총 1,213개
-
인공지능을 활용한 금융사기 예방 솔루션2025.01.041. 인공지능을 활용한 금융사기 예방 금융사기는 현대 사회에서 심각한 경제 범죄이며, 특히 보이스피싱이 기승을 부리고 있습니다. 보이스피싱 피해금의 환급률이 낮고 피해 회복이 어려워 예방이 중요합니다. 인공지능 기반의 솔루션을 개발하면 금융거래 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 거래를 탐지하고 사전에 예방할 수 있습니다. 인공지능은 기계학습을 통해 정확도를 높이며, 실시간 경고와 대응으로 금융사기 피해를 막을 수 있습니다. 이를 통해 금융기관의 고객 신뢰도 향상에도 기여할 수 있습니다. 1. 인공지능을 활용한 금융사기 예방 인공지능...2025.01.04
-
최근 IT기반 구조의 동향과 향후 자신이 생각하는 변화의 방향성에 대해 토론보자2025.01.161. IT기반 구조의 발전 과거의 IT기반 구조의 발전을 살펴보면 1960년대에는 메인 프레임과 미니컴퓨터 기반 구조로 기술이 발전해 갔으며 PC의 대중화가 이루어지면서 1980년대부터는 독립적 개인 PC 기반 구조로, 1980년대 중반부터는 클라이언트-서버 기반 구조로 발전해 가다가 인터넷이 보급화가 되면서 1990년대 초부터 현재까지는 인터넷 중심 기반 구조로 발전해 가고 있다. 그렇다고 해서 과거의 기반 구조가 사라지는것이 아닌 복합적으로 발전해 가고 있다. 2. 최근 IT기반 구조의 동향 최근 IT 기반 구조는 빠른 속도로 ...2025.01.16
-
정보사회와 4차 산업혁명, 컴퓨터와 통신의 결합이 가져온 변화, 처리장치의 최신 동향2025.01.241. 정보사회와 4차 산업혁명 정보사회는 지식과 정보가 주요한 생산 요소로서 사회와 경제 전반에 지대한 영향을 미치는 사회를 의미합니다. 정보사회에서는 정보의 관리, 사용, 분배, 생성이 중요한 가치를 창출하며, 이는 문화, 경제, 사회 등 모든 분야에서 진행됩니다. 4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이루어지는 차세대 산업혁명을 의미하며, 디지털, 생물학적, 물리적 세계의 경계를 허무는 혁신적인 기술들이 특징입니다. 2. 컴퓨터와 통신의 결합이 가져온 변화 컴퓨터와 통신의 결합은 인터넷 등장의 핵심 배경이 되었고, 이...2025.01.24
-
정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
-
컴퓨터의이해2025.01.251. 정보사회와 4차 산업혁명 정보사회는 정보 기술(IT)의 발전과 활용이 사회, 경제, 문화 등 모든 측면에 미치는 영향을 강조하는 개념이다. 정보사회에서는 정보가 생산, 전달, 처리되는 과정이 중심이 되며, 디지털 기술을 통한 정보의 확산과 접근성이 높아지는 특징을 갖는다. 4차 산업혁명은 디지털 기술과 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등의 혁신적인 기술이 융합되어 새로운 산업 패러다임을 형성하고 있는 개념이다. 정보사회와 4차 산업혁명은 서로 밀접하게 연관되어 있으며, 사회, 경제, 문화 전반에 걸쳐 혁신을...2025.01.25
-
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
-
경영정보시스템과 인공지능(AI) 기술의 발전 및 응용2025.01.241. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 수행 능력과 인지 수준에 따라 약한 인공지능(Narrow AI)과 강한 인공지능(General AI)으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정 과제에 특화된 지능으로, 인간의 뇌와 같은 종합적 사고를 하진 않지만 특정 목적을 달성하기 위해 최적화된 지능입니다. 반면 강한 인공지능은 인간과 비슷한 수준의 종합적인 사고와 문제 해결 능력을 가진 지능을 목표로 합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로...2025.01.24
-
[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
-
생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 개념과 특징 생성 AI는 인공지능의 한 분야로, 사람과 유사한 방식으로 자연어를 이해하고 생성하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 AI는 사람과 대화하거나 글, 음성, 이미지 등을 생성할 수 있게 됩니다. 생성 AI는 딥러닝 알고리즘과 대규모 데이터셋을 기반으로 학습되며, 예측, 번역, 요약, 창작 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다. 2. 생성 AI의 발전 배경 최근 생성 AI가 대두되는 이유는 자연어 이해와 생성 능력의 발전, 개인화된 경험 제공, 창의적인 작업 지원, 자동화와 효율성 향상, 윤리적 고민과 도전...2025.01.24
-
최근 사회적, 문화적 환경 분화에 따른 국내 외식점포의 서비스 형태2025.01.281. 디지털 주문 및 결제 시스템 디지털 기술의 발전으로 스마트폰 앱과 키오스크를 이용한 주문 시스템이 확산되어 고객에게 빠르고 편리한 주문 경험을 제공하고 있다. 특히 코로나19 이후 비대면 주문과 결제의 수요가 증가하면서 이러한 시스템이 더욱 확산되었다. 2. 모바일 앱과 배달 플랫폼의 확산 배달 앱과 플랫폼의 확산으로 외식점들은 배달 전용 메뉴를 개발하고 패키징 디자인에 신경을 쓰게 되었다. 이는 소비자들에게 더 많은 선택권과 편리함을 제공하며 외식점의 매출 증가에도 기여하고 있다. 3. 자동화 및 인공지능의 적용 자동화 및 ...2025.01.28
1 / 122
