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언어 변수와 헤지, 퍼지 집합 연산, 포함관계에 대해 서술하시오.2025.01.171. 퍼지 퍼지(Fuzzy)란 모호하거나 정확하게 정의하기 어려운 개념을 나타내는 말이다. 퍼지 논리는 모호한 대상을 다루는 논리이다. 퍼지 집합은 퍼지 논리에서 중요한 개념으로, 모호한 정보나 불확실성을 다루는 데 사용된다. 퍼지 집합을 구성할 때는 단일 전문가 기반 퍼지 집합과 다중 전문가 기반 퍼지 집합, 인공 신경망을 이용하는 방법 등이 있다. 2. 언어 변수와 헤지 언어 변수란 우리가 말할 때 정확한 단어를 선택하기 모호한 상황에서 사용되는 용어를 말한다. 언어 변수는 절대적인 언어 변수, 상대적인 언어 변수, 범주형 언어...2025.01.17
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산업혁명과 비즈니스 ) 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇2025.01.211. 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇 본 보고서에서 제안하는 아이디어는 '인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇'입니다. 이는 최첨단 AI 기술인 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 통한 감정 인식, 기계 학습 알고리즘 등 4차 산업혁명 기술을 총체적으로 활용하여 우울증 환자의 심리 치료를 혁신적으로 지원하고 정신 건강 관리를 새로운 차원으로 끌어올리는 시스템입니다. 이 로봇은 환자의 얼굴 표정, 음성 톤, 제스처 등 비언어적 신호를 포착하여 정확한 감정 상태를 인식하고, 대화 내용을 NLP로 분석하여 언어적 감정 표현을 ...2025.01.21
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한국방송통신대학교 언어의 이해 중간과제물2025.01.241. 컴퓨터 언어학 컴퓨터 언어학은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 분야로, 1950년 미국에서 러시아어 자동 번역 시도로부터 시작되었다. 컴퓨터 언어학은 인간의 언어 지식을 활용하여 유용한 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 최근 언어 연구에도 컴퓨터가 활용되고 있다. 주요 연구 분야로는 맞춤법 검사, 문법 검사, 음성 합성 및 인식, 기계 번역, 형태소 분석 등이 있다. 2. 맞춤법 검사 컴퓨터 언어학에서는 단어의 형태론적 구조를 분석하여 맞춤법 검사와 교정을 수행한다. 이를 위해서는 컴...2025.01.24
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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
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공공기관 ChatGPT에 관한 이해2025.05.011. ChatGPT 기술 개요 ChatGPT는 대화형 AI 기술(LLMs 대화형 인공지능)로, OpenAI에서 개발했으며 2022년 11월 30일 베타테스트로 출시되었습니다. ChatGPT의 목적은 질문 또는 문의에 관한 유용한 답변을 제공하는 것입니다. 장점으로는 데이터 기반의 폭넓은 지식, 높은 정확성, 다국적 언어 학습, 지속적 학습 등이 있습니다. 단점으로는 과거 데이터 기반의 편향된 정보 제공 가능성, 공감 및 감성 지능 부족, 맥락 또는 어투에 관한 제한된 이해 등이 있습니다. 2. ChatGPT 사용방법 ChatGPT는...2025.05.01
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대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 및 활용 전략2025.01.141. 질문 응답 시스템과 LLMs 질문 응답(QA) 시스템은 자연어 처리의 하위 영역으로, 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템입니다. LLM을 활용한 QA 시스템은 도메인 지식에 대한 의존도가 낮고 다양한 종류의 질문에 대응할 수 있는 장점이 있어 고객 서비스, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM을 활용한 QA 시스템을 개발하기 위해서는 데이터, 모델, 프롬프트 등을 고려해야 합니다. 앞으로 LLM의 발전과 함께 QA 시스템의 자연어 이해 및 응답 능력, 다양한 분야의 응용, 자동화 및 지능화가 확대될...2025.01.14
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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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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정보처리 정리2025.01.091. 자연어 처리 자연어 처리는 컴퓨터가 자연언어 이해와 출력을 가능하도록 연구하는 분야입니다. 처리 과정은 단어에 반응하고 분석과 의미파악과정을 거치고, 문법적, 논리적 구조를 파악한 후 맥락을 이해하여 의도를 파악하고 적용하고 추론하여 발화계획을 세우고 문법적 논리적 구조로 실현하여 단어로 반응하는 것입니다. 응용 분야로는 기계번역, 자동통역, 사람과 기계가 소통하는 분야, 텍스트 이해로 질의응답 시스템, 텍스트 요약, 웹 문서 검색 등이 있습니다. 2. 정규표현식 정규표현식이란 문자의 형식을 지정하는 언어입니다. 문자열을 조작...2025.01.09
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