ITPE * JackerLab

개요Kalman Filter(칼만 필터)는 동적 시스템에서 측정값의 잡음을 고려해 현재 상태를 추정하는 재귀적 필터링 기법입니다. 제어 시스템, 항법 시스템, 금융 시계열 분석, 센서 융합 등에 널리 활용되며, 시간에 따라 변화하는 상태를 선형 모델 기반으로 예측하고 갱신하는 방식으로 작동합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의상태공간 모델 기반으로 시간에 따라 변화하는 시스템 상태를 추정하는 필터링 기법목적관측값에 잡음이 포함된 상황에서 시스템의 내부 상태를 최적으로 추정필요성센서 데이터, 제어 시스템 등에서 측정 오차를 줄이고 상태 예측의 정확도 향상2. 주요 특징특징설명효과재귀적 계산이전 상태만으로 현재 상태 추정 가능실시간 처리 가능확률적 접근측정 오차와 시스템 오차를 확률적으로 고려잡음 환경..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..