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정보통신개론 ) 다음과 같은 (12,8) 해밍 부호에서 기수 패리티라고 가정하고 해밍 비트 ( )을 결정하는 방법에서 정보 비트를 이용하는 방법과 비트 구성 열을 이용하는2025.05.141. 해밍 부호 해밍 부호는 패리티 비트와 정보 비트로 구성되며, 기수 패리티 방식을 사용하여 패리티 비트를 결정할 수 있다. 정보 비트를 이용하는 방법과 비트 구성열을 이용하는 방법이 있으며, 각각의 장단점이 있다. 정보 비트를 이용하는 방법은 오류 탐지와 수정이 가능하지만 정보 비트가 적어지는 단점이 있다. 반면 비트 구성열을 이용하는 방법은 정보 비트를 더 많이 사용할 수 있지만 오류 탐지와 수정 기능이 제한적이다. 2. CRC 부호화 CRC(Cyclic Redundancy Check)는 데이터 전송 시 오류를 검출하기 위한 ...2025.05.14
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[고려대학교 전기회로] 13단원 정리본2025.05.031. Laplace 변환을 이용한 회로 분석 Laplace 변환을 이용하여 회로 분석을 수행할 수 있습니다. 저항, 인덕터, 캐패시터 등 회로 요소의 s-domain 표현을 통해 회로 방정식을 세우고 해결할 수 있습니다. 또한 회로의 자연 응답, 계단 응답, 과도 응답 등을 분석할 수 있습니다. 2. 회로의 전달 함수 회로의 전달 함수는 입력 신호의 Laplace 변환과 출력 신호의 Laplace 변환의 비율로 정의됩니다. 전달 함수를 통해 회로의 주파수 응답 특성을 분석할 수 있으며, 부분 분수 전개를 이용하여 시간 영역 응답을 ...2025.05.03
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아날로그 및 디지털 통신이론 2장 신호의 시간 영역 해석 연습문제2025.05.091. 신호의 시간 영역 해석 이 자료는 아날로그 및 디지털 통신이론 2장에서 다루는 신호의 시간 영역 해석에 대한 연습문제입니다. 다양한 형태의 신호에 대한 파형 그리기, 컨볼루션 계산, 임펄스 응답 분석 등의 내용이 포함되어 있습니다. 이를 통해 시간 영역에서의 신호 처리 기술을 익힐 수 있습니다. 2. 아날로그 통신 이 자료는 아날로그 통신 이론에 대한 내용을 다루고 있습니다. 아날로그 신호의 특성, 파형 분석, 컨볼루션 등 아날로그 통신 시스템의 기본적인 개념과 해석 방법을 다루고 있습니다. 3. 디지털 통신 이 자료는 디지털...2025.05.09
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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소프트웨어개발실무 ) 논문 내용 정리 - Going deeper with convolution2025.04.281. GoogLeNet GoogLeNet은 22개의 계층으로 이루어진 깊은 네트워크로, 분류와 검출 부문에 출하되었다. GoogLeNet의 매개변수는 최고의 정확도를 보이며, 2년 전 ILSVRC 14 대회에서 우승한 Krizhevsky의 아키텍처보다 12배나 적게 매개변수를 이용하였지만, 훨씬 향상된 정확도를 보인다. GoogLeNet은 효율을 극대화한 DNN 아키텍처로, 인셉션이라는 코드 이름의 컴퓨터 비전을 위한 것이다. 인셉션 모듈의 형식을 취하며 새로운 조직 level을 소개하고, 네트워크의 깊어진 깊이를 제시한다. 2. ...2025.04.28
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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[A+레포트] 라플라스 변환의 성질을 5가지 이상 서술하고 설명하시오.2025.01.121. 라플라스 변환의 기본 성질과 응용 라플라스 변환은 제어공학과 여러 공학 분야에서 복잡한 시스템을 분석하는 데 필수적인 도구이다. 이 변환의 성질들은 시간 영역의 문제를 s-영역으로 변환하여 해결하는 데 유용하며, 선형성 성질, 시간 이동 성질, 주파수 이동 성질, 미분 성질, 적분 성질 등의 기본적인 성질들을 포함한다. 이러한 성질들은 제어공학에서 시스템의 해석과 설계를 단순화하고, 더 깊은 이해를 가능하게 한다. 2. 라플라스 변환의 고급 성질과 심화 이해 라플라스 변환의 고급 성질들은 복잡한 시스템을 분석하고 설계하는 데 ...2025.01.12
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Understanding the Time-Frequency Characteristics of LTI systems2025.01.221. LTI 시스템의 시간-주파수 특성 이해 LTI 시스템의 시간-주파수 특성을 이해하고 LTI 시스템의 주파수 응답 특성에 따른 입력 및 출력 신호 특성을 분석하는 실험을 수행했습니다. 실험 1에서는 다중 주파수 정현파 입력 신호에 대한 출력 신호를 분석하여 각 LTI 시스템의 주파수 응답 특성을 추정했습니다. 실험 2에서는 오디오 파일을 입력 신호로 사용하여 샘플링 주파수 변화에 따른 출력 신호의 특성 변화를 관찰했습니다. 이를 통해 LTI 시스템의 시간-주파수 특성을 이해할 수 있었습니다. 1. LTI 시스템의 시간-주파수 특...2025.01.22
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AI와 DL을 활용한 기업의 순환경제 전환 전략2025.11.171. Business Model Canvas (BMC) 분석 Natura와 Safa Tempo 두 기업의 비즈니스 모델을 분석한 내용입니다. Natura는 브라질 화장품 브랜드로 '스탠딩 포레스트' 철학을 통해 약 200만 헥타르의 열대우림을 보존하면서 지속 가능한 제품을 생산합니다. 주요 파트너십은 환경 단체, 지속 가능한 공급업체, 소매업체이며, 핵심 활동은 지속 가능한 R&D, 지역사회 관계 구축, 마케팅입니다. Safa Tempo는 카트만두의 전기 택시 서비스로 대기 오염 문제를 해결하며 750개의 일자리를 창출했습니다. 2...2025.11.17
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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