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환자 재입원률 및 병원 자원 관리를 위한 인공지능 알고리즘2025.05.111. AI 기반 환자 재입원률 예측 알고리즘 AI 기술의 발전에 따라 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 재입원 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 병원의 자원을 효율적으로 관리하고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 재입원률 예측 알고리즘은 환자의 건강 상태를 예측하고 조기에 문제를 파악하여 재입원 가능성을 줄이는데 활용될 수 있습니다. 또한 의료 자원을 최적으로 할당하여 병원의 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 재입원률 예측 알고리즘의 장점 AI 기반 재입원률 예측은 예방적 의료 서비스를 제공하...2025.05.11
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알고리즘의 개념과 미래 전망2025.01.251. 알고리즘의 개념과 작동 방식 알고리즘은 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 일련의 단계적 절차를 나타낸다. 알고리즘은 입력을 받아들이고 이를 처리하여 원하는 출력을 생성하는 프로세스로 설명될 수 있다. 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되며, 효율성이 중요한 특징 중 하나이다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향과 예시 알고리즘은 현대 사회에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 정보 기술, 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 알고리즘이 혁신과 발전을 이끌고 있다. 예를 들어, 검색 엔진, 의료 이미...2025.01.25
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숨겨진 물리적 변수 발견을 위한 머신 러닝 알고리즘2025.01.161. 머신 러닝 알고리즘 최근 과학의 발전이 점차 복잡한 방향으로 나아가면서, 이를 이해하고 분석하기 위한 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히 물리학에서는 복잡한 물리적 현상을 설명하기 위해 다양한 변수들을 식별하고 이들 간의 관계를 정의하는 과정이 요구되는데, 이는 굉장히 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 배경 속에서 컬럼비아 대학의 연구진이 개발한 머신 러닝 알고리즘은 동작 관련 영상만을 보고도 관련된 물리적 변수를 발견하고 산출하는 능력을 갖추고 있다. 2. 물리적 변수 발견 이 알고리즘이 뛰어난 점은, 알려진 시스템...2025.01.16
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알고리즘이 문화콘텐츠에 미치는 영향과 윤리적 고려 사항2025.01.151. 알고리즘과 문화콘텐츠산업의 접점 알고리즘 기술의 발전은 현대 사회의 다양한 영역에 혁신적인 영향을 미치고 있으며, 특히 유튜브와 같은 온라인 비디오 플랫폼에서는 알고리즘의 적용이 빠르게 확대되고 있다. 유튜브는 복잡한 알고리즘을 사용하여 사용자의 관심사와 취향을 파악하고 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이러한 기술적 발전은 문화콘텐츠산업에서 빠르게 확장되고 있지만, 동시에 개인정보 보호, 정보의 다양성과 편향성, 콘텐츠 추천의 개인화 등 윤리적 고려 사항을 동반한다. 2. 알고리즘의 적용과 문화콘텐츠에 미치는 부정적 영향 알고리즘의...2025.01.15
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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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어셈블러의 설계 알고리즘과 자료구조2025.05.131. 어셈블러의 설계 알고리즘 어셈블러는 두 개의 패스로 구성됩니다. 패스 1은 명령어 표를 참조하여 명령어들의 상대 주소를 결정하고, 기호표를 작성하여 기호의 재배치 여부를 결정하는 역할을 합니다. 패스 2는 명령어를 2진 코드로 대체하고 명령어의 기호를 기호표에 있는 값으로 대체하는 역할을 합니다. 2. 어셈블러의 자료구조 패스 1과 패스 2는 각각 다른 역할을 수행하므로 연관된 데이터베이스도 달라 각각의 자료구조를 갖습니다. 패스 1은 원시 프로그램, 명령어 및 지시어 표를 입력으로 받고 기호 표를 출력합니다. 패스 2는 패스...2025.05.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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전압 및 전류 모니터링이 가능한 Battery 충전기 설계2025.01.201. 전원회로 설계 스위칭 모드 전원은 고주파 스위칭으로 에너지를 효율적으로 변환하여 높은 에너지 효율성을 제공합니다. SMPS 전력 변환 중 손실이 적어 열손실을 최소화하여 효율을 높일 수 있습니다. 기존 예상 전원회로 제안서에서는 Linear power supply 방식을 계획했으나, 실제 설계에서는 Switching Mode Power Supply를 전원회로로 선택했습니다. 2. 충전기 회로 설계 충전기 회로는 SMPS(DC5V), TP4056 충전모듈, 18650 배터리, 아두이노, 온도센서, 쿨링팬, LCD 등으로 구성됩니...2025.01.20
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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