9. Reference Materials

개요 / Overview

한국어

이 페이지는 ENN-PyTorch 기술 문서를 읽을 때 필요한 보조 reference를 모아둔다.

본문 1~8장은 프로젝트의 구조와 실행 흐름을 설명한다. 참조 자료는 본문을 다시 반복하지 않고, 필요할 때 빠르게 확인할 수 있는 용어, 코드 위치, 운영 설정만 정리한다.

English

This page collects supporting reference materials needed when reading the ENN-PyTorch technical documentation.

Chapters 1 through 8 explain the project structure and execution flow. The reference materials do not repeat the main chapters; instead, they organize terms, code locations, and operational settings that should be easy to check quickly when needed.

참조 자료 구성 / Reference Structure

페이지 / Page	한국어	English
A. Glossary	문서 전체에서 반복되는 핵심 용어를 정리한다.	Defines core terms that appear repeatedly throughout the documentation.
B. Code Navigation Map	주요 관심사별로 어떤 파일과 컴포넌트를 보면 되는지 정리한다.	Maps major concerns to the files and components that should be checked first.
C. Operational Configuration Reference	환경변수와 운영 설정을 기능별로 요약한다.	Summarizes environment variables and operational settings by function.

A. Glossary

한국어

A. Glossary는 문서 전체에서 반복해서 등장하는 용어를 짧게 정의한다. 특히 모델 구조와 예측 런타임을 이해할 때 필요한 용어를 빠르게 확인하는 용도다.

English

A. Glossary briefly defines terms that appear repeatedly throughout the documentation. It is intended for quickly checking terms needed to understand the model structure and prediction runtime.

용어 / Term	한국어	English
`assembled`	Fuser가 만든 base prediction이다.	The base prediction produced by Fuser.
`enhanced`	Collector refinement 이후의 refined prediction이다.	The refined prediction after Collector refinement.
`delta`	`enhanced - assembled`로 계산되는 residual이다.	The residual computed as `enhanced - assembled`.
`p`	SigmoidGate가 계산한 residual 반영량이다.	The residual contribution computed by SigmoidGate.
`z-space`	모델 내부의 normalized output space다.	The normalized output space inside the model.
`Y-space`	실제 target scale의 output space다.	The output space in the actual target scale.
raw output	calibration이나 denormalization 전의 모델 output이다.	The model output before calibration or denormalization.
calibrated output	Scaler calibration을 적용한 output이다.	The output after applying Scaler calibration.
denormalized output	실제 target scale로 복원한 output이다.	The output restored to the actual target scale.
prediction collapse	입력이 다른데 예측값의 다양성이 지나치게 낮아지는 현상이다.	A situation where prediction diversity becomes too low even when inputs differ.
export-safe path	외부 runtime용 artifact 생성을 위해 fast path를 제한한 실행 경로다.	An execution path that restricts fast paths for creating artifacts for external runtimes.