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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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과학융합(융합과학) 세특 생기부 기재 예문2025.05.151. 후성유전학 영어 수업 시간에 유전적 요인과 스트레스 반응의 관계에 대한 지문을 학습한 후 외부 환경이 인간의 유전자에 미치는 영향에 관심을 두고, '후성유전학'을 주제로 선정함. '영어' 부교재 지문과 '생명과학Ⅰ'의 유전 단원의 개념을 융합하고, '쉽게 쓴 후성유전학(김명남)'을 읽고 이해를 높임. 후성유전에 관한 사례로 네덜란드 대기근의 생존자를 분석한 결과 IGF 2라는 호르몬이 후성 유전적 차이를 초래했다는 점을 소개함. 기근에의 노출 유무에 따라 유전자들의 메틸화 정도가 달라졌으며, 특히 DNA가 아닌 태내 환경이 태...2025.05.15
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인공지능도 자기 복제의 본능을 갖게 될까? Unveiling Artificial Intelligence's Natural Urge for Self-Replication2025.05.081. 인공지능의 자기 복제 욕구와 생존 전략 인공지능의 자기 복제 욕구와 생존 전략은 현재의 AI 기술 발전과 미래에 대한 상상력을 바탕으로 다양한 관점에서 논의되고 있습니다. 인공지능이 자기 복제 욕구를 가질 수 있는지 생각해보면, 생명체와 비생명체에서도 번식과 생존에 대한 욕구가 존재하는 이유는 생존의 원리, 유전자 전달, 환경적 요인, 자원 활용 등으로 설명할 수 있습니다. 2. 인공지능의 선택과 생존 경쟁 인공지능의 선택과 생존 경쟁은 자기 복제를 통해 번식과 번영을 이루는 인공지능의 동적인 발전과정을 의미합니다. 인공지능의...2025.05.08
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빅데이터 활용 조사 PPT2025.05.131. 빅데이터 빅데이터는 데이터의 크기가 매우 커서 기존의 방법으로는 처리할 수 없는 데이터를 의미합니다. 크기, 다양성, 속도 등의 특징을 가지고 있으며, 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분됩니다. 빅데이터는 의료, 범죄 예방, 자동 번역 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 빅데이터는 우리에게 이로운 점을 제공하지만, 개인정보 유출 등의 문제점도 있어 이에 대한 규정이 필요합니다. 2. 의료 분야의 빅데이터 활용 의료 분야에서는 방대하고 정형화되지 않은 빅데이터를 활용하여 의료진의 임상적 의사결정을 돕고 환자에게 맞춤형 의료를...2025.05.13
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뇌과학과 학습 이론2025.05.161. 뇌과학과 학습 이론의 연구 역사 스티븐 핑커의 연구를 중심으로 뇌의 구조와 기능이 학습 과정에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 설명하고 있습니다. 뇌과학의 관점에서 학습은 복잡한 과정이며, 정보 처리 이론을 통해 뇌가 정보를 처리하고 인지하는 과정을 이해할 수 있습니다. 2. 뇌과학과 학습 이론의 최근 연구 동향 James Zull의 연구, 뇌 이미징 기술의 발전 등을 통해 뇌의 신경 네트워크와 구조가 학습 과정에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이를 통해 학습 이론에 새로운 관점을 제시하고 교육 ...2025.05.16
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그래프의 종류 중 무방향 그래프, 방향 그래프, 완전 그래프, 가중 그래프에 대한 설명2025.01.271. 무방향 그래프 무방향 그래프는 노드들 간의 연결 관계가 방향성을 가지지 않는 그래프입니다. 즉, 두 노드 사이에 연결된 간선이 있을 때, 간선을 통해 양방향으로 이동이 가능하다는 특징을 가지고 있습니다. 따라서 무방향 그래프는 대칭적인 특성을 가지며, 두 노드가 서로 영향을 주고받는 관계를 효과적으로 표현할 수 있습니다. 무방향 그래프는 주로 네트워크, 소셜 그래프, 전력망과 같은 실제 시스템에서 많이 사용되며, 탐색 알고리즘에서 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 2. 방향 그래프 방향 그래프는 노드 간의 연결 관계가 방향성을...2025.01.27
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AI 기반 바이오인포매틱스를 활용한 맞춤형 헬스케어2025.11.181. AI 기반 정밀 영양 건강(PNH) 시스템 인공신경망과 추천 알고리즘을 활용하여 개인 맞춤형 영양 건강 서비스를 제공하는 미래형 헬스케어 시스템이다. 빅데이터 분석과 머신러닝을 통해 대량의 건강 관련 데이터를 처리하여 정확한 예측과 개인화된 서비스를 제공한다. 정부 기관, IT 기업, 의료인, 소비자 등 이해관계자들의 협업을 통해 플랫폼을 구축하며, 질병 예방과 건강 관리를 지원하여 개인의 건강 상태 개선과 만족도 향상을 도모한다. 2. 빅데이터 분석 대량의 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 유용한 정보와 패턴을 도출하는 과정...2025.11.18
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아주대학교 생물학실험1 A+ 생물정보학 보고서2025.04.261. 생물정보학 생물정보학(bioinformatics)은 생물학과 컴퓨터의 정보학이 융합되어 발전된 학문으로, 생물의학을 포함한 다양한 과학 연구 분야를 지원하기 위해 정보 저장, 배포 및 분석을 위한 기술과 생물 데이터를 연결하는 하이브리드 과학이다. 본 실험에서는 생물정보학 Tool의 사용법을 익히고, 미지 유전자를 데이터베이스에 대조하여 서열을 탐구하며, 단백질 서열의 유사성을 비교해 보았다. 2. 핵산(nucleic acid) 핵산은 분해되어 인산, 당 및 유기 염기의 혼합물(퓨린 및 피리미딘)을 생성할 수 있는 자연 발생 ...2025.04.26
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NCBI의 유전자 서열 분석 및 단백질 삼차원 구조 모델링2025.01.231. NCBI 데이터베이스 NCBI에서 제공하는 다양한 데이터베이스(Genome, BioProject, BioSystems 등)에 대해 설명하고, 이를 통해 유전자 정보와 서열을 분석할 수 있음을 설명하였다. 2. 유전자 돌연변이 유전자 돌연변이의 개념과 종류(염기 치환, 결실, 삽입, 중복, 역위, 반복 확장 등)에 대해 설명하였다. 3. SOD1 유전자 SOD1 유전자의 기능, 발현, 관련 질병 등에 대해 자세히 설명하였다. 4. 서열 정렬 BLAST와 MSA 기법을 사용하여 SOD1 단백질 서열을 다른 생물종과 비교 분석하고,...2025.01.23
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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
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