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숫자 배열 규칙 찾기 문제 232025.01.161. 수열 이 문제에서는 다양한 유형의 수열을 활용하여 숫자 배열의 규칙을 찾는 문제입니다. 제곱수 수열, 등차수열, 등비수열, 피보나치 수열, 팩토리얼 수열 등 다양한 수열 유형이 사용되었습니다. 각 문제에서 주어진 숫자 배열의 규칙을 파악하고 다음 항을 찾는 것이 핵심입니다. 1. 수열 수열은 수학의 중요한 개념 중 하나로, 일정한 규칙에 따라 배열된 수의 집합을 의미합니다. 수열은 다양한 분야에서 활용되며, 특히 과학, 공학, 경제 등의 분야에서 중요한 역할을 합니다. 수열을 이해하고 분석하는 능력은 복잡한 문제를 해결하는 데...2025.01.16
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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스마트폰으로 음식물 촬영하여 종류와 칼로리 분석하는 앱 개발2024.12.311. 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 일반적인 패턴인식 시스템은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 분류 및 예측의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 음식 이미지 데이터셋을 수집하고, 전처리 단계에서는 이미지 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행합니다. 특징 추출 단계에서는 CNN 등의 딥러닝 모델을 활용하여 음식 이미지의 특징을 추출하고, 모델 학습 단계에서는 추출된 특징을 바탕으로 음식 분류 모델을 학습시킵니다. 마지막으로 분류 및 예측 단계에서는 학습된 모델을 활용하여 입력 이미지의 ...2024.12.31
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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숫자 배열 규칙 찾기 문제 302025.01.161. 수열 이 문제는 다양한 유형의 수열을 다루고 있습니다. 피보나치 수열, 등차수열, 등비수열, 제곱수 수열, 팩토리얼 수열 등 여러 가지 수열의 규칙을 찾아 다음 항을 구하는 문제입니다. 수열의 규칙을 이해하고 적용하는 능력이 필요합니다. 2. 문제 해결 이 문제는 주어진 수열의 규칙을 파악하고 다음 항을 구하는 문제입니다. 수열의 패턴을 분석하고 수학적 원리를 적용하여 문제를 해결해야 합니다. 논리적 사고력과 문제 해결 능력이 필요합니다. 1. 수열 수열은 수학의 중요한 개념 중 하나입니다. 수열은 일정한 규칙에 따라 배열된 ...2025.01.16
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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간호이론 뉴만2025.05.061. 우울 청소년의 건강경험 연구 참여자들이 우울로 인해 겪었던 초기건강경험은 첫째, 따뜻한 둥지에 대한 그리움, 둘째, 자신의 쓸모 없음을 한탄함, 셋째, 죽음을 탈출구로 생각함, 넷째, 사람들과 벽 쌓기, 다섯째, 분노감에 의해 어긋나게 행동함으로 나타났다. 또한 참여자들의 패턴에 대한 인식 과정과 참여자-연구자 상호작용 속에서 자신과 자신의 상황에 대한 통찰력을 얻고 새로운 행동의 가능성을 얻은 전환점과 변환 경험은 첫째, 현실을 이해하고 변화 가능성을 발견함, 둘째, 자기 개방의 필요성을 인식함, 셋째, 삶의 의미를 재발견함...2025.05.06
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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경영학과(창조와몰입)_문학(시, 소설), 회화, 조각, 음악, 과학, 발명 등 모든 것에 제한을 두지 않고서 하나 내지 두 개의 대상을 골라 우리가 배우는 생각 도구 13가지(관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 패턴형성, 유추, 몸으로 생각하기, 감정이입, 차원적 사고, 모형 만들기, 놀이, 변형, 통합) 중 최소 6가지를 적용해2025.04.291. 회화 회화에서는 관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 감정이입, 놀이 등의 생각 도구를 활용할 수 있다. 예술가들은 관찰하는 법을 배워야 하며, 관찰력은 그림 그리는 재능과 불가분의 관계가 있다. 형상화는 현상을 재현하는 것에서부터 추상적 능력까지 다양하게 활용된다. 추상화는 단순화를 통해 새로운 통찰과 의미를 전달할 수 있다. 패턴인식은 복잡한 현상 속에서 규칙성을 발견하는 것이며, 감정이입은 다른 사람의 관점에서 세계를 이해하는 것이다. 마지막으로 놀이는 창의성의 원천이 되며, 예술가들에게 중요한 태도이다. 2. 과학 과학에...2025.04.29
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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