며, 디지털 시대에 필요…
자연수 개요 자연수는 수학에서 가장 기본적인 수 체계 중 하나로, 물체를 세거나 순서를 나타내는 데 사용되는 정수입니다. 일반적으로 1부터 시작하는 경우가 많지만, 현대 수학에서는 0을 포함하는 정의도 널리 채택되고 있습니다. 자연수는 산술, 대수, 집합론 등 다양한 수학 분야에서 기초 자료로 활용되며, 교육 과정에서도 초등학교부터 체계적으로 학습합니다. …