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전기 저항 용접의 특징 - 기계공작법의 용접

목차 서론 전기 저항 용접(ERW)은 한 세기 이상 다양한 금속을 함께 접합하기 위해 사용되어 온 용접 기술입니다. 이 공정은 용접되는 금속 조각에 전류를 통과시켜 금속에 저항을 일으켜 열을 발생시키는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이 열이 금속 조각을 함께 녹여서 강하고 내구성 있는 용접을 만듭니다. ERW는 강철, 알루미늄, 황동 및 구리를 포함한 다양한 금속을 접합하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 이 용접 공정은 자동차, 건설 및 항공 우주를 포함한 많은 산업에서 널리 사용됩니다. 이 블로그 게시물에서는 전기 저항 용접의 기본과 장점과 단점에 대해 논의할 것입니다. 전기 저항 용접 작동 방식 전기 저항 용접은 용접되는 금속 조각을 통해 전류를 통과시킴으로써 작동합니다. 전류는 금속에 저항을 발생..

분석 과제 우선순위 평가기준과 우선순위 선정 방법 - 빅데이터 분석

목차 빅데이터 분석 과제 우선순위 평가 기준 평가관점 평가요소 시급성 전략적 중요도 목표가치 난이도 데이터 획득 비용 데이터 가공 비용 데이터 저장 비용 분석 적용 비용 분석 수준 분석 ROI 요소 roi 요소 특징 내용 투자비용 요소 데이터 크기 데이터 규모와 양 데이터 형태 데이터 종류와 유형 데이터 속도 데이터 생성과 처리 속도 비즈니스 효과 가치 분석 결과 활용 및 비즈니스 실행을 통한 획득 가치 우선순위 선정 방법 난이도와 시급성을 기준으로 분석 과제 유형을 분류한다. 우선순위 기준을 시급성에 둘 경우 순서 : 3 > 4 > 1 > 2 우선순위 기준을 난이도에 둘 경우 순서 : 3 > 1 > 4 > 2 관련 글 아래의 빅데이터 분석기사 카테고리에서, 빅데이터에 관한 글 또는 분석기사 준비를 위한..

[html] 블록 태그와 인라인 태그란 무엇인가? 특징과 예시

목차 블록 태그 정의 블록 태그는 웹 페이지의 섹션을 정의하고 상위 요소의 전체 너비에 걸쳐 있는 직사각형 블록을 만듭니다. 블록 수준 태그는 일반적으로 태그 앞뒤에 새 줄을 만들고 제목, 단락, 목록, 표 등과 같은 요소를 포함합니다. 예시 ~ : 이 태그는 제목을 정의하며 은 가장 크고 가장 중요하며 은 가장 작습니다. : 태그는 텍스트 단락을 정의합니다. 및 : 이 태그는 순서가 지정된 목록과 순서가 지정되지 않은 목록을 각각 정의합니다. : 태그는 데이터 정리를 위한 테이블을 생성합니다. 인라인 태그 정의 인라인 태그는 웹 페이지의 작은 부분을 정의하고 필요한 만큼의 공간만 차지합니다. 인라인 태그는 태그 앞이나 뒤에 새 줄을 만들지 않으며 일반적으로 블록 수준 태그 내에서 텍스트 서식을 지정하는..

데이터 분석이란 무엇인가? 데이터 분석의 단계와 절차 정리

목차 데이터 분석이란 데이터 분석은 의미 있는 통찰력과 지식을 추출하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 과정입니다. 이 과정은 정보에 입각한 결정을 내리고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 중요한 단계입니다. 빅 데이터의 증가와 데이터 소스의 가용성이 증가함에 따라 데이터 분석은 모든 규모와 산업의 조직에 필수적인 도구가 되었습니다. 데이터 분석의 단계 데이터 수집: 데이터 분석의 첫 번째 단계는 분석할 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 데이터베이스, 스프레드시트 및 엔터프라이즈 애플리케이션과 같은 내부 소스 또는 소셜 미디어, 클라우드 서비스 및 공용 데이터 세트와 같은 외부 소스에서 수행할 수 있습니다. 데이터 정리: 데이터가 수집되면 다음 단계는 데이터를 정리하고 전처리하는 것입니..

[html] body 태그란 무엇인가? 웹 문서의 body 태그 특징

목차 body 태그란 HTML5의 태그는 웹 페이지의 핵심 요소 중 하나입니다. 웹 브라우저의 기본 창에 표시되는 모든 콘텐츠의 컨테이너 역할을 합니다. 태그는 텍스트, 이미지, 비디오, 링크 등과 같은 다양한 기타 요소를 포함할 수 있습니다. body 태그의 특징 정의: 태그는 웹 페이지의 주요 콘텐츠를 나타내는 HTML 요소입니다. 일반적으로 사용자가 웹 사이트를 방문할 때 보고 상호 작용하는 모든 정보를 포함합니다. 콘텐츠: 태그의 콘텐츠는 제목, 단락, 목록, 이미지, 링크 등과 같은 다양한 HTML 요소로 구성될 수 있습니다. 여기에 웹 페이지의 콘텐츠를 구성하는 모든 텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 넣을 수 있습니다. 스타일 지정: 태그는 CSS를 사용하여 스타일을 지정하여 웹 페이지의 모양..

오차 역전파법이란 무엇인가? 인공신경망의 오차 역전파 특징과 구현

오차 역전파는인공 신경망 훈련에 널리 사용되는 알고리즘으로, 주어진 작업에 대한 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 가중치를 조정하는 데 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 글에서는 오차 역전파의 특징과, 오차역전파법을 이용해 신경망을 구현하는 방법에 대해서 설명하고 있습니다. 목차 오차역전파법 이란 오차 역전파의 기본 아이디어는 주어진 입력에 대해 네트워크의 출력과 원하는 출력 사이의 오차를 계산한 다음 이 오차를 줄이기 위해 네트워크의 가중치를 조정하는 것입니다. 오차는 네트워크의 출력과 원하는 출력 간의 차이를 측정하는 비용 함수를 사용하여 계산됩니다. 오차 역전파 과정은 입력이 네트워크를 통과하고 출력이 생성되는 네트워크를 통한 정방향 통과로 시작됩니다. 그런 다음 오류는 비용 함수를 사..

[기계공작법] 가스 용접이란? 가스 용접의 특징과 종류

목차 가스 용접 원리 가스 용접법 가스 용접은 화염을 사용하여 결합되는 금속을 가열하고 녹이고 가스 혼합물을 열원으로 사용하는 용접 유형입니다. 가장 일반적으로 사용되는 가스 혼합물은 대부분의 금속을 녹일 수 있는 매우 뜨거운 불꽃을 생성하는 아세틸렌과 산소입니다. 용접공은 이 화염을 사용하여 금속을 녹는점까지 가열한 다음 접합부에 용가재를 도입하여 녹고 모재와 혼합하여 강한 결합을 만듭니다. 가스 용접은 일반적으로 강철, 알루미늄 및 구리와 같은 금속을 용접하는 데 사용됩니다. 장점 휴대성: 가스 용접 장비는 비교적 작고 가벼워 작업 현장에서 쉽게 운반하고 설치할 수 있습니다. 다목적성: 가스 용접은 강철, 알루미늄 및 구리를 포함한 다양한 금속을 용접하는 데 사용할 수 있습니다. 정밀도: 가스 용접을..

Softmax with Loss 계층의 특징과 구현 방법

softmax 함수는 딥 러닝, 특히 분류 작업을 위한 신경망의 출력 계층에서 널리 사용되는 활성화 함수로, softmax 함수는 입력 값을 출력 클래스에 대한 확률 분포에 매핑하므로 네트워크의 출력을 각 클래스의 확률로 쉽게 해석할 수 있습니다. 이 글에서는 소프트맥스의 특징과 softmax wiht loss 계층을 구현하는 방법을 상세하게 설명합니다. 목차 소프트맥스 계층의 특성 softmax 함수는 임의의 실수 값의 입력 벡터를 가져와 K 클래스에 대한 확률 분포로 매핑합니다. 여기서 K는 클래스 수입니다. softmax 함수는 다음과 같이 정의됩니다. y_i = exp(x_i) / sum_j(exp(x_j)) 여기서 y_i는 i번째 클래스의 확률이고 x_i는 i번째 클래스의 입력 값입니다. sof..

개인정보 비식별화 조치 가이드라인의 5가지 방법 - 빅데이터 분석

목차 개인정보 비식별화란 오늘날의 디지털 시대에 개인 정보는 가장 귀중한 상품 중 하나입니다. 개인 정보를 기밀로 안전하게 유지하는 것이 중요하며, 특히 의료 기록, 금융 세부 정보 및 사회 보장 번호와 같은 민감한 정보의 경우 더욱 그렇습니다. 비식별화는 개인의 개인 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 연구 또는 기타 목적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 또는 문서에서 개인 정보를 제거하는 과정입니다. 개인정보 비식별화 조치 가명처리 가명처리는 이름, 주소, 주민등록번호 등의 식별자를 가명 또는 가짜 이름으로 대체하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이렇게 하면 개인의 신원과 처리 중인 정보가 분리되어 개인의 사생활을 보호하는 데 도움이 됩니다. 그러나 가명이 다른 정보와 결합되어 잠재적으로 개인을 재..

Affine 계층이란? 딥러닝에서 아핀 계층의 특징과 구현

Affine 계층은 딥 러닝 신경망의 기본 구성 요소로, 입력 데이터를 네트워크의 다음 계층에 적합한 새로운 표현으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 affine 계층의 특징과 구현 방법에 대해서 자세하게 설명하고 있습니다. 목차 Affine 계층 특징 Affine(아핀) 변환은 y = Ax + b 형식의 선형 변환입니다. 여기서 A는 행렬이고 b는 벡터입니다. 이 변환은 행렬 A와 벡터 b의 값에 따라 입력 데이터를 늘리거나 회전하거나 기울이는 데 사용할 수 있습니다. 신경망의 맥락에서 행렬 A와 벡터 b는 아핀 레이어의 매개변수이며 훈련 중에 학습됩니다. 일반적인 신경망 아키텍처에서 입력 데이터는 여러 아핀 레이어를 통과하며 각 레이어는 데이터에 대해 서로 다른 변환을 수행합니다. 하나의 아핀 ..