Final-AI-2026a-야;   (SOLUTION)

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[문제1] "인공지능의 연구는 인간지능의 모방이다"라는 명제에 대한 J. MacCarthy(맥카씨)의 견해는 무엇인가? (1) Yes, No 둘 중 더 비중이 큰 것을 선택하고, (2) 그 주장을 서술하시오.

Ans>

[문제2] DT-RF(decision tree – random forest) 문제에서 '과적합(overfitting)의 문제'란 무엇인가?

Ans>  학습모델을 Training data에 잘 맞추면 나타나는 반대급부가 overfitting이다. 변화에 대한 대응력 부재.

[문제3] RF의 구성과정에서 복원추출을 하는 이유는?

Ans> 선택된 피처(features)를 다음 DT에 다시 사용될 수 있도록 허용함.

따라서 모든 DT는 동일한 확률적 조건을 갖는다.

[문제4] 아래의 문제를 해결하는데 가장 적합한 방법을 하나만 글상자에서 고르시오.

[1] 어떤 기계X를 제작하는데 수 많은 종류의 볼트가 사용된다. 볼트는 길이, 직경, 홈의 깊이, 끝의 모양에 따라 종류가 분류된다. 볼트를 효율적으로 분류하는 문제.  답>         (Ans>ㄹ) 결정목, 랜덤 포리스트

[2] 약X의 투여량이 증가할수록 맥박수가 높아지는 관계에서 투여량에 대한 맥박의 수를 예측하는 문제.  답>          (Ans>ㄴ) 선형회귀

[3] 식품유통업체에서 몇 가지의 중요한 변수에 대하여 고객의 구매 유형을 조사하는 문제.  답>           (Ans>ㅁ) KMC

[4] 어떤 병에 걸린 환자의 구분을 심각성에 따라 경증, 중증, 응급으로 나누어 치료하는데, 환자의 구분은 환자의 활력징후(vital sign; 혈압,맥박,등)로 판단할 때, 특정 환자를 구분하는 문제.  답>           (Ans>ㅂ) KNN

[5] 전자회로에서 다수의 접점을 최단거리에 가깝게 연결하는 연결문제.

답>          (Ans>ㄱ) 외판원문제(TSP)

(ㄱ) 외판원문제(TSP)  (ㄴ) 선형회귀  (ㄷ) CNN

(ㄹ) 결정목, 랜덤 포리스트  (ㅁ) KMC  (ㅂ) KNN

[문제5] 아래의 각 인공지능 알고리즘에 대하여 그것의 유형이 지도학습이면 S를, 비지도학습이면 U를 표시하시오.

(1) KNN    (2) KMC    (3) Linear Regression    (4) Random Forest

(5) Back Propagation

Ans> (1) S  (2) U  (3) S  (4) S  (5) S

[문제6] (1) 단층 퍼셉트론(single layer perceptron)에서 XOR문제를 해결하지 못한 이유는 무엇인가?

Ans> 단층 퍼셉트론은 선형분류는 가능하지만, 비선형 문제는 해결하지 못한다.

(2) 퍼셉트론에서 XOR와 같은 비선형 문제를 해결한 방법은 무엇인가?

그러한 퍼셉트론의 종류를 무엇이라고 부르는가?

Ans> 퍼셉트론을 다층구조화, MLP

[문제7] (ANN; Artificial Neural Network; 인공신경망, BP)

(1) ANN의 역전파(back propagation) 알고리즘의 목적은 무엇인가?

Ans> 목적값에 도달하기 위해 ANN의 파라미터 값을 조정하는 방법.

(2) ANN의 역전파 알고리즘은 기계학습의 어떤 카테고리에 속하는가? 왜 그러한가?

Ans> 지도학습. 타겟 값이 주어진다.

(3) ANN에서 목적값을 산출하기 위해 수행하는 학습의 결과는 무엇인가?

Ans> BP를 수행한 결과인 파라미터. 또는, 가중치;w1,w2,....

(4) 목적값과의 오류를 줄이기 위하여 사용한 방법 (또는 알고리즘)은 무엇인가?

Ans> 경사하강법(gradient descent)

(5) 학습율(learning rate)의 사용 목적은 무엇인가?

Ans> 오작동의 방지.

(6) 아래 수식이 하는 일을 설명하시오.

[eqn: w _{6}] := [eqn: w _{6}] - LearningRate * (∂[eqn: Etot`]/∂[eqn: w _{6}])

Ans> [eqn: w _{6}]을 계산하는 경사하강법을 표현한 수식이다. 새로운 [eqn: w _{6}]은 현재의 [eqn: w _{6}]에서 LearningRate * (∂[eqn: Etot`]/∂[eqn: w _{6}])을 뺀 것인데, (∂[eqn: Etot`]/∂[eqn: w _{6}])은 [eqn: w _{6}]이 [eqn: Etot`]에 주는 영향을 수치화하는 것이고, LearningRate는 오류를 줄여가는 정도를 조정하는 수치인데, 이것이 클수록 전역적 최적을 놓칠 가능성이 높다. 이 값이 작을수록 반복회수가 많이 필요하게 된다.

(7) (∂[eqn: Etot`]/∂[eqn: w _{6}])을 계산하는 수식을 편미분으로 표현하시오.

(수식 표현으로 충분함. 수치계산 할 필요없음)

초깃값; 입력; [eqn: x _{1}]=0.3,  [eqn: x _{2}]=0.5

목적값: [eqn: T _{1}]=0.01, [eqn: T _{2}]=0.99

파라미터; (모두 0.1) [eqn: w _{1}]= [eqn: w _{2}]= [eqn: w _{3}]= … = [eqn: w _{8}]= [eqn: b _{1`}]= [eqn: b _{2`}]= 0.1

오류는 [eqn: Etot`] = [eqn: E _{1}] + [eqn: E _{2}]로 계산된다.

[eqn: E _{1}]은 [eqn: T _{1}]과 [eqn: y _{1}]출력과의 차이이다.  [eqn: E _{2}]은 [eqn: T _{2}]와 [eqn: y _{2}]출력과의 차이이다.

[eqn: y _{1}]출력을 [eqn: Oy _{1}]이라 하자.  [eqn: y _{2}]출력을 [eqn: Oy _{2}]라 하자.

[eqn: E _{1}] ＝ [eqn: {1} over {2} `]([eqn: T _{1}]-[eqn: Oy _{1}])2              [eqn: E _{2}] ＝ [eqn: {1} over {2} `]([eqn: T _{2}]-[eqn: Oy _{2}])2

[eqn: H _{1}] ＝ [eqn: x _{1}]•[eqn: w _{1}] + [eqn: x _{2}]•[eqn: w _{2}] + [eqn: b _{1`}]    [eqn: H _{2}] ＝ [eqn: x _{1}]•[eqn: w _{3}] + [eqn: x _{2}]•[eqn: w _{4}] + [eqn: b _{1`}]

[eqn: OH _{1}]= [eqn: {1} over {(1+e ^{(-H _{1} )} )}]             [eqn: OH _{2}]= [eqn: {1} over {(1+e ^{(-H _{2} )} )}]

[eqn: y _{1}]= [eqn: OH _{1}]•[eqn: w _{5}] + [eqn: OH _{2}]•[eqn: w _{6}] + [eqn: b _{2`}]

[eqn: y _{2}]= [eqn: OH _{1}]•[eqn: w _{7}] + [eqn: OH _{2}]•[eqn: w _{8}] + [eqn: b _{2`}]

[eqn: Oy _{1}]= [eqn: {1} over {(1+e ^{(-y _{1} )} )}]              [eqn: Oy _{2}]= [eqn: {1} over {(1+e ^{(-y _{2} )} )}]

Ans>

[문제8]  CNN 문제

[그림A]는 O 필터를 사용하는 CNN에 O를 입력하여 얻게 되는 Fully Connected Layer를 보여준다.

[그림B]는 X 필터를 사용하는 CNN에 X를 입력하여 얻게 되는 Fully Connected Layer를 보여준다.

위의 입력 이미지와 크기가 같은 어떤 이미지를 K라 하자.

[그림P]는 K에 O필터를 적용한 결과로 얻어지는 Fully Connected Layer를 보여준다.

[그림Q]는 K에 X필터를 적용한 결과로 얻어지는 Fully Connected Layer를 보여준다.

[그림P]와 [그림Q]로부터 입력 이미지 K가 O 또는 X 둘 중 하나를 결정하시오.

결정의 근거를 서술하시오.

[그림 A]

[그림 B]

[그림 P]

[그림 Q]

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with O-Filter

with X-Filter

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