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AI시대의 건축설계 미래와 건축사의 역할 변화2025.11.171. 인공지능의 발전 인공지능은 계산기에 의한 복잡한 정보 처리를 의미하며, 머신러닝과 딥러닝으로 발전했다. 머신러닝은 기존 데이터를 기반으로 미래를 예측하도록 기계를 학습시키는 것이고, 딥러닝은 인공신경망을 이용한 특화된 학습방법이다. 세계 경제 포럼은 정보와 데이터 처리, 업무 관련 정보 탐색 수집은 향후 기계가 인간보다 더 많이 수행할 것으로 전망했다. 2. 건축계에서의 AI 적용 AI 기술은 건축 설계의 시작부터 사후관리까지 전반적인 분야에 변화를 가져온다. 효율성 향상으로 3~4일 소요되는 구조설계를 10분 이내에 완료 가...2025.11.17
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비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 빅데이터를 활용함에 있어서 비즈니스의 혁신을 추구하는 개념이다. 현재 미국에서는 기존 애널리틱스 기법에 빅데이터 기술을 접목시켜 정확한 정보를 제공함에 있어서 신속한 의사결정을 가능하게 하는 애널리틱스가 확산되고 있는 상황이다. 비즈니스 애널리틱스는 전세계적으로 가장 빠르게 성장하는 첨단 정보기술이며, 기업은 데이터를 기반으로 전략을 수립하고 예측 분석을 통한 미래의 트렌드를 예측하면서 실시간 데이터 분석을 통해 즉각적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 빅...2025.01.26
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확대기술을 포함한 교육용 디스플레이 특허명세서2025.11.181. 딥러닝 기반 이미지 인식 기술 교육용 디스플레이에서 촬영된 학습 대상을 자동으로 인식하기 위해 딥러닝 기술을 적용합니다. 딥러닝은 엣지 부분을 먼저 학습하고 이를 조합하여 전체 대상의 특성을 구분해냅니다. 이를 통해 고양이 꼬리 사진 같은 부분 이미지도 정확히 인식할 수 있으며, 뉴로모르픽 칩에 적용되어 빠른 정보 처리가 가능합니다. 2. 초고해상도 디스플레이 기술 연속 확대 기능을 구현하기 위해 8K UHD, 적층형 3색 마이크로LED 화소 기술, 페로브스카이트 발광체 등의 초고해상도 기술이 필요합니다. 높은 해상도와 작은 ...2025.11.18
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마케팅의 핵심요소와 진화과정, 최근 트렌드2025.01.021. 마케팅의 핵심요소 마케팅의 핵심적인 요소로는 필요, 욕구, 가치, 교환, 시장 등이 있다. 필요는 의식주, 안전 등 기본적인 것들이며, 욕구는 이를 만족시킬 수 있는 구체적인 제품이나 서비스를 원하는 상태를 말한다. 가치는 가격을 고려한 대안의 만족 수준이며, 교환은 제품이나 서비스를 대가를 제공하고 획득하는 행위이다. 시장은 제품이나 서비스의 실제 또는 잠재적 구매자들의 집합체이다. 2. 마케팅의 진화과정 마케팅은 대중마케팅, 표적마케팅, 다이렉트마케팅, 일대일마케팅, 데이터베이스마케팅, 고객관계관리(CRM), 인터넷마케팅 ...2025.01.02
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.261. 데이터과학자 데이터과학자는 방대한 양의 데이터를 수집, 가공, 정제, 활용하여 새로운 가치를 창출하는 직업입니다. 이들은 프로그래밍 능력, 문제 해결 능력, 데이터 분석 능력, 통계 및 수학 지식, 비즈니스 지식 등을 갖추고 있어야 합니다. 데이터과학자는 빅데이터 분석, 인공지능 기술 활용, 고객 맞춤형 서비스 제공 등의 업무를 수행합니다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 대규모 데이터로, 그 규모와 생성 주기, 형태가 전통적 데이터와 다릅니다. 빅데이터 확산의 배경으로는 기업의 고객 데이터 추적 ...2025.01.26
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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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2023학년도 2학기 방송통신대학교 중간과제물 빅데이터의 이해와 활용2025.01.241. 데이터과학자 데이터과학자란, 빅 데이터에서 필요한 정보를 추출해내는 사람을 말한다. 이들은 데이터를 수집, 저장, 가공하여 다양한 원천의 데이터를 결합 및 분석하며 이로부터 새로운 가치를 만들어낸다. 기업은 데이터과학자들이 가공해낸 정보를 통해 예측값을 얻어내고 이를 이용하여 의사결정을 내린다. 데이터과학자가 가져야하는 기술에는 빅데이터의 이론적, 기술적 지식과 같이 교육을 통해서 배우는 하드 스킬과 통찰력, 스토리텔링같이 경험을 통해서 축적하는 소프트 스킬이 있다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅테이터는 모바일 스마트 기기를 통...2025.01.24
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.261. 데이터과학자 데이터과학자(Data Scientist)란 빅데이터(Big data) 기술이 발전하면서 그 중요성이 대두되기 시작한 직업으로 볼 수 있다. 이때 빅데이터란 오늘날 고도로 발전하고 있는 정보통신기술의 하나로 4차 산업혁명을 주도하는 기술이기도 한데, 즉 과거의 데이터 기술로는 다룰 수 없을 정도로 큰 양(Volume)과 다양성(Variety)을 가지고 있는 데이터를 수집하고 분석하며 인사이트를 도출할 수 있는 기술을 지칭한다. 데이터 과학자의 업무는 여러 가지로 나누어질 수 있을 것이나, 또한 데이터과학자가 최근에는...2025.01.26
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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스포츠 Digital Divide 해결을 위한 창의설계2025.11.171. 스포츠 Digital Divide의 정의 및 문제 스포츠 Digital Divide는 기술 접근성의 차이로 인해 스포츠 경기에서의 공평성이 침해받는 현상입니다. 마라톤의 고성능 러닝화, 수영의 전신 수영복, 축구의 빅데이터 분석 등 첨단 기술이 경기 결과에 결정적 영향을 미치고 있습니다. 재력이나 자원이 부족한 선수나 팀은 최첨단 기술 접근에 어려움을 겪으며, 이는 스포츠의 공정한 경쟁 원칙을 침해합니다. 기술 도핑 문제도 야기되고 있으며, 이는 선수의 건강을 위협하고 스포츠 윤리를 위반합니다. 2. IoT 기기와 빅데이터 분...2025.11.17
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