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c로 배우는 쉬운 자료구조 개정3판 8단원 연습문제2025.01.171. 그래프 그래프에 관한 설명 중 옳은 문장은 2개입니다. 무방향 그래프를 인접 행렬로 표현하면 항상 대칭인 행렬이 되며, 무방향 그래프에서 모든 정점의 차수를 더하면 간선 수와 같습니다. 정점이 v개인 무방향 완전 그래프의 간선 수는 v^2개이며, 정점이 v개, 간선이 e개인 그래프를 인접 행렬로 표현하면 필요한 메모리는 O(v+e)입니다. 인접행렬로 표현된 그래프에서 너비 우선 탐색의 수행 시간은 O(v^2)입니다. 2. 그래프 표현 그래프는 정점 집합 V와 간선 집합 E로 이루어집니다. 정점이 a,b,c 세 개 존재하고 간선...2025.01.17
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일상에서 볼 수 있는 큐와 스택의 구조2025.11.141. 큐(Queue) 큐는 FIFO(First-In-First-Out) 원칙에 따라 동작하는 데이터 구조로, 가장 먼저 들어온 데이터가 가장 먼저 나갑니다. Enqueue는 자료를 큐의 뒤쪽에 추가하고, Dequeue는 앞쪽에서 자료를 꺼냅니다. 일상에서는 네트워크 트래픽 관리, 대기 줄, 프린터 대기열, 통화 대기열, 버퍼 등에서 활용됩니다. 너비우선 탐색과 그래프 알고리즘에서도 핵심적으로 사용되며, 트래픽 혼잡을 방지하고 네트워크 효율성을 향상시킵니다. 2. 스택(Stack) 스택은 LIFO(Last-In-First-Out) 원...2025.11.14
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의료 결정에 있어 AI 알고리즘의 편향성과 공정성 도전 요소 평가2025.05.111. AI 알고리즘의 편향성 AI 알고리즘은 데이터의 편향된 특성을 학습하여 부정확한 예측 결과를 도출할 수 있다. 데이터 편향성, 알고리즘 설계 등이 편향성 문제의 주요 요인이다. 2. AI 알고리즘의 공정성 AI 알고리즘의 결과가 다양한 인종, 성별, 연령 등에 대해 공정하게 적용되는지가 중요하다. 공정성 지표를 활용하여 공정성을 평가할 수 있다. 3. 의료 결정에 미치는 영향 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 부정확한 진단과 치료가 이루어질 수 있으며, 이로 인해 의료 전문가들과 환자들의 AI 기술에 대한 신뢰가 하락할 수 있다...2025.05.11
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고객맞춤화 전략을 사용하고 있는 기업의 성공 요인2025.04.291. 고객맞춤화 전략 고객맞춤화 전략은 고객의 프로필, 취향, 선호도 등 다양한 정보를 수집하고 분석하여 고객에게 최적화된 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도를 높이고 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 2. 무신사 무신사는 국내 1위 온라인 패션플랫폼으로, 800만 명 이상의 회원 중 90%가 10대~30대 고객입니다. 무신사는 고객 참여와 선호도 파악을 통해 고객 맞춤화 전략을 성공적으로 구현하여 2021년 거래액 2.3조 원을 달성했습니다. 3. KREAM KREAM은 한정판 스니커즈 및 명품 제품의 온...2025.04.29
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일상생활에서 빅데이터와 인공지능의 활용사례와 이에 따른 정보보안 문제점2025.05.071. 빅데이터와 인공지능 인공지능은 1936년 앨런 튜링이 고안한 '생각하는 기계' 튜링 머신으로 시작하여, 2006년을 기점으로 딥러닝 기술이 발전하면서 빅데이터를 이른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있을 정도로 발달하게 되었다. 빅데이터와 인공지능은 4차산업혁명의 핵심 기술이라는 평가를 받으며 일상생활에서 쉽게 접할 수 있을 정도의 기술력으로 발전했다. 2. 빅데이터와 인공지능의 융합 빅데이터와 인공지능은 다른 개념의 기술이지만 서로 상당히 밀접한 관계를 가지며, 두 기술을 융합한 방법이 주로 사용되고 있다. 빅데이...2025.05.07
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화물추적시스템의 기술과 기업의 비즈니스 전략2025.01.281. 화물추적 시스템 구조 화물추적 시스템은 위치정보 생성기, 공간 연산자, 공간질의 처리기, Location Table, Spatial Event Table 등의 구성요소를 포함하고 있다. 화물 이동체와 물류거점 간의 공간 관계를 나타내는 5가지 유형의 공간연산자를 설계하고, 이동체의 위치 변화 정보를 Spatial Event로 정의하여 저장한다. 이를 통해 실시간 화물 위치 추적이 가능하다. 2. 실시간 위치추적 알고리즘 위치정보 생성기는 RFID 태그의 GPS 좌표 데이터를 읽어 최단거리의 물류거점을 탐색하고, 태그가 일정거리...2025.01.28
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주식 매크로 투자 가이드 - 매크로 투자 성공을 위한 체크리스트2024.12.311. 주식 매크로 투자 주식시장의 전반적 추세를 형성하는 데 거시경제적 이벤트가 중요하다. 지표 리스트를 훑어보며 보고서 발표 시기와 그에 따른 시나리오를 구성해야 한다. 투자 심리 지표와 옵션 시장, 유럽 시장 동향도 주시해야 한다. 투자일지에 지표 발표가 시장에 미치는 영향을 기록하고, 강세장인지 약세장인지 판단해야 한다. 펀더멘털 분석과 기술적 분석을 통해 투자 대상을 선별하며, 호재와 악재의 개념이 상황에 따라 달라질 수 있음을 인지해야 한다. 선행지표, 지행지표, 동시지표의 특성을 이해하고 월스트리트의 예상 움직임을 파악하...2024.12.31
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건국대학교 오픈소스SW프로젝트 1 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제, 머신러닝의 세가지 요소2025.01.191. 머신러닝을 적용할 수 있는 문제 사용자의 음식 기호에 맞는 한식 추천 문제를 해결하기 위해 비지도학습의 분류를 사용할 수 있으며, 서포트벡터 머신 모델을 고려하고 있다. 또한 사용자에게 세 가지 정도의 한식을 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 2. 머신러닝의 3가지 요소 머신러닝의 핵심 요소는 Task, Experience, Performance measure이다. Task는 머신러닝을 통해 해결하려는 문제, Experience는 실제 데이터를 바탕으로 한 학습, Performance measure는 학습을 바탕으로 생성된 모...2025.01.19
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이커머스에서 사용되는 AI 기술2025.05.061. AI의 정의 및 중요성 인공 지능은 기계가 경험을 바탕으로 학습하고, 새로운 내용을 입력함에 따라 기존 지식을 수정하며, 사람과 같은 방식으로 과제를 수행하도록 지원하는 기술이다. 인공 지능이 중요한 이유는 반복적 학습을 통해 데이터 인사이트를 자동화하고, 기존 제품에 AI 기능을 더해 개선하며, 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로를 개선하고, 신경망을 활용해 수많은 데이터를 깊이 있게 분석하며, 데이터의 활용도를 극대화할 수 있기 때문이다. 2. E 커머스에서 사용되는 AI 기술의 역사 및 사례 인공 지능은 2012년 구글...2025.05.06
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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