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인공지능 대학원

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python 연산자 및 제어문 1. 변수와 예약어변수: 값을 저장하는 참조자 또는 포인터 역할예약어(키워드): 변수로 활용할 수 없는 단어2. 리터럴과 자료형리터럴: 코드에서 직접 값을 표현하는 것주요 자료형: int, float, str, bool, list, tuple, set, dict3. 연산자//: 나눈 값의 몫 반환%: 나눈 값의 나머지 반환관계 연산자: , >, , >=, !=논리 연산자: or (||), and (&&), not (!)in, not in: 특정 값이 존재하는지 확인 (if문에서 사용 가능)4. 함수 호출과 입출력 함수내장 함수 예시: sum()함수 호출 방법: 함수명(인수)키보드 입력 함수: input()int()/float(): 입력값을 숫자로 변환5. 조건문if, else, elif 사용하여 분기 처..
빅데이터 개념 및 정보통신기술 패러다임 변화 1. 빅데이터 개념과 특징(1) 데이터의 양적 팽창 → 데이터 가공 및 분석 → 새로운 가치 창출정보통신기술(ICT)의 발전으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가단순한 데이터 축적이 아닌 가공 및 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 이를 활용해 비즈니스 및 사회적 가치를 창출(2) 정형화 정도에 따른 데이터 분류데이터 유형 특징정형 데이터 (Structured Data)- 행(row)과 열(column)로 구성된 고정된 구조의 데이터- 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 쉽게 저장 및 관리 가능- 예: 엑셀 파일, SQL 데이터베이스, ERP 시스템의 데이터반정형 데이터 (Semi-structured Data)- 고정된 스키마는 없지만, 일부 구조화된 형식이 존재- 태그 또는 메타데이터를 포함하여 데이..
시간 복잡도 표기법과 알고리즘, 하노이탑 1. 시간 복잡도 표기법시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 변화하는지를 나타내는 개념이다. 대표적으로 빅오(Big-O), 빅세타(Big-Theta), 빅오메가(Big-Omega) 표기법이 사용된다.1.1 빅오(Big-O) 표기법최악의 경우 시간 복잡도를 나타냄.알고리즘의 실행 시간이 가장 오래 걸리는 경우를 기준으로 평가.입력 크기 n이 커질수록 성능이 어떻게 변하는지를 분석.상한선(Upper Bound)을 나타냄.예제선형 탐색(순차 탐색) → O(N)선택 정렬 → O(N²)이진 탐색 → O(log N)퀵 정렬(평균) → O(N log N), 최악 → O(N²)1.2 빅세타(Big-Theta, Θ) 표기법평균적인 경우 시간 복잡도를 나타냄.최선과 최악의 경우를 포함하여 입력 크..
딥러닝 이전의 영상 인식 및 딥러닝 기반 기술 1. 딥러닝 이전의 영상 인식 기술1.1 비올라-존스 얼굴 검출 (Viola-Jones Face Detection, 2001)단순한 필터를 여러 개 사용하여 얼굴을 검출하는 기법Haar-like Feature를 활용해 얼굴 특징을 빠르게 찾고, AdaBoost 알고리즘으로 중요한 특징을 선별하여 검출 속도를 높임Cascade 구조를 사용하여 단계적으로 검출 정확도를 높임실시간 얼굴 검출이 가능해졌으며, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 논문으로 평가됨1.2 Building Rome in a Day (2009)2D 이미지(사진)를 활용하여 3D 모델을 생성하는 연구관광객들이 찍은 다양한 각도의 사진을 활용해 3D 재구성 가능성을 제시이미지 calibration을 통해 동일한 객체의 공통 포인트를 이어서 3D 모..
자료구조와 알고리즘 1. 추상자료형(Abstract Data Type, ADT)데이터와 해당 데이터에 수행할 수 있는 연산을 정의하지만, 구현 방법은 명시하지 않음.예시: 가방(Bag)의 추상자료형데이터: 중복 허용, 순서 없음, 비교 가능연산:def contains(bag, e): # 특정 요소가 존재하는지 확인 return e in bagdef insert(bag, e): # 요소 추가 bag.append(e)def remove(bag, e): # 요소 삭제 bag.remove(e)2. 알고리즘 성능 분석(1) 실행 시간 측정실제 실행 시간 측정→ time 모듈을 이용하여 실행 시간을 측정할 수 있음.import timedef example(): start = time.time() # 시작 ..
KICS 한국통신학회 동계종합학술발표회 참관후기 2025.2.7 용평리조트에서 진행된 "KICS 한국통신학회 동계종합학술발표회" 를 참관하게 되었습니다 AISE LAB 선배님들이 동계 발표 준비를 위해 CES 참가중에도 숙소에서 밤새도록 논문 작성하시는걸 봤는데,그 결과물을 직접 볼수 있게 되어 영광이었습니다. (저도 하계 때는 꼭 잘 할 수 있도록 열심히 살아야 겠다는 다짐도 했습니다) 선배님들 발표내용을 제 나름대로 메모해 정리해보았습니다. 주제는 다양하게 - 공공기관 문서 자동 번역부터 곤충 분류, 야생동물 탐지, 반도체 불량 예측, 내부자 위협 탐지, 졸음운전 방지 시스템, 이진화 기반 이미지 분류, CLIP·RAG 융합, 그리고 LLM 기반 독거노인 감정 챗봇 등이 있었습니다.종합 AI 연구 발표1. 서론배경최근 인공지능(AI) 기술이 급격히..
파이썬 특론 #input() 예제name = input('이름을 입력하세요')age = input('나이를 입력하세요') # age를 문자열 그대로 사용major = input ("전공을 입력하세요") print("안녕 ~ 만나서 반가워")print("내 이름은 %s이야" % name)print("나는 %s살이야" % age) # %s로 age를 문자열로 출력print("나는 %s 전공이야" % major) #실행결과= RESTART: C:/Users/PC/AppData/Local/Programs/Python/Python312/hi.py 이름을 입력하세요이지선 나이를 입력하세요29 전공을 입력하세요인공지능 안녕 ~ 만나서 반가워 내 이름은 이지선이야 나는 29살이야 나는 인공지능 전공이야 #..
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