5급 공채 2차

2024년 5급 공채 기술 2차 인공지능

문제 4개 · 100점. 참고 답안·채점 기준은 앱에서 볼 수 있습니다.

제1문 (25점)

다음 각 물음에 대하여 풀이 과정과 답을 작성하시오. (총 25점)
  1. (1) 다음과 같은 조건에서 ‘free’라는 단어가 포함된 이메일을 받았을 때, 스팸일 확률을 구하시오. (10점)
    ○임의의 이메일이 스팸일 확률, P(Spam)는 0.3이다.
    ○스팸 이메일에서 ‘free’라는 단어가 나타날 확률, P(‘free’|Spam)는 0.8이다.
    ○임의의 이메일에 ‘free’라는 단어가 포함될 확률, P(‘free’)는 0.36이다.
  2. (2) 어떤 농구 팀에서 A 선수가 뛰었을 때 팀이 이길 확률은 0.7이고, A 선수가 뛰지 않았을 때 팀이 이길 확률은 0.3이다. A 선수는 소속 팀 전체 경기의 50%에 출전한다. 팀이 어떤 경기에서 이겼을 때, A 선수가 뛰었을 확률을 구하시오. (15점)

제2문 (25점)

합성곱 신경망(convolutional neural network)에 대한 다음 물음에 답하시오. (총 25점)
  1. (1) 영상 인식 문제를 다루는 합성곱 신경망에서 합성곱 계층(convolution layer)과 완전연결계층(fully connected layer)의 역할을 구분하여 설명하시오. (10점)
  2. (2) 다음 입력 데이터와 커널(kernel)에 대하여 합성곱(convolution)을 수행한 출력 결과를 구하시오. (단, 크기가 1인 0패딩(zero padding)을 적용하고, 보폭(stride)은 1이다) (15점)
    121
    02221
    12012
    입력 데이터커널

제3문 (20점)

다음은 Exclusive OR(XOR)을 구현하기 위한 3－계층(3-layer) 신경망과 y_{{\, 1}}, y_{{2}}, z \,의 값을 계산하는 데 사용하는 활성화 함수(activation function)이다.
[그림]
두 개의 입력 x_{{1}}와 x_{{2}}에 대한 출력 z를 다음 표와 같이 학습시키고자 할 때 각 물음에 답하시오. (총 20점)
x_{{1}}x_{{2}}z
-1-1-1
-111
1-11
11-1
  1. (1) 주어진 신경망이 표와 같은 XOR 결과를 얻기 위해 적합한 w_{{1 o}}와 w_{{2 o}}가 존재한다면 가능한 값을 제시하고, 제시할 수 없다면 그 이유를 설명하시오. (단, 초기 가중치 및 편향(bias)은 w_{{11}} = w_{{12}} = w_{{21}} = w_{{22}} = 1, b_{{1}} = 1, b_{{2}} = - 1이고, f ( 0 ) = sgn ( 0 ) = 1이다) (10점)
  2. (2) 출력층의 활성화 함수를 hyperbolic tangent 함수(tanh(x))로 변경할 경우, 1)의 답에 변화가 있는지 설명하시오. (단, tanh(x)＝\frac{{e^{{x}} - e^{{- x}}}}{{e^{{x}} + e^{{- x}}}}, - \infty < x < \infty) (10점)

제4문 (30점)

다음 표는 10개 생산품에 대해 불량 예측 데이터를 수집한 결과이다. 정밀검사를 통한 최종 불량 여부를 그라운드 트루스(ground truth)로 할 때, 각 물음에 답하시오. (단, P는 긍정(정상), N은 부정(불량)을 의미한다) (총 30점)
생산품 번호12345678910
최종 판정(그라운드 트루스)NPPNNPNNPP
불량 예측 결과NNPNPPNNNP
  1. (1) 혼동 행렬(confusion matrix)을 구하시오. (10점)
    그라운드 트루스
    긍정부정
    예측긍정
    부정
  2. (2) 정밀도(precision)와 재현율(recall)을 구하시오. (10점)
  3. (3) 정확도(accuracy)와 F1 score를 구하시오. (10점)