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만 2세 영아 1학기 관찰일지2025.12.111. 기본생활습관 만 2세 영아들의 배변 훈련, 손 씻기, 식사 예절 등 기본생활습관 형성 과정을 관찰한 내용입니다. 영아들이 교사의 안내에 따라 화장실 사용 후 물 내리기, 손 씻기, 옷 입기 등을 스스로 수행하려는 모습과 점진적인 자립심 발달을 보여줍니다. 식사 시간에 새로운 음식에 대한 호기심을 표현하고 숟가락과 포크를 사용하여 식사하는 능력이 향상되는 과정이 기록되어 있습니다. 2. 신체운동발달 만 2세 영아들의 대근육 및 소근육 발달 과정을 보여주는 관찰 내용입니다. 걷기, 뛰기, 점프, 던지기 등의 기본 운동능력 발달과 ...2025.12.11
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만 0세 영아 1학기 관찰일지2025.12.111. 기본생활습관 만 0세 영아들의 기본생활습관 형성 과정을 관찰한 내용입니다. 기저귀 갈기, 옷 갈아입기, 물 마시기, 낮잠 자기 등의 일상적인 활동에서 교사의 언어적 상호작용과 신체적 지원을 통해 영아가 점진적으로 일상 활동에 참여하고 반응하는 모습을 보여줍니다. 영아들은 교사의 제안에 끄덕이거나 미소로 반응하며, 교사의 도움을 받아 자신의 신체를 인식하고 관리하는 능력을 발달시키고 있습니다. 2. 신체운동발달 만 0세 영아들의 신체운동 발달 과정을 보여주는 관찰 내용입니다. 공 던지고 잡기, 기어가기, 걸음마, 점프, 손가락 ...2025.12.11
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만 0세 영아 2학기 관찰일지2025.12.111. 기본생활습관 만 0세 영아들이 숟가락으로 밥을 먹기, 기저귀 갈기, 손 씻기 등의 기본생활습관을 습득하는 과정을 관찰했습니다. 교사의 언어적 지도와 모델링을 통해 영아들이 점진적으로 자조능력을 발달시키고 있으며, 긍정적 강화와 격려를 통해 자신감 있게 일상생활을 수행하고 있습니다. 2. 신체운동발달 영아들이 볼풀공 던지기, 인형 안기, 걷기, 기어가기, 시소 타기 등 다양한 신체활동을 통해 대근육과 소근육을 발달시키고 있습니다. 개별 놀이에서 시작하여 또래와의 상호작용으로 확대되며, 교사의 격려 속에서 신체 움직임의 범위와 정...2025.12.11
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Non-linear Op Amp 파형 발생기 실험 결과보고서2025.12.111. Op Amp 비선형 동작 특성 연산 증폭기(Op Amp)의 비선형 동작 특성을 이용하여 적분기와 파형 발생기의 동작 특성을 이해하는 실험이다. LM741 Op Amp를 사용하여 구형파 및 삼각파를 생성하고, 회로의 출력 전압과 주파수 특성을 분석했다. 첫 번째 회로에서 예상 피크 전압 9.815V 대비 실제값 10V로 1.88%의 낮은 오차율을 보였으며, 이는 이론적 결과와 실험적 결과가 잘 일치함을 의미한다. 2. 저항값 변화에 따른 주파수 특성 저항값을 변경하면서 출력 주파수의 변화를 관찰했다. 1kΩ에서 3463Hz(오차...2025.12.11
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집적회로 소자 공정 실험: 마이크로 히터 설계 및 제작2025.12.111. 면저항(Sheet Resistance) 측정 4점 프로브(4-point probe) 방법을 사용하여 박막의 면저항을 측정하는 기술. 다양한 스핀 속도(1000 RPM, 2000 RPM, 3000 RPM)에서 측정한 결과, 스핀 속도가 높을수록 면저항이 증가(405.14~1476.3 Ω/square)하는 경향을 보였다. 이는 더 얇고 균일한 필름이 형성되기 때문이며, 접촉 저항을 최소화하여 정확한 측정값을 제공한다. 2. 저항 패턴 설계 측정된 면저항값을 이용하여 R = R_sheet × (L/W) 공식으로 원하는 저항값을 가진...2025.12.11
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Negative feedback 및 OP Amp 회로 실험 결과보고서2025.12.111. 연산증폭기(OP Amp) 특성 높은 전압 이득을 가진 LM741 연산증폭기의 일반적 특성을 분석했다. 실험을 통해 op-amp의 개방 루프 이득, 입력 임피던스, 출력 임피던스 등의 특성을 확인했으며, 제한된 슬루 레이트(약 0.5V/µs)와 대역폭(약 1MHz)으로 인한 성능 한계를 발견했다. 높은 입력 전압에서 비선형 동작과 포화 현상이 발생하여 예상값과 측정값 간의 오차가 증가했다. 2. Negative Feedback 및 폐루프 이득 반전 및 비반전 전압 증폭기 회로에서 negative feedback을 이용하여 폐루프...2025.12.11
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모스펫 응용회로 및 주파수 특성 실험 결과보고서2025.12.111. MOSFET 스위칭 회로 Field Effect Transistor(FET)의 일종인 MOSFET의 응용 회로를 구성하여 스위칭 특성을 분석했다. 게이트 입력 전압 0V에서 드레인 전압 19.88V(오차율 0.6%), 게이트 입력 전압 4.5V에서 드레인 전류 20.26mA(오차율 1.52%)를 측정했다. 드레인 전압에서 53.03%의 오차가 발생했는데, 이는 MOSFET 모델의 비이상적 동작, 소자 제조 공정의 차이, 실제 회로의 온도 및 기생 임피던스 등의 요인으로 인한 것으로 분석되었다. 2. E-MOSFET 증폭기 회로...2025.12.11
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다중 분류 머신러닝 실험 결과보고서2025.12.111. 다중 분류(Multinomial Classification) 주어진 특징을 기반으로 데이터를 여러 클래스로 분류하는 머신러닝 기법. 4개의 특징으로 구성된 데이터 포인트를 3개의 범주로 분류하는 선형 모델을 개발하고 훈련. 소프트맥스 함수를 사용하여 4차원 입력을 3개 클래스의 확률로 매핑하는 방식으로 학습. 2. 소프트맥스 함수와 교차 엔트로피 손실 다항식 분류 작업에 적합한 손실 함수로 교차 엔트로피를 사용. 소프트맥스 함수는 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환. 훈련 과정에서 100 에포크마다 정확도와 손실을 기록하여 모...2025.12.11
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로지스틱 회귀 머신러닝 실험 결과보고서2025.12.111. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하기 위한 머신러닝 알고리즘이다. 본 실험에서는 PyTorch를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구축하고 정규화된 데이터에 대해 훈련시켰다. 학습률과 반복 횟수 조정이 중요한 역할을 했으며, 훈련 과정에서 각 에폭마다 손실을 계산하고 가중치를 업데이트했다. 모델은 단순한 범주 예측을 넘어 데이터 간의 복잡한 확률적 관계를 모델링할 수 있음을 확인했다. 2. PyTorch 기반 모델 구현 PyTorch를 활용하여 로지스틱 회귀 모델을 설정하고 훈련하는 과정을 수행했다. 모든 코드...2025.12.11
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파이토치를 이용한 선형회귀 실험 결과보고서2025.12.111. PyTorch 선형회귀 모델 PyTorch를 사용하여 선형회귀 모델을 구현하고 훈련하는 과정을 다룬다. 주어진 행렬 방정식 Ax=B를 해결하기 위해 모델의 바이어스 항을 제거하고, 지정된 에폭 동안 손실을 계산하여 가중치를 업데이트한다. 이 과정은 선형회귀의 유연성과 다양한 문제 해결에 대한 적용 가능성을 보여준다. 2. 선형대수와 행렬방정식 해결 선형회귀 모델을 사용하여 선형대수학의 행렬 방정식 문제를 해결하는 방법을 탐구한다. 훈련된 모델의 가중치를 검사하여 얻은 해가 실제 해와 얼마나 일치하는지 평가하며, 수도 역행렬 방...2025.12.11
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