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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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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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4차 산업혁명의 기술과 혁신2025.11.141. 4차 산업혁명의 정의 및 특징 4차 산업혁명은 2016년 세계경제포럼에서 처음 언급된 첨단기술 혁명의 시대입니다. 통신기술과 인공지능을 중심으로 초연결 사회를 가져왔으며, 기존 산업혁명과 달리 기계가 스스로 생산을 통제합니다. IoT와 인공지능 기반의 만물초지능 혁명으로 사람, 사물, 공간을 초연결, 초지능화하여 산업구조와 사회 시스템을 혁신했습니다. 2. 인공지능과 신경망 기술 인공지능은 컴퓨터를 이용하여 인간의 지능을 모델링하는 기술로, 왓슨, 로봇 저널리스트, 인공지능 심판 등에 응용됩니다. 신경망은 인간의 두뇌를 모방한...2025.11.14
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경영정보시스템과 인공지능(AI) 기술의 발전 및 응용2025.01.241. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 수행 능력과 인지 수준에 따라 약한 인공지능(Narrow AI)과 강한 인공지능(General AI)으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정 과제에 특화된 지능으로, 인간의 뇌와 같은 종합적 사고를 하진 않지만 특정 목적을 달성하기 위해 최적화된 지능입니다. 반면 강한 인공지능은 인간과 비슷한 수준의 종합적인 사고와 문제 해결 능력을 가진 지능을 목표로 합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로...2025.01.24
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각할 수 있는가2025.05.081. Pavlov's Dog Experiment Pavlov의 개 실험은 동물 학습과 조건 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝혀냈습니다. 이 실험은 1890년대부터 1900년대 초반에 걸쳐 진행되었으며, 현대 심리학과 행동 심리학의 중요한 기반이 되었습니다. Pavlov의 실험은 주로 개를 대상으로 이루어졌는데, 개에게 먹이를 줄 때 종소리를 울리는 등의 조건을 주고 타액 분비 반응을 관찰했습니다. 초기에는 음식을 보고 타액이 분비되는 것이 개의 자연스러운 반응이었지만, 종소리와 먹이의 연결이 지속되면서 개들은 종소리만으로...2025.05.08
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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC2025.01.031. 열화학 반응과 반응엔탈피 열화학 반응은 열을 에너지 원천으로 하여 진행되는 반응으로, 발열 반응과 흡열 반응으로 구분된다. 반응엔탈피는 생성물질의 엔탈피에서 반응물질의 엔탈피를 뺀 값으로, 반응의 방향과 정도를 나타낸다. 2. 효소 효소는 세포의 생화학반응을 촉진하는 단백질 촉매로, 기질과 결합하여 효소-기질 복합체를 형성함으로써 화학 반응의 활성화 에너지를 낮추어 반응 속도를 증가시킨다. 효소는 열화학 반응에 관여하지만 반응 엔탈피를 유발하지는 않는다. 3. 합성곱 신경망 합성곱 신경망은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 ...2025.01.03
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 지도학습 알고리즘 나이브 베이즈 분류, 선형판별분석, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스트, 신경망 등의 지도학습 알고리즘들을 다룬다. 이들은 정답이 있는 데이터를 활용하여 분류와 회귀 문제를 해결하는 기계학습 기법이다. 각 알고리즘은 서로 다른 수학적 원리와 최적화 방법을 기반으로 하며, 화학안전 분야에 적용하기 위해서는 선형대수학, 미분적분학 등의 기초 수학 이해가 필수적이다. 2. 비지도학습 및 군집화 K-평균 군집화, 계층적 군집화, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN) 등의 비지도학습 ...2025.11.18
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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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