총 4,222개
-
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
-
빅데이터 발표 PPT2025.01.141. 빅데이터 개념 디지털 환경에서 생성되는 규모가 방대한 데이터로서 이러한 데이터로부터 활용할 수 있는 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미합니다. 빅데이터는 IT 업계에서 기술적 혁신만이 아니라 향후 비즈니스와 산업 구조의 모습까지 바꿀 정도의 잠재력이 있다고 평가받고 있습니다. 2. 빅데이터 유형 빅데이터에는 비정형 데이터(비디오 스트림, 이미지, 오디오, 소셜 네트워크 등의 사용자 데이터, 센서 데이터, 응용프로그램 데이터 등), 조직 외부 데이터, 일부 공개 데이터 등이 포함됩니다. 3. 빅데이터의 요건 빅데이터는 ...2025.01.14
-
중다회귀 분석2025.11.131. 중다회귀분석 중다회귀분석은 하나의 종속변수와 두 개 이상의 독립변수 간의 관계를 분석하는 통계적 방법입니다. 여러 예측변수를 동시에 고려하여 종속변수의 변화를 설명하고 예측하는 데 사용되며, 각 독립변수의 상대적 영향력을 파악할 수 있습니다. 2. 회귀계수 회귀계수는 중다회귀모델에서 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기와 방향을 나타내는 수치입니다. 표준화된 회귀계수와 비표준화 회귀계수로 구분되며, 통계적 유의성 검정을 통해 각 변수의 기여도를 평가합니다. 3. 모형적합도 모형적합도는 회귀모델이 실제 데이터를 얼마나 잘...2025.11.13
-
[경영통계학] 이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오.2025.01.241. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(discrete probability distribution)는 확률변수가 연속적이지 않고 개별적인 값을 취할 때 그 값들에 할당된 확률의 분포를 의미한다. 이산형 확률변수는 1, 2, 3과 같은 정수형 값이나 '성공'과 '실패'처럼 서로 명확하게 구분되는 결과로 나타난다. 이러한 확률변수에 대해 각 값이 발생할 확률을 정리한 것이 이산확률분포다. 2. 이산확률분포의 활용 이산확률분포는 품질 관리, 금융 및 경제 분야, 의료 및 공공 정책 분야 등에서 다양하게 활용된다. 제조업에서는 이항분포를 ...2025.01.24
-
빅데이터 비즈니스 사례조사2025.05.011. 기업경쟁력의 핵심 IBM은 전력회사의 위험관리에 관심을 가지고 있었으며, 날씨 변수에 따른 전력설비 손상과 과부하, 과수요 등의 문제를 미리 예측하고 대비할 수 있도록 날씨정보가 필요했다. 이에 따라 IBM은 웨더컴퍼니를 인수하여 기상 데이터와 과거기상자료를 토대로 피해지역을 예측하는 서비스를 제공하기 시작했다. 2. 생산성 향상 IBM은 실시간으로 제공되는 날씨정보와 번개강도 예측 서비스를 통해 전력회사의 자원과 인력배치를 수정하고 피해를 줄일 수 있었다. 이를 통해 번개 하나에도 큰 영향을 받는 전력회사의 생산성을 향상시킬...2025.05.01
-
무형식학습과 형식학습의 특징 및 성인에 대한 시사점2025.01.141. 무형식학습의 특징 무형식학습은 사전 정보 없이 데이터의 패턴과 구조를 스스로 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 비지도 학습, 데이터 내부 관계 파악, 데이터 분포와 패턴 추출, 전처리와 데이터 변환에 활용 등이 있습니다. 2. 형식학습의 특징 형식학습은 주어진 데이터와 정답(레이블)을 기반으로 패턴을 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 지도 학습, 레이블 기반 학습, 분류와 회귀 작업, 정답 기반 학습, 모델 평가와 일반화 등이 있습니다. 3. 무형식학습과 형식학습의 차이점 무형식학습과 형식학습의 주요 차이점은 데이터의 ...2025.01.14
-
AI 기반 알고리즘을 통한 면역요법 및 표적치료에 대한 환자 반응 예측2025.05.111. 면역요법과 표적치료의 중요성 면역요법과 표적치료는 종양 치료 분야에 혁신적인 접근법으로 여겨지고 있으며, 여러 종류의 암에 대해 효과를 보여주고 있습니다. 그러나 모든 환자들이 이러한 치료에 긍정적인 반응을 보이지는 않으며, 환자들의 반응 예측은 어려운 도전적인 문제입니다. 2. AI의 역할과 장점 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 반응 예측 모델을 구축하고, 환자의 개인적인 특성과 생물학적 특징을 고려하여 맞춤형 치료를 제시할 수 있습니다. 3. AI 기반 환자 반응 예측 알고리즘의 활용 AI는 환자의 유전자 변이...2025.05.11
-
로또번호 분석 및 당첨번호 예측 (1094회)2025.11.161. 정규분포와 로또 로또 추첨번호 6개의 합에서 정규분포가 나타난다. 최소값은 21(1+2+3+4+5+6), 최대값은 255(45+44+43+42+41+40)이며, 138이 105,690가지로 가장 많은 조합을 가진다. 모의추첨 백만번 결과와 실제 추첨결과(1~1094회)에서 모두 정규분포 형태를 보이며, 정규분포에 수렴하고 있다. 정규분포 확률 대비 실제로 가장 적게 나온 합계 숫자 129가 향후 당첨 가능성이 가장 높다. 2. 균등분포와 로또번호 균등분포는 모든 사건이 장기적으로 동일한 확률로 수렴하는 원리다. 로또에서 109...2025.11.16
-
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
-
4차 산업혁명 시대 기업의 정보기술 투자 전략과 활용 사례2025.01.171. 정보시스템의 역할과 중요성 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 정보시스템은 기업의 생산성과 성과에 큰 영향을 미치고 있으며, 오늘날 기업들은 탄탄한 정보시스템 구축과 개발에 적극적으로 투자하고 있다. 정보시스템은 기업이 업무처리나 경영의사결정에 필요한 정보를 수집·보관하고, 각각의 정보를 쉽게 처리해 필요한 사람들에게 배포하는 일련의 과정을 말한다. 2. 기업의 정보시스템 투자 및 활용 목적 기업은 정보시스템에 투자하여 운영의 효과와 효율성을 향상시켜 운영우위를 확보하고, 고객 정보 수집을 통해 신제품 개발과 비즈니스 모델 창조,...2025.01.17
10 / 423
