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슈퍼 마리오 - 인공지능은 어떻게 게임을 할까?2025.05.081. 데이터 기반 학습 인공지능은 슈퍼 마리오 게임 플레이 데이터를 사용하여 게임의 규칙과 패턴을 학습합니다. 이를 통해 어떤 상황에서 점프를 해야 하는지, 어떤 적과의 접촉을 피해야 하는지 등을 학습하게 됩니다. 2. 강화 학습 인공지능은 게임 플레이를 통해 보상과 벌점을 받고, 이를 통해 자동으로 학습하게 됩니다. 예를 들어 도착 지점에 도달하면 보상을 받고, 적에게 맞으면 벌점을 받는 식으로 학습하면서 게임을 플레이합니다. 3. 신경망과 패턴 인식 인공지능은 신경망 모델을 사용하여 게임 화면의 정보를 분석하고, 적의 위치, 장...2025.05.08
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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게슈탈트 원리를 사례를 들어 설명하시오2025.01.171. 게슈탈트 원리 게슈탈트 원리는 인지 심리학 분야에서 중요한 이론으로, 시각적 인식과 패턴 인식에 대한 이해를 제공한다. 이 원리는 요소들이 조직되어 의미 있는 패턴이나 형태로 인식되는 인지 과정을 설명하여 디자인과 인터페이스 설계에 큰 영향을 주고 있다. 게슈탈트 원리의 핵심 개념은 '전체는 부분의 합보다 크다'는 것으로, 우리는 시각적 자극을 개별적인 부분 요소로 인식하는 것이 아니라 그 요소들이 상호작용하고 조직되어 전체적인 패턴이나 형태로 인식되는 경향이 있다. 이는 근접성 원리, 유사성 원리, 응집성 원리 등의 여러 가...2025.01.17
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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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유아의 규칙성 교육을 위한 누리과정 내용과 교육 자료2025.01.261. 규칙성 교육의 중요성 유아기에 규칙성 교육은 수학적 개념 형성과 논리적 사고력 발달에 중요한 역할을 한다. 규칙성 교육을 통해 아이들은 일상생활에서 반복되는 패턴을 인식하고 이해하며, 이를 바탕으로 예측과 추론 능력을 기를 수 있다. 2. 개정 누리과정의 규칙성 관련 내용 개정된 누리과정은 유아가 놀이와 일상 속에서 규칙성을 자연스럽게 경험하고 탐구할 수 있도록 다양한 활동을 제시하고 있다. 색상, 모양, 크기, 숫자의 반복 패턴을 인식하고 확장하는 활동이 주요 내용으로 포함되어 있다. 3. 규칙성 교육을 돕는 교재교구 패턴 ...2025.01.26
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유아의 규칙성 교육을 위한 교재, 교구 및 동화 활용 방안2025.01.261. 개정 누리과정의 규칙성 교육 내용 2019년 개정된 누리과정에서는 유아의 규칙성 교육이 수학적 탐구의 시작점으로 중요한 위치를 차지하고 있다. 누리과정은 유아들이 반복되는 사건이나 패턴을 관찰하고 그 규칙을 이해함으로써 기본적인 수학적 사고력을 키울 수 있도록 도와주는 교육 과정을 포함한다. 구체적으로, 반복되는 형태와 순서를 인지하고 이를 예측하는 활동이 규칙성 교육의 핵심 요소로 제시된다. 2. 규칙성 교육을 위한 교재·교구 규칙성을 학습하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 교재 및 교구가 있으며, 이는 유아의 흥미를 유발하...2025.01.26
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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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운영 개선의 매력과 실현 가능성2025.01.221. 투자 수익성 창출 기회 및 리스크 투자와 관련해서는 어떠한 부분에서 수익성을 창출할 수 있는 기회를 포착이 가능한지, 어떠한 부분에서 리스크가 존재하는지 등을 두루 살펴보아야 한다. 여러 operating opportunities 중에서 아무래도 Hertz가 차량 렌탈 사업을 전개하는 데에 있어서 기본적으로 들어가야 하는 비용을 감축하는 것과 관련된 부분이라고 생각한다. Hertz의 경우 자동차와 같이 구매를 하는 시점에서부터 감가상각이 시작되는 유형의 재화로서 사업을 추진하는 기업이다. 그렇기 때문에 이와 관련하여 비용이 발...2025.01.22
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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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형태재인이란 무엇인가?2025.01.021. 형태재인 형태재인은 외부 세계의 사물을 보고 그것이 무엇인지 아는 과정이다. 이 과정에는 외부 정보를 받아들여 내부적으로 재현하고, 기존의 표상들과 대조하는 과정이 포함된다. 형태재인에 대한 다양한 모형들이 제안되었는데, 형판맞추기 모형, 세부특징분석 모형, 원형 모형, Marr의 계산 모형, Biederman의 요소에 의한 재인 이론 등이 있다. 또한 하향적 정보 처리가 형태재인에 영향을 미치는데, 단어우월효과와 단어이해효과 등이 그 예이다. 1. 형태재인 형태재인은 시각 정보 처리의 핵심 과정으로, 우리가 주변 환경을 인식...2025.01.02
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