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그리디 알고리즘의 최적화의 경우를 알고리즘 예시를 들어 설명하고2025.01.201. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘은 최적의 답을 구하기 위해서 결정해야 할 때마다 순간마다 최적으로 여겨지는 것을 선택하여 나아가는 방식으로 이루어져 최종적인 해답에 도달하게 된다. 순간마다 이루어지는 선택은 순간에는 최적이지만 선택을 계속 수집해 최종적 해답을 만들었다고는 하지만 이러한 답이 최적이라는 보장은 없다. 그리디 알고리즘을 적용할 수 있는 문제는 지역적으로 최적이고 전역적으로 최적인 문제이다. 2. 그리디 알고리즘이 최적화 결과를 가지고 오는 경우 A가 편의점에서 아르바이트하는데 손님으로 온 B가 음료와 과자를 들고...2025.01.20
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알고리즘의 개념과 미래 전망2025.01.251. 알고리즘의 개념과 작동 방식 알고리즘은 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 일련의 단계적 절차를 나타낸다. 알고리즘은 입력을 받아들이고 이를 처리하여 원하는 출력을 생성하는 프로세스로 설명될 수 있다. 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되며, 효율성이 중요한 특징 중 하나이다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향과 예시 알고리즘은 현대 사회에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 정보 기술, 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 알고리즘이 혁신과 발전을 이끌고 있다. 예를 들어, 검색 엔진, 의료 이미...2025.01.25
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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
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A* 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.131. A* 알고리즘의 원리와 작동 방식 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제에서 사용되는 효율적인 검색 알고리즘으로, 출발 지점에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 휴리스틱 함수를 결합하여 동작한다. 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 모든 노드까지의 최단 경로를 계산하는데 사용되지만 적지에 도달할 때까지 모든 노드를 탐색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 A* 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하여 목적지에 가까운 노드를 먼저 탐색한다. 휴리스틱 함수는 각 ...2025.01.13
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[2023] 방송통신대학교 운영체제 중간과제물 만점 리포트2025.01.241. 선점 스케줄링 정책 선점 스케줄링 정책은 실행 중인 프로세스를 강제적으로 멈추고 다른 프로세스에게 CPU를 할당할 수 있는 스케줄링 정책이다. 이를 통해 중요도가 낮은 프로세스 실행 중간에 중요도가 높은 프로세스가 실행되도록 할 수 있고, 프로세스에 대한 평균 응답시간 등을 효과적으로 낮출 수 있다. 하지만 문맥 교환으로 인한 오버헤드가 발생한다는 단점이 있다. 선점 스케줄링 정책에는 SRT(Shortest Remaining Time), Round Robin, 다단계 피드백 큐 스케줄링 등이 있다. 2. 다단계 피드백 큐 스케...2025.01.24
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운영체제 과제물(프로세스, 스케줄링 알고리즘 등)2025.01.251. 프로세스의 개념과 상태 프로세스의 개념을 설명하고, 프로세스의 다섯 가지 상태(생성, 준비, 실행, 대기, 종료)를 서술하였습니다. 프로그램과 프로세스의 차이를 설명하고, 각 상태 변화에 대한 예시를 제시하였습니다. 2. 프로세스 스케줄링 알고리즘 RR(Round-Robin) 스케줄링 알고리즘을 선택하여 설명하였습니다. RR 알고리즘의 특징, 장단점을 서술하였습니다. 또한 주어진 프로세스 도착 시간과 CPU 사이클 정보를 바탕으로 RR 알고리즘을 적용하여 프로세스 실행 순서와 평균 대기시간, 평균 반환시간을 계산하였습니다. 1...2025.01.25
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장원사이버 평생교육원 컴퓨터공학 토론 과제, 평균 9.7/10점, 전체 A+, (C언어1, 알고리즘, 운영체제)2025.01.231. C언어 함수 사용의 장점 C언어에서는 함수를 이용하여 프로그램을 작성하고 있습니다. 함수를 사용하지 않고 작성한 프로그램을 함수로 사용해서 작성했을때의 장점을 적절한 예시를 통하여 생각해 보세요. 숫자 배열의 평균을 구하는 프로그램을 구현한다고 가정하고 함수의 장점을 생각해 보고자 한다. 먼저 코드 재사용으로 중복을 줄일 수 있다. 평균을 구하고자 하는 배열이 하나면 상관없지만 여러 개일 경우 코드가 길어지게 된다. 하지만 평균을 구하는 과정을 함수로 작성하고, 구하고자 하는 배열을 매개변수로 넣어 함수를 호출하면 평균을 구하...2025.01.23
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컴퓨팅 사고4가지 정리 문서2025.05.041. 컴퓨팅 사고 컴퓨팅 사고의 4가지 개념에 대해 설명하고 있습니다. 컴퓨팅 사고의 7단계인 문제분석, 데이터 수집과 표현, 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘, 평가단계에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 특히 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘에 대해 구체적인 예시와 함께 설명하고 있습니다. 1. 컴퓨팅 사고 컴퓨팅 사고는 복잡한 문제를 해결하기 위해 체계적이고 논리적인 접근 방식을 사용하는 것을 의미합니다. 이는 문제를 작은 단계로 분해하고, 각 단계를 순차적으로 해결하는 것을 포함합니다. 이를 통해 문제 해결 과정을 체계화하...2025.05.04
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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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c언어로 쉽게 풀어쓴 자료구조 개정 3판 5장(큐) 연습문제 (해설 포함)2025.05.151. 큐 큐는 선입선출(First In First Out, FIFO) 구조입니다. 배열로 구현한 원형 큐에서는 포화 상태와 공백 상태를 구별하기 위해 배열의 인덱스 한 자리를 비우는 것이 중요합니다. 큐의 삽입은 후단(rear)에서, 삭제는 전단(front)에서 이루어집니다. 큐 구현 시 시간 복잡도는 O(1)입니다. 2. 스택을 이용한 큐 구현 스택은 후입선출(Last In First Out) 구조이지만, 스택 2개를 사용하면 큐의 선입선출(First In First Out) 성질을 만족할 수 있습니다. 하나의 스택(inStack...2025.05.15
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