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방통대 인공지능 중간과제물2025.01.251. 균일비용 탐색 균일비용 탐색(uniform-cost search)은 그래프에서 시작하는 노드에서 대상으로 하는 노드까지의 최적 경로를 찾기 위해서 가장 낮은 경로 비용을 사용하는 알고리즘이다. 그러므로, 균일비용 탐색은 최소의 비용에 의거하여 우선순위 큐의 방식을 참조해 트리의 가장 높은 곳의 정점인 루트의 노드부터 확장한다. 확장한 노드에서 후계노드가 발생하며, 경로비용은 g(ni) = g(n) + C (n, ni)로 확인된다. 이 때, g(n)은 출발노드부터 노드까지의 경로비용이며, 발생한 후계노드 중 C (n, ni)은 ...2025.01.25
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프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘(PrimMST) 수행 과정2025.05.011. 프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘 프림의 최소 신장 트리 알고리즘은 그래프에서 최소 비용의 신장 트리를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 임의의 시작점에서 시작하여 단계적으로 정점을 추가하면서 최소 비용의 신장 트리를 구축합니다. 이 과정을 단계별로 자세히 설명하면 다음과 같습니다. 1. 프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘 프림의 최소 신장 트리 알고리즘은 그래프 이론에서 널리 사용되는 중요한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 가중치가 있는 무방향 그래프에서 최소 비용의 신장 트리를 찾는 데 사용됩니다. 프림 알...2025.05.01
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A* 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.131. A* 알고리즘의 원리와 작동 방식 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제에서 사용되는 효율적인 검색 알고리즘으로, 출발 지점에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 휴리스틱 함수를 결합하여 동작한다. 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 모든 노드까지의 최단 경로를 계산하는데 사용되지만 적지에 도달할 때까지 모든 노드를 탐색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 A* 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하여 목적지에 가까운 노드를 먼저 탐색한다. 휴리스틱 함수는 각 ...2025.01.13
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[컴퓨터과학과]인공지능_중간과제물2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 상태(노드)를 탐색하고, 목표 상태에 도달하는 경로를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 문제를 풀이하는 과정은 초기 상태를 설정하고 목표 상태에 도달하게끔 연산자를 찾는 과정으로, 비용을 고려하여 트리 등의 그래프를 이용해 구할 수 있습니다. 범위가 크면 클수록 드는 비용이 방대해 진다는 특징이 있어 최대한 정보를 가진 상태에서 범위를 좁히는 것이 중요합니다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 탐색 알고리즘이며 평가함수를...2025.01.25
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컴퓨터개론-자료구조와 알고리즘의 관계에 대해 사례를 들어서 설명하고 관계의 중요성에 대해 기술하시오.2025.01.151. 알고리즘 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법을 의미합니다. 이는 주어진 입력에 대해 원하는 출력을 얻기 위한 명확하고 정확한 단계들의 집합입니다. 알고리즘은 여러 가지 형태로 나타날 수 있으며, 대표적인 유형으로는 정렬 알고리즘, 검색 알고리즘, 그래프 알고리즘, 동적 프로그래밍 알고리즘 등이 있습니다. 알고리즘의 효율성은 입력 크기에 따른 실행 시간과 메모리 사용량으로 평가되며, 효율적인 알고리즘 설계와 구현은 프로그래밍에서 매우 중요한 요소입니다. 2. 자료구조 자료구조는 데이터를 구성하고 조직화하는 ...2025.01.15
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컴퓨터적 사고 최단거리 검색 알고리즘 A+2025.01.041. 컴퓨터적 사고 현대 사회에서 빠른 길을 찾는 것은 필수적이 되었습니다. 네비게이터와 같은 기기는 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 최단거리를 찾아 제공합니다. 다익스트라 알고리즘은 하나의 정점에서 다른 모든 정점으로 가는 최단 거리를 구하는 알고리즘으로, 이를 통해 목적지까지의 최단경로를 찾을 수 있습니다. 이 알고리즘은 우리 생활의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 컴퓨팅 사고력 향상에도 도움이 됩니다. 2. 최단거리 검색 알고리즘 다익스트라 알고리즘은 출발 노드를 설정하고, 각 노드의 거리를 저장한 뒤, 방문하지 않은 노드 중 가장...2025.01.04
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데이터 탐색 방법 선택을 위한 정렬 여부 확인2025.05.081. 순차 탐색 순차 탐색은 데이터 배열의 처음부터 끝까지 비교하며 탐색하는 방법으로, n개의 데이터에 대해 평균 (n+1)/2의 탐색이 필요하며 최악의 경우 n번의 비교가 필요하다. 2. 이진 탐색 이진 탐색은 정렬된 데이터에 대하여 배열의 중간값을 기준으로 계속 자르는 방식으로 탐색을 진행하며, n개의 데이터에 대해 최대 log₂n의 비교가 필요하다. 3. 데이터 정렬 여부 확인 순차 탐색을 진행할 때는 데이터 정렬 여부가 필요 없지만, 이진 탐색을 할 때는 배열이 정렬되어 있는지 확인하는 것이 가장 중요하다. 데이터의 규모에 ...2025.05.08
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2023년 1학기 알고리즘 출석수업 만점 받은 과제물2025.01.241. 이진 탐색 이진 탐색은 정렬된 상태의 데이터 중 원하는 값을 탐색하는 알고리즘이다. 이진 탐색은 먼저 주어진 데이터 중 중앙값이 목표 값과 일치하는 지 비교한다. 그리고 데이터가 정렬되어 있음을 이용해, 중앙값이 목표 값보다 작다면 중앙값보다 큰 값을 지니는 쪽, 중앙값이 목표 값보다 크다면 중앙값보다 작은 값을 지니는 쪽에 대해 다시 중앙값과 목표 값을 비교하며 데이터를 절반씩 줄여가는 과정을 반복하며 원하는 값을 찾는다. 2. 퀵 정렬 퀵 정렬은 데이터 중 하나의 값을 피벗으로 뽑고 데이터를 그 값보다 큰 쪽과 작은 쪽으로...2025.01.24
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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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