1. 지식기반 시스템의 주요 특징에 해당되는 것은?
① 지식과 이를 이용한 문제풀이 기능이 분리되어 있다.
② 외부 상황에 관계없이 항상 동일한 출력을 제공한다.
③ 사용자 인터페이스에서 추론을 담당한다.
④ 문제풀이에 필요한 지식이 문제풀이 알고리즘에 결합되어 있다.
정답: 1
해설: 지식기반 시스템의 주요 특징 중 하나는 지식과 이를 이용한 문제풀이 기능이 분리되어 있다는 점이다. 이는 시스템이 지식을 데이터베이스 형태로 저장하고, 별도의 추론 엔진이 이 지식을 활용하여 문제를 해결하는 구조를 갖추고 있음을 의미한다.
다른 선지에 대한 설명:
2. 외부 상황에 관계없이 항상 동일한 출력을 제공하는 시스템은 지식기반 시스템의 특징이 아니다. 지식기반 시스템은 입력 데이터와 규칙에 따라 다른 출력을 제공할 수 있다.
3. 사용자 인터페이스에서 추론을 담당하지 않는다. 추론은 추론 엔진에서 이루어진다.
4. 문제풀이에 필요한 지식이 문제풀이 알고리즘에 결합된 형태는 지식기반 시스템의 특징과 반대되는 개념이다. 지식기반 시스템은 지식과 알고리즘을 분리하여 유지보수가 용이하게 설계된다.
2. 다음 중 지식 사이의 관계를 노드와 아크를 이용한 방향성 그래프로 표현한 지식표현 방법은?
① 명제논리
② 술어논리
③ 규칙
④ 시멘틱 네트
정답: 4
해설: 정답은 ④ 시멘틱 네트이다. 시멘틱 네트는 지식 표현 방법 중 하나로, 개념들을 노드로, 개념 간의 관계를 아크로 나타내어 방향성 그래프로 표현한다. 이는 개념 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있게 도와준다. 반면, 명제논리와 술어논리는 논리적 진위를 판단하는 논리 표현 방법이고, 규칙은 조건과 결과로 이루어진 지식 표현 방법이다. 따라서 지식 사이의 관계를 그래프로 표현하는 방법은 시멘틱 네트가 적합하다.
3. 생각 개념의 지식을 하위 개념이 공유하는 중앙집중적 방법의 지식 표현형태에 사용되는 것은?
① 부울논리
② 특성상속
③ 의미네트워크
④ 프레임
정답: 2
해설: 정답은 2번 특성상속이다.
특성상속은 객체 지향 프로그래밍과 인공지능에서 개념과 그 하위 개념 간의 관계를 설명하는 데 사용되는 지식 표현 방법이다. 이를 통해 하위 개념은 상위 개념의 속성을 상속받아 중복을 줄이고 일관성을 유지할 수 있다. 반면에 부울논리는 참과 거짓을 이용한 논리 연산을 다루며, 의미네트워크는 개념들 간의 관계를 네트워크 형태로 표현하는 방식이다. 프레임은 객체와 상황을 구조화하여 지식을 표현하는 방법이다. 이들 모두 지식을 표현하는 방법이지만 특성상속은 하위 개념이 상위 개념의 특성을 공유하는 데 중점을 둔다.
4. 다음 중 주어진 문제 분야에서 인간 전문가의 문제해결 지식, 전략 등을 체계화/선형으로 문제해결, 의사결정을 지원하는 지식기반 시스템을 의미하는 것은?
① 결정 트리
② 전문가 시스템
③ 일반 문제풀이기
④ 신경망
정답: 2
해설: 전문가 시스템은 특정 문제 분야에서 인간 전문가의 지식과 문제 해결 전략을 체계화하여, 이를 기반으로 문제 해결과 의사 결정을 지원하는 시스템이다. 결정 트리는 의사 결정을 위한 트리 구조를 사용하는 방법론이고, 일반 문제풀이기는 다양한 문제를 해결하기 위한 일반적인 방법을 제공하는 시스템이다. 신경망은 인간의 두뇌 신경망을 모방한 기계 학습 모델로, 학습과 패턴 인식에 주로 사용된다. 따라서 주어진 문제의 정답은 전문가 시스템이다.
5. 다음 중 조건명제 \(p \rightarrow q\)와 동치인 명제는?
① \(p \lor q\)
② \(\sim p \land q\)
③ \(\sim p \lor q\)
④ \(p \lor \sim q\)
정답: 3
해설: 조건명제 \(p \rightarrow q\)는 "p이면 q이다"라는 의미로, 이를 논리적으로 변환하면 \(\sim p \lor q\)와 동치이다. 이는 조건이 거짓이거나 결과가 참일 때 전체 명제가 참이라는 의미이다. ① \(p \lor q\)는 p 또는 q가 참인 경우를 나타내며, ② \(\sim p \land q\)는 p가 거짓이고 q가 참인 경우를 나타낸다. ④ \(p \lor \sim q\)는 p가 참이거나 q가 거짓인 경우를 나타낸다. 따라서 정답은 ③이다.
6. 다음 중 연언표준형에 해당되는 것은? (단, \( p, q, r, s \)는 기본명제임)
① \( (p \wedge q) \vee (\neg r \wedge s) \)
② \( \neg (p \vee q) \wedge (\neg r \vee s) \)
③ \( \neg (p \vee q) \vee (\neg r \wedge s) \)
④ \( (\neg p \vee q) \wedge (\neg q \vee s) \)
정답: 4
해설: 정답은 4번이다.
연언표준형(Conjunctive Normal Form, CNF)은 논리식이 여러 개의 절(clause)로 이루어진 형태로, 각 절은 여러 개의 리터럴(literal)이 OR로 결합된 형태이며, 전체는 AND로 결합된 구조를 가진다. 4번 \( (\neg p \vee q) \wedge (\neg q \vee s) \)는 각 절이 OR로 결합된 리터럴들로 구성되고, 전체가 AND로 결합된 형태이므로 연언표준형에 해당된다.
1번 \( (p \wedge q) \vee (\neg r \wedge s) \)는 AND와 OR의 결합이 복잡하게 섞여 있어 CNF가 아니다. 2번 \( \neg (p \vee q) \wedge (\neg r \vee s) \)와 3번 \( \neg (p \vee q) \vee (\neg r \wedge s) \)는 NOT 연산이 괄호 바깥에 위치해 있어 CNF가 아니다.
7. 다음 중 긍정논법(modus ponens)에 해당되는 추론은?
① \( p \rightarrow q \)이고 \( p \)가 참이면 \( q \)가 참이다.
② \( p \rightarrow q \)이고 \( p \)가 거짓이면 \( q \)가 거짓이다.
③ \( p \rightarrow q \)이고 \( q \)가 참이면 \( p \)가 참이다.
④ \( p \rightarrow q \)이고 \( q \)가 거짓이면 \( p \)가 참이다.
정답: 1
해설: 정답은 1이다.
긍정논법(Modus Ponens)은 "만약 p이면 q이다"라는 전제가 주어지고, p가 참일 때 q도 참이 된다는 논리적 추론이다. ①은 "p가 참이면 q가 참이다"라는 내용으로, 이는 긍정논법에 해당한다. ②는 "p가 거짓이면 q가 거짓이다"라는 내용으로, 이는 거짓 부정논법에 해당한다. ③은 "q가 참이면 p가 참이다"라는 내용으로, 이는 후건긍정의 오류에 해당한다. ④는 "q가 거짓이면 p가 참이다"라는 내용으로, 이는 전건부정의 오류에 해당한다.
8. 부모절이 다음과 같을 때 도출의 결과는 무엇인가?
\[
\neg p \lor q \lor r, \quad \neg q \lor s
\]
① \( q \)
② \( \neg p \lor r \lor s \)
③ \( \neg p \lor \neg q \lor r \)
④ \( \neg p \lor q \lor \neg q \lor r \lor s \)
정답: 2
해설:
주어진 부모절은 \( \neg p \lor q \lor r \)와 \( \neg q \lor s \)이다. 해설을 통해 각 선지의 검토를 해보면 다음과 같다:
1. \( q \): \( q \)는 도출할 수 없다. \( q \)가 참일 때, \( \neg p \lor q \lor r \)는 참이지만, \( \neg q \lor s \)에서는 영향을 주지 않는다.
2. \( \neg p \lor r \lor s \): \( \neg p \lor q \lor r \)와 \( \neg q \lor s \)를 결합하면, \( q \)와 \( \neg q \)가 소거되어 \( \neg p \lor r \lor s \)가 남는다. 따라서 도출 가능한 결과이다.
3. \( \neg p \lor \neg q \lor r \): \( \neg p \lor q \lor r \)와 \( \neg q \lor s \)를 결합할 때, \( \neg q \)가 도출될 수 없으므로 잘못된 도출이다.
4. \( \neg p \lor q \lor \neg q \lor r \lor s \): \( q \)와 \( \neg q \)는 상쇄되므로, 불필요한 항을 포함한 잘못된 도출이다.
따라서 정답은 ②이다.
9. 다음 중 술어논리의 정형식에 해당되는 것은? (단, \(P\)와 \(Q\)는 술어기호, \(x, y, z\)는 객체변수, \(A\)와 \(B\)는 객체상수, \(f\)와 \(g\)는 함수기호이다.)
① \(\forall x \{\neg P(x) \lor Q(x)\}\)
② \(P(A, B) \lor B\)
③ \(\exists f \{f(x, y) \rightarrow g(x, y)\}\)
④ \(\forall x \forall y \forall z f(g(x, y), z)\)
정답: 1
해설: 정답은 1번이다.
1번은 모든 \(x\)에 대해 \(\neg P(x) \lor Q(x)\)가 참이라는 형식으로, 술어논리의 정형식에 해당된다. 술어논리의 정형식은 변수와 술어, 논리 연산자, 그리고 전칭 기호(∀)나 존재 기호(∃)를 사용하여 명제를 표현한다.
2번은 \(P(A, B) \lor B\)로, B가 객체상수인지 술어기호인지 불명확하여 정형식이라 할 수 없다. 3번은 함수기호 \(f\)가 존재 기호와 함께 사용되어 부적절하다. 4번은 함수기호 \(f(g(x, y), z)\)가 존재 기호 없이 사용되어 술어논리의 정형식이 아니다.
10. 다음 술어논리식과 동치인 것은?
\[
\neg [\forall x \{P(x) \rightarrow Q(x)\}]
\]
① \(\forall x \{P(x) \land \neg Q(x)\}\)
② \(\forall x \{P(x) \lor Q(x)\}\)
③ \(\exists x \{P(x) \land \neg Q(x)\}\)
④ \(\exists x \{P(x) \lor Q(x)\}\)
정답: 3
해설: 주어진 술어논리식 \(\neg [\forall x \{P(x) \rightarrow Q(x)\}]\)을 변형해보면, 먼저 명제를 뒤집어야 한다. \(P(x) \rightarrow Q(x)\)는 \(\neg P(x) \lor Q(x)\)와 동치이다. 따라서, \(\forall x \{P(x) \rightarrow Q(x)\}\)는 \(\forall x \{\neg P(x) \lor Q(x)\}\)와 같다. 이 문장을 부정하면, \(\neg \forall x \{\neg P(x) \lor Q(x)\}\)가 되며, 이는 다시 \(\exists x \{\neg (\neg P(x) \lor Q(x))\}\)로 변형된다. \(\neg (\neg P(x) \lor Q(x))\)는 \(P(x) \land \neg Q(x)\)와 동치이므로, 최종적으로 \(\exists x \{P(x) \land \neg Q(x)\}\)가 된다. 따라서 정답은 3번 \(\exists x \{P(x) \land \neg Q(x)\}\)이다.
다른 선지들을 검토해보면, ① \(\forall x \{P(x) \land \neg Q(x)\}\)는 부정된 형태의 원래 명제와 동치가 아니며, ② \(\forall x \{P(x) \lor Q(x)\}\)는 원래 명제와 논리적으로 관계가 없다. ④ \(\exists x \{P(x) \lor Q(x)\}\)는 원래 명제를 부정한 형태와 동치가 아니다. 따라서 3번이 올바른 답이다.
11. 증명하려는 논리식 \( p \)를 부정하여 공리 리스트에 넣은 후 도출 연역을 수행하는 과정에서 \( false \)를 얻었다. 어떤 상황인가?
① 아직 증명이 끝난 상태가 아니므로 도출연역을 계속한다.
② 더 이상 추론을 진행할 수 없어 증명에 실패하였다.
③ \( p \)가 참임이 증명됐다.
④ \( p \)가 거짓임이 증명됐다.
정답: 3
해설: 정답은 3이다.
논리식 \( P \)를 부정하여 공리 리스트에 넣고 도출 연역을 수행하는 과정에서 \( false \)를 얻었다면, 이는 \( P \)의 부정이 모순을 초래함을 의미한다. 즉, \( P \)가 참임을 증명한 것이다. 따라서 \( P \)가 참임이 증명되었다. 다른 선지를 살펴보면, ①은 논리적으로 맞지 않다. \( P \)의 부정이 모순을 일으킨다는 것은 \( P \)가 참임을 귀납적으로 도출하는 것이 아니다.
12. 다음 절들로부터 도출될 수 있는 결론에 해당되는 것은?
(단, \( P \)와 \( Q \)는 술어기호, \( x, y, z \)는 객체변수, \( A \)와 \( B \)는 객체상수이다.)
\[
\sim P(x) \lor Q(x), \quad P(A), \quad \sim P(B)
\]
① \( Q(x) \)
② \( Q(A) \)
③ \(\sim P(B) \lor Q(B) \)
④ \(\sim Q(A) \)
정답: 2
해설: 정답은 ② \( Q(A) \)이다.
주어진 절들에서 첫 번째 절 \(\sim P(x) \lor Q(x)\)는 \(P(x)\)가 거짓이면 \(Q(x)\)가 참이라는 것을 의미한다. 두 번째 절 \(P(A)\)에 의해 \(P(A)\)가 참이므로, 첫 번째 절에 대입하면 \(\sim P(A) \lor Q(A)\)에서 \(\sim P(A)\)가 거짓이므로 \(Q(A)\)가 참이 된다. 세 번째 절 \(\sim P(B)\)는 이미 \(\sim P(B)\)가 참임을 알려주므로, 다른 결론에 직접적인 영향을 미치지 않는다. 따라서 올바른 결론은 ② \(Q(A)\)이다.
다른 선택지를 검토해보면, ① \(Q(x)\)는 모든 \(x\)에 대해 \(Q(x)\)가 참이라는 주장으로, 주어진 절들만으로는 성립하지 않는다. ③ \(\sim P(B) \lor Q(B)\)는 이미 주어진 절들에 포함된 명제로 새로운 결론이 아니다. ④ \(\sim Q(A)\)는 두 번째 절과 모순되므로 성립하지 않는다.
13. 생성 시스템의 구성 요소에 대한 올바른 설명은?
① 작업 메모리는 장기 메모리라고도 한다.
② 생성 메모리에는 추론에 따른 결론을 저장한다.
③ 생성 메모리는 현재의 상태를 나타낸다.
④ 인터프리터는 정합, 충돌해결, 실행 과정을 반복한다.
정답: 4
해설: 생성 시스템에서 인터프리터는 정합, 충돌해결, 실행 과정을 반복하는 구성 요소이다. ① 작업 메모리는 장기 메모리가 아닌 단기 메모리이다. ② 생성 메모리는 추론에 따른 결론을 저장하는 것이 아니라 추론에 필요한 데이터를 저장한다. ③ 생성 메모리는 현재의 상태를 나타내지 않고, 시스템의 상태를 갱신하거나 새로 생성하는 역할을 한다.
14. 다음 추론방법 중 추론 결과가 항상 참인 것은?
① 연역법
② 유도법
③ 귀납법
④ 유추추론
정답: 1
해설: 연역 추론은 항상 결과가 참이다.
15. 생성시스템에서 규칙과 현재의 사실이 아래와 같다. 전방향 추론을 할 때 현재 상태에서 실행 가능한 규칙은?
규칙
(가) $F \land B \rightarrow Z$
(나) $C \land D \rightarrow F$
(다) $A \rightarrow D$
(라) $E \rightarrow C$
사실
$A \quad C \quad D$
① (가), (나)
② (나), (다)
③ (다), (라)
④ (가), (라)
정답: 2
해설: 현재 사실로 $A$, $C$, $D$가 주어졌으므로, 실행 가능한 규칙을 찾아야 한다. 규칙 (나) $C \land D \rightarrow F$는 현재 사실 $C$, $D$를 모두 포함하고 있어 실행 가능하다. 규칙 (다) $A \rightarrow D$도 현재 사실 $A$를 포함하고 있어 실행 가능하다. 따라서 정답은 (나), (다)이다. 규칙 (가)와 (라)는 각각 $F$와 $E$를 필요로 하므로 현재 상태에서 실행 불가능하다.
16. 다음 중 퍼지집합에 대한 적절한 설명은?
① 퍼지집합의 연산은 결합법칙이 성립하지 않는다.
② 원소의 소속이 포함과 불포함의 두 경우만 존재한다.
③ 원소의 소속함수 값은 음이 될 수 있다.
④ 각 원소의 소속 함수 값은 0부터 1의 범위에 속한다.
정답: 4
해설: 정답은 4이다. 퍼지집합에서 각 원소의 소속 함수 값은 0부터 1의 범위에 속한다. ① 퍼지집합의 연산은 결합법칙이 성립한다. ② 원소의 소속은 0과 1 사이의 값으로 표현되며 포함과 불포함의 두 경우만 존재하지 않는다. ③ 원소의 소속함수 값은 0부터 1 사이의 값을 가지므로 음이 될 수 없다. 따라서 퍼지집합에 대한 적절한 설명은 ④이다.
17. 다음 퍼지집합 \( A \)와 \( B \)의 교집합은?
\[ A = \{ (a, 0.3), (b, 0.5), (c, 1.0) \} \]
\[ B = \{ (a, 0.5), (b, 0.7), (c, 0.6), (d, 0.7) \} \]
① \( A \cap B = \{ (a, 0.3), (b, 0.5), (c, 0.6) \} \)
② \( A \cap B = \{ (a, 0.3), (b, 0.5), (c, 1.0), (d, 0.7) \} \)
③ \( A \cap B = \{ (a, 0.5), (b, 0.7), (c, 0.6) \} \)
④ \( A \cap B = \{ (a, 0.5), (b, 0.7), (c, 1.0) \} \)
정답: 1
해설: 퍼지집합 \( A \)와 \( B \)의 교집합은 각 원소에 대해 두 집합에서의 최소값을 취한다. \( A \)와 \( B \)에서 각각의 원소에 대한 소속값을 비교하면 다음과 같다. 원소 \( a \)의 경우 \( \min(0.3, 0.5) = 0.3 \), 원소 \( b \)의 경우 \( \min(0.5, 0.7) = 0.5 \), 원소 \( c \)의 경우 \( \min(1.0, 0.6) = 0.6 \)이다. 원소 \( d \)는 \( A \)에 존재하지 않으므로 고려하지 않는다. 따라서 \( A \cap B \)는 \( \{ (a, 0.3), (b, 0.5), (c, 0.6) \} \)가 되어 정답은 ①이다.
다른 선택지는 교집합의 원리를 정확히 따르지 않았다. ②는 \( d \)를 포함하고 있으며, ③과 ④는 최소값 대신 최대값을 취하고 있다.
18. 퍼지 규칙 및 퍼지 추론에 대한 올바른 설명은?
① 귀납법에 따라 추론한다.
② 규칙의 결론부의 소속 함수 값은 1이다.
③ 조건의 값을 임퍼지화하여 추론한다.
④ 관측된 사실이 규칙의 조건부와 완전히 일치하지 않더라도 부분적 결합을 통해 그 사실만 결론을 내린다.
정답: 4
해설: 정답은 4번이다. 퍼지 추론은 관측된 사실이 규칙의 조건부와 완전히 일치하지 않더라도 부분적 결합을 통해 결론을 도출할 수 있다. 이는 퍼지 논리의 핵심으로, 불확실하고 모호한 정보를 다루는 데 효과적이다. 1번은 귀납법이 아닌 퍼지 논리를 사용하며, 2번은 규칙의 결론부의 소속 함수 값이 반드시 1이 아닐 수 있다. 3번은 임퍼지화가 아닌 퍼지화(fuzzification)를 통해 조건 값을 처리한다.
19. 다음 중 8-이웃 연결성을 적용하였을 때, \( p_1 \) ~ \( p_4 \) 중 \( p_2 \)로부터 연결되는 경로가 존재하는 픽셀을 모두 나열한 것은?
① 모두
② \( p_2, p_4 \)
③ \( p_1, p_3 \)
④ \( p_1, p_4 \)
정답: 1
해설: 모두 연결 된다.
20. 다음 중 영상의 평활화에 사용될 수 있는 필터 마스크는?
① $\begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix}$
② $\frac{1}{16} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}$
③ $\begin{bmatrix} 1 & -2 & 1 \\ -2 & 0 & -2 \\ 1 & -2 & 1 \end{bmatrix}$
④ $\begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}$
정답: 2
해설: 정답은 ②이다. 이 필터 마스크는 Gaussian 필터로, 영상의 평활화(스무딩)에 사용된다. Gaussian 필터는 픽셀 값을 주변과 평균화하여 잡음을 줄이고 부드러운 이미지를 생성한다.
다른 선택지들은 경계 검출 필터들이다. ①과 ④는 수직과 수평 경계를 검출하는 Sobel 필터, ③은 Laplacian 필터로 이미지의 경계를 강조하는 데 사용된다. 따라서, 평활화에 적합한 필터는 ②의 Gaussian 필터이다.
21. 다음 중 소벨(Sobel) 연산자에 대한 올바른 설명은?
① 영상을 평활화하기 위해 사용한다.
② 영상의 점잡음을 제거하는데 효과적이다.
③ 에지의 강도와 방향을 구할 수 있다.
④ 연산자 적용 결과 0 교차점이 에지에 해당된다.
정답: 3
해설: 정답은 3번이다. 소벨 연산자는 영상의 에지 검출에 사용되며, 에지의 강도와 방향을 구할 수 있다. 이는 수직 및 수평 방향의 경계 검출을 위해 미분 연산을 적용한 결과이다. 1번과 2번은 소벨 연산자와 관련이 없으며, 이는 주로 영상의 에지를 강조하는 데 사용된다. 4번은 0 교차점을 기반으로 에지를 검출하는 라플라시안 연산자에 대한 설명이다.
22. 컴퓨터 시각 시스템의 처리 단계 중 유사한 성격을 갖는 영상의 부분을 하나의 영역으로 묶고, 상이한 특성을 갖는 부분을 서로 다른 영역으로 구분하는 단계는?
① 표본화
② 양자화
③ 영상분할
④ 평활화
정답: 3
해설: 영상분할은 컴퓨터 시각 시스템에서 유사한 특성을 가진 부분들을 하나의 영역으로 묶고, 서로 다른 특성을 가진 부분들을 구분하는 단계이다. 표본화는 연속적인 신호를 이산적인 신호로 변환하는 과정이고, 양자화는 이산적인 샘플 값을 특정 레벨로 변환하는 과정이다. 평활화는 영상에서 잡음을 줄이기 위해 필터링하는 과정이다. 따라서, 영상분할이 정답이다.
23. 그레이 레벨 히스토그램을 이용하여 영상을 2진화하기 위한 임계치를 구하려고 한다. 히스토그램이 2정점 형태일 때, 적절한 임계치는?
① 두 정점 중 높은 정점의 위치에 해당하는 밝기 값
② 두 정점 중 경점의 위치에 해당하는 밝기 값
③ 더 밝은 쪽에 해당되는 정점의 위치에 해당하는 밝기 값
④ 두 정점 사이에 존재하는 최저 값 부근의 밝기 값
정답: 4
해설: 정답은 ④ 두 정점 사이에 존재하는 최저 값 부근의 밝기 값이다.
그레이 레벨 히스토그램에서 2정점 형태는 두 개의 뚜렷한 피크(정점)를 가진다. 영상 이진화를 위한 최적의 임계치는 이 두 정점 사이의 최소값 부근에 설정하는 것이 일반적이다. 이는 두 클래스(밝은 영역과 어두운 영역)를 가장 잘 분리할 수 있는 지점이기 때문이다. ①, ②, ③은 각각 높은 정점, 경점, 밝은 쪽 정점을 선택하는 것으로, 이는 클래스 간의 분리를 제대로 수행하지 못할 가능성이 크다. 따라서 ④번이 가장 적절한 선택이다.
24. 다음 중 패턴인식을 위한 특징추출의 목적에 해당되는 것을 모두 고르시오.
(ㄱ) 패턴 공간의 차수를 낮춘다.
(ㄴ) 판별 작업에 적합한 의미 있는 값을 얻는다.
(ㄷ) 패턴 신호의 잡음을 제거한다.
(ㄹ) 패턴을 확대한다.
① (ㄱ), (ㄴ)
② (ㄴ), (ㄷ)
③ (ㄷ), (ㄹ)
④ (ㄴ), (ㄹ)
정답: 1
해설: 정답은 ① (ㄱ), (ㄴ)이다.
특징추출의 목적은 주로 패턴 공간의 차수를 낮추고, 판별 작업에 적합한 의미 있는 값을 얻는 데 있다. 즉, (ㄱ)과 (ㄴ)이 이에 해당한다. 특징추출은 데이터의 차원을 줄여 계산 효율성을 높이고, 유의미한 특징을 추출하여 정확한 분류나 인식을 돕는다. 반면, (ㄷ) 패턴 신호의 잡음을 제거하는 것은 전처리 과정에 속하며, (ㄹ) 패턴을 확대하는 것은 특징추출의 목적과 관련이 없다.
25. 언어이론적 패턴인식기를 구성하는 문법에서 단말기호가 나타내는 것은?
① 생성규칙
② 원시패턴
③ 인식대상 패턴
④ 원시패턴이 결합된 부분패턴
정답: 2
해설: 언어이론적 패턴인식기에서 단말기호는 기본적으로 원시패턴을 나타낸다. 단말기호는 더 이상 분해되지 않는 가장 작은 단위로서 패턴 인식의 기초가 된다. 생성규칙(1)은 단말기호를 포함한 다양한 패턴을 생성하는 규칙이며, 인식대상 패턴(3)은 인식기를 통해 분석되는 최종 목표 패턴이다. 원시패턴이 결합된 부분패턴(4)은 여러 원시패턴이 결합하여 형성된 더 복잡한 패턴을 의미한다.
26. 다음 중 계량공간의 거리측정자 \( J \)가 만족해야 하는 공리에 해당되는 것은? (단, \( x, y, z \)는 계량공간 상의 좌표이다.)
① \( J(x, y) = 0 \text{ iff } x \ne y \)
② \( J(x, y) \leq 0 \)
③ \( J(x, y) + J(y, z) \geq J(x, z) \)
④ \( J(x, y) \ne J(y, x) \)
정답: 3
해설: 계량공간의 거리측정자 \( J \)는 거리함수로, 다음과 같은 공리들을 만족해야 한다. 첫째, 비대칭성: \( J(x, y) = 0 \text{ iff } x = y \)이어야 한다. 둘째, 비음수성: \( J(x, y) \geq 0 \)이어야 한다. 셋째, 삼각 부등식: \( J(x, y) + J(y, z) \geq J(x, z) \)이어야 한다. 넷째, 대칭성: \( J(x, y) = J(y, x) \)이어야 한다. 정답인 3번은 삼각 부등식을 나타내며, 이 조건은 거리측정자가 반드시 만족해야 하는 공리 중 하나이다. 나머지 선택지는 각각 잘못된 공리를 나타내고 있다. 1번은 비대칭성에 어긋나며, 2번은 거리측정자가 항상 음수가 아니므로 틀리다. 4번은 거리함수가 대칭성을 가져야 하므로 틀리다.
27. k가 7인 k-근접이웃 방식에서 미지의 패턴과 가장 가까운 7개의 표본을 구했더니 A클래스가 1개, B클래스가 2개, C클래스가 4개였다. 미지의 패턴은 어느 클래스인가?
① A
② B
③ C
④ A 또는 B
정답: 3
해설: k-근접이웃(k-NN) 방식은 미지의 패턴이 속할 클래스를 예측하기 위해 가장 가까운 k개의 이웃 표본을 사용한다. 이 문제에서 k가 7이므로 미지의 패턴과 가장 가까운 7개의 표본을 기준으로 클래스를 결정한다. A클래스가 1개, B클래스가 2개, C클래스가 4개인 상황에서, 가장 많이 나타나는 클래스가 미지의 패턴이 속할 클래스로 예측된다. 따라서 C클래스가 4개로 가장 많기 때문에, 미지의 패턴은 C클래스로 분류된다. 다른 선택지인 A와 B는 각각 1개와 2개로, C보다 표본 수가 적어 선택되지 않는다.
28. 다음 중 입력과 이에 대해 기대하는 출력을 학습 데이터로 제시하여 입력에 대한 시스템의 출력이 기대하는 출력과 같아지도록 시스템을 학습시키는 학습 방법은?
① 자율학습
② 지도학습
③ 군집화
④ 강화학습
정답: 2
해설: 입력과 출력의 쌍으로 구성된 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법은 지도학습이다. 지도학습에서는 모델이 주어진 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 하는 것이 목표이다. 자율학습은 데이터에 대한 명확한 레이블이 없는 상황에서 사용되며, 군집화는 데이터 포인트를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶는 방법이다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법이다.
29. 다음 중 결정트리의 학습에서 어떠한 노드를 분할하게 되는 경우는?
① 노드에 속하는 학습표본이 모두 동일 클래스에 속하는 경우
② 많은 학습표본이 속한 노드
③ 불순도가 0인 경우
④ 불순도가 높은 노드
정답: 4
해설: 결정트리에서 노드를 분할하는 기준은 불순도가 높은 노드이다. 불순도가 높다는 것은 해당 노드에 다양한 클래스의 학습 표본이 섞여 있다는 것을 의미하며, 이를 분할하여 각 자식 노드의 불순도를 낮추고자 한다. ① 노드에 속하는 학습표본이 모두 동일 클래스에 속하는 경우 이미 분류가 완료된 상태로 더 이상의 분할이 필요 없다. ② 많은 학습표본이 속한 노드라는 조건만으로는 분할 여부를 결정할 수 없다. ③ 불순도가 0인 경우에는 이미 순수한 상태로, 더 이상 분할할 필요가 없다. 따라서, 불순도가 높은 노드를 분할하는 것이 올바른 접근이다.
30. 다음 중 k-평균 군집화에 대한 설명으로 올바른 것은?
① 지도학습 방식으로 학습한다.
② 학습표본 집합을 대표하는 k개의 평균벡터를 구한다.
③ 강화학습 방식으로 학습한다.
④ 학습과정에서 평균벡터의 위치가 변하지 않는다면 학습에 실패한 것이다.
정답: 2
해설: k-평균 군집화는 비지도 학습 방식의 알고리즘이다. 이 알고리즘은 주어진 데이터셋을 k개의 군집으로 나누고 각 군집의 중심(평균벡터)을 반복적으로 계산하여 군집을 형성한다. ① 지도학습 방식으로 학습한다는 설명은 틀리다. ③ 강화학습 방식으로 학습한다는 설명도 틀리다. ④ 학습과정에서 평균벡터의 위치가 변하지 않는다면 이는 학습이 완료된 것이지 실패한 것이 아니다. 따라서 올바른 설명은 ② 학습표본 집합을 대표하는 k개의 평균벡터를 구한다는 것이다.
31. 귀납적 학습에서 엄격한 가설을 택하도록 학습하는 것에 대한 올바른 설명은?
① 거짓 양성(false positive)이 최소화되도록 한다.
② 거짓 음성(false negative)이 최소화되도록 한다.
③ 학습을 최대한 빠르게 하려는 것이다.
④ 최대한 정확한 결정 경계를 찾도록 학습하는 것이다.
정답: 1
해설: 귀납적 학습에서 엄격한 가설을 택하도록 학습하는 것은 거짓 양성(false positive)을 최소화하기 위함이다. 이는 학습된 모델이 잘못된 긍정 결과를 내리지 않도록 하기 위해 엄격한 기준을 적용하는 것이다. 거짓 음성(false negative)을 최소화하는 것은 완화된 기준을 통해 더 많은 긍정 결과를 포착하는 것과 관련이 있으며, 이는 엄격한 가설 선택과 반대되는 접근법이다. 학습을 최대한 빠르게 하려는 것은 학습 속도를 중시하는 것이지 가설의 엄격성과는 관련이 없다. 최대한 정확한 결정 경계를 찾는 것은 모델의 정확성을 높이는 것이지만, 이는 가설의 엄격성보다는 모델의 일반적인 성능과 관련이 있다.
32. 다음 중 인공 신경회로망의 특성에 해당되는 것은?
① 하나의 고정된 프로세서가 모든 계산을 담당한다.
② 순차적인 방식으로 동작한다.
③ 학습을 전문가가 직접 파라미터 값을 지정하는 것이다.
④ 학습을 통해 신경가중치 벡터의 범위를 자동적으로 지정한다.
정답: 4
해설: 인공 신경회로망은 학습을 통해 신경가중치 벡터의 범위를 자동적으로 지정하는 특성을 가진다. 이는 신경회로망이 데이터로부터 학습하여 최적의 가중치를 찾는 과정이다. 1번 선택지는 하나의 고정된 프로세서가 모든 계산을 담당한다는 것으로, 이는 신경회로망의 병렬처리 특성과 맞지 않다. 2번 선택지는 순차적인 방식으로 동작한다는 내용으로, 신경회로망은 병렬로 동작한다. 3번 선택지는 전문가가 직접 파라미터 값을 지정하는 것으로, 실제로는 신경회로망이 데이터를 통해 파라미터를 학습한다.
33. 다음 중 단층 퍼셉트론에 대한 설명으로 올바른 것은?
① 델타규칙에 따라 학습한다.
② 자율학습 방식을 사용한다.
③ 비선형 결정경계를 학습할 수 있다.
④ 활성함수는 선형함수다.
정답: 1
해설: 정답은 1번이다. 단층 퍼셉트론은 델타규칙에 따라 학습한다. 델타규칙은 출력과 목표값의 차이를 줄이기 위해 가중치를 조정하는 방법이다.
2번은 자율학습 방식이 아니라 지도학습 방식을 사용하기 때문에 틀렸다. 3번은 단층 퍼셉트론이 비선형 결정경계를 학습할 수 없으므로 틀렸다. 4번은 단층 퍼셉트론의 활성함수가 주로 비선형 함수인 경우가 많아 틀렸다.
34. 다음 중 은닉층을 포함하는 다층 퍼셉트론을 학습하기 위한 모델은?
① k-평균 군집화
② LVQ
③ 오차 역전파 모형
④ 결정트리
정답: 3
해설: 정답은 ③ 오차 역전파 모형이다. 다층 퍼셉트론은 은닉층을 포함하여 여러 층으로 구성된 신경망이며, 이를 학습시키기 위해 오차 역전파 알고리즘을 사용한다. 오차 역전파는 출력층에서 계산된 오차를 역방향으로 전파하여 가중치를 조정하는 방법이다. 반면, ① k-평균 군집화는 데이터를 클러스터로 나누는 비지도 학습 방법이고, ② LVQ는 학습 벡터 양자화로 알려진 지도 학습 방법이며, ④ 결정트리는 데이터의 분류 및 회귀 문제를 해결하는 데 사용되는 트리 구조의 비선형 모델이다. 이들 모두 다층 퍼셉트론과는 관련이 없다.
35. 자기조직화지도 모델에서 학습벡터 $\mathbf{x}$에 대한 승자 뉴런의 연결 가중치가 $\mathbf{w}$일 때 어떻게 학습이 이루어지는가?
① 학습벡터 $\mathbf{x}$를 $\mathbf{w}$로 하는 뉴런을 추가한다.
② $\mathbf{w}$가 $\mathbf{x}$로부터 멀어지도록 $\mathbf{w}$를 조정한다.
③ $\mathbf{w}$가 $\mathbf{x}$에 가까워지도록 $\mathbf{w}$를 조정한다.
④ $\mathbf{w}$의 값들을 확대한다.
정답: 3
해설: 정답은 3번이다. 자기조직화지도(SOM, Self-Organizing Map) 모델에서 학습 벡터 $\mathbf{x}$에 대한 승자 뉴런의 연결 가중치 $\mathbf{w}$는 $\mathbf{x}$에 가까워지도록 조정된다. 이는 가중치를 학습 벡터에 점진적으로 더 가까이 이동시키는 과정을 통해 이루어진다. 이를 통해 SOM은 입력 데이터의 분포를 학습하고, 고차원 데이터를 저차원 격자로 맵핑한다.
다른 선지에 대한 설명을 하자면, 1번은 학습 벡터를 가중치로 하는 새로운 뉴런을 추가하는 것으로 SOM의 학습 방식과는 맞지 않는다. 2번은 가중치가 학습 벡터로부터 멀어지도록 조정하는 것으로, 이는 SOM의 목표와 반대되는 개념이다. 4번은 가중치 값을 단순히 확대하는 것이며, 이는 SOM 학습의 본질과 관련이 없다.
'방통대' 카테고리의 다른 글
| 방통대 모바일앱프로그래밍 2011학년도 2학기 기말고사 기출문제 풀이 및 정답 다운로드 (1) | 2024.06.01 |
|---|---|
| 방통대 기말고사 대비 이산수학 연습문제 빠짐없이 모음 및 완벽 해설 (돌발퀴즈) (0) | 2024.05.29 |
| 방통대 인공지능 2016-2 기말시험 기출문제 문제 풀이 및 다운로드 (1) | 2024.05.20 |
| 방통대 파이썬 프로그래밍 기말시험 대비 심화 연습문제 풀이 및 해설 (0) | 2024.05.20 |
| 방통대 파이썬 프로그래밍 기말시험 대비 기초 연습문제 풀이 및 해설 (0) | 2024.05.20 |
