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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.01.071. GPU의 발전 과정 GPU는 1980년대에 최초로 등장하여 그래픽 처리에만 사용되었으나, 1990년대에는 2D, 3D 그래픽 렌더링 전용 장치로 사용되기 시작했다. 2000년대에는 프로그램이 가능한 GPU가 도입되어 일반적인 데이터 처리에도 사용되기 시작했고, 2010년대에는 대량의 코어를 갖춘 고성능 GPU가 도입되어 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었다. 2020년대에는 인공지능과 다양한 디바이스에 통합되어 사용되면서 강력하고 효율적인 처리가 가능해졌다. 2. GPU의 역할과 특징 GPU는 이미지, 멀티미디어 등 그래픽 관...2025.01.07
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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NCS 정보능력 교과목 사전-사후 진단평가서(체크리스트)2025.01.031. 정보능력 정보와 자료의 차이, 정보화 사회의 특징, 컴퓨터 활용 분야, 정보처리 절차, 인터넷 서비스 등 정보능력과 관련된 내용을 500자 내외로 설명합니다. 사전 진단 결과 평균 점수가 2점 미만인 영역은 해당 교재의 29-28페이지를 참고하여 학습이 필요합니다. 2. 컴퓨터 활용능력 업무에 필요한 소프트웨어 종류 및 특징, 데이터베이스 구축의 필요성, 정보 수집 및 분석 방법 등 컴퓨터 활용능력과 관련된 내용을 500자 내외로 설명합니다. 사전 진단 결과 평균 점수가 2점 미만인 영역은 해당 교재의 29-50페이지를 참고하...2025.01.03
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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컴퓨터 시스템의 종류와 특징2025.01.211. 메인프레임(Mainframe) 시스템 메인프레임 시스템은 대규모 데이터 처리와 다중 사용자 환경을 지원하는 고성능 컴퓨터 시스템으로, 주로 대규모 조직에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이러한 시스템은 안정성과 신뢰성이 매우 높아 중요한 업무에서 사용되며, 연간 수백만 건의 트랜잭션을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 메인프레임은 물리적으로 크고 무거우며, 유지 관리 비용이 상당히 크지만, 여전히 미션 크리티컬한 작업에서 필수적인 시스템으로 여겨지고 있습니다. 2. 서버(Server) 시스템 서버 시스템은 네트워크 환경에...2025.01.21
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일괄처리 시스템 정의 및 핵심 요약2025.01.191. 일괄 처리 시스템 일괄 처리 시스템(Batch Processing System)은 일련의 작업을 묶어서 한번에 처리하는 컴퓨터 시스템이다. 이 시스템은 사용자와의 상호작용 없이 작업을 수행하며, 일반적으로 큰 규모의 데이터를 처리하는데 사용된다. 작업들은 일반적으로 큐(queue)에 누적되어, 컴퓨터 자원이 사용 가능해지면 처리되는 방식이다. 2. 실시간 시스템 실시간 시스템(Real-time System)은 입력이 발생하면 지정된 시간 내에 반응하거나 결과를 제공해야 하는 시스템이다. 이 시스템은 보통 결정적인 환경에서 중요...2025.01.19
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.04.251. 데이터베이스 정보화 시대에 데이터의 양이 급격히 증가하고 있으며, 이러한 데이터를 기반으로 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 인공지능이 문제를 해결하기 위해서는 많은 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력이 필요하므로, 데이터베이스 구축이 필수적입니다. 특히 그래프 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있어 인공지능의 학습 및 처리 능력 향상에 도움이 됩니다. 따라서 데이터베이스 기술의 고도화는 인공지능 발전에 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 2. 인공지능 인공지능은 데이터를 기반으로 학...2025.04.25
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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