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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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[화학공학실험] 유체역학 실험2025.05.101. 베르누이 식 (Bernoulli's equation) 베르누이 식은 점성과 압축성이 없는 이상적인 유체가 규칙적으로 흐르는 경우에 대해, 유체의 속도, 압력, 위치에너지 사이의 관계를 나타낸 공식이다. 베르누이 식은 흐르는 유체에 대하여 유선(streamline) 상에서 모든 형태의 에너지의 합은 언제나 일정하다는 점을 설명하고 있다. 2. 레이놀즈 수 (Reynolds number) 레이놀즈 수는 유체역학에서 사용하는 무차원량으로, 관성에 의한 힘과 점성에 의한 힘의 비이다. 주어진 유동 조건에서 두 종류의 힘의 상대적인 세...2025.05.10
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레이놀즈 수 실험 보고서2025.11.181. 레이놀즈 수(Reynolds Number) 레이놀즈 수는 유체 흐름에서 관성력과 점성력의 비로 정의되는 무차원 수입니다. Re = ρvd/μ 또는 Re = 4Q/πdν 공식으로 계산되며, 유체의 평균 운동 속도, 밀도, 관의 내경, 점성 등의 인자에 의해 결정됩니다. 레이놀즈 수의 크기에 따라 유체의 흐름 특성이 결정되며, 층류와 난류를 구분하는 중요한 지표입니다. 2. 층류와 난류(Laminar Flow and Turbulent Flow) 층류는 유체 입자들이 층을 이루고 안정된 진로를 따라 움직이는 흐름 상태이며, 난류는 ...2025.11.18
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작업장에서의 스트레스 요인과 해소 방안2025.05.131. 작업장 스트레스 요인 작업장에서의 스트레스는 조직 내부와 외부 요인으로 구분할 수 있다. 조직 내부 요인은 개인적, 직무적, 조직적 차원으로 나눌 수 있다. 개인적 차원에서는 일과 개인생활의 양립, 개인적 성향과 직무의 불일치 등이 스트레스 요인이 될 수 있다. 직무적 차원에서는 의사결정 부담, 기술 습득 요구, 열악한 작업환경, 과도한 업무량 등이 스트레스를 유발한다. 조직적 차원에서는 상하 간 갈등, 사회적 지원 부족, 열악한 근무환경 등이 스트레스 요인이 될 수 있다. 2. 스트레스의 결과 스트레스는 건강과 업무 성과에 ...2025.05.13
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머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습2025.01.041. 지도학습 지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습...2025.01.04
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[행정학개론] - 신자유주의 기조에서 정부혁신의 방향으로 제시되는 신공공관리론의 개념 및 성립배경과 특징 및 한계점2025.05.031. 신공공관리론(New Public Management, NPM) 신공공관리론은 1980년대에 시작된 경영철학으로, 민간부문의 아이디어를 빌려 공공서비스의 효율성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하였다. 신공공관리론은 전통적인 공공 부문 관리의 비효율성과 관료적 구조에 대응하여 등장했으며, 시장 메커니즘과 개인의 선택의 중요성을 강조하는 광범위한 신자유주의 운동의 일환으로 개발되었다. 2. 신공공관리론의 특징 신공공관리론의 주요 특징은 다음과 같다: 1) 분권화, 2) 시장기반 메커니즘 활용, 3) 성과 측정 강조, 4) 결과 지향...2025.05.03
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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물2025.01.261. k-최근접 이웃 알고리즘 k 값은 k-최근접 이웃 알고리즘에서 최근접 이웃 수를 나타낸다. k 값이 작을수록 모델이 훈련 데이터에 민감해져서 과적합 문제가 발생할 수 있다. 반대로 k 값이 지나치게 크면 너무 많은 이웃을 고려하게 되어 모델이 단순화되어 데이터의 세부적인 패턴을 잘 잡지 못하여 성능이 떨어지게 된다. 2. 거리 계산 방식 기존 knn에 적용된 거리 계산식은 유클리드 거리 방식에서 맨하탄 거리 계산 방식으로 변경하였다. 유클리드 거리는 두 점 간의 직선적 거리를 측정하고, 맨하탄 거리는 각 차원에서 거리를 단순히...2025.01.26
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이청준의 『매잡이』에 나타난 미장아빔 기법 분석2025.11.151. 미장아빔(mise en abyme) 미장아빔은 러시아 전통인형 마트료시카에 빗대어 설명되는 '심연으로 밀어 넣기', '무한 반복'을 의미하는 문학 예술 기법이다. 앙드레 지드의 일기에서 유래한 용어로 '이야기 속의 이야기'의 개념으로 정의되며, 액자식 구성이라고도 불린다. 소설 안에 또 다른 소설이 존재하거나 이미지 안에 또 다른 이미지가 존재하여 연관성을 갖는 방식으로 나타나며, 소설 속 내재된 의미를 파악하는 데 탁월한 기준이 된다. 2. 『매잡이』의 구조와 인물 이청준의 『매잡이』는 세 가지 작품으로 존재하며, 마지막 작...2025.11.15
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CNC 가공 데이터 기반 AI 자동 검사 모델 개발2025.11.131. CNC 가공 공정 및 문제점 CNC 시스템을 사용하여 회전하는 작업물을 절삭하는 공정으로 정밀하고 복잡한 형상의 부품을 가공할 수 있습니다. 주요 문제점은 절삭 공구 마모로 인한 가공 정밀도 저하, 설비 셋팅 조건의 영향, 그리고 문제 파악이 늦어져 이미 생산된 제품의 손실이 발생한다는 점입니다. 기존에는 가공 완료 후 외관검사를 통해서만 문제를 파악할 수 있었습니다. 2. 머신러닝 모델 학습 및 성능 XGBoost, LightGBM, CatBoost, RandomForest 등 4가지 머신러닝 모델을 학습했으며, CatBoo...2025.11.13
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세종대 자료구조실습 3주차 재귀 실습 코드2025.11.121. 재귀함수(Recursion) 재귀함수는 함수가 자기 자신을 호출하는 프로그래밍 기법입니다. 이 실습에서는 재귀함수의 기본 개념을 학습하며, 종료 조건(base case)을 설정하여 무한 루프를 방지합니다. 예제들은 숫자의 합 계산, 숫자 자릿수 출력, 배열의 최댓값 찾기 등 다양한 문제를 재귀로 해결하는 방법을 보여줍니다. 2. 하노이탑 알고리즘(Tower of Hanoi) 하노이탑은 재귀 알고리즘의 고전적인 예제입니다. n개의 원반을 시작 기둥에서 목표 기둥으로 옮기는 문제로, 더 큰 원반이 작은 원반 위에 올 수 없다는 규...2025.11.12
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