메인내용

언어별 코드

언어별 코드

기본 직접 접근 방식

약어 BDAM

  • enBasic Direct Access Method
  • zh基本直接存取法
  • ja基本直接アクセス方式
  • deBasic Direct Access Method, BDAM
  • esmétodo básico de acceso directo
  • idMetode Akses Langsung Dasar, BDAM
  • viphương pháp truy cập trực tiếp cơ bản

직접 접근 장치에 있는 데이터 세트 개개의 블록을 직접 검색하거나 갱신하기 위해 사용하는 접근 방식.

미국 국립 과학 재단망

약어 NSFNET, NSFnet

  • enNational Science Foundation network
  • zh美国国家自然科学基金网络
  • ja全米科学財団ネットワーク
  • deNational Science Foundation network
  • esRed de la Fundación Nacional para la Ciencia
  • idNational Science Foundation network, NSFNET, NSFnet
  • viMạng lưới quỹ khoa học quốc gia

미국 국립 과학 재단(NSF)이 관리하는 광역 정보 통신망. 미국 전역에 분산되어 있는 슈퍼컴퓨터 센터, 연구 기관, 대학, 도서관 등을 상호 접속하여, 과학 기술 분야의 교육과 연구 개발을 지원하기 위한 망 서비스를 제공하고 있다. 1986년에 구축되었으며 1987년부터 국방부가 구축한 ARPANET을 대신하여 미국 내 인터넷 기간망(backbone network)의 역할을 하였다. 그러나 미국 정부가 HPCCI(High Performance and Communication Initiative)라고 하는 고도 정보 처리 및 통신 기술 개발 계획의 하나로 추진하고 있는 전 미국 연구 교육망(NREN:National Reserch Education Network)이 완성되어 새로운 고속 통신망인 NREN으로 대체되었다.

무선 호출 간이 중계기

  • enradio paging area repeater
  • zh无线寻呼区中继器
  • ja無線呼び出し簡易中継器
  • deradio paging area repeater
  • esrepetidor de área de radiobúsqueda
  • idrepeater area paging radio
  • vibộ lặp khu vực nhắn tin vô tuyến

지하철 역사나 지하 상가 등 지하 공간에서도 무선 호출 서비스가 원활하게 이루어질 수 있도록 설치하는 중계기.

다이어 악성코드

  • enDyre malware
  • zhDyre恶意软件
  • jaダイアーマルウェア
  • deDyre-Malware
  • esmalware Dyre
  • idMalware Dyre
  • viphần mềm virus Dyre

사용자 컴퓨터에 악성코드를 설치하는 트로이목마의 한 종류. 주로 윈도우(Windows) 운영 체제를 사용하는 금융 기관을 대상으로 전자우편(이메일) 첨부 파일을 통해 악성코드를 유포한다. 첨부 파일을 실행시키면 악성 프로그램이 설치되거나 가짜 웹사이트로 접속되어 금융 정보가 유출된다.

강화형 기계 학습

  • enReinforcement learning
  • zh强化式学习
  • ja強化学習
  • deBestärkendes Lernen
  • esaprendizaje por refuerzo
  • idPembelajaran penguatan
  • vihọc củng cố

기계 학습 중 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법.강화형 기계 학습은 지도형/비지도형 기계 학습에 이용되는 훈련 데이터 대신, 주어진 상태에 맞춘 행동의 결과에 대한 보상(reward)을 준다. 컴퓨터는 보상을 이용하여 성능을 향상시킨다. 주로 게임이나 로봇 제어 등에 적용된다. 예를 들어, 체스를 두는 컴퓨터 프로그램을 학습시킬 때, 경우의 수가 너무 많고(약35의 100승) 정해진 하나의 답이 없으므로, 학습 훈련 데이터로 입력(주어진 상태)에 대한 출력(가장 적절한 행동)을 제공하기는 쉽지 않다. 하지만 체스 게임이 종료되면 그 직전에 둔 일련의 수(手, 행동)들이 좋았는지 나빴는지를 학습 알고리즘에게 알려 줄 수 있다. 이렇게 행동의 좋고 나쁜 정도를 학습 알고리즘에게 알려 주는 것을 보상(reward) 또는 강화(reinforcement)라고 하며, 이러한 정보를 이용하는 기계 학습이 강화형 기계 학습(이하, '강화 학습')이다. 강화 학습의 대상이 되는 컴퓨터 프로그램을 에이전트(agent)라고도 한다. 에이전트는 주어진 상태(state)에서 자신이 취할 행동(action)을 표현하는 정책(policy)을 수립한다. 에이전트가 최대의 보상을 받을 수 있는 정책을 수립하도록 학습시키는 것이 강화 학습의 목표이다. 강화 학습의 주요 응용 분야로는 게임과 로봇 제어를 들 수 있다. 1992년 IBM의 제럴드 테사우로(Gerald Tesauro)가 강화 학습을 이용하여 개발한 백개먼(Backgammon) 게임(TD-Game)은 인간 챔피언과 유사한 수준에 도달했고, 2016년 딥마인드(DeepMind)가 개발한 강화 학습 기반의 소프트웨어 알파고(AlphaGo)는 세계 정상급 바둑 기사들을 꺾었다. 로봇 제어 분야에서는 2000년대 후반 모형 헬리콥터의 곡예 비행에 강화 학습이 성공적으로 적용되었고, 자율 주행 자동차 개발에도 강화 학습이 이용된다. ※ 강화형 기계 학습에서는 지도형이나 비지도형 기계 학습의 ‘입력’, ‘출력’ 용어를 사용하지 않고 ‘상태(state)', '행동(action)' 단어를 사용한다. ※ 백개먼 게임: 주사위를 굴려 열다섯 개의 말을 전부 자기 쪽 진지로 먼저 모으는 쪽이 이기는 보드 전략게임 ※ TD-Game 관련 자료: 제럴드 테사우로(Gerald Tesauro), ‘Temporal Difference Learning and TD-Gammon’, Communications of the ACM, March 1995

와이파이 점 대 점

약어 Wi-Fi P2P

  • enWi-Fi Point-to-Point
  • zhWi-Fi P2P
  • jaWi-Fiポイントツポイント
  • deWi-Fi Direct, P2P
  • esPunto a punto Wi-Fi, P2P Wi-Fi
  • idWi-fi Point-to-point
  • viWi-Fi Point-to-Point, Wi-Fi P2P

와이파이 얼라이언스(WFA)에서 개발한 Wi-Fi 단말기 간 직접 통신 기술. 휴대 기기 및 모바일 단말 등에 탑재되어 액세스 포인트(AP) 또는 라우터(router)와 같은 별도 장비 없이도 단말기 간 직접 통신을 통하여 콘텐츠 및 서비스를 제공하는 기술이다. 서비스 명칭은 와이파이 다이렉트(Wi-Fi direct)이다.