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AI 기반 환자 모니터링을 중심으로 한 간호 혁신과 과제2025.01.241. 인공지능과 의료의 융합 배경 의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 본격화된 배경에는 데이터 분석, 머신러닝, 영상 인식 기술 등의 급속한 발전이 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술 발전은 기존의 의료 시스템이 지닌 여러 문제들을 해결하는 데 효과적인 방법을 제공하고 있습니다. 특히 AI 기술은 방대한 양의 의료 데이터를 수집, 분석, 활용하는 데 뛰어난 효율성을 보여주며, 의료진이 다룰 수 있는 정보의 양과 정확도를 크게 향상시킵니다. 2. 간호 분야에서 인공지능의 주요 적용 현황 간호 분야에서 AI는 주로 환자 모니터링, 예...2025.01.24
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인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례 - 경영정보시스템2025.01.181. 인공지능 기술을 도입한 아마존의 사례 아마존은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 다양한 방식으로 비즈니스를 혁신해왔습니다. 가장 눈에 띄는 부분은 개인화된 추천 시스템으로, AI 기반의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 구매 기록, 검색 기록, 리뷰 등을 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공합니다. 이를 통해 고객 구매 경험을 향상시키고 매출 증가에 기여했습니다. 또한 AI를 활용한 예측 분석으로 재고를 효율적으로 관리하고, 물류 창고에서 로봇과 자동화 시스템을 통해 물류 효율성을 높였습니다. 아마존 고(Amazon Go) 매...2025.01.18
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정보 교과 세특 생기부 기재 예문 모음2025.11.131. 프로그래밍 및 코딩 능력 학생들이 Play Bot, Python, C언어 등을 활용하여 프로그래밍 문제를 해결하는 과정에서 보여주는 역량. 반복문, 조건문, 함수 등을 상황에 맞게 구현하고 코드를 간소화하려는 노력. 알고리즘 설계 능력이 뛰어나며 고난도 문제에도 창의적으로 접근. 게임 프로그램 제작, 미로 프로그램 등 실제 응용 프로그램 개발 경험. 자기 주도적으로 프로그래밍 관련 서적을 읽거나 강좌 영상을 시청하며 지속적으로 실력을 향상시키는 모습이 특징. 2. 인공지능 및 빅데이터 활용 인공지능 기술이 교육, 의료, 보안 ...2025.11.13
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AI 인공지능의 장단점과 합리적 사용방안2025.05.111. 인공지능의 정의와 의미 인공지능은 사람과 유사한 수준의 인지 능력을 갖추어 문제 해결, 의사 결정, 자동화, 패턴 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 인공지능(Artificial Intelligence)이란 기계 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능을 의미한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 2. 인공지능의 장점 인공지능은 빠른 데이터 분석과 처리, 예측과 예방, 자동화와 생산성 향상, 정확성과 일관성, 개인화와 맞춤 ...2025.05.11
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인공지능이 정보시스템 분석 및 설계에 미치는 영향2025.01.241. 인공지능의 도입 배경 인공지능(AI)의 도입 배경은 컴퓨터 과학과 기술의 발전, 데이터의 폭발적인 증가, 그리고 복잡한 문제 해결에 대한 요구 증가라는 세 가지 주요 요인으로 설명할 수 있습니다. 최근 몇 년간 인공지능 기술의 급속한 발전은 다양한 산업 분야에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있으며, 정보시스템 분석 및 설계(SAD) 분야도 예외는 아닙니다. 2. 인공지능이 SAD에 미치는 긍정적 영향 인공지능은 데이터 분석 및 의사 결정 지원, 자동화된 설계 도구, 예측 분석 및 위험 관리 등 다양한 측면에서 SAD의 효율성과 정확...2025.01.24
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챗GPT에 대한 기대와 우려2025.11.161. 챗GPT의 능력과 특성 챗GPT는 일반 사람의 지능을 훨씬 뛰어넘는 인공지능으로, 단순한 검색엔진이 아니다. 짧은 질문에도 긴 대답을 제공하며 속도가 매우 빠르다. 예를 들어 날씨 질문에 지역의 날씨를 세세하게 알려주고, 일반인이 인터넷 검색과 문장 작성에 걸리는 시간을 단축한다. 다만 자신의 정체성이나 모르는 정보에 대해서는 답변하지 못하는 한계가 있다. 2. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 학습 데이터에 포함된 인간의 가치관과 편향성을 반영한다. 정치, 역사 등 해석이 갈리는 분야에서 특정 관점의 데이터만 학습할 수 있으...2025.11.16
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사회복지조사연구에서 양적연구의 필요성과 진행단계2025.11.161. 양적연구와 질적연구의 비교 양적연구는 수치적 데이터를 수집하고 통계적 분석을 통해 패턴과 인과관계를 파악하는 방법론으로, 대규모 표본을 사용하여 일반화된 결과를 도출한다. 반면 질적연구는 텍스트 기반 자료를 수집하여 깊은 이해와 풍부한 설명을 추구하며 개별적 경험을 중시한다. 두 방법론은 상호보완적이며 혼합연구법으로 결합되어 양적·질적 데이터를 동시에 분석할 수 있다. 2. 사회복지조사에서 양적연구의 필요성 양적연구는 대규모 표본과 통계적 분석을 통해 사회복지 현상을 정확히 이해하고 문제를 정량화한다. 정책 수립과 평가를 위한...2025.11.16
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사회복지조사의 6단계에 대한 중요 개념 설명2025.05.151. 문제의 제기 사회복지조사의 첫 번째 단계인 문제의 제기는 조사의 목적과 범위를 명확하게 설정하는 과정이다. 이 단계에서는 조사하고자 하는 사회적 문제나 주제를 정의하고, 해당 문제에 대한 연구의 필요성과 중요성을 강조한다. 중요 개념에는 조사 목적 설정, 문제 정의, 연구 필요성 강조, 연구의 한계 설정 등이 포함된다. 2. 문헌 고찰 사회복지조사의 두 번째 단계인 문헌 고찰은 기존의 관련 연구나 조사 결과를 검토하고 분석하는 과정이다. 이를 통해 기존 연구 동향을 파악하고 연구 주제와 관련된 중요한 개념과 이론을 이해한다. ...2025.05.15
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인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책2025.11.141. 알고리즘 편향성과 젠더 편향성의 정의 알고리즘 편향성은 편향된 데이터 학습으로 인해 불공정한 결과를 생성하는 오류를 의미한다. 젠더 편향성은 인공지능이 특정 성별에 대해 편향적인 데이터 모델을 학습할 때 발생하는 윤리 문제이다. 유튜브 추천 알고리즘과 채용 시스템에서의 편향성이 대표적 사례이며, 음성 인식 시스템에서 남성 목소리를 여성보다 더 잘 인식하는 현상도 젠더 편향성의 예시이다. 이러한 편향성은 데이터 수집 과정의 불균형과 알고리즘 설계에서 비롯된다. 2. 젠더 편향성으로 논란이 된 인공지능 사례 AI 챗봇 '이루다'는...2025.11.14
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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
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