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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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설문지조사의 장단점2025.01.271. 설문지조사의 장점 설문지조사는 대규모의 데이터를 상대적으로 짧은 시간 내에 확보할 수 있으며, 일정한 틀 내에서 질문을 제시하여 응답 결과를 체계적으로 정리하고 분석할 수 있다. 또한 익명성이 보장되어 민감한 주제에 대해 솔직한 답변을 유도할 수 있고, 표준화된 결과 도출이 가능하다. 2. 설문지조사의 단점 설문지조사는 질문의 제한성으로 인해 응답자의 자유로운 의견 개진이 어려울 수 있다. 또한 응답의 신뢰성 문제, 질문의 편향성 개입 가능성, 응답자의 질문 이해 방식에 따른 결과 차이 등의 단점이 있다. 3. 설문지 설계의 ...2025.01.27
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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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인공지능의 미래와 현재2025.05.161. 인공지능의 역사적 배경과 현재 상황 현재와 미래 시점에서 인공지능을 바라보며, 그 발전 과정과 현재의 동향을 살펴보는 것은 매우 중요합니다. 20세기 후반에 진정한 의미에서의 인공지능 연구가 시작되었으며, 초기에는 단순한 알고리즘 및 패턴 인식 기술이 주를 이루었습니다. 그러나 시간이 흐르면서, 머신러닝과 딥러닝, 신경망과 같은 다양한 기술이 발전하게 되었습니다. 이러한 기술의 발전은 빅데이터의 활용을 가능하게 하였고, 정보 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 현재, 인공지능은 우리 일상 생활의 많은 부분에 깊숙이 들어와 있으며...2025.05.16
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설문지 조사의 장단점에 대하여 논하시오2025.01.101. 설문지 조사의 개념과 중요성 설문지 조사는 연구 분야에서 매우 중요한 역할을 하며, 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있는 방법 중 하나입니다. 설문지 조사는 연구 주제에 대한 정보를 수집하고, 참여자들의 생각과 태도를 파악하는 데 유용합니다. 또한, 설문지 조사는 기업이나 정부에서도 많이 활용되며, 소비자나 시민들의 요구를 파악하고 서비스나 정책을 개선하는 데에도 큰 도움이 됩니다. 그러나 설문지 조사에서는 설문지의 구성과 질문의 유효성 등을 고려해야 하며, 참여자들의 응답률이나 편향성 등도 고려해야 합니다. 따라서, 설문...2025.01.10
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AI 면접 도입을 위한 고려사항2025.05.141. AI 면접의 사례 최근 기업의 인재 선발 전략 중 하나로 AI를 활용한 면접 기술이 도입되는 경우가 많아지고 있다. 이 중, 특히 미국 기반의 기업 HireVue는 AI 기술을 활용하여 비디오 면접 중 지원자의 얼굴 표정, 목소리 톤, 선택한 단어를 분석하여 그의 역량과 적합성을 평가하는 시스템을 개발하였다. IBM은 'Watson'이라는 인공지능을 활용하여 면접과정에서의 역량평가를 지원하고 있으며, Pymetrics는 게임을 기반으로 한 AI 평가 시스템을 통해 지원자의 인지 능력, 성격 및 역량을 평가하고 있다. 2. AI...2025.05.14
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최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례를 제시하고, 빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책을 제시하시오2025.01.191. 빅데이터의 개념 및 특징 빅데이터는 인터넷의 보급과 정보기술의 발전으로부터 비롯되었다. 인터넷의 보급은 사람들로부터 수많은 정보를 생성하고 공유할 수 있는 플랫폼을 만들었으며 이에 따라 웹사이트, 소셜 미디어 등을 통해 발생하는 데이터의 양과 다양성이 급격히 증가했다. 클라우드 컴퓨팅 기술의 진보는 데이터의 저장과 처리를 효율적으로 개선하는 데 큰 도움이 되었다. 2. 빅데이터 기술의 활용 사례 미국의 국세청에서는 탈세 방지시스템을 활용하여 국가 재정을 강화하는 것에 빅데이터를 활용하고 있다. 국내에서도 국민건강보험공단에서 의...2025.01.19
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기업의 AI 채용 시스템 심화 탐구 보고서2025.05.141. AI 채용 시스템 코로나19 이후 비대면 채용이 확산하면서 AI를 채용 과정에 활용하는 기업이 늘어나 AI 채용 시스템이 새로운 트렌드로 자리 잡았다. AI 채용 시스템은 AI(머신 러닝)을 이용해 지원자의 직무 적합도를 파악할 수 있는 시스템으로, 인성 검사, 상황/경험 면접, 게임 순으로 진행된다. AI 기반 채용 평가 시스템은 공정성과 객관성을 확보할 수 있고 시간과 비용 측면에서 효율적이지만, 아마존의 사례와 같이 AI가 특정 성별이나 인종에 대한 편향을 보일 수 있다는 우려도 존재한다. 2. AI 채용 시스템의 장단점...2025.05.14
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AI와 사회적 불평등 사례 및 해결방안2025.01.221. AI와 사회적 불평등의 연관성 AI 기술은 주로 기술 선진국에서 개발되고 있으며, 그 혜택도 주로 기술에 접근할 수 있는 사회의 일부 계층에 집중되고 있다. 기술 선진국과 개발도상국 간, 그리고 대기업과 중소기업 간 기술 격차가 확대됨에 따라 AI로 인한 경제적 이득이 불균등하게 분배되고 있다. 또한 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 특정 계층이나 인종에 대한 차별적인 의사결정이 발생할 수 있다. 2. AI로 인한 불평등의 구체적 사례 AI는 특히 저숙련 노동자를 대체하는 데 큰 영향을 미치고 있다. 자동화 기술의 발전으로 단순...2025.01.22
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최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.05.111. 빅데이터의 개념 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근 4차 산업혁명 시대에서는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 가상현실(VR) 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석기술이 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 사례 Amazon은 빅데이터를 개인화된 제품 추천, 타깃 마케팅 캠페인, 재고 관리, 신속하고 효율적인 배송을 보장하기 위한 물류 네트워크 최적화 등 다양...2025.05.11
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