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빛의 전파와 역제곱법칙 실험2025.11.121. 빛의 전파 빛은 직선으로 전파하는 전자기파입니다. 일반물리학실험에서 빛의 전파 특성을 관찰하기 위해 광원에서 방출된 빛이 공간을 통해 어떻게 이동하는지 측정합니다. 빛의 직진성과 반사, 굴절 등의 기본 성질을 이해하고, 광학 장비를 이용하여 빛의 경로와 강도 변화를 정량적으로 분석합니다. 2. 역제곱법칙 역제곱법칙은 광원으로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 빛의 세기가 감소하는 현상을 설명합니다. 실험을 통해 광원으로부터 거리를 변화시키면서 조도계로 빛의 강도를 측정하여 I ∝ 1/r² 관계식을 검증합니다. 이는 에너지 보존 법...2025.11.12
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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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[한양대] 일반물리학및실험1 실험6 결과레포트2025.05.041. 빛의 전파와 역제곱 법칙 이번 실험은 광원에서 방출되는 빛의 세기(밝기)가 역제곱의 법칙을 따르는 것을 알아보는 것이 목적이었다. 실험 결과 그래프가 정확한 반비례 모양이 아니고 거의 1차 함수에 가까운 모양을 띠고 있었다. 이는 더 강한 LED와 더 긴 실험장치, 암실에 가까운 실험환경 등이 필요했기 때문으로 보인다. 또한 log-log 그래프를 그려본 결과 기울기가 약 -1.5로 이론값 -2와 차이가 있었는데, 이는 주변 광원의 영향 때문으로 추정된다. 실험을 개선하기 위해서는 등속도 운동을 위한 기계 사용, 주변 광원 제...2025.05.04
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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반파 및 전파 정류회로 실험2025.11.161. 반파 정류회로 다이오드를 이용하여 교류전압을 직류전압으로 변환하는 정류회로이다. 입력 교류전압이 다이오드의 임계전압보다 클 경우 반파만 통과되며, 출력전압의 평균치는 최대 입력전압 Vm의 약 32%이다. 계산식은 Vdc = 0.318Vm이다. 2. 전파 정류회로 반파 정류기보다 효율적인 정류회로로, 출력전압의 평균치는 반파 평균값의 2배인 최대 신호 Vm의 63.6%이다. 계산식은 Vdc = 0.636Vm이다. 4개의 다이오드로 구성된 브리지 전파 정류기와 2개의 다이오드와 3단자 변압기를 이용하는 방식이 있다. 3. 다이오드...2025.11.16
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AI에 활용된 미분2025.12.151. 편미분 인공지능에서는 많은 파라미터(매개변수)를 다루기 때문에 단일 변수 함수보다 다변수 함수가 주로 사용된다. 편미분은 여러 개의 변수 중 미분하는 변수 하나를 지정하고 다른 변수는 상수로 취급하는 방법이다. 예를 들어 f(x, y)의 경우 x와 y 각각을 기준으로 미분하여 2개의 도함수와 미분계수를 구할 수 있으며, 이는 각 변수에서의 기울기를 나타낸다. 2. 오차 역전파법 오차 역전파법은 인공지능 학습에서 가장 중요한 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 연쇄법칙과 국소적 미분을 활용하여 신경망의 가중치를 조정한다. 오차 역...2025.12.15
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빛의 전파와 역제곱법칙 실험 결과 분석2025.11.151. 역제곱법칙(Inverse Square Law) 광원에서 방출되는 빛의 세기가 거리의 제곱에 반비례하는 현상을 실험을 통해 확인했다. 측정 거리에 따라 빛의 세기가 변하는 것을 그래프로 나타내면 거리가 증가함에 따라 감소하는 곡선 그래프가 그려진다. 실험 결과 이론적 예측과 부합하는 곡선 그래프가 나타났으며, log-log 그래프의 기울기는 -2에 가까운 값을 보였다. 이는 빛의 세기가 거리의 제곱에 정확히 반비례함을 의미한다. 2. 입체각(Solid Angle) 입체각은 2차원의 각을 3차원으로 확장한 개념으로, 한 점에서 어...2025.11.15
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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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A+받은 정류회로 예비레포트2025.05.101. 반파 정류회로 반파 정류회로의 출력파형을 측정하였습니다. 반파 정류회로는 정현파 교류의 한 반주기만 직류로 변환하는 방식으로, 평균 직류 전압은 입력 전압의 최대값의 0.318배가 됩니다. 다이오드의 피크 역방향 전압(PIV)는 입력 전압의 최대값과 같습니다. 2. 전파 정류회로(중간탭) 전파 정류회로(중간탭)의 출력파형을 측정하였습니다. 전파 정류회로는 정현파 교류의 양의 반주기와 음의 반주기를 모두 직류로 변환하는 방식으로, 평균 직류 전압은 입력 전압의 최대값의 0.636배가 됩니다. 다이오드의 피크 역방향 전압(PIV)...2025.05.10
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인공신경망의 구조와 원리2025.12.191. 인공신경망의 기본 구조 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 입력층은 원시 데이터를 받아들이고, 은닉층은 데이터의 특징을 추출하며 비선형 변환을 수행하는 핵심 영역이다. 출력층은 최종 예측값이나 분류 결과를 제공한다. 최근에는 은닉층을 수십, 수백 층으로 깊게 쌓은 심층 신경망이 주로 활용되며, 이는 복잡한 함수 근사를 가능하게 하고 고차원적이고 비선형적인 데이터를 다루는 데 강점을 가진다. 2. 역전파 알고리즘과 학습 과정 신경망의 학습 과정은 가중치와 편향을 조정하여 입력과 출력 간의 오차를 최소화하는 것이다...2025.12.19
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