총 45개
-
순환신경망(RNN)의 구조와 특징 이해하기2025.11.151. 순환신경망(RNN)의 정의 및 구조 RNN은 'Recurrent'라는 용어로 표현되며, 되풀이되는 또는 반복적인 특성을 가집니다. RNN의 핵심은 순환 연결 구조로, 현재 단계의 출력이 다시 입력으로 되돌아가는 자기 회귀적 특성을 가집니다. 이는 이전 단계의 정보를 현재 단계에서 계속 활용할 수 있게 하며, 순차적 패턴과 시간적 의존성을 모델링하는 데 효과적입니다. 루프 메커니즘을 통해 연속된 단계 사이의 정보 전달이 가능하여 시퀀스 관련 작업에 특히 유용합니다. 2. RNN과 피드포워드 신경망의 차이 일반적인 신경망은 피드포...2025.11.15
-
AI 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표2025.01.031. AI 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 원본 이미지를 단순화, 변형, 샘플링하는 과정을 통해 효과적으로 이미지 특징을 추출할 수 있습니다. 2. 효소 예측 기술 'DeepEC' DeepEC은 4개의 EC 번호와 138만 8,606개의 단백질 서열 빅데이터를 학습한 딥러닝 기술입니다. 3개의 CNN을 주요 예측 기술로 사용하여 EC 번호를 예측하며, 예측에 실패할 경우 서열 ...2025.01.03
-
뉴로모픽 반도체: 뇌에서 찾은 미래의 반도체 기술2025.11.161. 뉴로모픽 반도체 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 반도체로, 1,000억 개 이상의 뉴런이 시냅스를 통해 병렬적으로 연결되어 정보를 한순간에 처리하고 저장한다. 기존 폰 노이만 방식의 순차적 처리와 달리 뉴로모픽 반도체는 스파이크신경망을 기반으로 필요한 자극만 전달하여 전력 소모를 극단적으로 줄일 수 있다. 예를 들어 알파고는 1메가와트를 소모했지만 이세돌은 20와트만 소모했다. 현재 상용화 단계에 있으며 전문가들은 상용화 시 인공지능의 급성장을 예견하고 있다. 2. 인공지능과 전자공학의 상호보완성 인공지능은 기본...2025.11.16
-
고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
-
딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
-
[연세대학교] 센서공학 - 프로젝트 보고서 (LSTM)2025.01.151. 인공 지능 인류는 오래전부터 인간처럼 생각하는 기계를 꿈꿔왔으며, 1956년 미국에서 인공 지능이라는 용어가 처음으로 등장했습니다. 최근 인공 지능이 보여준 여러 성과는 Neural network로 표현되는 Deep learning에 기인하며, 데이터로부터 유용한 정보를 자체적으로 추출할 수 있는 것이 특징입니다. 2. 센서 기술 바이올린, 기타 등 현악기의 현의 진동을 전기 신호로 바꿔주는 장치를 Pickup이라고 하며, Piezoelectric pickup과 Magnetic pickup으로 나눌 수 있습니다. 바이올린의 경...2025.01.15
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
-
경영정보시스템의 인공지능 개념, 기술 및 활용사례2025.11.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능(Weak AI)은 특정 작업에 대한 지능을 표현하며 음성 인식, 이미지 인식, 추천 시스템 등에 활용된다. 강한 인공지능(Strong AI)은 어떤 작업에 대해서든 지능을 표현할 수 있는 능력을 가지지만 현재는 이론적 개념에 불과하다. 약한 인공지능은 특정 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하지만 범위를 벗어나면 유용하지 않은 반면, 강한 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 어떠한 문제도 해결할 수 있는 일반 지능을 가진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning...2025.11.18
-
AI와 DL을 활용한 기업의 순환경제 전환 전략2025.11.171. Business Model Canvas (BMC) 분석 Natura와 Safa Tempo 두 기업의 비즈니스 모델을 분석한 내용입니다. Natura는 브라질 화장품 브랜드로 '스탠딩 포레스트' 철학을 통해 약 200만 헥타르의 열대우림을 보존하면서 지속 가능한 제품을 생산합니다. 주요 파트너십은 환경 단체, 지속 가능한 공급업체, 소매업체이며, 핵심 활동은 지속 가능한 R&D, 지역사회 관계 구축, 마케팅입니다. Safa Tempo는 카트만두의 전기 택시 서비스로 대기 오염 문제를 해결하며 750개의 일자리를 창출했습니다. 2...2025.11.17
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.041. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정한 영역의 문제를 푸는 인공지능 기술로, 문제를 해결하거나 이상적인 업무 연구를 처리하는 데에 널리 사용된다. 약한 인공지능은 기초 데이터나 알고리즘, 규칙 등을 입력해야 한다. 약한 인공지능은 인간이 가지고 있는 인지적인 능력 중에서 한정적인 부분만 사고할 수 있다는 것이 한계이다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 바탕으로 생각을 할 수 있는 컴퓨터이다. 강한 인공지능은 명령이 입력되지 않아도 스스로 학습을 할 수 있으며, 인공지능 스스로 보았을 때 지시 사항이 비합리적이라고 ...2025.05.04
1 / 5
