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인하대학교 기계설계 및 해석공학 종합 가이드2025.11.131. 기계설계 기계설계는 기계 부품과 시스템을 계획하고 개발하는 공학 분야입니다. 인하대학교의 기계설계 교육은 이론적 기초부터 실무 적용까지 포괄하며, CAD 소프트웨어 활용, 강도 계산, 재료 선택 등 다양한 설계 프로세스를 다룹니다. 학생들은 실제 산업 현장에서 요구되는 설계 능력을 습득하게 됩니다. 2. 해석공학 해석공학은 유한요소해석(FEA), 구조해석, 열해석 등을 통해 기계 부품의 성능을 예측하고 검증하는 분야입니다. 인하대학교 교육과정에서는 ANSYS 등 전문 해석 소프트웨어 사용법, 응력 분석, 변형 예측 등을 학습하...2025.11.13
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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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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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인공지능과 감정: 정신과 의사로의 활용 가능성을 중심으로2025.01.201. 인공지능의 개념 인공지능은 학습, 자기 계발, 사고 등 인간 지능과 연관된 인지 문제를 해결하는 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 프로그래밍하는 분야로서, 인간의 지능을 모방하기 때문에 '인공' 지능이라고 불린다. 인공지능은 4차 산업혁명과 함께 사람들의 많은 주목을 받고 있으며, 다양한 산업 분야와 접목되어 유용하게 활용되고 있다. 2. 인간과 인공지능의 감정 교류 가능성 새롭게 설계된 '복종 실험'의 결과는 인간과 인공지능 기계 간의 감정 교감이 이루어질 수 있음을 보였다. 기계를 처음 본 사람들과 일주일간 인공지능 기계와...2025.01.20
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챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
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인공지능수학 교수 학습 운영 계획(평가계획서)2025.01.171. 인공지능과 수학 인공지능의 발전 과정에서 수학이 어떻게 활용되었는지를 이해하고, 인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 차이를 이해하고 설명할 수 있다. 2. 텍스트 자료의 표현과 처리 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 텍스트 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있다. 수와 수학 기호로 표현된 텍스트 자료를 처리하는 수학 원리를 이해하고 자료를 시각화할 수 있다. 3. 이미지 자료의 표현과 처리 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 이미지 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있다. 수와 ...2025.01.17
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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최신 정보기술(IT)과 경영정보시스템의 활용2025.11.131. 경영정보시스템(MIS) 경영정보시스템은 IT 기술을 활용하여 조직의 데이터를 수집, 분석, 관리하고 이를 토대로 의사결정을 내리는 것을 돕는 시스템이다. 기업의 내부 프로세스를 자동화하고 비즈니스 인텔리전스를 제공함으로써 생산성을 향상시킨다. 데이터 분석 기술을 이용하여 기업의 내부 정보를 정확하게 파악하고 전략을 수립하면 경영 성과가 크게 향상될 수 있다. 2. 인공지능(AI)과 기계학습 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 학습과 의사결정 능력을 모방하도록 하는 분야이다. 기계학습은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측, 분...2025.11.13
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열의 일당량 실험 결과 분석2025.11.111. 열의 일당량 열의 일당량은 기계적 에너지가 열로 변환될 때의 변환 비율을 나타내는 물리량입니다. 1칼로리의 열을 발생시키는 데 필요한 일의 양을 정의하며, 약 4.186 줄(J)에 해당합니다. 이는 에너지 보존 법칙을 실험적으로 검증하는 중요한 상수로, 기계 에너지와 열 에너지 간의 동등성을 보여줍니다. 2. 에너지 변환 기계적 에너지가 열 에너지로 변환되는 과정을 의미합니다. 마찰이나 충돌 등의 과정에서 운동 에너지가 열로 전환되며, 이 과정에서 에너지는 보존됩니다. 열의 일당량 실험은 이러한 에너지 변환의 정량적 관계를 측...2025.11.11
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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