총 62개
-
벡터와 행렬의 효과적 활용법 및 장점2025.11.151. 행렬을 이용한 선형 방정식 해결 행렬은 여러 개의 선형 방정식을 한 번에 표현할 수 있어 선형 방정식의 해를 구하는 데 유용하다. 행렬의 곱셈을 이용하면 여러 개의 선형 변환을 한 번에 적용할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있다. 이러한 특성으로 인해 복잡한 계산을 간단하게 처리할 수 있으며, 수학적 문제 해결에 큰 도움이 된다. 2. 데이터 분석에서의 벡터와 행렬 활용 벡터를 사용한 차원 축소 기법은 데이터를 더욱 효과적으로 분석할 수 있도록 해준다. 공분산 행렬은 데이터 간의 상관 관계를 분석하는 데 사용되며, 행렬은 ...2025.11.15
-
2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 파이썬프로그래밍기초2025.01.251. 순차 구조 프로그래밍 순차 구조를 사용하여 0과 1000 사이의 정수를 사용자로부터 입력받아 각 자릿수의 합을 출력하는 프로그램을 작성하였습니다. 이를 통해 사용자 입력 받기, 변수 사용, 산술 연산, 출력 등 순차 구조의 기본적인 프로그래밍 기법을 익힐 수 있습니다. 2. 선택 구조 프로그래밍 선택 구조를 사용하여 사용자가 입력한 점수에 따라 성적을 출력하는 프로그램을 작성하였습니다. 이를 통해 if-elif-else 구문을 활용하여 조건에 따른 분기 처리를 할 수 있습니다. 3. 생성형 AI 활용 ChatGPT와 같은 생성...2025.01.25
-
국어 교과서와 한국어 교재의 차이점 분석2025.11.171. 학습 대상 국어 교과서는 한국어를 모국어로 하는 공교육 학습자를 주 대상으로 하며, 한국어 교재는 한국어가 모국어가 아닌 해외 이주자, 유학생, 한국 문화에 관심 있는 외국인을 대상으로 한다. 국어 교과서는 시대적 변화를 반영하여 만들어지는 반면, 한국어 교재는 대상별로 다양한 차이를 보인다. 2. 목적과 기능 국어 교과서는 언어사용능력, 사회적 소통능력, 국어문화 계승 등 다양한 목적을 가지며 종합적 평가를 기반으로 한다. 한국어 교재는 학습 수요 기반으로 만들어지며, 기본 목적은 한국어 사용 능력 숙달도 향상이고, 듣기, ...2025.11.17
-
공학윤리 AI 쟁점 정리(로봇세 도입, 인공지능 면접관, AI 알고리즘 공정성)2025.01.041. 인공지능(AI)의 정의와 장단점 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 컴퓨터에서 인공적으로 구현한 기술입니다. 장점으로는 빠른 연산 속도와 대량의 데이터 처리가 가능하지만, 단점으로는 감정, 윤리적 판단과 같은 측면에서 아직 한계가 존재하며 보안 문제가 있습니다. 2. 로봇세 도입에 대한 찬반론 로봇세 도입에 대해서는 찬반양론이 있습니다. 로봇세를 내면 로봇 산업이 위축되어 기술 혁신과 산업 발전을 저해할 수 있다는 반대 의견이 있습니다. 반면, 로봇의 성능이 인간을 대...2025.01.04
-
Chat GPT(인공지능)와 역기능(문제점)2025.05.071. 저작권 이슈 챗GPT는 온라인 공간의 수많은 정보를 학습해 만들었지만 정작 어떤 정보를 학습했는지 알기 힘들다. 이로 인해 저작권 이슈가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 적절한 규제와 보상 체계 마련이 필요하다. 2. 보안 이슈 및 개인/회사정보 침해 챗GPT 사용 과정에서 기업의 기밀정보 유출 등 보안 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 일부 기업들은 챗GPT 사용을 금지하거나 제한하고 있다. 개인정보 보호 문제도 중요한 이슈로 대두되고 있다. 3. 윤리적 이슈 챗GPT 및 기타 대규모 언어 모델은 잘못된 정보를 퍼뜨...2025.05.07
-
뉴로모픽 반도체: 뇌에서 찾은 미래의 반도체 기술2025.11.161. 뉴로모픽 반도체 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 반도체로, 1,000억 개 이상의 뉴런이 시냅스를 통해 병렬적으로 연결되어 정보를 한순간에 처리하고 저장한다. 기존 폰 노이만 방식의 순차적 처리와 달리 뉴로모픽 반도체는 스파이크신경망을 기반으로 필요한 자극만 전달하여 전력 소모를 극단적으로 줄일 수 있다. 예를 들어 알파고는 1메가와트를 소모했지만 이세돌은 20와트만 소모했다. 현재 상용화 단계에 있으며 전문가들은 상용화 시 인공지능의 급성장을 예견하고 있다. 2. 인공지능과 전자공학의 상호보완성 인공지능은 기본...2025.11.16
-
고급최적화 과제 12025.11.131. 최적화 이론 고급최적화는 수학적 최적화 문제를 해결하기 위한 이론과 알고리즘을 다루는 학문 분야입니다. 선형계획법, 비선형계획법, 제약조건이 있는 최적화 문제 등 다양한 최적화 기법을 학습하며, 실제 산업 문제에 적용할 수 있는 방법론을 제공합니다. 2. 수치해석 알고리즘 최적화 문제를 풀기 위해 사용되는 수치해석 알고리즘들을 포함합니다. 경사하강법, 뉴턴 방법, 라그랑주 승수법 등 다양한 알고리즘의 원리와 수렴성을 분석하고, 각 알고리즘의 장단점을 비교하여 문제에 맞는 최적의 방법을 선택하는 능력을 배양합니다. 3. 제약조건...2025.11.13
-
컴퓨터 프로세서 GPU의 구조, 원리 및 활용2025.11.141. GPU의 정의 및 기본 특성 GPU는 그래픽 처리에 특화된 프로세서로, CPU와 달리 병렬 처리 능력이 뛰어나며 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 게임, 영상 편집, 가상 현실 등 다양한 분야에서 활용되며, 컴퓨터의 작동 속도와 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소이다. 2. GPU의 응용 분야 GPU는 게임, 비디오 및 미디어 편집, 인공지능, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 인공지능 분야에서 GPU의 역할은 무시할 수 없으며, 게임 산업의 성장으로 GPU의 중요성이 더욱 부각되었다. 고성...2025.11.14
-
컴퓨터 시스템의 종류와 특징2025.01.211. 메인프레임(Mainframe) 시스템 메인프레임 시스템은 대규모 데이터 처리와 다중 사용자 환경을 지원하는 고성능 컴퓨터 시스템으로, 주로 대규모 조직에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이러한 시스템은 안정성과 신뢰성이 매우 높아 중요한 업무에서 사용되며, 연간 수백만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 메인프레임은 물리적으로 크고 무거우며, 유지 관리 비용이 상당히 크지만, 여전히 미션 크리티컬한 작업에서 필수적인 시스템으로 여겨지고 있습니다. 2. 서버(Server) 시스템 서버 시스템은 네트워크 환경에...2025.01.21
-
챗GPT 기술의 영향과 미래에 대한 개인적 견해2025.11.171. 챗GPT의 기술적 특성 챗GPT는 대규모 데이터를 학습한 인공지능으로, 사용자의 입력 질문을 해석하여 적절한 답변을 제공한다. 사람과의 대화처럼 자연스러운 응답이 특징이며, 빠른 처리 속도와 정제된 정보 제공 능력을 갖추고 있다. 계산 능력도 탑재되어 있어 수치 연산도 신속하게 처리한다. 인터넷 검색보다 빠르고 정확한 정보 요약 및 정제 기능을 제공하는 혁신적인 기술이다. 2. 교육 분야에 미치는 영향 챗GPT는 교육 현장에서 가장 먼저 부정적 영향을 미칠 것으로 예상된다. 학생들이 과제 답변을 챗GPT로 작성하는 사례가 증가...2025.11.17
