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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
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코로나19가 인간발달에 미치는 영향2025.01.131. 비대면 온라인 교육 코로나19로 인해 대면 수업이 어려워지면서 온라인 교육이 확대되었다. 이로 인해 서버 다운, 접속 불안정, 교수의 준비 부족 등의 문제가 발생했지만, 외국의 사례를 참고하여 보완할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 또한 대면 수업의 장점을 보완하고 대학 구조조정을 통해 의미 있는 대학만 남도록 해야 한다. 2. 재택근무 코로나19로 인해 재택근무가 확산되면서 육아와 출퇴근 스트레스 해소 등의 장점이 있지만, 젊은 직장인이나 대학생과 달리 노령층이나 어린 학생들은 고립되거나 차별받을 수 있다. 따라서 정부와 기...2025.01.13
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A(인증o) 메가 생산관리 과제 식스시그마 사례연구2025.01.281. 식스시그마 식스시그마는 기업에서 완벽한 제품 또는 서비스를 생산하기 위해서 정립된 품질경영 시스템으로 마이클 해리(Mikel J, Harry)가 모토로라에서 재직하면서 1980년대 고안해 발표했다. 식스시그마는 자원의 낭비를 최소화하면서 동시에 고객의 만족을 향상시키는 방법으로, 기업 활동의 일상적인 부분을 설계하고 관리하여 수익성을 향상시키는 비즈니스 프로세스이다. 식스시그마는 최고경영자의 리더십 아래 모든 프로세스의 품질 수준을 정량적으로 평가하여 품질 혁신, 문제해결, 전문가 양성 등의 효율적인 품질문화를 조성하며, 고객...2025.01.28
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스마트 헬스케어 IOT 시스템 분석과 의료 분야 영향2025.01.291. 스마트 헬스케어 IOT 시스템 스마트 헬스케어 IOT 시스템은 센서와 연결된 기기를 통해 환자의 건강 데이터를 실시간으로 수집하고 분석이 가능한 기술입니다. 이를 통해 의료진은 환자에게 더 나은 의료 경험을 제공할 수 있으며, 환자 개인의 건강 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 스마트 헬스케어 IOT 시스템의 발전은 의료 부문에서 많은 기회를 제공하고 있습니다. 2. 스마트 헬스케어 IOT 시스템의 적용 스마트 헬스케어 IOT 시스템은 비대면 진료, 스마트 체온계, 건강관리 어플리케이션, 운전자 건강 모니터링 ...2025.01.29
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임상심리학 리포트- 대표 진단 분류체계인 DSM과 ICD 비교 및 분석2025.05.061. DSM(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) DSM은 미국 정신의학회에서 발간하는 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼로, 정신 질환의 진단, 치료, 보상제도 등에 활용됩니다. DSM의 목적은 정신질환을 진단하고 분류함으로써 이를 치료하고 예방하는 것입니다. DSM은 주로 미국의 정신의학 분야에서 사용됩니다. 2. ICD(International Classification of Diseases) ICD는 세계 보건 기구(WHO)에서 발간하는 질병 및 관련 건강 문제의 국제통...2025.05.06
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빅데이터에 대해 알아보고 빅데이터 기술로 인한 문제점 및 해결방안2025.05.091. 빅데이터의 개념 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 의미하며, 정형 데이터뿐만 아니라 반정형 및 비정형 데이터를 포함한다. 빅데이터는 시간이 지남에 따라 양이 급속도로 증가하고 데이터의 종류도 점차 복잡해지고 다양화되는 특징이 있다. 최근 빅데이터는 사회, 경제, 정치, 문화, 의료 등 다양한 분야에서 중요성이 부각되고 있다. 2. 빅데이터 활용 분야 의료 분야에서는 질병 예방을 위한 의료정보학이 발달하고 있으며, 빅데이터를 활용하여 질병 발생을 미리 경고하는 것이 가능해지고 있다. 또한 유전자 분석 등 대규모 데이터 활용이 필요...2025.05.09
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빅데이터의 정의, 등장 배경 및 활용 사례2025.01.181. 빅데이터의 정의 빅데이터는 일반적인 데이터 관리 도구로 처리하기 어려운 대규모의 데이터 세트를 의미한다. 빅데이터의 특징은 흔히 '3V'로 설명되는데, 이는 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)를 말한다. 최근에는 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 추가되어 '5V'로 확장되기도 한다. 2. 빅데이터의 등장 배경 빅데이터의 등장 배경은 기술 발전, 소셜 미디어와 모바일 기기의 보급, 사물인터넷(IoT) 기술의 발전 등이다. 컴퓨터 기술과 인터넷의 발전으로 대량의 데이터를 생성하고 저장...2025.01.18
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의료계 관점에서의 챗지피티(ChatGPT) 분석 보고서2025.01.031. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT는 의료 분야에서 다음과 같은 장점과 단점을 가지고 있다. 장점으로는 문제 풀이 기능과 궁금한 내용을 빠르게 해결할 수 있다는 점이 있다. 하지만 단점으로는 최신 정보 반영이 되지 않고, 언어에 따라 답변의 정확도가 달라지며, 텍스트 외의 시각적 정보를 처리하지 못하고, 의학 용어에 능숙하지 않다는 점이 있다. 따라서 챗GPT를 의료 전문가들이 적절히 활용한다면 의료 서비스 향상에 도움이 될 것으로 보인다. 1. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT와 같은 대화형 AI 모델은 의료 분야에서 다양...2025.01.03
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인공지능의 발전과 사회에 미치는 영향2025.05.161. 인공지능 연구의 역사 인공지능 분야의 연구는 시간이 흐름에 따라 빠르게 발전해왔으며, 이러한 발전이 사회에 미치는 영향은 상당히 광범위합니다. 'Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer' 논문은 인공지능 분야의 최신 연구 중 하나로, 특히 전이학습의 가능성과 한계를 탐구합니다. 이 논문에서는 T5 모델의 핵심 아이디어와 구조, 그리고 실험 결과에 대해 상세히 설명하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 인공지능의 발전이 어떻게 ...2025.05.16
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한국과 일본의 미래기술 비교_탐구보고서_일본어(세특)2025.01.121. 한국과 일본의 미래기술 차이점 일본은 미래기술의 분야가 상대적으로 넓게 분포하고 있으며, 미래기술 도출 과정에서 미래기술 도출 지향점과 전문가의 참여폭이 상이하다. 한국은 과학기술분야 전문가를 중심으로 하는 반면 일본은 인문·사회분야 전문가를 포함시켜 보다 폭넓은 차원에서 미래기술을 접근한다. 또한 일본의 고령화 정도가 높은 것도 영향을 미친다. 2. 한국과 일본의 미래기술 비중 차이 한국은 '진단법 개발' 영역의 미래기술 비중이 상대적으로 높고, 일본은 '기반연구' 및 '병인규명' 영역의 비중이 높다. 이는 양국의 연구 환경...2025.01.12
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