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마이크로 모빌리티 서비스의 효과적인 수요 예측2025.01.201. 수요 예측 마이크로 모빌리티 서비스인 전동 킥보드의 수요를 정확하게 예측하기 위해서는 과거의 이용 기록 데이터와 더불어 계절적인 변동, 특별한 이벤트 등 다양한 외부 요인을 종합적으로 고려해야 합니다. 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있는 정교한 예측 모델을 구축하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 수집 수요 예측을 위해서는 사용자의 주행 패턴, 이용 시간대, 이동 거리 등의 이용 기록 데이터와 날씨 정보, 이벤트 및 축제 일정 등 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 이렇...2025.01.20
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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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아마존 웹 서비스(AWS)의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.01.161. 아마존 클라우드의 주요 서비스 종류 및 기능 아마존 웹 서비스(AWS)는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 등 다양한 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 컴퓨팅 서비스로는 Amazon EC2, AWS Lambda 등이 있으며, 스토리지 서비스로는 Amazon S3, Amazon EBS 등이 있다. 데이터베이스 서비스로는 Amazon Aurora, Amazon DynamoDB 등이 있다. 이러한 다양한 클라우드 서비스를 통해 기업들은 IT 인프라를 효율적으로 운영할 수 있다. 2. 향후 예상되는 클라우드 서비스 향후 클라우드 서비스...2025.01.16
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AI의 등장과 영향, 산업 분야별 적용 사례 및 전망2025.05.161. 새로운 산업 혁명, AI의 시작 ChatGPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 광범위한 질문에 높은 정확도로 응답할 수 있다는 점에서 호평을 받고 있습니다. 의료, 금융, 고객 서비스를 포함한 많은 산업은 다양한 프로세스를 자동화할 수 있고 개선할 수 있는 잠재력에 의해 ChatGPT를 채택하기 시작했습니다. 2. 생성형 AI 생성형 AI란 머신러닝 알고리즘을 통해 학습 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 기술입니다. 이 생성형 AI가 바로 ChatGPT입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터로부터 자체 학습을 하여 ...2025.05.16
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머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
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머신러닝 효과검증2025.05.101. 머신러닝 효과검증 머신러닝 과제의 실제 효과를 보여주기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다: 정량적인 성능 개선, 시간과 비용 절감, 예측 능력 개선, 인사이트 제공, 실제 시스템 통합. 이러한 방법들을 통해 머신러닝 과제의 실제 효과를 증명할 수 있습니다. 과제의 목적과 환경에 따라 적절한 방식으로 결과를 제시하는 것이 중요합니다. 2. 제조 수율영향성 분석 수율 영향성을 분석하는 머신러닝 과제를 위한 분석 툴을 제작하기 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 전처리, 특성 선택 및 추출...2025.05.10
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머신러닝에서의 과적합 문제2025.05.101. 과적합(Overfitting) 과적합은 머신러닝에서 중요한 문제 중 하나입니다. 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 특화되어 있어 새로운 입력 데이터에 대한 예측 능력이 저하되는 현상을 말합니다. 이는 모델의 성능과 일반화(generalization) 능력을 감소시키며, 실제 응용에서 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 2. 과적합의 원인 과적합은 데이터의 특성을 완벽하게 기억하는 것에서 비롯됩니다. 모델은 훈련 데이터에 맞추기 위해 복잡한 패턴과 노이즈까지도 학습할 수 있습니다. 일반적으로 데이터의 양이 적은 경우,...2025.05.10
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컴퓨터공학과 프로젝트, 보고서 주제 추천2025.01.101. 머신러닝/인공지능 프로젝트 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등과 같은 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용한 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들어, 손으로 쓴 숫자 인식, 감정 분석, 스팸 필터링 등의 주제를 다룰 수 있다. 2. 웹 개발 프로젝트 웹 애플리케이션 개발을 통해 프론트엔드와 백엔드 기술을 익힐 수 있다. 예를 들어, 블로그 플랫폼, 전자 상거래 웹사이트, 온라인 게임 등을 만들어 볼 수 있다. 3. 모바일 앱 개발 안드로이드나 iOS 플랫폼에서 모바일 앱을 개발하는 프로젝트를 수행해볼 수 있다. 예를 들...2025.01.10
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아마존 웹 서비스의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.05.151. 아마존 클라우드 서비스 종류와 기능 아마존 웹 서비스는 전 세계 클라우드 컴퓨팅 시장에서 압도적인 1위를 차지하고 있는 서비스로, 2006년에 설립되었다. 아마존 웹 서비스는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 개발자 도구, 보안, 관리 및 거버넌스, 분석 등 다양한 분야의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 API로 제어할 수 있으며, 자동화를 통해 비용을 최적화할 수 있다는 장점이 있다. 2. 아마존 클라우드 서비스 목록 아마존 웹 서비스에서 제공하는 주요 클라우드 서비스는 다음과 같다: 컴퓨팅(Amazon ...2025.05.15
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정보기술의 발전과정과 기업의 활용 사례2025.01.211. 퀵커머스 마켓컬리는 기존의 전자상거래와 달리 밤 11시 늦게 고객이 주문하더라도 다음날 7시 전까지 새벽에도 배송해주는 퀵커머스 시스템을 가지고 있다. 이러한 퀵커머스 시스템의 기반에는 휴대폰 어플리케이션이라는 정보통신기술이 중심이 되었다. 2. SCM 마켓컬리는 운송을 담당하는 부서를 3개로 나누어, 운송에 대한 리스크를 감소하는 방향으로 SCM을 실현한다. 부서 간의 통신과 다른 운송업체와의 실시간 피드백 및 실시간 사항을 전달하는 것은 정보통신기술이 아니라면 불가능하다. 3. CRM 마켓컬리는 고객의 니즈를 파악하기 위해...2025.01.21
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