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이커머스에서 사용되는 AI 기술2025.05.061. AI의 정의 및 중요성 인공 지능은 기계가 경험을 바탕으로 학습하고, 새로운 내용을 입력함에 따라 기존 지식을 수정하며, 사람과 같은 방식으로 과제를 수행하도록 지원하는 기술이다. 인공 지능이 중요한 이유는 반복적 학습을 통해 데이터 인사이트를 자동화하고, 기존 제품에 AI 기능을 더해 개선하며, 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로를 개선하고, 신경망을 활용해 수많은 데이터를 깊이 있게 분석하며, 데이터의 활용도를 극대화할 수 있기 때문이다. 2. E 커머스에서 사용되는 AI 기술의 역사 및 사례 인공 지능은 2012년 구글...2025.05.06
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Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
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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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인공지능 기술의 기업 활용과 윤리적 쟁점 분석2025.01.261. 넷플릭스의 AI 추천 시스템 넷플릭스는 AI 기반의 맞춤형 추천 시스템을 활용하여 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 사용자의 시청 이력, 평가 기록, 콘텐츠 검색 데이터를 수집하고 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이를 통해 넷플릭스는 사용자 만족도와 시청 시간을 높이고 있으며, 2021년 기준 약 10억 달러의 비용을 절감하는 등 기업의 성장에 기여하고 있다. 2. 넷플릭스 추천 시스템의 윤리적 쟁점 넷플릭스의 AI 추천 시스템은 사용자 데이터 수집과 분석 과정에서 개인정보 보호, 사...2025.01.26
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자신의 업무에 적용가능한 인공지능과 빅데이터 기술의 사례를 이야기해 주세요2025.05.151. 인공지능 인공지능은 옥스퍼드 사전에 따르면 시각적인 인식, 결정, 언어 간 번역, 언어인지 등과 같이 인간 지능이 필요한 일을 정상적으로 수행하도록 하는 컴퓨터 시스템의 발전과 이론이라고 정의한다. 인공지능은 인간 지성을 인공적으로 가진 존재로 데이터, 컴퓨터 기술을 바탕으로 스스로 사고나 학습을 통해 특정한 결과를 구현하는 방법 혹은 체계이다. 2. 빅데이터 기술 데이터는 기초적 사실이고 아직 구조화, 처리되지 않은 사실이므로 소수의 전문가를 제외하고 이를 활용하기 어려웠다. 그러나 3차산업혁명에 따라 인터넷 시대가 도래했고...2025.05.15
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[마케팅원론] 자신이 생활하면서 경험한 개인화 또는 초개인화 마케팅 사례를 작성해보세요. 만일 이용해보지 못했다면, 소비자의 needs에 부합할 개인화 또는 초개인화 마케팅을 제시해 보세요.2025.01.231. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 개념 개인화 마케팅은 고객 개개인의 취향, 관심사, 행동 패턴 등을 분석하여 맞춤형 제품이나 서비스를 제공하는 방식이다. 초개인화 마케팅은 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용하여 고객이 필요로 하는 것을 사전에 예측하고, 실시간으로 반응하는 방식으로 더욱 세밀한 맞춤형 서비스를 제공한다. 2. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 사례 개인화 마케팅 사례로는 넷플릭스의 콘텐츠 추천 시스템과 아마존의 개인 맞춤형 상품 추천이 있다. 초개인화 마케팅 사례로는 스타벅스의 로열티 프로그램과 나이키의 맞춤형 운...2025.01.23
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계절학기 수강신청 추천 프로그램 개발2025.11.171. 데이터 전처리 및 크롤링 BeautifulSoup과 Pandas 라이브러리를 활용하여 웹페이지에서 계절학기 교과목, 학사일정, 공지사항 데이터를 수집하고 정제했습니다. urllib를 이용한 정적 웹페이지 크롤링, HTML 파싱을 통해 필요한 정보를 추출하고, 결측값 처리 및 데이터 가공을 수행했습니다. CSV 형식의 교과목 데이터와 HTML 형식의 학사일정 데이터를 통합하여 분석 가능한 형태로 변환했습니다. 2. 프로그램 알고리즘 및 함수 설계 학생 정보 입력을 통해 전공/일선/교양 구분을 수행하고, 관심 분야 입력에 따라 과...2025.11.17
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넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건부 확률2025.01.121. 넷플릭스 설립과 특징 넷플릭스는 인터넷(NET)과 영화(flicks)의 합성어이며 1997년 캘리포니아의 스콧밸리에서 리드 해스팅스와 마크 랜돌프에 의해 설립되었다. 처음에는 비디오와 DVD를 우편·택배로 배달하는 DVD 대여 서비스로 사작했으며, 2007년에 인터넷 스트리밍 서비스로 사업을 확장했다. 넷플릭스는 다양한 단말기와 플랫폼을 이용하여 서비스를 제공하고 있으며, 등급별 스트리밍 서비스 품질과 동시접속 가능 기기 수를 제한하는 방식으로 패키지를 구분하여 서비스를 제공하고 있다. 2. 넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건...2025.01.12
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빅데이터를 의사결정에 활용하여 경쟁우위를 창출한 성공기업의 사례와 주의점2025.05.121. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터는 기존의 관리, 분석 시스템으로는 포괄할 수 없는 거대한 규모의 대용량 데이터의 집합이며, 저장, 수집, 공유, 분석, 검색, 시각화 등의 기술과 도구를 포함한다. 빅데이터는 규모(volume), 다양성(variety), 데이터의 증가 속도(velocity)라는 3V의 특성을 가지며, 변화를 뜻하는 변동성(variability)과 복잡성(complexity)이 추가되기도 한다. 2. 신한카드의 빅데이터 활용 사례 신한카드는 2200만 명의 고객 카드 실적 데이터를 분석하여 고객을 18개 군으로...2025.05.12
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인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.201. 아마존(Amazon) 아마존은 AI 기반의 추천 시스템, 물류 및 공급망 관리, 음성 인식 비서 Alexa 등을 통해 경쟁우위를 확보하고 있다. 추천 시스템은 고객의 구매 이력과 검색 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 추천함으로써 매출 증대에 기여하고 있다. 물류 관리 시스템은 창고 운영 최적화, 배송 시간 단축, 재고 관리 효율화를 통해 운영 효율성을 높이고 있다. Alexa는 스마트 홈 기술의 중심에 있으며, 사용자에게 편리한 음성 제어 기능을 제공하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. 2. 구글(Google) 구글은 AI 기반...2025.01.20
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