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[컴퓨터과학과]인공지능_중간과제물2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 상태(노드)를 탐색하고, 목표 상태에 도달하는 경로를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 문제를 풀이하는 과정은 초기 상태를 설정하고 목표 상태에 도달하게끔 연산자를 찾는 과정으로, 비용을 고려하여 트리 등의 그래프를 이용해 구할 수 있습니다. 범위가 크면 클수록 드는 비용이 방대해 진다는 특징이 있어 최대한 정보를 가진 상태에서 범위를 좁히는 것이 중요합니다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 탐색 알고리즘이며 평가함수를...2025.01.25
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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
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방송대_인공지능_중간과제물_2024학년도 1학기_A'알고리즘과 균일비용 탐색을 이용하여 상태공간 문제 풀이2025.01.251. 상태공간 문제 풀이 상태공간이란 정의된 연산자 집합을 이용하여 초기상태로부터 얻을 수 있는 모든 상태의 집합이다. 상태공간에서 문제풀이를 하기 위해서는 상태묘사, 초기상태 정의, 연산자 집합 정의, 목표상태 정의가 필요하다. 초기상태로부터 목표상태로 변화시킬 수 있는 연산자의 일련의 적용순서를 찾아내는 것이 문제를 풀이하는 것이다. 균일비용 탐색은 OPEN 리스트에서 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장하는 방식으로 최소비용 경로를 탐색할 수 있다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 평가함수 f(n) = g(n) + h(n...2025.01.25
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[A+ 레포트] 인공지능 - A 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.141. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제를 해결하는 효율적인 알고리즘으로, 시작 노드에서 목표 노드까지 가장 낮은 총 비용을 가지는 경로를 찾아낸다. 이 알고리즘은 각 노드에 대해 시작 노드로부터의 실제 비용과 해당 노드로부터 목표 노드까지의 추정 비용을 합한 값을 사용하여 비용을 계산한다. 이를 통해 효율적이고 정확한 탐색 결과를 제공한다. A* 알고리즘의 핵심은 휴리스틱 함수의 사용으로, 이 함수는 현재 노드로부터 목표 노드까지의 추정 거리를 계산하여 탐색 과정에서 선택할 노드를 결정하는 데 도움을 준다. 1. A* ...2025.01.14
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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
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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 중간과제(만점취득)2025.01.241. 상태공간 탐색 이 문제는 상태공간 탐색 기법을 사용하여 해결할 수 있다. 초기 정점(S)은 (0,0)이고 목표 정점(T)는 (4,4)이다. 미로를 탐색하는 과정에서 선택해야 하는 점을 분기점이라고 하며, 이 분기점들을 표기하면 그림1과 같다. 깊이 우선 탐색(depth-first search)과 너비 우선 탐색(breadth-first search)을 적용하여 상태공간 트리를 구축하고 최단 경로를 찾을 수 있다. 2. 언덕오르기 탐색 언덕오르기 탐색은 현재 노드의 후임자 중에서 가장 좋은 값이 현재 자신보다 좋으면 그곳으로 이...2025.01.24
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관악구 쓰레기문제 해결법2025.05.051. 서울시 관악구 쓰레기 문제 해결 관악구는 1인 가구가 가장 많은 지역으로, 무단투기와 분리수거가 잘 이루어지지 않는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 최적의 입지에 자동 분류 쓰레기통을 설치하고, 효율적인 수거 경로를 제시하여 쾌적한 환경을 만들고자 합니다. 2. 공공데이터 활용 분석 관악구의 1인 가구 데이터, 가로등/CCTV/편의점/빨래방/의류수거함 위치 데이터 등을 활용하여 최적 입지와 수거 경로를 분석하였습니다. 회귀분석, TSP 알고리즘, 딥러닝 등의 기법을 사용하였습니다. 3. 자동 분류 쓰레기통 개발 분석 결과...2025.05.05
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인터넷 라우팅의 원리 예시 설명2025.05.111. 인터넷 라우팅 인터넷 라우팅은 네트워크에서 데이터 패킷들이 목적지까지 안전하고 효율적으로 전달되도록 경로를 설정하는 과정입니다. 대표적인 라우팅 프로토콜로는 RIPv1, RIPv2, OSPFv3 등이 있으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. RIPv1은 홉 카운트 기반의 거리 벡터 프로토콜로 간단하지만 성능이 좋지 않은 반면, RIPv2는 더 많은 서브넷을 지원하고 트래픽 부하 분산에 유리합니다. OSPFv3는 이러한 단점을 보완하여 다양한 옵션과 효율적인 라우팅 기능을 제공합니다. 2. RIPv1 및 RIPv2 라우팅 프로...2025.05.11
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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
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[A+레포트] 라우팅에 대해 설명하시오.2025.01.131. 라우팅의 개념 및 중요성 라우팅은 네트워크 내에서 데이터 패킷이 송신지에서 수신지까지 가장 효율적인 경로를 통해 전달되도록 하는 과정입니다. 이 과정은 네트워크의 여러 라우터를 통해 수행되며, 각 라우터는 패킷을 다음 목적지까지 전송하는 데 필요한 결정을 내립니다. 라우팅의 주요 목적은 데이터 패킷이 네트워크의 변화하는 조건에도 불구하고 신속하고 안정적으로 목적지에 도달하도록 하는 것입니다. 라우팅의 중요성은 데이터 통신의 효율성과 안정성에 직접적인 영향을 미치며, 네트워크의 성능, 가용성, 신뢰성, 보안을 결정짓는 핵심 요소...2025.01.13
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