"심층학습(Deep Learning)"의 검색결과 입니다.

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"심층학습(Deep Learning)" 검색결과 81-100 / 323건

실시간 안전 자율주행을 위한 비선형 모델예측필터를 사용한 소프트 제약 심층강화학습 제어기 설계 (Soft-constrained Deep Reinforcement Learning Controller using Non-linear Model Predictive Filter for Real-time Safe Autonomous Driving)

최근 로봇학계에서 심층강화학습 기반 오프라인 자율주행에 관한 관심이 높아졌다. 온라인 자율주행을 위해 비정형 환경을 정확하게 아는 것은 불가능에 가깝고, 실시간 자율주행 ... 에는 컴퓨터 연산능력에 크게 의존하기 때문이다. 본 연구는 온라인 자율주행의 대표적인 기법인 비선형 모델예측제어기를 변형한 비선형 모델예측필터를 다중목적 심층강화학습 기반 제어기에 직렬 ... autonomous driving—with a multi-objective deep reinforcement learning-based controller in both serial and

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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장애물과 신호등을 고려한 디지털 가상환경 모델 구현 및 심층강화학습기반 다차선 자율주행 연구 (Implementation of Digital Virtual Environment Model Considering Obstacles and Traffic Lights, and Research on Multi-Lane Autonomous Driving Based on Deep Reinforcement Learning)

한국통신학회 이재영, 유상조

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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관광학과 학생 성격특성과 선호교수법 관계연구 - 심층적 학습접근법의 조절효과를 중심으로 - (A study of tourism-related major students' personality and preferred teaching methods relationship: In terms of mediating effects of deep approaches to learning)

한국관광학회 김정아

논문 | 23페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.09 | 수정일 2025.05.17

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RGB-D 환경인식 시각 지능, 목표 사물 경로 탐색 및 심층 강화학습에 기반한 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 (Grasping a Target Object in Clutter with an Anthropomorphic Robot Hand via RGB-D Vision Intelligence, Target Path Planning and Deep Reinforcement Learning)

23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능 ... intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment,grasping a target ... 을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.27 | 수정일 2025.06.04

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화학물질 독성 빅데이터와 심층학습 모델을 활용한 내분비계 장애물질 선별 방법– 세정제품과 세탁제품을 중심으로 (A Screening Method to Identify Potential Endocrine Disruptors Using Chemical Toxicity Big Data and a Deep Learning Model with a Focus on Cleaning and Laundry Products)

한국환경보건학회 이인혜, 이수진, 지경희

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.17 | 수정일 2025.05.22

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실험계획법과 메타모델을 활용한 상태 변수 조합 효과 탐색 프레임워크: 심층강화학습 기반 TFT-LCD 공정 스케줄링을 중심으로 (A Framework for State Feature Combination Effect Exploration with Design of Experiments and Metamodels: Focusing on Deep Reinforcement Learning based TFT-LCD Manufacturing Scheduling)

한국전자거래학회 김종은, 이하은, 유우식, 김관호

논문 | 20페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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심층학습과 템플릿 매칭을 이용한 신속하고 자동화된 지진 분석 체계: 2022년 10월 29일 규모 4.1 괴산 지진 사례 연구 (A rapid and automatic procedure for seismic analysis based on deep learning and template matching: a case study on the M 4.1 Goesan earthquake on October 29, 2022)

심층학습(deep learning)을 이용한 다양한 지진 분석 기술의 개발에 따라 숙련된 분석자의 개입은 최소화시키면서 기초적인 지진분석 과정들을 심층학습 기술로 대체시키는 사례 ... 자료를 심층학습 기술을 이용해 초기 지진 목록을 작성하였다. 기상청에서 발표한 25개의 지진을 포함하여 총 50개의 지진이 10월 29일 오전부터 발생한 것을 확인하였다. 이 중 ... 10월 20일까지의 자료로 템플릿 매칭을 수행하였는데, 2020년 5월부터 약 4회 이상의 동일한 지진 파형을 가지는 미소지진 활동이 있었음을 알 수 있었다. 따라서 심층학습과 템플릿

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.17 | 수정일 2025.06.26

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미래전망기술보고서 Deep Reinforcement Learning (심층강화학습)

정답을 찾는 과정은 여러 가지가 있으며, 대량의 데이터의 대표점을 찾는 클러스터 분석이나 아래에 설명하게 될 인공신경망을 이용한 심층학습(Deep Learning)등에 사용 ... 목차1. 서론2. 심층강화학습2.1 시작하기에 앞서2.2 머신러닝2.3 인공신경망의 원리2.4 DQN(Deep-Q-Network)3. 심층강화학습 활용사례3.1 강화학습 예시 ... – NC soft 사의 GAME AI3.2 딥러닝 예시 – 자율주행차3.3 심층강화학습의 예시 – 구글 딥마인드의 알파고4. 의의4.1 딥 러닝의 장점4.2 딥 러닝의 한계점4.3

리포트 | 15페이지 | 4,000원 | 등록일 2018.04.11 | 수정일 2018.04.26

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온라인 영재교육 프로그램에서 중학생의 튜터 역할에 대한 인식이 심층학습, 학업성취, 수업평가에 미치는 영향 (The Influence of Students’ Perception of Tutor’s roles on Deep Learning, Achievement, and Course Evaluation in Online Gifted Education Program)

한국영재학회 최경애, 이성혜

논문 | 23페이지 | 5,200원 | 등록일 2016.02.11 | 수정일 2017.02.02

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플립러닝이 간호대학생의 학습접근방식에 미치는 효과 (The Effect of Flipped Learning on Nursing Students' Learning Approaches)

학습접근방식과 학습자인식에 대해 확인하였다. 연구 결과 간호대학생의 학습접근방식 중 심층적 접근 하위요인인 심층적 동기에서 유의한 차이가 나타났으며, 학습자인식에서는 학습향상활동 ... 본 연구는 학습자 중심 플립러닝을 설계하고 전공기초 교과목에 적용 후 간호대학생의 학습접근방식과 학습자인식에 미치는 효과를 조사하기 위해 실시되었다. D시 소재 대학 간호학과 2 ... 학년 42명을 대상으로 단일집단 사전사후 실험설계로 수행되었다. 탐구공동체 이론에 기반한 학습자 중심의 플립러닝 수업을 설계하여 3주간 전공기초인 미생물과감염관리 교과목에 적용 후

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.22 | 수정일 2025.05.26

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심층 신경회로망 모델을 이용한 일별 주가 예측 (Daily Stock Price Forecasting Using Deep Neural Network Model)

하여 주가를 출력한다. 제안된 심층 신경회로망의 학습은 층별로 단계적으로 이뤄지며 최종 단계에서 전체 심층 신경회로망에 대해 한 번 더 학습이 실행된다. 본 논문에 제안된 방법 ... 심층 신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 어떠한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있기 때문에 최근 시계열 예측 분야 ... 에서 주목 받고 있다. 본 논문에서는 주가의 일별 종가를 예측하기 위한 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 예측 정밀도를 높이기 위해 단일 층의 오토인코더와 4층

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.31 | 수정일 2025.06.05

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단기 전력 부하 첨두치 예측을 위한 심층 신경회로망 모델 (Deep Neural Network Model For Short-term Electric Peak Load Forecasting)

신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 ... 회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 ... 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.31 | 수정일 2025.06.05

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16 자유도 방사형 4족 로봇의 험지에서의 안정성과 에너지 효율성 향상을 위한 보행 학습 (Learning Locomotion of 16 DOF Sprawling-Type Quadruped Robots for Both Enhanced Stability and Energy Efficiency on Uneven Terrains)

본 논문에서는 16 자유도 다리 구조를 가진 방사형 4족 로봇에 대해 심층 강화학습 기반의 험지 안정성 및 에너지 효율성을 동시에 갖춘 보행 학습을 제안한다. 구체적으로, 보행 ... locomotion with uneven terrain stability and energy efficiency using deep reinforcement learning for ... 속도를 기반으로 몸통 높이를 동적으로 조절함으로써 보행 안정성과 에너지 효율성을 모두 향상시키고자 한다. 본 연구의 학습 전략은 3단계로 구분된다. 1) 3 자유도를 갖는 기존 로봇

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.29 | 수정일 2025.07.04

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CNN-LAN과 저속어를 활용한 한국어 혐오 표현 탐지 (Korean Hate Speech Detection with CNN-LAN and Vulgar Words)

표현 탐지에 대한 연구는 주로 심층학습을 기반으로 진행되고 있으나 한국어에는 학습 자료의 부족 등과같은 이유로 그다지 활발하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 CNN-LAN ... (ConvolutionNeural Network – Label Attention Network)과 저속어를 이용한 심층학습 기반 혐오 표현모델을 제안하여 성능을 개선한다. 실험을 위해서 공개 ... detection is mainlyconducted based on deep learning, but it is not active in Korea due to the lack

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.07 | 수정일 2025.06.10

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학습데이터 크기 변화에 따른 트랜스포머 아키텍처의 여름철 실내온도와 열부하 예측성능 평가 (Evaluation of Summer Zone Temperature and Load Forecasting Performance of Transformer Architecture according to Training Dataset Size Change)

모든 건물은 개별성을 가진다. 따라서 특정 건물의 거동 특성을 완전히 반영하는 데이터는 건물의 완공 이후에만 얻을 수 있다. 따라서 대부분의 경우에 심층학습 모델의 학습을 위한 ... . 따라서 심층학습 모델은 달라진 시스템 거동을 반영하기 위한 재학습이 꾸준히 요구된다. 이런 맥락에서 심층학습 아키텍처의 성능 벤치마크는 전술한 건물 에너지 분야의 특이성을 고려 ... 하여 설계되어야 한다. 이 연구는 세 가지 심층학습 아키텍처의 시계열 예측성능을 벤치마크한다. 널리 사용되어 온 다층퍼셉트론(MLP: multilayer perceptron), 장단기

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.07 | 수정일 2025.07.11

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금속 3D 프린터 제품의 초음파 전파 특성 분석 및 Deep Learning 알고리즘의 초음파 결함 분류 능력 비교분석 (Analysis of Ultrasonic Wave Propagation Characteristics of 3D Printer Products and Comparative Analysis of Ultrasonic Defect Classification Capabilities of Deep Learning Algorithms)

학습(deep learning) 알고리즘을 접목시켜, 금속 3D(dimension) 프린터 제품의 개선된 결함 검출 연구를 진행하였다. 제품의 초음파 전파 특성 및 내부 결함 검출 ... (transfer learning) 진행 및 분류 학습(classification)을 진행하였다. 알고리즘의 검출 정확도 향상을 위해, 시계열 데이터 분류에 강점을 지닌 장단기 기억 신경망 ... by combining A-scan inspection techniques and deep learning algorithms. To check the ultrasonic

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.09 | 수정일 2025.07.11

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

에는 심층 신경망 아키텍처의 발전과 함께 발전해 온 최적화 기법, 분산 학습 기술 등이 존재한다.2) Deep Learning과의 연관성LLM과 LMM이 발전해 온 과정을 보 ... 했다. Deep Learning이 주목받게 된 배경에는 다층 신경망 모델이 대규모 데이터에 대한 학습에서 뛰어난 성능을 내는 사실이 크게 작용했다. 그 결과 이미지 분류, 음성 인식 ... 에는 당연히 Deep Learning이라는 근간이 자리 잡고 있다. LLM과 LMM이 존재하기 위해서는 심층 신경망 구성과 대량의 데이터 그리고 강력한 하드웨어가 필수다. 이제 본론

방송통신대 | 4페이지 | 1,500원 | 등록일 2025.02.23

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.) (30점 만점)

는 LLM과 LMM을 비교·설명하고, 이들이 Deep Learning과 어떤 관계를 맺고 있는지 고찰할 것이다. 또한 이러한 기술의 발전이 불러올 잠재적 기회와 문제점을 개인적인 견해 ... 인식, VR/AR 분야 등에서 활용성이 높다.3. Deep Learning과의 관계LLM과 LMM 모두 본질적으로 딥러닝(Deep Learning) 기술을 기반으로 발전해온 모델이 ... 다. 특히 트랜스포머(Transformer) 구조가 대규모 데이터 처리를 가능케 하면서, LLM과 LMM의 성능을 폭발적으로 끌어올렸다.1) Deep Learning 구조와 확장

방송통신대 | 3페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.12.23

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딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제 - 인공신경망을 기반으로 한 기계학습의 한 분야로, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 연구 ... (overfitting)과 과소적합(underfitting)이란 무엇인가?8. 학습률(learning rate)의 역할과 중요성에 대해 설명하시오.9. 드롭아웃(dropout) 기법이란 무엇이 ... , MLP)이란 무엇인가?12. 심층 신경망(deep neural network)이란 무엇이며, 얕은 신경망과의 차이점은 무엇인가?13. 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 이유는 무엇

자기소개서 | 381페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.08.11

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1.1. 심층 신경망11. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)이란 무엇인가?12. 심층 신경망(deep neural network)이란 무엇이 ... 수행되는가?19. 미니배치(mini-batch)의 개념과 이점을 설명하시오.20. 심층 신경망의 학습을 가속화하는 기법들을 나열하시오.1.2. 합성곱 신경망 (CNN)21. 합성곱 ... 하시오.24. CNN에서 패딩(padding)의 필요성과 효과를 설명하시오.25. 전이 학습(transfer learning)을 CNN에 적용하는 방법을 설명하시오.

시험자료 | 389페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.09.13

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