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[A+레포트] 유전공학과 맞춤형 의학2025.01.221. 유전공학의 개념과 발전 유전공학은 유전자의 구조와 기능을 연구하고, 이를 조작하여 유전적 특성을 변화시키는 과학 분야입니다. 1970년대 초 DNA 재조합 기술이 개발되면서 급격한 발전을 이루었으며, 유전자 클로닝, 유전자 치료, CRISPR-Cas9 등의 핵심 기술이 발전하였습니다. 2. 맞춤형 의학의 개념과 중요성 맞춤형 의학은 개인의 유전적, 환경적, 생활 습관 등의 요인을 고려하여 최적화된 치료와 예방 전략을 제공하는 의료 접근법입니다. 유전체학은 맞춤형 의학의 핵심 기반을 제공하며, 개인의 유전적 특성에 기반한 치료 ...2025.01.22
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디지털 전환 분야의 기업 벤처링 사례2025.04.271. 질병 진단 업체의 벤처링 질병 진단 업체들이 새로운 진단 기술을 개발하고 있다. 대표적으로 혈액 기반 암 진단 키트를 개발한 GUARDANT Healthcare와 디지털 영상 진단 기술을 발전시킨 업체들이 있다. 이들은 기존의 고체 조직 검사 방식에서 벗어나 액체 조직 검사와 디지털 영상 기술을 활용하여 진단의 정확성과 효율성을 높이고 있다. 2. 질병 진단법의 종류 질병 진단법에는 체액(혈액, 소변, 침 등)을 검사하는 방법, 병변 부위를 직접 채취하여 검사하는 방법, 그리고 영상을 이용한 진단법 등이 있다. 영상 진단법에는...2025.04.27
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기업의 디지털 기술 활용 사례2025.05.111. 빅데이터 빅데이터란 데이터 수집·저장·분석 과정에서 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다. 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사용자가 증가함에 따라 SNS상의 정보들이 매우 중요해지고 있으며, 많은 기업들이 고객들의 소비 패턴 파악을 위해 SNS 정보를 적극적으로 활용하고 있다. 2. 스타벅스 마이 스타벅스 리워드 스타벅스에서는 '마이 스타벅스 리워드'라는 멤버십 프로그램을 운영하면서 회원에게 맞춤형 쿠폰을 제공...2025.05.11
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클라우드 컴퓨팅에 관한 기술발전과 적용분야에 대하여 조사2025.05.121. 클라우딩 컴퓨팅 클라우딩 컴퓨팅은 네트워크를 통해서 원격지에 있는 컴퓨팅 자원에 접근해 데이터와 응용프로그램을 활용하는 모델로써 클라이언트에 응용프로그램의 설치 혹은 데이터 저장 없이 업무 혹은 프로그램의 개발이 가능하다. 클라우딩 컴퓨팅은 클라이언트에게 최소의 소프트웨어만 설치하도록 해 모바일 단말 스토리지 비용과 모바일 단말에 데이터의 저장이 이루어지지 않아 악의적인 데이터 유출 방지가 가능하므로 보안성이 높다고 할 수 있다. 2. 클라우드의 필요성 클라우드를 도입함에 따라 얻을 수 있는 이점은 규모에 따른 유연한 인프라의...2025.05.12
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현존하는 기업들의 혁신 전략 사례조사 - 실제 경영하고 있는 기업 중 경영혁신에 성공한 사례를 통해 경영혁신을 정의2025.05.121. 경영혁신 경영혁신은 새로운 제품이나 서비스, 생산 기술, 기업의 전반적인 생산 관리 시스템 등 기업의 비즈니스와 관련된 제반사항을 본질적으로 변화시키는 것을 의미한다. 혁신의 방식은 매우 다양하며 모든 기업에게 100% 큰 효과를 발휘하는 방법은 없으며 시대에 따라 더 잘 맞는 혁신 방식이 변화한다. 2. 넷플릭스의 혁신전략 넷플릭스는 빅데이터 기술을 활용하여 시청자 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 또한 자체 제작한 오리지널 콘텐츠를 전 세계적으로 제공하며 파괴적 혁신을 이루었다. 넷플릭스는 온라...2025.05.12
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빅데이터가 우리 생활에 미치는 영향2025.05.131. 빅데이터의 정의 빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 최근에는 다양한 분야에서 빅데이터 활용 사례가 증가하고 있으며, 기업들은 고객들의 행동 패턴을 파악하기 위해 빅데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 2. 빅데이터의 특징 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대...2025.05.13
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주요 정보기술 선정 및 설명2025.05.141. 인공지능 인공지능은 빅데이터를 분석하고 관리하는 핵심적인 기술이며, 사물인터넷을 구현하기 위해서도 필요합니다. 자율주행 자동차나 드론과 같은 무인 운송 기기의 작동을 위해서도 인공지능이 필요합니다. 인공지능은 방대한 양의 정보를 신속하고 정확하게 분석하기 위해서 필요한 기술이며, 4차 산업혁명 시대의 범용 기술이라고 할 수 있습니다. 2. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리도구 능력을 뛰어넘어 대량의 정형 또는 비정형의 데이터로부터 가치를 추출하고 분석하는 기술입니다. 인공지능이 구현될 수 있는 이유는 빅데이터가 존재...2025.05.14
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최근 IT기반 구조의 동향과 향후 변화 방향성2025.01.221. 클라우드 컴퓨팅의 확산 클라우드 컴퓨팅은 현재 IT 인프라의 주요 구성 요소로 자리 잡았다. 2023년 기준, 글로벌 클라우드 서비스 시장 규모는 약 4000억 달러에 달하며, 연평균 15% 이상의 성장률을 보이고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 확산은 데이터 중심의 비즈니스 환경을 촉진하고 있으며, 기업들이 클라우드 기반 데이터 분석 툴과 인프라를 통해 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하여 더 나은 의사결정을 내리고 있다. 2. 인공지능과 빅데이터의 통합 인공지능과 빅데이터의 통합은 IT 기반 구조에 새로운 변화를 가져오고 있다. ...2025.01.22
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보건의료 빅데이터 활용에 따른 병원경영전략2025.01.211. 빅데이터의 의미 빅데이터는 매우 방대한 데이터 자체를 가리키며, 기존의 데이터 기술로는 다룰 수 없는 수준으로 크고 이질적이며 다양한 형태의 데이터를 처리하고 가공 및 분석할 수 있는 기술을 의미한다. 빅데이터는 주로 '3V'(Volume, Variety, Velocity)로 특징지어지며, 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 '데이터-드리븐' 의사결정을 가능하게 하는 기술로 주목받고 있다. 2. 보건의료 빅데이터 활용 사례 미국 클리브랜드 클리닉은 빅데이터를 적극적으로 활용하여 수요 예측, 환자 동선 분석, 맞춤...2025.01.21
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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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