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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
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언어의 영역별 구분: 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.291. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 분야로, 단어와 문장의 의미를 분석하고 해석하는 데 중점을 둔다. 의미론은 언어의 기본적인 의미 단위인 의미소(모픽)와 의미 단위 간의 관계를 규명하며, 단어 간의 동의어, 반의어, 다의어 등의 의미 관계를 탐구한다. 의미론적 연구는 자연어 처리(NLP) 분야에서도 중요한 역할을 한다. 2. 음운론 음운론은 언어의 음소와 음운 구조를 연구하는 분야로, 언어의 소리 체계와 소리 간의 관계를 분석한다. 음운론은 음소의 배열, 음운 변화, 음운 규칙 등을 다루며, 이는 언어의 발음 ...2025.01.29
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
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논리모델의 개념과 특성, 프로그램 평가 및 사례2025.05.101. 논리모델의 개념과 특성 논리모델은 실생활의 복잡한 문제를 수학적으로 표현하고 해결하는 도구입니다. 명제 논리학의 개념을 기반으로 하며, 간결한 논리적 추론을 가능하게 합니다. 논리모델의 가장 중요한 특성은 절대적인 정확성으로, 모호함이나 불확실성이 없어 프로그램의 신뢰성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 논리모델은 실제 세계에 적용하고 이해하기 쉬운 기호와 연산자를 사용하여 사용자가 문제를 쉽게 이해하고 해결할 수 있도록 돕습니다. 2. 논리모델을 이용한 프로그램 평가 프로그램 평가에서 논리모델은 두 가지 방식으로 활용됩...2025.05.10
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인공지능 '챗봇' 중등 교과교육 활용방안 탐색2025.01.181. 외국어 교육에서의 챗봇(Chat Bot) 활용 사례 챗봇은 문자나 음성으로 대화가 가능한 컴퓨터 프로그램으로, 다양한 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 대화형 사용자 인터페이스이다. 외국어 교육에서는 언어학습이라는 목표를 가지고 있으며, 학습자들이 원어민처럼 옆에 두고 수시로 도움받는 것을 요구한다. 국내에서 개발된 'Genie Tutor'는 한국전자통신연구원이 개발한 인공지능형 영어 학습 프로그램으로, 학습자의 음성데이터를 받아들여 적절한 반응을 처리하여 학습자 간 영어 대화가 가능하다. 2. 중국어 교육용 챗봇(Chat B...2025.01.18
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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OpenAI의 혁신적 기술, 인공지능의 미래2025.05.071. OpenAI 소개 OpenAI는 2015년에 설립된 인공지능 연구 및 개발 회사로, 엘론 머스크, 사머 세틴 등이 창업 멤버로 참여하였습니다. 회사의 목적은 인공지능 기술의 발전과 사람들의 삶에 긍정적인 영향을 미치기 위한 연구를 진행하는 것입니다. OpenAI는 인공지능 연구 분야에서 혁신적인 기술 개발과 연구를 수행하고 있으며, 특히 대화형 AI 모델인 GPT 시리즈는 자연어 생성 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 2. GPT 모델의 혁신성과 활용분야 GPT (Generative Pre-trained Transformer...2025.05.07
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입력장치와 출력장치에 대한 차이점과 음성인식장치의 특징2025.01.171. 입력장치와 출력장치의 정의 및 기능 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하며, 키보드, 마우스, 스캐너 등이 대표적인 예이다. 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 하며, 모니터, 프린터, 스피커 등이 대표적이다. 입력장치와 출력장치는 상호 보완적인 역할을 하여 사용자가 컴퓨터를 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 2. 입력장치와 출력장치의 차이점 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하는 반면, 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 한다. 이러...2025.01.17
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현대 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할2025.05.161. 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할 현대의 컴퓨터 과학 발전은 꾸준한 연구와 발전의 연속이라 할 수 있습니다. 특히, 알고리즘이 이러한 발전의 핵심이 되어왔다는 것이 많은 학자들의 공통된 견해입니다. 본 장에서는 'The Nature of Computation'이라는 논문을 통해 현대 컴퓨터 과학의 기원과 알고리즘의 중요성에 대하여 자세히 알아보겠습니다. 2. 자연어 처리 분야의 딥러닝 동향 최근 연구에서는 자연 언어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝의 동향을 관찰할 수 있습니다. 이 주제에 대하여, 최근 논문 'Attentio...2025.05.16
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챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
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