일정한 크기의 電流나 電壓 또는 前系와 者系의 振動(oscillation)과 같은 週期的 現象이 單位 時間(1秒) 동안에 反復되는 回數. 소리나 電波 等에 適用된다. 例를 들어 100 Hz는 振動이나 週期的 現象이 1秒 間에 100回 反復되는 것을 意味한다. 記號는 V 또는 f , 單位는 헤르츠(hertz: Hz)이다. 電氣의 境遇 우리나라나 美國 等의 商用(交流) 電氣의 周波數는 60Hz이고, 英國 等 유럽은 50Hz이다. 電磁波(電磁波)의 周波數(V)와 波長( l )과 速度( C)는 V＝C/ l 의 關係를 갖는다. 卽 電磁波가 自由 空間에 傳播되는 情速度人 光速度 秒當 3×108m(3億m/s)를 波長으로 나눈 값이 電子波의 周波數이다. 電磁波 中에서 電波의 周波數가 가장 낮고 赤外線, 可視光線, 紫外線, X선, 감마선의 順으로 周波數가 높다. 電波가 占有하는 周波數를 無線 周波數라고 하는데, 團地 周波數라고 하면 흔히 無線 周波數를 가리킨다. 無線 周波數의 範圍는 0.

人工 知能, 事物 인터넷, 빅데이터, 모바일 等 尖端 情報通信技術이 經濟·社會 全般에 融合되어 革新的인 變化가 나타나는 次世代 産業革命. 人工 知能(AI), 事物 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일 等 知能情報技術이 旣存 産業과 서비스에 融合되거나 3D 프린팅, 로봇工學, 生命工學, 나노技術 等 여러 分野의 新技術과 結合되어 實世界 모든 製品·서비스를 네트워크로 連結하고 事物을 知能化한다. 第4次 産業革命은 超連結(hyperconnectivity)과 超知能(superintelligence)을 特徵으로 하기 때문에 旣存 産業革命에 비해 더 넓은 範圍(scope)에 더 빠른 速度(velocity)로 크게 影響(impact)을 끼친다. ‘第4次 産業革命’ 用語는 2016年 世界 經濟 포럼(WEF: World Economic Forum)에서 言及되었으며, 情報 通信 技術(ICT) 基盤의 새로운 産業 時代를 代表하는 用語가 되었다. 컴퓨터, 인터넷으로 대표되는 第

폴리프로필렌IT用語辭典 石油 分解 가스 속에 包含되어 있으며, 폴리에틸렌의 重合(重合)과 같이 純粹하게 만든 프로필렌 가스를 溶劑 속에서 特殊한 有機 金屬의 觸媒로 常溫, 常壓에서 重合하여 만든 水枝. 密度는 플라스틱 中에서도 가장 가볍고(0.90~0.91), 機械的 强度가 크며, 耐熱性이 優秀하고 比較的 透明하다. 또 高周波의 遺傳 特性이 좋다. 外國語 表記 polypropylene(英語) 略語 PP 폴리프로필렌인테리어 用語辭典 電氣 特性, 耐藥品性 特히 알칼리에 强하고, 透明度가 높다. 絶穀에 對한 疲勞度가 작기 때문에 경첩 等에 使用되고 있다. 成形은 壓出成型, 射出 成形 等에 依하여 行한다. 電氣 節錄體로서 뛰어나며 종이나 헝겊, 알루미늄의 위에 얇게 붙일 수도 있다. 代表的 使用 例는 包裝用의 얇은 쉬이트(sheet), 파이프의 이음재, 家庭用品 等. 外國語 表記 polypropylene(英語) 폴리프로필렌오디오 用語辭典 폴리에틸렌과 같이 石油에서 얻어진 프로필렌

디지털 技術을 社會 全般에 適用하여 傳統的인 社會 構造를 革新시키는 것. 一般的으로 企業에서 事物 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 人工知能(AI), 빅데이터 솔루션 等 情報通信技術(ICT)을 플랫폼으로 構築·活用하여 旣存 傳統的인 運營 方式과 서비스 等을 革新하는 것을 意味한다. IBM 企業價値硏究所의 報告書(2011)는 ‘企業이 디지털과 物理的인 要素들을 統合하여 비즈니스 모델을 變化시키고, 産業에 새로운 方向을 定立하는 戰略’이라고 定義하고 있다. 디지털 轉換(digital transformation)을 위해서는 아날로그 形態를 디지털 形態로 變換하는 ‘電算化(digitization)’ 段階와 産業에 情報通信技術을 活用하는 ‘디지털化(digitalization)’ 段階를 거쳐야 한다. 디지털 轉換을 推進한 事例로, 제너럴 일렉트릭(GE)의 産業 인터넷用 소프트웨어 플랫폼 프레딕스(Predix™), 모바일앱으로 賣場 注文과 決濟를 할 수 있는 스타벅스의 ‘사이렌오더

金融決濟院이 다양한 電子去來에서 本人 確認과 電子署名(digital signature)에 使用할 수 있도록 發給하는 認證書. 金融決濟院의 클라우드 貯藏所에 發給하고 保管한다. 金融認證書는 署名이나 印鑑圖章과 같은 役割을 하는 電子署名生成情報가 特定 個人에게 唯一하게 屬한다는 事實을 確認하고 이를 證明하는 電子的 情報다. 金融認證書는 金融決濟院의 클라우드 貯藏所에 發給 · 保管되고 金融 去來를 包含한 온라인 電子去來 時 利用者 身元을 確認하거나 電子署名에 使用한다. 利用者는 特定 서비스에 로그인하거나 電子去來를 할 때 클라우드에 接續하여 本人임을 確認할 수 있고 電子署名으로 이를 檢證받는다. 金融認證書는 利用者의 實地名義(以下 ‘失明’) 確認을 거쳐야 하고, 利用者의 個人키로 生成한 電子署名을 利用者의 公開키로 檢證한다는 點에서 共同認證書와 認證書 發給 및 認證 體系가 同一하다. 그러나 個人用 컴퓨터(PC) 또는 유에스비(USB), 스마트폰에 保管하는...

制御 變數와 基準 入力 사이의 誤差에 根據하여 系統의 出力이 基準 電壓을 維持하도록 하는 피드백 制御의 一種으로, 比例(Proportional) 制御와 比例 積分(Proportional-Integral) 制御, 比例 微分(Proportional-Derivative) 制御를 組合한 것. P 制御(比例)는 基準 信號와 現在 信號 사이의 誤差 信號에 適當한 比例 常數 利得을 곱해서 制御 信號를 만든다. I 制御(比例 積分)는 誤差 信號를 積分하여 制御 信號를 만드는 積分 制御를 比例 制御에 竝列로 連結해 使用한다. D 制御(比例 微分)는 誤差 信號를 微分하여 制御 信號를 만드는 微分 制御를 比例 制御에 竝列로 連結하여 使用한다. 自動化 시스템의 反應을 測定할 뿐 아니라 反應을 制御할 때도 使用되는 制御 方法이며, 溫度, 壓力, 流量, 回轉 速度 等을 制御하기 위해 쓰이며, 過渡 狀態의 特性 等 PI나 PD 諸語의 問題點들을 改善할 수 있다.

運轉者 또는 乘客의 操作 없이 스스로 運行이 可能한 自動車. 自律走行 自動車는 다양한 種類의 센서(例를 들면 라이다(lidar), 카메라(camera), 레이더(radar), 超音波 센서 等)와 車輛事物通信(V2X, Vehicle to Everything)을 利用하여 周邊 環境을 認識한다. 또한 衛星 位置 確認 시스템(GPS)의 位置 情報와 道路 情報를 土臺로 運轉者의 介入 없이 走行 狀況을 判斷하여, 스스로 車輛을 制御하는 自動車를 말한다. 自律走行은 支援하는 機能 程度에 따라 自律走行 레벨을 分類할 수 있다. 自律走行自動車의 境遇 國際自動車技術者協會(SAE International: Society of Automotive Engineers International)는 SAE J3016 標準에서 自律走行 레벨을 6段階로 分類하였다. 參考로 SAE 自律走行 6段階는 美國 交通部(DoT)가 SAE J3016 標準을 聯邦 自律走行車 政策(Federal Automated Veh

弄 · 림 · 軸 · 水産物의 生産, 加工, 流通 段階에서 情報 通信 技術(ICT)을 椄木하여 知能化된 農業 시스템. 事物 인터넷, 빅데이터, 人工 知能 等의 技術을 利用하여 農作物, 家畜 및 水産物 等의 生育 環境을 適正하게 維持 · 管理하고, PC와 스마트폰 等으로 遠隔에서 自動 管理할 수 있어, 生産의 效率性뿐만 아니라 便利性도 높일 수 있다. ICT 技術을 活用한 스마트팜 技術을 통해 環境 情報(溫度 · 相對濕度 · 光量 · 二酸化炭素 · 土壤 等) 및 生育 情報에 對한 正確한 데이터를 基盤으로 生育 段階別 精密한 管理와 豫測 等이 可能하여 收穫量, 品質 等을 向上시켜 收益性을 높일 수 있다. 또한, 勞動力과 에너지를 效率的으로 管理함으로써 生産費를 節減할 수 있다. 例를 들면, 旣存에는 作物에 官修할 때 直接 밸브를 열고 모터를 作動해야 했다면, 스마트 팜에서는 電子밸브가 設定값에 맞춰 自動으로 관수를 한다. 또한, 스마트 팜은 弄 · 림 · 軸 · 水産物의 詳細한 生産 情報 履歷을...

空氣壓, 油壓, 電氣와 같은 에너지를 利用하여 對象物을 움직이거나 制御하는 데 쓰이는 機械. 一般的으로 메카트로닉스(Mechatronics) 分野에서 액추에이터(actuator)는 어떤 種類의 制御 機構가 있는 電氣 모터 或은 油壓이나 空氣壓으로 作動하는 피스톤 ㆍ 실린더 機構를 말한다. 액추에이터에 追加的인 소프트웨어 모듈을 內藏하여, 다른 시스템이나 컴퓨터로부터 電送되는 制御 命令語를 理解하고 이를 電氣, 油壓, 空氣壓 等을 調節하여 對象에 物理的인 움직임을 주는 裝置로 槪念이 擴大되었다. 액추에이터는 홈 네트워크, 스마트 工場, 스마트 農場 等 多樣한 分野에서 센서에 依해 傳達된 情報를 把握하고 特定 裝置를 制御하는 役割을 한다. 액추에이터의 特徵이나 性能 情報를 다른 시스템에 標準化된 메시지로 傳達하여 시스템이 正確하게 액추에이터를 制御하게도 할 수 있다. 他버스(Metaverse)를 包含한 假想 世界에서 傳達되는 制御 命令語를 理解하여 現實에 實在하는...

들여쓰기IT用語辭典 文書나 프로그램을 作成할 때 文壇의 始作 部分을 들어가게 쓰는 것. 왼쪽을 똑같이 나란하게 쓰면 文壇의 始作 部分을 알 수 없어 可讀性이 떨어지므로 意味를 明確하게 表現하기 위해서 왼쪽 끝에서 일정한 間隔을 벌려 오른쪽으로 移動하여 쓰는 것을 말한다. 一般的인 워드 프로세서(WP)에는 소프트웨어的인 機能으로 設定되어 있다. 外國語 表記 indent(英語) 同義語 人덴트(indent) 들여쓰기Basic 中學生을 위한 國語 用語辭典 새로운 文段이 始作 되는 것을 標示하기 위해 文壇의 처음 왼쪽 글머리에 한 칸을 비워두고 글을 쓰는 것.

텍스트, 오디오, 이미지 等의 旣存 콘텐츠를 活用하여 類似한 콘텐츠를 새로 만들어내는 人工知能(AI) 技術. 生成型 人工知能은 單純히 콘텐츠의 패턴을 學習하여 推論 結果로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것을 넘어 콘텐츠의 生聖子와 만들어진 콘텐츠를 評價하는 判別者가 끊임없이 서로 對立하고 競爭하며 새로운 콘텐츠를 生成해내는 技術이다. 特히, 이미지 分野에서는 特定 作家의 畫風을 模寫한 그림으로 寫眞을 再生性하거나 假짜 人間 얼굴을 無制限으로 生成하여 쇼핑, 映畫 等의 産業에서 活用한다. 陰性 分野에서는 特定 장르의 音樂을 作曲하거나 特定 노래를 願하는 歌手의 音色으로 再生性하는 等으로 活用한다. 商業的 或은 社會的인 爭點으로 가장 大衆的으로 알려진 生成型 人工知能으로는 ‘人物 合成 技術(deepfake)’이 있다. 生成型 人工知能 技術에는 機械 學習 모델 中 生成 모델(generative model)이 使用되며, 代表的인 生成 모델로는 오토인코더(autoencoder)...

垂直 離着陸이 可能한 親環境 저騷音 航空機(eVTOL)를 活用해 都心 內 近距離 移動 乘客이나 貨物을 效率的으로 運送하는 航空 基盤 都心 交通 體系. 都心 航空 交通(UAM: Urban Air Mobility)은 1930年代 美國에서 자이로콥터(gyrocopter)를 利用하여 郵便物을 配達하거나 1950~1970年代 後半까지 헬리콥터를 利用해 뉴욕 都心에서 隣近 空港까지 乘客을 輸送한 것을 始初로 본다. 그러나 이러한 初期 모델들은 內燃機關 엔진을 使用해 公害를 誘發하고 騷音이 큰 短點을 가지고 있었다. 이에 따라 傳統的인 內燃機關을 基盤으로 한 航空機의 短點을 克服하고, 都心 問題를 解決할 수 있는 代案으로 電氣 動力 基盤의 航空機가 提示되었다. 오랜 期間 航空機의 必須 推進 機關으로 使用된 內燃機關 엔진이 아닌 電氣 動力源을 使用하는 飛行體는 1884年에 電氣 動力 航空機가 처음으로 登場한 以後 1990年代에 리튬 이온 배터리, 燃料 電池 技術이 登場하면서 빠르게 發展

디지털 마케팅에서 두 가지 以上의 試案 中 最適案을 選定하기 위해 試驗하는 方法. 一般的으로 웹페이지나 앱 改善 時 使用者 인터페이스(UI/UX)를 最適化하기 위해, 實使用者들을 두 集團으로 나누어 旣存의 웹페이지 디자인 A案과 새로 改善된 B案을 各各 랜덤으로 보여준 後, A와 B中 選好度가 높게 나온 쪽으로 決定한다. A/B 테스팅은 單純히 選好度 調査이기 때문에 쉽고 直觀的이지만, 使用者가 어떤 部分을 왜 選好하는지와 같은 深層 調査를 할 수 없다. 에이비 테스팅

컴퓨터 프로그램이 데이터와 處理 經驗을 利用한 學習을 통해 情報 處理 能力을 向上시키는 것 또는 이와 關聯된 硏究 分野. 機械 學習은 自律 走行 自動車, 筆記體 文字 認識 等과 같이 알고리즘 開發이 어려운 問題의 解決에 有用하다. 大部分의 機械 學習은 多數의 파라미터로 構成된 모델을 利用하며, 주어진 데이터로 파라미터를 最適化하는 것을 學習이라고 한다. 機械 學習은 學習 問題의 形態에 따라 地圖 學習(supervised learning), 비지도 學習(unsupervised learning) 및 强化 學習(reinforcement learning)으로 區分한다. 地圖 學習(supervised learning)은 入力과 出力 사이의 매핑을 學習하는 것이며, 入力과 出力 雙이 데이터로 주어지는 境遇에 適用한다. 例를 들어 컴퓨터가 駐車場 入口에서 自動車 番號版을 認識할 때 番號板이 汚染된 境遇 제대로 認識하지 못할 수 있다. 이 境遇 다양하게 汚染된 番號版 事例와 正常 番號版

生成모델과 判別모델이 競爭하면서 實際와 가까운 이미지, 動映像, 音聲 等을 自動으로 만들어 내는 機械學習(ML: Machine Learning) 方式의 하나. 컴퓨터 프로그램이 特定 分野 實際 例題들을 學習하고 共通點을 推論하여 매우 精巧한 僞造品을 만들어 낼 수 있다. 生成的 對立 神經網은 確率 分布를 學習하는 生成모델과 서로 다른 集合을 區分하는 判別모델로 構成한다. 生成모델(또는 生聖子)은 假짜 예제를 만들어 判別모델을 最大限 속일 수 있도록 訓鍊한다. 判別모델(또는 判別者)은 生成모델이 提示하는 假짜 예제와 實際 예제를 最大限 正確하게 區分할 수 있도록 訓鍊한다. 이와 같이 判別모델을 속일 수 있도록 生成모델을 訓鍊하는 方式을 對立的 프로세스라고 한다. 生成的 對立 神經網은 生成모델과 判別모델을 對立的 프로세스를 通해 발전시키는 過程으로 實際 예제와 매우 비슷한 類似品(實際 같은 假짜)을 生成한다. 同一한 分野에서 蒐集한 實際 例題들은 共通된 特徵을...