# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...

# 캐시 히트율 ## 개요 **캐시 히트율**(Cache Hit Ratio)은 캐시 시스템의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 요청된 데이터가 캐시에 존재하여 빠르게 제공될 수 있었던 비율을 의미합니다. 이 비율이 높을수록 시스템은 원본 저장소(예: 메인 메모리, 디스크, 데이터베이스)에 접근하는 횟수가 줄어들어 응답 속도가 향상되고, 시스템 전체...

# 규칙 기반 방법 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술 분야이다. 이 과정에서 언어 데이터를 분석하기 전에 정제하고 구조화하는 단계인 **전처리**(preprocessing)는 매우 중요한 역할을 한다. 전처리 방법 중 하나인 **규칙 기반 방법**(Rule...

# 기계학습 기반 방법 ## 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대...

# 맥락 의존성 ## 개요 **맥락 의존성**(Context Dependency)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 의미가 단어나 문장 자체보다는 그 주변의 언어적 또는 비언어적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 개념을 의미한다. 인간 언어는 고도로 맥락에 의존적이며, 동일한 표현이 상황에 따라 완전히...

# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...

# 데이터베이스 쿼리 캐시 ## 개요 **데이터베이스 쿼리 캐시**(Query Cache)는 동일한 SQL 쿼리가 반복적으로 실행될 때, 이전 실행 결과를 메모리에 저장하여 다음 실행 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 최적화 기법이다. 쿼리 캐시는 데이터베이스 서버의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 읽기 중심(read-heavy) 워크로드에서 효...

# Optical Character Recognition ## 개요 **Optical Character Recognition**(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인...

# 동시출현 행렬 ## 개요 **동시출현 행렬**(Co-occurrence Matrix)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 사용되는 중요한 데이터 구조입니다. 이 행렬은 특정한 문맥 내에서 두 단어가 함께 등장하는 빈도를 기록하며, 단어의 분포 가설(Distributional Hypoth...

# 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...

# 의도 파악 의도 파악(Intent Detection)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 기술 중 하나로, 사용자가 자연어로 입력한 문장이나 발화에서 **사용자의 목적 또는 행동 의도**를 추론하고 분류하는 작업을 말합니다. 이 기술은 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 시스템 등 다양한 인공지능 기반 ...

# 관찰 ## 개요 관찰(Observation)은 UX 디자인에서 사용자 행동 분석의 핵심 방법론 중 하나로, 실제 사용자가 제품이나 서비스를 사용하는 과정을 직접 혹은 간접적으로 보면서 그 행동, 반응, 의사결정 과정을 기록하고 해석하는 연구 기법을 말합니다. 이 방법은 사용자의 의도, 어려움, 습관 등을 언어적 설명 없이도 포착할 수 있어 정량적 데...

# 빔 추적 ## 개요 **빔 추적**(Beam Tracking)은 무선 통신 시스템, 특히 **빔포밍**(Beamforming) 기술이 적용된 고주파 대역(밀리미터파, mmWave 등) 통신에서 핵심적인 역할을 하는 기술이다. 이는 송신기와 수신기 간의 상대적인 위치 변화나 환경 변화에 따라 최적의 빔 방향을 지속적으로 조정하여 통신 품질을 유지하는 ...

# 개체명 인식 ## 개요 **개체명 인식**(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야의 핵심 기술 중 하나로, 텍스트 내에 등장하는 특정 유형의 명명된 실체(named entities)를 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, "서울은 대한민국의 수...

# p-값 ## 개요 **p-값**(p-value, probability value)은 통계학에서 **가설검정**(hypothesis testing)의 핵심 개념 중 하나로, 귀무가설(null hypothesis)이 사실일 때 관측된 표본 데이터 또는 그보다 더 극단적인 결과가 나타날 확률을 의미한다. p-값은 데이터의 통계적 유의성을 판단하는 데 사용...

# 7nm 공정 ## 개요 **7nm 공정**(7나노미터 공정)은 반도체 제조에서 트랜지스터의 게이트 길이 또는 특정 특징 치수(feature size)를 기준으로 명명된 **첨단 마이크로프로세서 제조 공정 기술**을 의미합니다. 이는 반도체 소자의 미세화 수준을 나타내는 지표로, 7nm는 약 7나노미터(10억 분의 1미터)의 스케일에서 트랜지스터를 설...

# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, 깊이, 너비, 해상도의 세 가지 축을 동시에 조정하여 모델의 확장성과 효율성을 극대화한 **EfficientNet**...

# 트랜스포머 기반 모델 ## 개요 **트랜스포머 기반 모델**(Transformer-based model)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 이끈 딥러닝 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 제안되었습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) ...

# DSP 슬라이스 ## 개요 **DSP 슬라이스**(DSP Slice)는 **FPGA**(Field-Programmable Gate Array, 현장 프로그래머블 게이트 배열) 내에 내장된 특수한 하드웨어 블록으로, 고속의 산술 연산, 특히 **디지털 신호 처리**(Digital Signal Processing, DSP) 작업을 효율적으로 수행하기 위...

# 유의 수준 ## 개요 **유의 수준**(Significance Level)은 통계학에서 가설검정(hypothesis testing)의 기준이 되는 임계값으로, 귀무가설(Null Hypothesis)이 참일 때에도 이를 기각할 수 있는 허용 오차를 의미한다. 일반적으로 그리스 문자 α(alpha)로 표기되며, 주로 0.05(5%), 0.01(1%), ...