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라이프니츠의 수학적 업적2025.01.201. 미적분학 이론 발전 라이프니츠는 일반적인 미적분학 이론의 발전과 무한급수에 대한 연구로 가장 위대한 수학적 업적을 남겼다. 그는 접선의 기울기를 좌표계의 축에 따른 '무한히 작은' 거리의 비로 나타내고, 이를 dx, dy와 같은 기호로 표현했다. 또한 곡선 밑의 면적을 구하는 방법으로 직사각형의 합을 이용하여 근사값을 구하고, 이를 통해 적분의 개념을 발전시켰다. 그는 미분, 미분계수, 적분의 개념을 d(), dy/dx, ∫()와 같은 기호로 표기하는 방법을 개발했다. 2. 미분계수 및 적분 연산 법칙 발견 라이프니츠는 미분계...2025.01.20
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[A 수치해석실험] 연습문제 2장 3장 (각각 두 문제씩 총 4문제)2025.04.261. 오리피스 유량계 오리피스 유량계의 유량계수(C)는 실험식 C=0.6+0.032γ^2.1-0.19γ^8+91.8γ^2.4/Re^0.75를 만족한다. 여기서 γ는 교축비(관의 지름과 오리피스 지름의 비)이고, Re는 레이놀즈 수이다. 유량계수 C=0.6이고, 레이놀즈 수가 Re=10^5일 때 초기구간 0.2<γ<0.9에서 방정식을 만족하는 교축비(γ)를 이분법을 사용하여 유효숫자 4자리까지 정확히 구하였다. 2. 뉴턴법 다음 방정식 4x^3-e^(0.5x^2)-1=0에 대하여 가장 작은 양의 근을 구하기 위해 초기값을 0.3으로 ...2025.04.26
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방통대 방송대 자료구조 출석수업과제물 A+2025.01.251. 자료와 정보 실생활에서 직접 볼 수 있거나 만질 수 있는 대상에 대해 관찰 또는 측정을 하여, 특정한 단위로 나타낸 값이나 사실을 '자료'라고 한다. 이러한 자료들이 모여서 그 안의 관계를 찾고 유의미한 내용을 도출하면 '정보'라고 구분할 수 있다. 예를 들어 넷플릭스에 등록된 TV, 영화 콘텐츠들의 영상 자체, 콘텐츠들의 재생 시간, 방영일, 출연자, 장르 등의 세부 사항, 사용자의 재생 히스토리 등이 모두 개별적인 자료에 속한다. 이러한 자료들이 모여서 특정 카테고리로 구분되거나 사용자의 취향에 따라 추천되는 것이 정보의 ...2025.01.25
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방통대 방송대 알고리즘 1페이지 암기노트 핵심요약정리2025.01.251. 자료구조 및 알고리즘 자료구조, 알고리즘, 시간복잡도, 점화식, 분할정복, 이진탐색, 퀵정렬, 합병정렬, 선택문제, 동적프로그래밍, 피보나치수열, 연쇄행렬곱셈, 문자열편집거리, 최단경로, 저울문제, 동전거스름돈, 배낭문제, 최소신장트리, 작업스케줄링, 허프만코딩, 정렬알고리즘, 탐색알고리즘, 해싱, 근사알고리즘 등 다양한 알고리즘 개념과 기법들을 정리하고 있습니다. 1. 자료구조 및 알고리즘 자료구조와 알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 분야로, 효율적인 프로그래밍과 문제 해결을 위해 매우 중요합니다. 자료구조는 데이터를 효과적으로...2025.01.25
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물리화학 군론 개념 정리2025.05.151. 대칭 원소 (Symmetry Element) 대칭연산을 만들어 내는 기하학적 특성을 의미한다. 대칭 연산 (Symmetry Operation)은 어떤 기하 구조에 실제로 어떤 작용을 수행하여 그것의 초기 상태와 구별되지 않는 결과가 얻어지는 연산을 말한다. 대칭 연산의 종류에는 단순 회전축 (proper rotation), 동등 연산(identity oeration), 대칭면 (a plane of symmetry), 반전 중심 (inversion center), 회전-반사축 (rotation-reflection axis) 등이...2025.05.15
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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DP 셀 시뮬레이션 보고서2025.01.041. DP 셀 시뮬레이션 이 보고서는 DP 셀에서 부피유량을 측정하고 신호로 전송하는 과정에서 다양한 변수들이 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션을 통해 분석한 내용입니다. 주요 내용으로는 압력과 유량의 관계식, 영점/스팬 조정에 따른 유량 변화, I/V 변환 과정, 오리피스 크기 변화에 따른 유량계수 변화, 노이즈 필터링 등이 포함됩니다. 이를 통해 DP 셀을 활용한 공정 설계 시 고려해야 할 사항들을 이해할 수 있습니다. 1. DP 셀 시뮬레이션 DP(Dynamic Programming) 셀 시뮬레이션은 복잡한 문제를 작은 하위 문...2025.01.04
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C언어 스케치 연습문제 솔루션 - 제 07장 배열2025.04.301. 배열 배열(array)은 변수를 일일이 선언하는 번거로움을 해소할 수 있고, 여러 변수들이 같은 배열이름으로 일정한 크기의 연속된 메모리에 저장되는 구조로 그 사용도 간편하다. 배열선언 시 초기 값 지정이 없다면 반드시 배열크기는 명시되어야 한다. 배열의 크기를 지정하는 부분에는 변수, 양수의 정수 상수와 기호 상수 또는 이들의 연산식이 올 수 있다. 첫 번째 배열원소를 접근하는 첨자 값은 0이며, 다음 두 번째 원소는 1이다. 배열선언 후 배열원소를 접근하려면 배열이름 뒤에 대괄호 사이 첨자(index)를 이용한다. 배열에서...2025.04.30
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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컴퓨터 활용 능력 1급 엑셀 함수 정리2025.01.141. 수학/삼각 함수 엑셀에서 제공하는 수학 및 삼각 함수에 대해 설명하고 있습니다. 이 함수들은 합계, 반올림, 절대값, 나머지, 제곱근 등의 기본적인 수학 연산을 수행할 수 있습니다. 2. 데이터베이스 함수 엑셀에서 제공하는 데이터베이스 관련 함수에 대해 설명하고 있습니다. 이 함수들은 데이터베이스 범위에서 조건에 맞는 합계, 평균, 개수 등을 계산할 수 있습니다. 3. 배열 함수 엑셀에서 제공하는 배열 관련 함수에 대해 설명하고 있습니다. 이 함수들은 배열의 행렬식, 역행렬, 행렬 곱, 백분위수, 빈도 등을 계산할 수 있습니다...2025.01.14
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