총 8개
-
컴퓨터적 사고 최단거리 검색 알고리즘 A+2025.01.041. 컴퓨터적 사고 현대 사회에서 빠른 길을 찾는 것은 필수적이 되었습니다. 네비게이터와 같은 기기는 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 최단거리를 찾아 제공합니다. 다익스트라 알고리즘은 하나의 정점에서 다른 모든 정점으로 가는 최단 거리를 구하는 알고리즘으로, 이를 통해 목적지까지의 최단경로를 찾을 수 있습니다. 이 알고리즘은 우리 생활의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 컴퓨팅 사고력 향상에도 도움이 됩니다. 2. 최단거리 검색 알고리즘 다익스트라 알고리즘은 출발 노드를 설정하고, 각 노드의 거리를 저장한 뒤, 방문하지 않은 노드 중 가장...2025.01.04
-
그래프에서 최단 경로 찾기2025.01.141. 그래프(Graph) 그래프는 도로망이나 지하철, 사회조직, 인간관계, 데이터 및 네트워크 구성, 분자와 생물 유전자 등과 같은 현실의 복잡한 작업을 구조화하여 시각적으로 표현한 자료이다. 그래프는 정점의 모음과 이 정점을 잇는 간선의 모음으로 표현되며, 두 정점이 간선으로 연결되어 있을 경우 인접하다고 한다. 2. 최단 경로 문제 최단 경로 문제는 그래프상에 나타난 두 정점 사이를 연결할 수 있는 경로 중에서 가장 짧은 경로를 찾는 과정이다. 여기서 짧다는 의미는 물리적인 거리뿐만 아니라 시간 혹은 비용과 관련한 거리 등과 같...2025.01.14
-
A* 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.131. A* 알고리즘의 원리와 작동 방식 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제에서 사용되는 효율적인 검색 알고리즘으로, 출발 지점에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 휴리스틱 함수를 결합하여 동작한다. 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 모든 노드까지의 최단 경로를 계산하는데 사용되지만 적지에 도달할 때까지 모든 노드를 탐색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 A* 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하여 목적지에 가까운 노드를 먼저 탐색한다. 휴리스틱 함수는 각 ...2025.01.13
-
c로 배우는 쉬운 자료구조 개정3판 8단원 연습문제2025.01.171. 그래프 그래프에 관한 설명 중 옳은 문장은 2개입니다. 무방향 그래프를 인접 행렬로 표현하면 항상 대칭인 행렬이 되며, 무방향 그래프에서 모든 정점의 차수를 더하면 간선 수와 같습니다. 정점이 v개인 무방향 완전 그래프의 간선 수는 v^2개이며, 정점이 v개, 간선이 e개인 그래프를 인접 행렬로 표현하면 필요한 메모리는 O(v+e)입니다. 인접행렬로 표현된 그래프에서 너비 우선 탐색의 수행 시간은 O(v^2)입니다. 2. 그래프 표현 그래프는 정점 집합 V와 간선 집합 E로 이루어집니다. 정점이 a,b,c 세 개 존재하고 간선...2025.01.17
-
방통대 인공지능 중간과제물2025.01.251. 균일비용 탐색 균일비용 탐색(uniform-cost search)은 그래프에서 시작하는 노드에서 대상으로 하는 노드까지의 최적 경로를 찾기 위해서 가장 낮은 경로 비용을 사용하는 알고리즘이다. 그러므로, 균일비용 탐색은 최소의 비용에 의거하여 우선순위 큐의 방식을 참조해 트리의 가장 높은 곳의 정점인 루트의 노드부터 확장한다. 확장한 노드에서 후계노드가 발생하며, 경로비용은 g(ni) = g(n) + C (n, ni)로 확인된다. 이 때, g(n)은 출발노드부터 노드까지의 경로비용이며, 발생한 후계노드 중 C (n, ni)은 ...2025.01.25
-
2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 인공지능 - 상태공간 탐색으로 이 문제를 풀이하는 방법2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 초기상태에서 시작하여 목표상태에 도달할 수 있는 일련의 연산자를 찾는 것으로, 그래프에서 이에 대응하는 경로를 찾는 문제로 이해할 수 있다. 연산자 적용에 대응하는 아크에 비용을 배정하여 최소비용 경로를 찾는다. 맹목적 탐색과 경험적 탐색으로 구분되며, A* 알고리즘은 경험적 탐색의 한 방법이다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 알고리즘이다. 평가함수 f(n)=g(n)+h(n)을 사용하여 출발노드에서 노드 n까지의 경로비용 g(n)과 노드 n에서...2025.01.25
-
인공지능 ) 균일비용 탐색 알고리즘 ) 언덕오르기 탐색 알고리즘 ) A 알고리즘 ) 알고리즘별 특성 비교 ) 문제 상황 정의 ) 탐색트리2025.05.131. 균일비용 탐색 알고리즘 균일비용 탐색(Uniform-Cost Search) 알고리즘이란 시작 상태에서 인접한 노드를 방문하고 그중에서 가장 비용이 적게 드는 상태를 선택한 다음 방문하지 않은 상태와 방문한 상태의 인접한 모든 상태에서 다음으로 가장 비용이 적은 상태를 선택하는 것을 반복하여 목표 상태에 도달하려고 시도하는 알고리즘이다. 균일비용 탐색은 상당히 효율적인 방법이지만 특정 문제에서는 무한 루프에 빠질 수 있다는 단점이 존재한다. 2. 언덕오르기 탐색 알고리즘 언덕 오르기 탐색(Hill-Climbing Search) ...2025.05.13
-
수학동아리 운영계획서2025.05.041. 프랙털 구조 프랙털은 자기 유사성을 가지는 기하학적 구조로, 일상생활에서 다양한 형태로 나타납니다. 프랙털 구조는 자연계에서 발견되는 나뭇가지, 번개, 강줄기 등에서 찾아볼 수 있으며, 이를 이해하면 자연 현상을 보다 깊이 이해할 수 있습니다. 2. 기초감염재생산수 R0 기초감염재생산수 R0는 감염병 확산을 예측하는 중요한 지표입니다. R0가 1보다 크면 감염병이 확산되고, 1보다 작으면 감염병이 줄어듭니다. 코로나19 팬데믹 상황에서 R0를 이해하는 것은 감염병 예방과 대응에 필수적입니다. 3. 경우의 수 경우의 수는 수학의...2025.05.04