총 809개
-
R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지2025.05.091. 객체 인식 (Object detection) 이미지에서 객체를 찾고 분류하는 프로세스. MATLAB 딥러닝 기법 중 'R-CNN Object Detector'를 이용하여 영상 이미지 인식 방법을 사용한다. 2. R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks R-CNN 프로세스는 Windows 10, MATLAB 2018b, NVIDIA CUDA Tool kit v10.0, NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 개발환경에서 진행되었다. 3. 딥러닝 학습 과정 imageDatas...2025.05.09
-
서강대학교 23년도 마이크로프로세서응용실험 10주차 Lab010 결과레포트 (A+자료)2025.01.121. USART 통신 USART 통신의 기본 동작을 전송속도, parity, stop bits 등을 변경하면서 확인하였습니다. Polling에 의한 데이터 전송을 구현하여 각종 flag들의 역할을 이해하였고, 인터럽트에 의한 데이터 전송도 구현하였습니다. USART 통신에서 발생할 수 있는 다양한 오류 상황들을 확인하고 해결 방법을 모색하였습니다. 2. 직렬 통신 직렬 통신의 동기 방식과 비동기 방식의 차이를 이해하였습니다. 비동기 방식의 USART 통신에서 start bit, stop bit, baud rate 등의 개념을 학습하...2025.01.12
-
인터넷 상에서 진행되고 있는 설문조사 분석2025.01.231. 인터넷 설문조사 이 설문조사는 부천시 주민들을 대상으로 실시되었으며, 부천시 정책에 대한 시민들의 인지도와 관심 분야, 정책 홍보 매체 등을 파악하기 위해 진행되었다. 인터넷 설문조사의 장점은 표본 특성 파악, 자료 처리 및 분석의 용이성, 연구대상자로부터 직접 정보 수집, 다양한 목적의 연구 수행 등이다. 단점으로는 신뢰성 및 타당성, 응답률의 편차, 복잡한 질문 다루기의 한계, 측정도구 개발 과정의 오류 등이 있다. 따라서 인터넷 설문조사 설계 시 표본 추출, 설문지 디자인, 측정도구 명확화 등에 주의를 기울여야 한다. 1...2025.01.23
-
자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
-
마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
-
30점 만점 방통대 파이썬과R 2023-2학기2025.01.261. R 데이터 프레임 생성 및 데이터 추출 R을 사용하여 주어진 자료로 3개의 열을 갖는 데이터 프레임을 생성하고, 첫 번째 사람의 키와 몸무게 값을 추출하는 방법을 설명하였습니다. 또한 Python에서도 동일한 작업을 수행하는 방법을 제시하였습니다. 2. Python 및 R에서의 딕셔너리 생성 Python과 R에서 주어진 자료를 이용하여 딕셔너리를 생성하는 방법을 설명하였습니다. Python에서는 딕셔너리 생성 후 keys(), values(), items() 함수를 사용하여 결과를 확인하였고, R에서는 list 함수를 사용하여...2025.01.26
-
실험계획의 기본원리 중 직교화에 대한 설명2025.01.261. 직교화 직교화는 실험계획에서 각 요인들이 서로 독립적으로 영향을 미치도록 실험을 설계하는 과정을 의미합니다. 직교화를 통해 요인 간의 독립성을 유지하여 각 요인의 효과를 명확하게 추정할 수 있습니다. 직교화는 실험의 정확성과 효율성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 직교배열표를 활용하면 복잡한 실험에서도 요인 간의 독립성을 유지하여 높은 수준의 정확도를 제공할 수 있습니다. 1. 직교화 직교화는 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 직교화는 데이터 내의 상관관계를 제거하여 데이터 간의 독립성을 높...2025.01.26
-
[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 저장, 관리, 분석하기 어려운 대규모 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하기 위한 기술과 방법론을 포괄한다. 빅데이터는 '3V'로 설명되며, 이는 데이터의 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)을 의미한다. 즉, 빅데이터는 방대한 규모의 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 다양한 형태로 분석하여 새로운 인사이트를 창출하는 것을 목표로 한다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 분석에 활...2025.01.23
-
컴퓨터시스템의 종류와 특징2025.01.221. 범용 컴퓨터 시스템 범용 컴퓨터 시스템은 가장 일반적으로 사용되는 컴퓨터 시스템으로, 개인용 컴퓨터(PC), 노트북, 서버 등 다양한 장비를 포함합니다. 이 시스템은 다목적으로 설계되어 있어 사용자가 여러 프로그램을 실행하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 범용 컴퓨터는 중간 수준의 성능을 제공하며, 가정, 학교, 사무실 등에서 일상적으로 사용됩니다. 2023년 기준 전 세계에서 사용되는 개인용 컴퓨터의 수는 약 25억 대로 추산됩니다. 2. 임베디드 시스템 임베디드 시스템은 특정한 기능을 수행하기 위해 설계된 컴퓨터 시스...2025.01.22
-
CCMS(Consumer Complaints Management System)에 대해 설명하시오2025.01.211. 소비자 불만 관리 시스템 CCMS는 소비자불만(불평)관리시스템으로써 소비자 불만과 피해에 대해 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것으로 사고 발생을 사전에 차단하고 소비자단체의 집단소송제도로 인한 기업의 큰 타격가능성을 방지하기 위한 것이다. 기업과 소비자 간의 분쟁을 자율적으로 해결하고 있으며, 미국, 캐나다, 영국, 일본 등 선진국에서 이미 보편화 되어 있는 제도이다. 2. CCMS의 개념 소비자 불만 관리 시스템은 기업들이 가지고 있는 다양한 불만 사항을 적기에 해결하여 궁극적으로 고객들의 만족도를 높이기 위한 것...2025.01.21
10 / 81
