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인공지능 기술이 활용되고 있는 사례2025.01.051. 구글 딥마인드사의 인공지능 바둑 프로그램 알파고 알파고는 몬테카를로 기법과 심층 인공신경망 기술을 활용하여 기존의 바둑 프로그램을 뛰어넘었다. 알파고는 정책망, 가치망, 검색이라는 3가지 강력한 무기를 가지고 있으며, 전문가들이 예상하지 못한 독창적인 수를 두어 이세돌 9단을 이겼다. 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 보여주었다. 2. ChatGPT ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 사용자의 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변을 제공한다. ChatGPT는 강화학습을 통해 인간의 피드백을 반영하여 ...2025.01.05
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재료강도학 필기집2025.11.141. 재료강도학 재료강도학은 재료가 외부 하중이나 응력을 받을 때 어떻게 변형되고 파괴되는지를 연구하는 학문입니다. 재료의 기계적 성질, 탄성, 소성, 강도 등을 분석하여 구조물 설계 및 안전성 평가에 필수적인 이론을 제공합니다. 2. 응력과 변형 응력은 재료에 작용하는 단위 면적당 힘을 의미하며, 변형은 응력에 의해 재료의 형태가 변하는 현상입니다. 인장응력, 압축응력, 전단응력 등 다양한 응력 상태와 이에 따른 변형 거동을 이해하는 것이 재료강도학의 기초입니다. 3. 재료의 기계적 성질 재료의 기계적 성질은 강도, 경도, 연성,...2025.11.14
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울산대학교 전공실험I 응용역학(동역학) 실험 레포트2025.01.171. 1자유도계의 자유진동 1자유도 진동계는 가장 기본적인 진동계이다. 본 실험의 목적은 질량-스프링-감쇠기로 이루어지는 1 자유도 진동계를 자유진동 시킬 때 발생하는 진동 신호를 측정하여 진동주기, 고유진동수, 감쇠계수, 감쇠비 등의 상관관계를 관찰하고 1 자유도 진동계의 진동 원리를 이해하는 것이다. 2. 1자유도계의 강제진동 본 실험의 목적은 질량-스프링-감쇠기로 이루어지는 1 자유도 진동계에 조화력을 가하여 강제진동 시킬 때 1 자유도계의 진동 응답을 관찰하고 이해하는 것이다. 진동계의 고유진동수와 가진 주파수가 일치할 때 ...2025.01.17
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사회복지 조직의 구조와 조직화2025.01.121. 기계적 구조와 유기적 구조 기계적 구조는 관료제 모형이 대표적이며, 엄격하게 규정된 직무, 공식적인 규칙과 절차 등과 같이 경직적인 조직구조와 조직의 내부적 관리에 초점을 둔다. 반면 유기적 구조는 학습조직이 대표적인 모형으로, 복합적인 직무설계, 분권적 의사결정, 높은 팀워크 등 신축성에 따른 환경에 대한 신속 대응성을 가진다. 2. 단순구조 단순구조는 낮은 수준의 복잡성과 공식화, 높은 수준의 집권화로 특징지어진다. 장점은 과업의 처리가 단순하고 신속하며 유연하게 진행된다는 점이지만, 조직규모가 커질 때 부적절할 수 있고 ...2025.01.12
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최신 컴퓨터 응용 기술의 발전과 사회적 영향2025.11.151. 인공지능(AI)과 기계 학습 인공지능은 인간의 학습, 판단, 문제 해결 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템이며, 기계 학습은 데이터로부터 독립적으로 개선하는 과정입니다. 의료 진단, 주식 시장 분석, 자율 주행 자동차, 언어 번역 등 광범위한 분야에서 활용되고 있습니다. 의료 분야에서는 질병 조기 진단에 기여하고, 금융 분야에서는 투자 위험 감소에 도움을 줍니다. 그러나 프라이버시 침해, 일자리 감소, 기계 의존도 증가 등의 사회적, 윤리적 문제를 야기합니다. 2. 빅데이터 분석 빅데이터는 대용량의 복잡한 데이터 집합을 처리하여 가...2025.11.15
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.091. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 통해 모방하거나 수행하는 기술을 의미합니다. 인공지능의 주요 특징 중 하나는 기계가 데이터를 학습하고 경험을 쌓아 나가는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 인간의 학습과정을 모방하여 새로운 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 2. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터 시스템이 학습하고 예측을 수행하는 기술이며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방...2025.01.09
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기계공학 퍼즐 및 고성능 수소 센서 개발2025.11.111. 기계공학 퍼즐 기계공학 관련 용어와 개념을 학습하기 위한 퍼즐 자료입니다. 컴퓨터 언어, 에너지, 동력, 열처리, 전자기기, 물질의 성질 등 기계공학 분야의 기본 용어들을 가로세로 퍼즐 형식으로 구성했습니다. 기계공학 수업에서 어휘력 향상 및 용어 알아맞히기 퀴즈대회에 활용할 수 있으며, 모의고사와 관련서를 참고하여 제작되었습니다. 2. 고성능 수소 센서 개발 KAIST 기계공학과와 신소재공학과 연구팀이 폴리스타이렌 구슬의 자기 조립 현상을 이용해 실리콘 기반 수소 센서를 개발했습니다. 이 센서는 기존 제품 대비 50% 이상 ...2025.11.11
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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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