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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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CPU의 논리회로 구성에서 연산장치와 제어장치에 대해 설명하세요2025.05.141. 연산장치 ALU CPU(Central Processing Unit)는 명령어를 실행하고 계산을 수행하는 컴퓨터 시스템의 핵심 구성 요소이다. CPU 내에서 산술 논리 장치(ALU)는 산술 및 논리 연산을 수행하는 데 중요한 역할을 한다. ALU는 이진 데이터에 대한 수학적 계산과 논리적 비교를 수행하는 디지털 회로이다. 주요 기능은 산술 연산, 논리 연산, 데이터 비교를 포함한다. ALU는 가산기, 멀티플렉서, 논리 게이트 및 레지스터와 같은 다양한 구성 요소로 구성되며, CU와 밀접하게 상호 작용한다. 2. 제어 장치(CU)...2025.05.14
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컴퓨터구조와 데이터의 표현과 컴퓨터 연산2025.05.051. 컴퓨터 시스템의 구성요소 컴퓨터 시스템의 주요 구성 요소에는 중앙 처리 장치(CPU), 메모리, 입출력 장치, 저장장치, 버스 등이 포함됩니다. CPU는 연산장치(ALU)와 제어장치(CU)로 구성되며, 메모리에는 RAM과 ROM이 있습니다. 입출력 장치는 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용을 가능하게 하고, 저장장치는 데이터를 영구적으로 저장합니다. 버스는 컴퓨터 내부의 다양한 구성 요소 간 데이터와 명령어를 전송하는 통신 시스템입니다. 2. 컴퓨터 역사와 분류 컴퓨터의 역사는 기계식 계산기에서부터 현대의 전자식 컴퓨터까지 이어집니...2025.05.05
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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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스퍼터링(Sputtering) 이론레포트2025.05.081. 스퍼터링 기법의 장점 스퍼터링 기법은 CVD 기법에 비해 저온 증착이 가능하며, 열에 약한 물질이나 고융점 물질에도 쉽게 박막을 형성할 수 있다. 또한 넓은 면적에서 균일한 두께의 박막 증착이 가능하고, 박막 두께 조절이 쉬우며 성분 조절이 용이하다. 하향 증착과 수평 방향 증착이 가능하고, 진공 증착 기법에 비해 박막의 순도가 높다. 2. 스퍼터링 기법의 단점 스퍼터링 기법의 단점은 증착 속도가 다소 느리고, Ar 이온이 타겟 표면과 화학 반응을 하여 화합물 층을 형성할 수 있어 증착 속도에 영향을 줄 수 있다. 또한 고전압...2025.05.08
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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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학습장애 판별에 있어 중재반응모형의 한계와 해결방안2025.05.121. 중재반응모형의 한계 중재반응모형은 학습 장애 판별에 널리 사용되지만, 여러 가지 한계가 있다. 이 모형은 잠재적 편향, 표준화된 평가에 대한 의존, 학업 성취에 대한 좁은 초점, 학습 장애의 다양한 특성 포착의 어려움, 환경적 및 맥락적 요인 간과 등의 문제가 있다. 이러한 한계를 인식하고 해결하는 것이 중요하다. 2. 대안적 접근법 중재반응모형의 한계를 극복하기 위해서는 다면적이고 포괄적인 접근이 필요하다. 질적 관찰, 학생 자기 보고서, 교사 입력, 전체론적 평가 등 다양한 데이터 소스를 통합하고, 인지, 사회정서, 적응 ...2025.05.12
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자신이 가장 선호하는 발달이론(학습이론)의 주요 내용과 선택 이유2025.01.031. 학습이론의 개념 학습이론은 개인의 학습과 발달을 이해하고 설명하는 이론입니다. 이론은 개인이 어떻게 지식과 기술을 습득하며, 어떻게 그것들을 사용하고 적용하는지를 탐구합니다. 학습이론은 다양한 관점과 이론들을 포괄하며, 교육 및 개인 발달에 대한 이해를 촉진하고 지원합니다. 2. 학습이론의 주요 내용 학습이론의 주요 내용에는 조작적 조건부 반응, 강화, 범용성, 일반화 등이 포함됩니다. 이러한 개념들은 학습과 발달을 이해하고 설명하는 데 중요한 역할을 합니다. 학습이론은 행동과 환경 간의 상호작용을 중심으로 학습과 발달을 설명...2025.01.03
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아마존 AWS의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.01.021. 아마존 AWS의 클라우드 서비스 종류 및 기능 아마존 AWS는 EC2, 스토리지, 데이터베이스, 인공지능, 게임 개발, IoT 등 다양한 클라우드 서비스를 제공하고 있습니다. EC2는 가상 서버를 제공하여 사용자가 원하는 프로그램을 설치할 수 있으며, 스토리지는 파일 저장 및 전송, 데이터베이스는 데이터베이스 구축 및 활용, 인공지능은 챗봇 서비스, 게임 개발은 게임 서버 운영, IoT는 스마트기기 네트워크 운영 등의 기능을 제공합니다. 2. 아마존 클라우드 서비스의 비교 및 분석 아마존 AWS의 클라우드 서비스는 사용자의 목...2025.01.02
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한국어 교수법의 흐름과 한국어 교재 개발의 역사를 바탕으로 차후에 어떤 교수법을 반영한 교재가 개발될 것인지 예측2025.01.191. 한국어 교수법의 흐름 한국어 교수법의 역사적 흐름을 살펴보면, 초기에는 어휘 중심의 전통적인 교재에서 벗어나 문법과 회화 중심의 교재가 편찬되었다. 이후 체계적인 문법 기술과 교재 체제가 안정되었고, 다양한 목적(선교, 정책 등)으로 교재가 편찬되었다. 1946년 이후에는 한국인에 의한 교재 발간이 이루어졌고, 문법, 회화 외에 연습, 활용 등이 포함되었다. 1989년 이후에는 의사소통 교수법을 활용한 통합기능 교재가 발간되었고, 문화적 측면도 고려되었다. 2000년 이후에는 정부 주도의 대규모 교재 편찬, 다양한 언어권 교재...2025.01.19
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