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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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형태재인의 모형들을 비교 및 설명하고 활용에 대해 논하시오2025.05.031. 형태재인의 모형 형태재인은 기억 활동의 한 형태로 개인이 사람, 사물, 형태, 정보 등을 접한 사실을 개인이 접촉하거나 떠올리는 인지 활동을 말한다. 형태재인의 주요 모형으로는 형판 맞추기 모델, 세부 특징 분석 모델, 원형 대조 모델 등이 있다. 이들 모형은 각각 다른 방식으로 형태재인 과정을 설명한다. 2. 형판 맞추기 모델 형판 맞추기 모델에 따르면, 인간의 포멀은 망막상의 화상과 메모리에 저장되어 있는 템플릿의 일종(장기 메모리에 저장되어 있는 형태의 전체상)을 비교하여 현재 무엇을 보고 있는지를 확인한다. 이 모델은 ...2025.05.03
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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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
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경영학과(창조와몰입)_문학(시, 소설), 회화, 조각, 음악, 과학, 발명 등 모든 것에 제한을 두지 않고서 하나 내지 두 개의 대상을 골라 우리가 배우는 생각 도구 13가지(관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 패턴형성, 유추, 몸으로 생각하기, 감정이입, 차원적 사고, 모형 만들기, 놀이, 변형, 통합) 중 최소 6가지를 적용해2025.04.291. 회화 회화에서는 관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 감정이입, 놀이 등의 생각 도구를 활용할 수 있다. 예술가들은 관찰하는 법을 배워야 하며, 관찰력은 그림 그리는 재능과 불가분의 관계가 있다. 형상화는 현상을 재현하는 것에서부터 추상적 능력까지 다양하게 활용된다. 추상화는 단순화를 통해 새로운 통찰과 의미를 전달할 수 있다. 패턴인식은 복잡한 현상 속에서 규칙성을 발견하는 것이며, 감정이입은 다른 사람의 관점에서 세계를 이해하는 것이다. 마지막으로 놀이는 창의성의 원천이 되며, 예술가들에게 중요한 태도이다. 2. 과학 과학에...2025.04.29
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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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컴퓨팅 사고4가지 정리 문서2025.05.041. 컴퓨팅 사고 컴퓨팅 사고의 4가지 개념에 대해 설명하고 있습니다. 컴퓨팅 사고의 7단계인 문제분석, 데이터 수집과 표현, 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘, 평가단계에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 특히 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘에 대해 구체적인 예시와 함께 설명하고 있습니다. 1. 컴퓨팅 사고 컴퓨팅 사고는 복잡한 문제를 해결하기 위해 체계적이고 논리적인 접근 방식을 사용하는 것을 의미합니다. 이는 문제를 작은 단계로 분해하고, 각 단계를 순차적으로 해결하는 것을 포함합니다. 이를 통해 문제 해결 과정을 체계화하...2025.05.04
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간호이론 뉴만2025.05.061. 우울 청소년의 건강경험 연구 참여자들이 우울로 인해 겪었던 초기건강경험은 첫째, 따뜻한 둥지에 대한 그리움, 둘째, 자신의 쓸모 없음을 한탄함, 셋째, 죽음을 탈출구로 생각함, 넷째, 사람들과 벽 쌓기, 다섯째, 분노감에 의해 어긋나게 행동함으로 나타났다. 또한 참여자들의 패턴에 대한 인식 과정과 참여자-연구자 상호작용 속에서 자신과 자신의 상황에 대한 통찰력을 얻고 새로운 행동의 가능성을 얻은 전환점과 변환 경험은 첫째, 현실을 이해하고 변화 가능성을 발견함, 둘째, 자기 개방의 필요성을 인식함, 셋째, 삶의 의미를 재발견함...2025.05.06
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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