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건국대학교 오픈소스SW프로젝트 1 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제, 머신러닝의 세가지 요소2025.01.191. 머신러닝을 적용할 수 있는 문제 사용자의 음식 기호에 맞는 한식 추천 문제를 해결하기 위해 비지도학습의 분류를 사용할 수 있으며, 서포트벡터 머신 모델을 고려하고 있다. 또한 사용자에게 세 가지 정도의 한식을 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 2. 머신러닝의 3가지 요소 머신러닝의 핵심 요소는 Task, Experience, Performance measure이다. Task는 머신러닝을 통해 해결하려는 문제, Experience는 실제 데이터를 바탕으로 한 학습, Performance measure는 학습을 바탕으로 생성된 모...2025.01.19
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Adhocracy의 특징을 설명하고 Project team(특별작업반)과 Task force(전문기동반)를 비교하세요 (소방행정론)2025.01.161. Adhocracy의 특징 Adhocracy는 유연한 구조, 탄력적 의사 결정, 그리고 창의성과 혁신을 특징으로 한다. 유연한 구조를 통해 새로운 상황에 신속하게 대응할 수 있고, 탄력적 의사 결정으로 문제를 빠르게 해결할 수 있다. 또한 창의성과 혁신을 장려하여 조직의 경쟁력을 높이고 지속적인 발전을 이루어낸다. 2. Project team (특별작업반) Project team 또는 특별작업반은 특정 프로젝트나 작업을 수행하기 위해 임시로 구성된 팀이다. 다양한 전문성을 갖춘 구성원들이 모여 협력하여 목표를 달성하며, 효율적인...2025.01.16
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[기계공학]6축 로봇 실험 예비레포트2025.01.171. 로봇 매니퓰레이터의 종류와 특성 로봇 매니퓰레이터에는 직렬형 로봇, 병렬형 로봇, 모바일 로봇이 있습니다. 직렬형 로봇은 일렬로 연결된 관절로 구성되어 다양한 작업 영역에 접근할 수 있고 설치와 유지보수가 간편합니다. 병렬형 로봇은 독립적으로 작동하는 여러 개의 로봇 암이 병렬로 연결되어 있어 높은 정밀도와 효율성을 가지고 있습니다. 모바일 로봇은 이동이 가능한 로봇으로 다양한 환경에서 사용될 수 있으며 자율주행 기술을 활용합니다. 2. Work space와 Task space의 차이 Work space는 로봇이 도달할 수 있...2025.01.17
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영어교육과 전공 레포트 (tblt 분석)2025.05.021. TBLT Program Analysis / Critique 이 프레젠테이션에서는 TBLT(Task-Based Language Teaching) 프로그램을 분석하고 평가합니다. 먼저 TBLT의 정의, 요구 분석, 과제 유형, 과제 순서, 과제 설계, 교육적 과제, 형식 vs 의미 중심, 평가, 교사의 역할 등의 기준을 정의합니다. 그 다음 두 가지 TBLT 프로그램인 'Environment - Global Warming'과 'A Task-Based Cultural Activity for EFL Students: The Drago...2025.05.02
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Simple Calculator2025.05.101. Shell Scripting 이 스크립트는 사용자로부터 두 개의 숫자 X와 Y를 입력받아 다양한 산술 연산을 수행하는 간단한 계산기 프로그램입니다. 사용자는 메뉴에서 원하는 연산을 선택할 수 있으며, 연산 결과는 testresults 파일에 기록됩니다. 이를 통해 사용자는 이전에 수행한 연산 내역을 확인할 수 있습니다. 1. Shell Scripting Shell scripting is a powerful tool for automating repetitive tasks and streamlining system adminis...2025.05.10
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Data Similarity and Distance를 측정하는 measure2025.01.131. Text Similarity Measures 문서의 실제 길이에 민감하지 않은 cosine measure는 두 문서 간의 각도를 계산하여 유사도를 측정합니다. 단순한 특성 간의 raw frequencies를 사용하지만, global statistical measures를 사용하여 유사도 측정을 향상시킬 수 있습니다. 또한 binary 다차원 데이터의 경우 유사도를 다른 방식으로 나타낼 수 있습니다. 2. Temporal Similarity Measures 시간축 데이터는 시간에 따른 single contextual attrib...2025.01.13
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Pintos Project 1 final report - Alarm clock, Priority Scheduling, Advanced Scheduling2025.01.161. Alarm clock 기존의 busy-waiting 방식을 sleep/wake-up 방식으로 변경하는 것은 시스템 자원을 효율적으로 사용하는 데 매우 중요하다. busy-waiting 방식은 프로세서가 일정한 시간동안 아무 작업도 하지 않고 반복적으로 상태를 확인하는 방법으로, 타이머나 조건이 충족될 때까지 CPU가 루프를 반복하며 기다린다. 이로 인해 CPU 사이클을 낭비하게 됨으로써 CPU 자원이 불필요하게 낭비되고, 전력 소비를 증가시킬 수 있다. 반면, sleep/wake-up 방식은 프로세서가 작업을 기다리는 동안 유...2025.01.16
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CFA level3, 레벨3 Portfolio Management Pathway (전과목 보유)2025.01.271. Benchmarks 벤치마크는 1) 규칙 기반, 2) 투명성, 3) 투자 가능해야 합니다. 1. 규칙 기반: 포트폴리오에 주식을 포함/제외하는 규칙, 가중치 체계, 재균형 빈도 등이 일관적이고 객관적이며 예측 가능해야 복제가 가능합니다. 2. 투명성: 규칙이 공개되어 있고 명확하게 설명되어 있어 이해할 수 있어야 합니다. 3. 투자 가능: 복제가 가능해야 합니다. 벤치마크 선택 시 고려사항: 1. 시장 및 위험 노출 결정: 어떤 시장에 투자할 것인지, 위험이 무엇인지(IPS의 위험-수익 목표 및 제약 고려) 2. 지수 구축/유...2025.01.27
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전남대 6축로봇실험(기계공학실험)2025.05.101. 2차원 Task space를 갖는 로봇 프로그래밍 실험에서는 삼각형을 그릴 때 move L을, 원을 그릴 때 move P를 사용하여 로봇을 제어하였다. 용지 위의 원하는 지점에 점을 찍으면 해당 좌표(x, y)를 프로그램에 입력하여 웨이포인트를 설정하였다. 다음 점을 찍을 때는 처음 위치에서의 상대적인 이동량(x, y)을 지정하여 웨이포인트를 설정하였다. 실행 시 로봇이 선을 그리는 작업을 수행하였으며, 원을 그릴 때는 곡률을 고려하여 더 많은 웨이포인트를 설정하면 완벽한 원에 가까운 형상을 만들 수 있다. 2. 로봇 암의 모...2025.05.10
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고려대학교 디지털시스템실험 A+ 12주차 결과보고서2025.05.101. Control Unit Control Unit 모듈을 설계하고 테스트하는 과정을 설명합니다. Instruction Memory, Instruction Decode, Program Counter 모듈을 기반으로 Control Unit 모듈을 설계하였으며, 테스트벤치를 통해 시뮬레이션 결과를 확인하였습니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 PC의 값이 변화하며 SRAM의 값이 출력되는 것을 확인할 수 있었습니다. 2. Simple Computer 본 실험을 통해 Simple Computer의 구조 중 Control Unit에 대해 이해할...2025.05.10
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