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퍼스널컬러에 대해 이해하고 4계절 분류방법에 따른 특징을 서술하시오2025.01.201. 퍼스널컬러의 개념과 역사 퍼스널컬러는 신체 고유 색상을 의미하는 것으로 개인이 가진 요소의 색과 조화로운 색을 중심으로 최상의 외모 연출, 이미지 메이킹에서 긍정적 평가를 얻는 것에 그 목표를 가진다. 퍼스널컬러는 1810년 괴테의 색채론에서 처음 나타났고, 이후 로버트 도어, 요하네스 이튼 등에 의해 발전되었다. 2. 웜톤과 쿨톤 사람의 색상은 눈동자 테두리, 피부, 머리카락 색상 등에 의해 결정된다. 피부색은 웜톤과 쿨톤으로 구분할 수 있는데, 웜톤은 황갈색, 아이보리 베이지 등이고, 쿨톤은 핑크 베이지, 어두운 붉은빛 등...2025.01.20
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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고등학교 인공지능수학 평가계획서2025.01.161. 인공지능과 관련된 수학 인공지능의 발전에 기여한 역사적 사례에서 수학이 어떻게 활용되었는지를 이해하고, 인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다. 2. 텍스트 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 텍스트 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 텍스트 자료를 처리하는 수학 원리를 이해하며 자료를 시각화할 수 있다. 3. 이미지 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 이미지 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 이미지 자료를 처리하는 수학 원리를 ...2025.01.16
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브랜드 체계 완전정복2025.01.291. 브랜드의 기원 브랜드의 기원은 두 가지 설이 있다. 하나는 고대 유럽에서 가축의 소유주가 자기의 소를 타인의 소와 구별하기 위해 소의 몸에 찍은 낙인에서 유래되었다는 것이고, 다른 하나는 P&G 창시자 윌리엄 프록터와 제임스 갬블이 자사 상표인 아이보리 비누에 상표를 부착한 것을 브랜드의 기원으로 보는 견해이다. 그 외에도 BC 7C 그리스 상인이 거래할 항아리에 자신의 이름을 넣었다는 설과 영국의 위스키 제조업자가 오크 통에 인두로 불도장을 찍은 데서 유래했다는 설도 있다. 2. 상품명과 브랜드 브랜드란 어떤 상품이 다른 것...2025.01.29
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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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나이키 광고의 종류와 기능 분석2025.01.131. 나이키 광고의 분류 및 특성 선정된 나이키 광고는 브랜드 인지도 강화, 제품 판매 촉진, 소비자 행동 유도 등 다양한 기능을 갖는다. 나이키 광고는 일반적으로 강력한 시각적 요소와 함께 동기 부여하는 메시지를 사용하여 소비자의 감정과 태도에 깊은 영향을 미치도록 설계된다. 이러한 광고는 소비자에게 나이키 제품을 사용함으로써 얻을 수 있는 경험과 가치를 전달하며, 브랜드에 대한 긍정적인 이미지를 구축한다. 나이키 광고는 크게 이미지 광고와 제품 광고로 분류할 수 있다. 2. 나이키 광고의 기능적 측면 및 소비자 반응 나이키 광고...2025.01.13
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[광고학]광고의 목적에 따른 6가지 유형과 최근 사례2025.01.291. 광고의 분류 광고는 그 목적성에 따라 제품 광고, 서비스 광고, 기업 광고, 의견 광고, 정치 광고, 공익 광고로 구분할 수 있다. 각 유형의 개념과 특징을 설명하였다. 2. 제품 광고 사례 빙그레 바나나맛 우유의 '요술 단지' 캠페인은 Z세대 아이콘 비비와 콜라보레이션하여 소비자와 소통하는 방식으로 제품 인지도를 높였다. 3. 기업 광고 사례 애플의 2022년 세계 장애인의 날 기념 광고는 장애인도 기술에 쉽게 접근할 수 있다는 메시지를 전달하며 기업의 가치관을 대중에게 각인시켰다. 4. 공익 광고 사례 충주시 유튜브 채널의...2025.01.29
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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
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딥러닝을 이용한 이미지 세그멘테이션과 디노이징2025.05.051. 이미지 세그멘테이션 이미지 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 끊어 분류하는 문제입니다. 신경망을 학습시켜 각 픽셀이 어떤 범주에 해당하는지 예측하도록 합니다. 2. 이미지 디노이징 이미지 디노이징은 이미지에 섞인 노이즈를 걸러 흐린 이미지를 선명하게 하는 문제입니다. 3. U-Net U-Net은 이미지 세그멘테이션과 디노이징을 위한 대표적인 딥러닝 모델입니다. 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에서 추출한 특징을 디코더에서 참조할 수 있어 정보 복원에 도움이 됩니다. 하지만 설계 자유도가 낮고 메모리가 많이 필요한 단점이 ...2025.05.05
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