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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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사이트주소 링크와 임베디드 링크의 저작권 침해에 대해 조사하시오.2025.01.101. 사이트주소 링크의 법적문제 인터넷 상에서의 하이퍼링크는 정보 접근성 증대에 기여하지만 동시에 타인의 저작물을 무단연결함으로써 저작권 침해 문제를 야기할 소지가 있습니다. 특히 권리자의 동의 없이 수익창출 목적으로 저작물 사용이 이뤄지거나 소비자를 오인시킬 경우 저작권자의 경제적 이익침해가 발생할 수 있습니다. 이 점은 공중송신에 해당하여 저작권법 위반으로 문제될 수 있습니다. 하이퍼링크를 둘러싼 법적해석과 판단기준은 국가별로 상이하며, 웹사이트 운영자와 콘텐츠 제공자는 자국의 해당법률을 정확히 숙지하고 준수할 의무가 있습니다....2025.01.10
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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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고등학교 인공지능수학 평가계획서2025.01.161. 인공지능과 관련된 수학 인공지능의 발전에 기여한 역사적 사례에서 수학이 어떻게 활용되었는지를 이해하고, 인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다. 2. 텍스트 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 텍스트 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 텍스트 자료를 처리하는 수학 원리를 이해하며 자료를 시각화할 수 있다. 3. 이미지 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 이미지 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 이미지 자료를 처리하는 수학 원리를 ...2025.01.16
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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일반물리학 실험 결과보고서 - 속도, 가속도 실험 / 그래프매칭2025.01.121. 운동 분석 이번 실험에서는 움직이는 물체의 운동을 분석하고, 시간에 대한 거리, 시간에 대한 속도의 그래프를 미리 예측하고 실제 실험을 통해 확인하였습니다. 실험 결과 거리-시간, 속도-시간, 가속도-시간 그래프를 성공적으로 얻을 수 있었고, 이를 통해 운동의 특성을 이해할 수 있었습니다. 2. 그래프 매칭 이번 실험에서는 주어진 그래프와 실험을 통해 얻은 그래프를 매칭하는 과정을 거쳤습니다. 이를 통해 운동 특성과 그래프의 관계를 깊이 있게 이해할 수 있었습니다. 다만 사람이 직접 물체를 움직이면서 측정하다 보니 완벽한 그래...2025.01.12
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노션AI(Notion AI)란2025.05.021. 노션AI 소개 노션AI는 인공 지능과 기계 학습 기능을 통합하여 기능을 향상시키는 소프트웨어 플랫폼입니다. 개인과 기업이 정보를 정리하고, 다른 사람과 협업하고, 워크플로를 간소화할 수 있도록 설계된 올인원 작업 공간입니다. 노션AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 데이터를 분석하고 분류할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개별 사용자에 대한 기능을 개인화합니다. 2. 노션AI의 역사 노션AI는 2016년에 Ivan Zhao, Sim...2025.05.02
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2024 학점은행제 시사영어 중간고사 기출문제2025.01.281. 군복무 면제 기준 한국에서 예술가와 운동선수들에게 군복무를 면제해주는 이유는 주로 한국의 국제적 위상을 높이고 국가적 명성을 높이기 위한 것이다. 이는 모든 한국 남성들에게 평등한 기회를 보장하고 편애를 피하기 위한 것이 아니며, 국제 대회에서의 순위에 기반한 객관적 기준을 마련하기 위한 것도 아니고, 군 인력 부족 문제를 해결하기 위한 것도 아니다. 2. 2018년 북미 정상회담의 영향 2018년 김정은과 트럼프의 역사적인 정상회담은 한반도 평화 프로세스에 상당한 진전을 가져왔다. 이 회담은 한국전쟁 종전선언에 대한 관심과 ...2025.01.28
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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