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보건의료정보관리2024.09.201. 보건의료통계의 개요 1.1. 보건의료통계의 정의와 역할 보건의료통계는 국민의 건강 수준과 의료이용 행태를 파악할 수 있는 도구로서 사회 발전과 더불어 그 중요성이 더 커지고 있다"이다. 보건통계는 지역사회나 국가의 보건수준과 보건상태를 평가하고, 보건사업의 필요성을 결정하며, 보건입법을 촉구하고 보건사업에 대한 공공지원을 촉구할 수 있다. 또한 보건사업의 우선순위를 결정하고, 행정활동에 지침이 되며, 보건사업의 성패를 결정하는 등 다양한 역할을 한다"이다. 1.2. 보건의료통계의 주요 항목 보건의료통계의 주요 항목이란 국민의...2024.09.20
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학습성과 데이터2024.10.041. 데이터 과학과 빅데이터 1.1. 데이터 증강의 개념과 중요성 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 빠질 수 없는 핵심 개념이다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강이 등장하였다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정을 의미한다. 이는 주어진 데이터를 다양한 관점에서 바라보고 확장하여 모델에 더 많은 ...2024.10.04
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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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의료기관 혁신 사례연구2024.10.101. 서론 누구나 건강하게 오랜 시간 동안 주변의 사랑하는 사람들과 즐거운 추억을 만들면서 살면 좋겠지만 인간인 이상 필연적으로 어느 순간에는 아프게 되어 있다. 그러한 부분에서 병원은 사람들의 삶과 매우 직접적인 관련이 있다. 병원에는 수많은 이해관계자들이 존재한다. 병원은 환자들의 건강을 증진하기 위한 목적을 실현하고자 하는 공익성을 띈 집단이기도 하지만 그와 동시에 수익을 창출하기 위한 곳이기도 하다. 수익을 창출하지 못하는 민간병원은 문을 닫게 될 수 밖에 없다. 그렇기 때문에 오늘날과 같이 경쟁이 매우 치열한 환경에서는 각...2024.10.10
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ADsP, ADP 데이터 분석 전문가 가이드 정리2025.02.161. 데이터의 이해 1.1. 데이터와 정보 데이터는 객관적 사실과 추론, 예측, 추정을 위한 근거이다. 데이터의 의미는 과거에는 관념적이고 추상적이었지만, 현재는 기술적이고 사실적이다. 데이터에는 정성 데이터와 정량 데이터가 있는데, 정성 데이터는 언어와 문자로 표현되며 다량의 데이터 저장, 검색, 분석이 용이하고, 정량 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현되어 다량의 데이터 저장, 검색, 분석이 어렵다. 데이터와 정보의 관계를 DIKW 피라미드로 설명할 수 있다. 데이터는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호이고, 정보는 데이터를 ...2025.02.16
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구글 애널리틱스42024.08.211. 서론 1.1. 빅데이터와 기업의 경쟁력 빅데이터는 기업의 경쟁력 확보에 있어 필수불가결한 요소이다. 기업은 빅데이터를 활용하여 고객 니즈에 대한 심도 있는 이해와 실시간 분석을 통해 신속한 의사결정 및 대응을 가능하게 할 수 있다. 이를 통해 고객 만족도 제고, 운영 효율성 향상, 새로운 비즈니스 기회 창출 등 다양한 측면에서의 경쟁우위를 확보할 수 있다. 첫째, 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴, 선호도, 불만사항 등을 면밀히 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 고객 세분화, 개인화된 마케팅 및 서비스 제공이 가능해지며...2024.08.21
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adsp2025.02.091. 데이터 이해 1.1. 정성적 데이터와 정량적 데이터 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현된 데이터이다. 언어나 문자로 표현하면 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다. 반면 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현된 데이터이다. 정량적 데이터는 간단하게 정형화되어 있어 비용 소모가 적다. 정량적 데이터는 수량(양)으로 표현되므로 정량적 데이터라고 한다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스, CSV 등 형식이 정해져 있는 데이터이다. 반정형 데이터는 눈으로 봤을 때 무슨 정보인지 모르는 데이터(센서데이터처럼)로, 한 번의...2025.02.09
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adsp2025.02.021. 데이터 이해 1.1. 정성적 데이터와 정량적 데이터 정성적 데이터는 언어·문자로 표현되는 데이터이다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되어 저장·검색·분석에 많은 비용이 소모된다. 반면, 정량적 데이터는 수치·도형·기호로 표현되는 데이터이다. 정량적 데이터는 정형화되어 있어 비용소모가 적다. 정량(양)으로 표현되어 정량적 데이터라고 한다. 정성적 데이터는 언어로 표현되어 주관적이지만, 정량적 데이터는 수치로 표현되어 객관적이다. 정성적 데이터는 분석에 많은 비용이 들지만, 정량적 데이터는 간단하게 정형화되어 비용소모가 적다...2025.02.02