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[연세대학교] 센서공학 - 프로젝트 보고서 (LSTM)2025.01.151. 인공 지능 인류는 오래전부터 인간처럼 생각하는 기계를 꿈꿔왔으며, 1956년 미국에서 인공 지능이라는 용어가 처음으로 등장했습니다. 최근 인공 지능이 보여준 여러 성과는 Neural network로 표현되는 Deep learning에 기인하며, 데이터로부터 유용한 정보를 자체적으로 추출할 수 있는 것이 특징입니다. 2. 센서 기술 바이올린, 기타 등 현악기의 현의 진동을 전기 신호로 바꿔주는 장치를 Pickup이라고 하며, Piezoelectric pickup과 Magnetic pickup으로 나눌 수 있습니다. 바이올린의 경...2025.01.15
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AI 오디오 파일 학습을 통한 자동 검사 모델 개발2025.11.131. LSTM 신경망 모델 RNN 모델의 Vanishing Gradient 문제를 개선한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델은 시계열 데이터 분석에 효과적입니다. 오디오 데이터는 시간에 따라 변하는 연속적인 신호로서 시계열 데이터이며, STFT_dB 데이터셋을 사용한 LSTM 모델이 99.0%의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 Precision 100.0%, Recall 93.3%, F1 Score 96.7%, AUC 99.6%의 평가 지표를 달성했습니다. 2. 오디오 신호 전처리 기법 원본...2025.11.13
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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.121. 인공지능이란 인공지능이란 인간 지능이 필요한 업무 등을 정상적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발, 그리고 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등을 수행하는 어플리케이션이나 능력을 의미한다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분된다. 강한 인공지능은 사람과 같이 자유로운 사고와 감정표현 등을 하는 것이 가능하고 자아의식을 가지고 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자의식이 없는 머신러닝 기법으로 만들어진 전문가 시스템을 의미한다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터...2025.05.12
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AI 음성인식 - End to End 음성인식 시스템에 대한 심화이해2025.05.071. End-to-End 음성인식 시스템 본 논문은 어텐션 기반 Seq2seq 구조를 음성 인식에 적용한 것으로, CTC (Connectionist temporal classification)가 지배적이던 당시에 End-to-End 방식으로 우수한 성능을 달성한 혁신적인 연구입니다. 모델의 구조는 Listener (encoder)와 Speller (decoder)로 구성되어 있으며, Pyramidal Bidirectional LSTM을 사용하여 긴 시퀀스 길이 문제를 완화하였습니다. 또한 Exposure Bias Problem을 완...2025.05.07
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A+인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.151. 인공지능의 개념 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 과제를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발을 의미합니다. 인공지능 기술에는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정과 언어 간 응용 또는 번역 능력 등이 포함됩니다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 인간처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자기의식이 없는 기계학습 기술이 만들어내는 전문가 시스템을 의미합니다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 ...2025.05.15
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정신분석 상담의 인간관과 무의식의 영향2025.11.141. 주의 이론(Attention Theory) 인간의 주의는 경험하는 모든 것 중에서 중요하다고 생각되는 것에 초점을 맞추는 경향이 있다. 극장 화재 경보 사례에서 보듯이, 주의는 때로 상황 이해를 방해할 수 있으나, 외부 자극에 의해 경각심이 불러일어나면서 상황 대처가 가능해진다. 주의력은 경험하는 세상에서 중요한 정보를 필터링하고 선택하는 능력으로, 어떤 정보를 살펴보고 무시할지를 결정한다. 2. 기억 이론(Memory Theory) 기억 이론은 인간이 경험한 사건을 어떻게 기억하고, 어떤 상황에서 기억이 잘 되는지를 설명한다...2025.11.14
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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인간의 주의 및 기억 이론과 개인 경험 분석2025.11.141. 주의(Attention) 이론 인간의 주의는 매우 유한한 자원으로, 우리가 경험하는 정보 중 특정 부분에만 집중할 수 있다. 주의력에 대한 연구에서는 일시적인 주의의 한계를 보여주는 실험 결과가 있으며, 지속적인 주의를 유지하는 것이 기억력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 우리가 자신의 경험에서 매우 특별한 사건을 기억할 수 있는 이유를 설명한다. 2. 기억(Memory) 이론 자신의 경험에서 일어난 독특한 사건에 대한 기억은 감정적으로 중요한 정보에 대해 더욱 강하게 기억되는 경향이 있다. 그러나 이러한 기억...2025.11.14
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음성신호 분석을 통한 감정 파악 제안서2025.05.151. 음성 신호 분석을 통한 감정 파악 사람과 사람 간의 의사소통 과정에서 서로의 감정을 파악할 수 있는 수단으로 목소리, 몸짓, 표정 등 여러 가지가 존재하며, 그 중 목소리가 비교적 다른 행동에 비해 감정 파악이 용이하다는 연구 결과가 발표되었습니다. 그러나 목소리를 들을 수 있는 환경이나 듣는 사람에 따라 감정 판단이 달라질 수 있는 문제점이 있습니다. 따라서 음성 분석을 통해 감정을 파악함으로써 의사소통을 용이하게 하고자 합니다. 2. AI와 감정 인식 기술 AI의 발전 속도가 빨라지면서 AI와 인간의 교감 가능성에 대한 새...2025.05.15
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