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인상 정보의 통합 원리에 대한 자신의 견해2025.01.211. 인상형성의 개념 인간관계에서 인상형성은 중요한 역할을 합니다. 상대방의 겉모습, 행동, 차림새 등 비언어적 단서를 통해 인상을 형성하고 일관성 있는 특징을 발굴하여 이해하는 과정입니다. 지각자와 지각대상자의 관계, 선입견, 정보량 등에 따라 인상형성 방식이 달라질 수 있습니다. 2. 인상정보의 통합 원리 인간관계에서 얻게 되는 상대방 정보는 통합되어 하나의 인상으로 형성됩니다. 이러한 정보 통합 원리에는 가산 모형, 평균 모형, 가중 평균 모형이 있습니다. 가산 모형은 정보를 단순히 합산하여 인상을 형성하고, 평균 모형은 정보...2025.01.21
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[부산대 어드벤처 디자인] 11장 비동기 및 동기카운터의 설계 예비보고서2025.01.121. 비동기식 계수기 비동기식의 Count-Up 계수기, Count-Down 계수기, 십진계수기 (decade counter) 등의 동작원리를 이해한다. 2. 동기식 계수기 동기식 Count-Up 계수기, Count Down 계수기, 리플 캐리 계수기, BCD 계수기, Modulus N 계수기 등의 동작원리를 이해하고 각각의 동작특성을 확인한다. 3. 가중 계수기 가중 계수기는 각 비트의 수치화 평가에 있어서 변화의 주기가 다른 것으로, 이진계수기와 그레이코드 계수기가 이에 해당한다. 그레이코드 계수기는 동시에 하나의 비트만 변하지...2025.01.12
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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그래프의 종류 중 무방향 그래프, 방향 그래프, 완전 그래프, 가중 그래프에 대한 설명2025.05.061. 무방향 그래프 무방향 그래프는 정점 간에 방향성이 없는 그래프입니다. 두 정점 쌍(연결선)에 순서가 없으며, (v,u)와 (u,v)는 동일한 연결선을 나타냅니다. 보통 그래프라고 하면 무방향 그래프를 지칭합니다. 2. 방향 그래프 방향 그래프는 정점 간에 방향성이 있는 그래프입니다. 두 정점 쌍(연결선)에 순서가 있으며, <v,u>와 <u,v>는 서로 다른 연결선을 나타냅니다. 방향성을 지닌 네트워크 경로 등을 표현하는데 편리합니다. 3. 완전 그래프 완전 그래프는 모든 정점끼리 연결된 그래프입니다. 두 정점 간에 최소 1 이...2025.05.06
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인상 정보의 통합 원리에 대한 자신의 견해2025.01.111. 인상형성 과정 대인지각과 사회적 인지, 인상형성이라고 하는 용어는 심리학을 담당하는 사람들에 의하여 호환적으로 사용되는 경향이 있었다. 다른 사람들에 대한 인상을 발달하게 하는 것에는 기본적으로 4가지의 단계가 포함된다. 즉, 단서를 선택하고 해석추론하는 것 그리고 추론의 확대와 예측이 바로 그러한 단계이다. 2. 인상정보의 통합 원리 가산모형, 평균모형, 가중평균모형 등 인상정보의 통합 원리에 대해 설명하고 있다. 가산모형은 각각의 정보가 가지고 있는 평가치의 단순한 합이 전반적인 인상이 된다고 보았고, 평균모형은 합산된 값...2025.01.11
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AD/DA 컨버터 응용전기회로 실험 결과보고서2025.11.141. A/D 및 D/A 변환기 A/D 변환기와 D/A 변환기의 원리와 동작을 이해하고 기본적인 A/D, D/A 변환기 회로를 학습한다. 이 실험에서는 NE555 타이머와 7490 카운터를 이용하여 D/A 변환기를 구성하고, 7490 카운터에서 나온 이산신호를 적절한 저항값으로 연결하여 D/A 변환기를 구현할 수 있음을 확인한다. 출력 전압은 계단함수 형태로 0V부터 시작하여 일정한 간격으로 상승하며, 10진 카운팅 후 다시 0V로 초기화된다. 2. 7490 카운터 및 JK 플립플롭 7490 IC는 내부에 4개의 JK 플립플롭으로 구...2025.11.14
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다음 트리에 관련된 문제를 풀이하여 제출하시오2025.05.011. 이진 트리의 배열 및 연결리스트 표현 이진 트리를 배열과 연결리스트를 이용하여 나타내는 방법에 대해 설명합니다. 배열을 이용하면 부모-자식 관계를 쉽게 파악할 수 있고, 연결리스트를 이용하면 동적 메모리 할당이 가능합니다. 2. 이진 트리의 순회 방법 이진 트리의 전위 순회, 중위 순회, 후위 순회 방법을 설명합니다. 전위 순회는 루트-왼쪽-오른쪽, 중위 순회는 왼쪽-루트-오른쪽, 후위 순회는 왼쪽-오른쪽-루트 순으로 노드를 방문합니다. 3. 최소 신장 트리 알고리즘 프림 알고리즘과 크루스칼 알고리즘을 이용하여 주어진 그래프에...2025.05.01
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[확통 세특 보고서] 여론 조사 속에 담겨있는 통계적 기법에 대한 탐구 보고서입니다.2025.01.291. 여론조사에서 사용되는 통계적 기법 여론조사에서 사용되는 통계적 기법에 대해 탐구하였습니다. 여론조사의 설계와 시행 과정, 통계적 분석 기술, 실제 사례 분석 등을 통해 여론조사에서 수학적 기법의 활용과 중요성을 이해하였습니다. 표본 추출 방법, 표본 크기 결정, 오차 범위 계산, 신뢰성과 타당성 평가, 가설 검정과 신뢰 구간 설정 등의 통계적 기법을 학습하였습니다. 이를 통해 여론조사 결과의 신뢰성과 정확성을 높이는 방법을 연구하였습니다. 1. 여론조사에서 사용되는 통계적 기법 여론조사에서 사용되는 통계적 기법은 여론을 정확하...2025.01.29
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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