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알고리즘 효율성 평가: 수행시간의 역할과 한계2025.11.151. 시간 복잡도 분석 알고리즘의 수행시간은 알고리즘의 성능을 측정하는 가장 직접적인 척도입니다. 시간 복잡도 분석을 통해 알고리즘의 성능을 예측하거나 비교할 수 있으며, 프로그램이 크거나 입력 크기가 커질 때 실행 시간이 어떻게 증가하는지를 파악할 수 있는 유용한 도구입니다. 알고리즘이 빠를수록 더 효율적이라고 할 수 있습니다. 2. 알고리즘 효율성의 다중 평가 기준 알고리즘의 효율성을 평가하는 데에는 수행시간 외에도 메모리 사용량, 자원 활용, 확장성 등 다른 요소들도 고려되어야 합니다. 한 알고리즘이 다른 알고리즘보다 실행 시...2025.11.15
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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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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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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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자율주행차의 신경진화 학습 방법론2025.11.171. 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm) 자연의 진화 원리를 모방하여 인공신경망을 개선하는 방법입니다. 초기에 무작위로 생성된 신경망 중 성능이 우수한 개체를 선택하고 복제하며, 돌연변이와 교차 연산을 통해 새로운 자손을 생성합니다. 이 과정은 다윈의 진화론처럼 시간이 지남에 따라 신경망의 성능을 향상시키며, 적합도(fitness) 평가를 통해 최적화 달성 여부를 판단합니다. 전통적 방법으로는 해결 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 2. 신경진화 (Neuroevolution) 유전 알고리즘을 신경...2025.11.17
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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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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 중간과제(만점취득)2025.01.241. 상태공간 탐색 이 문제는 상태공간 탐색 기법을 사용하여 해결할 수 있다. 초기 정점(S)은 (0,0)이고 목표 정점(T)는 (4,4)이다. 미로를 탐색하는 과정에서 선택해야 하는 점을 분기점이라고 하며, 이 분기점들을 표기하면 그림1과 같다. 깊이 우선 탐색(depth-first search)과 너비 우선 탐색(breadth-first search)을 적용하여 상태공간 트리를 구축하고 최단 경로를 찾을 수 있다. 2. 언덕오르기 탐색 언덕오르기 탐색은 현재 노드의 후임자 중에서 가장 좋은 값이 현재 자신보다 좋으면 그곳으로 이...2025.01.24
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배열의 정의, 선언, 초기화 및 활용2025.05.051. 배열의 정의 배열은 C언어에서 연속적인 메모리 영역에 동일한 데이터 타입의 여러 요소를 저장할 수 있는 구조입니다. 배열을 사용하면 데이터를 더욱 구조화된 방식으로 저장하고 접근할 수 있습니다. 2. 1차원 배열 선언 1차원 배열을 선언하려면 데이터 타입, 배열 이름, 배열 크기를 지정해야 합니다. 예를 들어, int arr[5]는 크기가 5인 int형 1차원 배열을 선언하는 것입니다. 3. 배열 활용 사례 배열은 시계열 데이터 저장, 문자열 처리, 정렬 및 검색 알고리즘 구현, 행렬 및 벡터 연산 등 다양한 상황에서 활용됩니...2025.05.05
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양자컴퓨터에 대한 에세이, 대학생 레포트2025.01.221. 양자역학 양자역학은 미시적인 물질세계를 설명하는 현대물리학의 기본 이론입니다. 양자역학에서는 입자와 파동의 이중성이 핵심이며, 관측하는 순간 한 곳에서만 나타나는 '붕괴' 현상이 발생합니다. 양자역학에는 다양한 해석이 존재하며, 코펜하겐 해석이 대표적입니다. 2. 양자 컴퓨터 양자 컴퓨터는 양자역학적 현상을 이용하는 컴퓨터입니다. 양자 컴퓨터는 0과 1이 동시에 존재하는 중첩 상태를 이용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다. 하지만 관측하는 순간 0 또는 1로 결정되기 때문에 제어가 어렵다는 단점이 있습니다. 3. 양자 컴퓨터의...2025.01.22
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디스크 스케쥴링의 목표와 공정성 문제2025.01.181. 디스크 스케쥴링의 목표 디스크 스케쥴링의 주요 목표는 디스크 접근 시간 최소화, 디스크 성능 최적화, 디스크 이용률 최대화입니다. 이를 통해 디스크 성능 향상, 시스템 전체 성능 향상, 사용자 만족도 향상을 달성할 수 있습니다. 2. FCFS, SSTF, SCAN, C-SCAN 디스크 스케쥴링 방법 FCFS는 요청 순서대로 처리하는 가장 단순한 방법이지만 헤드 이동 거리가 길어질 수 있습니다. SSTF는 현재 위치에서 가장 가까운 요청부터 처리하여 평균 대기시간을 줄일 수 있습니다. SCAN과 C-SCAN은 디스크 끝에서 방향...2025.01.18
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