총 958개
-
정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
-
미래 기술발전사항의 C4ISR 시스템 적용방향2025.01.041. 사물인터넷 기술의 C4ISR 활용 사물인터넷 기술은 다양한 장치와 센서를 연결하여 실시간 데이터 수집과 공유를 가능하게 하여 C4ISR 시스템의 효율성과 신속성을 향상시킬 수 있다. 센서 네트워크 구축, 자동화 및 자율 시스템, 생체기반 신호 활용, 통신 및 데이터 공유, 데이터 분석 등의 방식으로 C4ISR에 활용될 수 있다. 그러나 이를 위해서는 강력한 보안과 암호화 기술이 필수적이다. 1. 사물인터넷 기술의 C4ISR 활용 사물인터넷(IoT) 기술은 C4ISR(Command, Control, Communications, ...2025.01.04
-
4차 산업 시대의 마케팅 직업과 spec-up 준비2025.01.241. 커피 브랜드 선택 기준 저는 커피 브랜드를 선택할 때 접근성을 가장 중요하게 생각합니다. 스타벅스는 전 세계적으로 매장이 많아 접근성이 좋고, 모든 매장이 직영점이라 맛과 서비스 품질이 일정합니다. 또한 스타벅스 앱을 통한 사이렌오더 서비스도 편리합니다. 그 외에도 매장마다 다양한 한정 메뉴를 제공하는 것도 스타벅스를 선호하는 이유입니다. 2. 4차 산업 시대의 마케팅 직업 4차 산업 시대에는 디지털 마케팅이 중요해졌습니다. 그중에서도 디지털 마케팅 컨설팅은 SNS와 플랫폼 광고를 통해 소비자와 소통하며 데이터를 분석해 효과적...2025.01.24
-
데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
-
인공지능 및 로봇이 서비스하는 현 시대의 소비자행동 변화2025.01.031. 소비자행동이론 소비자 행동이란 개인 및 조직이 제품 및 서비스의 구매와 관련한 일련의 모든 행동 및 심리적 의사결정의 과정으로 정의 내린다. 디지털 시대에도 소비자 관점에서 정보를 탐색하고 의사결정과정을 이해하는 것이 필요하다. 소셜 미디어 특성상 페이스북에서 좋아요를 누르거나 유튜브에서 댓글을 다는 행위도 참가에 해당한다. 2. 사례 인공지능은 고객에 대하여 놀라울 정도로 자세히 볼 수 있게 만들어줄 뿐만 아니라 고객이 실제로 돈을 지불하는 결정을 내리는 데 큰 영향을 미치는 요인도 알려준다. 랑콤에서는 머신러닝 기법을 통하...2025.01.03
-
(고1 심리학과 세특) 심리학과 통계학의 융합, 데이터 분석을 통한 인간 심리 이해2025.01.281. 심리학과 통계학의 융합 심리학과 통계학의 융합을 통해 데이터 분석을 활용하여 인간 심리를 이해하고자 하는 내용입니다. 심리학 분야에 관심이 있는 학생이 통계학을 활용하여 인간 심리를 연구하고자 하는 모습이 잘 드러나 있습니다. 2. 데이터 분석을 통한 인간 심리 이해 데이터 분석을 통해 인간 심리를 이해하고자 하는 노력이 잘 나타나 있습니다. 심리학과 통계학의 융합을 통해 인간 행동과 정신 과정을 보다 깊이 있게 탐구하고자 하는 학생의 관심과 열정이 돋보입니다. 1. 심리학과 통계학의 융합 심리학과 통계학의 융합은 인간 행동과...2025.01.28
-
경영통계학 ) 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시2025.01.241. 기술통계 기술통계란 수집한 데이터를 요약하고 설명, 표현하는 방식이다. 도표나 테이블이 많이 사용되기도 한다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 방법이다. 모집단의 특성을 파악하고자 할 때 사용한다. 1. 기술통계 기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 이를 통해 데이터의 특성을 이해하고 분석할 수 있습니다. 기술통계에는 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등의 측정치가 포함됩니다. 이러한 측정치를 사용하면 데이터의 중심경향과 분산을 파악할 수 ...2025.01.24
-
방송통신대학교 프라임칼리지 회계금융전공 데이터기반 투자공학입문 기말과제물(만점취득)2025.01.241. 자산배분 2024년 한 해의 투자를 위해 자산배분을 실시하고자 한다. 뉴스, 데이터, 보고서 등을 바탕으로 자유롭게 내년 투자방향을 제시하였다. 2024년에는 전반적으로 선진국의 내수 위축과 금융시장 불안정성으로 경제 성장률이 둔화될 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 주식 비중을 줄이고, 경기 침체시 시장가격이 하락한 종목에 투자할 현금 비중을 늘리는 전략이 필요하다. 또한 장기채에 비중을 더 실어줌으로써 수익성을 높일 수 있다. 고물가와 경기침체가 합쳐지는 스태그플레이션 위기가 올 가능성에 대한 대비로 금에 대한 투자비중도 ...2025.01.24
-
데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
-
파이썬프로그래밍 - 파이썬의 개념과 특징을 정의하고, 파이썬으로 할 수 있는 일 3가지를 실제 사례를 들어 작성하시오.2025.01.161. 파이썬의 개념과 특징 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 읽기 쉬운 문법과 동적 타이핑(dynamic typing), 인터프리터(interpreter) 방식의 언어로 잘 알려져 있습니다. 또한 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)과 함수형 프로그래밍(Functional Programming)을 지원합니다. 파이썬의 주요 특징으로는 간결하고 읽기 쉬운 문법, 광범위한 표준 라이브러리, 플랫폼 독립성, 동적 타이핑...2025.01.16
1 / 96
