총 21개
-
초기 질병 감지와 예방을 위한 AI 기반 예측 분석2025.05.111. AI 기반 예측 분석의 개념 AI는 의료 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 예측하는 예측 분석 기술을 사용합니다. AI 기반 예측 분석은 초기 질병 징후를 식별하여 질병의 조기 감지와 예방에 기여합니다. 2. AI 기반 예측 분석의 잠재적 이점 AI는 환자의 건강 데이터를 분석하여 조기 진단과 치료를 가능케 하며, 개인의 건강 데이터와 유전자 정보를 활용하여 맞춤형 예방 방법을 제안하고, 대량의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 의사 결정에 도움을 줍니다. 3. AI 기반 예측 분석의 응용 분야 AI는 환자의 의료 기...2025.05.11
-
4차산업혁명시기의 인공지능,빅데이터 분야 직업윤리2025.01.241. 인공지능 개발 및 활용 과정에서의 윤리적 고려사항 인공지능 기술의 발전으로 인해 발생할 수 있는 윤리적 문제들을 살펴보고, 이를 해결하기 위한 핵심적인 직업윤리 가치와 세부 요건들을 제시하였다. 주요 윤리적 문제로는 기계의 자율 판단, 개인정보 보호와 사생활 침해, 딥페이크를 이용한 음란성 범죄 증가, 표현의 자유와 다양성 침해 등이 있다. 이를 해결하기 위해 인간 존엄성, 사회의 공공선, 기술의 합목적성 등의 기본 원칙과 인권 보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중 등의 세부 요건이 필요하다. 2. 인공지능 윤리체계 마련의 필...2025.01.24
-
AI 윤리성의 필요성과 발전 방향2025.01.151. AI 윤리성의 개념과 필요성 AI 기술의 발전으로 인한 윤리적 문제를 해결하기 위해 AI 윤리성의 개념을 정의하고, 그 필요성을 설명한다. AI 기술이 인간의 존엄성과 사회적 가치를 해치지 않도록 하는 것이 AI 윤리성의 핵심 목표이다. 2. AI 시대의 특징과 윤리적 문제 AI 시대의 특징인 빅데이터 활용, 개인 데이터 증대, 인간을 능가하는 AI 기술, 메타버스 등이 야기하는 윤리적 문제를 분석한다. 이러한 특징들은 AI 기술의 발전을 촉진하지만 동시에 윤리적 문제를 발생시킨다. 3. AI 윤리성의 주요 가치와 원칙 AI ...2025.01.15
-
4차 산업혁명 시대와 빅데이터의 필요성2025.01.121. 4차 산업혁명의 개요 4차 산업혁명은 디지털, 물리적, 생물학적 영역 사이의 경계가 흐려지는 현상으로, 정보 기술(IT)의 급격한 발전이 사회와 산업의 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 이 혁명의 핵심은 기술 간의 경계가 모호해지며 새로운 가능성이 창출된다는 점이다. 2. 빅데이터의 개념 및 필요성 빅데이터는 단순한 정보의 집합이 아니라, 그것을 분석하고 활용하는 과정에서 새로운 가치를 창출하는 도구이다. 빅데이터는 의료, 금융, 교통, 도시 계획 등 거의 모든 산업 분야에서 의사 결정 과정을 지원하고 효율성을 극대화하는 데 핵...2025.01.12
-
빅데이터의 개념, 활용 사례 및 문제점과 해결책2025.01.021. 빅데이터의 개념 빅데이터는 데이터의 규모가 크고 종류가 광범위하며 데이터 처리 및 분석을 제때 해야 하는 특성을 가지고 있습니다. 빅데이터는 데이터의 집합 크기, 데이터의 기술적인 면, 정형 데이터와 비정형 데이터로 나누어 정의할 수 있습니다. 빅데이터는 데이터 분석을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있어야 합니다. 2. 빅데이터의 활용 사례 빅데이터는 국가 차원에서 공공데이터로 공개되어 활용되고 있습니다. 정부는 공공데이터를 활용하여 스마트 정부를 구현하고자 하며, 민간 부분에서도 빅데이터 서비스를 활성화하기 위한 7대 과제를...2025.01.02
-
빅데이터 시대의 ESG 트렌드 만점 과제 및 감점 방지 꿀팁 (2024년 2학기)2025.01.291. 빅데이터와 ESG의 연계성 이해 수강을 통해 빅데이터와 ESG의 연계성을 심도 있게 이해하고, 이를 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우고자 합니다. 빅데이터가 ESG 요소들과 어떤 방식으로 시너지를 이루는지 명확하게 파악하고자 합니다. 2. 사회 문제 해결을 위한 ESG 역량 강화 빅데이터가 사회 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 사례를 배워, 복잡한 사회적 문제에 대한 통찰력을 높이고 실질적인 해결 방안을 제시할 수 있는 역량을 강화하고자 합니다. 3. ESG 경영을 실천하는 개발자 ESG 경영에서 실질적인 성과를 이끌...2025.01.29
-
빅데이터가 민주주의에 미치는 영향2025.01.031. 빅데이터와 민주주의 빅데이터 기술의 발전으로 인해 민주주의에 긍정적인 영향과 부정적인 영향이 모두 나타나고 있습니다. 긍정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 활용하여 유권자들의 의견을 더 잘 파악할 수 있게 되었고, 이를 통해 정책 결정 과정에서 국민의 의견을 더 잘 반영할 수 있게 되었습니다. 하지만 부정적인 면으로는 정치인들이 빅데이터를 악용하여 유권자들의 의견을 조작하거나 특정 집단을 타겟으로 하는 등의 문제가 발생하고 있습니다. 이에 따라 빅데이터의 투명성과 윤리성을 높이기 위한 법적, 제도적 장치가 필요할 것으로 보입...2025.01.03
-
[A+ 리포트] 최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례를 제시하고, 빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책을 조사하여 리포트를 작성하시오.2025.05.121. 빅데이터의 개념 빅데이터는 매우 크고 복잡한 데이터를 지칭하는 용어로 이러한 데이터는 기존의 데이터 관리, 처리 및 분석 도구로는 다루기 어렵거나 불가능한 규모와 복잡성을 가지고 있다. 또한, 빅데이터는 대량의 데이터, 다양한 종류의 데이터, 빠른 속도로 생성되는 데이터, 그리고 데이터의 신뢰성과 정확성을 포함한다. 2. 빅데이터의 활용사례 마케팅 및 고객 분석, 제조 및 운영 최적화, 금융 분석 및 리스크 관리, 의료 진단 및 예측, 도시 및 교통 분석, 사회 혁신 및 공공 정책 등 다양한 분야에서 빅데이터가 활용되고 있다....2025.05.12
-
데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
-
문화예술경영학과 모바일마케팅 ) 기업의 빅데이터 활용의 긍정적 및 부정적 사례에 대하여 조사하고, 자신의 의견을 정리하시오.2025.01.201. 빅데이터 활용의 긍정적 사례 아마존닷컴은 고객의 모든 구매 내역을 데이터베이스에 저장하고 이를 분석하여 소비자의 취향과 관심사를 파악한다. 이러한 빅데이터 활용을 통해 아마존은 개별 고객에게 맞춤형 추천 상품을 제공한다. 구글과 페이스북도 사용자의 검색 조건과 사진, 동영상 같은 비정형 데이터를 즉시 처리하여 맞춤형 광고를 제공함으로써 빅데이터의 활용을 극대화한다. 영국의 보험회사 아비바(AVIVA)는 주행거리 데이터를 분석하여 합리적인 자동차 보험료를 제시하여 고객들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있다. 2. 빅데이터 활용의 부...2025.01.20
2 / 3
