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AI와 현대사회2025.01.201. AI 기술의 발전 역사 인공지능(AI) 기술은 20세기 중반에 처음 개념화된 이후, 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기의 AI 연구는 주로 논리적 연산과 규칙 기반 시스템에 초점을 맞추었으나, 최근에는 딥러닝, 머신러닝 등 데이터 기반의 학습 알고리즘이 중심이 되었습니다. 대한민국 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 기술 개발에 힘써왔으며, 특히 2010년대 들어 가속화되었습니다. 2. AI의 현대사회 적용 사례 AI는 현재 대한민국의 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 제조업, 금융, 의료, 교육...2025.01.20
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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고급최적화 과제 22025.11.131. 최적화 이론 고급최적화는 수학적 모델링을 통해 주어진 제약 조건 하에서 목적함수를 최소화 또는 최대화하는 방법론을 다룬다. 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등 다양한 최적화 기법을 포함하며, 실제 공학 문제 해결에 필수적인 학문이다. 2. 수치해석 및 알고리즘 최적화 문제를 풀기 위한 수치해석적 방법과 알고리즘을 학습한다. 경사하강법, 뉴턴 방법, 제약조건이 있는 최적화 알고리즘 등을 포함하며, 수렴성과 계산 효율성을 분석하는 내용을 다룬다. 3. 응용 최적화 최적화 이론을 실제 공학 문제에 적용하는 방법을 학습한다. 자...2025.11.13
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Cortex M3의 메모리 맵 구조 및 특성 분석2025.11.151. Cortex-M3 메모리 맵 구성 Cortex-M3는 ARM사의 32비트 마이크로컨트롤러 코어로, 메모리 맵은 Flash 메모리(코드 저장), RAM(데이터 메모리), 벡터 테이블(예외/인터럽트 처리), 페리페럴 레지스터, 시스템 제어 레지스터로 구성됩니다. 프로그램 코드는 주소 0x00000000에서 시작하며, 시스템 제어 레지스터는 주소 0xE000E000에 위치합니다. 각 요소는 고유한 주소 범위를 가지며 마이크로컨트롤러 모델에 따라 세부 사항이 다를 수 있습니다. 2. Cortex-M3의 장점 저전력 소비로 배터리 구동...2025.11.15
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[컴퓨터과학과]인공지능_중간과제물2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 상태(노드)를 탐색하고, 목표 상태에 도달하는 경로를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 문제를 풀이하는 과정은 초기 상태를 설정하고 목표 상태에 도달하게끔 연산자를 찾는 과정으로, 비용을 고려하여 트리 등의 그래프를 이용해 구할 수 있습니다. 범위가 크면 클수록 드는 비용이 방대해 진다는 특징이 있어 최대한 정보를 가진 상태에서 범위를 좁히는 것이 중요합니다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 탐색 알고리즘이며 평가함수를...2025.01.25
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정보사회와 4차 산업혁명, 컴퓨터와 통신의 발전, 처리장치의 최신 동향2025.01.251. 정보사회와 4차 산업혁명 제4차 산업혁명은 현실과 가상의 경계를 허물며 정보사회에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자동화 기술이 일상생활과 산업 전반에 통합되면서, 우리의 작업 방식, 소비 행태, 교육 방법 등에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 이러한 융합 기술은 가상 현실과 증강 현실을 포함해 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 새로운 플랫폼을 제공하며, 이는 고도화된 상호작용과 효율성을 가능하게 한다. 2. 컴퓨터와 통신의 발전 컴퓨터와 통신 기술의 융합은 정보 접근성의 혁명적인 변...2025.01.25
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공급사슬관리의 최신 경향과 4차 산업혁명 기술 융합2025.11.131. 공급사슬관리(SCM)의 정의 및 발전 SCM은 고객이 구매한 제품을 필요한 시점에 필요한 수량만큼 공급하는 관리 기법으로, 제품의 생산과 유통 과정을 통합 관리하는 경영전략 시스템입니다. 1982년 파이낸셜 타임스 기사에서 처음 소개되었으며, 1990년대부터 2010년대까지 IT 인프라와 함께 비약적으로 발전했습니다. 2010년대 중반 침체기를 거쳤으나, 최근 4차 산업혁명 기술과 결합하면서 다시 중흥기를 맞이하고 있습니다. 2. 클라우드 기반 SCMaaS 서비스 XaaS(Anything as a Service) 개념이 확산되...2025.11.13
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경영정보시스템 수업 가트너 2022 정리2025.01.211. 데이터 패브릭 데이터 패브릭은 복잡한 디지털 환경에서 데이터 액세스 및 공유가 원활히 진행되도록 지원하기 위하여 여러 데이터 관리 기술이 작동하는 개념의 기술 트렌드입니다. 데이터 카탈로그, 데이터 엔지니어링, 데이터 거버넌스, 데이터 준비와 통합 및 전달 기능 등을 지원하여 기업에서 활용됩니다. 대표적인 사례로 애니메이션 기업 드림웍스가 데이터 패브릭 전략을 시행하여 데이터 통합과 분석을 통해 비즈니스를 성장시켰습니다. 2. 사이버보안 메시 사이버보안 메시는 기업의 자산이 디지털화되고 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하면서 원격...2025.01.21
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우리나라 슈퍼컴퓨터의 역사와 세계 수준 비교2025.01.181. 우리나라 슈퍼컴퓨터의 역사 한국 최초의 컴퓨터는 1967년 국립 경제 조사 통계국에 도입된 IBM 1401이었다. 이후 1969년 KIST 전산센터가 도입한 CDC 3300, 1971년 사이버 72-14, 1979년 IBM 3032 등 다양한 고성능 컴퓨터가 도입되었다. 1988년에는 최초의 국가 슈퍼컴퓨터인 CRAY-2S가 카이스트에 도입되었고, 이후 CRAY Y-MP C90, NEC SX-5/6, IBM p690 등 여러 세대의 국가 슈퍼컴퓨터가 도입되었다. 2008년에는 SUN의 타키온과 IBM의 가이아로 구성된 국가슈퍼...2025.01.18
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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