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AI 윤리와 알고리즘 투명성2025.01.221. AI 윤리 AI 윤리는 AI 기술의 개발과 활용 과정에서 인간의 가치, 권리, 사회적 원칙을 보호하고 촉진하는 윤리적 기준과 가이드라인을 의미합니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 자동화된 의사결정 시스템이 다양한 분야에서 활용되면서 편향, 차별, 투명성 부족 등의 윤리적 이슈가 부상하고 있습니다. AI 윤리는 사회적 신뢰 구축과 기술의 지속 가능한 발전을 위해 필수적입니다. 2. 알고리즘 투명성 알고리즘 투명성은 AI와 알고리즘이 의사결정을 내리는 과정과 그 결과를 이해 가능하고 해석할 수 있도록 하는 것을 의미합니다....2025.01.22
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디지털논리회로 나눗셈기 설계 보고서2025.05.081. 나눗셈기 알고리즘 나눗셈기 알고리즘은 피제수와 제수를 이용하여 반복적인 뺄셈과 시프트 연산을 통해 구현됩니다. 피제수를 왼쪽으로 이동하고 제수를 빼는 과정을 반복하여 몫과 나머지를 구합니다. 이 과정에서 오버플로우 방지를 위해 피제수의 LSB가 제수의 LSB보다 커야 한다는 조건이 필요합니다. 이러한 알고리즘을 바탕으로 레지스터 구성, 시스템 블록 설계, ASMD 차트, 제어기 설계, 데이터패스 설계 등의 과정을 거쳐 나눗셈기를 구현할 수 있습니다. 2. 시스템 블록 설계 시스템 블록도에는 클락 신호, 시작 신호, 레지스터 로...2025.05.08
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인공지능의 보편적 활용 영역과 윤리적 쟁점2025.01.241. 인공지능의 활용 사례 윔블던 테니스 대회에서 IBM과 협업하여 인공지능을 활용해 하이라이트 영상을 빠르게 제작하여 제공하는 사례를 소개하였다. 인공지능은 테니스 경기 중 랠리의 횟수, 선수들의 세레모니 시간, 관객들의 함성 소리 등 다양한 비정형 데이터를 분석하여 하이라이트 장면을 판단하고 편집하여 제공한다. 2. 인공지능과 윤리적 쟁점 인공지능이 창작한 하이라이트 영상의 저작권 귀속 문제, 인공지능의 인격 인정 여부 등 다양한 윤리적 쟁점을 의무론, 권리론, 공리론, 정의론, 상대주의 관점에서 분석하였다. 인공지능의 창의성을...2025.01.24
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자료구조 종류와 각 종류를 설명하시오2025.01.191. 배열 (Array) 배열은 컴퓨터 과학 분야에서 가장 기본적이면서도 중요한 자료구조 중 하나로, 동일한 데이터 타입의 요소들을 순차적으로 나열하여 저장하는 방식이다. 각 요소는 고유한 인덱스를 가지며, 이 인덱스를 통해 특정 요소에 빠르게 접근할 수 있다. 배열은 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하기 때문에 인덱스 계산만으로도 빠른 접근이 가능하며, 이로 인해 상수 시간 복잡도(O(1))로 요소에 접근할 수 있는 장점을 가지고 있다. 2. 연결 리스트 (Linked List) 연결 리스트는 자료를 노드(Node)들의 집합으로...2025.01.19
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자동적 처리가 야기할 수 있는 부정적 결과와 이를 줄이기 위한 방안2025.01.171. 자동적 처리의 이해 자동적 처리는 현대 사회에서 컴퓨터 시스템이 인간의 개입 없이 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술로, 데이터 분석, 의사 결정, 업무 수행 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 이러한 기술은 복잡한 작업을 신속하고 정확하게 처리할 수 있어 많은 이점을 제공합니다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 금융, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 자동화 기술의 도입은 많은 장점을 제공하지만, 그 이면에 잠재된 위험성을 무시할 수 없습니다. 자동화 시스템의 오류는 큰 혼란과 피해를 초래할 수 있으며, 이는 신...2025.01.17
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인공지능의 탐색방법: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색, 경험적 탐색방법2025.05.121. 깊이 우선 탐색 깊이 우선 탐색은 그래프의 한 쪽부터 깊이 있게 탐색하는 방법입니다. 첫째, 시작 노드에서 인접한 하나의 노드를 선택합니다. 둘째, 해당 노드를 기준으로 인접한 노드가 없을 때까지 탐색을 계속합니다. 마지막으로, 스택과 재귀함수를 사용하여 방문하지 않은 노드를 탐색할 수 있습니다. 깊이 우선 탐색은 모든 노드를 탐색할 수 있지만, 최단거리가 아닌 경우에 사용됩니다. 2. 너비 우선 탐색 너비 우선 탐색은 모든 경우를 탐색할 수 있으며, 단방향 최단거리를 탐색하는 데 유용합니다. 먼저 한 단계를 건너서 탐색을 하...2025.05.12
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빅데이터가 우리 생활에 미치는 영향2025.11.171. 빅데이터의 정의와 중요성 빅데이터는 인터넷 검색, 소셜 미디어, 온라인 쇼핑 등을 통해 생성되는 대량의 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 빅데이터 분석을 통해 유용한 정보로 활용되며, 기업, 정부, 개인 등 다양한 주체에서 활용됩니다. 건강 데이터 수집 및 분석을 통해 개인의 건강 상태를 파악하고 개선할 수 있으며, 현재 우리 생활에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 2. 빅데이터의 긍정적 영향 빅데이터는 개인화된 광고, 소셜 미디어 콘텐츠 제공, 의료 분야 발전 등으로 나타납니다. 광고주의 효율성을 높이고 소비자들이 ...2025.11.17
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C언어 자료구조 8장 트리 연습문제 해설2025.11.131. 트리 순회 방법 트리 순회는 모든 노드를 체계적으로 방문하는 방법입니다. 중위 순회는 왼쪽 노드 → 현재 노드 → 오른쪽 노드 순서로, 전위 순회는 현재 노드 → 왼쪽 노드 → 오른쪽 노드 순서로, 후위 순회는 왼쪽 노드 → 오른쪽 노드 → 현재 노드 순서로 진행됩니다. 레벨 순회는 트리의 높이 1부터 h까지 왼쪽에서 오른쪽으로 순회합니다. 이진 탐색 트리를 배열로 표현할 때 0번 인덱스를 비우면 부모-자식 노드 접근이 용이합니다. 2. 이진 탐색 트리(BST) 이진 탐색 트리는 각 노드의 왼쪽 서브트리는 해당 노드보다 작고 ...2025.11.13
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[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
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인공지능의 개념 및 원리와 일상생활 및 교육분야에서의 활용사례2025.01.251. 인공지능의 개념과 원리 인공지능은 기계가 인간의 지능적인 행동을 모방하는 것을 목표로 하는 기술로, 기계학습, 패턴인식, 자연어 처리, 인공신경망 등의 다양한 원리와 기술이 활용된다. 이를 통해 컴퓨터 시스템이 사람의 학습, 추론, 문제 해결 등과 같은 지능적인 능력을 갖출 수 있다. 2. 일상생활에서의 인공지능 활용사례 일상생활에서 인공지능 기술은 음성 비서, 추천 시스템, 스마트 홈 기기 등을 통해 활용되고 있다. 이를 통해 사용자의 편의성과 효율성이 증진되고 있지만, 개인정보 보호와 보안 등의 이슈에 대한 고려가 필요하다...2025.01.25
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