# Throwaway Prototyping Throwaway Prototyping**(버리기용 프토타이핑), 또는Rapid Prototyping**(신속 프로토타이핑)은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 사용자 요구사항을 명확히 시스템의 개념을 검증하기 위해 임시로 제작된 프로토타입을한 후, 최종 제품 개발 시에는 이를 폐기하고 처음부터 다시 개발하는 방법론...

# Simultaneous Localization and Mapping ## 개요 **Simult Localization and Mapping**(AM, 동시 위치 추 및 맵핑) 로보틱스야에서 자율 내비게이션을 실현하기 핵심 기술 중 하나이다. 로봇이 사전에 알지 못하는 환경을 탐색할 때, 자신이 어디에 있는지를 추정(**자기 위치 추정, Localiz...

# Credit-Based Shaping **Credit-Based Shaping**(크레딧 기반 대역폭어)은 실시간 네트워크 통신, 특히 **IEEE 8021Qav** 표준에서 정의된 **Time-Sensitive Networking**(TSN) 환경에서 사용되는 대역폭 관리 기법 중 하나입니다. 이 기법은 특정 트래픽 클래스(예: 오디오/비디오 스트림...

# SLAM ## 개요 SLAM(**Simultaneous Localization and Mapping**, 동시 위치 추정 및 맵핑)은 로봇이나 자율주행 시스템이 **처음 보는 환경에서 자신이 어디에 있는지 추정하면서 동시에 그 환경의 지도를 생성하는 기술**입니다. 이는 자율 로봇, 무인항공기(UAV), 자율주행차, 청소 로봇 등 다양한 분야에서 핵...

# 블루투스 블루투스(Bluetooth)는 짧은 거리에서 전자 기기를 무선으로 연결하기 위한 통신 기술의 하나로, 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 무선 연결 기술 중 하나입니다. 전자기기 간의 데이터 전송, 오디오 스트리밍, 주변기기 연결 등 다양한 용도로 활용되며, 특히 스마트폰, 헤드폰, 스마트워치, 키보드, 마우스 등과 같은 개인용 기기에서 그 활...

# SCAMPER SCAMPER는 창의적 문제 해결과 아이디어 발상을 위한 대표적인 브레인스토밍 기법 중 하나로, 기존 제품, 서비스, 프로세스 등을 개선하거나 혁신적인 새로운 아이디어를 도출하는 데 효과적으로 활용된다. 이 기법은 1950년대에 알렉스 오스본(Alex F. Osborn)이 제안한 창의성 기법을 기반으로 하여, 밥 엠러리(Bob Eberl...

# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이터를 처리할 수 있도록 설계되어, 빅데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. MapRe...

# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...

# 지식 기반 질문 응답 ## 개요 **지식 기반 질문 응답**(Knowledge-Based Questioning, KB-QA)은 구조화된 지식 저장소(예: 지식 그래프, 데이터베이스)를 활용하여 사용자의 자연어 질문에 정확한 답변을 제공하는 자연어처리(NLP) 기술입니다. 기존의 키워드 기반 검색과 달리, KB-QA는 질문의 의미를 이해하고 지식 베이...

# 6GHz 대역 ## 개요 6GHz 대역은선 통신에서 사용되는 주수 대역 중 하나로, 약5.925GHz부터 .125GHz까지의 주파 범위를 포함합니다. 이 대역 기존의 .4GHz 및 5 대역에 이어 최근 무선 네트워, 특히 Wi-Fi 기술의 발과 함께 주목받고 있는 주파수 자입니다. 특히 **Wi-Fi 6E**(Wi-Fi 6 확장) 및 **Wi-Fi ...

# 네트워크 상태 수집 네트워크 상태 수집(Network Status Collection)은 네트워크 인프라의 성, 가용성, 보안 상태 등을 지속적으로 모니터링하고 분석하기 위한 핵심 과정입니다. 이는 기업, 데이터 센터, 클라우드 환경 등 다양한 네트워크 환경에서 안정적인 서비스 제공을 보장하기 위해 필수적인 기술입니다. 본 문서에서는 네트워크 상태 수...

# 의사결정 나무 ## 개요 **의사결정무**(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준으로 계층적으로 분할하여 최종적으로 예측 결과를 도출하는 트리 구조의 모델을 생성합니다. ...

# 반도체 제조 ## 개요 반도체조는 전자기기의 핵 부품인 반도체 소 설계하고 생산하는 고도로 정밀한 산업 공정입니다. 이 과정은 실리콘 웨퍼를 기반으로 수십 나노미터(nm) 수준의 미세 구조를 형성하여 트랜지스터, 다이오드, 집적회로(IC) 등을 만드는 일련의 공정으로 구성됩니다. 반도체는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차, 인공지능 시스템 등 현대 기술의 ...

# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...

# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...

# 차선 유지 보조KAS) ##요 **차선 보조 시스템**(Lane Keeping Assist System, 이하 LAS)은 자동차가 차선을 이탈하지 않도록 운전자를 보조하는 첨단 운전자 보조 시스(ADAS, Advanced Driver Systems)의 핵심 기능 중 하나입니다. LKAS는 차이 주행 중 차선을 무의식적으로 벗어날 경우, 이를 감지하고...

# 증강현실 ## 개요 **증강현실**(Augmented Reality, 이하 AR)은 실제 세계의 환경 위에 컴퓨터로 생성된 정보를 실시간으로 중첩하여 사용자에게 보여주는 기술입니다. AR 현실 세계를 그대로 유지하면서, 디털 콘텐츠(예: 3 모델, 텍, 이미지, 사드)를 추가으로써 현실과 가상의 경계를 흐리게 만듭니다. 이는 가상현실(VR)과 달리 ...

RLC 회로## 개요 C 회로는 **항**(Resistor, R), **인덕터**(Inductor, L), **커패시터**(Capacitor, C) 구성된 전기 회로 말하며, 전자공학에서 매우 중요한 역할을 선형 동적 회로의 일종이다. 이 회로는 교류(AC) 및 직류(DC) 전원에 따라 다양한 동작 특성을 보이며, 특히 **진**(resonance) 현상...

# 지연 (Latency) ## 개요 **지연**(Latency은 네트워크 통신에서가 송신지에서 수신까지 도달하는 데 소요되는 시간을 의미하는 핵심 성능 지표입니다. 이는 시스템의 반응 속와 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치며, 특히 실시간 통신, 온라인 게임, 영상 스트리밍, 금융 거래 등 시간 민감성이 높은 애플리케이션에서 매우 중요한 요소로 작용...

# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...