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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.231. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지적 활동을 모방하거나 이를 능가하는 기계를 만드는 학문 및 기술을 의미합니다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템을 의미하며, 강한 인공지능은 인간과 동일한 수준의 인지 능력과 지능을 가지는 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 핵심은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 있습니다. 기계학습은 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으...2025.01.23
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능은 단순히 기술의 발전을 넘어 인간의 인지적 능력을 모방하거나 대체하는 기술로 정의되며, 이는 정보 처리, 문제 해결, 학습 능력 등 인간 고유의 지능적 특성을 포함한다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 전반적인 지능을 갖춘 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 발전은 기계학습과 딥러닝을 중심으로 이루어졌다. 기계학습은 데이터를 이용해 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망을 기반으...2025.01.24
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정2025.05.091. R-CNN 딥러닝 기법 R-CNN은 object detection 분야에서 널리 사용되는 기법으로, 이미지 내 물체를 인식하고 분류하는 과정을 거치는 방식이다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등이 대표적인 R-CNN 기법이다. R-CNN은 region proposal, CNN 입력, SVM 분류, 바운딩 박스 보정 등의 단계를 거치며, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 이러한 단계를 개선하여 성능을 향상시켰다. 2. 차량 간 거리 추정 본 과제에서는 R-CNN을 이용하여 영상 이미지에서 ...2025.05.09
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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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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 특정 목적을 위해 개발된 인공지능으로, 스스로 인식할 수는 없지만 인공적인 기능을 만들어낼 수 있다. 반면 강한 인공지능은 스스로 인식하여 고도의 문제를 해결할 수 있는 지능을 만들어내는 것을 말한다. 현재 약한 인공지능은 많이 발전했지만 강한 인공지능의 발전은 미약한 상황이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 데이터 처리 경험을 바탕으로 향상된 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 기술이다. 정보 처리 능력을 향상시켜 방대한 데이터를 바탕으로 ...2025.05.13
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
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경영정보시스템과 인공지능(AI) 기술의 발전 및 응용2025.01.241. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 수행 능력과 인지 수준에 따라 약한 인공지능(Narrow AI)과 강한 인공지능(General AI)으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정 과제에 특화된 지능으로, 인간의 뇌와 같은 종합적 사고를 하진 않지만 특정 목적을 달성하기 위해 최적화된 지능입니다. 반면 강한 인공지능은 인간과 비슷한 수준의 종합적인 사고와 문제 해결 능력을 가진 지능을 목표로 합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로...2025.01.24
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인공지능의 역사적 발전과 현재 동향2025.05.161. 인공지능 연구의 역사 인공지능 기술의 역사적 발전 과정을 살펴보며 현대에 이르기까지의 중요한 이정표와 혁신적인 발견들을 중점적으로 다룹니다. 앨런 튜링의 '컴퓨터와 지능' 논문에서 제시된 튜링 테스트는 인공지능 연구의 초기 방향을 제시했으며, 1950년대와 1960년대에는 인공지능의 기초적인 개념과 알고리즘이 개발되었습니다. 1980년대에는 신경망과 딥러닝 같은 현대 인공지능 기술의 기반이 형성되었고, 최근에는 인공지능 기술이 빠르게 발전하며 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 2. 인공지능 관련 연구 동향 딥...2025.05.16
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 단순히 인간의 능력 일부를 시뮬레이션하는 것으로, 특정 분야에 한정해 인간의 지능을 흉내 내는 지능적인 활동을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 자신만의 자아를 가지고 있는 컴퓨터로, 인간과 유사하거나 뛰어넘는 수준의 능력을 가지고 있어 스스로 학습하고 자아의식과 감정도 가진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 데이터로부터 프로그램을 자동으로 생성하는 기술로, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에 데이터를 입력해 놓고 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계...2025.01.18
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