사람에 따라 정도에 차이가 있긴 하지만, 술을 마시면 대부분 취하게 됩니다.술을 마신 뒤 아마, “내가 지금 얼마나 취했을까?” 궁금해본 적 있으실 겁니다.취하는 이유는 알코올이 몸 안으로 들어와 혈류를 타고 돌아다니면서 우리의 뇌와 몸에 영향을 주기 때문입니다.이 상태를 수치로도 나타낼 수 있습니다.이렇게 나타낸 것이 바로 혈중 알코올 농도(BAC: Blood Alcohol Concentration)입니다.BAC가 높을수록 판단력과 반사 능력이 떨어집니다. 따라서, 운전할 때, 법적 기준 이상이면 음주운전에 해당할 수 있습니다.보통은 호흡 측정기를 사용하고 좀 더 정확히 측정하고 싶은면 혈액 검사를 합니다.하지만 매번 호흡 측정기를 사용하거나 혈액 검사를 할 수는 없습니다.그래서, 마신 술의 양과 시..
One-Hot 인코딩은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 범주형 데이터를 이진 벡터로 변환하는 방법입니다. 이 기법은 각 범주에 해당하는 위치만 1로 표시하고, 나머지는 0으로 만듭니다. 1. One-Hot Encoding의 정의 One-Hot Encoding은 주어진 범주 중 하나를 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1로 이루어진 벡터로 변환하는 방법입니다. 변환된 벡터에서 해당하는 범주만 1로 표시되고, 나머지는 모두 0이 됩니다.예시로,과일"이라는 범주에 사과, 포도, 수박이라는 범주의 값이 있다고 해봅시다.사과 → [1, 0, 0]포도 → [0, 1, 0]수박 → [0, 0, 1]이렇게 변환하면, 컴퓨터는 이진 벡터로 변환된 데이터를 처리할 수 있습니다.2. 주요 특징1) 범주별 독립적 표현 각 범주는 해..
Gradient Boosting Machine (GBM)은 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법의 하나로, 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 결정 트리(Decision Tree)를 사용하며, 각 트리가 순차적으로 학습됩니다. 1. GBM의 정의 GBM의 핵심 아이디어는 이전 모델의 오차(residual)를 줄이는 방향으로 새로운 모델을 학습시키는 것입니다. 이 과정에서 Gradient Descent(경사 하강법)을 사용하여, GBM은 각 반복에서 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하고, 다음 트리는 이 기울기를 줄이는 방향으로 학습합니다.수학적으로 정의하면 다음과 같습니다.여기서,이 과정은 지정된 반복 횟수나 오차..
2. (가)는 학사 관리 시스템의 학과 정보가 저장된 테이블과 학생 정보가 저장된 테이블이다. 을 고려하여 에 따라 쓰시오. [2점]데이터베이스 문제입니다.실행에 따라 위반되는 무결성 제약 조건을 쓰라고 하네요~!테이블을 자세히 살펴보며 작성 방법을 보면 쉽게 풀 수 있습니다.정 답참조 무결성 제약 조건조건에 보면 두 개의 SQL 테이블 생성 구문이 나와 있습니다. 하나는 학과 테이블이고, 다른 하나는 학생 테이블이네요.학과 테이블에는 학과명, 연락처, 사무실이 있습니다.학과명은 PRIMARY KEY로 지정되어 유일하고 중복될 수 없습니다.학생 테이블에는 학번, 이름, 학과가 있습니다.학번은 PRIMARY KEY로 지정되어 유일하고 중복될 수 없습니다.FOREIGN KEY(학과) REFERENCES ..
1. 다음은 2022개정 정보과 교육과정의 교과 역량에 대해 정보 교사들이 나눈 대화의 일부분이다.괄호 안의 ㉠과 ㉡에 해당하는용어를 순서대로 쓰시오. [2점]정보교과 역량 3가지를 묻는 문제입니다.정보 교과역량 3가지 컴퓨팅 사고력, 디지털 문화 소양, 인공지능 소양을 묻는 질문이네요!정 답㉠ 디지털 문화 소양 ㉡ 인공지능 소양정보교과 역량 3가지를 묻는 질문입니다!교육과정에 제일 앞에 나와있는 표를 확인하면 쉽게 풀 수 있죠!한 번, 다시 확인해봅시다! 컴퓨팅 사고력은 나왔으니 정답은 ㉠ 디지털 문화 소양 ㉡ 인공지능 소양 입니다!
ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 입력값이 양수면 그대로 출력하고, 음수면 0으로 출력하는 활성화 함수입니다. 계산이 간단하고, 딥러닝 모델에서 비선형성을 추가하여 학습을 돕습니다. 1. ReLU 함수의 정의입력 값 x가 양수이면 그대로 출력되고, 음수이거나 0이면 0으로 출력됩니다.수학적으로 정의하면 다음과 같습니다.여기서,입력이 양수일 때: f(x) = x입력이 음수일 때: f(x) = 0 입니다.2. 주요 특징1) 비선형성입력이 양수일 때는 선형 동작하지만, 입력이 음수일 때는 0으로 출력되므로 전체적으로는 비선형적 동작을 합니다. 따라서, 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 2) 간단한 계산수학적으로 단순해서 계산 비용이 매우 적습니다. 따라서, 큰 규모의 네트..
이번 시간에는 만든 앱을 핸드폰에 사용하기 위해 필요한 앱을 설치해볼겁니다.안해도 제작은 가능하나 최종적으로 테스트 할 때 필요하니 꼭! 설치하는 것을 권장합니다.앱을 완성하였거나, 태스트 해볼려면 핸드폰에 설치를 해야 합니다.물론 앱인벤터 자체에서 확인을 해볼 수 있지만, 아무래도 핸드폰에 설치를 해봐야 확실하죠.이 때 도움을 주는 앱이 MIT AI2 Companion입니다.안드로이드, ios 둘 다 있으며 이름이 살짝 다릅니다.안드로이드 경우1. 안드로이드 경우에는 플레이스토어에서 mit ai2 companion 이라고 검색한 뒤 설치하면 됩니다.용량은 약 19mb라 크지는 않습니다.2. 완료되면 다음과 같은 뜹니다. 저는 와이파이를 연결하지 않아 아래와 같은 메시지가 떳네요.ios 경우1. ios ..
시그모이드 함수(sigmoid function)는 활성화 함수 중 하나로, 이진 분류 문제에 주로 사용됩니다. 이 함수는 입력 값을 0과 1 사이의 값으로 변환하며, 신경망에 비선형성을 제공해 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 1. sigmoid 함수의 정의입력값에 음의 지수 함수를 적용하여 변환한 뒤, 그 값을 0과 1 사이의 값으로 압축합니다. 입력값이 양수일수록 1에 가까워지고, 음수일수록 0에 가까워지며, 출력값은 항상 0과 1 사이를 유지합니다. 수학적으로 정의하면 다음과 같습니다.여기서,σ(x): 시그모이드 함수의 출력값.x: 입력값.e: 자연상수, 약 2.718로 알려진 오일러 수입니다. 2. 주요 특징1) 확률 계산에 유용 출력 값이 항상 0과 1 사이에 있습니다. 이 특성 덕분..
앱인벤터는 MIT에서 관리하는 앱메이커입니다.오픈소스라 누구나 사용할 수 있고, 쉽게 안드로이드 앱 및 ios 앱을 만들 수 있습니다~!비록 아직 한국어를 지원하지는 않지만, 자동 번역기능을 사용하면 누구나 쉽게 앱을 만들 수 있습니다.그럼 지금부터 앱인벤터의 세계 속으로 떠나 볼까요?사전 준비물: 구글 계정(구글 계정이 필요합니다~! 없는 분들은 미리 만들어 주세요.지금부터 앱인벤터를 천천히 차근차근히 따라해볼게요~!아직 앱인벤터가 한국어 번역을 제대로 지원하지 않기 때문에 크롬 자동 번역을 사용해서 해보겠습니다.브라우저는 크롬을 사용해서 켜주세요.1. 사이트 접속하기먼저 앱인벤터에 접속하겠습니다.아래 주소에 접속해 주세요.https://appinventor.mit.edu/ MIT App Invento..
GELU(Gaussian Error Linear Unit)함수는 입력 값을 정규 분포의 확률로 변환하여 활성화하는 방식입니다. 입력이 클수록 더 많이, 작을수록 덜 활성화되며, 이를 통해 부드럽고 확률적인 활성화가 이루어집니다. 최신 신경망 모델에서 자주 사용되며, 학습의 안정성과 성능 향상에 기여합니다.GELU (Gaussian Error Linear Unit) 함수는 신경망에서 활성화 함수로 사용되는 함수 중 하나입니다.ReLU (Rectified Linear Unit)와 유사하게 비선형성을 제공하지만, 보다 매끄럽고 자연스러운 방식으로 동작합니다. 특히, Transformer와 같은 최신 신경망 구조에서 ReLU 대신 종종 사용되며, BERT 모델에서도 활성화 함수로 사용됩니다.1. GELU 함수의..
