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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 전통적인 데이터 처리 방식으로는 감당하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 의미한다. 이러한 데이터는 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 정확성(Veracity), 가치(Value)의 5가지 특성을 가지고 있으며, 이를 효율적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하는 것이 빅데이터 기술의 핵심이다. 빅데이터는 기업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴하며, 고객의 행동을 예측하는 등 다양한 활용 가능성을 가지고 있다. 2. 빅...2025.01.23
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사물인터넷과 빅데이터의 관계 및 기회와 위협요인2025.01.211. 사물인터넷과 빅데이터의 관계 사물인터넷 환경에서는 대량의 센서데이터가 발생하게 되며, 이를 분석하기 위해 머신러닝 기술이 중요해지고 있다. 사물인터넷에서 발생하는 대량의 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 도출하고 미래를 예측하는 것이 빅데이터의 역할이다. 2. 사물인터넷과 빅데이터 활용 사례 코카콜라의 프리스타일 음료 자판기와 디컨스트럭션의 공사현장 관리 시스템 등 사물인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 사례를 소개하였다. 이를 통해 실시간 관리와 고객 맞춤형 서비스 제공 등의 효과를 얻을 수 있다. 3. 사물인터넷 시대의 ...2025.01.21
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머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습2025.01.041. 지도학습 지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습...2025.01.04
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영화 '머니볼'을 통해 본 일상생활에서의 통계학 적용2025.01.041. 통계학 통계학은 다양한 분야에서 활용되며, 기상예측, 선거 분석, 기업의 의사결정 등에 활용된다. 통계학은 수학적 분석을 통해 현상을 객관적으로 이해하고 예측할 수 있게 해준다. 또한 데이터 분석을 통해 소비자 니즈를 파악하고 만족도를 높이는 데 기여한다. 2. 일상 생활 속 통계학 적용 일상생활에서 통계학은 의견의 대표성 판단, 6시그마 기법을 통한 품질 관리, 빅데이터 분석 등에 활용된다. 통계학 지식을 바탕으로 데이터를 분석하면 일상에서 접하는 정보를 다양한 관점에서 해석할 수 있다. 통계학은 4차 산업혁명 시대의 데이터...2025.01.04
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...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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우리 주변 머신러닝의 대표적인 혁신(편리성 등) 사례 연구2025.01.181. 문화공간과 전시관의 머신러닝 활용 문화공간과 전시관에서는 머신러닝을 활용한 관람객 맞춤형 서비스가 도입되고 있습니다. 예를 들어, 런던의 대영박물관은 머신러닝을 통해 방문객의 관심사를 분석하고, 맞춤형 투어 경로를 제공합니다. 이를 통해 관람객은 자신이 선호하는 전시물에 집중할 수 있으며, 보다 풍부한 관람 경험을 얻을 수 있습니다. 2. 매장 디스플레이에서의 머신러닝 활용 소매업체들은 머신러닝을 활용하여 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞춰 매장 디스플레이를 최적화합니다. 예를 들어, 아마존 고(Amazon Go) 매장은...2025.01.18
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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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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