총 310개
-
의료 진단 인공지능 알고리즘의 신뢰성과 정확성 향상2025.11.171. 의료 데이터의 품질과 다양성 의료 진단 인공지능 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 풍부하고 다양한 의료 데이터에 기반한 학습이 필수적입니다. 대량의 정확한 의료 데이터 수집과 고도의 다양성 확보를 통해 다양한 인구 집단 및 의료 케이스를 대표할 수 있는 데이터셋 구축이 필요하며, 이는 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 2. 설명 가능한 인공지능(XAI) 의료 진단에서 인공지능 알고리즘의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 기술 개발이 중요합니다. 환자와 의료 전문가가 알고리즘의 결과를 이해하고 신...2025.11.17
-
딥러닝을 이용한 COVID-19 흉부 X선 영상 자동 탐지2025.01.031. COVID-19 진단 이 연구에서는 COVID-19 환자를 식별하기 위해 흉부 X선 영상을 사용했습니다. DenseNet169 심층 신경망을 사용하여 이미지 특징을 추출하고 XGBoost 알고리즘을 통해 분류를 수행했습니다. 제안된 방법은 기존 방법보다 더 정확하고 빠르며 허용 가능한 성능을 보였습니다. 이는 의료 영상 분석과 방사선학 분야에서 딥러닝의 발전을 보여줍니다. 2. XGBoost 알고리즘 XGBoost는 2016년 Chen & Guestrin이 제안한 트리 부스팅 기반의 효율적이고 확장 가능한 알고리즘입니다. 여러...2025.01.03
-
랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm)2025.05.091. 랜덤 포레스트 (Random Forest Algorithm) 랜덤 포레스트는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다. 하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정...2025.05.09
-
의료 결정에 있어 AI 알고리즘의 편향성과 공정성 도전 요소 평가2025.05.111. AI 알고리즘의 편향성 AI 알고리즘은 데이터의 편향된 특성을 학습하여 부정확한 예측 결과를 도출할 수 있다. 데이터 편향성, 알고리즘 설계 등이 편향성 문제의 주요 요인이다. 2. AI 알고리즘의 공정성 AI 알고리즘의 결과가 다양한 인종, 성별, 연령 등에 대해 공정하게 적용되는지가 중요하다. 공정성 지표를 활용하여 공정성을 평가할 수 있다. 3. 의료 결정에 미치는 영향 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 부정확한 진단과 치료가 이루어질 수 있으며, 이로 인해 의료 전문가들과 환자들의 AI 기술에 대한 신뢰가 하락할 수 있다...2025.05.11
-
정밀의학에서 맞춤형 치료를 위한 기계 학습 알고리즘2025.11.131. 정밀의학과 맞춤형 치료 정밀의학은 환자 개개인의 유전자, 생물학적 특성, 환경 및 생활 습관을 고려하여 맞춤형 치료를 제공하는 의료 접근법입니다. 개인의 유전자, 단백질, 생리학적 상태 등 다양한 정보를 분석하여 진단과 치료를 개인에게 맞춤형으로 제공합니다. 이러한 맞춤형 치료는 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 2. 기계 학습 알고리즘의 응용 기계 학습 알고리즘은 개인의 유전체 데이터, 생체 신호, 이미지 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 권장합니다. 환자의 생활 양식과 환경 요인을 통합하여...2025.11.13
-
알고리즘이란 무엇인지 본인의 의견과 알고리즘의 활용에 대해서 논하시오2025.05.111. 알고리즘의 개념 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차나 명령어들의 집합입니다. 알고리즘은 입력, 출력, 연산과정, 제약조건 등을 명확히 정의하여 문제 해결을 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 정확성, 유한성, 효율성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 알고리즘 활용 사례 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 데이터 처리, 그래프 이론, 암호화, 인공지능 등에 사용됩니다. 금융 분야에서는 주식 거래 알고리즘, 의료 분야에서는 진단 알고리즘, 교통 분야에...2025.05.11
-
알고리즘의 개념과 미래 전망2025.01.251. 알고리즘의 개념과 작동 방식 알고리즘은 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 일련의 단계적 절차를 나타낸다. 알고리즘은 입력을 받아들이고 이를 처리하여 원하는 출력을 생성하는 프로세스로 설명될 수 있다. 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되며, 효율성이 중요한 특징 중 하나이다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향과 예시 알고리즘은 현대 사회에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 정보 기술, 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 알고리즘이 혁신과 발전을 이끌고 있다. 예를 들어, 검색 엔진, 의료 이미...2025.01.25
-
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
-
성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
-
현대 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할2025.05.161. 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할 현대의 컴퓨터 과학 발전은 꾸준한 연구와 발전의 연속이라 할 수 있습니다. 특히, 알고리즘이 이러한 발전의 핵심이 되어왔다는 것이 많은 학자들의 공통된 견해입니다. 본 장에서는 'The Nature of Computation'이라는 논문을 통해 현대 컴퓨터 과학의 기원과 알고리즘의 중요성에 대하여 자세히 알아보겠습니다. 2. 자연어 처리 분야의 딥러닝 동향 최근 연구에서는 자연 언어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝의 동향을 관찰할 수 있습니다. 이 주제에 대하여, 최근 논문 'Attentio...2025.05.16
1 / 31
