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물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)2025.05.101. 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다. PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결하며, 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하...2025.05.10
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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행동경제학2025.01.251. 전망이론(Prospect Theory) 전망 이론은 사람들이 이익과 손실을 다르게 인지하고, 확률을 비선형적으로 평가한다는 것을 설명하는 이론이다. 전망이론에 따르면, 손실과 이득에 대한 인식은 비대칭적이며, 손실을 피하는 경향이 강하고 이득을 얻는 것보다 손실을 겪는 것을 더욱 피하려고 한다. 전망이론으로 설명할 수 있는 현상으로는 '손실 회피'가 있다. 손실 회피는 개인이 손실을 피하기 위해 보다 안전한 선택을 하는 경향을 의미한다. 2. 확률가중함수(Probability Weighting Function) 확률가중함수는 ...2025.01.25
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인공지능 머신러닝 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 실사례2025.01.161. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 입력한 데이터와 출력한 데이터를 각각 공급하여 작동하는 유형으로, 훈련을 통해 알고리즘이 입력값을 바탕으로 내용을 처리하고 모델을 수정하며 원하는 출력에 근접하는 결과물을 산출하게 됩니다. 이는 분류와 예측 문제에 유용한 학습 방법으로, 스팸 이메일 탐지 기능은 대표적인 사례입니다. 해당 모델은 '스팸 메일'과 '비스팸 메일'로 레이블이 지정된 이메일 데이터 집합을 통해 학습되며, 키워드, 발신자 정보, 이메일 구조 및 내용과 같은 특징을 사용하여 새로운 수신 이메일을 ...2025.01.16
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기대이론과 조직의 사례2025.01.061. Vroom의 기대이론 기대이론은 개인의 동기부여 수준이 개인이 지각하는 기대성, 수단성, 유의성의 함수로 결정된다고 설명합니다. 기대성은 개인의 노력이 성과로 이어질 것이라는 기대, 수단성은 성과가 보상으로 이어질 것이라는 기대, 유의성은 보상이 개인의 목표와 일치할 것이라는 기대를 의미합니다. 이 세 가지 요소가 높을수록 개인의 동기부여 수준이 높아집니다. 2. 기대성을 높이는 사례 삼성전자의 신입사원 교육 프로그램은 기대성을 높이는 사례입니다. 신입사원들은 1개월간의 교육을 통해 삼성의 경영철학과 기본 비즈니스 에티켓을 익...2025.01.06
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스키너의 조작적 조건화에 대한 설명과 평가2025.01.201. 조작적 조건화의 개요 스키너의 조작적 조건화 이론은 자극과 반응의 연합을 통해 의도한 행동을 조성하여 바람직한 행동을 조건화하는 것이다. 이는 파블로프의 고전적 조건화와 달리 유기체의 능동적 반응을 강조한다. 스키너는 행동이 자극에 의해 단순히 유발되는 것이 아니라 유기체에 의해 해석되어 나타난다고 보았다. 2. 조작적 조건화 실험 스키너의 대표적인 실험은 비둘기 실험으로, 비둘기가 상자 안의 단추를 누르면 긍정적 자극(모이)이나 부정적 자극(전기 자극)을 받게 되어 행동이 강화되거나 소멸되는 과정을 보여준다. 이를 통해 자극...2025.01.20
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중앙대학교 전자회로설계실습 9주차 Feedback Amplifier 설계2025.01.121. Series-Shunt 피드백 증폭기 Series-Shunt 피드백 증폭기 회로를 구성하고 입력전압을 변화시키며 출력전압을 측정하였다. 입력저항과 부하저항을 변경하여 출력전압을 비교 분석하였다. 전원전압이 출력전압의 최대값에만 영향을 주는 것을 확인하였다. 2. Series-Series 피드백 증폭기 Series-Series 피드백 증폭기 회로를 구성하고 입력전압을 변화시키며 출력전류를 측정하였다. 피드백 저항 값을 변경하여 출력전류를 비교 분석하였다. 피드백 저항 값 변화에 따라 출력전류가 변화하는 것을 확인하였다. 3. 구...2025.01.12
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자원봉사론: 자원봉사를 설명하는 이론2025.05.121. 동기이론 동기이론은 자원봉사자의 동기를 크게 타인 중심적인 이타적 동기와 자기이익 동기, 자기중심적 동기의 결합으로 설명합니다. 이타적 동기는 타인의 복지에 대한 비이기적인 배려와 헌신을 의미하며, 이기적 동기는 자아실현, 성취욕구, 경험추구 등 자신이나 소속 조직의 복지에 초점을 두는 자아지향적 성향을 말합니다. 2. 기대이론 기대이론은 자원봉사자가 자신의 활동에 대해 기대하는 보상을 받을 수 있다고 여길 때 그 활동이 지속된다고 설명합니다. 이 이론에서 개인은 이성적 존재로 현재와 미래 행위에 대해 의식적인 선택을 하며, ...2025.05.12
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[세종대학교] [전자정보통신공학과] [기초반도체] [김ㅇㅇ 교수님] 2022 HW042025.05.031. Si pn 접합 다이오드 상온에서 동작하는 실제의 Si pn 접합 다이오드에서는 접합 면에서의 도핑 분포가 완전한 계단형이 아니다. 따라서 금속학적 접합 근처에서는 전자와 정공 사이에 보상효과가 일어날 수 있다. 이러한 보상효과에 의하여 평형 상태의 공핍층 내에서의 이온화된 도펀트들의 분포가 근사적으로 선형 함수로 주어진다고 가정한다. 2. 체적 전하밀도 체적 전하밀도 Qv를 구하고 그래프로 나타낸다. 3. 전계 전계 E와 최대 전계 Emax를 구하고 그래프로 나타낸다. 4. 전위 전위 V와 내부 전위 Vi를 구하고 그래프로 ...2025.05.03
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영유아의 바람직한 행동 지도를 위한 전략2025.01.151. 모델링 모델링은 영유아에게 원하는 행동을 보여주고 그것을 따라하도록 유도하는 전략입니다. 이를 통해 영유아는 사회적 규범을 학습하고 적절한 행동을 습득할 수 있습니다. 모델링은 영유아의 학습에 매우 효과적이며, 자신감 향상과 긍정적인 학습 경험 제공에도 도움이 됩니다. 2. 강화 강화는 원하는 행동이 나타날 때 긍정적인 보상이나 감소를 제공하여 해당 행동을 증가시키는 전략입니다. 이를 통해 영유아의 행동을 긍정적으로 변화시키고, 자아개념과 자신감을 향상시킬 수 있습니다. 강화는 영유아의 발달과 학습에 매우 중요한 전략입니다. ...2025.01.15
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