방송통신대 컴퓨터과학과 (42) 썸네일형 리스트형 알고리즘 13강 (스트링 알고리즘) 학습개요지난 시간에 이어 스트링 매칭 알고리즘을 하나 더 살펴본 후, 이번 시간과 다음 시간에 걸쳐 데이터 압축에 대해 살펴본다. 우선 보이어-무어 알고리즘이 스트링 매칭 문제를 해결하는 방법에 대해서 학습하고, 이후 데이터 압축의 개념과 함께 데이터 압축 알고리즘의 하나인 RLE에 대해서 학습한다. 학습목표보이어-무어 알고리즘의 개념, 동작, 그리고 성능과 특징을 이해하고 설명할 수 있다.데이터 압축과 관련된 개념을 이해하고 설명할 수 있다.RLE 알고리즘의 개념, 동작, 그리고 성능과 특징을 이해하고 설명할 수 있다. 주요용어보이어-무어 (Boyer-Moore) 알고리즘패턴 내의 문자들의 관계를 이용하여 매칭 시 중복된 비교를 줄이며 패턴을 찾는 방법으로, 패턴의 뒷부분부터 문자를 비교데이터 압축 (.. 인공지능 13강 (신경회로망) 학습개요단층 퍼셉트론으로 해결할 수 없는 XOR 문제와 같은 많은 문제는 여러 층으로 구성된 신경망 구조를 이용하여 해결할 수 있다. 오차역전파는 다층 퍼셉트론을 학습시킬 수 있는 학습 모델이다. 이번 시간에는 다층 피드포워드 신경망을 학습하기 위한 오차역전파 모델에 대하여 학습한다. 또한, 경쟁학습을 통해 학습하는 다른 유형의 신경망 모델인 자기조직화지도 및 LVQ 학습에 대하여 학습한다. 학습목표XOR 문제를 해결하는 방식을 설명할 수 있다.오차역전파 모델의 학습 방법을 구현할 수 있다.자기조직화지도 및 LVQ에서 대표벡터를 형성하는 과정을 구현할 수 있다. 주요용어오차역전파(Backpropagation) : 다수의 은닉층을 포함하는 다층 퍼셉트론을 학습할 수 있는 지도학습 모델로서, 출력층으로부터 .. 운영체제 13강 (분산 운영체제) 학습개요분산 시스템은 크기나 성능이 다를 수 있는 여러 대의 컴퓨터가 네트워크로 연결되어 이루어지는 시스템입니다. 분산 시스템은 높은 성능과 신뢰성을 제공하기에 컴퓨터가 풀어야 할 문제가 커지고 복잡해지면서 점점 중요해지고 있습니다. 이번 강의에서는 분산 시스템의 기본적인 특징과 구성, 주요 서비스에 대해 살펴봅니다. 학습목표분산 시스템의 구조와 특징을 설명할 수 있다.분산 시스템에서 파일, 메모리 등을 공유하는 방법을 설명할 수 있다.분산 시스템에서 원격 프로시저 호출을 설명할 수 있다.정리하기분산 시스템은 네트워크를 통해 약하게 결합된 다양한 성능의 프로세서의 집합이며, 각 프로세서는 자신의 메모리와 클럭을 사용한다.분산 시스템의 장점은 자원 공유, 성능 향상, 신뢰성 향상, 통신의 편리성이다.분산 .. 알고리즘 12강 (스트링 알고리즘) 학습개요이번 강의를 포함해서 앞으로 세 번의 강의를 통해서, 문자열을 의미하는 스트링에 대한 다양한 문제를 해결하는 스트링 알고리즘에 대해서 살펴본다. 우선 이번 시간에는 스트링 매칭 문제의 개념과 함께 다양한 스트링 매칭 알고리즘 중 라빈-카프 알고리즘과 KMP 알고리즘에 대해서 학습한다. 학습목표스트링 및 스트링 매칭과 관련된 개념을 이해하고 설명할 수 있다.브루트-포스 스트링 매칭 알고리즘의 개념, 동작, 그리고 성능을 이해하고 설명할 수 있다.라빈-카프 알고리즘의 개념, 동작, 그리고 성능과 특징을 이해하고 설명할 수 있다.KMP 알고리즘의 개념, 동작, 그리고 성능과 특징을 이해하고 설명할 수 있다. 주요용어알파벳 (alphabet)스트링에 사용되는 문자들의 집합으로, 일반적으로 ∑로 나타냄스트.. 인공지능 12강 (신경회로망) 학습개요신경회로망 모델은 고등동물의 중추신경체계에 대한 이해를 바탕으로 지능적 문제해결에 사용할 수 있는 모델을 만든 것으로서, 음성, 영상 등의 인식, 적응적 제어 등 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 이번 강의에서는 신경회로망 모델의 기본적 이해와 퍼셉트론 학습에 대하여 학습한다. 학습목표신경회로망 모델의 기본적 특성을 설명할 수 있다.퍼셉트론의 학습 및 동작을 구현할 수 있다.퍼셉트론 모델의 성과와 한계를 설명할 수 있다. 주요용어인공 신경회로망 : 생물학적 신경체계의 이해를 바탕으로 지능적 문제해결에 사용하기 위한 구조 및 학습 방법을 모델링한 것활성함수(activation function) : 연결가중치가 적용된 입력이 뉴런에 전달었을 때 뉴런의 출력을 활성화할 것인지, 활성화할 경우 입.. 운영체제 12강 (저장장치 및 파일 관리) 학습개요지난 강의에서 입출력장치의 전반적인 관리를 살펴보았는데, 이 장에서는 그러한 장치 중 저장장치에 대해 더 자세히 알아봅니다. 특히 디스크는 컴퓨터 시스템이 동작하는 데 있어 중요한 장치로 디스크의 효율적 관리가 매우 중요합니다. 그리고 저장장치와 관련하여 파일 관리자는 시스템 내에 존재하는 파일을 제어하고 관리합니다. 이번 강의에서는 저장장치의 종류를 살펴보고, 자기 디스크 장치의 특성과 디스크 스케줄링 알고리즘에 대해 살펴봅니다. 또한 파일 관리자의 기본적인 개념을 살펴봅니다. 학습목표저장장치의 종류를 설명할 수 있다.다양한 디스크 스케줄링 알고리즘을 설명할 수 있다.파일 관리자에 대해 이해하고 디스크 공간 할당을 설명할 수 있다.정리하기저장장치는 순차접근 저장장치와 직접접근 저장장치로 나뉜다... 알고리즘 11강 (동적 프로그래밍) 학습개요이번 시간에는 대표적인 알고리즘 설계기법 중 하나인 동적 프로그래밍 방법의 개념과 이를 적용한 알고리즘에 대해서 살펴본다. 우선 동적 프로그래밍 방법의 개념을 학습한 후, 이를 적용한 행렬의 연쇄적 곱셈 문제와 최장 공통 부분 수열 문제에 대해서 학습한다. 학습목표동적 프로그래밍 방법의 개념, 특징 및 적용 단계를 이해할 수 있다.행렬의 연쇄적 곱셈 문제의 개념, 동작, 그리고 특징을 이해할 수 있다.최장 공통 부분 수열 문제의 개념, 동작, 그리고 특징을 이해할 수 있다. 주요용어최적성의 원리(principle of optimality)- 주어진 문제에 대한 최적해는 주어진 문제의 소문제에 대한 최적해로 구성된다는 원리점화식(recurrence relation)- 어떤 하나의 값이 자신을 포함한.. 인공지능 11강 (기계학습) 학습개요이번 시간에는 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 선형 관계를 학습하는 방법, 입력 데이터를 미리 정해놓은 2개 이상의 클래스로 식별하기 위한 학습 방법에 대하여 살펴보려고 한다. 학습 결과가 학습표본 집합에 대한 비용함수가 최소가 되도록 경사하강법을 활용하는데, 기계학습에 특별히 관심이 있는 학습자는 수식의 유도과정을 모두 이해해야 할 것이고, 전반적 개념을 얻고자 하는 학습자는 비용을 나타내는 수식의 의미, 경사하강법 적용 과정의 개념을 중심으로 학습한다. 또한 라벨이 부여되지 않은 학습표본 집합을 군집화 하기 위한 k-평균 군집화 알고리즘의 개념을 학습한다. 학습 내용에 대한 실습을 원하는 경우 추가로 제공한 실습 안내를 참고하여 시도하여 보기 바란다. 학습목표경사하강법의 개념을 설명할 수 있.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음