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ChatGPT 설명 및 이용 가이드2025.05.071. ChatGPT ChatGPT는 최근 인공지능 분야에서 주목받는 대화 모델의 일종입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 일부로, 자연어 처리 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 인간과 대화하는 역할을 수행합니다. ChatGPT는 챗봇, 인공지능 비서, 상담원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. Transformer ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)은 딥러닝 기술 중 하나인 Transformer 구조를 기...2025.05.07
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다. 특히, 새로운 데이터가 주어진 상황에서 모델의 파라미터를 추정하고 예측하기 위해 사용됩니다. 베이지안 추론은 사전 분포와 관측 데이터를 조합하여 사후 분포를 계산하며, 이를 통해 모델의 불확실성을 업데이트할 수 있습니다. 2. 모델 업데이트 데이터에 대한 정보를 사전 분포에 반영하고, 관측 데이터와 사전 분포를 조합하여 사후 분포를 계산함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델을 새...2025.05.09
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사회복지실천을 위한 다양한 이론들2025.01.071. 과제중심모델 과제중심모델은 단기간 치료로 이루어지는 단기치료모델로, 계획적이고 의도적인 과정을 거쳐 클라이언트의 문제를 확인하고 구체적인 과제를 제시하여 해결하고자 한다. 이 모델의 특징은 단기개입, 구조화된 접근, 클라이언트의 자기결정권 강조, 환경 개입 강조, 개입의 책무성 강조 등이다. 사회복지실천에서 과제중심모델을 적용할 때 클라이언트가 적극적으로 개입되어 문제 해결 과정에 참여하게 되며, 클라이언트의 자기결정권이 강조되고 단기간에 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 1. 과제중심모델 과제중심모델은 학습자의 실제 과...2025.01.07
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지2025.05.091. 객체 인식 (Object detection) 이미지에서 객체를 찾고 분류하는 프로세스. MATLAB 딥러닝 기법 중 'R-CNN Object Detector'를 이용하여 영상 이미지 인식 방법을 사용한다. 2. R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks R-CNN 프로세스는 Windows 10, MATLAB 2018b, NVIDIA CUDA Tool kit v10.0, NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 개발환경에서 진행되었다. 3. 딥러닝 학습 과정 imageDatas...2025.05.09
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교수학습모델에 대한 설명과 이상적인 모델 선정2025.01.231. 교수학습과정의 4단계 교수학습과정의 4단계는 교수 목표 설정, 투입 행동 진단, 교수 절차, 성취도 평가로 구성됩니다. 교수 목표 설정 단계에서는 교수 목적을 분류하고 선정하며, 투입 행동 진단 단계에서는 학습자의 현재 수준을 파악하고 선수학습을 확인합니다. 교수 절차 단계는 실제 수업 실행 단계이며, 성취도 평가 단계에서는 수업 목표 달성 여부를 평가합니다. 2. Glaser의 교수학습모델 Glaser의 교수학습모델은 수업 목표 설정, 출발점 행동 진단, 수업 절차, 성취도 평가(피드백)의 4단계로 구성됩니다. 이 모델의 특...2025.01.23
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사회복지실천기술론_개입을 요하는 그 사람의 표적문제를 서술하고, 지금까지 배운 사회복지실천모델들 중 하나의 모델을 선택한 후 해당 실천모델에 입각한 개입계획을 세워보세요2025.04.291. 과제 중심모델 과제 중심모델은 1970년대 시간이 제한적인 단기 치료에 관심이 많고, 집중적이며 구조화된 개입 형태를 선호하게 되면서 등장했다. 이 모델은 전통적인 사회복지가 장기개입하는 효과성을 비판하였고 경험적 자료를 통하여 치료 접근의 기초를 마련하고자 하였다. 과제 중심모델은 주 1~2회 진행하던 것을 전체 8~12회로 약 4개월 안에 사례를 끝내는 단기 개입 모델이며, 클라이언트가 인식한 문제 중심으로 전개된다. 전문가와 클라이언트는 표면적으로 계약한 문제를 해결하고, 클라이언트가 관심이 있고 명확한 문제라고 인식하는...2025.04.29
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사회복지실천론: 과제중심 모델의 적용2025.05.121. 과제중심 모델 과제중심 모델은 1970년대 초 시카고 대학의 리드와 엡스타인이 개발한 모델로, 장기 치료에 문제가 생기고 단기 치료에 관심이 집중되면서 나타난 추세입니다. 이 모델은 사회복지 전문가들이 고객과 함께 문제해결을 위한 구체적인 목표와 계획을 수립하는 과정을 강조하며, 면접 및 문제규명, 계약, 실행수행, 종결 등의 단계로 구성됩니다. 이를 통해 고객의 문제를 명확히 하고 고객과 사례 관리자 간의 신뢰를 구축하여 서로의 기대를 명확하게 이해할 수 있습니다. 1. 과제중심 모델 과제중심 모델은 학습자의 실제 과제 수행...2025.05.12
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