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온라인 교육 약관2024.09.191. 개인맞춤형 서비스의 디지털 트렌드와 미래 전망 1.1. 개인화 및 맞춤형 서비스의 정의와 개요 개인화 및 맞춤형 서비스(Personalization and Customized Services)는 사용자의 선호, 행동, 관심사 등 개인의 특성을 반영하여 제공되는 서비스를 의미한다. 이러한 서비스는 사용자에게 더욱 관련성 높고, 맞춤화된 경험을 제공하기 위해 설계되었다. 개인화 서비스는 데이터 분석, 인공 지능(AI), 기계 학습(Machine Learning), 음성 인식 기술(Speech Recognition Technolo...2024.09.19
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데이터사이언스2024.09.221. 데이터사이언스 개요 1.1. 데이터사이언스의 정의 데이터사이언스는 정형(Structured) 또는 비정형(Unstructured) 데이터를 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다. 데이터사이언스는 데이터로 실제 현상을 이해하고 분석하기 위해 "통계, 데이터 분석, 기계 학습, 도메인 지식 및 관련 방법을 통합하는 개념"이다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학(computer science), 영역 지식 및 정보 과학의 ...2024.09.22
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쉽게 배우는 파이썬2024.10.071. 파이썬 프로그래밍 언어 1.1. 파이썬의 개념과 특징 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어다. 파이썬은 읽기 쉬운 문법과 동적 타이핑(dynamic typing), 인터프리터(interpreter) 방식의 언어로 잘 알려져 있다. 또한 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)과 함수형 프로그래밍(Functional Programming)을 지원한다. 파이썬의 특징은 다음과 같다. 첫째, 파이썬의 문법은 매우 간결하여 코드가 명...2024.10.07
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경영정보시스템 4차 산업혁명 빅데이터 활용 기술2024.11.041. 서론 최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 빅데이터 기술은 매우 주목받는 분야가 되었고 이러한 기술이 다양한 분야에 적용되고 있...2024.11.04
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경영정보시스템 4차 산업혁명 빅데이터 기술 활용2024.11.041. 서론 최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 빅데이터 기술은 매우 주목받는 분야가 되었고 이러한 기술이 다양한 분야에 적용되고 있...2024.11.04
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4차 산업혁명 빅데이터 개념 및 활용 기업 대응2024.11.041. 서론 빅데이터란 규모가 방대하고 다양성이 높은 데이터를 의미하며, 이 데이터가 분석의 도구나 특정한 기술로써 경제적 가치를 창출할 수 있는 행위를 말한다. 빅데이터에는 수치뿐만 아니라 문자와 영상데이터까지 모두 포함된다. 예를 들면 SNS에 게시한 사람들의 생각이나, 위치정보 혹은 CCTV와 같은 것들이 모두 포함된다는 것이다. 현대사회는 인터넷과 모바일기기 사용이 보편적이다. 그렇기 때문에 디지털환경에서 생성되는 정보는 어마어마하게 많고 다양하다. 정보의 형태가 구조화 되지 않은 비정형적 정보 즉, 사진이나 동영상과 같은...2024.11.04
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기계는어떻게생각하고학습하는가2024.11.031. 머신러닝과 인공지능 1.1. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 기계 학습 알고리즘은 이메일 필터링 및 컴퓨터 비전 등 인간이 명시적 규칙을 작성하는 것이 어렵거나 비현실적인 다양한 애플리케이션에서 사용된다. 기계 학습의 주요 목표는 데이터에서 학습하여 주어진 알고리즘을 자동으로 개선하는 것이다. 즉, 스스로 학습하는 것이다. 기계가 학습할 수 있는 두 가지 주요 방법은 지도 학습과 비지도 학습이다. 지도 학습은 가르쳐 주면서 학습시키는 것이...2024.11.03
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시뮬레이션 변경 조건 대입 분석 결과 제출2024.10.091. 시뮬레이션 과제 1.1. 교재 3.4절의 예제 변경 조건 시뮬레이션 교재 3.4절의 예제에 변경된 조건을 대입하여 시뮬레이션한 결과는 다음과 같다."" 도착형태는 평균 20명/60분으로 고객의 도착이 1분에 3.33명씩 이루어지며, 봉사형태는 평균 5분으로 고객 한명에 대해 5분의 봉사시간이 소요된다. 시뮬레이션 시간은 50분이다. 이와 같은 조건을 입력하여 시뮬레이션을 실행한 결과, 50분 내에 총 36명의 고객이 도착하였고 이 중 25명의 고객이 대기 후 봉사를 받은 것으로 나타났다. 고객들의 도착 시간, 대기 시간...2024.10.09
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로봇과 관련 산업 재해 통계2024.10.091. 기계학습(Machine Learning) 1.1. 기계 학습의 개념 및 배경 기계 학습의 개념 및 배경은 다음과 같다. 기계 학습은 컴퓨터의 행동(예측이나 로봇 제어 같은 행위)을 변경하고 적응해서 컴퓨터가 취한 행동들이 알맞은 행동(정답)에 가깝게 만드는 것이다. 기계학습에 내재된 다학문적 접근은 오래전이 아닌 지난 세기부터 주목을 받기 시작했다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 여러 분야의 아이디어들을 사용해서 컴퓨터를 학습시켰다. 기계 학습 기술은 주어진 데이터를 분석하여 그에 내재하는 중...2024.10.09
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베이즈정리2024.11.141. 베이지안 접근법과 통계의 활용 1.1. 요약 설명 통계 저널뿐만 아니라 의학, 생물학, 기상학 등 여러 응용 분야에서 베이지안 통계학의 영향력이 커지고 있다. 또한 21세기에 들어 빅데이터의 출현으로 통계학 전반에 새로운 도전도 생기고 있다. 이러한 내용을 바탕으로 베이지안 접근법의 수학적 이론과 그 활용을 알아보고자 하였다. 1.2. 탐구 목적과 동기 수업 시간에 '조건부 확률'에 대해 학습하면서 실생활에 적용되는 사례를 알아보고자 탐구 활동을 하였습니다. 의사가 질병을 진단할 경우, 날씨 예보사가 날씨를 예측하거나 우리가...2024.11.14
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