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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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정부와 연구소의 경제 및 산업 분석 체계2025.01.051. 경제 및 산업 분석의 데이터와 도구 경제 및 산업 분석을 위해 사용되는 데이터와 도구는 매우 다양하고 복잡하다. 가장 핵심적인 데이터 유형으로는 국내총생산(GDP), 고용률, 물가지수, 수출입 통계 등이 있다. 이러한 데이터는 국가 경제의 전반적인 건강 상태와 산업의 성장 동향을 파악하는 데 필수적이다. 데이터 분석 도구의 경우, 통계 소프트웨어와 경제 모델링 방법론이 주로 사용된다. 이러한 도구와 데이터는 경제 및 산업 분석에서 중요한 역할을 하며, 분석 결과는 정부의 정책 결정과 기업의 전략 수립에 직접적인 영향을 미친다....2025.01.05
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수치해석을 AI로 해보자 (파이썬 예제코드 포함)2025.01.191. 수치해석 수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 사용하여 근사적으로 해결하는 방법을 의미합니다. 이는 이론적으로는 해를 구할 수 있지만, 실제로는 계산이 어려운 문제들을 다루기 위해 발전된 분야입니다. 수치해석은 물리학, 공학, 금융 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 복잡한 방정식과 모델을 해결하는데 중요한 역할을 합니다. 2. AI와 수치해석의 차이점 AI는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 이루어냈습니다. 이러한 성과는 AI가 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 능력 덕분입니다. 그러...2025.01.19
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물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)2025.05.101. 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다. PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결하며, 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하...2025.05.10
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데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계2025.01.181. 데이터베이스 데이터 모델링 데이터베이스 데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성한다. 요구사항에는 관리해야 할 필요성이 있다고 생각되는 모든 범위(예: 비디오관리, 서적관리, 친구관리, 음반관리, CD Title관리 등)이 포함된다. 2. 데이터베이스 설계 데이터베이스를 설계할 때는 기능 중심 프로세스일지라도 고객의 비즈니스를 이해하고 문서화된 요구 사항 분석을 기반으로 설계해야 한...2025.01.18
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예측 마케팅: 선제적 조치로 시장 수요 예측하기2025.01.041. 예측 분석 예측 분석은 고객의 과거 행동을 조사해 미래에 이와 유사하거나 관련 있는 행동을 보여줄 가능성을 평가하는 것입니다. 예측 분석은 빅데이터로는 감지하기 힘든 패턴을 발견하여 최적의 행동 방침을 추천해 줄 수 있으며, 빅데이터보다 미래지향적이고 예측적인 활동입니다. 마케터는 미래를 내다볼 수 있는 선구안을 가지고 있어야 하며, 미래를 대비하는 행동의 추진력을 갖춰야 합니다. 2. 예측 마케팅 응용 방법 예측 분석은 고객의 과거 행동을 조사해 미래에 이와 유사하거나 관련 있는 행동을 할 가능성을 평가합니다. 이를 통해 미...2025.01.04
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데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성하시오.2025.01.131. 데이터 모델링 데이터 모델링은 현실 세계의 복잡한 개념을 단순화하고 추상화시켜 데이터베이스화하는 과정이다. 데이터 흐름을 도식화해 실 세계에 존재하는 개체들을 식별하고 개체와 개체 사이의 관계를 정의함으로써 컴퓨터상의 데이터베이스를 추상화함으로 이해하기 쉽게 할 뿐만 아니라 사용자들 사이의 의사소통을 원활히 할 수 있도록 도와주는 도구가 된다. 2. 요구사항 분석 데이터베이스 구축을 위한 첫 단계로, 현실 세계를 파악하고 사용자의 요구사항을 수집 및 분석한다. 앞으로의 진행 방향이 이 단계에서 결정되므로 매우 중요하다. 사용자...2025.01.13
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A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성2025.05.061. 데이터 모델링의 절차 데이터베이스 설계는 사용자의 요구를 고려하여 데이터베이스를 작성하는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자의 요구를 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 포함됩니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 개념적 설계 단계에서는 ERD 등 개념 데이터 모델을 사용하여 수요 분석 단계의 결과를 표현합니다. 수요 분석 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 ...2025.05.06
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데이터베이스 3단계 모델링 개념 및 주요 활동2025.11.171. 개념 데이터 모델링 현실 세계의 데이터를 추상화하여 이해하기 쉽게 표현하는 과정입니다. 개체와 그들 간의 관계를 식별하고 ER 다이어그램으로 시각화합니다. 주요 활동은 요구사항 분석, 개체와 관계 식별, ERD 작성, 개념 데이터 모델 문서화입니다. 비즈니스 요구사항을 반영하여 데이터베이스 구조를 명확하게 만듭니다. 2. 논리 데이터 모델링 개념 데이터 모델을 실제 데이터베이스 시스템에서 사용 가능한 논리적 구조로 변환하는 과정입니다. 개체를 테이블로, 관계를 외래키로 변환하고 정규화를 수행합니다. 주요 활동은 테이블 설계, ...2025.11.17
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데이터 모델링에 관한 소고2025.05.101. 데이터 모델링 데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화...2025.05.10
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