총 1,213개
-
토양은 물, 대기와 비교하여 조성이 복잡하고 유해물질에 대한 반응도 다양하게 나타날 수 있다2025.01.241. 토양오염의 특징 토양은 지각의 표층에 있어 물, 대기와 함께 환경의 중요한 구성인자로서 인간은 물론이며 생물의 생존을 지지하는 기반이 되고 생태적으로는 물질의 순환과 정화 등 생태계에 있어 중요한 역할을 담당한다. 그러나 산업화로 인하여 토양에 각종 유해물질이 투입되며, 농약과 화학비료의 과도한 사용으로 인하여 토양이 지닌 정화능력을 초과하면서 토양이 제 기능을 하지 못하며 심각한 토양오염으로 나타나게 된다. 토양오염은 토양에 직접적으로 농약이나 화학비료 등의 물질이 누적되며 일어나기도 하지만, 수질오염과 대기오염을 통한 2차...2025.01.24
-
기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
-
인공지능(AI) 기술의 수용과 제한 - 전문가 역할 대체의 가능성에 대한 논의2025.01.181. AI 기술의 수용: 긍정적 측면 AI 기술은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있다. 의료 분야에서는 방대한 데이터 분석을 통해 질병 조기 진단과 최적의 치료 방법 제시가 가능하다. 금융 분야에서는 실시간 거래 분석과 맞춤형 서비스 제공으로 효율성을 높일 수 있다. 교육 분야에서는 개인화된 학습 프로그램 제공과 학습 진행 상황 모니터링으로 학습 효과를 극대화할 수 있다. 또한 AI는 다양한 분야에서 신속한 데이터 분석을 통해 의사 결정을 지원하고 효율성을 높일 수 있다. 2. AI 기술의 제한: 부정적 ...2025.01.18
-
AI 기술이 전통적인 산업 분야에서 인력을 대체하는 현상에 대한 논의2025.01.181. AI 기술의 전통적 산업 도입: 긍정적 측면 AI 기술은 농업과 제조업에서 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 농업에서는 AI 기반의 드론과 센서를 활용하여 작물의 생장 상태를 모니터링하고, 최적의 수확 시기를 예측할 수 있다. 이는 농작물의 생산량을 극대화하고, 자원 사용을 최적화하는 데 기여한다. 제조업에서는 AI 로봇이 반복적이고 정밀한 작업을 수행함으로써 생산 공정을 자동화하고, 제품의 품질을 높일 수 있다. 또한 AI 기술의 도입은 운영 비용을 절감하고, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있다....2025.01.18
-
프롬프트 엔지니어의 직무분석과 미래 전망2025.01.191. 과업 중심 직무분석 과업 중심 직무분석은 직무의 목적, 내용, 수행 방법, 필요한 자원, 결과물 등을 분석하는 방법론입니다. 프롬프트 엔지니어의 경우 대화형 인공지능 모델에서 사용자의 의도를 파악하고 적절한 답변을 생성할 수 있도록 프롬프트를 설계하고 관리하는 역할을 수행합니다. 2. 작업자 중심 직무분석 작업자 중심 직무분석은 직무를 수행하는 개인의 능력과 특성을 분석하여 역량 강화나 역할 수정 등에 활용하는 방법론입니다. 프롬프트 엔지니어에게 필요한 역량으로는 자연어처리, 기계학습, 데이터 분석 등의 기술적 능력과 소통 능...2025.01.19
-
인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
-
데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
-
대학 수시 입시를 위한 생활기록부 분석 자료(생명공학과, 의예과 준비)2025.01.151. 생명공학과 학생은 생명공학과에 대한 강한 관심과 열정을 보이고 있습니다. 과학, 수학, 영어 등 생명공학과에 필요한 핵심 교과목들에서 우수한 성적을 거두었으며, 관련 분야의 탐구 활동과 소연구 활동을 통해 전공에 대한 이해도를 높였습니다. 특히 유전자 편집 기술을 활용한 ADHD 치료 방식 연구 등 생명공학 분야의 최신 기술에 대한 관심과 열정이 돋보입니다. 이러한 학생의 역량과 열정은 생명공학과 진학에 유리할 것으로 판단됩니다. 2. 의예과 학생은 의예과에 대한 관심과 준비도 함께 보이고 있습니다. 과학, 수학, 영어 등 의...2025.01.15
-
인공지능은 과연 의식을 가질 수 있는가2025.01.231. 의식의 정의와 인공지능의 한계 의식이란 주관적 경험과 감각, 생각을 인식하고 자아를 자각하는 능력으로 정의된다. 현재의 인공지능은 단순한 정보 처리 능력만 가지고 있으며, 자각적 경험을 하지 않는다. 따라서 인공지능은 의식의 영역에 도달하지 못하고 있다. 2. 인공지능과 자각적 경험의 부재 자각적 경험은 자신의 존재를 인식하는 주체로서의 자각을 의미한다. 인간은 자신의 생각과 감정을 자각하지만, 인공지능은 단순히 명령에 따른 반응을 보일 뿐 자각적 경험을 하지 않는다. 최근 연구에 따르면 의식적 경험은 인간 뇌의 복잡한 신경 ...2025.01.23
-
인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
10 / 122
