이미지 압축률과 이미지 해상도의 상관 관계 분석을 통한 손실 함수 구하기
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 경희대 디지털콘텐츠
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 수학Ⅱ, 수학Ⅰ, 미적분
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등), 코딩
2026-05-29
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내용 요약
수학Ⅰ 교과에서 학습한 무한과 극한 개념을 출발점으로, 프랙탈 구조와 반복 패턴의 수학적 의미를 재해석하고 실제 적용 가능성에 대한 탐구 동기를 형성함
『무한의 끝에 무엇이 있을까?』와 AI 애니메이션 사례를 통해 극한 개념이 3D 모델링·이미지 처리에 활용되는 방식을 이해하고, 이미지 압축률과 해상도의 관계 분석을 연구 주제로 확장함
이미지의 PSNR, SSIM, 용량 데이터를 수집하여 Colab 환경에서 분석하고, 경사하강법을 적용한 손실 함수를 직접 설계·최적화함
산점도 및 색상 시각화를 통해 압축률과 PSNR 간의 음의 상관관계를 정량적으로 확인하고, 품질 최적화에 PSNR이 핵심 지표임을 도출함
프랙탈·극한·미적분 개념을 데이터 분석과 최적화 문제에 연결하며, 수학적 원리를 시각적·공학적 문제로 확장해 해석한 융합적 탐구 활동이었음
탐구 보고서 전문
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