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기억 증진을 위해 사용했었던 경험을 토대로 인지심리학에서 다루고 있는 이론과 원리 기법들을 토대로 성공했었던 사례를 설명하시오.2025.05.161. 인지심리학과 기억 증진 인지심리학은 인간의 지각, 학습, 기억, 문제 해결과 같은 인지 프로세스를 이해하기 위한 분야입니다. 특히 기억 증진에 있어서 이 분야는 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 기억은 단순히 정보를 저장하는 것이 아니라 정보를 인코딩, 저장, 검색하는 과정이 복잡하게 얽혀 있습니다. 이런 복잡성은 인지심리학에서 다루는 다양한 이론과 원리 기법들로 조명됩니다. 2. 적용된 이론과 원리 기법들 인지심리학의 다양한 이론과 원리 기법은 실생활에서의 기억 증진을 위한 적용 사례에서 그 효과를 입증하고 있습니다. 예를 ...2025.05.16
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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 한 가지 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 하는 인공지능이며, 강한 인공지능은 인간의 지능과 비슷한 기능을 하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능은 미리 정해진 데이터와 알고리즘을 통해 최적의 결과를 만들어내는 것이 목표이지만, 강한 인공지능은 다양한 기능을 수행하고 새로운 문제를 해결하는 방법을 직접 찾는 것을 목표로 한다. 2. 기계학습의 특징 기계학습은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나로, 빅데이터를 반복적으로 분석하여 데이터 내부의 규칙성과 패턴을 추출하고 이를 바탕...2025.05.16
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아날로그 이미지를 디지털화할 때 알아야 할 개념인 샘플링 비율, 샘플 데이터의 크기가 무엇을 의미하는지 설명하고 샘플링 비율, 샘플 데이터의 크기에 따라 결과가 어떻게 달라지는지 설명2025.01.251. 샘플링 비율의 개념 샘플링 비율은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 때 단위 시간당 채취하는 샘플의 수를 의미한다. 이는 주로 해상도와 관련이 있으며, 높은 샘플링 비율은 더 많은 디테일을 포착하여 고품질의 디지털 이미지를 생성한다. 반면, 낮은 샘플링 비율은 디테일이 줄어들어 이미지의 품질이 저하될 수 있다. 이 과정에서 중요한 것은 얼마나 많은 샘플을 채취하느냐에 따라 디지털 이미지의 품질이 달라진다는 점이다. 2. 샘플 데이터의 크기의 의미 샘플 데이터의 크기는 각 샘플을 표현하는 데 필요한 비트 수를 의미한다. 이는...2025.01.25
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공간주파수 필터링 실험2025.01.141. 공간 주파수 공간 주파수는 단위 길이당 패턴의 반복 횟수를 나타내는 수치입니다. 공간 주파수 정보는 Fourier Transform을 통해 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 공간 주파수 필터링을 수행할 수 있습니다. 2. Fourier Transform Fourier Transform은 주기적인 시간 함수를 주파수 성분의 무한 합으로 표현하는 방법입니다. 이를 응용하여 비주기적인 함수의 주파수 정보를 얻을 수 있는 Fourier Integral이 개발되었습니다. 3. 공간 주파수 필터링 공간 주파수 필터링은 Fourier Pla...2025.01.14
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멀티미디어개론 색상변환을 하는 이유에 대한 설명2025.01.181. 색상 변환 색상 변환은 하나의 색 공간에서 다른 색 공간으로 이미지의 색상을 변경하는 과정을 말한다. 색 공간은 색상의 표현을 위한 특정한 방법을 지칭하며, RGB, YUV, HSV, CMYK 등 다양한 색 공간이 있다. 색상 변환은 다양한 출력 장치의 색 공간 차이, 데이터 압축, 이미지 및 비디오 처리 등의 이유로 실시된다. 2. 샘플링 샘플링은 연속적인 신호를 이산적인 값으로 변환하는 과정을 의미한다. 이는 디지털 컴퓨터가 이산적인 값만을 처리할 수 있기 때문에 필요한 과정이다. 샘플링은 신호를 일정한 시간 간격으로 측정...2025.01.18
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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JPEG의 압축 과정에 대한 단계별 설명2025.01.171. 색상변환 JPEG 알고리즘을 사용한 이미지 압축 과정에서 가장 먼저 이루어지는 단계는 색상 변환이다. 이 과정에서는 원본 이미지의 RGB 컬러 모델을 YIQ 컬러 모델로 전환하게 된다. RGB 모델은 빨강, 녹색, 파랑의 세 가지 색상을 기반으로 하며, 각 색상의 다양한 조합으로 수많은 다른 색상을 표현한다. 반면, YIQ 컬러 모델은 주로 컬러 텔레비전 방송에서 사용되며, 이 모델은 인간의 시각이 색상보다 밝기에 더 민감하다는 원리를 반영하여 설계되었다. Y 성분은 밝기(luminance)를 나타내며, I와 Q 성분은 색상(...2025.01.17
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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CMOS와 CCD의 장단점과 카메라 제조사의 선택2025.01.221. CCD 이미지 센서 CCD 이미지 센서는 오랜 시간 동안 고급 카메라 시스템에서 널리 사용되어 온 기술입니다. CCD의 가장 큰 장점은 뛰어난 이미지 품질입니다. CCD는 빛을 받아들인 후 전자 신호를 한 번에 처리하기 때문에 픽셀 간의 균일도가 높고, 결과적으로 노이즈가 적습니다. 특히, 저조도 환경에서도 고품질의 이미지를 얻을 수 있다는 점에서 전문가들에게 선호됩니다. 또한, CCD는 높은 다이내믹 레인지(dynamic range)를 제공하여 빛의 양이 극단적으로 차이나는 환경에서도 정교한 표현이 가능합니다. 그러나 CCD...2025.01.22
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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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