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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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게슈탈트 원리를 사례를 들어 설명하시오2025.01.171. 게슈탈트 원리 게슈탈트 원리는 인지 심리학 분야에서 중요한 이론으로, 시각적 인식과 패턴 인식에 대한 이해를 제공한다. 이 원리는 요소들이 조직되어 의미 있는 패턴이나 형태로 인식되는 인지 과정을 설명하여 디자인과 인터페이스 설계에 큰 영향을 주고 있다. 게슈탈트 원리의 핵심 개념은 '전체는 부분의 합보다 크다'는 것으로, 우리는 시각적 자극을 개별적인 부분 요소로 인식하는 것이 아니라 그 요소들이 상호작용하고 조직되어 전체적인 패턴이나 형태로 인식되는 경향이 있다. 이는 근접성 원리, 유사성 원리, 응집성 원리 등의 여러 가...2025.01.17
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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스마트폰으로 음식물 촬영하여 종류와 칼로리 분석하는 앱 개발2024.12.311. 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 일반적인 패턴인식 시스템은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 분류 및 예측의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 음식 이미지 데이터셋을 수집하고, 전처리 단계에서는 이미지 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행합니다. 특징 추출 단계에서는 CNN 등의 딥러닝 모델을 활용하여 음식 이미지의 특징을 추출하고, 모델 학습 단계에서는 추출된 특징을 바탕으로 음식 분류 모델을 학습시킵니다. 마지막으로 분류 및 예측 단계에서는 학습된 모델을 활용하여 입력 이미지의 ...2024.12.31
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유아수학교육이 일상적 생활 속에서 필요한 이유에 대하여 토론하세요2025.05.141. 일상적인 산수 계산 능력 수학은 일상생활에서 필요한 다양한 계산 기술을 습득할 수 있도록 해주는 능력입니다. 예를 들어, 유아층에서는 요리를 할 때 올바른 양의 재료를 사용하거나, 손님들에게 균등하게 음식을 나누어 주는 등의 일상적인 산수 계산에 익숙해지는 것이 중요하다고 생각합니다. 2. 기하학적 추론 능력 유아 수학 교육은 기하학적 추론 능력을 촉진시켜줍니다. 예를 들어, 유아들은 블록 쌓기, 퍼즐 맞추기 및 다양한 기하학적 문제를 해결하는 과정에서 논리적 사고 능력이 향상됩니다. 3. 패턴을 파악하는 능력 패턴 파악 능력...2025.05.14
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AI 기계학습에 대한 설명2025.04.291. 기계학습 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법 중 하나로, 특정 명령이나 프로그램의 지시 없이도 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 방법입니다. 데이터의 라벨화 유무에 따라 지도형 학습과 비지도형 학습으로 나뉘며, 지도형 학습은 인간의 작업을 학습하는 방식으로 데이터를 라벨화하여 제공하고 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 2. 패턴 인식 기계학습에서는 방대한 데이터를 기반으로 예측을 통해 확률적으로 패턴을 인식합니다. 정답 데이터와 새로운 데이터를 비교하여 유사성을 체크하고 이를 확률로 계산하여 특정 패턴을 인식하게...2025.04.29
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경영학과(창조와몰입)_문학(시, 소설), 회화, 조각, 음악, 과학, 발명 등 모든 것에 제한을 두지 않고서 하나 내지 두 개의 대상을 골라 우리가 배우는 생각 도구 13가지(관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 패턴형성, 유추, 몸으로 생각하기, 감정이입, 차원적 사고, 모형 만들기, 놀이, 변형, 통합) 중 최소 6가지를 적용해2025.04.291. 회화 회화에서는 관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 감정이입, 놀이 등의 생각 도구를 활용할 수 있다. 예술가들은 관찰하는 법을 배워야 하며, 관찰력은 그림 그리는 재능과 불가분의 관계가 있다. 형상화는 현상을 재현하는 것에서부터 추상적 능력까지 다양하게 활용된다. 추상화는 단순화를 통해 새로운 통찰과 의미를 전달할 수 있다. 패턴인식은 복잡한 현상 속에서 규칙성을 발견하는 것이며, 감정이입은 다른 사람의 관점에서 세계를 이해하는 것이다. 마지막으로 놀이는 창의성의 원천이 되며, 예술가들에게 중요한 태도이다. 2. 과학 과학에...2025.04.29
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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간호이론 뉴만2025.05.061. 우울 청소년의 건강경험 연구 참여자들이 우울로 인해 겪었던 초기건강경험은 첫째, 따뜻한 둥지에 대한 그리움, 둘째, 자신의 쓸모 없음을 한탄함, 셋째, 죽음을 탈출구로 생각함, 넷째, 사람들과 벽 쌓기, 다섯째, 분노감에 의해 어긋나게 행동함으로 나타났다. 또한 참여자들의 패턴에 대한 인식 과정과 참여자-연구자 상호작용 속에서 자신과 자신의 상황에 대한 통찰력을 얻고 새로운 행동의 가능성을 얻은 전환점과 변환 경험은 첫째, 현실을 이해하고 변화 가능성을 발견함, 둘째, 자기 개방의 필요성을 인식함, 셋째, 삶의 의미를 재발견함...2025.05.06
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