알고리즘

1. 알고리즘 소개 알고리즘: 주어진 문제를 해결하기 위한 일련의 단계적인 처리 과정알고리즘은 일상적인 언어, 순서도, 의사 코드, 프로그래밍 코드 등의 다양한 방법으로 표시되고 기술될 수 있다. + 참고) 오일러 경로 문제: 그래프의 모든 간선을 오직 한 번씩만 지나가는 경로를 찾는 문제 컴퓨터는 올바른 입력과 정확한 프로그램이 주어지면 항상 정확하고 유용한 결과를 생성하는데, 컴퓨터 프로그램은 알고리즘을 기반으로 작성된다.컴퓨터의 한계는 알고리즘의 존재 여부로 정해지기도 하는데, 주어진 문제를 위한 알고리즘이 존재하면 컴퓨터가 할 수 있기 때문이다. 알고리즘의 조건 네 가지입출력 input & output외부에서 0개 이상의 명령을 받아서 1개 이상의 출력을 생성해야 한다.명확성 definitene..

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• · 2025. 7. 14.
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미분과 로그와 인공지능

미분은 쉽게 말해 변화율, 또는 기울기. 함수의 어떤 지점에서 접선의 기울기가 얼마인지 알려주는 것이다. 함수 f(x)의 미분: f'(x) 또는 df/dx이것은 x가 아주 조금 변할 때 f(x)가 얼마나 변하는지 보는 것 (+ 도함수: 함수의 미분계수 값을 함수화 시킨 것) 머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습한다.학습 과정은 곧 모델의 예측과 실제 값 사이의 오차를 최소화하는 방향으로 모델의 내부 값(가중치, 편항 등)을 조정하는 과정이다.이때 오차를 최소화하기 위해서 어떤 방향으로 값을 조정해야 하는지 알려주기 위한 것이 미분이다. 기울기가 양수일 때: 그 방향으로 가면 함수의 값은 증가한다.기울기가 음수일 때: 그 방향으로 가면 함수의 값이 감소한다.기울기가 0일 때: 그 지점이 함수의 최소값 또는..

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• · 2025. 7. 13.
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컴퓨터 보안

1. 컴퓨터 보안의 개요 모리스 웜: 1980년대 후반에 등장한 인터넷을 통해 전파된 최초의 웜으로, 인터넷으로 연결된 수천 대의 UNIX 컴퓨터를 감염시켰다.유럽에서 제정한 개인정보 보호법(GDPR, 2016)은 EU에 서비스를 제공하는 전 세계 기업에 모두 적용된다. 2. 암호의 개념 암호체계 설계의 두 가지 기본 원칙혼돈confusion: 평문과 암호문 사이의 상관관계를 숨긴다 확산diffusion: 평문의 통계적 성질을 암호문 전반에 확산시켜 숨긴다. 3. 사이버 공격 CHI 바이러스: 인터넷, CD 등 다양한 경로를 통해 컴퓨터에 감염되어 있다가 특정 기간에 작동을 개시하여 메모리와 저장장치의 데이터를 완전히 파괴한다. 바이러스, 웜, 트로이 목마의 특징 비교구분바이러스웜트로이 목마자기복제 기..

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• · 2025. 7. 13.
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소프트웨어 공학

Software is the Collection of Computer programs, procedure rules and associated documantation and data. 공학: 문제 해결을 위한 결과물의 산출을 중요시소프트웨어 공학: 고객이 필요로 하는 소프트웨어 제품의 생산 과정에 과학적 지식을 적용하는 전문 작업 분야환경: 무엇에 영향을 주거나 무엇을 변화시키는 주변 상황이나 영향력 외부 품질: 사용성, 신뢰도와 같이 사용자가 인지할 수 있는 것 좋은 소프트웨어의 기준신뢰도MTTF: Mean Time To Failure, 고장날 때까지의 평균 시간 정확성성능사용성상호운영성유지보수성이식성검사성추적성요구사항들 간 또는 요구사항, 설계, 소스코드 간의 관계를 정의하고 기록하며 유지소프트웨어..

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• · 2025. 6. 21.
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로지스틱 회귀 구현 소스코드 예시

비교: 선형 회귀 선형회귀 구현 소스코드 예시[1] 필요한 패키지 불러오기import numpy as np [2] 선형회귀 클래스 선언class LinRegression(): # 객체 초기화 메서드 __init__ def __init__(self, nDim, w=[]): # nDim: 입력 데이터의 차원 수(단순 선형회귀의 경우에는drsuneamer.tistory.com [1] 필요한 패키지 불러오기import numpy as np [2] 로지스틱 함수 및 이진 교차 엔트로피 함수def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # np.exp: exponential 함수def binary_CE(y, y_hat): # 이진 Cross Entropy 계산 위한 함수 ..

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• · 2025. 5. 31.
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선형 회귀 구현 소스코드 예시

[1] 필요한 패키지 불러오기import numpy as np [2] 선형회귀 클래스 선언class LinRegression(): # 객체 초기화 메서드 __init__ def __init__(self, nDim, w=[]): # nDim: 입력 데이터의 차원 수(단순 선형회귀의 경우에는 1), w: 초기값 self.nDim = nDim # 초기값이 주어지면 w에 저장하고, 그렇지 않으면 무작위로 초기화 if len(w) > 0: self.w = np.array(w) # numpy의 array로 저장 else: self.w = np.random.rand(nDim+1) # 훈련 메서드 fit ..

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• · 2025. 5. 30.
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