Bias Benchmark for QA 개 Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모델(Large L…
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"QA"에 대한 검색 결과 (총 86개)
1024-QAM 개요 124-QAM(104-Quadrature Amplitude Mod, 1024-교 진폭 변조)은 디지털 통신에서 사용되는 고급 변조 방식 중로, 1024개 서로 다른 신호 상태 state)를 이용해 데이터를 전송하는 기술입니다. QAM은 진폭과 위상을 동시에 조절하여 정보를 더 효율적으로 전달할 수 있도록 설계된 변조 기법이며, 1024…
대수학 개요 대수학(algebra)은 수학의 한 분야로, 수와 기호를 사용하여 수량 간의 관계를 추상화하고 일반화하는 학문이다. 이는 단순한 계산을 넘어 변수, 방정식, 함수 등 복잡한 구조를 탐구하며, 과학, 공학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 필수적인 도구로 활용된다. 대수학은 고대부터 현대까지 수많은 수학자들의 연구를 통해 발전해왔으며, 오늘날에는…
분류: 물리학/방사선 측정 주제: 광자극형광선량계 광자극형광선량계 (Optically Stimulated Luminescence Dosimeter, OSLD) 1. 개요 광자극형광선량계(OSLD)는 방사선에 노출되었을 때 결정 격자 내에 저장된 에너지를 특정 파장의 광자(Photon)로 자극하여 방출되는 빛의 양을 측정함으로써 흡수 선량을 산출하는 방사선 …
정의의 원칙 (Principle of Justice) 정의의 원칙(Principle of Justice)이란 의료 및 생명 윤리에서 의료 서비스와 자원을 공정하고 평등하게 배분하며, 유사한 상황에 처한 환자들을 차별 없이 대우해야 한다는 윤리적 지침이다. 1. 개요 정의의 원칙은 의료 자원의 희소성으로 인해 발생하는 배분 문제를 해결하고, 사회적 정의를 의…
반복 측정 (Repeated Measures) 1. 개요 반복 측정(Repeated Measures)이란 동일한 실험 대상(Subject)에 대하여 서로 다른 조건이나 시간적 간격을 두고 동일한 변수를 두 번 이상 측정하는 연구 설계 방식이다. 일반적인 독립 표본 설계(Between-subjects design)가 서로 다른 집단 간의 평균 차이를 비교하는…
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 7 기술의 핵심 주파수 …
Embedding 개요 임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 …
테스트 데이터 개요 스트 데이터(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 테 데이터는 모델발 과정에서 최종 평가 단에서 사용됩니다 테스트 데이터는 모이 훈련 과에…
기술 부채 (Technical Debt) 1. 개요 기술 부채(Technical Debt)란 소프트웨어 개발 과정에서 더 나은 설계나 완전한 구현 대신, 단기적인 목표(빠른 출시, 마감 기한 준수 등)를 위해 선택한 쉽고 빠른 해결책이 향후 유지보수 단계에서 추가적인 비용과 노력으로 되돌아오는 현상을 의미한다. 이는 금융 부채의 개념을 소프트웨어 공학에 비…
테스트 자동화 (Test Automation) 1. 개요 테스트 자동화란 소프트웨어 테스트 프로세스를 사람이 직접 수행하는 대신, 특정한 도구와 스크립트를 사용하여 자동으로 실행하고 검증하는 기술적 방법론을 의미한다. 수동 테스트(Manual Testing)가 테스터의 직관과 경험을 바탕으로 탐색적 테스트를 수행하는 데 강점이 있다면, 테스트 자동화는 반복…
생성 편향성 개요 성 편향성(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models, LLM), 이미지…
Masked Language Model 요 Masked Language Model(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 BERT(Bidirectional Encoder…
총 거래 횟수 (Total Transaction Count) 총 거래 횟수(Total Transaction Count)란 특정 기간 동안 비즈니스 플랫폼 내에서 발생한 모든 개별 거래의 총합을 의미하는 정량적 지표이다. 1. 정의 및 개념 총 거래 횟수는 기업이 제공하는 상품이나 서비스가 고객에 의해 구매, 결제 또는 교환된 횟수를 단순 합산한 수치이다. …
KoELECTRA 1. 개요 KoELECTRA는 구글(Google)이 제안한 ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) 모델의 구조를 한국어 데이터셋에 맞게 최적화하여 사전 학습(Pre-training)시킨 한국어 특화 언어 모델이다. 기존의 B…
Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …
경량 모델링 (Lightweight Modeling) 1. 개요 경량 모델링이란 딥러닝 모델의 파라미터 수와 연산량을 줄여 메모리 사용량을 최소화하고 추론 속도를 향상시키면서도, 모델의 예측 성능(Accuracy) 하락을 최소화하는 최적화 기술 전반을 의미한다. 이는 이미 학습된 기존 모델의 크기를 줄이는 모델 압축(Model Compression) 기술뿐…
다의성 해소 (Word Sense Disambiguation, WSD) 1. 개요 다의성 해소(Word Sense Disambiguation, WSD)란 자연어 처리(NLP)에서 하나의 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있을 때, 문맥을 분석하여 해당 단어가 가진 여러 의미 중 적절한 의미를 결정하는 자연어 처리 기술이다. 인간은 대화나 독서 시 주변 단어와…
신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 신호를 분석, 변환, 조작하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질 향상시키는 기술 및 학문 분야이다. 신호는 시간 또는 공간에 따라 변화하는 물리량으로, 음성, 이미지, 전압, 진동, 전파 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 신호 처리는 통신, 의료 영상, 오디오…
문서 간 유사도 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용 분야…