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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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고등학교 인공지능수학 평가계획서2025.01.161. 인공지능과 관련된 수학 인공지능의 발전에 기여한 역사적 사례에서 수학이 어떻게 활용되었는지를 이해하고, 인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다. 2. 텍스트 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 텍스트 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 텍스트 자료를 처리하는 수학 원리를 이해하며 자료를 시각화할 수 있다. 3. 이미지 자료의 표현 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 이미지 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있고, 수와 수학 기호로 표현된 이미지 자료를 처리하는 수학 원리를 ...2025.01.16
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AI 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표2025.01.031. AI 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 원본 이미지를 단순화, 변형, 샘플링하는 과정을 통해 효과적으로 이미지 특징을 추출할 수 있습니다. 2. 효소 예측 기술 'DeepEC' DeepEC은 4개의 EC 번호와 138만 8,606개의 단백질 서열 빅데이터를 학습한 딥러닝 기술입니다. 3개의 CNN을 주요 예측 기술로 사용하여 EC 번호를 예측하며, 예측에 실패할 경우 서열 ...2025.01.03
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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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빅데이터의 활용2025.05.041. 정형 데이터와 비정형 데이터 정형 데이터는 미리 정해 놓은 형식과 구조에 따라 저장된 데이터이며, 기업데이터베이스, 엑셀 등에 저장된 데이터가 이에 해당한다. 비정형 데이터는 정해진 구조나 형식 없이 정형화되지 않은 데이터로, 텍스트, 이미지, 동영상 등 멀티미디어 데이터가 대표적이다. 2. 비정형 데이터의 분석이 경영의사결정에 도움이 될 수 있는 사례 1. 구글의 '플루 트렌드': 검색 데이터를 활용하여 독감 확산을 예측하고 실시간으로 정보를 제공하여 의사결정의 질을 향상시킬 수 있다. 2. 엔씨소프트의 고객 데이터 분석 시...2025.05.04
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노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까? RANSAC (파이썬 예제 포함)2025.01.191. 데이터 노이즈 처리 데이터 분석을 할 때 노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 처리할 수 있을까? 이상치 데이터를 제거하는 것은 어려울 수 있으므로, 노이즈에 강한 모델을 찾는 것이 중요하다. RANSAC 알고리즘은 무작위 샘플링과 반복적인 검증 과정을 통해 노이즈의 영향을 최소화하고 신뢰할 수 있는 모델을 찾는 방법이다. 2. RANSAC 알고리즘 RANSAC 알고리즘은 1) 무작위 샘플 선택, 2) 모델 적합, 3) 인라이어와 아웃라이어 구분, 4) 모델 평가, 5) 반복의 과정을 거친다. 이를 통해 노이즈가 많은 데이터에서도...2025.01.19
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)2025.05.101. 얼굴 인식 알고리즘 구현 이 과제는 OpenCV2 라이브러리를 사용하여 웹캠으로 캡처한 얼굴 이미지를 데이터셋으로 구축하고, 이를 이용해 딥러닝 학습을 수행하여 얼굴을 인식하는 것을 목적으로 합니다. 과제 수행을 위해 3단계로 나누어 진행하였습니다. 첫째, 웹캠으로부터 얼굴 이미지를 캡처하여 데이터셋을 구축하였습니다. 둘째, OpenCV의 내장 메서드를 사용하여 데이터셋으로부터 학습을 수행하고 학습 모델을 생성하였습니다. 셋째, 생성된 학습 모델을 이용하여 실시간 비디오 화면에서 얼굴을 인식하고 정확도를 표시하였습니다. 이 과...2025.05.10
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디지털 기술을 활용한 공공외교2025.04.291. 디지털 공공외교로의 전환 4차 산업혁명으로 IT 기술이 발전하면서 외교 분야에도 많은 변화가 일어나고 있다. 전통적인 외교에서 공공외교로 확장되고 있으며, 디지털 공공외교 개념이 등장하면서 빅데이터 분석, AI 등의 기술이 접목되고 있다. 2. 디지털 공공외교의 주요 내용 한국은 외교부와 한국국제교류재단을 중심으로 디지털 공공외교를 추진하고 있다. 대표적인 사례로 한류의 성공을 들 수 있으며, 이를 통해 한국 문화와 이미지 제고, 실리외교 등의 효과를 거두고 있다. 3. 빅데이터와 AI를 활용한 공공외교 디지털 공공외교에서는 ...2025.04.29
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지2025.05.091. 객체 인식 (Object detection) 이미지에서 객체를 찾고 분류하는 프로세스. MATLAB 딥러닝 기법 중 'R-CNN Object Detector'를 이용하여 영상 이미지 인식 방법을 사용한다. 2. R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks R-CNN 프로세스는 Windows 10, MATLAB 2018b, NVIDIA CUDA Tool kit v10.0, NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 개발환경에서 진행되었다. 3. 딥러닝 학습 과정 imageDatas...2025.05.09
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