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실제사례에 활용된 개입기술 적용 분석2025.04.281. 사회복지실천기술 사회복지실천기술은 사회복지사가 가지고 있는 가치와 지식을 기초로 하여 클라이언트와 관련된 여러 상황의 변화를 도모하는 방법을 의미한다. 문제를 가진 클라이언트의 상황을 사정하고 문제의 욕구와 능력을 파악하여 적절한 자원을 개발하거나 문제의 원인이 되는 사회적 구조를 변화시키는 등의 전문적 개입이 포함된다. 2. 개입기술 개입기술은 사회복지실천에서 가장 중요한 과정으로, 직접적으로 클라이언트의 문제에 개입하여 도움을 주는 단계이다. 사례에서는 가족 구성원이 함께 남동생의 이직 고민에 개입하여 문제의 원인을 파악하...2025.04.28
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 분류 인공지능은 인간성이나 지능을 가진 존재나 시스템이 인위적으로 만들어낸 지능을 말한다. 일반적으로 컴퓨터가 인간에 의해 작동될 때 지능을 필요로 하는 업무를 수행하는 과학으로 정의되며, 컴퓨터가 스스로 인식하고 자율적으로 행동하는 것을 의미한다. 인공지능은 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류된다. 2. 기계학습 및 딥러닝 기술 기계학습은 데이터에서 코드로 지정되지 않은 동작을 기계가 학습하고 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 연구 분야이다. 딥러닝은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화...2025.01.18
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Apply to 활용법2025.05.121. 대상이나 범위에 적용되는 경우 "Apply to"는 어떤 대상이나 범위에 적용되는 상황에서 사용됩니다. 이런 상황에서는 일반적으로 규칙, 원칙, 법률 등이 어떤 대상에 적용되거나 해당 대상에 영향을 미칩니다. 예제로는 '이 규칙은 회사의 모든 직원에게 적용됩니다', '이 법은 이 나라에 거주하는 시민과 비시민 모두에게 적용됩니다', '안전 규정은 모든 건설 현장에 적용되어 근로자들의 안녕을 보장합니다', '이 의상 규정은 정식 행사에 참석하는 모든 참가자들에게 적용됩니다' 등이 있습니다. 2. 어떤 결과에 영향을 미치는 경우 ...2025.05.12
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.231. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지적 활동을 모방하거나 이를 능가하는 기계를 만드는 학문 및 기술을 의미합니다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템을 의미하며, 강한 인공지능은 인간과 동일한 수준의 인지 능력과 지능을 가지는 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 핵심은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 있습니다. 기계학습은 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으...2025.01.23
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 AI는 인간의 전체적인 인지능력을 필요로 하지 않는 정도의 문제 해결과 추론을 할 소프트웨어의 구현 및 연구를 가르킨다. 반면 강한 AI는 인간의 지능을 가지고 생각을 할 수 있는 컴퓨터를 말한다. 강한 AI는 아직 연구와 신중한 개발이 진행 중이다. 2. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 파악하여 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이다. 이는 예측, 분류, 군집 등의 작업에서 효과적으로 활용된다. 기계학습은 데이터의 양과 품질이 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 수학...2025.05.16
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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인공지능의 개념, 기술 및 활용사례2025.11.141. 인공지능의 개념 및 정의 인공지능은 기계가 인간의 지능적인 능력을 모방하거나 초월하여 수행하는 기술이다. 컴퓨터 시스템의 지능적인 작동 원리를 연구하고 구현하는 분야로, 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술을 활용한다. 인공지능은 지식 기반과 데이터 기반으로 나뉘며, 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등의 기술이 사용된다. 2. 인공지능의 현재 활용사례 인공지능은 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 산업분야에서 이미 활용되고 있다. 자율주행 자동차, 음성인식 기술, 의료 진단 등에서 큰 발전을 이루고 있으며, 기...2025.11.14
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생명주기와 경영혁신 영역에 대해 기술하고, 신기술 수용상의 틈에 대해 서술하시오2025.05.151. 생명주기 기업의 생명주기는 시간에 따라 크게 5가지의 단계로 나눌 수 있다. 기업이 (1) 도입된 후 (2) 성장을 거치고 (3) 성숙한 다음에, (4) 쇠퇴기를 겪다가 (5) 사업에서 철수(사망)하게 되는 것이다. 기업의 생명주기에 따라 강점을 갖는 영역과 활동이 달라질 수 있기 때문에 경영자는 생명주기의 단계에 따라 적절한 경영 전략을 채택할 필요가 있다. 2. 경영혁신의 영역 기업의 5가지 생명주기는 각 단계에 따라 기업의 대내외적 환경에 변화가 생기기 마련이며, 따라서 경영 혁신 전략도 달라져야 한다. (1) 도입, (...2025.05.15
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혁신적인 AI 기술을 활용한 의료 진단2025.05.031. 세포 수준의 의료 진단 기술 세포 수준의 의료 진단을 위해서는 바이오마커를 활용하는 기술이 필요하다. 이는 세포와 관련된 유전자 및 단백질 등의 정보를 수집하고 해석함으로써 세포의 상태를 파악할 수 있는 기술이다. 2. AI 기술을 활용한 세포 수준 진단 기술 개발 AI 기술을 활용하여 바이오마커 정보를 더욱 정확하게 분석할 수 있는 세포 수준 진단 기술을 개발하는 것이 이 연구의 목표이다. 이를 위해, 다양한 머신 러닝 알고리즘을 활용한 세포 수준의 데이터 분석 방법을 연구할 것이다. 3. 세포 수준 진단 기술의 장단점 및 ...2025.05.03
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정보기술이 간호정보에 효율적으로 활용되는 방안2025.01.281. 전자 건강 기록(EHR)의 도입과 활용 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR)은 간호정보 시스템에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 최근 연구에 따르면, EHR 도입 이후 환자의 진료 기록 접근 속도가 평균 30% 향상되었으며, 기록 오류율은 15% 감소하였다. 이러한 수치는 EHR이 간호사의 업무 효율성을 크게 높이고 있음을 보여준다. 또한, EHR은 환자의 과거 진료 기록을 쉽게 조회할 수 있게 함으로써, 보다 정확한 진단과 치료 계획 수립에 기여하고 있다. 2. 간호 정보 시스템(Nursin...2025.01.28
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