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텐서플로우 딥러닝 (Tic-Tac-Toe)2025.05.051. 데이터 세트 tic-tac-toe.csv 파일에는 TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성과 class 속성이 포함되어 있습니다. TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성은 각 게임 보드의 위치를 나타내며, 값은 'x', 'o', 'b'로 표현됩니다. class 속성은 게임 결과를 나타내며, 'TRUE'는 x가 이겼음을, 'FALSE'는 x가 졌음을 의미합니다. 2. 2층 신경망 입력 층은 9D(TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR)를 받습니다. 은...2025.05.05
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방통대 [데이터마이닝] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 12페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 통계를 사용하여 데이터의 특징과 의미를 해석할 수 있는 분석 모델을 만드는 전통적인 방법입니다. 주로 사용하는 모형으로는 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형이 있으며 모델 내에서 a 또는 b 같은 모수를 최소제곱법 또는 최대우도추정법을 사용하여 추정합니다. 모수적 모형 접근법으로 만들어진 분석 모델은 원인과 결과에 대한 설명이 용이하다는 장점이 있지만, 분석 모델을 만드는데 사용했던 데이터가 아닌 다른 데이터를 사용할 경우 정확도가 낮아지거나 적용 자체가 불가능할 수 있다는 단점이 있습니...2025.01.25
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태풍의 상관관계와 데이터 분석(A+ 레포트)2025.01.211. 태풍 데이터 분석 이 보고서는 다양한 태풍 간의 상관관계를 분석하여 태풍의 발생, 발달, 이동경로, 소멸 등의 특성을 이해하고자 하는 목적으로 수행되었습니다. 데이터 전처리 과정을 거쳐 태풍의 초기 위도, 경도, 중심기압과 소멸 시 위도, 경도, 중심기압, 그리고 태풍이 꺾이는 지점의 위도, 경도, 중심기압 등을 추출하였습니다. 이를 바탕으로 상관관계 분석을 수행하여 태풍의 특성을 파악하였습니다. 2. 태풍 발생 위도 분포 태풍은 주로 북위 10도~30도, 특히 20도 부근에서 많이 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 지역은 태...2025.01.21
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Data Preparation2025.01.131. Feature Extraction and Portability Feature extraction은 다양한 출처(센서, 이미지, 웹 기록, 침입감지, 문서 등)에서 데이터를 얻는 것을 말한다. Portability는 다른 유형으로 데이터를 변환하는 것을 말한다. 포터빌리티의 예로는 이산화, 이진화, LSA, SAX, DWT, DFT 등이 있다. 이러한 변환 방법들은 데이터의 크기를 줄이거나 다른 형태로 표현하는 데 사용된다. 2. Data Cleaning 데이터 클리닝은 누락되거나 오류가 있는 데이터를 제거하는 것을 말한다. 누...2025.01.13
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데이터 모델링에 관한 소고2025.05.101. 데이터 모델링 데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화...2025.05.10
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공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서2025.01.161. 데이트 장소 추천 코로나 19 로 인해 사회적 거리두기가 생활화되면서 연인들이 데이트를 즐기는 방법이 변화하고 있다. 사람이 많은 실내 공간보다는 감염 위험이 낮은 야외 공간을 선호하게 되었다. 이 프로젝트에서는 서울시 내 코로나 19 를 피해 데이트할 수 있는 최적의 야외 장소를 추천하기 위해 기온, 강수량, 대기오염도, 유동인구 등의 데이터를 활용하여 분석하고 시각화하였다. 2. 데이터 수집 및 전처리 이 프로젝트에서는 기상청, 서울시 대기환경정보, SKT Data Hub, 서울 열린데이터광장, 망고플레이트 등 다양한 공공...2025.01.16
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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Multiplexer 가산-감산 예비보고서(고찰포함)A+2025.01.131. 멀티플렉서 멀티플렉서는 N개의 입력 데이터에서 1개의 입력만을 선택하여 단일 channel로 전송하는 것을 말하고, demultiplexer은 이와 반대의 동작을 한다. 멀티플렉서의 논리식은 Y=A⨁B = ĀB+AḆ로 디코더와 유사하다. 멀티플렉서는 데이터통신 시스템에서 특정의 데이터를 선정하기 위하여 사용할 수도 있으며 다수의 RAM이나 ROM을 이용하여 논리회로의 합성도 가능하다. 2. 전가산기 전가산기는 컴퓨터 내에서 2진 숫자(비트)를 덧셈하기 위한 논리 회로의 일종이다. 전가산기는 3개의 디지털 입력(비트)을 받고, ...2025.01.13
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융합시스템공학입문 - 딥러닝응용 학습계획2025.11.171. 스마트생산과 딥러닝 스마트생산은 정보기술과 자동화기술을 활용하여 생산과정을 효율적으로 관리하는 방법이다. 딥러닝은 스마트생산에서 이미지인식, 예측분석, 자동화, 품질개선 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다. 센서기술로 데이터를 수집하고 인공지능과 머신러닝으로 생산계획을 최적화하며, 딥러닝을 활용하여 생산효율화와 품질향상, 자동화강화를 통해 생산성을 향상시킬 수 있다. 2. 딥러닝 학습의 수학적 기초 딥러닝은 선형대수, 미적분, 확률과통계 등의 수학적 개념에 기반하고 있어 수학적 지식을 요구한다. 수학적 이론과 공식이 이해하...2025.11.17
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데이터통신 시스템의 전송계와 처리계 구성 및 기능 설명2025.01.181. 데이터통신 시스템의 전송계 데이터통신 시스템의 전송계는 송신기, 통신 채널, 수신기로 구성되어 있습니다. 송신기는 디지털 데이터를 전기 또는 전자기 신호로 변환하고, 통신 채널은 이러한 신호를 전송하는 수단을 제공하며, 수신기는 전송된 신호를 감지하고 디코딩 및 복조 프로세스를 통해 원본 데이터를 추출합니다. 전송 방식에는 아날로그 전송과 디지털 전송이 있으며, 직렬 전송과 병렬 전송이 있습니다. 전송 기술의 발전은 데이터 통신의 속도, 신뢰성, 용량 향상에 기여하고 있습니다. 2. 데이터통신 시스템의 처리계 데이터통신 시스템...2025.01.18
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