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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
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언어의 영역별 구분: 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.291. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 분야로, 단어와 문장의 의미를 분석하고 해석하는 데 중점을 둔다. 의미론은 언어의 기본적인 의미 단위인 의미소(모픽)와 의미 단위 간의 관계를 규명하며, 단어 간의 동의어, 반의어, 다의어 등의 의미 관계를 탐구한다. 의미론적 연구는 자연어 처리(NLP) 분야에서도 중요한 역할을 한다. 2. 음운론 음운론은 언어의 음소와 음운 구조를 연구하는 분야로, 언어의 소리 체계와 소리 간의 관계를 분석한다. 음운론은 음소의 배열, 음운 변화, 음운 규칙 등을 다루며, 이는 언어의 발음 ...2025.01.29
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Chat GPT에 대하여 (이 레포트는 Chat GPT를 활용하여 제작하였습니다)2025.04.301. Chat GPT Chat GPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하도록 설계된 언어 모델의 한 유형입니다. 이것은 OpenAI에 의해 개발되었으며, 주어진 프롬프트 또는 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있는 기능을 가지고 있어 언어 번역, 질문 답변 및 챗봇 개발과 같은 자연어 처리 작업에 강력한 도구가 됩니다. Chat GPT는 감독되지 않은 학습 기술을 사용하여 대규모 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련되며, 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 문장에서 단어 간의 장기적인 의존성과 관계를 포착할 수 있습니다. 2. Chat ...2025.04.30
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어셈블리언어(시스템프로그래밍) 과제-3 (라이브러리 활용과 조건부 처리 프로그램 작성)2025.05.111. 난수 생성 프로그램에서 Randomize를 이용하여 시작 시드값을 항상 변경하므로, 난수 생성 시 처음 시작할 때와 동일하지 않은 랜덤한 값들이 나오게 된다. 이를 통해 -100 이상 100 미만의 20개의 난수를 생성하여 화면에 10진수로 출력하는 프로그램을 작성하였다. 2. 메모리 덤프 DumpMem 프로시저를 사용하여 워드 배열과 더블워드 변수의 값을 출력하는 프로그램을 작성하였다. ESI에 시작 주소, EBX에 원소의 크기, ECX에 원소 개수를 저장하여 DumpMem을 호출하였고, 이를 통해 메모리 내용을 확인할 수 ...2025.05.11
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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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QAM 복조를 C code로 구현하여 두 개의 message 신호를 복원 (통신이론1 hw c언어)2025.05.071. QAM 복조 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 복조는 진폭 변조와 위상 변조를 결합한 변조 방식입니다. 이 과제에서는 C 코드를 사용하여 QAM 복조를 구현하고, 두 개의 메시지 신호를 복원하는 과정을 설명하고 있습니다. 코드에서는 입력 신호 qam을 이용하여 cos(2πft)와 sin(2πft)를 곱하여 각각 msg1과 msg2 신호를 복원하고 있습니다. 이를 통해 원래의 메시지 신호를 분리할 수 있습니다. 2. C 언어 구현 이 과제에서는 C 언어를 사용하여 QAM 복조 알고리즘을 구현하고 ...2025.05.07
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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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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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