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컴퓨터 프로세서 GPU에 대해 조사하시오2025.01.191. 컴퓨터 프로세서 컴퓨터 프로세서는 컴퓨터 시스템의 핵심 요소로, 명령어를 해석하고 실행하는 역할을 담당합니다. 프로세서는 제어 유닛, 산술 논리 장치(ALU), 레지스터 등으로 구성되어 있으며, 이들 구성 요소는 효율적인 명령어 처리와 데이터 조작을 위해 조화롭게 작동합니다. 컴퓨터 프로세서는 다양한 기술과 아키텍처를 통해 성능을 향상시키고, 병렬 처리와 최적화 기법을 활용하여 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 2. 그래픽 처리 장치 (GPU) 그래픽 처리 장치(GPU)는 주로 그래픽 처리와 이미지 생성에 특화된 ...2025.01.19
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GDI 결과레포트2025.04.251. 내연기관 성능 평가 열역학 수업을 통해 배운 내연기관 이론을 바탕으로 실제 가솔린 엔진의 성능을 평가하고 이론과 비교하여 본다. 엔진 회전속도와 부하에 따라 실린더 내부 압력, 토크 데이터를 취득하고, 그 데이터를 바탕으로 계산을 통해 효율을 구한다. 2. 내연기관 이론과 실제 사이클 비교 이론과 실제 사이클의 P-V 선도를 비교하면, 실제 엔진에서는 각종 손실에 의해 효율이 감소한다. 연소 과정에 시간이 필요하고, 하사점(BDC) 이전에 배기 밸브 열림으로 인한 일 손실, 실제 엔진이 개방형 사이클이라 기체 성분을 외부와 교...2025.04.25
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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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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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일반 구조 - RC (재료)2025.05.051. 콘크리트 재료 콘크리트를 구성하는 주요 재료인 시멘트, 골재, 물, 공기 등에 대해 설명하고 있습니다. 시멘트의 종류와 제조 과정, 골재의 분류와 특성, 물과 공기의 역할 등을 자세히 다루고 있습니다. 또한 콘크리트 배합 설계 시 고려해야 할 사항들도 언급하고 있습니다. 2. 콘크리트의 성질 굳지 않은 콘크리트의 성질인 워커빌리티, 반죽길기, 플라스티시티, 피니셔빌리티, 펌퍼빌리티 등을 설명하고 있습니다. 또한 콘크리트의 강도 발현에 영향을 미치는 요인들, 양생 방법, 체적 변화 등 경화된 콘크리트의 특성도 자세히 다루고 있습...2025.05.05
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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
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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금오공대 신소재 재료과학2 12장 과제2025.01.271. 복합재료의 탄소섬유와 에폭시 수지 함량 복합재료에서 탄소섬유의 질량은 1.217g, 에폭시 수지의 질량은 0.384g입니다. 따라서 탄소섬유의 무게 비율은 76%, 에폭시 수지의 무게 비율은 24%입니다. 2. 복합재료의 평균 밀도 복합재료의 평균 밀도는 1.60g/cm3입니다. 3. 복합재료의 탄성 계수 복합재료의 탄성 계수는 223.5GPa입니다. 이는 탄소섬유의 탄성 계수 395GPa, 에폭시 수지의 탄성 계수 155GPa, 그리고 섬유와 기지의 부피 비율을 고려하여 계산한 값입니다. 1. 복합재료의 탄소섬유와 에폭시 수...2025.01.27
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(글로벌 비즈니스 네트워킹) 효율적인 온라인 네트워킹 모델에서 FITTER 모델이 무엇인지 자세하게 설명2025.01.241. FITTER 모델 FITTER 모델은 효율적인 온라인 네트워킹을 위한 모델로, 다음과 같은 5가지 단계로 구성됩니다. 1) Follow up: 대화를 통해 상대방과 네트워킹을 시작하고, 명함 교환 등의 방법으로 관계를 명확히 한다. 2) Interact: 상대방과 지속적으로 상호작용하며 관계를 유지한다. 3) Target: 네트워킹의 목표를 명확히 하고, 이에 맞는 대상을 선별한다. 4) Track: 네트워킹 활동을 지속적으로 추적하고 관리한다. 5) Evaluate: 네트워킹 활동의 성과를 평가하고 개선 방향을 모색한다. 1...2025.01.24
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[기계공학실험]풍동 실험2025.05.041. 풍력터빈 성능 평가 풍력터빈에는 매우 많은 종류가 있지만 각종 풍력터빈의 성능을 평가할 경우 일반성이 있는 무 차원 성능 계수에 의해서 성능을 나타내는 것이 편리하다. 풍력터빈의 성능평가에 이용되는 성능계수에는 파워계수, 토크계수, 추력계수, 주속비(TSR), 솔리디티 등이 있는데 그 중 대표적인 2가지 계수로 파워계수와 주속비의 관계를 이해하는 풍동 실험이다. 2. 풍동 실험 풍동(wind tunnel)은 공기가 흐르는 현상이나 공기의 흐름이 물체에 미치는 힘 또는 흐름 속 에 있는 물체의 운동 등을 조사하기 위해 인공적으로...2025.05.04
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