총 216개
-
빅 데이터의 의미와 정보기술2025.04.251. 빅 데이터의 의미 빅 데이터는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)이라는 3가지 특성을 가지고 있다. 이러한 빅 데이터는 개인, 단체, 기업, 국가 등에 중요한 자산이 되며 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 것이다. 2. 빅 데이터 분석 기술 빅 데이터 분석 기술에는 기계학습, 데이터마이닝 등이 있다. 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 규칙을 형성하는 기술이며, 데이터마이닝은 광대한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 찾아내는 기술이다. 이러한 기술...2025.04.25
-
데이터 분석의 힘을 통한 데이터 분석 이해2025.05.141. 데이터 분석 데이터 분석은 철저한 인과관계 분석과 파악을 통해 이루어져야 하며, 데이터에서 인과관계 분석을 잘못하여 잘못된 의사결정을 내린 사례도 제시한다. 데이터 분석은 제대로 된 인과관계 분석을 바탕으로 적절하게 활용하면 전략 수립과 의사결정에 매우 큰 도움이 된다. 데이터 분석을 수행하기 위해서는 현상과 원인 사이의 인과관계를 도출하는 것이 핵심이지만, 우리가 살아가는 현실 속에는 수많은 통제 불가의 요인들이 내재해 있으므로 정확한 인과관계의 규명이 쉽지 않다. 또한 상관관계와 인과관계를 혼동하지 않도록 주의해야 한다. ...2025.05.14
-
빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
-
최근 AI를 활용한 면접과 역량평가를 도입하는 기업2025.01.211. 인공지능 면접 인공지능 면접은 뇌 신경 과학 기반의 인공지능이 면접관이 되어 응시자를 평가하는 면접으로, 방대한 양의 빅데이터와 패턴, 자료 등을 학습한 인공지능이 응시자의 얼굴이나 안면 색상 변화, 감정 표정 등을 종합적으로 분석하여 평가를 진행한다. 또한 음성인식 기술을 적용해서 사람마다 각기 다른 고유한 목소리의 높낮이나 동일한 어휘 사용 횟수, 음색 등을 검토한다. 현재 우리나라에서는 기업들마다 인공지능 면접을 적용하는 정도가 각기 다르며, 일반적으로 자기소개, 성격 상의 장단점, 지원 동기 등의 기본적인 질문과 인성 ...2025.01.21
-
경영학과 졸업논문 서비스마케팅 핀테크 마이데이터 분석2025.05.111. 서비스마케팅 금융 산업은 대표적인 서비스 산업 중 하나로, 마이데이터 산업의 도입으로 인해 금융 분야에서 큰 변화가 일어나고 있다. 마이데이터 서비스를 통해 금융소비자가 자신의 정보를 적극적으로 관리하고 활용할 수 있게 되면서 기존 대형 금융기관의 독점적 지위가 약화되고 금융상품 간 비교 가능성이 확대되고 있다. 또한 마이데이터를 통해 고객의 종합적인 재무상황을 분석할 수 있게 되면서 금융기관의 금융상품 제조 방식에도 변화가 일어나고 있다. 2. 핀테크 마이데이터 서비스의 도입과 함께 핀테크, 빅테크 기업들이 금융 서비스 시장...2025.05.11
-
빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법과 특징 분석2025.01.261. 검색 데이터 수집 및 활용 검색 데이터 수집 방법은 사용자가 검색 엔진에 입력한 검색어와 관련된 데이터를 수집하여 분석하는 방법입니다. 이 방법은 사용자의 관심사, 소비 패턴, 트렌드 등을 빠르게 파악할 수 있어 마케팅, 시장 조사, 소비자 분석 등에 유용하게 사용됩니다. 검색 데이터는 실시간으로 수집할 수 있어 빠르게 변화하는 소비자 트렌드와 사회적 이슈를 즉각적으로 파악할 수 있으며, 대규모로 수집할 수 있어 통계적으로 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 2. 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터 수집 및 활용 소셜네트...2025.01.26
-
인공지능 기술의 비즈니스 혁신과 윤리적/사회적 문제2025.01.181. 인공지능 기술의 비즈니스 혁신 사례 구글의 알파고와 딥마인드, 아마존의 알렉사와 에코, 넷플릭스의 추천 시스템과 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 비즈니스를 혁신하고 있다. 이를 통해 기업들은 프로세스 자동화, 고객 서비스 개선, 새로운 가치 창출, 경쟁력 강화 등의 성과를 거두고 있다. 2. 인공지능으로 인한 윤리적/사회적 문제 인공지능의 책임과 권한, 편향과 차별, 개인정보와 보안 등과 관련된 윤리적/사회적 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제들은 인공지능의 신뢰성과 가치를 저해할 수 있으므로 적절한 대응이 ...2025.01.18
-
ChatGPT와 AI의 기본적인 개념을 정리한 후, 기업과 개인에 해당되는 내용 정리2025.01.191. ChatGPT ChatGPT는 오픈AI사가 개발한 생성 인공지능으로, 사용자의 프롬프트에 응답하여 텍스트를 생성할 수 있다. 딥러닝을 통해 단어 간 패턴과 관계를 학습하여 예측 응답을 만들어낸다. ChatGPT는 2022년 11월 출시 후 2개월 만에 월간 활성 이용자 수 1억 명을 돌파하는 등 빠른 성장을 보이고 있다. 챗GPT는 간단한 개념 설명부터 비교, 차이점 등 다양한 프롬프트에 상세한 응답을 제공하도록 설계되어 있으며, 윤리적 규범에 기반하여 답변한다. 챗GPT는 창작 영역에서도 뛰어난 능력을 보이고 있으며, 데이터...2025.01.19
-
Amazon GO 조사 - 적용된 IT 기술 위주로2025.04.281. Amazon GO에 적용된 기술 Amazon Go에 적용된 기술은 Just walk out technology 혹은 Puerini 발명을 토대로 가능하게 되었다. 이는 여러 기술의 집합체로서, Amazon Go의 시스템을 완성했고, 크게는 AI 기술과 AI를 제외한 프로그래밍적 요소로 나누어져 있다. AI 기술로는 개인 추적, 물건 인식, 행동 분석 등이 적용되었고, AI를 제외한 프로그램으로는 퓨전 센서, 교정, 개인 감지, 객체 인식, 모습 추정, 활동 분석 등이 사용되었다. 2. 미래사회와 Amazon GO Amazon ...2025.04.28
-
데이터베이스 - 인공지능시대 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.04.281. 데이터베이스 데이터베이스는 기업에서 데이터를 수집, 저장, 관리하는 핵심적인 기술이다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 가치와 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 데이터베이스는 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터베이스는 기업의 목적과 전략에 맞게 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 통해 기업은 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 2. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 기업들이 다양한 데이터 원천으로부터 인사이트...2025.04.28
6 / 22
