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성균관대 디지털플랫폼경영(Platform Business in Digital Economy) 교안 요약2025.01.201. 플랫폼 비즈니스 플랫폼은 외부 생산자와 소비자 간의 가치 창출 상호작용을 가능하게 하는 것으로, 다양한 선택, 검색, 시간 절약, 리뷰를 통한 정보 제공 등의 기능을 제공하여 비선형적인 효용과 가치 증대를 가져온다. 플랫폼의 주요 역할은 사용자 유치, 매칭, 거래 촉진이며, 이를 통해 네트워크 효과와 자체 가치를 창출한다. 2. 플랫폼 유형 플랫폼은 거래 플랫폼과 혁신 플랫폼으로 구분된다. 거래 플랫폼은 사용자 간 직접 거래를 중개하며, 혁신 플랫폼은 보완재 개발을 촉진한다. 플랫폼의 성공을 위해서는 적절한 시기 진입, 교차 ...2025.01.20
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.04.301. 인공지능의 개념 인공지능이란 인간의 지능을 갖추어 인간의 학습 능력을 바탕으로 추론, 지각, 이해를 수행하는 컴퓨터 프로그램 기술을 의미한다. 약인공지능과 강인공지능의 두 가지 형태로 분류되며, 인간의 지시 여부에 따라 구분된다. 약인공지능은 인간이 요구하는 특정 분양의 일을 인간의 지시에 따라 수행하는 인공지능이며, 강인공지능은 인간의 사고와 정보처리 과정을 구현하기 위한 것으로 현재로서는 요원한 영역이다. 2. 머신러닝과 딥러닝 기계학습 또는 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법의 하나로, 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 ...2025.04.30
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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정보통신망4C 에지 컴퓨팅 Edge Computing 조사설명하고 에지 컴퓨팅을 위해 활용될 수 있는 정보통신기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 에지 컴퓨팅 정의 및 필요성 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 중앙 데이터 처리 시스템에서 데이터를 처리하는 대신, 데이터를 생성하는 위치 또는 가까운 위치에서 데이터 처리 및 분석을 수행하는 분산 컴퓨팅 기술입니다. 에지 컴퓨팅은 대역폭 절감, 데이터 프라이버시 보호, IoT 기기와의 통합, 네트워크 지연 감소 등의 장점이 있어 실시간 응용 프로그램, 산업 자동화, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 필요성이 높아지고 있습니다. 2. 에지 컴퓨팅 장점과 문제점 에지 컴퓨팅의 주요 장점은 낮은 대기 시간, 대역폭 절감, ...2025.01.25
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 혁신을 추구하는 기업들의 성공 사례를 보여준다. 아마존과 넷플릭스는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고, 새로운 콘텐츠 개발에 활용하는 등 비즈니스 애널리틱스를 효과적으로 활용하고 있다. 비즈니스 애널리틱스를 도입하기 위해서는 구체적인 목표 설정, 최신 기술 도입, 지속적인 데이터 분석 및 성과 평가가 필요하다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 데이터를 바탕으로 새로운 인사이트를 발견하는 융합적인 학문이다. 데이터 과학자는 컴퓨터 공학, 통계학, 수...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스의 정의와 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics, BA)는 데이터를 분석하여 기업이 비즈니스 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하는 과정이다. 비즈니스 애널리틱스의 역사는 기업이 데이터의 활용을 통해 의사결정을 최적화하려는 노력에서 시작되었다. 비즈니스 애널리틱스는 기술적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석 등 세 가지 유형으로 나뉜다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 정형 및 비정형 데이터를 분석해 유용한 정보를 추출하는 과정으로, 데이터 수집 및 관리, 데이터 분석, 결과 시각화 및 커뮤니케...2025.01.26
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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머신러닝에서의 불확실성2025.05.111. 데이터 불확실성 데이터의 일부 샘플에 레이블이 없거나 부정확한 경우, 데이터에 잡음이나 이상치가 포함되어 있거나, 데이터가 불완전한 경우 등 데이터 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이는 모델이 정확한 예측을 하기 어렵게 만듭니다. 2. 모델 불확실성 모델이 복잡할수록 과적합될 가능성이 높아져 일반화 능력이 감소하고, 모델의 파라미터 값이 정확하게 알려지지 않는 경우 예측의 불확실성이 증가할 수 있습니다. 3. 환경 불확실성 데이터의 분포가 시간에 따라 변하거나 외부 요인이 발생하는 경우, 모델이 이러한 변동성을 정확하게 모델링...2025.05.11
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웹 개발과 사용자 경험2025.05.131. 사용자 중심 디자인 사용자의 요구와 기대를 충족시키기 위한 사용자 중심 디자인 방법론은 웹 개발에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 사용자의 만족도와 충성도를 높이고, 제품의 사용성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자 테스트, 프로토타이핑, 반복적 설계 과정 등이 핵심적인 접근법이 되고 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 사용자 경험을 최적화하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 활용되고 있습니다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 예측하여 개인화된 서비스를 제공하는 등 이러한 기술은 사용자 경험 향상에 기여하고 ...2025.05.13
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