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IT, 프로그램, SW개발66

예문과 함께 알아보는 인공지능(AI) 관련 핵심 용어 30개 예문을 먼저 제시하고, 그 안에 포함된 용어를 간결하게 설명합니다. 예문이 자연스럽게 읽히고 이해에 어려움이 없다면, 다음 예문으로 넘어가셔도 괜찮습니다. 각 용어를 더 깊이 이해하고 싶다면, 유튜브나 GPT 등을 통해 추가로 검색해보시길 권장합니다.인공지능, 생성형 AI, 거대언어모델, RAG, 프롬프트 엔지니어링, 시스템 프롬프트, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망, 트랜스포머, 멀티모달 AI, 토큰, 파인튜닝, 전이학습, CoT, 데이터셋, 데이터 전처리, 성능 평가, 벤치마크, 편향, 환각, 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 자연어처리, API, AI 안전성, 설명가능한 AI, 자기지도학습, MCP ▶ 인공지능 기술이 주가 급등의 핵심 동력으로 떠오르면서 글로벌 증시가 다시 한번 기술주 랠리를 맞이하.. 2025. 7. 5.
C/N, CN, CNR, CN0 (Carrier to Noise Ratio) 반송파대비 잡음비 1. 반송파 대 잡음 비 (Carrier to Noise Ratio, C/N) ㅇ 아날로그 무선 전송계에서, 반송파 전력과 잡음 전력 크기의 비(比) - 통상, 데시벨(dB)로 나타냄 ㅇ (표현식) : C/N = (C/No)(1/BN) - C/N : 반송파 전력(C) 대 잡음 전력(N) [무차원] - No = kT : 잡음 전력 스펙트럼 밀도 (Noise Power Spectral Density) [Watt/Hz] - BN : 수신기 잡음등가대역폭 [Hz] * (열 잡음 전력 : N = k T B [Watt])2. 특징 ㅇ C/N은, 아날로그 무선 전송계의 성능지수(figure of merit) 임 - 아날로그 무선전송은, . 정보신.. 2025. 5. 18.
IQ modulation(IQ변조)과 IQ-plot(IQ플룻)이란?? 디지털 통신 시스템에서 사용되는 IQ변조와신호를 표시하는 Diagram인 IQ-plot에 대해 알아보겠습니다.   1. 신호의 이해 RF영역에서 반송파 신호를 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. 반송파 이 수식을 그래프로 나타내 보겠습니다.cos파 sin파여기서 IQ-plot을 이해하기 위해서는 sin파와 cos파의 관계에 대해서 알아야 합니다.sin파와 cos파는 위에 그림에서 처럼 위상 차이가 90 º가 납니다. 위상차라는 sin파와 cos파의 직교성을 통해두 신호를 조합했을 때 어떠한 신호도 표시할 수 있게 됩니다.그게 바로 IQ모듈레이션 이죠.  2. IQ modulation(IQ변조) IQ변조의 원리에 대해서 알아보겠습니다.삼각함수 합차 공식 기억나시나요?cos(α+β) = cos(α) cos(.. 2025. 3. 12.
IQ modulation (변조) 란? IQ Modulation(변조)- 초기 변조 형식  : 파형을 변조하는 기본적인 방법은 AM(Amplitude Modulation), FM(Frequency Modulation) 및 PM(Phase Modulation) 이다.   AM이 가장 먼저 나왔으며 구현하기 쉽고 이해하기 쉬웠다. 1933 년 에드윈 에이스트롬(Edwin H. Armstrong)은 AM보다 노이즈   에 덜 취약한 것으로 입증 된 FM(Frequency Modulation)을 개발했다.              그림 1. 진폭 변조 (a), 주파수 변조 (b) 및 위상 변조 (c)   최신 통신 시스템은 더 많은 정보 용량, 높은 신호 품질, 더 강력한 보안 및 디지털 데이터 호환성을 요구한다. AM 및 FM은 소중한 변   조 방.. 2025. 3. 12.
파이썬과 텐서플로우 교육 자료 모음 파이썬과 텐서플로우 자료 모음 파이썬 교육 자료 https://programmers.co.kr/learn/courses/2 K-mooc 가천대 최성철 교수님: https://www.youtube.com/watch?v=EyAHKYqrEe8&list=PLBHVuYlKEkUJvRVv9_je9j3BpHwGHSZHz 점프 투 파이썬(위키북스): https://wikidocs.net/book/1 머신러닝 모두의 딥러닝 http://hu.. 2024. 11. 27.
Python 딥러닝 패키지 종류 ➢  딥러닝 패키지는 딥러닝 모델을 구현하고 학습시키기 위한 도구들을 제공함 ➢  각 패키지는 고유한 장점과 단점을 가지고 있으며, 사용자의 필요에 따라 적합한 패키지를 선택하는 것이 중요 ➢  대표적인 딥러닝 패키지로는 TensorFlow, PyTorch, JAX, MXNet등이 있음   TensorFlow➢ TensorFlow는 구글(Google)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 패키지 ➢ 대규모의 복잡한 모델을 효율적으로 구축하고 학습시킬 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 제공함 ➢ TensorFlow는 다음과 같은 특징을 가지고 있음 -  확장성: 대규모 모델과 데이터세트에 대해 분산 학습을 지원하며, GPU 및 TPU와 같은 하드웨어 가속을 쉽게 활용 가능 - TensorFlow Extended :.. 2024. 11. 8.
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