총 268개
-
4차 산업혁명과 알고리즘(수학)2025.01.171. 4차 산업혁명 최근 인공지능 분야에 놀라운 성과가 나타나면서 인공지능은 미래의 일이 아니라 현실이 되고 있다. 그것은 빅데이터의 출현과 기계 스스로가 학습할 수 있는 '딥러닝(deep learning)'이라는 알고리즘의 개발 덕분이다. 알고리즘은 제 4차 산업혁명의 기초 작업으로 작용하고 있으며, 알고리즘을 안다는 것은 제 4차 산업혁명에 관한 이해도를 높이는 데 도움이 될 것이다. 2. 알고리즘 알고리즘이란 컴퓨터에서 쓰이는 용어로 어떤 문제의 해결을 위하여, 입력된 자료를 토대로 하여 원하는 출력을 유도하여 내는 규칙의 집...2025.01.17
-
이산수학의 컴퓨터 활용사례2025.01.131. 알고리즘 분석 최근 인공지능(AI)의 영향으로 알고리즘에 대한 관심이 높아졌습니다. 알고리즘 분석에는 이산수학적 개념이 중요하게 적용됩니다. 알고리즘의 공간적 복잡도와 시간적 복잡도 등을 평가하는 것이 알고리즘 분석이며, 이 과정에서 확률론, 수학적 귀납법, 그래프 이론 등의 이산수학적 개념이 중요한 역할을 합니다. 2. 컴퓨터 그래픽스 컴퓨터 그래픽스의 기초를 형성하는 데 이산수학적 개념이 많은 역할을 합니다. 행렬 변환, 그래프 이론, 선형 대수학 등의 개념이 렌더링, 변환, 투영, 3D 모델링 등의 기법에 적용됩니다. 3...2025.01.13
-
C언어 함수 포인터를 이용한 두 점 사이의 거리 계산2025.11.131. 구조체(Struct) C언어에서 구조체는 여러 데이터 타입을 하나의 단위로 묶어서 관리하는 자료구조입니다. 이 프로그램에서는 point 구조체를 정의하여 2차원 평면상의 점의 좌표(x, y)를 저장합니다. 구조체를 사용하면 관련된 데이터를 효율적으로 관리할 수 있으며, 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시킵니다. 2. 거리 계산 알고리즘 두 점 사이의 거리는 피타고라스 정리를 이용하여 계산됩니다. 좌표 (x1, y1)과 (x2, y2)인 두 점 사이의 거리는 sqrt((x2-x1)² + (y2-y1)²) 공식으로 구합니다. 이 ...2025.11.13
-
고급최적화 과제 22025.11.131. 최적화 이론 고급최적화는 수학적 모델링을 통해 주어진 제약 조건 하에서 목적함수를 최소화 또는 최대화하는 방법론을 다룬다. 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등 다양한 최적화 기법을 포함하며, 실제 공학 문제 해결에 필수적인 학문이다. 2. 수치해석 및 알고리즘 최적화 문제를 풀기 위한 수치해석적 방법과 알고리즘을 학습한다. 경사하강법, 뉴턴 방법, 제약조건이 있는 최적화 알고리즘 등을 포함하며, 수렴성과 계산 효율성을 분석하는 내용을 다룬다. 3. 응용 최적화 최적화 이론을 실제 공학 문제에 적용하는 방법을 학습한다. 자...2025.11.13
-
고급최적화 과제 12025.11.131. 최적화 이론 고급최적화는 수학적 최적화 문제를 해결하기 위한 이론과 알고리즘을 다루는 학문 분야입니다. 선형계획법, 비선형계획법, 제약조건이 있는 최적화 문제 등 다양한 최적화 기법을 학습하며, 실제 산업 문제에 적용할 수 있는 방법론을 제공합니다. 2. 수치해석 알고리즘 최적화 문제를 풀기 위해 사용되는 수치해석 알고리즘들을 포함합니다. 경사하강법, 뉴턴 방법, 라그랑주 승수법 등 다양한 알고리즘의 원리와 수렴성을 분석하고, 각 알고리즘의 장단점을 비교하여 문제에 맞는 최적의 방법을 선택하는 능력을 배양합니다. 3. 제약조건...2025.11.13
-
정보처리이론의 기본 입장과 수학교육 적용2025.11.151. 정보처리이론의 기본 입장 정보처리이론은 데이터 및 정보를 수집, 분석, 저장 및 처리하는 방법을 연구하는 분야이다. 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 등 다양한 분야에서 적용되며, 데이터베이스, 인공지능, 알고리즘, 보안 등에 응용된다. 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등의 혁신적인 기술 발전과 함께 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 현대 사회에서 필수적인 학습 요소이다. 2. 수학교육에서의 정보처리이론 적용 정보처리이론을 수학 교육에 적용하면 학생들이 수학 문제를 해결하는 과정에서 논리적으로 문제를 분석하고 해결하는 능력을 ...2025.11.15
-
순환적인 피보나치 수열 프로그램과 반복적인 피보나치 수열 프로그램의 수행 시간 비교2025.05.061. 피보나치 수열 피보나치 수열은 많은 프로그래밍 문제에서 자주 등장하는 기본적인 수열 중 하나입니다. 이 수열을 구하는 방법에는 순환적인 방법과 반복적인 방법이 있습니다. 순환적인 방법은 재귀적인 호출을 사용하여 수행 시간이 지수적으로 증가하지만, 반복적인 방법은 루프를 사용하여 이전 값들을 저장하고 활용하여 더 효율적입니다. 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에는 반복적인 방법이 더 적합합니다. 2. 순환적인 피보나치 수열 프로그램 순환적인 피보나치 수열 프로그램은 재귀적인 호출을 사용하므로 수행 시간이 지수적으로 증가합니...2025.05.06
-
알고리즘의 정의와 활용 분야2025.01.181. 알고리즘의 정의 알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 일정한 목적을 달성하기 위해 정의된, 일련의 명확한 연산 절차나 규칙의 집합을 의미한다. 이러한 절차는 입력을 받아 처리하고, 그 처리 과정을 거쳐 출력을 생성한다. 알고리즘은 문제 해결의 핵심 로직이며, 그 명확성과 효율성은 종종 알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 간주된다. 2. 알고리즘의 유래와 역사 알고리즘의 유래는 수학과 긴밀한 관련을 가지고 있으며, 그 기원은 고대에까지 거슬러 올라갈 수 있다. 특히 고대 이슬람 문명에서 활약한 수학자 알-쿠와리즈미는 알고리즘 ...2025.01.18
-
화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 지도학습 알고리즘 나이브 베이즈 분류, 선형판별분석, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스트, 신경망 등의 지도학습 알고리즘들을 다룬다. 이들은 정답이 있는 데이터를 활용하여 분류와 회귀 문제를 해결하는 기계학습 기법이다. 각 알고리즘은 서로 다른 수학적 원리와 최적화 방법을 기반으로 하며, 화학안전 분야에 적용하기 위해서는 선형대수학, 미분적분학 등의 기초 수학 이해가 필수적이다. 2. 비지도학습 및 군집화 K-평균 군집화, 계층적 군집화, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN) 등의 비지도학습 ...2025.11.18
-
수학동아리 운영계획서2025.05.041. 프랙털 구조 프랙털은 자기 유사성을 가지는 기하학적 구조로, 일상생활에서 다양한 형태로 나타납니다. 프랙털 구조는 자연계에서 발견되는 나뭇가지, 번개, 강줄기 등에서 찾아볼 수 있으며, 이를 이해하면 자연 현상을 보다 깊이 이해할 수 있습니다. 2. 기초감염재생산수 R0 기초감염재생산수 R0는 감염병 확산을 예측하는 중요한 지표입니다. R0가 1보다 크면 감염병이 확산되고, 1보다 작으면 감염병이 줄어듭니다. 코로나19 팬데믹 상황에서 R0를 이해하는 것은 감염병 예방과 대응에 필수적입니다. 3. 경우의 수 경우의 수는 수학의...2025.05.04
1 / 27
