컴퓨터과학

인공지능 탐색 알고리즘 비교 : Greedy, Uniform Cost, A Star 알고리즘

목차 인공지능과 기계학습 분야에서, 탐색 알고리즘은 문제 해결에 널리 사용되는 핵심 기술 중 하나입니다. 이들 알고리즘은 다양한 분야에서 응용되며, 사용자가 원하는 목표를 달성하거나 관련 정보를 찾는 데 도움을 줍니다. 대표적으로 경로 탐색, 게임 인공지능, 자원 배치 및 최적화 문제 등에 활용되고 있습니다. 이 블로그 글에서는 인공지능에서 널리 사용되는 탐색 알고리즘 중 세 가지 - Greedy(탐욕) 알고리즘, Uniform Cost(균일 비용) 알고리즘, 그리고 A* 알고리즘에 대해 소개하고, 이들의 주요 특징과 성능을 비교해 보겠습니다. 이를 통해 독자들이 자신의 문제 해결에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 되길 바랍니다. 알고리즘 기본 개념 장점 단점 Greedy 매 단계에서 최적 선..

프로젝트 관리 주기 PDCA: 효율적인 프로젝트 관리를 위한 4단계 방법

안녕하세요. 오늘은 모든 분야에서 사용되는 프로젝트 관리 기술 중 하나인 PDCA에 대해 자세하게 알아보려고 합니다. 프로젝트 관리란 팀원들 협력해서 목표를 달성하기 위한 과정입니다. 기존의 프로젝트 관리 방식만으로는 대부분의 프로젝트가 실패에 빠지게 되는데, 이를 방지하기 위해서는 프로젝트가 수행되는 주기 동안 효율적인 관리 기법이 필요합니다. 1. PDCA란 무엇인가요? PDCA (Plan-Do-Check-Act)는 프로젝트 관리 주기에서 널리 사용되는 연속적인 개선을 위한 방법론입니다. PDCA는 프로젝트의 계획, 실행, 검토, 개선 과정을 순환하며 진행되어 최종 결과물의 품질을 향상시키고, 목표 달성에 초점을 맞춥니다. 수많은 성공한 기업들이 '지속적 개선'의 철학을 가진 PDCA를 도입하여 탁한..

프로젝트 관리의 핵심, 프로젝트 관리 삼각형(Project Management Triangle)

안녕하세요, 오늘은 다양한 연령층과 배경을 가지고 계신 분들이 쉽게 이해할 수 있는 프로젝트 관리의 기본 원리인 프로젝트 관리 삼각형에 대해 알아보겠습니다. 여러분이 프로젝트를 진행하시다 보면 일정, 비용, 범위 등을 고려해야 하는데요, 이러한 요소들 프로젝트 관리 삼각형이라는 개념을 활용해서 균형 있게 조율하는 방법을펴볼 예정입니다. 프로젝트 관리 삼각형이란? 프로젝트 관리 삼각형은 프로젝트의 성공을 위한 관리의 핵심 요소를 나타내는 모델로 일반적으로 범위(Scope), 시간(Time), 비용(Cost)의 세 가지 요소로 구성되어 있습니다. 범위(Scope): 프로젝트의 목표를 어떻게 구체화하고, 요구사항과 결과물을 정의하는 것입니다.

소프트웨어 개발 생명 주기 (SLDC): 전체 과정 살펴보기

소프트웨어 개발은 복잡한 과정을 거치며 개발되지만, 각 단계는 성공적인 소프트웨어의 기반이 됩니다. 본 글에서는 소프트웨어 개발 생명 주기(SLDC)의 각 단계에 대해 알아보고, 모든 연령층과 배경이 이해할 수 있도록 구성해보겠습니다. 1. 소프트웨어 개발 생명주기(SLDC)란? 소프트웨어 개발 생명주기(SLDC)는 소프트웨어 개발 프로젝트의 각 단계를 구성하는 과정입니다. SLDC는 각 단계에서 효율적인 결과를 내기 위해 필요한 일련의 규칙을 정의하는데, 이를 통해 프로젝트 일정, 비용, 품질 등을 관리할 수 있습니다. 2. 소프트웨어 개발 생명주기(SLDC)의 주요 단계 소프트웨어 개발 생명주기에는 여러 다양한 모델이 존재하지만, 일반적으로 아래의 단계를 따르고 있습니다. 요구분석 단계 설계 단계 구..

소프트웨어 요구 사항 명세서 SRS (Software Requirements Statement) 작성

목차 소프트웨어 개발자 또는 프로젝트 관리자라면 "SRS" 또는 "소프트웨어 요구 사항 명세서"라는 용어를 들어본 적이 있을 것입니다. 이것은 소프트웨어 프로젝트의 특징과 기능을 개략적으로 설명하는 중요한 문서이며, 개발 팀이 따라야 할 청사진의 역할을 합니다. SRS SRS(Software Requirements Statement)는 소프트웨어 프로젝트의 기능 및 비기능 요구사항을 요약한 문서입니다. 개발자, 설계자, 이해관계자가 따라야 할 로드맵 역할을 하며 프로젝트의 범위와 목표에 관한 한 모든 사람이 동일한 입장에 있도록 돕는다. SRS가 중요한 이유는 무엇입니까? 프로젝트에 관련된 모든 사람들이 같은 생각을 하고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. SRS는 소프트웨어의 특징과 기능을 명확하게 설..

소프트웨어 개발 프로젝트 산출물의 종류와 약어 정리

소프트웨어 개발 산출물 종류 DID 번호 산출물 이름 설명 DI-IPSC-81432 프로젝트 관리 계획서 프로젝트 목표, 일정, 예산 등의 계획서 DI-IPSC-81433 요구사항 명세서 고객 요구사항 및 시스템의 기능, 성능, 인터페이스, 제약조건 등을 정의하는 문서 DI-IPSC-81434 소프트웨어 개발 계획서 소프트웨어 설계, 개발, 테스트, 유지보수 등의 활동에 대한 계획서 DI-IPSC-81435 소프트웨어 설계 기술서 시스템의 아키텍처, 인터페이스, 데이터 모델 등을 설명하는 문서 DI-IPSC-81436 소스 코드 소프트웨어 개발에 사용된 원시 코드 DI-IPSC-81437 소프트웨어 테스트 문서 소프트웨어 테스트 계획, 테스트 케이스, 테스트 결과 보고서 등 DI-IPSC-81438 사용..

프로젝트 관리 계획서 (PMP - Project Management Plan) 작성

목차 프로젝트 관리에 참여하는 경우 PMP(Project Management Plan)를 들어본 적이 있을 것입니다. PMP는 프로젝트를 실행, 모니터링 및 제어하는 방법을 요약한 포괄적인 문서입니다. 이 블로그 게시물에서는 PMP가 무엇이며 프로젝트 관리자에게 PMP가 왜 중요한지 자세히 살펴보겠습니다. PMP 프로젝트 관리 계획서(PMP)는 프로젝트의 주요 구성 요소와 프로젝트를 처음부터 끝까지 관리하는 방법을 요약한 문서입니다. 프로젝트 목표, 범위, 일정, 예산, 의사소통 계획, 리스크 관리 계획, 품질 관리 계획 등 다양한 요소를 포함합니다. PMP의 목적은 프로젝트 팀이 따라야 할 로드맵을 제공하여 모든 사람이 동일한 입장에 있으며 프로젝트가 제 시간에, 예산 범위 내에서, 필요한 품질 수준까..

[분류/회귀] 학습용 가상 데이터 생성과 속성 (매개변수) 정리

분류용 가상 데이터 생성 make_classification() 함수는 sklearn.datasets 모듈에서 지정된 속성을 가진 임의의 분류 데이터 세트를 생성하는 강력한 도구이다. 합성 데이터 세트를 생성하기 위한 기계 학습 연구, 테스트 및 실험에 널리 사용된다. 매개변수 설명 n_samples 생성할 샘플의 총 개수를 지정합니다. n_features 각 샘플에 대한 특징의 총 개수를 지정합니다. n_informative 정보가 있는 특징의 개수를 지정합니다. 이러한 특징은 클래스 레이블을 결정하는 데 사용됩니다. n_redundant 중복된 특징의 개수를 지정합니다. 이러한 특징은 무작위로 생성되며 클래스 레이블 결정에 사용되지 않습니다. n_clusters_per_class 각 클래스에 대한 클..

지도학습의 분류와 회귀 비교 설명 - 인공지능

인공지능의 세계에는 분류와 회귀라는 두 가지 일반적인 유형의 문제가 있다. 이 두 문제는 목적과 방법이 다르다. 이번 블로그에서는 분류와 회귀에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 구분 분류(Classification) 회귀(Regression) 목적 입력 데이터를 여러 클래스 또는 범주로 분류 입력 데이터의 값을 예측 종속 변수 범주형 데이터 연속형 데이터 출력 라벨 또는 클래스 연속적인 값을 예측 예시 이메일 분류, 감성 분석, 이미지 분류 주가 예측, 부동산 가격 예측, 소득 예측 모델 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 선형 회귀, 다항 회귀, 서포트 벡터 머신 평가 지표 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, R2 점수 분류 분류는 입력 데이터를 여러..

인공지능의 과적합과 과소적합 비교

과적합 및 과소적합은 특히 기계 학습에서 인공지능에서 일반적인 문제이다. 이러한 문제는 모델이 너무 복잡하거나 너무 단순하여 훈련 중인 데이터의 기본 패턴을 캡처할 수 없을 때 발생합니다. 이 블로그에서는 과적합과 과소적합이 무엇이며 이를 해결할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 구분 과적합 (Overfitting) 과소적합 (Underfitting) 정의 모델이 학습 데이터에 너무 잘 적합되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상 모델이 학습 데이터에 적합하지 않아 훈련 데이터와 새로운 데이터 모두에 대한 성능이 낮은 현상 원인 모델이 학습 데이터의 잡음에 과도하게 민감해지거나, 학습 데이터에 너무 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 부족한 경우 모델이 너무 단순하거나, 학습 데..