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Digital-to-Analog Converter (DAC) 실험 결과보고서2025.11.161. Summing Resistor를 이용한 DAC 구성 Op amp와 summing resistor를 통해 4-bit DAC를 구성하는 방식입니다. 반전 입력에 연결된 입력 신호는 시간이 지날수록 출력값이 감소합니다. 16진계수기를 입력에 연결하여 8kΩ(A), 4kΩ(B), 2kΩ(C), 1kΩ(D)의 저항값을 사용하면 계단 형태의 출력 파형이 나타납니다. 출력 파형의 진폭이 입력 파형의 약 2배로 나타나며, 이는 회로의 저항값 계산으로 확인할 수 있습니다. 2. Binary Ladder를 이용한 DAC 구성 Op amp와 bi...2025.11.16
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시장 매력도 분석 절차 및 평가 기준2025.11.171. 시장매력도 분석 절차 시장매력도 분석은 평가기준 결정, 가중치 부여, 평가점수 부여, 가중총합 계산의 4단계로 진행된다. 먼저 외형적, 구조적, 환경적 요인들을 평가기준으로 결정하고, 각 항목에 가중치를 부여한다. 그 다음 각 시장에 평가점수를 부여하며, 마지막으로 가중치와 평가점수를 곱한 후 합산하여 가중총합을 계산한다. 이 점수가 높을수록 매력도가 높은 시장이며, 최종 결정은 여러 부서장의 토의를 통해 합의를 이루는 것이 권장된다. 2. 외형적 요인 외형적 요인은 현재 시장규모, 시장 잠재력, 성장률, 상품수명주기 단계, ...2025.11.17
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WACC(Weighted Average Cost of Capital:가중평균자본비용)의 정의2025.04.301. WACC(Weighted Average Cost of Capital:가중평균자본비용) WACC(Weighted Average Cost of Capital:가중평균자본비용)은 기업가치를 분석하는데 유용한 종합자본비용입니다. 경영자들은 주주를 위해 얼마나 많은 기업가치를 창출하는지 평가하기 위해 WACC와 기업의 실질자본이익률을 비교합니다. WACC를 계산하기 위해서는 주식비용과 부채비용을 각각의 지분구조에 따른 지분률로 가중치를 주어야 합니다. 주식비용은 무위험수익률과 주식에 내재된 체계적 위험으로 조정된 주식위험 프리미엄을 합...2025.04.30
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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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확률변수의 기대치와 분산: 복사기 수리비용 사례2025.11.111. 확률변수의 개념 확률변수는 확률적 결과에 기초하여 결과값이 바뀌는 변수로, 일정한 확률을 가지고 발생하는 사건에 수치가 부여된 것이다. 이산확률변수와 연속확률변수로 구분되며, 무작위 실험에서 특정 확률로 발생하는 각 결과를 수치적 값으로 표현한다. 확률분포는 확률변수의 모든 값과 대응하는 확률의 분포를 보여주고, 확률함수는 확률변수에 의해 정의된 실수를 확률에 대응시키는 함수이다. 2. 기대치(기댓값)의 개념 기댓값은 확률적 사건에 대한 평균값으로, 사건이 발생해서 얻게 되는 값과 그 사건이 일어날 확률을 곱한 것을 모든 사건...2025.11.11
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인간중심설계 ) AHP(Analytic Hierarchy Process)는 의사결정 문제를 다중 기준으로 분석2025.01.211. AHP(Analytic Hierarchy Process) AHP(Analytic Hierarchy Process)는 의사결정 문제를 다중 기준으로 분석하여 가장 적합한 선택을 할 수 있도록 도와주는 방법이다. AHP는 각 기준과 대안 간의 상대적 중요도를 수치화하고 비교하여 최종적인 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. AHP는 복잡한 의사결정 문제를 구조화하고 분석하는데 유용하며, 다양한 분야에서 활용되고 있다. AHP는 계층화, 상대적 중요도 평가, 일관성 검토, 가중치 계산, 최종 평가의 단계를 거친다. 2. 의사결정 문제 ...2025.01.21
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신약 A와 Sildenafil의 비용효과 및 비용효용 분석2025.01.251. 비용효과분석 신약 A와 Sildenafil의 투약 비용 및 생명 연장 효과를 비교하여 비용효과분석을 실시하였다. 신약 A의 경우 생명 연장 효과가 0.4년이며 투약 비용이 4,000만원으로, 연간 1,000만원이 소요되는 것으로 나타났다. 반면 Sildenafil은 생명 연장 효과가 0.2년이며 투약 비용이 2,400만원으로, 연간 1,200만원이 소요되는 것으로 나타났다. 따라서 신약 A가 Sildenafil 대비 비용효과적인 대안이라고 볼 수 있다. 2. 비용효용분석 두 약으로 연장된 생존기간을 QALY(Quality-ad...2025.01.25
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다수결투표의 균형에 대한 설명2025.01.161. 다수결투표의 균형 다수결 투표의 균형은 투표 과정에서 특정 후보나 정책이 다른 후보나 정책보다 우위에 서는 상태를 말한다. 그러나 모든 경우에 다수결 투표의 균형이 존재하는 것은 아니다. 순환적 선호, 극단적 분열, 전략적 투표, 다원적 선호, 외부 요인 등의 이유로 다수결 투표의 균형이 존재하지 않을 수 있다. 2. 순환 투표 패러독스 투표자의 선호가 순환하는 경우, 즉 일부 투표자들은 A를 B보다 선호하고, 다른 투표자들은 B를 C보다 선호하며, 또 다른 투표자들은 C를 A보다 선호하는 경우, 특정 후보가 다수의 지지를 받...2025.01.16
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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환자분류체계2025.05.101. 환자분류체계의 개념과 목적 환자분류체계는 환자의 간호요구와 이에 따라 필요한 간호시간이 비슷한 환자들을 범주화하여 환자분류군을 결정하는 방식입니다. 스스로 자가간호를 할 수 있는 정도와 간호사에게 의존하는 정도에 따라 경환자(minimal care), 중등환자(moderate care), 중환자(intensive care), 위독환자(maximal care) 군으로 구분할 수 있습니다. 분류군에 따라 간호 시간 측정 → 간호인력 산정이 가능하며, 초기에는 필요한 간호인력 수준을 예측하기 위한 목적으로 이용되었으나, 오늘날에는 ...2025.05.10
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