# 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...
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"root"에 대한 검색 결과 (총 76개)
# 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...
# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...
# 회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공...
# gdaladdo ## 개요 `gdaladdo`는 **Geospatial Data Abstraction Library**(GDAL)에서 제공하는 명령줄 도구로, 래스터 지리정보 데이터에 오버뷰(Overview) 또는 **다중 해상도 피라미드**(Multi-resolution Pyramid)를 생성하여 데이터의 시각화 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. ...
# 대역폭 제한 ## 개요 **대역폭 제한**(Bandwidth Throttling)은 네트워크에서 데이터 전송 속도를 의도적으로 제한하는 기술적 조치를 의미합니다. 이는 네트워크 자원의 효율적인 분배, 과도한 트래픽 관리, 서비스 품질 보장(QoS), 또는 특정 정책적 목적을 달성하기 위해 사용됩니다. 대역폭 제한은 인터넷 서비스 제공자(ISP), 기...
# 적분 제어 ## 개요 적분 제어(Integral Control)는 제어공학에서 피드백 제어 시스템의 정상 상태 오차(Steady-state error)를 제거하는 데 핵심적인 역할을 하는 제어 요소입니다. PID 제어기(비례-적분-미분 제어기)의 'I'에 해당하며, 시간에 따라 누적되는 오차를 반영하여 제어 입력을 조정함으로써 시스템이 목표 값에 정...
# 시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차...
# 네트워크 인터페이스 카드 ## 개요 **네트워크 인터페이스 카드**(Network Interface Card, 이하 **NIC**)는 컴퓨터나 기타 전자 장치가 네트워크에 연결되어 데이터를 송수신할 수 있도록 해주는 하드웨어 장치입니다. 일반적으로 이더넷(Ethernet) 기반의 유선 네트워크에 사용되지만, 무선 통신을 지원하는 무선 NIC(Wi-F...
# 가우스-라게르 적분 ## 개요 **가우스-라게르 적분**(Gauss-Laguerre quadrature)은 수치해석에서 사용되는 수치적 적분 기법 중 하나로, **무한 구간** $[0, \infty)$에서 정의된 함수의 적분을 근사하는 데 특화되어 있다. 이 방법은 지수 함수 $e^{-x}$를 포함하는 가중치 함수를 가지며, 주어진 함수 $f(x)$...
# MAE ## 개요 **MAE**(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측값과 실제값 사이의 오차를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. 인공지능 모델, 특히 회귀 모델의 성능을 측정할 때 널리 사용되며, 오차의 절대값을 평균하여 계산하므로 해석이 직관적이고 이해하기 쉬운 장점이 있습니다. ...
SmartNIC ##요 **SmartNIC**(Smart Network Card)는 단순한 네워크 데이터 전송 기능을 넘어서, 네트워크 처리을 하드웨어 수준에서 오프로딩(Offloading)하거나 가속화하는 고성능 네트워크터페이스 카드입니다. 기존의 일반 NIC(Network Interface Card)가 네트워크 패킷을 호스트 CPU에 전달하는 데 그...
# 계층적 구조 ## 개요 **계층적 구**(Hierarchical Structure)는를 계층적으로 조직화하여 상하계를 명확히 표현하는 데이터 구조의 한 형태이다. 이 구조는 상위소와 하위소 간의 부모-자식계(parent-child relationship)를 기반으로 하며, 정보의 조직, 검색, 관리에 매우 효과적인 방식으로 널리 사용된다. 계층적 구...
# 마크-앤드-스윕 ## 개요 **마크-앤드-스윕**(Mark-and-Sweep)은 **가비지 컬렉션**(Garbage Collection, GC) 알고리즘 중 하나로, 프로그램 실행 중 더 이상 사용되지 않는 메모리 객체를 자동으로 회수하는 데 사용되는 대표적인 기법입니다. 이 알고리즘은 인공지능 시스템을 포함한 다양한 고급 소프트웨어 플랫폼에서 메모...
AC ## 개요 AC는 **교류**(Alternating Current) 약자로, 전류의 방향과 크기가 주기적으로 변하는 전기를 의미한다. 이는 DC(Direct Current, 직류)와 대조되는으로, 현대 전력 시템의 핵심 기술 중 하나이다. 전 세계 대부분의 가정과 산업 시설은 AC 전기를 사용하며, 이는력의 장거리송과 변압이 용이하기 때문이다. A...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...
# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...
# 시계열 예측 ## 개요 **시계열 예측**(Time Series Forecasting)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 기반으로 미래의 값을 예하는 데이터 과학의 핵심법 중 하나입니다. 이법은 경제표, 주가,상 데이터, 판매량 웹 트래픽 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 다양한 현상에 적용되며, 기업의 전략 수립, 자원 배분, 리스크 관리 등...
# gradle build Gradle은 현대 소프트웨어발에서 널리 사용되는 오픈소스 빌드 자동화 도구로, 특히 Java, Kotlin, Android 애플리케이션 개발에 많이 활용됩니다. `gradle build` 명령어는 Gradle 프로젝트에서 코드를 컴파일하고, 테스트를 실행하며, 결과 아티팩트(예: JAR, WAR 파일)를 생성하는 핵심 빌드 태...
# 병 저항성 ## 개요 병 저항성(病性, Disease Resistance)은 식이 특정 병원균(세균, 곰팡이, 바이러스, 선충 등)의 침입이나 확산을 억제하거나 방어하는 능력을 의미한다. 농업에서 병 저항성은 작물의 생산성과 품질을 유지하고, 농약 사용을 줄이며 지속 가능한 재배를 실현하는 데 핵심적인 요소이다. 특히 접합 기법(grafting)을 ...