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(2-5) 발표 pptChat GPT의 혁명, 인류의 행복증진으로 이어질까

Chat GPT 의 혁명 , 인류의 행복증진으로 이어질까 ?제 4 차 AI 붐 , 챗 GPT 의 혁명-AI 혁명을 일으킨 딥러닝 그 기술이 AI 의 언어능력도 향상시켰다- 어떻게 챗 GPT 는 자연스러운 문장을 생성할 수 있을까 ?♤ 파인튜닝 - 인간이 가르쳐 , 챗 GPT 에게 인간처럼 쓰는 법을 학습시키다♤ 토론하기 - 주제 : 의료인의 개입없는 딥러닝 (LLM) 의 단독 진단을 허용할 수 있는가 ?1. 비의료인의 개입 없는 AI 진단은 원격 지역의 의료 서비스 접근성을 향상시킬 수 있다 . 2.AI 진단은 복잡한 데이터 분석과 패턴 인식 능력을 통해 정확성과 일관성을 제공할 수 있다 . 1. 비의료인의 개입 없는 AI 진단은 복잡한 질병 상태를 고려하지 못할 수 있다 . 2.AI 진단은 의료 윤리적인 문제를 일으킬 수 있다 .{nameOfApplication=Show}

독후감/창작| 2025.01.26| 11페이지| 3,000원| 조회(67)

진로, 발표, 동아리, 세특

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CT촬영속 수학 PPT 의학과 수학

의학과 수학의 만남 CT 의 원리를 중심으로 … 1613 왕상현 M a t h유전과 확률 심전도와 삼각함수 지수 - 로그 함수와 세균 증식CT (Computed Tomography)빌헬름 뢴트겐 (1845-1923) Wilhelm Conrad Röntgen 1895 년 X 선 발견 1901 년 최초의 노벨 물리학상 수상라돈 코맥 하운스필드X 선 을 인체의 여러방향으로 투과 인체의 단면도2 3 4 5사이노그램딥러닝을 통한 저선량 CT 의 단점 보완 A : 일반 방사선량 CT B : 저선량 CT C : 딥러닝을 통한 화질 , 왜곡 개선발표를 마치며 …Thank You{nameOfApplication=Show}

의/약학| 2025.01.26| 16페이지| 3,000원| 조회(102)

수학, 의학, 진로, 고1, 세특

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(수학1)2512 왕상현 수학 탐구 보고서

2512 왕상현 수학 탐구 보고서 (수학1) 벤포드의 법칙, 피보나치 수열요약 : 벤포드의 법칙을 이용하여 논문의 통계들을 분석하여 통계 조작이라는 부정행위를 의심하는 내용의 논문을 접해 벤포드의 법칙에 대해 알아보았고 이를 피보나치 수열에 적용해 보았습니다. 적용 결과 미세한 오차가 있긴 했지만 피보나치 수열 또한 벤포드의 법칙이라는 경향성을 띤다는 것을 알게 되었습니다. 또한 벤포드의 법칙을 실생활에서 어떻게 이용하고 있는지 알아보았습니다.이번 탐구를 통해 수학 교과목에 대한 흥미를 높이고 수학과 다른 학문을 연관 지어 생각해보며 사고력을 넓힐 수 있는 기회가 되었다고 생각하게 되었습니다..1) 벤포드의 법칙의 발견우리는 모든 각각의 수가 등장할 확률이 동일하다고 추측한다. 실제로 상자 속에 1부터 999까지의 수가 매겨진 탁구공 999개를 집어넣고 아무렇게나 하나를 꺼낸다면, 특정한 머리 숫자를 가진 수가 나올 확률은 정확히 9분의 1, 곧 11%이다. 어느 머리 숫자든지 다른 머리 숫자와 똑같은 확률로 선택될 것이다. 그러나 신문에 등장하는 수들의 머리 숫자는 이런 식으로 골고루 분포하지 않는다. 대신에 명백한 불균형을 나타낸다. 이와 같이 1로 시작하는 수들이 월등히 많이 등장하는 기이한 현상에 처음 주목한 사람은 캐나다 출신의 미국인 천문학자 사이먼 뉴컴이었다. 그는 1881년에 『미국 수학 저널American Journal of Mathematics』에 실린 짧은 논문에서 낡은 로그표들을 살펴본 끝에 그런 기이한 현상이 존재한다는 결론에 이르렀다고 밝혔다. 어느 로그표를 보든지, 1로 시작하는 수들의 로그 값이 나오는 첫 페이지가 9로 시작하는 수들이 등재된 마지막 페이지보다 더 너덜너덜했다. 이것은 사용자들이 로그표를 첫 페이지부터 읽어나가다가 재미가 없어서 중간에 그만 두었기 때문이 아니라 1로 시작하는 수의 로그 값이 필요한 경우가 가장 많았기 때문이었다. 뉴컴은 머리 숫자들이 다음 그래프와 같이 분포한다고 추측했다.머리 숫자 1은 전체의 30.1%의 비율로, 2는 17.6%, 3은 12.5%의 비율로 등장한다는 것이다. 이 비율들은 급격히 감소한다. 머리 숫자가 9일 확률은 1일 확률보다 거의 7배 낮다.뉴컴이 추측한 비율들은 로그함수에서 도출되었다. 임의의 수가 d를 머리 숫자로 가질 확률은 log (d + 1) - log d라고 그는 주장했다. 그는 이 주장이 왜 옳은지 엄밀하게 증명하지 않았다. 대신에 느슨하고 짧은 논증만 제시했다.반세기 넘게 세월이 흐른 1938년, 뉴욕의 제너럴 일렉트릭 사에서 일하는 물리학자 프랭크 벤포드는 그 머리 숫자 현상을 역시 로그표들이 낡은 정도에 착안하여 재발견했다. 벤포드의 연구는 로그표에만 국한되지 않았다. 그는 머리 숫자 1이 풍부하고 9가 드물다는 것을 그가 살펴본 모든 자료에서 발견했다. 그는 미국 도시들의 인구를 기록한 표, 『미국 과학자American Men of Science』의 첫부분에 등재된 수백 명의 주소, 원소들의 원자량, 강들의 면적을 알려주는 표, 야구 통계에서 머리 숫자들을 셌다. 대다수의 데이터 집합들은 예상과 상당히 일치하는 패턴을 나타냈다.맥락이 전혀 다른 데이터 집합들에서 똑같은 패턴을 발견하는 것은 틀림없이 충격적인 경험이었을 것이다. 물론 위의 비율들이 정확히 나온 것은 아니었지만, 예측된 비율과 실제 데이터는 대체로 10분의 몇 % 규모의 작은 오차 범위 안에서 일치했다. 자연적으로 일어나는 무작위한 과정에서 유래한 데이터가 어느 정도 오차를 포함하는 것은 물리학, 재정학, 경제학, 계산학에서 용인되는 부분이므로, 벤포드는 머리 숫자 1은 전체의 약 30%, 2는 약 18% 등이라는 결론을 내렸다. 그는 이 현상이 어떤 보편적인 법칙을 반영하는 것이 틀림없다고 주장하면서 그 법칙을 ‘이례적인 수들의 법칙Law of Anomalous Numbers’으로 명명했다. 오늘날 이 현상은 ‘벤포드의 법칙’으로 불린다. 이 법칙은 우리 주위의 세계에서 나타나는 많은 중요한 수 패턴들 중 하나이다. 벤포드의 법칙은 인구, 사망률, 주식 가격, 야구 통계, 강과 호수의 면적 등을 기록한 표 등에서 관찰할 수 있다.2) 벤포드의 법칙의 적용벤포드의 법칙에 따르면 어떤 분야의 수치들에서 1부터 9까지의 수 n이 첫 자리 수가 될 확률은 다음과 같다.첫 자리 수가 1일 확률은 P(1)=log10(1+1/1)=log102≒0.301, 즉 30.1%이고, 첫 자리 수가 2일 확률은 P(2)=log10(1+1/2)=log101.5≒0.1761, 약 17.6%가 된다. 이런 방식으로 1부터 9까지의 수가 첫 자리 수가 될 확률을 계산하면 다음과 같다.P(1)P(2)P(3)P(4)P(5)P(6)P(7)P(8)P(9)0.3010.1760.1250.0970.0790.0670.0580.0510.046벤포드는 수많은 종류의 데이터들을 바탕으로 1부터 9까지 중에서 어떤수 n이 첫 자리가 될 확률이 log10(1+1/n)이라고 단정했다.피보나치 수열도 벤포드의 법칙과 관련이 있다. 피보나치 수열이 벤포드의 법칙을 따르는지 분석해 보았다. 피보나치 수열은 첫째 항과 둘째 항을 1로 놓고 세 번째 항부터는 앞의 두 항을 더해서 만드는 것이다. 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, … 로 계속된다. 400항까지 구한 뒤 각 항의 첫 자리 수 분포를 조사하면 대략적으로 벤포드의 법칙을 따를 것이다.수열을 400항까지 계산한 뒤 그 수열의 첫 번째 항을 찾아서 전체 개수로 나눠 확률을 계산해 보았다. 계산과정에서 첫 번째 숫자를 찾아내기 위해서는 상용로그의 지표를 계산해서 약간의 계산을 하면 된다. 예를 들어 26번째 항인 121393을 예로 들어 보면 다음과 같다. 우선 121393에 상용로그값을 취하면 5.0842값이 나오는데 이 숫자에서 5값이 121393의 지표가 된다. 이 지표에 1을 더하면 그 숫자의 자릿수가 나온다. 121393의 값을 10^(지표)로 나누면 1.21393이 되고 이 값에서 소수점을 잘라내면 첫 번째 자리의 수가 나오게 된다. 그렇게 해서 계산해 낸 결과는 다음과 같다.숫자 : 나오는 개수, 실제 확률, 벤포드 법칙의 확률, 실제확률-벤포드법칙 확률1 : 121, 0.303, 0.301, 0.0012 : 70, 0.175, 0.176, -0.001

독후감/창작| 2025.01.26| 4페이지| 2,500원| 조회(248)

진로, 발표, 동아리, 세특

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(수학1) 지수로그 세특활동지

수학1 활동 요약 (377자)평소 수학을 어려워하는 다른 친구를 도와 개념 설명을 해주는 등 수학적 개념에 대한 이해도가 높음. 나만의 수학문제 만들기 활동에서 약물의 혈중 농도를 구할 때 지수함수의 개념이 사용된다는 것을 알게 된 후, 이에 대해 발표하고 약물이 일정 혈중 농도에 도달하는 시간을 구하는 문제를 직접 제작하여 풀어봄.책 ‘생명의 수학’을 읽은 후, 개체군 성장 모델인 로지스틱 방정식에 관심을 가지게 됨. 매트랩 프로그램을 이용하여 로지스틱 방정식을 수학적 모델링함. 지수함수의 개념을 활용하여 방정식을 구하고 수치해석 방법을 통해 그래프를 그림. 환경 수용력과 성장률 등 초기 조건의 변화를 통하여 생명과학 시간에 학습한 생태계 평형 사례를 구현할 수 있을 것이라는 생각을 밝힘정리스스로 평가하기(지수함수와 로그함수를 배우고) 11~64p2학년 5반 12번 왕상현수업을 듣는 것도 중요하지만 여러분이 스스로 공부하고 채워나가는 것도 중요합니다.아래의 내용을 작성하여 선생님이 말해주는 시기까지 제출하세요.모르는 것이 있으면 언제든지 선생님에게 질문하세요.수업을 듣고찾아보거나새롭게 알아낸 내용 또는인상깊었던 점내용1지수함수와 로그함수는 서로 역함수 관계에 있다는 것을 알게 된 후, 이 관계를 이해함으로써 두 함수의 성질과 작용을 더욱 명확하게 이해할 수 있었다.내용2지수함수와 로그함수는 실생활에서 다양한 분야에서 활용되는데, 그 중 인구 모델링과 같이 자원이 한정된 경우에 나타나는 성장률을 나타내는 S자형 곡선인 로지스틱 방정식이 인상 깊었다. 한정된 자원 상태에서의 개체 성장률을 수식으로 나타낼 수 있다는 점이 신기하였으며 이에 지수함수가 활용된다는 점이 놀라웠다.학습한 내용과 진로와의 연관성내 진로와관련된 부분나의 진로 희망 분야인 의학 계열에서는 약물의 농도와 효과를 설명할 때 지수의 개념을 사용한다. 예를 들어 체내에서 약물의 흡수와 대사 활동이 일어나는 과정을 수학적으로 표현할 때 이용되는데, 약물의 혈중농도를 구할 때 지수가 사용되는 것이 그 예시이다.진로와 연관하여자신의 생각 적기지수의 개념에 대해 학습한 후, 관련된 문제를 풀어보며 약물의 혈중농도를 구하는데 지수가 사용된다는 것을 확인할 수 있었다. 의학과 수학은 매우 밀접한 관련이 있는데, 그 접점을 수학1 교과에서 볼 수 있게 되어 인상적이었다.관련된 책 읽기*(책을 다 읽지 않아도 좋아요. 일부분만 읽고 기입해도 좋습니다.)책이름생명의 수학(21세기 수학과 생물학의 혁명)줄거리 및 관심있게 본 부분16장 플랑크톤 역설 부분이 매우 인상적이었다. 16장은 생태계 역학에 대해 다루고 있는 부분으로써 제한된 자원으로 인하여 생태계 내에서 종간 경쟁이 일어나 한 종이 멸종하게 된다는 플랑크톤의 역설에 대해 소개하였다.읽은 이유생명과학1에서는 생태계 평형에 대해 학습한다. 생태계 내의 제한된 자원으로 인하여 종 개체수가 일정하게 유지되는데, 개체군 성장 모델인 로지스틱 방정식이 수학적 원리로 적용될 수 있다. 생명과학에 관심이 많은 나에게는 수학적 원리가 적용된 사례가 있는 16장이 관심을 가지게 하였다.독서 후 얻은 것16장 플랑크톤 역설 부분을 읽은 후, 개체군 성장 모델인 로지스틱 방정식에 관심을 가지게 되었다. 매트랩 프로그램을 이용하여 로지스틱 방정식의 수학적 모델링을 진행하였으며, 초기값의 변화에 따른 그래프 변화를 관찰할 수 있었다.친구에게 도움을 준 내용도움을 준 친구000도움을 준 내용교과 수업 시간 이후 00이가 개념에 대해 혼란을 가지고 있는 부분이 있다는 것을 알게 된 후, 쉬는 시간을 활용하여 부족한 개념과 오개념을 바로잡아주었다.(세특 내에서 큰 비중을 차지하지 않는 것이 좋아 간단히 작성해주셔도 좋습니다.)

독후감/창작| 2025.01.26| 5페이지| 2,500원| 조회(434)

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(영어 B) 바이러스 벡터 유전자치료

1. Vocabularycochlear : 달팽이관의 adeno associated virus vectors (AAV) : 아데노 연관 바이러스 벡터neonatal : 신생아의 robust : 왕성한, 건장한 mediated : 매개가된, 간접적인, 중재된2. 소재 : 바이러스 벡터 유전자치료,청력 회복3. Title: Gene therapy rescues hearing for the first time in aged mouse models

독후감/창작| 2025.01.26| 1페이지| 2,500원| 조회(67)

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