본문 바로가기
반응형

세특23

추천 알고리즘과 MBTI, 집합과 통계를 이용한 세특! 공학과 사회 과학의 연결 심화 주제 탐구- 수학, 확률과통계, 수2, 미적, 물리, 정보 엘피엘피입니다! 추천 알고리즘의 원리를 파악하고 사회과학적 접근인 MBTI와의 연결고리를 정리한 후 오늘의 세특 주제를 정리해 보겠습니다. 수학에서 집합과 확률과 통계, 수학 2, 미적분, 물리, 정보 과목에서 재밌게 생각해 볼 수 있는 주제들로 경영학과, 컴퓨터공학과, 산업경영공학, 물리학과, 수학과 등 다양한 학과를 원하는 학생들에게 도움이 될 것입니다. 1. 추천 알고리즘이란? 추천 알고리즘(Recommendation Algorithm)은 유저가 선호할만한 것을 추천하는 알고리즘입니다. 빅데이터 (1만 개 이상의 데이터)를 일정한 규칙에 따라 분류하여(분류 모델을 만들어서) 유저가 선호하는 콘텐츠를 추천하는 시스템입니다. 다양한 콘텐츠 기업들이 유저의 채널 잔류 시간을 증가시킬뿐더러 운영적인 효율을.. 2022. 9. 5.
다윈의 진화론, 자연선택설 그리고 유전 알고리즘에 대한 세특 심화 탐구 주제 (생명과학, 통합과학, 정보, 프로그래밍 학생부) 다윈의 진화론과 자연선택설은 참 재미있는 주제입니다. 정보 과목에서 프로그래밍과 연결하여 유전 알고리즘을 탐구하기에도 좋고 실제로 고등학생이 하스스톤이란 카드 게임을 이용하여 진화론을 탐구하여 이슈가 된 적이 있습니다. 엘피의 스터디 오늘의 주제는 다윈의 진화론, 자연선택설 그리고 유전 알고리즘에 대하여 설명하고 심화 탐구 주제를 정리해 보겠습니다. 1. 다윈의 진화론 찰스 다윈의 진화론은 생명체의 집단이 여러 세대를 거치면서 살아남은 집단을 연구한 결과 기존의 집단과는 다른 변화를 쌓아 집단 전체의 특성을 변화시키거나 새로운 종의 탄생을 관찰하는 현상을 진화하고 하며, 이러한 현상을 연구하는 학문이 진화론입니다. 즉, 진화는 살아남은 집단의 특성을 연구하는 것입니다. 현재 진화는 자연현상으로 유전자의 .. 2022. 9. 3.
자연을 모방한 신소재, 자연 모사 생체모방 기술의 예시 27개와 세특 심화 탐구주제 (통합과학, 물리, 화학, 생명과학, 지구과학 학생부) 오늘 엘피의 심화 탐구주제 스터디 주제는 자연을 모방한 신소재, 생체모방 기술의 종류와 예시 그리고 심화 탐구주제입니다. 자연을 모방한 신소재 기술은 고등학교 1학년 통합과학 시간에 다루고 그 이후로도 물리, 화학, 생명과학, 지구과학 등 다양한 영역에서 각 분야에 맞는 신소재를 다룹니다. 다양한 사례를 통해 자연을 모방한 신소재가 무엇이 있는지 탐구해보겠습니다! 1. 자연을 모방한 신소재 자연 모사 생체모방 기술의 예시 자연 모사(nature inspired technology)란 생물의 구조와 기능, 자연의 모습을 본떠 만든 기술을 뜻합니다. 다른 말로는 생체모방이라고도 합니다. 생체모방(Biobibmetics) 기술은 생명을 뜻하는 Bios와 모방을 뜻하는 mimesis라는 두 그리스 단어의 합성어.. 2022. 9. 2.
반응형