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스마트폰으로 음식물 촬영하여 종류와 칼로리 분석하는 앱 개발2024.12.311. 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 일반적인 패턴인식 시스템은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 분류 및 예측의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 음식 이미지 데이터셋을 수집하고, 전처리 단계에서는 이미지 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행합니다. 특징 추출 단계에서는 CNN 등의 딥러닝 모델을 활용하여 음식 이미지의 특징을 추출하고, 모델 학습 단계에서는 추출된 특징을 바탕으로 음식 분류 모델을 학습시킵니다. 마지막으로 분류 및 예측 단계에서는 학습된 모델을 활용하여 입력 이미지의 ...2024.12.31
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랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
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CRM의 개념과 정의 그리고 CRM 시스템의 유형과 발전2025.01.111. CRM의 개념과 정의 CRM은 customer relationship management의 줄임말로, 고객관계를 관리하는 마케팅으로 직역할 수 있다. 즉, 기업이 제품 판매에 있어서 고객과 관련된 내외부의 모든 자료들을 총합 및 분석함으로서 고객 중심의 자원을 극대화하는 것을 의미한다. 이는 고객의 특성에 맞게 마케팅을 계획 및 수행할 수 있다는 점에서 기업은 적극적으로 활용하고 있다. CRM은 특히나 기업 입장에서 로열 고객을 확보하는데 중요한 역할을 하며, 데이터를 자사의 자산으로 활용하면서 효율적으로 개인 맞추형 마케팅 ...2025.01.11
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정보관리시스템2025.01.151. 정보관리시스템의 정의 정보관리시스템(Management of Information System : MIS)이란 조직의 목표 달성을 위해 개발된 정보자원을 활용해 각종 정보를 산출 및 제공하는 시스템으로 정의된다. 1950년대 이전에는 수작업을 통해 자료를 처리하거나 전자계산기를 다루는 정도였지만, 1950년대부터 사무자동화(Office Automation : OA)가 적용되기 시작했고, 1960년대 이후 도입된 정보관리시스템은 기존의 사무자동화보다 넓은 개념으로 조직행정의 효율성을 기하기 위한 정보의 구성 및 운영에 대한 전반...2025.01.15
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척도의 종류를 서술하고, 각각의 척도를 예를 들어 설명하시오2025.01.131. 척도의 종류 척도는 데이터를 측정하고 분류하는 데에 있어서 중요한 도구로 사용된다. 이러한 척도는 데이터의 특성에 따라 명목척도, 서열척도, 간격척도, 비율척도, 그리고 등간척도로 구분된다. 명목척도는 변수를 단순히 분류하기 위한 가장 기본적인 수준의 척도이며, 서열척도는 변수의 순서나 순위를 나타내는 척도로 상대적인 크기의 비교가 가능하다. 간격척도는 변수 간의 간격이 동일하며, 상대적인 크기를 표현할 수 있는 척도이고, 비율척도는 절대적인 영점을 가지며 비율을 표현할 수 있는 척도이다. 2. 명목척도 명목척도는 변수를 간단...2025.01.13
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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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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)2025.05.101. 얼굴 인식 알고리즘 구현 이 과제는 OpenCV2 라이브러리를 사용하여 웹캠으로 캡처한 얼굴 이미지를 데이터셋으로 구축하고, 이를 이용해 딥러닝 학습을 수행하여 얼굴을 인식하는 것을 목적으로 합니다. 과제 수행을 위해 3단계로 나누어 진행하였습니다. 첫째, 웹캠으로부터 얼굴 이미지를 캡처하여 데이터셋을 구축하였습니다. 둘째, OpenCV의 내장 메서드를 사용하여 데이터셋으로부터 학습을 수행하고 학습 모델을 생성하였습니다. 셋째, 생성된 학습 모델을 이용하여 실시간 비디오 화면에서 얼굴을 인식하고 정확도를 표시하였습니다. 이 과...2025.05.10
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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)2025.01.151. 차량 주행 음질 예측 이 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 차량 주행 음질의 기계적 및 감성적 특성을 예측하는 방법을 제안하였습니다. 기계적 특성으로는 엔진 실린더 수를, 감성적 특성으로는 '럭셔리', '스포티', '파워풀'을 고려하였습니다. 분류 모델과 회귀 모델을 통해 이러한 특성들을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 특히 적은 데이터 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있도록 데이터 증강 및 베이지안 신경망 등의 기법을 활용하였습니다. 1. 차량 주행 음질 예측 차량 주행 음질 예측은 차량 내부 음향 환경을 개선하고 운전...2025.01.15
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