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공학수학 - 미분방정식2025.01.131. 미분방정식의 용어 정의 미분방정식의 용어를 정의하고 설명하였습니다. 미분방정식은 상미분방정식(ODE), 편미분방정식(PDE), 계수, 제차 방정식, 선형 방정식 등으로 구분됩니다. 2. 1계 상미분 방정식 1계 상미분 방정식의 정의와 해법을 설명하였습니다. 완전 미분방정식과 불완전 미분방정식, 변수분리형 미분방정식, 선형 미분방정식 등의 해법을 다루었습니다. 3. 특수한 1계 미분방정식 베르누이, 리카티, 클레로 방정식 등 특수한 1계 미분방정식의 해법을 설명하였습니다. 4. n계 제차 미분방정식 n계 제차 미분방정식의 정의와...2025.01.13
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경영과학1: 휴리스틱과 목표계획법2025.11.141. 휴리스틱 방법 최적해를 찾기 어려울 때 실행 가능한 해를 찾는 과정입니다. 최적해에 가까운 해를 구할 수 있으며, 대규모 문제에 대해서도 효율적으로 해를 구할 수 있는 알고리즘입니다. 메타휴리스틱은 일반적인 구조를 제공하는 해법으로, 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘이 대표적입니다. 2. 유전 알고리즘 최적화 알고리즘의 한 종류로, 배낭문제 해결에 적용됩니다. 개체를 이진수로 표현하고, 초기 해집단을 생성한 후 적응도를 평가합니다. 목적함수를 적응도로 사용하며, 가능해가 아닌 경우 적응도는 0입니다. 외판원 문제의 진화 해법...2025.11.14
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질적 자료와 양적 자료의 차이 및 척도 비교2025.05.131. 질적 자료 질적 자료는 통계적 절차가 아니라 계량화의 수단이 아닌 소규모의 사례를 심층적이고 종합적으로 이해하기 위하여 초점을 맞춘 조사라고 볼 수 있다. 질적 자료의 특징으로는 주관성, 탐색과 기술성, 귀납성, 유연성 등이 있다. 2. 양적 자료 양적 자료는 숫자로 양화 될 수 있는 자료를 사용하여 이루어지는 연구를 의미한다. 양적 자료는 기술 연구, 상관연구, 인과-비교 연구 등으로 분류할 수 있다. 양적 자료는 사회현상의 사실 및 원인을 탐구하고 논리를 추구하는 실증주의적 입장을 취한다. 3. 명목척도 명목척도는 관찰하는...2025.05.13
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척도(Scale)의 개념과 프로야구팀 선호도 조사 적용2025.11.121. 척도(Scale)의 정의 및 개념 척도는 사람이나 사물의 특성을 수량화하기 위해 특정한 단위를 사용하여 숫자로 나타내는 과정입니다. 예를 들어 남성과 여성을 1과 2로 표현하는 것처럼 정성적 특성을 정량적 데이터로 변환하는 척도화 과정을 통해 조사 데이터를 체계적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 이는 시장조사에서 소비자의 특성과 선호도를 객관적으로 측정하는 기본 도구입니다. 2. 명목척도와 서열척도 명목척도는 측정대상을 분류하기 위해 숫자를 부여하며, 상호배타적인 집단을 구분합니다. 프로야구 선호도 조사에서 거주지역을 1번 ...2025.11.12
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챗GPT 기술의 영향과 미래에 대한 개인적 견해2025.11.171. 챗GPT의 기술적 특성 챗GPT는 대규모 데이터를 학습한 인공지능으로, 사용자의 입력 질문을 해석하여 적절한 답변을 제공한다. 사람과의 대화처럼 자연스러운 응답이 특징이며, 빠른 처리 속도와 정제된 정보 제공 능력을 갖추고 있다. 계산 능력도 탑재되어 있어 수치 연산도 신속하게 처리한다. 인터넷 검색보다 빠르고 정확한 정보 요약 및 정제 기능을 제공하는 혁신적인 기술이다. 2. 교육 분야에 미치는 영향 챗GPT는 교육 현장에서 가장 먼저 부정적 영향을 미칠 것으로 예상된다. 학생들이 과제 답변을 챗GPT로 작성하는 사례가 증가...2025.11.17
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관계 데이터 모델에서 사용하는 키의 종류와 특징2025.01.101. 관계 데이터 모델 관계 데이터 모델은 현재 데이터베이스 시스템에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나입니다. 이 모델은 데이터를 테이블 형태로 나타내며, 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 구성하는 방법을 제공합니다. 이러한 모델은 데이터의 일관성, 무결성, 보안성 등을 보장할 수 있으며, 데이터의 검색과 분석을 용이하게 해줍니다. 또한, 관계 데이터 모델은 SQL을 이용하여 데이터를 조작할 수 있기 때문에, 데이터베이스 시스템에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 2. 관계 데이터 모델의 주요 용어 관계 데이터 모델의...2025.01.10
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아주대 생물학실험 1 생물정보학실습2025.01.121. 생물정보학 생물정보학은 생물학적 데이터를 저장, 검색, 구성하고 분석하는 데 생물공학 IT를 사용하는 분야를 일컫는다. 유전체 서열 프로젝트나 여타 연구에서 엄청난 양의 데이터가 생성되었는데, 이 데이터 웨이브의 결과 생물학 분야의 난제는 대부분 컴퓨팅 쪽 문제로 바뀌게 되었다. 생물정보학이라는 용어는 1970년 Paulien Hogeweg와 Ben Hesper가 처음 사용한 말이다. 현재는 좀 더 넓은 의미로 사용되어 컴퓨터 구조 생물학, 화학 생물학과 시스템 생물학 등을 포괄한다. 2. NCBI NCBI는 미국 국립보건원 ...2025.01.12
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CNN을 이용한 이미지 분류-일반 농산물과 GMO의 구분2025.01.281. GMO 농산물 구분 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 일반 농산물과 GMO 농산물을 구분하는 방법을 제안하고 있습니다. 연구자는 샤인머스캣 잎과 포도 잎의 이미지를 수집하여 CNN 모델을 학습시켰고, 이를 통해 약 68%의 정확도로 GMO와 일반 농산물을 구분할 수 있었습니다. 이를 통해 소비자들이 GMO 식품 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하고자 하였습니다. 2. 딥러닝을 이용한 이미지 분류 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 CNN을 활용하여 이미지 분류 문제를 해결하고자 하였...2025.01.28
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질적·양적 자료와 측정척도의 이해2025.11.161. 질적 자료와 양적 자료의 구분 질적 자료는 특성, 품질, 속성 등을 나타내는 비수치적 정보로 텍스트, 설문, 인터뷰, 이미지 등의 형태를 가지며 명목척도나 서열척도로 측정됩니다. 양적 자료는 수치로 표현되는 정보로 크기, 양, 갯수 등을 측정하며 등간척도나 비율척도로 측정됩니다. 질적 자료는 주관적 해석과 텍스트 분석으로, 양적 자료는 통계적 분석과 상관분석으로 분석되며, 연구에서는 두 자료를 함께 사용하여 풍부한 정보를 얻습니다. 2. 명목척도와 서열척도 명목척도는 범주 간에 어떠한 순서도 없고 간격도 일정하지 않으며, 범주...2025.11.16
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쓰레드 구현 모델과 쓰레드 폴링 조사2025.11.161. 쓰레드 구현 모델 쓰레드 구현 모델은 프로그램에서 동시에 실행되는 여러 작업의 흐름을 관리하는 방식입니다. 다중 쓰레드 모델은 하나의 프로세스에서 다수의 쓰레드가 동시에 실행되며, 쓰레드 풀 모델은 미리 정해진 쓰레드 풀에서 쓰레드를 가져와 작업을 처리합니다. POSIX, Windows, Java 등 다양한 구현 모델이 존재하며, 쓰레드 풀 모델은 쓰레드 생성과 삭제에 따른 오버헤드를 줄이고 쓰레드 재사용이 가능합니다. 2. 쓰레드 폴링 쓰레드 폴링은 쓰레드를 재사용하여 성능을 향상시키는 기술입니다. 쓰레드 생성과 소멸에 따른...2025.11.16
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