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- 2025년 3월 31일 (월) 08:48 아파치 스파크 데이터프레임 API (역사 | 편집) [9,897 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크 데이터프레임 API(Apache Spark DataFrame API)는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 구조화된 데이터를 다루기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. 이 API는 SQL 쿼리와 유사한 문법을 통해 데이터의 필터링, 집계, 조인(join) 등의 연산을 손쉽게 수행할 수 있도록 설계되었으며, Catalyst 옵티마이저(Catalyst Optimizer)와 Tungsten 실행 엔진(Tungsten Execution Engine)의 지원...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 31일 (월) 08:45 아파치 스파크 데이터프레임 (역사 | 편집) [6,521 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크 데이터프레임(Apache Spark DataFrame)은 아파치 스파크(Apache Spark)에서 제공하는 분산 데이터 구조로, SQL 테이블과 유사하게 스키마(schema)를 기반으로 데이터를 저장하고 조작할 수 있다. 이 데이터 구조는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 효율적인 데이터 분석과 변환을 지원하며, 스파크 SQL(Spark SQL), 머신러닝(MLlib), 그래프 처리(GraphX) 등 다양한 컴포넌...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 31일 (월) 07:57 아파치 스파크 디플로이 모드 (역사 | 편집) [4,557 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 아파치 스파크 디플로이 모드(Apache Spark Deploy Mode)는 스파크 애플리케이션을 실행할 때 사용되는 배포 방식으로, 애플리케이션의 실행 환경 및 클러스터 리소스 관리 방식을 결정한다. 디플로이 모드에 따라 스파크 애플리케이션의 실행 방식, 성능, 확장성이 달라지며, 다양한 클러스터 매니저와 통합하여 운영할 수 있다. ==개요== 아파치 스파크는 대규모 데이터를...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 30일 (일) 10:50 잠재성장률 (역사 | 편집) [2,093 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 잠재성장률(potential growth rate)은 한 나라의 경제가 인플레이션을 유발하지 않고 자원을 효율적으로 활용할 때 달성할 수 있는 최대의 성장률을 의미한다. 이는 노동, 자본, 기술 등 생산요소가 완전히 활용될 때의 경제성장 속도를 나타내며, 실제 성장률과 비교해 경기의 과열 또는 침체 여부를 판단하는 기준이 된다. ==개념== 잠재성장률은 단기적인 수요 변동이 아...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 18:45 스키마 문제 (역사 | 편집) [462 바이트] 221.148.21.231 (토론) (새 문서: ( 외부 ) 스키마 ( 개념 ) 스키마 ( 내부 ) 스키마 설명: 외부 스키마: 사용자나 응용 프로그램이 데이터베이스를 어떻게 바라보는지를 정의하는 논리적 구조입니다. 개념 스키마: 데이터베이스 전체의 논리적 구조를 나타내며, 개체 간 관계와 제약 조건 등을 정의합니다. 내부 스키마: 데이터가 실제로 저장되는 방식과 물리적 구조를 정의합니다.) 태그: 시각 편집: 전환됨
- 2025년 3월 29일 (토) 10:04 제2종 오류 (역사 | 편집) [2,208 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 제2종 오류(Type II error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 거짓임에도 불구하고''' 이를 기각하지 않는 오류를 의미한다. 이는 실제로 효과나 차이가 존재함에도 불구하고 이를 발견하지 못하는 경우로, '''거짓 부정(false negative)'''이라고도 한다. ==개념== 가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다: *제1종 오류: H<sub>0</sub>이 참인데 기...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 10:03 제1종 오류 (역사 | 편집) [2,062 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 제1종 오류(Type I error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 참임에도 불구하고''' 이를 잘못 기각하는 오류를 의미한다. 이는 검정 과정에서 가장 심각하게 여겨지는 오류 중 하나로, '''거짓 경고(false alarm)'''에 해당한다. ==개념== 가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다: *제1종 오류: 귀무가설이 참인데도 기각함 *제2종 오류: 귀무가...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 10:01 유의 수준 (역사 | 편집) [2,176 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 유의 수준(significance level, α)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)을 기각할 기준이 되는 임계값이다. 보통 0.05, 0.01, 0.10과 같은 값을 사용하며, 제1종 오류(Type I error)를 허용하는 최대 확률을 의미한다. ==개념== 유의 수준은 "귀무가설이 참일 때, 이를 기각할 확률이 얼마나 되어야 괜찮다고 판단할 것인가?"를 정하는 기준이다. *α = 0.05일 경우,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 09:57 T-통계량 (역사 | 편집) [2,282 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: t-통계량(t-statistic)은 표본에서 계산된 통계량이 귀무가설(null hypothesis) 하에서 얼마나 극단적인지를 나타내는 지표로, 주로 모집단의 분산을 알 수 없을 때 사용된다. t-분포를 따르며, t-검정(t-test)에서 핵심적인 역할을 한다. ==개념== t-통계량은 표본 평균과 귀무가설 하의 평균의 차이를 표준 오차로 나눈 값이다. 이는 관측된 표본 평균이 귀무가설에서 기대하는...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 09:55 잔차 (역사 | 편집) [2,285 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 잔차(residual)는 통계학에서 관측값과 예측값 사이의 차이를 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서 잔차는 각 관측치가 회귀직선에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내며, 모델의 예측오차를 측정하는 데 사용된다. ==개념== 선형 회귀모형에서는 다음과 같은 식이 기본이 된다: Y<sub>i</sub> = Ŷ<sub>i</sub> + e<sub>i</sub> *Y<sub>i</sub>: 실제 관측값 *Ŷ<sub>i</sub>: 예측값 (회귀식...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 08:47 자유도 (통계) (역사 | 편집) [2,397 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 자유도(degrees of freedom, df)는 통계에서 표본 또는 통계량 계산에 사용되는 독립적인 값의 수를 의미한다. 자유도는 통계 검정, 분산 추정, 회귀 분석 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 개념이다. ==개념== 어떤 제약 조건 하에서 자유롭게 변할 수 있는 데이터의 수를 자유도라고 한다. 예를 들어, 평균을 이미 알고 있는 표본에서 나머지 값들이 평균을 만족해야 하...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 08:30 통계적 가설 검정 p-값 (역사 | 편집) [4,162 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: p값(p-value)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 참이라는 전제 하에, 현재의 데이터와 같거나 더 극단적인 결과가 나올 확률을 의미한다. p값은 관측된 데이터가 귀무가설과 얼마나 일치하는지를 수치적으로 표현하는 지표이다. == 개념 == p값은 검정통계량(test statistic)이 특정 값보다 크거나 작을 확률을 계산하여 구한다. 이 확률이 미리 정...)
- 2025년 3월 29일 (토) 08:01 평균으로의 회귀 (역사 | 편집) [3,571 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 섬네일|평균으로의 회귀 예시 그래프 평균으로의 회귀(regression toward the mean)는 통계학에서 관측값이 극단적인 값을 보일 경우, 다음 측정에서는 평균에 더 가까운 값으로 이동하는 경향이 있다는 현상을 말한다. 이 개념은 프랜시스 골턴(Francis Galton)에 의해 처음 정식화되었으며, 유전학 연구에서 부모의 키와 자식의 키 간...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:57 도박사의 오류 (역사 | 편집) [2,041 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 도박사의 오류(Gambler's fallacy)는 독립적인 확률 사건에서 과거의 결과가 미래의 결과에 영향을 준다고 잘못 믿는 인지적 오류를 의미한다. 이 오류는 도박뿐만 아니라 투자, 스포츠 베팅 등 다양한 분야에서 잘못된 판단을 유발할 수 있다. ==개요== 도박사의 오류는 독립적인 사건들이 연속해서 발생할 때, 이전 결과가 미래의 결과에 영향을 미칠 것이라는 잘못된 믿...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:56 단위근 (역사 | 편집) [2,785 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 단위근(Unit Root)은 시계열 데이터가 정상성을 갖추지 못하고 비정상적인 특성을 보일 때 나타나는 현상으로, 시계열 내에 단위근이 존재하면 데이터의 평균과 분산이 시간이 지남에 따라 일정하지 않음을 의미한다. ==개요== 단위근은 시계열 분석에서 데이터의 정상성 여부를 평가하기 위해 중요한 개념이다. 만약 시계열에 단위근이 존재하면, 해당 데이터는 추세...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:53 정상성 (역사 | 편집) [3,584 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 섬네일|정상성이 있는 데이터와 없는 데이터 정상성(Stationarity)은 시계열 데이터의 평균(mean), 분산(variance), 자기상관(autocorrelation) 등 통계적 특성이 시간에 따라 일정하게 유지되는 성질을 의미한다. 이 개념은 경제, 금융, 기상 등 다양한 분야의 시계열 분석 및 예측 모형 구축에 필수적인 전제 조건으로 사용된다. ==...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:49 P-값 (역사 | 편집) [2,400 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: p-값(p-value)은 통계적 가설 검정에서 관찰된 결과가 귀무가설 하에서 우연히 발생할 확률을 나타내는 값이다. 이 값은 0과 1 사이의 확률로 표현되며, 검정 결과의 유의성을 판단하는 데 중요한 역할을 한다. ==개요== p-값은 귀무가설(null hypothesis)이 참일 때, 관측된 데이터보다 극단적인 결과가 나타날 확률을 의미한다. 일반적으로 p-값이 작을수록 우연에 의한 결과...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:11 엑셀 회귀 데이터 분석 (역사 | 편집) [6,823 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 엑셀 회귀 데이터 분석은 엑셀의 내장 도구인 분석 도구 팩(Analysis ToolPak)을 이용하여 회귀 분석을 수행하는 방법으로, 데이터 간의 관계를 파악하고 예측 모델을 수립하는 데 활용된다. ==개요== 엑셀은 사용이 간편한 스프레드시트 프로그램으로, 통계 분석 기능 중 하나인 회귀 분석을 통해 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석할 수 있다. 분석 도구 팩을 활성...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 29일 (토) 07:06 핀버트 (FinBERT) (역사 | 편집) [2,821 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: FinBERT는 금융 분야의 문서 및 텍스트에 특화된 BERT 기반의 언어 모델로, 금융 뉴스, 보고서, 주가 관련 문서 등에서 감성 분석 및 의미 파악에 활용된다. ==개요== FinBERT는 기존 BERT 모델을 금융 도메인에 맞게 추가 학습(fine-tuning)한 변형 모델이다. 주로 금융 텍스트의 감성 분석 작업에 사용되어, 금융 시장의 감정 및 의견을 정량화하고 투자 결정, 리스크 관리 등에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 27일 (목) 14:48 평균 절대 백분율 오차 (역사 | 편집) [2,410 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)는 예측값과 실제값 사이의 오차를 실제값에 대한 백분율로 나타낸 후, 그 절대값의 평균을 구하는 평가 지표이다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 직관적으로 백분율로 표현할 수 있다. ==개요== MAPE는 회귀 분석, 시계열 예측, 경제 및 금융 분야 등에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용된다. 예측 오차...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 27일 (목) 14:46 평균 제곱 오차 (역사 | 편집) [1,992 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)는 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 회귀 분석 및 머신러닝 모델의 성능 평가에 널리 사용된다. ==개요== 평균 제곱 오차는 예측 오차의 제곱 값을 평균 내어 계산한다. 오차를 제곱함으로써 음수와 양수가 상쇄되는 것을 방지하며, 큰 오차에 더 큰 페널티를 부여한다. 이로 인해 모델이 큰 오차를 최소화하...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 09:27 파이썬 pip (역사 | 편집) [4,484 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: pip는 파이썬 패키지 관리자(Package Installer for Python)로, Python Package Index(PyPI) 등에서 다양한 파이썬 패키지를 설치, 업그레이드, 삭제할 수 있는 도구이다. == 개요 == pip는 파이썬의 공식 패키지 설치 도구로, 파이썬 2.7.9 이상과 파이썬 3.4 이상 버전에 기본 포함되어 있다. 이를 통해 개발자는 인터넷 상의 다양한 오픈소스 라이브러리를 쉽게 설치할 수 있으며, 패키지...) 태그: 시각 편집: 전환됨
- 2025년 3월 26일 (수) 09:23 파이썬 딕셔너리 (역사 | 편집) [2,461 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이썬 딕셔너리(Dictionary)는 키(key)와 값(value)의 쌍으로 데이터를 저장하는 자료형으로, 연관 배열 또는 해시맵(HashMap)으로도 알려져 있다. 키를 통해 값을 빠르게 조회할 수 있으며, 중괄호({})를 사용하여 정의한다. ==개요== 딕셔너리는 변경 가능(mutable)하고 순서가 있는(파이썬 3.7 이상) 컬렉션 자료형이다. 각 키는 유일해야 하며, 값은 중복될 수 있다. 키는 문자열...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:42 파이썬 가상 환경 (역사 | 편집) [2,957 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이썬 가상 환경은 프로젝트별로 독립적인 파이썬 실행 환경을 제공하여, 패키지 버전 충돌이나 의존성 문제를 방지하기 위한 도구이다. ==개요== 파이썬 가상 환경은 시스템 전역에 영향을 주지 않고, 각 프로젝트별로 독립적인 파이썬 인터프리터와 패키지를 관리할 수 있도록 해준다. 이를 통해 서로 다른 프로젝트에서 서로 다른 패키지 버전을 사용하거나, 특...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:40 플라스크 (Flask) (역사 | 편집) [3,670 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 플라스크(Flask)는 파이썬으로 작성된 경량 웹 프레임워크로, 심플한 구조와 확장성이 뛰어나 소규모 웹 애플리케이션부터 프로토타입 개발에 널리 사용된다. ==개요== 플라스크는 Werkzeug와 Jinja2를 기반으로 개발되었으며, 기본적으로 최소한의 기능만 제공한다. 필요에 따라 다양한 확장 모듈을 추가하여 데이터베이스 연동, 폼 검증, 인증, 파일 업로드 등 여러 기능...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:25 유비콘 (Uvicorn) (역사 | 편집) [4,853 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: Uvicorn은 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 애플리케이션을 실행하기 위한 고성능 비동기 웹 서버이다. FastAPI, Starlette, Django(ASGI 지원 시) 등 현대적인 웹 프레임워크와 함께 사용되며, 단순 코드 예제 이상의 역할을 수행한다. Uvicorn은 전체 ASGI 생태계 내에서 중요한 위치를 차지하며, 개발 및 프로덕션 환경 모두에서 핵심 역할을 담당한다. ==개요== Uvicorn은 Python의 asyn...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 26일 (수) 08:17 비동기 서버 게이트웨이 인터페이스 (역사 | 편집) [2,992 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: ASGI(비동기 서버 게이트웨이 인터페이스, '''A'''synchronous '''S'''erver '''G'''ateway '''I'''nterface)는 Python 웹 프레임워크와 서버 간의 비동기 통신을 가능하게 해주는 표준 인터페이스로, 기존 WSGI(Web Server Gateway Interface)의 한계를 극복하고 웹소켓, HTTP/2 등 비동기 기능을 지원하기 위해 설계되었다. ==개요== ASGI는 Django, FastAPI, Starlette 같은 현대적인 Python 웹 프레임워크가 고...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:30 파이썬 라이브러리 unstructured (역사 | 편집) [2,835 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: unstructured는 다양한 형식의 비정형 문서(PDF, DOCX, HTML, 이메일 등)에서 텍스트 데이터를 추출하고 구조화하는 데 사용되는 파이썬 오픈소스 라이브러리이다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축 시 문서 전처리 단계에서 유용하게 사용된다. ==개요== unstructured는 문서 파일에서 텍스트를 블록 단위로 추출하며, 각 블록에는 텍스트 외에도 메타데이터(페이지...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:10 파이스 (FAISS) (역사 | 편집) [3,118 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 파이스(FAISS, Facebook AI Similarity Search)는 벡터 유사도 검색(Nearest Neighbor Search)을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 Facebook AI Research가 개발한 오픈소스 라이브러리이다. 고차원 벡터 공간에서 대규모 데이터의 검색과 클러스터링에 최적화되어 있으며, 자연어 처리, 추천 시스템, 검색 기반 생성(RAG) 등 다양한 분야에서 활용된다. ==개요== FAISS는 GPU 및 CPU 모두에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 14:09 랭체인 (역사 | 편집) [3,217 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 랭체인(LangChain)은 언어 모델(LLM)을 중심으로 다양한 외부 데이터, 도구, 환경과 연결하여 고급 애플리케이션을 구성할 수 있도록 도와주는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크이다. ==개요== 기본적인 프롬프트-응답 방식에서 벗어나, 랭체인은 '''기억(Memory)''', '''체인(Chain)''', '''도구(Tool)''', '''에이전트(Agent)''', '''검색 기반 질의(RAG)''' 등 고급 기능을 통해 LLM을 유연...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 25일 (화) 13:45 파이썬 라이브러리 os (역사 | 편집) [2,827 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: os는 파이썬 표준 라이브러리 중 하나로, 운영체제와 상호작용할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 파일 및 디렉터리 관리, 환경 변수 접근, 경로 처리, 프로세스 제어 등을 수행할 수 있다. ==개요== os 모듈은 운영체제에 독립적인 방식으로 파일 시스템과 상호작용할 수 있도록 설계되었으며, 플랫폼에 따라 자동으로 적절한 명령을 실행해준다. 따라서 Linux, macOS, Wind...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 23일 (일) 05:41 Node.js 라이브러리 mysql2 (역사 | 편집) [3,090 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: mysql2는 Node.js 환경에서 MySQL 및 MariaDB 데이터베이스와 통신하기 위한 고성능 라이브러리로, 비동기 프로그래밍을 지원하며 `Promise`와 `async/await`을 자연스럽게 사용할 수 있도록 설계되었다. ==개요== mysql2는 기존의 mysql (Node.js 라이브러리)의 성능과 안정성 문제를 개선하기 위해 만들어졌으며, 완전한 호환성을 유지하면서 더 빠른 쿼리 처리 속도와 다양한 기능을...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 23일 (일) 04:44 비크립트 (역사 | 편집) [2,608 바이트] Retrospect (토론 | 기여) (새 문서: 비크립트(bcrypt)는 비밀번호와 같은 민감한 데이터를 안전하게 저장하기 위한 해시 함수로, 느린 계산 속도와 솔트(salt)를 통해 무차별 대입 공격(Brute Force Attack) 및 레인보우 테이블 공격(Rainbow Table Attack)에 강한 특징을 가진다. ==개요== bcrypt는 1999년 Niels Provos와 David Mazieres가 발표한 해시 함수로, 원래는 Blowfish 암호 알고리즘 기반으로 설계되었다. 주로 사용자 비밀...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:57 디키-풀러 테스트 (역사 | 편집) [3,877 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 디키-풀러 정상성 검정(Dickey-Fuller Test)은 시계열 데이터의 정상성(Stationarity)을 검정하는 통계적 방법으로, 단위근(Unit Root) 여부를 판별하여 시계열이 평균과 분산이 일정한 정상 과정인지 확인하는 데 사용된다. ==개요== 정상성은 시계열 분석에서 중요한 개념으로, 정상적인 시계열은 평균과 분산이 시간에 따라 일정해야 한다. 디키-풀러 검정은 시계열이 정상적인...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:45 통계적 차익 거래 (역사 | 편집) [3,761 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 통계적 차익 거래(Statistical Arbitrage, Stat Arb)는 통계적 방법과 계량적 모델을 이용하여 금융 상품 간의 가격 차이를 이용한 차익 거래 전략이다. ==개요== 통계적 차익 거래는 자산 간의 '''가격 비효율성'''을 찾아내고, 일정한 통계적 규칙을 기반으로 매수 및 매도 포지션을 동시에 취하여 수익을 창출하는 전략이다. 일반적으로 고빈도 트레이딩(HFT)이나 알고리즘 트...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 08:45 공적분 관계 (금융 투자) (역사 | 편집) [4,415 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 공적분 관계(Cointegration Relationship)는 두 개 이상의 시계열 변수가 장기적으로 균형 관계를 유지하면서 단기적으로 변동할 수 있는 관계를 의미하며, 금융 및 투자 분야에서 통계적 차익 거래(Statistical Arbitrage)에 활용된다. ==개요== 금융 시장에서 여러 자산은 단기적으로 독립적인 움직임을 보일 수 있지만, 장기적으로는 일정한 균형 관계를 유지하는 경우가 있다. 이...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 21일 (금) 07:49 페어 트레이딩 (역사 | 편집) [4,765 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 페어 트레이딩(Pairs Trading)은 통계적으로 유사한 움직임을 보이는 두 자산을 동시에 매수(Long) 및 매도(Short)하여 가격 차이(스프레드)의 평균 회귀를 이용해 수익을 창출하는 시장 중립적 차익 거래 전략이다. ==개요== 페어 트레이딩은 두 자산 간의 '''공적분 관계(Cointegration Relationship)'''를 이용하여 가격 비효율성을 찾아내는 전략이다. 일반적으로 가격이 일정한 스...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 12:30 최장 공통 부분 수열 (역사 | 편집) [3,780 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS)은 두 개의 문자열에서 순서를 유지하면서 나타나는 가장 긴 부분 수열을 찾는 문제로, 동적 계획법을 사용하여 해결된다. ==개요== 최장 공통 부분 수열은 여러 문자열 비교 문제에서 중요한 개념으로 활용된다. 이는 반드시 연속된 문자가 아니어도 되며, 순서만 유지되면 된다. 예를 들어, 문자열 "ACDBE"와 "ABCDE"의 최장...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 12:10 삼각 분할 (동적 계획법) (역사 | 편집) [3,201 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 삼각 분할 (동적 계획법)은 볼록 다각형을 삼각형으로 분할하는 과정에서 최소 비용을 구하는 문제를 해결하는 알고리즘 기법이다. 일반적으로 다각형 내부의 삼각형들의 가중치 합이 최소가 되도록 삼각 분할을 수행한다. ==개요== 볼록 다각형의 삼각 분할에서 각 삼각형의 비용이 주어질 때, 최소 비용으로 다각형을 삼각형으로 나누는 문제를 해결하는 알고리즘...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 11:06 삼각 분할 (역사 | 편집) [4,957 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 삼각 분할(Triangulation)은 다각형을 삼각형들의 집합으로 나누는 과정으로, 계산 기하학, 컴퓨터 그래픽스, 지형 모델링 등 다양한 분야에서 활용된다. ==개요== 삼각 분할은 다각형을 겹치지 않는 삼각형으로 분할하는 방법으로, 각 변이 기존의 다각형의 변이거나 다른 변과 교차하지 않는 방식으로 구성된다. 일반적으로 단순 다각형에 대해 삼각 분할을 수행하며,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 06:33 피보나치 수열 (역사 | 편집) [2,591 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 피보나치 수열(Fibonacci Sequence)은 각 항이 앞 두 항의 합으로 정의되는 수열로, 자연과 수학에서 중요한 역할을 한다. ==정의== 피보나치 수열은 다음과 같이 정의된다. :F(0) = 0, F(1) = 1 :F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n ≥ 2) 즉, 첫 번째와 두 번째 항은 각각 0과 1이며, 이후의 항은 앞의 두 항을 더한 값으로 결정된다. ==예시== 처음 몇 개의 피보나치 수는 다음과 같다. :0, 1, 1, 2, 3, 5,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 20일 (목) 06:30 황금 비율 (역사 | 편집) [2,787 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 황금 비율(Golden Ratio)은 약 1.618로 나타나는 특별한 수학적 비율로, 기하학, 예술, 건축, 자연 등 다양한 분야에서 발견된다. ==개요== 황금 비율은 두 수 a와 b가 다음 관계를 만족할 때 정의된다. :a : b = (a + b) : a 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다. :a / b = (a + b) / a = φ 여기서 φ(파이)는 황금 비율을 나타내며, 수학적으로 다음과 같이 유도된다. :φ = (1 + sqrt(5)) / 2 ≈ 1...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 19일 (수) 09:12 스내피 (압축) (역사 | 편집) [2,583 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 스내피(Snappy) 압축은 Google에서 개발한 고속 압축 알고리즘으로, 높은 압축률보다는 빠른 속도와 낮은 CPU 사용량을 목표로 한다. 데이터 압축 및 해제 속도가 중요시되는 애플리케이션에서 널리 사용된다. == 특징 == * '''고속 압축 및 해제''': 높은 처리량을 제공하며, 일반적으로 수백 MB/s 이상의 속도를 달성할 수 있음. * '''낮은 CPU 사용량''': 효율적인 알고리즘을...) 태그: 시각 편집: 전환됨
- 2025년 3월 18일 (화) 08:40 Critical Path Method (역사 | 편집) [3,540 바이트] HanDongHoon (토론 | 기여) (Created page with "The Critical Path Method (CPM) is a project management technique used to determine the '''minimum project duration''' and identify the '''critical path''', which is the longest sequence of dependent tasks that must be completed on time for the project to meet its deadline. ==Key Concepts== *'''Activity Duration (t)''': The estimated time required to complete a task. *'''Earliest Start (ES)''': The earliest possible time an activity can begin, calculated as: ES = max(EF...") 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 14일 (금) 08:39 스윙 트레이딩 (역사 | 편집) [3,470 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 스윙 트레이딩(Swing Trading)은 금융 시장에서 몇 일에서 몇 주에 걸쳐 포지션을 유지하면서 단기적인 가격 변동을 이용하여 수익을 얻는 거래 전략이다. ==개요== 스윙 트레이딩은 단기 트레이딩과 장기 투자 사이의 중간 형태로, 기술적 분석을 기반으로 하여 주가의 변동성을 활용한다. 스윙 트레이더들은 주로 차트 패턴, 이동 평균, 거래량, 지지선 및 저항선을 분석...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 14일 (금) 07:32 Секрет настоящего летнего компота (역사 | 편집) [2,150 바이트] 162.158.48.251 (토론) (새 문서: == Секрет настоящего летнего компота == Компот - это классический и любимый многими летний напиток. Его освежающий вкус идеально подходит для жарких дней, а простой рецепт доступен каждому. Для приготовления компота можно использовать самые разные фрукты и ягоды:...)
- 2025년 3월 13일 (목) 03:11 너비 우선 탐색 (역사 | 편집) [2,109 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)은 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 루트 노드에서 시작하여 인접한 노드를 먼저 탐색한 후 점차 멀리 있는 노드를 탐색하는 방식이다. 섬네일|BFS와 DFS ==알고리즘== 너비 우선 탐색은 일반적으로 큐(Queue)를 사용하여 구현된다. 기본적인 과정은 다음과 같다. #탐색을 시작할 노드를 큐에 삽입하고 방문 표...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 13일 (목) 01:27 즉시항고 (역사 | 편집) [1,388 바이트] 김석열 (토론 | 기여) (새 문서: 즉시항고(卽時抗告)는 법원이 내린 결정 또는 명령에 대해 즉시 상급 법원에 불복을 제기하는 절차입니다. 즉시항고는 일반적인 항고(보통항고)와 달리, 법이 특별히 정한 경우에만 허용되며, 보통 법원의 결정이 고지된 날로부터 7일 이내에 제기해야 합니다. === 즉시항고의 주요 특징: === # '''법에서 특별히 정한 경우에만 가능''' – 즉시항고가 가능한 결정이나...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 18:22 아파치 스파크 노드 (역사 | 편집) [5,825 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 노드'''(Apache Spark Node)는 스파크 클러스터의 구성 요소로, 클러스터 내에서 작업을 처리하고 데이터를 저장하는 데 중요한 역할을 한다. 스파크는 분산 처리 시스템으로, 여러 노드들이 협력하여 데이터를 처리하고, 각 노드는 스파크 애플리케이션의 실행을 돕는다. ==주요 노드 유형== 스파크 클러스터는 주로 두 가지 주요 유형의 노드로 구성된다:...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 12일 (수) 18:11 아파치 스파크 RDD mapPartitions (역사 | 편집) [5,702 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''아파치 스파크 mapPartitions'''(Apache Spark mapPartitions)는 RDD에서 각 파티션에 대해 함수를 적용하는 연산이다. 이 연산은 주로 데이터셋의 파티션별로 작업을 수행할 때 사용되며, 각 파티션을 단위로 병렬 처리하는 방식으로 동작한다. mapPartitions는 각 파티션을 한 번에 처리할 수 있어, 데이터 파티션을 효율적으로 다루는 데 유용하다. ==개요== mapPartitions는 각 파티션...) 태그: 시각 편집
