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인공지능 특징 및 관련 산업군 정리2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능은 1956년 미국 다트머스 컨퍼런스에서 처음 등장했으며, 이후 논리학, 심볼릭 AI, 전문가 시스템, 기계 학습 등 다양한 분야에서 발전해왔습니다. 1980년대 중반에는 전문가 시스템과 인공신경망 분야에서 발전이 있었고, 1990년대에는 기계 학습 기술이 대중화되면서 인공지능 연구에 다시 활기가 돌아왔습니다. 2000년대에는 대량의 데이터 처리와 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능 기술이 급속히 발전하고 있으며, 현재 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 인공...2025.05.01
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챗GPT와 같은 인공지능 기술(AI)의 등장으로 인한 저작권 우려와 대응 방안2025.05.041. AI 학습 데이터 활용과 저작권 분쟁 챗GPT와 같은 AI 기술 개발을 위해 저작권으로 보호되는 데이터를 학습 데이터로 활용하면서 저작권 분쟁이 발생하고 있다. 게티이미지, 만화가 사라 앤더슨 등이 AI 기업을 상대로 소송을 제기한 사례가 있으며, 한국에서도 이런 형태의 분쟁이 발생할 수 있다. 저작권법 개정으로 일부 예외가 인정되지만, 상업적 목적의 활용에 대해서는 논란의 여지가 있다. 2. AI 제품의 저작권 보호 및 책임 문제 AI 제품의 저작권 보호 방안과 책임 소재에 대한 논의가 필요하다. AI 제품의 저자가 누구인지...2025.05.04
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4차 산업혁명 시대에서 온라인 기업과 전통적 제조 기업의 데이터베이스 활용 차이2025.05.051. 온라인 기업의 데이터베이스 활용 온라인 기업들은 사용자의 이동, 소비 습관 등 다양한 데이터를 수집하고 이를 활용하여 사업 성과와 직결시키고 있다. 특히 카카오의 경우 채팅, 검색, 결제 등 다양한 서비스를 통해 방대한 데이터를 확보하고 이를 활용하여 새로운 비즈니스를 창출하고 있다. 2. 전통적 제조 기업의 데이터베이스 활용 전통적 제조 기업들도 4차 산업혁명에 대비하여 데이터베이스 기술 투자에 힘쓰고 있다. 현대자동차의 경우 자율주행 기술 개발을 위해 국토교통부와 협력하여 관련 데이터베이스를 구축하고 있다. 3. 데이터베이...2025.05.05
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빅데이터의 개념과 활용방법 및 사례2025.01.281. 빅데이터의 개념 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 규모의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 일반적으로 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)의 3가지 주요 특성으로 설명됩니다. 2. 빅데이터의 특성 빅데이터의 주요 특성으로는 규모, 속도, 다양성, 진실성, 가치가 있습니다. 규모는 데이터의 양이 매우 방대한 것을, 속도는 데이터가 실시간으로 지속적으로 생성되는 것을, 다양성은 데이터의 형태가 정형, 반정형, 비정형 등 다양해진 것을...2025.01.28
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패션시장에서 온라인 마케팅의 효용성과 개선방안 및 오프라인 마켓의 비전과 가능성2025.01.041. 패션시장에서 온라인 마케팅의 효용성 온라인 마케팅은 공간과 시간의 제약이 없고, 소비자에 대한 접근이 용이하며 쌍방향 커뮤니케이션이 가능하고 비용 절감의 효과가 있다. 이러한 온라인 마케팅의 장점들이 패션시장에서 활용되고 있다. 2. 패션시장에서 온라인 마케팅의 개선방안 정보 수용자인 소비자의 지적 수준과 생활 수준에 따른 정보 수용 태도 차이를 고려해야 한다. 정보 제공자와 수용자 간의 적극적인 커뮤니케이션이 필요하며, 트렌드 예측 능력 향상과 정보화 투자 확대가 요구된다. 3. 오프라인 마켓의 비전과 가능성 위드 코로나 전...2025.01.04
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친환경농식품유통 분야의 미래 경영전략2025.01.081. 친환경 농축산식품 유통 분야의 경영전략 친환경 농축산식품 유통 분야에서 성공적인 경영을 위해서는 다음과 같은 전략이 필요합니다. 첫째, 생산자부터 소비자까지의 가치 체인을 강화하고 환경 친화적인 농축산식품 생산과 유통에 중점을 두어야 합니다. 둘째, 지역 사회와의 긴밀한 협력을 통해 지역적 특성을 고려한 지속 가능한 사업 모델을 개발해야 합니다. 셋째, 제품의 원산지 추적을 강화하여 소비자에게 농축산식품의 투명성을 제공해야 합니다. 넷째, 디지털 마케팅 전략을 통해 브랜드 가치를 홍보하고 소비자들에게 친환경 제품의 가치를 전달...2025.01.08
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데이터베이스 관리 시스템을 사용함으로써 얻게 되는 장점2025.05.161. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스 내 데이터들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS를 사용하면 대용량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있으며, 빠른 속도로 데이터를 검색할 수 있습니다. 또한 다양한 응용 프로그램과의 호환성이 뛰어나고, 여러 사람이 동시에 작업할 수 있으며, 보안 기능이 있어 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 장애 발생 시 복구가 용이하고, 표준화된 인터페이스를 제공하므로 개발 및 유지보수가 쉽습니다. 백업 및 복구 기능이 뛰어나 ...2025.05.16
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[경영학][컴퓨터공학][IT]빅데이터 활용 사례 발표자료2025.01.021. 주차장 공유 서비스 스타트업 '뉴틴' 주차장 공유 서비스 스타트업 '뉴틴'은 개인 간 중고거래처럼 주차장 공간을 보유한 사람이 원하는 가격으로 자신의 주차장 공간을 올리면 주차장을 필요로 하는 수요자가 비용을 지불하고 주차장을 이용하는 방식으로 운영됩니다. 뉴틴은 빅데이터 플랫폼을 활용하여 서비스를 개선하였으며, 공공데이터와 금융 빅데이터를 활용하여 주차장 공급자 확보, 적정 거래 금액 산출 등의 문제를 해결하였습니다. 이를 통해 주차 문제 해결과 공유 경제 모델 제시에 기여할 것으로 기대됩니다. 1. 주차장 공유 서비스 스타...2025.01.02
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[A+]빅데이터2025.01.251. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미합니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵습니다. 빅데이터의 주요 특성은 Volume(양), Velocity(속도), Variety(다양성)이며, 추가적으로 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 언급되기도 합니다. 빅데이터는 고도의 데이터 처리 기능, 실시간 분석, 유연성, 가치 창출 등의 특징을...2025.01.25
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범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교2025.01.261. 범주형 데이터 범주형 데이터는 관찰된 개체나 사건을 특정 범주나 그룹으로 분류하는 데이터를 의미합니다. 범주형 데이터는 수치가 아닌 범주로 표시되며, 각 데이터는 서로 다른 그룹에 속할 수 있습니다. 이러한 데이터는 값의 크기나 양을 비교하기보다는 분류하고 식별하는 역할을 합니다. 범주형 데이터의 주요 특징은 각 값이 고유한 그룹에 속하며, 데이터 간의 상대적 크기나 순위를 비교할 수 없다는 점입니다. 2. 수치형 데이터 수치형 데이터는 숫자로 표현되며, 양적 비교와 수학적 연산이 가능한 데이터를 의미합니다. 수치형 데이터는 ...2025.01.26
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