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물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)2025.05.101. 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다. PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결하며, 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하...2025.05.10
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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)2025.05.101. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 개념에 기반하여 지어졌습니다. 데이터 포인트들을 분류하기 위해 사용되는 초평면(hyperplane)의 위치는 이 서포트 벡터들에 의해 결정됩니다. 서포트 벡터는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 ...2025.05.10
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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Covid-19 이후 4차 산업혁명 기술의 발전과 미래 산업에 미치는 영향2025.05.101. SNS 분석을 활용한 전염병 예측 캐나다의 AI 스타트업 '블루닷'은 중국 우한에서 발생한 Covid-19가 전 세계적으로 확산할 것이라는 예측을 가장 먼저 내놓았다. 이 회사는 Covid-19에 대해 2019년 12월 31일에 경보를 내렸고 질병통제예방센터(CDC)보다 1주일 빠르게, 세계보건기구(WHO)보다 10일이나 빠른 시점이었다. 전염병에 대한 추적 및 예측 시스템은 100가지 이상의 다양한 빅데이터와 전염병 확산에 대한 예측이 가능한 적절한 알고리즘이 결합하여 탄생했다. 자연어 처리 및 기계학습 등의 AI 기술을 이...2025.05.10
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.121. 인공지능이란 인공지능이란 인간 지능이 필요한 업무 등을 정상적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발, 그리고 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등을 수행하는 어플리케이션이나 능력을 의미한다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분된다. 강한 인공지능은 사람과 같이 자유로운 사고와 감정표현 등을 하는 것이 가능하고 자아의식을 가지고 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자의식이 없는 머신러닝 기법으로 만들어진 전문가 시스템을 의미한다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터...2025.05.12
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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