Eunkwang Shin - 645개 게시물

이미지 데이터 어노테이션

2024년 10월 19일 · 약 2분

Eunkwang Shin

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이미지 데이터 어노테이션 개념

인공지능 모델을 학습시키기 위해 이미지 데이터에 레이블을 붙이는 과정
이미지 수준, 객체 수준, 픽셀 수준으로 추가 정보 부여

이미지 데이터 어노테이션의 유형과 기법

이미지 데이터 어노테이션의 유형

픽셀 수준으로 갈수록 높은 정밀도, 어노테이션 비용 증가
이미지 데이터 활용 목적과 수준 및 범위에 따라 적절한 수준의 어노테이션 유형 선택

이미지 데이터 어노테이션의 기법

유형	기법	설명
이미지 수준	이미지 분류	이미지 파일 단순 분류
객체 수준	바운딩 박스	객체의 최소 사각형으로 분류
-	폴리곤	객체의 윤곽을 따라 다각형으로 어노테이션
-	키포인트	객체의 주요 특징점 어노테이션
-	3D 큐보이드	객체를 3차원 박스로 식별하여 위치 및 크기 판별
픽셀 수준	시맨틱 세그멘테이션	이미지 각 픽셀별 클래스 지정
-	인스턴스 세그멘테이션	클래스 내에서 개별 객체를 구분해 픽셀 레이블 지정

터크만 사다리 모델

2024년 10월 19일 · 약 3분

Eunkwang Shin

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터크만 사다리 모델의 개념

프로젝트 수행 시 팀 개발 과정을 Forming, Storming, Norming, Performing, Adjourning의 5단계로 표현한 모델
조직이 성장하고 도전에 대응하고 문제의식을 갖고 해결책을 찾으며 작업계획을 세우고 결과를 만들기 위하여 필요한 팀 개발 방법론

터크만 사다리 모델의 구성도, 특징, 적용방안

터크만 사다리 모델의 구성도

세부 단계별 프로젝트 팀의 관심과 리더십, 필요 활동 상이

터크만 사다리 모델의 단계별 특징

단계	주요 관심	리더십	필요 활동
형성기	상호 인식	지시형	팀 방향 설정
혼돈기	갈등 처리	지도형	계획, 역할 명료화
규범기	협력 관계 구축	참여형	업무, 역할 몰입
성취기	생산성 증대	위임형	수행 관리, 평가
해산기	과업종료	지시형	Lesson Learned

Performing 단계 진입 촉진을 위한 적용방안

기법	설명	비고
Ground Rule	팀 내 규범을 설정하여 성과를 저해하는 요소를 사전에 제거	팀워크, 협업촉진
RACI	각 구성원의 역할과 책임을 명확하게 정의	업무 소통 효율화, 책임 소재 명확화
1-on-1	리더와 팀원이 정기적으로 1:1 미팅을 통해 개인 성과 및 문제를 논의	개인성장촉진,의사소통강화
OKR	목표와 주요 결과를 설정하여 팀과 개인의 방향성을 명확화	성과측정, 조직비전일치

전자정부 정보시스템 성과 측정지표

2024년 10월 12일 · 약 4분

Eunkwang Shin

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전자정부 정보시스템 성과 측정 개념

정보시스템 운영의 효율성과 효과성을 평가하여 시스템의 운영 타당성을 판단하고, 지속적인 운영성과 제고를 위한 체계적인 관리와 지원을 제공하는 활동
최근 정보시스템의 지속적인 증가와 노후화로 인해 운영 및 유지보수 비용 증가, 운영 성과를 객관적으로 측정하여 불필요하거나 과도한 비용 투입을 방지하고, 신규 투자 기회를 확대할 수 있는 효율적인 투자 관리 방안 수립을 위해 필요

전자정부 정보시스템 성과 측정지표

비용 측면 성과 측정지표

구분	내용	비고
운영의 적정성	개발비와 유지보수비의 비율을 점검하여 적정한 비용구조로 운영하는지 평가	110% 이상: 2점, 50% 미만: 10점
유지의 용이성	투입된 운영유지비의 증감 수준을 점검하여 비용 효율적 구조를 유지하고 있는지 평가	전년 대비 20% 이상 증가: 2점, 감소: 10점
비용의 효율성	정보시스템의 활용규모 대비 비용 효율적 구조를 유지하고 있는지 평가	활용규모당 운영유지비 20% 이상 증가: 4점, 감소: 20점

업무 측면 성과 측정지표

구분	내용	비고
기능 활용도	업무지원 및 서비스 제공을 위해 구현된 기능의 실제 활용 수준 평가	기능별 전년 대비 사용량 증감률에 따라 점수 부여
업무 성과 달성도	직전 연도의 공통지표 성과 목표 대비 업무성과의 달성 수준 평가	목표 대비 실적이 85% 미만: 2점, 100% 이상: 10점
고유 지표 성과 달성도	직전 연도의 고유 지표 성과 목표 대비 업무성과의 달성 수준 평가	목표 대비 실적에 따라 최대 30점까지 부여

지표 적용을 위한 실행방안

구분	실행방안	비고
성과측정 절차	정보시스템 운영 성과를 측정하기 위한 구체적인 기준과 절차를 제공하여 객관적인 방법으로 신속하게 운영성과 측정	매년 운영 성과 측정, 후속 조치
교육 및 확산	정보시스템 운영 성과관리 확산 및 교육자료 활용, 관련 정보화 정책 및 제도를 실행함에 있어 참고자료로 제공	관련 담당자 교육, 적용
정책 및 제도 활용	정보화 총괄부서 담당자 판단으로 정보화 업무 추진 과정에서 적절하게 활용 및 안내	피드백 루프, 추가 지원 방안 마련

참조

국가법령정보센터: 전자정부 성과관리 지침

감정 인식 기술

2024년 10월 5일 · 약 4분

Eunkwang Shin

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감정 인식 기술 개념

자연어로 전달되는 감정을 분류하는 감정 분석 대비 표정, 음성, 자세 등을 관찰하여 광범위한 감정상태를 식별하는 기술
감정 임베딩과 대화형 봇 감정 인식 기술을 통해 다양한 상황과 사용자 요구 대응

감정 인식 기술 유형, 활용 분야

감정 임베딩 기술 유형

구분	설명	관련 기술
감정 단어 임베딩	감정 정보를 단어 임베딩으로 임베딩하는데 중점	Emo2Vec, SSWE
이모티콘 임베딩	감정을 표현하기 위해 채팅 메세지 내부 이모티콘을 임베딩	Emoji2Vec, DeepMoji
다중감정 인식용 단어 인베딩	여러 감정 레이블을 동시 할당하여 감정을 더 자세히 설명	다중라벨분류, SGM

대화형 봇 윈한 감정 인식 기술 유형

구분	설명	비고
앙상블 모델 기반 감정인식	여러 개별 모델을 결합하여 포괄적, 강인한 모델 구성	주요 감정 모델 간 가중 평균 처리
지식 표현 기반 감정인식	사전 지식에 정서어휘, 상식, 언어패턴, 정서의미규칙 등 포함하여 표현향상	어휘기반 감성 지식 통합
감정인식 위한 전이학습	부족한 훈련 데이터 문제 완화, 유도적 전이학습 사용	순차전이학습, 다중작업학습
이모티콘수용 감정인식	이모티콘 기반에 SVM 등 분류기로 감정 주석 추가	이모티콘 포함 텍스트 희소
맥락이해기반 감정인식	상황적 표현 학습 위해 발화 및 컨텍스트 수준에서 셀프 어텐션 사용	GPT-4o 등 LLM

감정 인식 기술 활용분야

구분	활용분야	비고
공공	SNS 공개 데이터 분석, 감정 모니터링 자살예방, 테러리스트 탐지	범죄예방, 안전
의료	긴급 상황에서 환자의 감정 예측	환자 의도 파악
민간	대화형 봇 감정인식 활용 감정기반 응답시스템 구축	고객응대, 마케팅

감정 인식 기술 고려사항

사용자 데이터의 최소 수집 및 목적 제한을 위한 법, 제도 마련 필요

가상화폐 스캠탐지

2024년 10월 5일 · 약 4분

Eunkwang Shin

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가상화폐 스캠 개념

폰지사기라고 표현되며 가격의 높은 변동성과 익명성을 악용해 투자자들을 속이는 위협
블록체인, 가상화폐의 급속한 발전으로 폰지사기, 피싱공격, 가짜 ICOs, 러그폰, 다중서명지갑 해킹 등 다양한 유형의 사기 범죄 출현

가상화폐 스캠 탐지 개념도, 분석 유형, 탐지 절차

가상화폐 스캠탐지 개념도

가상화폐 스캠탐지 분석 유형

기반	유형	내용
기계학습 기반	로지스틱 회귀	거래 데이터의 다양한 속성 기반으로 확률 분석하여 결정 경계 정의
-	랜덤포레스트	다수의 결정 트리로 거래 특성 분석, 종합하여 스캠 여부 판별
-	SVM	거래 데이터를 고차원에서 분류하여 최적 결정경계를 찾아서 높은 정확도
-	ADABoost	약분류기 결합, 반복학습, 스캠 특성 포착
-	LGBM	복잡한 거래 뎅치터를 수직적 방식으로 빠르게 탐지
딥러닝 기반	LSTM-FCN&BP	LSTM-FCN과 BP 신경망을 결합한 하이브리드 모델 사용
-	LSTM-CNN	순차 데이터 처리용 LSTM과 구조적 특징 파악용 CNN 결합
그래프 기반 경로임베딩	Trans2Vec	거래량과 타임스탬프에 랜덤워크 기법과 SVM 활용 분류
-	Node2Vec	EtherScanDB로 Node2Vec과 SVM 활용 분류
그래프신경망 기반 그래프 임베딩	GCN	노드와 이웃 간 정보 집계 후 노드 임베딩 생성
-	TTAGN	거래내역 시간, 구조적 정보를 통합, LSTM, 어텐션 활용 스캠 탐지

가상화폐 스캠탐지 절차

가상화폐 스캠탐지시 고려사항

클래스 불균형으로 인한 오탐 방지 위해 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 조정 등 고려
가상화폐 거래 네트워크의 지속적 변화 학습

Git Alias

2024년 9월 20일 · 약 1분

Eunkwang Shin

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Code

[alias]
  branch-name = "!git rev-parse --abbrev-ref HEAD"
  n = checkout -b
  c = checkout
  s = status
  p = "!git push -u origin $(git branch-name)"
  undo = reset HEAD~1

Description

branch-name: Retrieves the current branch name using git rev-parse --abbrev-ref HEAD. This alias is particularly useful for the p command, as it automatically includes the current branch name when pushing to the remote repository.
n: A shortcut to create a new branch with checkout -b.
c: A simplified alias for checkout, used to switch between branches.
s: Short for status, displays the current working directory status.
p: Pushes the current branch to the remote repository using git push -u origin and automatically includes the branch name.
undo: A quick command to undo the last commit by resetting the HEAD pointer to the previous commit.

선형대수학 용어집

2024년 9월 8일 · 약 23분

Eunkwang Shin

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Linear Algebra

KO	EN	Desc
가우스 소거법	Gauss Elimination	연립 일차 방정식을 행렬로 표현한 후, 행 연산을 통해 상삼각 행렬로 변환하여 해를 찾는 방법
가역 행렬	Invertible Matrix	정사각 행렬 중 역행렬이 존재하는 행렬
결합 확률	Joint Probability	두 개 이상의 사건이 동시에 발생할 확률
경험적 확률	Empirical Probability	실제 관측된 데이터를 바탕으로 추정한 확률
고유값	Eigenvalue	선형 변환에서 벡터의 방향은 유지하고 크기만 변화시키는 값
고유값 분해	Eigen-decomposition	정방 행렬을 고유벡터와 고유값으로 분해하는 방법
고유 벡터	Eigenvector	선형 변환에서 방향은 유지하고 크기만 변화하는 벡터
과결정계	Overdetermined System	해가 없거나 유일한 해가 존재하지 않을 가능성이 높은 연립 방정식 방정식의 수가 미지수의 수보다 많을 때 발생
과소결정계	Underdetermined System	무수히 많은 해가 존재할 가능성이 높은 연립 방정식 방정식의 수가 미지수의 수보다 적을 때 발생
균일 분포	Uniformed Distribution	주어진 구간 내의 모든 값이 동일한 확률로 나타나는 연속 확률 분포
그람-슈미트 과정	Gram-Schmidt process	주어진 벡터 집합을 서로 직교하는 단위 벡터 집합으로 변환하는 과정
기대값	Expected Value	확률 변수가 취할 수 있는 모든 값에 대한 가중 평균
기하 분포	Geometric Distribution	특정 사건이 처음으로 발생할 때까지 시행 횟수를 나타내는 이산 확률 분포
내적	Dot Product	두 벡터 사이의 각도와 크기를 이용하여 스칼라 값을 얻는 연산
누적 분포 함수	CDF, Cumulative Distribution Function	확률 변수가 특정 값 이하의 값을 가질 확률을 나타내는 함수
누적 확률	Cumulative Probability	특정 값 이하의 값을 가질 확률
다중선형성	Multi-linearity	행렬의 열 벡터 중 특정 벡터를 변화시킬 때, 다른 벡터를 고정한 상태에서 선형적인 방식으로 반응하는 성질
다항식	Polynomial	여러 개의 항으로 이루어진 식
다항 분포	Multinomial Distribution	여러 개의 범주 중 하나를 선택하는 시행을 반복할 때, 각 범주에 속하는 횟수를 나타내는 이산 확률 분포
단위 벡터	Unit Vector	크기가 1인 벡터
단위 행렬	Unit Matrix	대각선 성분이 모두 1이고 나머지 성분이 모두 0인 정방 행렬
단체법	Simplex Method	선형 계획 문제를 해결하는 알고리즘 중 하나
담금질 기법	Simulated Annealing	최적화 문제를 해결하는 확률적 알고리즘
대각선	Diagonal	행렬에서 행 인덱스와 열 인덱스가 같은 성분들의 집합
대각행렬	Diagonal Matrix	대각선 성분을 제외한 모든 성분이 0인 정방 행렬
대각화	Diagonalization	정방 행렬을 고유벡터를 이용하여 대각 행렬로 변환하는 과정
대칭행렬	Symmetric Matrix	전치 행렬이 자기 자신과 같은 행렬
도함수	Derivative	함수의 순간적인 변화율을 나타내는 함수
독립항등분포	IID, Independent and Identically Distributed	서로 독립이고 동일한 분포를 따르는 확률 변수들
둘레	Perimeter	도형의 경계선의 길이의 합
매클로린 급수	Maclaurin Series	함수를 무한 개의 항으로 이루어진 다항식으로 표현하는 방법
멱영 행렬	Nilpotent Matrix	어떤 자연수 k에 대해 k번 제곱하면 영행렬이 되는 행렬
무어-팬로즈 유사역행렬	Moore-Penrose Pseudoinverse Matrix	일반적인 역행렬이 존재하지 않는 행렬에 대한 일반화된 역행렬
미분가능성	Differentiability	함수가 미분 가능한 성질
미적분	Calculus	함수의 변화율과 넓이를 다루는 수학 분야
볼록 최적화	Convex Optimization	볼록 함수의 최솟값을 찾는 문제
분류	Classification	데이터를 여러 개의 클래스로 나누는 작업
블록행렬	Block Matrix	행렬을 작은 행렬로 나누어 표현한 것
블록대각행렬	Block Diagonal Matrix	대각선 이외의 모든 행렬 블록이 영행렬인 블록 행렬
비직교	Non-orthogonal	서로 직교하지 않는
빗변	Hypotenuse	직각삼각형에서 직각을 마주보는 가장 긴 변
사다리꼴행렬	Echelon Form	행렬의 특정한 형태로, 가우스 소거법을 통해 얻을 수 있음
사다리꼴 공식	Trapezoidal Rule	정적분을 근사적으로 계산하는 방법 중 하나
삼각법	Trigonometry	삼각형의 변과 각 사이의 관계를 다루는 수학 분야
삼각행렬	Triangular Matrix	대각선 아래 또는 위의 모든 성분이 0인 정방 행렬
선형 독립	Linear Independence	벡터들의 조합으로 어떤 벡터도 다른 벡터를 나타낼 수 없는 성질 벡터들의 선형 결합이 영벡터가 되기 위해서는 모든 스칼라 값이 0이여야함
선형 방정식	Linear Equation	미지수의 최고차항이 1인 다항식으로 이루어진 방정식
선형 종속	Linear Dependence	하나 이상의 벡터가 나머지 벡터들의 선형 결합으로 표현될 수 있는 성질
사영	Projection	한 공간의 벡터를 다른 공간으로 투영하는 작업
선형계획법	Linear Programming	선형으로 정의된 목적 함수를 최대화하거나 최소화하면서, 선형 부등식 또는 등식 제약 조건을 만족하는 최적의 해를 찾는 문제
손실함수	Loss Function	모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수
수신자 조작 특성	ROC, Receiver Operating Characteristics	분류 모델의 성능을 평가하는 곡선
실수	Real	유리수와 무리수를 포함하는 수
아다마르 곱	Hadamard product	두 행렬의 같은 위치에 있는 성분끼리 곱하여 새로운 행렬을 만드는 연산
아인슈타인 표기법	Eienstein Summation Convention	반복되는 문자(인덱스)가 보이면 자동으로 더하는 표기법 시그마 생략
아핀 공간	Affine Space	벡터 공간에서 원점을 포함하지 않는 공간
아핀 변환	Affine Transformation	평행 이동, 회전, 축척 등의 변환을 포함하는 선형 변환
양의 정부호 행렬	Positive Definite Matrix	모든 고유값이 양수인 대칭 행렬
양의 준정부호 행렬	Positive Semi-definite Matrix	모든 고유값이 0 이상인 대칭 행렬
여사건	Complement Event	어떤 사건이 발생하지 않는 사건
연속 확률 변수	Continuous Random Variables	실수 전체 또는 그 부분 집합을 값으로 가지는 확률 변수
열	Column	행렬에서 가로로 나열된 원소들의 집합
영	Nought	0
영 공간	Null Space	어떤 행렬 A에 대해 Ax=0을 만족하는 모든 벡터 x의 집합
외적	Outer Product	두 벡터의 곱으로 만들어지는 행렬 결과 행렬의 각 성분은 두 벡터의 대응하는 성분의 곱으로 계산
유사 변환	Similarity Transformation	두 행렬 A와 B가 존재하여 $B = P^-1AP$ 를 만족할 때, A와 B는 서로 유사함 기하학적으로 같은 선형 변환을 다른 기저에서 표현한 것과 같음
음의 정부호	Negative Definite Matrix	모든 고유값이 음수인 대칭 행렬
음의 준정부호	Negative Semi-definite Matrix	모든 고유값이 0 이하인 대칭 행렬
이계도함수	Second-Order Partial Derivatives	다변수 함수에서 각 변수에 대해 두 번 미분한 값
이산 확률 변수	Discrete Random Variables	특정한 값들만 취할 수 있는 확률 변수
이차계획법	Quadratic Programming	목적 함수가 이차 함수이고 제약 조건이 선형 부등식으로 주어진 최적화 문제
이항 분포	Binomial Distribution	베르누이 시행을 n번 반복했을 때 성공한 횟수를 나타내는 이산 확률 분포
임계점	Critical Point	함수의 도함수가 0이 되거나 존재하지 않는 점 극값이나 변곡점
자동 미분	Automatic Differentiation	컴퓨터 프로그램을 이용하여 함수의 미분을 자동으로 계산하는 기법
전치 행렬	Transposed Matrix	행렬의 행과 열을 바꾼 행렬
접선	Tangent	곡선 위의 한 점에서 그 곡선에 접하는 직선
정규 분포	Normal Distribution	자연 현상에서 가장 흔하게 나타나는 연속 확률 분포, 68.27%, 95.45%, 99.73%
정규 직교 기저 벡터	Orthonormal Basis Vector	서로 직교하고 크기가 1인 벡터들의 집합으로, 벡터 공간의 기저를 이룸
정규 직교 행렬	Orthonormal Matrix	모든 행 벡터와 열 벡터가 서로 직교하고 크기가 1인 정방 행렬
정규 확률	Normal Probability	정규 분포를 따르는 확률 변수가 특정 값을 가질 확률
정방 행렬	Square Matrix	행의 수와 열의 수가 같은 행렬
조건부 확률	Conditional Probability	어떤 사건 B가 발생했을 때, 다른 사건 A가 발생할 확률
종 곡선	Bell Curve	정규 분포의 확률 밀도 함수의 그래프 모양
좌표계	Coordinate Frame	공간에서 점의 위치를 나타내기 위한 기준 틀
주대각합	Trace of Matrix	정방 행렬의 대각선 성분들의 합
주변 확률	Marginal Probability	결합 확률 분포에서 특정 변수에 대한 확률
직각삼각형 삼각비	Sohcahtoa	직각삼각형의 변의 길이와 각의 크기 사이의 관계를 나타내는 삼각비 (sin, cos, tan)를 쉽게 기억하기 위한 구절
직각의	Perpendicular	두 직선이나 두 평면이 서로 수직으로 만남
직교	Orthogonal	두 벡터의 내적이 0일 때, 또는 두 직선이나 두 평면이 서로 수직
직교 행렬	Orthogonal Matrix	전치 행렬이 역행렬과 같은 정방 행렬 $Q^T Q = Q Q^T = I$ $Q^{-1} = Q^T$
켤레기울기법	Conjugate Gradient Method	대칭 양정부호 행렬을 갖는 선형 시스템을 푸는 반복적인 알고리즘
특성 다항식	Characteristic Polynomial	정방 행렬 A에 대해 $\det(A - \lambda I) = 0$ 을 만족하는 다항식. 고유값을 찾기 위해 사용
특수해	Particular Solution	비동차 선형 미분 방정식의 해 중에서 상수항이나 특정 함수를 포함하는 해
특이값 분해	SVD, Singular Value Decomposition	임의의 행렬을 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 방법
평균	Mean	데이터 집합의 중심 경향을 나타내는 값
폐쇄성	Closure	어떤 연산에 대해 그 결과가 항상 해당 집합의 원소가 되는 성질
포아송 분포	Poisson Distribution	단위 시간 또는 단위 공간에서 어떤 사건이 발생하는 횟수를 나타내는 이산 확률 분포
표준 편차	Standard Deviation	데이터가 평균값으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타내는 척도
프로베니우스 놈	Frobenius norm	행렬의 모든 성분의 제곱의 합의 제곱근 행렬의 크기를 측정하는 방법 중 하나
항등 행렬	Identity Matrix	대각선 성분이 모두 1이고 나머지 성분이 모두 0인 정방 행렬
행	Row	행렬에서 가로로 나열된 원소들의 집합
행 사다리꼴 행렬	Row-Echelon Form	가우스 소거법을 통해 얻을 수 있는 행렬의 특수한 형태
행렬	Matrix	숫자를 직사각형 형태로 나열한 것 행렬은 사상이다
행렬식	Determinant	정방 행렬에 대응되는 스칼라 값. 행렬의 역행렬 존재 여부, 선형 변환의 비율 등을 나타냄 면적 확대율, 부피 확대율
혼동 행렬	Confusion Matrix	분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 표 실제 클래스와 예측된 클래스를 비교하여 정확도, 정밀도, 재현율 등을 계산하는 데 사용
확률 밀도 함수	PDF, Probability Density Function	연속 확률 변수에서 특정 값을 가질 확률의 밀도를 나타내는 함수
회귀	Regression	하나의 변수와 다른 변수 사이의 관계를 모델링하는 통계적 기법
회전행렬	Rotation Matrix	공간에서 점을 회전시키는 선형 변환을 나타내는 행렬

Optimization

제약유무	EN	KO
Constrained	Active Set Method	활성 집합 방법
	Barrier Method	베리어 방법
	Interior Point Method	내부 점 방법
	Lagrange Multipliers	라그랑주 승수법
	Penalty Function Method	페널티 함수 방법
	Sequential Quadratic Programming	순차적 이차 프로그래밍
	Simplex Method	심플렉스법, 단체법
Unconstrained	Conjugate Gradient Method	켤레기울기법, 공역기울기법
	Genetic Algorithm	유전자 알고리즘
	Gradient Descent	경사 하강법
	Nelder-Mead Method	넬더-미드 방법
	Newton's Method	뉴턴 방법
	Quasi-Newton Methods	준 뉴턴 방법 (BFGS)
	Simulated Annealing	시뮬레이티드 어닐링, 담금질법

Calculus

Log

\int \ln x \, dx = x(\ln x - 1) + C

\frac{d}{dx} [\ln x] = \frac{1}{x}

\int \log_2 x \, dx = \frac{x (\log_2 x - 1)}{\ln 2} + C

\frac{d}{dx} [\log_2 x] = \frac{1}{x \ln 2}

Fraction

\int \frac{1}{x} dx = \ln|x| + C

\frac{d}{dx} \left[ \frac{1}{x} \right] = -\frac{1}{x^2}

Product Rule

$[f(x)g(x)]'=f(x)'g(x)+f(x)g(x)'$

\int u \, dv = uv - \int v \, du

Quotient Rule

$[\frac{f(x)}{g(x)}]' = \frac{f(x)'g(x)-f(x)g(x)'}{g(x)^2}$

Chain Rule

Composition

$\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du}\frac{du}{dx}$

Derivatives of Trigonometric Functions

f(x)	f'(x)
sin(x)	cos(x)
cos(x)	-sin(x)
sec(x)	sec(x) * tan(x)
tan(x)	sec(x) * sec(x)
csc(x)	-csc(x) * cot(x)
cot(x)	-csc(x) * csc(x)

CS

KO	EN	Description
불 대수	Boolean algebra	-
완전 이진 트리	Complete Binary Tree	-
유향 비순환 그래프	DAG, Directed Acyclic Graph	-
전위 순회	Pre-order Traversal	루트 - 왼쪽 - 오른쪽
전위 표기법	Prefix Expression	-
중위 순회	In-order Traversal	왼쪽 - 루트 - 오른쪽
후위 순회	Post-order traversal	왼쪽 - 오른쪽 - 루트
후위 표기법	Postfix Expression	-

Complexity

Algorithm	Time complexity
Binary Search	$O(\log{n})$
Balanced Binary Search	$O(\log{n})$
Bellman-Ford	$O(V*E)$
Bubble Sort	$O(n^2)$
Dijkstra	$O(E\log{V})$
DFS Graph	$O(V + E)$
Floyd-Warshall	$O(V^3)$
Hash Table	$O(1)$
Heap Sort	$O(n \log{n})$
Quick Select	$O(n)$

Graph Search Algorithms

DFS
Dijkstra's algorithm
Bellman-Ford algorithm
Floyd-Warshall algorithm

예시

대각행렬

\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}

대칭행렬

$A = A^T$

\mathbf{B} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 5 \\ 3 & 5 & 6 \end{pmatrix}

삼각행렬

\mathbf{C} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 4 & 5 \\ 0 & 0 & 6 \end{pmatrix}

\mathbf{D} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 2 & 3 & 0 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix}

직교행렬

$A^T \cdot A = I$

\mathbf{E} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}

정규직교행렬

$A^T \cdot A = I$ $||\mathbf{v}_i|| = 1$ $\mathbf{v}_i \cdot \mathbf{v}_j = 0 \quad (i \neq j)$

\mathbf{F_1} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

\mathbf{F_2} = \begin{pmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} & 0 \\ -\frac{1}{\sqrt{2}} & \frac{1}{\sqrt{2}} & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

||\mathbf{v}_1|| = \sqrt{\left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right)^2 + \left( -\frac{1}{\sqrt{2}} \right)^2 + 0^2} = \sqrt{\frac{1}{2} + \frac{1}{2}} = \sqrt{1} = 1

||\mathbf{v}_2|| = \sqrt{\left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right)^2 + \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right)^2 + 0^2} = \sqrt{\frac{1}{2} + \frac{1}{2}} = \sqrt{1} = 1

||\mathbf{v}_3|| = \sqrt{0^2 + 0^2 + 1^2} = \sqrt{1} = 1

\mathbf{v}_1 \cdot \mathbf{v}_2 = \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right) \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right) + \left( -\frac{1}{\sqrt{2}} \right) \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right) + 0 \cdot 0 = \frac{1}{2} - \frac{1}{2} + 0 = 0

\mathbf{v}_1 \cdot \mathbf{v}_3 = \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right) \cdot 0 + \left( -\frac{1}{\sqrt{2}} \right) \cdot 0 + 0 \cdot 1 = 0

\mathbf{v}_2 \cdot \mathbf{v}_3 = \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \right) \cdot 0 + \left( \frac{1}{\sqrt{2}} \cdot 0 \right) + 0 \cdot 1 = 0

멱영행렬

$A^k = 0 \quad (K > 0)$

\mathbf{G} = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}

기대값

이산 확률

E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i P(X = x_i)

연속 확률

E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x f(x) \, dx

f(x)는 확률밀도함수 PDF

분산

\text{Var}(X) = E\left[(X - E(X))^2\right] = E(X^2) - (E(X))^2

표준편차

\sigma = \sqrt{\text{Var}(X)}

테일러 급수

f(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + \frac{f''(a)}{2!}(x - a)^2 + \frac{f'''(a)}{3!}(x - a)^3 + \ldots = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x - a)^n

맥클로린 급수

테일러급수 + $a = 0$

f(x) = f(0) + f'(0)x + \frac{f''(0)}{2!}x^2 + \frac{f'''(0)}{3!}x^3 + \ldots = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n

e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \ldots = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!}

\sin x = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \frac{x^7}{7!} + \ldots = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{(2n + 1)!} x^{2n + 1}

\cos x = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \frac{x^6}{6!} + \ldots = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{(2n)!} x^{2n}

이항 분포

E(X) = n \cdot p

\text{Var}(X) = n \cdot p \cdot (1 - p)

\sigma = \sqrt{n \cdot p \cdot (1 - p)}

정규 분포

E(X) = \mu

\text{Var}(X) = \sigma^2

\sigma = \sqrt{\text{Var}(X)} = \sigma

균등 분포

E(X) = \frac{a + b}{2}

\text{Var}(X) = \frac{(b - a)^2}{12}

\sigma = \sqrt{\text{Var}(X)} = \frac{b - a}{\sqrt{12}}

포아송 분포

E(X) = \lambda

\text{Var}(X) = \lambda

\sigma = \sqrt{\lambda}

기하 분포

E(X) = \frac{1}{p}

\text{Var}(X) = \frac{1 - p}{p^2}

\sigma = \sqrt{\text{Var}(X)} = \frac{\sqrt{1 - p}}{p}

참조

자율주행

2024년 8월 30일 · 약 2분

Eunkwang Shin

Owner

자율주행 개념

운전자 조작 없이 자동차 스스로 주변 환경을 인식하고 상황을 판단하여 목적지까지 운전하는 기술

자율주행 기술 구성 및 적용단계

자율주행 기술 구성

구분	내용	비고
인지	다양한 센서를 융합하여 물체 인지	카메라, 레이다, 라이다
판단	인지정보 기반 주행경로 계획, 판단	ADAS, E2E AI
제어	판단한 전략에 따라 차량 제어	조향, 브레이크, 속도

자율주행 적용단계

구분	내용	비고
5단계	운전자 개입 필요 없음	완전 자동화
4단계	대부분 상황에서 스스로 운행 가능	고도 자동화
3단계	특정 조건에서 모든 주행 기능 수행	조건부 자동화
2단계	가속, 조향 등 일부 기능 자동화	부분 자동화
1단계	차량의 일부 기능 지원	운전자 지원

자율주행 고려사항

구분	고려사항	해결방안
기술적	악천후 등 다양한 상황의 성능 확보	연구 개발
제도적	사고시 책임소재, 윤리 기준, 개인정보 수집 방안	법규 정비
사회적	자율주행 일자리 변화	민관 협의, 정책 지원

ISO 26262 표준 준수

모바일 엣지 컴퓨팅

2024년 8월 30일 · 약 2분

Eunkwang Shin

Owner

모바일 엣지 컴퓨팅 개념

기지국 근처 등 네트워크 엣지에 컴퓨터 자원을 분산시켜 데이터 처리 및 서비스를 제공하여 저지연, 고대역, 실시간 응답을 구현한 컴퓨팅 패러다임

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도, 구성요소

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도

모바일 엣지 컴퓨팅 구성요소

구분	내용	비고
모바일 엣지 디바이스	데이터 생성 및 서비스 사용 주체	스마트폰, IoT기기 등
기지국	데이터 전송 및 통신 담당	무선 네트워크
엣지서버	네트워크 가장자리에 배치	데이터 처리, 저장
MEC 플랫폼	엣지서버 관리, 모바일 서비스 제공	관리, 운영

모바일 엣지 컴퓨팅 고려사항

구분	내용	비고
관리적	표준화, 데이터 권한 관리	보안성
기술적	네트워크 대역폭 관리, 서버 관리	안정성
물리적	엣지서버 위치, 전력 공급	효율성

스마트시티 서비스 활성화 방안

2024년 8월 30일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념 및 구성요소

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념

스마트시티 서비스 구성요소

구분	내용	비고
커뮤니케이션 인프라	실시간 데이터 수집 기반 통신사업자와의 협력	5G 특화망
데이터 플랫폼	제조, 교통 등 기반 설비 센서 데이터 분석, 처리, 의사결정 지원	빅데이터, AI
클라우드 플랫폼	온디맨드 방식으로 비용절감, 사용량에 따른 Scale Out, Scale In	IaaS, PaaS, SaaS

K-PaaS 서비스 모델을 활용하여 신뢰성있는 클라우드 서비스 구축 가능

스마트시티 서비스 모델의 유형과 적용방안

스마트시티 서비스 모델 유형

구분	내용	비고
OBM	소유주가 직접 건설 및 운영	초기 비용 높음
BOM	건설에서 유지보수까지 위탁	운영 효율성
BOT	일정기간 소유 후 소유권 이전	장기 계획 필요
BOD	지자체 건설, 소유, 운영	중앙 통제 가능

스마트시티 서비스 모델 적용방안

구분	적용방안	특징
소도시	BOM 모델로 외부 자본 유치	비용 절감
대도시	BOO 모델로 민간 투자 유도	지속 가능성

스마트시티 서비스 활성화 고려사항

구분	내용	비고
공공	정부, 지자체 정책 지원 및 규제	지속가능 발전
금융	금융지원, 투자 유치	프로젝트 지원
민간	참여 유도, 기술 개발 혁신	민관 협력 모델

이미지 데이터 어노테이션 개념​

이미지 데이터 어노테이션의 유형과 기법​

이미지 데이터 어노테이션의 유형​

이미지 데이터 어노테이션의 기법​

터크만 사다리 모델의 개념​

터크만 사다리 모델의 구성도, 특징, 적용방안​

터크만 사다리 모델의 구성도​

터크만 사다리 모델의 단계별 특징​

Performing 단계 진입 촉진을 위한 적용방안​

전자정부 정보시스템 성과 측정 개념​

전자정부 정보시스템 성과 측정지표​

비용 측면 성과 측정지표​

업무 측면 성과 측정지표​

지표 적용을 위한 실행방안​

참조​

감정 인식 기술 개념​

감정 인식 기술 유형, 활용 분야​

감정 임베딩 기술 유형​

대화형 봇 윈한 감정 인식 기술 유형​

감정 인식 기술 활용분야​

감정 인식 기술 고려사항​

가상화폐 스캠 개념​

가상화폐 스캠 탐지 개념도, 분석 유형, 탐지 절차​

가상화폐 스캠탐지 개념도​

가상화폐 스캠탐지 분석 유형​

가상화폐 스캠탐지 절차​

가상화폐 스캠탐지시 고려사항​

Code​

Description​

Linear Algebra​

Optimization​

Calculus​

Log​

Fraction​

Product Rule​

Quotient Rule​

Chain Rule​

Derivatives of Trigonometric Functions​

CS​

Complexity​

Graph Search Algorithms​

예시​

대각행렬​

대칭행렬​

삼각행렬​

직교행렬​

정규직교행렬​

멱영행렬​

기대값​

분산​

표준편차​

테일러 급수​

맥클로린 급수​

이항 분포​

정규 분포​

균등 분포​

포아송 분포​

기하 분포​

참조​

자율주행 개념​

자율주행 기술 구성 및 적용단계​

자율주행 기술 구성​

자율주행 적용단계​

자율주행 고려사항​

모바일 엣지 컴퓨팅 개념​

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도, 구성요소​

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도​

모바일 엣지 컴퓨팅 구성요소​

모바일 엣지 컴퓨팅 고려사항​

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념 및 구성요소​

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념​

스마트시티 서비스 구성요소​

스마트시티 서비스 모델의 유형과 적용방안​

스마트시티 서비스 모델 유형​

스마트시티 서비스 모델 적용방안​

스마트시티 서비스 활성화 고려사항​

이미지 데이터 어노테이션 개념

이미지 데이터 어노테이션의 유형과 기법

이미지 데이터 어노테이션의 유형

이미지 데이터 어노테이션의 기법

터크만 사다리 모델의 개념

터크만 사다리 모델의 구성도, 특징, 적용방안

터크만 사다리 모델의 구성도

터크만 사다리 모델의 단계별 특징

Performing 단계 진입 촉진을 위한 적용방안

전자정부 정보시스템 성과 측정 개념

전자정부 정보시스템 성과 측정지표

비용 측면 성과 측정지표

업무 측면 성과 측정지표

지표 적용을 위한 실행방안

참조

감정 인식 기술 개념

감정 인식 기술 유형, 활용 분야

감정 임베딩 기술 유형

대화형 봇 윈한 감정 인식 기술 유형

감정 인식 기술 활용분야

감정 인식 기술 고려사항

가상화폐 스캠 개념

가상화폐 스캠 탐지 개념도, 분석 유형, 탐지 절차

가상화폐 스캠탐지 개념도

가상화폐 스캠탐지 분석 유형

가상화폐 스캠탐지 절차

가상화폐 스캠탐지시 고려사항

Code

Description

Linear Algebra

Optimization

Calculus

Log

Fraction

Product Rule

Quotient Rule

Chain Rule

Derivatives of Trigonometric Functions

CS

Complexity

Graph Search Algorithms

예시

대각행렬

대칭행렬

삼각행렬

직교행렬

정규직교행렬

멱영행렬

기대값

분산

표준편차

테일러 급수

맥클로린 급수

이항 분포

정규 분포

균등 분포

포아송 분포

기하 분포

참조

자율주행 개념

자율주행 기술 구성 및 적용단계

자율주행 기술 구성

자율주행 적용단계

자율주행 고려사항

모바일 엣지 컴퓨팅 개념

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도, 구성요소

모바일 엣지 컴퓨팅 구성도

모바일 엣지 컴퓨팅 구성요소

모바일 엣지 컴퓨팅 고려사항

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념 및 구성요소

스마트시티 서비스 활성화 방안 개념

스마트시티 서비스 구성요소

스마트시티 서비스 모델의 유형과 적용방안

스마트시티 서비스 모델 유형

스마트시티 서비스 모델 적용방안

스마트시티 서비스 활성화 고려사항