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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)2025.05.101. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 개념에 기반하여 지어졌습니다. 데이터 포인트들을 분류하기 위해 사용되는 초평면(hyperplane)의 위치는 이 서포트 벡터들에 의해 결정됩니다. 서포트 벡터는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 ...2025.05.10
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유아교육과 유아특수교육의 공통점과 차이점2025.01.171. 유아특수교육과정 모형 유아특수교육과정 모형에는 발달적 접근, 인지발달적 접근, 생태학적 접근, 행동주의적 접근, 학문적 접근 등이 있다. 발달적 접근은 영유아의 발달 단계를 중요하게 여기며, 인지발달적 접근은 연령별 인지 발달 수준을 고려한다. 생태학적 접근은 영유아를 둘러싼 다양한 환경 체계를 조절해야 한다고 보며, 행동주의적 접근은 강화와 처벌을 통해 행동을 수정할 수 있다고 본다. 학문적 접근은 유아기 학습이 이후 초등 저학년 학습에 영향을 준다고 가정한다. 2. 유아교육과 유아특수교육의 공통점 유아교육과 유아특수교육의 ...2025.01.17
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초파리 생활사 예비보고서2025.05.131. 초파리의 특징 초파리는 3절로 된 촉각에 촉각 극모를 갖고 있는 쌍시목, 환봉아목, 초파리과에 속하는 곤충이다. 완전변태를 하며 발생단계는 알, 유충, 번데기, 성충 4기로 구분된다. 온도, 사육배지, 유충 밀도에 따라 발육 기간이 달라지며, 최적 온도 25°C와 습도 70%에서 약 10일이 소요된다. 2. 초파리 생활사 초파리의 생활사는 알, 유충, 번데기, 성체의 네 단계를 거친다. 암수 성체 한 쌍을 교배시키면 암컷의 몸 속에서 많은 수의 난자가 정자와 수정을 한다. 암컷이 낳은 알은 유충으로 발생하면서 배지 속으로 파고...2025.05.13
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로스만의 지역사회복지 실천모델 설명 및 학습자 거주지역에 적합한 모델 제안2025.05.141. 지역사회복지 실천모델 로스만은 지역사회복지 실천을 체계적으로 분류하여 지역사회개발모델, 사회계획 및 정책모델, 사회행동모델 등 세 가지 모델을 제시하였다. 지역사회개발모델은 지역사회 역량 강화와 사회통합을 강조하며, 사회계획 및 정책모델은 합리적인 문제 해결 과정을 중시한다. 사회행동모델은 소외계층의 권익 향상을 위한 활동을 강조한다. 2. 학습자 거주지역의 문제와 적합한 모델 학습자의 거주지역에서는 고령화 문제와 노인 일자리 사업이 주요 사회문제로 대두되고 있다. 이에 사회계획 및 정책모델이 적합할 것으로 보인다. 이 모델은...2025.05.14
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종류가 다른 한국어 교재 2종을 선정하여 각 교재의 단원 구성을 요약 및 정리한 후 각각의 장단점을 비교 분석2025.01.191. 세종학당 실용 한국어 1(초급) 세종학당 실용 한국어의 매 과 구성은 다음과 같다. 1) part. 1: 각 과에서 배워야 할 핵심 키워드가 들어간 대화문을 듣게 한다. 2) part. 2: 각 과마다 두 개의 주제가 제시되는데, part.2에서는 part. 1과 같은 방식을 활용하되 part.1과는 다른 정보를 제시한다. 3) 연습해요: 각 과에서 배운 내용을 다양한 퀴즈를 통해 풀도록 한다. 4) 이야기해봐요: 두 사람의 한국어 대화를 들은 뒤 따라하도록 한다. 5) 듣고 말해요: 두 사람의 대화를 듣고 친구와 함께 이와 ...2025.01.19
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가족복지론_가족사정의 개념과 생태체계적 관점에서의 중요한 기준 5가지를 열거하고, 각 기준에서 해야 할 역할을 서술하시오.2025.01.181. 가족 사정의 개념과 특징 가족 사정은 가족을 하나의 단위로 보고, 가족 내부 및 외부 요인과 이들 간의 상호 작용을 파악하기 위해 자료를 수집, 분석하고 종합하는 일련의 과정이다. 이 과정은 초기 면담뿐만 아니라 클라이언트에게 제공되는 모든 서비스 과정을 통해 이루어지며, 직관이나 느낌보다는 관찰, 기록, 관련 연구 문헌 등 경험적 자료에 근거해야 한다. 사정은 객관적 측면과 주관적 측면, 두 가지 모두를 포괄한다. 2. 생태체계적 관점에서의 가족 사정 기준 1: 가족의 구조와 기능 상담자는 가족 구성원 각자의 성별, 연령, ...2025.01.18
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BJT의 에미터 바이어스 및 콜렉터 궤환 바이어스 회로2025.01.121. 에미터 바이어스 회로 에미터 바이어스 회로는 고정 바이어스 회로에 저항을 하나 추가한 형태로 만들 수 있으며, 고정 바이어스 회로보다 안정된 동작을 보여준다. 에미터 바이어스 회로에서는 β값이 안정적이라는 것을 관찰할 수 있었다. 2. 콜렉터 궤환 바이어스 회로 콜렉터 궤환 바이어스 회로는 고정 바이어스 회로에서 베이스 저항을 콜렉터로 궤환시킨 구조로, 적은 부품을 사용할 수 있으며 안정된 동작을 보여준다. 콜렉터 궤환 바이어스에서는 I_C값이 안정적이라는 것을 관찰할 수 있었다. 3. 바이어스 회로 비교 7장과 8장에서 실험...2025.01.12
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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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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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