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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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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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국제금융의 주요 용어: 달러라이제이션과 랜덤워크2025.11.121. 달러라이제이션(Dollarization) 달러라이제이션은 자국 화폐의 기능을 외국 화폐인 달러가 대체하는 현상으로, 경제 규모가 작고 대외 의존도가 높은 소규모 개방경제 국가나 개발도상국에서 나타난다. 공식적, 준공식적, 비공식적 형태로 진행될 수 있으며, 달러라이제이션 지수(DI)로 측정된다. 북한 경제는 높은 수준의 달러라이제이션을 경험하고 있으며, 이는 금융 불안정성과 통화 신뢰도 저하에 기인한다. 달러라이제이션이 진행되면 통화 주권이 약화되어 경제 불안정성이 증가할 수 있다. 2. 랜덤워크(Random Walk) 환율의...2025.11.12
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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
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최근 자신이 본 TV광고 혹은 신문광고 중 광고를 3개를 선정하여 광고 분석을 하시오2025.01.221. 정교화가능성 모델 정교화가능성 모델(ELM, Elaboration likelihood model)은 소비자가 광고를 통해 주어진 정보를 처리하기 위해 어느 정도의 노력을 기울이는지에 대해 설명하는 이론입니다. 소비자의 관여도에 따라 정보 처리 형태가 달라질 수 있으며, 넷플릭스의 '요즘 넷플 뭐봄' 광고는 OTT 플랫폼 서비스 구독에 관심이 있는 소비자들이 정교화 과정을 거쳐 긍정적인 태도를 형성하도록 유도하고 있습니다. 2. 고전적 조건화 모델 고전적 조건화 모델은 무조건적 자극과 조건자극을 지속적으로 제시하면 조건자극만으로...2025.01.22
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광고 분석: 정교화 가능성 모델, 고전적 조건화 모델, 구매의사결정과정 모델 적용2025.01.041. 정교화 가능성 모델 정교화 가능성 모델(ELM)은 소비자가 광고를 통해 제공되는 정보를 얼마나 주의 깊게 처리하는지를 설명하는 모델입니다. 테라 맥주 광고를 예로 들어, 맥주는 대부분의 소비자에게 저관여 제품이므로 정보 처리 과정에서 주변 경로를 통해 처리될 가능성이 높습니다. 따라서 테라 광고는 맥주의 청량감을 이미지로 전달하는 방식으로 제작되어 정교화 가능성 모델의 특성을 잘 반영하고 있습니다. 2. 고전적 조건화 모델 고전적 조건화 모델은 특정 행동을 유발하기 위해 반복적으로 자극을 제공하는 학습 이론입니다. 비상교육 광...2025.01.04
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터 분석을 위한 대표적인 기법으로 이동 평균법, ARIMA 모델, 지수 평활법, 심층 신경망을 이용한 예측 등이 있다. 각 기법은 데이터의 특성에 따라 장단점이 다르며, 적절한 기법을 선택하여 활용하는 것이 중요하다. 이동 평균법은 단기 변동을 완화하고 장기 경향을 파악하는 데 유용하며, ARIMA 모델은 트렌드와 계절성을 고려한 예측에 적합하다. 지수 평활법은 최근 데이터에 가중치를 두어 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 심층 신경망은 복잡한 패턴의 비선형 데이터 분석에 강점이 있다. 2....2025.01.26
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광고 분석: 정교화 가능성 모델, 고전적 조건화, 구매 의사결정 과정2025.01.191. 정교화 가능성 모델 정교화 가능성 모델(ELM)은 광고에 대한 수용자의 정보 처리 방식과 태도 변화를 설명하는 이론적 틀을 제공한다. 삼성전자의 TV 광고 사례를 통해 중앙 경로와 주변 경로가 동시에 작용하여 소비자의 긍정적인 태도 형성에 기여했음을 분석하였다. 2. 고전적 조건화 고전적 조건화 이론은 특정 자극과 반응 사이의 연결 과정을 설명한다. LG생활건강의 '페리오' 칫솔 광고 사례를 통해 맑은 강 이미지와 칫솔 사용의 연결이 소비자의 감정적 반응을 형성하는 데 활용되었음을 분석하였다. 3. 구매 의사결정 과정 구매 의...2025.01.19
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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AI가 질병 발발 예측과 공중보건 개입에 미치는 잠재력2025.05.111. 질병 발발 예측의 중요성 AI 기술은 전염병의 발발과 확산을 조기에 예측하여 조치를 취할 수 있게 합니다. 2. 공중보건 개입의 효과 AI 기술은 공중보건 개입을 지원하여 전염병 확산을 제어하는데 기여합니다. 3. AI 기술의 정확성 AI 기술은 대규모 데이터를 분석하여 정확한 예측 결과를 제공합니다. 4. 실시간 모니터링 AI는 실시간으로 전염병 데이터를 모니터링하여 빠른 대응을 가능케 합니다. 5. 예측력 향상 AI 기술은 과거 데이터를 기반으로 한 예측을 통해 정확한 결과를 도출합니다. 6. 자동화된 의사 결정 AI 기술...2025.05.11
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