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사회변화와미디어트렌드2 알고리즘의 개념을 심화해서 제시하고 긍정적인영향과 부정적인영향 예를 들어 설명한 후 미래를 전망해 보시오2025.01.251. 알고리즘의 개념 심화 알고리즘은 컴퓨터 과학과 수학에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 단계들의 집합이다. 알고리즘의 성능을 이해하기 위해 복잡성 분석이 중요하며, 이는 알고리즘이 실행되는 동안 소비하는 자원, 즉 시간과 공간의 양을 분석하는 과정이다. 또한 정렬 알고리즘, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 확률적 알고리즘 등 다양한 심화 개념을 이해하고 실제로 적용함으로써 알고리즘에 대한 이해를 더 깊이 있게 확장할 수 있다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향 알고리즘은 현대 사회에 많은 긍정적인 영향...2025.01.25
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머신러닝 기반 대기전력 제어 콘센트 시스템 개발2025.11.151. 머신러닝 알고리즘 본 연구에서는 사용자의 전력 사용 패턴을 학습하기 위해 3가지 알고리즘을 고안했다. 알고리즘3은 24시간 단위의 배열을 이용하여 현재 사용데이터(A), 누적 학습데이터(B''), 제어데이터(B)를 관리한다. 전류센서를 통해 0.1A 이상 소비 시 해당 시간에 1을 저장하고, 날이 바뀔 때마다 평균값을 산출하여 0.5 이상일 경우 릴레이를 ON하는 통계적 기법을 적용했다. 이 방식은 사용자의 주기적 패턴과 비주기적 패턴을 모두 학습할 수 있으며, 2일 내에 새로운 사용패턴에 적응 가능하다. 2. 아두이노 기반 ...2025.11.15
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방통대 방송대 알고리즘 1페이지 암기노트 핵심요약정리2025.01.251. 자료구조 및 알고리즘 자료구조, 알고리즘, 시간복잡도, 점화식, 분할정복, 이진탐색, 퀵정렬, 합병정렬, 선택문제, 동적프로그래밍, 피보나치수열, 연쇄행렬곱셈, 문자열편집거리, 최단경로, 저울문제, 동전거스름돈, 배낭문제, 최소신장트리, 작업스케줄링, 허프만코딩, 정렬알고리즘, 탐색알고리즘, 해싱, 근사알고리즘 등 다양한 알고리즘 개념과 기법들을 정리하고 있습니다. 1. 자료구조 및 알고리즘 자료구조와 알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 분야로, 효율적인 프로그래밍과 문제 해결을 위해 매우 중요합니다. 자료구조는 데이터를 효과적으로...2025.01.25
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컴퓨터 프로그램은 정교한 알고리즘들의 집합이라고 할 수 있다2025.05.161. 알고리즘 알고리즘은 반복되는 문제를 풀기 위한 작은 프로시저(진행절차)를 의미한다. 흐름도를 활용한 프로그램 개발에 대하여 설명하였다. 흐름도는 컴퓨터가 알고리즘을 수행하는 과정을 간단한 기호와 도형 등으로 도식화하여 가시적으로 나타낸 것이다. 흐름도에는 시작/끝, 처리, 판단, 입력/출력, 연결자, 프린트, 흐름선 등의 기호가 활용되며 각 기호의 역할이 존재한다. 1. 알고리즘 알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 개념으로, 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 절차와 방법론을 제공합니다. 알고리즘은 데이터 구조, 시간 복잡도, 공...2025.05.16
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건국대학교 오픈소스SW프로젝트 1 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제, 머신러닝의 세가지 요소2025.01.191. 머신러닝을 적용할 수 있는 문제 사용자의 음식 기호에 맞는 한식 추천 문제를 해결하기 위해 비지도학습의 분류를 사용할 수 있으며, 서포트벡터 머신 모델을 고려하고 있다. 또한 사용자에게 세 가지 정도의 한식을 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 2. 머신러닝의 3가지 요소 머신러닝의 핵심 요소는 Task, Experience, Performance measure이다. Task는 머신러닝을 통해 해결하려는 문제, Experience는 실제 데이터를 바탕으로 한 학습, Performance measure는 학습을 바탕으로 생성된 모...2025.01.19
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A+인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.151. 인공지능의 개념 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 과제를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발을 의미합니다. 인공지능 기술에는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정과 언어 간 응용 또는 번역 능력 등이 포함됩니다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 인간처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자기의식이 없는 기계학습 기술이 만들어내는 전문가 시스템을 의미합니다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 ...2025.05.15
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간과 유사하게 정보를 처리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 부여하는 과학기술 분야입니다. 1950년대에 공식적으로 탄생한 이 분야는 앨런 튜링의 '튜링 테스트'를 시작으로 다양한 학문적, 산업적 발전을 거쳐 현재에 이르고 있습니다. 초기 단계에서는 논리 추론과 규칙 기반 시스템이 주를 이루었으나, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 데이터 처리 능력의 증가로 인해 현재에는 기계학습, 딥러닝 등이 주된 연구 분야로 자리 잡고 있습니다....2025.01.18
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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인공지능과 튜링 테스트: 수학적 원리와 교육적 활용2025.11.181. 튜링 테스트 튜링 테스트는 기계가 생각할 수 있는지를 판별하기 위한 시험 방법으로, 영국 전산학자 앨런 튜링이 1950년대에 제안했다. 기계와 인간이 컴퓨터 화면을 통해 문자로만 대화하고, 심사위원이 어느 쪽이 사람인지 구분할 수 없다면 기계가 인간 수준의 사고 능력을 가진 것으로 판단한다. 그러나 단순한 채팅 능력만으로는 진정한 인공지능을 판별하기 어렵다는 비판이 제기되고 있다. 2. 무한대와 튜링 머신 무한대는 어떤 실수나 자연수보다 큰 상태를 나타내는 수학적 용어이다. 튜링 머신은 무한대의 길이 원리를 이용하여 구성되며,...2025.11.18
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일상에서 볼 수 있는 큐와 스택의 구조2025.11.141. 큐(Queue) 큐는 FIFO(First-In-First-Out) 원칙에 따라 동작하는 데이터 구조로, 가장 먼저 들어온 데이터가 가장 먼저 나갑니다. Enqueue는 자료를 큐의 뒤쪽에 추가하고, Dequeue는 앞쪽에서 자료를 꺼냅니다. 일상에서는 네트워크 트래픽 관리, 대기 줄, 프린터 대기열, 통화 대기열, 버퍼 등에서 활용됩니다. 너비우선 탐색과 그래프 알고리즘에서도 핵심적으로 사용되며, 트래픽 혼잡을 방지하고 네트워크 효율성을 향상시킵니다. 2. 스택(Stack) 스택은 LIFO(Last-In-First-Out) 원...2025.11.14
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