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알고리즘의 정의와 활용 분야2025.01.181. 알고리즘의 정의 알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 일정한 목적을 달성하기 위해 정의된, 일련의 명확한 연산 절차나 규칙의 집합을 의미한다. 이러한 절차는 입력을 받아 처리하고, 그 처리 과정을 거쳐 출력을 생성한다. 알고리즘은 문제 해결의 핵심 로직이며, 그 명확성과 효율성은 종종 알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 간주된다. 2. 알고리즘의 유래와 역사 알고리즘의 유래는 수학과 긴밀한 관련을 가지고 있으며, 그 기원은 고대에까지 거슬러 올라갈 수 있다. 특히 고대 이슬람 문명에서 활약한 수학자 알-쿠와리즈미는 알고리즘 ...2025.01.18
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정렬 알고리즘: 선택, 버블, 퀵, 병합 정렬 비교2025.11.171. 선택 정렬(Selection Sort) 선택 정렬은 정렬되지 않은 부분에서 가장 작은 원소를 선정하여 정렬된 부분의 마지막 원소와 교환하는 방식으로 진행된다. 시간 복잡도는 O(n²)로 효율성이 낮지만, 단순하고 직관적이며 실제 위치 변경이 적다는 장점이 있다. 그러나 데이터 크기가 커질수록 성능이 급격히 저하되어 큰 데이터 세트에는 적합하지 않다. 2. 버블 정렬(Bubble Sort) 버블 정렬은 인접한 두 원소를 비교하고 교환하여 거품이 수면으로 올라오는 것처럼 정렬을 완성한다. 구현이 매우 간단하고 안정적인 정렬 방법이...2025.11.17
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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전위순회와 중위순회로 이진트리 구성하기2025.11.181. 이진트리(Binary Tree) 이진트리는 계층 구조를 가진 트리로, 각 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가지는 자료 구조입니다. 루트 노드를 중심으로 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리로 구성되며, 데이터 구조와 알고리즘 분야에서 중요한 개념입니다. 이진트리는 탐색, 정렬, 우선순위 큐 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 2. 전위순회(Preorder Traversal) 전위순회는 루트 노드를 먼저 방문한 후, 왼쪽 서브트리를 전위순회하고 오른쪽 서브트리를 전위순회하는 방식입니다. 주어진 예제에서 전위순회 결과는 A, B, ...2025.11.18
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인공지능을 적용한 의료진단에 대한 윤리 의식2025.01.151. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명, 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명, 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명에 이어, 봇이나 인공지능(AI)을 통해 실제와 가상이 통합돼 사물을 자동적·지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의 구축이 기대되는 산업상의 변화를 의미한다. 2. 인공지능의 종류 인공지능은 능력과 기능의 수준에 따라 약인공지능(Weak AI), 강인공지능(Strong AI), ...2025.01.15
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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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[알고리즘의단계적사고] 과제1 풀이2025.05.051. 문서 분류 알고리즘 출판되는 도서량의 꾸준한 증가 덕에 수많은 도서와 자료들을 사서들이 수작업으로 분류할 수 없는 지경에 이르렀다. 따라서 자동적인 문서 분류를 위한 머신러닝 알고리즘에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 알고리즘은 문서의 키워드를 찾아 분석하고 해당 문서가 각 분류에 속할 확률을 계산하여 기존의 도서 분류 체계 중 어떤 것에 해당하는지 해를 도출한다. 2. 알고리즘의 정의 '해당 도서가 어떤 분류에 속하는가?'라는 문제를 해결하기 위해, 키워드를 찾고 확률을 계산하는 등 유한한 수의 수행 가능한 연산으로 ...2025.05.05
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머신러닝과 딥러닝을 이용한 와인 품질 분류2025.11.171. 데이터 전처리 및 이상치 제거 와인 품질 데이터셋(4898개 샘플, 12개 변수)에서 결측치 확인 후 IQR 방법을 이용하여 이상치를 제거했다. 고정산도, 휘발성산도, 구연산 등 11개 설명변수에서 총 925개의 이상치가 제거되어 최종 3973개 샘플로 축소되었다. 이상치 제거 후 데이터의 품질이 향상되고 모델의 예측력이 개선되었다. 2. 데이터 정규화 및 스케일링 StandardScaler와 MinMaxScaler를 적용하여 서로 다른 범위의 변수들을 동일한 스케일로 변환했다. 염소화물(0.012~0.346)과 총 이산화황(...2025.11.17
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딥러닝을 이용한 COVID-19 흉부 X선 영상 자동 탐지2025.01.031. COVID-19 진단 이 연구에서는 COVID-19 환자를 식별하기 위해 흉부 X선 영상을 사용했습니다. DenseNet169 심층 신경망을 사용하여 이미지 특징을 추출하고 XGBoost 알고리즘을 통해 분류를 수행했습니다. 제안된 방법은 기존 방법보다 더 정확하고 빠르며 허용 가능한 성능을 보였습니다. 이는 의료 영상 분석과 방사선학 분야에서 딥러닝의 발전을 보여줍니다. 2. XGBoost 알고리즘 XGBoost는 2016년 Chen & Guestrin이 제안한 트리 부스팅 기반의 효율적이고 확장 가능한 알고리즘입니다. 여러...2025.01.03
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정렬 알고리즘의 시간복잡도 및 장단점 분석2025.11.141. 버블 정렬 버블 정렬은 인접한 데이터 간의 비교와 교환을 통해 정렬하는 기본적인 알고리즘입니다. 구현이 간단하고 이해하기 쉬워 초기 프로그래밍 교육에 자주 사용됩니다. 그러나 시간복잡도가 O(n²)로 데이터 크기가 크거나 정렬이 빈번한 경우 비효율적입니다. 이미 정렬된 데이터에 대해서도 불필요한 연산을 반복하는 단점이 있어 실제 복잡한 애플리케이션에서는 잘 사용되지 않습니다. 2. 선택 정렬 선택 정렬은 최소값 또는 최대값을 선택하여 정렬되지 않은 부분의 맨 앞 요소와 교환하는 방식입니다. 데이터 교환 횟수가 버블 정렬보다 적...2025.11.14
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