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지리정보를 활용한 외장재료 선정활용방안_지리정보시스템 과제_A++2025.01.211. BIM(Building Information Modeling) BIM 모델링을 통해 파사드 외장재료의 종류와 색상, 크기 등을 미리 시뮬레이션해 볼 수 있습니다. 이를 통해 실제 시공 전에 예상 모습을 파악하고 수정사항을 발견할 수 있습니다. BIM은 건축분야 중심으로 활용 중이며, 건설 프로세스 전반에 적용되기 보다는 설계 과정에 국한되어 부분적으로 적용되고 있는 실정입니다. 2. GIS(지리정보시스템) 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지역의 기후나 풍토 등을 고려한 외장재료를 선정할 수 있습니다. 예를 들어, 해안지역에서...2025.01.21
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 다변량분석) R과 파이썬을 각각 이용하여 작성하시오. 교재 연습문제 1장 3번, 4번 2장 3번 4장 3번 (1)-(3)2025.01.251. t-분포 난수 생성 및 분석 자유도가 5인 t-분포를 따르는 난수 100개를 R과 파이썬을 이용하여 생성하고, 히스토그램, 상자그림, 줄기-잎 그림을 그려 t-분포의 특성을 분석하였다. 히스토그램에서는 0을 중심으로 대칭의 모습을 보이지만 완전한 대칭은 아니며, 상자그림에서는 평균값이 0보다 약간 작은 것으로 나타났다. 줄기-잎 그림에서도 0점대를 중심으로 대칭의 구조를 보이고 있으나 일부 이상치가 확인되었다. 2. Longley 데이터 분석 R에 내장된 Longley 데이터를 이용하여 산점도행렬, 별그림, 얼굴그림을 그려 변...2025.01.25
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데이터 시각화의 윤리적 책임2025.01.131. 데이터 시각화의 오류 최저임금 데이터 시각화에서 수직축 눈금의 조작은 정보의 전달 방식에 있어 중대한 오류를 나타낸다. 수직축의 눈금 간격을 일정하지 않게 설정하여 실제 수입 변화보다 훨씬 크거나 작게 보이도록 만들어, 소비자들이 해당 데이터를 바탕으로 한 정책이나 경제 상황에 대해 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 책임 데이터 시각화의 윤리적 책임은 정보를 전달하는 데 있어 근본적인 요소이다. 데이터 시각화를 담당하는 개인이나 기관은 소비자에게 정확한 정보를 전달하는 데 있어 윤리적 책임이 있다. 데...2025.01.13
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R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
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신호및시스템(건국대) 3주차과제2025.01.171. 신호 및 시스템 이 과제는 신호 및 시스템 수업의 3주차 과제입니다. 과제에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다: 1) 각 열 데이터를 단일 그림에 서브플롯으로 표시하기, 2) 오디오 샘플 데이터를 재생하고 재생 시간을 변경하기, 3) 정규화된 샘플에 볼륨(0~1.0 범위)을 곱하여 스케일링하고 재생하기. 1. 신호 및 시스템 신호 및 시스템은 전자공학, 통신공학, 제어공학 등 다양한 공학 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 신호는 정보를 전달하는 물리량이며, 시스템은 입력 신호를 처리하여 출력 신호를 생성하는 장치나 구조를...2025.01.17
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30점 만점 방통대 데이터정보처리입문 2023-1학기2025.01.261. 출생성비 추이 1990년부터 2021년까지의 전국, 서울, 부산의 연도별 출생성비 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 전국적으로 1990년 116.5에서 점차 감소하여 2021년 105.1까지 감소하는 경향을 보였으며, 서울과 부산도 유사한 추이를 보였다. 다만 2000년대 중반 이전에는 부산의 출생성비가 서울보다 높았으나 이후 큰 차이가 없어졌다. 2. 합계출산율 추이 1993년부터 2021년까지의 전국 합계출산율 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 합계출산율은 1993년 1.654에서 점차 감소하여 2021년 0.808까지 감소하...2025.01.26
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데이터 시각화, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 시각화의 사례 1970년부터 2022년까지 발생한 학교 총기 사건의 피해자 데이터를 시각화한 사례는 효율적이며 명료하다. 많은 데이터를 하나의 지도에 나타내어 어느 지역에서 어떤 규모의 사고가 났는지를 한눈에 볼 수 있다. 2. 데이터 시각화의 역할 한스 로슬링의 TED 강의에서는 다양한 지표들을 활용한 동적 데이터 시각화를 통해 잘 된 데이터 시각화가 방대하고 복잡한 자료를 한눈에 명료하게 볼 수 있게 하며 데이터를 잘 인지할 수 있게 도와준다는 것을 확인할 수 있었다. 3. 포유동물의 몸무게와 뇌 무게 msleep ...2025.01.25
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증, 데이터 시각화를 활용한 기후위기 설득2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터에는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인이 존재한다. 이를 분석하기 위해 평활화(smoothing), 차분(differencing), 변수변환 등의 기법을 활용할 수 있다. 평활화는 주기가 짧은 변동요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하고, 차분은 추세변동을 제거하며, 변수변환은 시계열을 선형화하는 데 도움이 된다. 각 기법의 장단점과 예시를 제시하였다. 2. A/B 검증 추천시스템의 성능 평가를 위해 A/B 검증이 활용된다. 전체 고객을 무작위로 A, B 그룹으로 나누고, A 그...2025.01.26
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'심슨의 역설'은 무엇인지 그 발생원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.101. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 중요한 개념으로, 전체적인 패턴과 그룹 내부의 패턴이 상반되는 현상을 의미합니다. 이 현상은 데이터를 해석하거나 결론을 도출할 때 오해를 초래할 수 있으며 잘못된 결정이나 판단으로 이어질 수 있습니다. 심슨의 역설은 데이터의 부분적인 관찰 결과가 전체적인 관찰 결과와는 다른 경향을 보일 때 발생하며, 데이터의 구성이나 변수 사이의 상호작용에 의해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 세분화하여 그룹별로 분석하고, 교차분석을 통한 종합적인 판단, 데이터 시각화 등의 방안...2025.05.10
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
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