총 119개
-
LabView 실습1 결과보고서 (아주대 기계공학기초실험 실험4)2025.04.261. 랩뷰 프로그래밍 실습1에서는 랩뷰의 While루프 함수를 이용하여 실시간으로 생성되는 0~1 사이의 난수를 웨이브폼 차트에 나타냈다. 이때 While루프는 무한반복 루프이기 때문에 반드시 정지조건을 달아야 한다는 것을 알 수 있었다. 2. 사인 함수 생성 실습2에서는 난수, 상수, 사인 함수를 연산하여 웨이브폼 차트에 나타냈다. 상수값, 사인 함수의 진폭, 주파수에 따라 사인 함수가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 진폭에 따라 진폭의 최대값과 최소값 차가 달라지고 상수값이 변하면 y축 평행 이동을 하며, 주파수가 변하면 초당...2025.04.26
-
경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.151. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능(AI)은 특정 작업을 수행하도록 설계된 인공지능으로, 사람처럼 사고하거나 인식하는 능력은 없다. 반면, 강한 인공지능은 인간과 유사한 사고, 이해, 학습 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 강한 AI는 현재 기술로는 아직 실현되지 않았으며, 과학 소설이나 미래 기술에 대한 논의에서 주로 다루어진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 인식하여 의사결정을 개선할 수 있는 능력을 갖추게 하는 기술분야이다. 기계학습의 가장 큰 특징은...2025.01.15
-
[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
-
최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.05.111. 빅데이터의 개념 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근 4차 산업혁명 시대에서는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 가상현실(VR) 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석기술이 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 사례 Amazon은 빅데이터를 개인화된 제품 추천, 타깃 마케팅 캠페인, 재고 관리, 신속하고 효율적인 배송을 보장하기 위한 물류 네트워크 최적화 등 다양...2025.05.11
-
인공지능_독립 성분 분석을 이용하여 노이즈 제거를 수행한 연구를 조사하고 어느 분야에 응용되고 있는지 사례를 들어 조사하시오2025.01.161. 독립 성분 분석 독립 성분 분석은 다양한 정보들이 서로 혼합된 데이터에서 필요한 부분만 선택적으로 추출하는 통계적 기법의 하나로, 독립된 정보와 다른 정보 간의 상관관계를 변환하는 기술이다. 즉, 특징이 서로 다른 둘 이상의 신호가 선형적으로 혼합된 확률 변수를 통계적 방법에 의해 상호 독립적 신호로 분리하는 것을 말한다. 2. 독립 성분 분석의 응용분야 - 음향/음원 분야 독립 성분 분석을 이용하여 음질 개선, 강인한 음성인식, 음원신호 추출 등의 연구가 진행되고 있다. 헤드폰 내부로 유입되는 외부잡음에 대해 독립 성분 분석...2025.01.16
-
건국대학교 무선통신공학 13주차 과제2025.01.291. 프레임 기반 처리 과제에서는 프레임 기반으로 처리를 하여 지연이 발생했다고 언급되었습니다. 프레임 기반 처리는 데이터를 일정한 크기의 프레임으로 나누어 처리하는 방식으로, 이 과정에서 지연이 발생할 수 있습니다. 2. 오류 발생 1초마다 8비트씩 오류가 발생하는 것을 확인할 수 있었다고 언급되었습니다. 이는 무선 통신 환경에서 발생할 수 있는 오류로, 이를 해결하기 위한 다양한 기술들이 사용됩니다. 3. Interleaver 지연 188*11*8의 Interleaver 지연이 발생했다고 언급되었습니다. Interleaver는 ...2025.01.29
-
형태재인이란 무엇인가?2025.01.021. 형태재인 형태재인은 외부 세계의 사물을 보고 그것이 무엇인지 아는 과정이다. 이 과정에는 외부 정보를 받아들여 내부적으로 재현하고, 기존의 표상들과 대조하는 과정이 포함된다. 형태재인에 대한 다양한 모형들이 제안되었는데, 형판맞추기 모형, 세부특징분석 모형, 원형 모형, Marr의 계산 모형, Biederman의 요소에 의한 재인 이론 등이 있다. 또한 하향적 정보 처리가 형태재인에 영향을 미치는데, 단어우월효과와 단어이해효과 등이 그 예이다. 1. 형태재인 형태재인은 시각 정보 처리의 핵심 과정으로, 우리가 주변 환경을 인식...2025.01.02
-
유아 디지털 교육에서 활용할 수 있는 교수매체와 인공지능 활용사례, 미래 유아교사의 핵심역량 및 디지털 역량2025.01.201. 유아 디지털 교육에서 활용할 수 있는 교수매체 유아 디지털 교육에서 활용할 수 있는 교수매체로는 PC, 디지털TV, 디지털 카메라, 스마트폰과 인터넷, 디지털 영상, 디지털 오디오, 디지털 사진, 전자칠판, 3D 프린터, 비봇, 메이키 메이키, 유아 교육용 로봇 등이 있다. 이 중 전자칠판, 3D 프린터, 유아 교육용 로봇의 장단점을 자세히 기술하였다. 2. 인공지능의 개념 및 원리 인공지능은 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기술이다. 인공지능의 원리에는 메타학습, 연합학습과 프라...2025.01.20
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.101. 인공지능의 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 소프트웨어로 구현하는 기술 또는 분야를 의미합니다. 즉, 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나뉩니다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능이며, 강한 인공지능은 모든 인간 지능 활동을 수행할...2025.01.10
-
미래 소방로봇의 기능, 성능 및 재난 현장 활용2025.05.061. 소방로봇의 이동성 및 센서 기능 미래 소방로봇은 거친 지형과 장애물을 극복할 수 있는 향상된 이동성과 민첩성을 갖추어야 합니다. 또한 가스 누출과 같은 잠재적 위험을 실시간으로 감지할 수 있는 센서와 카메라가 장착되어야 합니다. 2. 소방로봇의 통신 및 데이터 처리 능력 미래 소방로봇은 대량의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하고 현장의 최초 대응자에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다. 또한 소방관 및 기타 비상 대응자와 통신하여 실시간 업데이트를 제공하고 대응 노력을 조정할 수 있어야 합니다. 3. 소방로봇의 첨단 ...2025.05.06
4 / 12
