# Histogram of Oriented Gradients ## 개요 **Histogram of Oriented Gradients**(HOG, 기울기 방향 히스토그램)는 컴퓨터비전 및 이미지 처리 분야에서 객체 검출(object detection)을 위해 널리 사용되는 특징 추출(feature extraction) 기법입니다. 이 기법은 이미지의 지역...
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"RAM"에 대한 검색 결과 (총 494개)
# NIST Cybersecurity Framework NIST Cybersecurity Framework**(N CSF)는 국립표준기술소(National Institute Standards and Technology,IST)가 개발한 정보보안리 프레임워크로, 조직이 사이버 위험을 효과 관리하고 보안 수준을 향상시키기 위한 지침을 제공합니다. 이 프레임워...
# Types and Programming Languages ## 개요 《**Types and Programming**(이하 *TAPL*)는 벤자민 C. 파이어스(Benjamin C.)가 저술한로그래밍 언어론과 형식스템(formal type)에 관한 대표적인 교과서입니다. 이 책은 프로그래밍어의 설계, 구현 분석에 있어 **타입 이론**(type the...
# Basic Linear Algebra Subprograms **Basic Linear Algebra Subprograms**(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, ...
# Field-Programmable Gate Array ## 개요 **Field-Programmable Gate Array**(FPGA 현장 프로그머블 게이트레이)는 사용자가 소프트웨어 통해 하드웨어 구조를 재구성할 수 있는 반도체 장치입니다. FPGA는통적인 고정 기능의 집적회로(IC)와 달리, 출하 후에도 사용자가 원하는 논리 회로를 프로그래밍하여...
# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...
# BLIS Framework **BLIS Framework**(BL-like Library Instantiation Software)는 고성능 선형 대수 연산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로 BLAS(Basic Linear Subprograms)와사한 인터페이스를 제공하면서도 보다 유연하고 최적화된 구현을 가능하게 하는 프레임워크입니다. BLIS...
# Skip-gram ## 개요 **-gram**은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 **단어 임베딩**(Word Embedding) 기법 중 하나로, **워드투벡**(Word2Vec) 모델의 두 가지 아키텍처 중 하나이다. 다른 하나는 CBOW(Continuous Bag of Words)이...
# Pascal Pascal은 1970년대 초 스위스의 컴퓨터 과학자 **니클라우스 비르트**(Niklaus Wirth)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 구조적 프로그래밍과 데이터 구조의 명확한 표현을 강조하며 설계되었으며, 교육용 언어로 널리 사용되었습니다. 이름은 프랑스의 수학자이자 철학자인 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)에서 유래...
# 컴플라이언스 ## 개요 **컴플라이언스**(Compliance)란 조직이나 개인이 법적, 규제적, 윤리적, 그리고 내부 정책상의 요구사항을 준수하는 상태를 의미한다. 특히 정보기술(IT) 분야에서는 데이터 보호, 정보 보안, 개인정보 처리, 산업별 규제 등 다양한 기준을 충족해야 하며, 이를 이행하지 않을 경우 법적 제재, 재정적 손실, 평판 저하 ...
# 뉴턴 방법 ## 개요 **뉴턴 방법**(Newton's Method), 또는 **뉴턴-랩슨 방법**(Newton-Raphson Method)은 비선형 방정식의 근을 수치적으로 근사하는 데 사용되는 대표적인 반복적 최적화 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 주어진 함수 $ f(x) $의 실근(real root)을 빠르게 찾아내기 위해 함수의 접선(tan...
# 정책 기반 방법 ## 개요 **정책 기반 방법**(Policy-Based Methods)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 주요 접근 방식 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 최적의 행동을 선택하기 위해 **직접 정책**(Policy)을 학습하는 방법입니다. 이는 가치 기반 방...
# 빌드 방법 ## 개요 소프트웨어 개발 과정에서 **빌드**(Build)는 소스 코드를 기반으로 실행 가능한 프로그램이나 애플리케이션을 생성하는 일련의 과정을 의미합니다. 이 과정은 코드 컴파일, 리소스 병합, 패키징, 테스트 실행, 최적화 등 다양한 단계를 포함하며, 소프트웨어의 품질과 배포 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 빌드 방법은 프로젝트의...
# AMD Optimizing CPU Libraries AMD Optimizing CPU Libraries(이하 AOCL)는 AMD 프로세서의 성능을 극대화하기 위해 특화된 고성능 수학 라이브러리의 집합입니다. 이 라이브러리는 과학 계산, 머신러닝, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 분야에서 활용되는 핵심 수치 연산을 최적화하여, AMD 기...
# 버퍼 캐시 ## 개요 **버퍼 캐시(Buffer Cache)**는 운영체제의 성능 최적화 기법 중 하나로, 디스크 입출력(I/O) 작업의 효율성을 높이기 위해 사용되는 메모리 영역이다. 운영체제는 디스크에서 데이터를 읽거나 쓸 때 물리적인 디스크 접근을 최소화하기 위해 자주 사용되는 데이터를 주기억장치(RAM)에 임시로 저장하는데, 이 저장 공간이 ...
# 증강 현실 ## 개요 **증강 현실**(Augmented Reality, 이하 AR)은 실제 세계의 환경에 컴퓨터로 생성된 정보(이미지, 사운드, 비디오, 3D 모델 등)를 실시간으로 중첩하여 사용자에게 보여주는 기술입니다. AR은 순수한 가상 세계를 구현하는 가상현실(VR)과 달리, 현실 세계를 기반으로 하여 이를 보강(enhance)하는 데 초점...
# CHI 제곱 검정 ## 개요 **CHI 제곱 검정**(Chi-Square Test, 카이제곱 검정)은 통계학에서 범주형 변수(categorical variable) 간의 독립성 또는 관찰된 빈도와 기대 빈도 간의 차이를 평가하기 위해 널리 사용되는 비모수적(non-parametric) 가설 검정 방법입니다. 이 검정은 영국의 통계학자 카를 피어슨(K...
# 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...
# 계층적 메모리 구조 ## 개요 **계층적 메모리 구조**(Hierarchical Memory Structure)는 컴퓨터 시스템에서 성능과 비용의 균형을 맞추기 위해 다양한 종류의 메모리를 계층적으로 구성한 아키텍처 설계 원칙이다. 이 구조는 처리 속도가 빠르지만 용량이 제한적인 메모리를 CPU 근처에 배치하고, 용량은 크지만 접근 속도가 느린 메모...
# 캐시 계층화 ## 개요 **캐시 계층화**(Cache Hierarchization)는 소프트웨어 아키텍처에서 성능 최적화를 위해 캐시를 여러 계층(Layer)으로 구성하여 데이터 접근 속도를 극대화하는 전략입니다. 시스템의 성능은 주로 데이터 접근 지연 시간(Latency)과 대역폭(Bandwidth)에 의해 결정되며, 캐시 계층화는 이러한 제약을 ...