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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 엑셀데이터분석2025.01.251. KOSPI 지수 분석 2024년 1월 2일부터 3월 29일까지의 KOSPI 지수 데이터를 수집하여 꺾은선 그래프로 나타냈습니다. KOSPI 지수의 전반적인 경향을 분석하고, 달러 환율 및 엔화 환율과의 연관성을 살펴보았습니다. 2. 달러 환율 분석 2024년 1월 2일부터 3월 29일까지의 달러 환율 데이터를 수집하여 꺾은선 그래프로 나타냈습니다. 달러 환율의 전반적인 경향을 분석하고, KOSPI 지수와의 연관성을 살펴보았습니다. 3. 엔화 환율 분석 2024년 1월 2일부터 3월 29일까지의 엔화 환율 데이터를 수집하여 꺾은...2025.01.25
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추론통계에서 모수적 통계를 적용하기 위해 만족해야 하는 가정2025.01.161. 정규성 가정 모수적 통계를 적용하기 위해서는 데이터가 정규분포를 따라야 한다는 가정이 필요하다. 이는 데이터가 평균을 중심으로 좌우 대칭적이고 종형 곡선을 그리는 분포를 따른다는 것을 의미한다. 정규성 가정은 특히 t-검정, ANOVA, 회귀 분석 등에서 중요하다. 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우, 이러한 모수적 방법의 결과는 신뢰할 수 없게 된다. 정규성 검정은 Q-Q 플롯, 샤피로-윌크 검정 등 다양한 방법으로 수행할 수 있다. 2. 등분산성 가정 등분산성 가정은 여러 그룹의 데이터가 동일한 분산을 가진다는 것을 의미...2025.01.16
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인공지능(AI) 기술의 수용과 제한 - 전문가 역할 대체의 가능성에 대한 논의2025.01.181. AI 기술의 수용: 긍정적 측면 AI 기술은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있다. 의료 분야에서는 방대한 데이터 분석을 통해 질병 조기 진단과 최적의 치료 방법 제시가 가능하다. 금융 분야에서는 실시간 거래 분석과 맞춤형 서비스 제공으로 효율성을 높일 수 있다. 교육 분야에서는 개인화된 학습 프로그램 제공과 학습 진행 상황 모니터링으로 학습 효과를 극대화할 수 있다. 또한 AI는 다양한 분야에서 신속한 데이터 분석을 통해 의사 결정을 지원하고 효율성을 높일 수 있다. 2. AI 기술의 제한: 부정적 ...2025.01.18
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요즘 디지털 환경인 AI, AR/VR, 메타버스, 로봇공학, IoT, 클라우드 컴퓨팅의 발전이 가속화되고 있다. 이에 기업도 이 환경에 관심을 가지고 다양한 마케팅활동을 하고 있다.2025.01.211. 클라우드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 IT 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어 등)을 제공하고 관리하는 기술입니다. 클라우드 컴퓨팅은 기업이 물리적 인프라를 소유하지 않고도 필요할 때마다 필요한 만큼의 IT 자원을 사용할 수 있게 함으로써 비용 절감과 효율성을 높입니다. 클라우드 컴퓨팅은 유연성, 확장성, 비용 효율성, 접근성 등의 특징을 가지고 있으며, 기업의 데이터 관리와 분석에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 1. 클라우드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅은 현대 기술 혁신의 핵심 요소 중 하나입니다...2025.01.21
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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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[보고서]IIoT와 유지보수2025.01.241. IIoT와 유지보수 IIoT의 개념과 적용 관련된 논의는 진행된지 오래되었지만 단기간내에 활성화되지 않는 측면이 있다. 스티븐 호킹은 일찍이 '뇌 속의 수많은 신경 세포처럼 모든 이가 인터넷으로 연결될 것'이라고 미래를 전망했다. IoT는 앞으로 다가올 미래에 매우 중요한 역할을 수행할 것으로 기대되는 기술이다. 현재 다수의 기업들은 클라우드 전환과 엣지 컴퓨팅 도입을 검토중이며, 특히 제조업 분야에서 적극적인 검토를 하고 있다. 2. 유지보수 자동화의 필요성 자동차 제조에서 다운타임 발생 시 피해 규모는 시간 당 130만 달...2025.01.24
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투명한 통계 활용과 고객 신뢰: 브랜드의 건강한 발전을 위한 전략2025.01.121. 통계의 거짓말 통계의 거짓말은 정확한 데이터를 사용하더라도 부정확한 결과를 도출하거나 정보를 왜곡하여 해석하는 현상을 말한다. 이는 샘플링 편향, 데이터 선택적 사용, 상관관계와 인과관계의 혼동 등으로 발생할 수 있다. 통계의 거짓말은 정치, 마케팅/광고, 미디어, 학계/연구, 금융 등 다양한 분야에서 나타나고 있다. 2. 통계의 거짓말이 마케팅에 미치는 영향 단기적으로는 통계의 거짓말이 제품이나 서비스의 성과를 과장하여 판매량 증가와 고객 관심 유도에 도움이 될 수 있다. 그러나 장기적으로는 고객과의 신뢰를 잃고 리피트 비즈...2025.01.12
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현대 조직 사회에 요구되는 인적자원관리 전문가의 역할2025.04.261. 인적자원관리 현대 조직 사회에서 인적자원관리 전문가의 역할은 매우 중요해지고 있다. 과거에는 단순히 직원 교육과 지원에 그쳤지만, 현재는 조직의 전략과 연계된 전략적 인적자원관리가 필요하다. 인적자원관리 전문가는 인력 계획, 보상 전략, 직무 및 평가 체계 등을 체계적으로 관리하여 조직의 경쟁력을 높이는 역할을 해야 한다. 특히 HR 애널리틱스와 같은 데이터 분석 기술을 활용하여 객관적이고 전략적인 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 또한 변화에 대한 도전적인 자세와 실천력이 필요하다. 2. HR 애널리틱스 HR 애널리틱스는 데...2025.04.26
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빅데이터의 특성과 기업경영에 미치는 영향2025.01.051. 정형 데이터와 비정형 데이터의 개념 및 활용 사례 정형 데이터는 표준화된 형식을 따르는 데이터로, 구조가 명확하여 컴퓨터가 쉽게 읽어낼 수 있는 데이터입니다. 기업의 연도별 및 월별 제품 판매 실적, 기업의 주가 추이, 기업의 영업이익 및 재무적인 지표의 변화 추이 등이 대표적인 사례입니다. 비정형 데이터는 정형화된 구조가 없는 데이터로, 기업의 제품에 대한 소비자의 후기나 평가, 인터넷 검색 엔진에서 얻을 수 있는 이미지 파일, 소셜 미디어 서비스(SNS)상의 키워드 검색 결과 등이 해당됩니다. 2. 비정형 데이터 분석이 경...2025.01.05
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