# RNN ##요 RNN(Recurrent Neural Network 순환 신경)은 **시계 데이터**(time-series) 또는 **순적 데이터**(sequential data를 처리하기 위해계된 딥러 기반의 신경 모델입니다.적인 피드포워 신경망(for neural network)이 데이터 간의 시간적 순서적 관를 고려하지 반면, RNN **과거의를...

# UNSC ## 개요 **UNSC**(United Nations Statistical)는 유엔 산하에서 국제 통계 활동을 촉진하고 전 세계적으로 통계 기준을 조화시키기 위해 설립된 주요 기구이다. 1947년에 설립된 UNS는 국제적인 통계 표준화, 데이터 품질 향상, 국가 통계 체계의 강화를 목표로 하며, 전 세계 각국의 통계 생산 및 활용을 위한 정...

# 랙 마운트 서버 랙 마운트 서버(Rack-M Server)는 데이터센터나버실에서 표 랙(rack)에 장착하여 사용하는 서 유형으로, 공간 효율과 관리 용이성, 확장 등을 고려해계된 하드웨 장치입니다.업, 클라우드 서비스 제공자, 연구기관 등 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한 환경에서 널리 사용되며, 정보통신 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다....

# Wireless Network Controller ## 개요 **Wireless Network Controller**(무선 네트워크 컨롤러)는선 네트워크경에서 여러 **무선 액세스 포인트**(Wireless Access Point, AP)를 중앙에서 관리하고 제어하는 네트워크 장비 또는 소프트웨어 기반 시스템이다. 주로 기업, 공공기관, 대규모 캠퍼...

# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...

# 5G 기지 ## 개요 5G 기지국은 제5세대 이동통신(5G, Fifth Generation Mobile Networks)을 구현하는 핵심 인프라로, 사용자 단말와 통신 네트워크 간의 무선 연결을 담당하는 장치입니다. 기지국은 무선 신호를 송수신하여 데이터를 전달하며, 5G 기술의 초고속, 초저지연, 대용량 연결이라는 세 가지 주요 특성을 실현하는 데...

# 기가비트 이더넷 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet, 약칭: GbE)은 이더넷 네트워크술의 한 형태, 초당 1기가비(Gbps)의 전송 속도를 제공하는 유 네트워크 표이다. 이 기은 199년 IEEE 80.3ab와 802.z 표준으로 정의으며, 기존의 100를 제공하던 페이스트 이더넷(Fast Ethernet)을 대체하며 현대의 기업용 및 고...

# NumPy NumPy( erical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산을 수행하기 위한 핵심 라이브러리로, 대규모치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학 함수를 제공합니다. 특히 데이터과학, 머신러닝, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy,...

전기회로## 개요 전기회로**(electric circuit)는 전류가를 수 있도록 전원, 도체, 부하, 스위치 등으로 구성된 경로를 말한다. 전회로는 전기를 유용하게 사용하기 위한 핵심 구조로, 가정용 전자기기부터 산업 설비, 전기차, 그리고 **배터리 기반 에너지 저장 시스템**(BESS, Battery Energy Storage System)에 이르...

# K-Fold Cross- **K-Fold Cross-Validation**(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 ...

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 데이터**는 모델발 과정에서 **최종 평가 단**에서 사용됩니다 테스...

# 호이스팅 ## 개요 **호이스팅**(Hoisting)은 JavaScript의 컨텍스트 생성 단계에서 변수와 함수의언을 해당 스코프의 최상단으로 "끌어올리는" 것처럼 동작하는 특수한 메커니즘을 의미합니다. 이 개념은 JavaScript의 동작 방식을 이해하는 데 매우 중요하며, 특히 변수 선언과 초기화의 시점이 다를 경우 예기치 않은 동작을 유발할 수...

# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 조작 및 분석 라이브러리**로, 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. Pandas는 구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고수준의 데이터 구조와 조작 도구를 제공하여, 데이터 정제, 변환, 분석 작업을 직관적이고 빠르게 수행할 수...

# 교차 검증 기 인코딩 ## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 ...

# 카운트 인코딩 ## 개요 **카운트 인코딩**(Count Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 일반적으로 문자열 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 데이터를 수치화하는 전처리 과정이 필수적입니다. 카운트 인코딩은 ...

# Pandas ## 개요**Pandas** 파이썬(Python) 기반의력한 **데이터 분석 및 데이터 조작 라이브러리**로, 데이터 과학, 통계 분석, 머러닝, 금융 분석 등 다양한야에서 널리 사용되고 있습니다 Pandas는 고성능의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 정형 및 반정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 **Da...

# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 분석 및 조작 라이브러리**로, 데이터학, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되어 있으며, R의 데이터프레임(data.frame) 개념에서 영감을 받아 개발되었습니다. Pand...

# 솔트 ## 개요 암호화 기술에서 **솔트**(Salt)는 암호화 과정에 무작위성을 추가하여 공격을 방지하기 위한 핵심적인 기법입니다. 주로 비밀번호 해시화 및 키派生 함수에서 사용되며, 동일한 입력 데이터에 대해 서로 다른 출력을 생성함으로써 사전 공격(예: 레인보우 테이블)을 효과적으로 차단합니다. 본 문서는 솔트의 정의, 작동 원리, 암호화 모드에...

# 패딩 ## 개요 패딩(padding)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 입력 데이터의 크기를 조정하거나 특정 처리 과정에 맞게 데이터를 확장하는 기법입니다. 주로 이미지 처리, 시계열 분석, 신경망 모델 구축 등 다양한 영역에서 활용되며, 데이터의 경계 정보 유지, 모델 성능 향상, 차원 일치 등을 목적으로 합니다. 패딩은 단순히 데이터를 확장하는 것이...

# 필터 ## 개요 필터는 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 기술로, 원치 않는 정보를 제거하거나 특정 조건에 부합하는 데이터만 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 정제, 특성 선택, 신호 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 분석의 정확도와 효율성을 높이는 데 기여합니다. 필터는 단순한 수학적 연산부터 복잡한 머신러닝 모델까지 다양한 형태로 구현됩...