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[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...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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일반물리학실험(1) 5주차 일정한 힘과 운동마찰2025.05.091. 마찰력 마찰력은 물체가 어떤 표면 위를 운동할 때 받는 저항을 말한다. 정지 마찰력은 외력에 맞서 물체가 움직이지 못하도록 작용하는 마찰력이며, 운동 마찰력은 물체가 움직이기 시작할 때 작용하는 마찰력이다. 마찰계수는 마찰력과 접촉면의 수직항력의 비율로 정의된다. 2. 마찰이 없는 수레의 운동 마찰이 없는 경우, 수레의 운동은 질량 m과 추의 질량 M에 따라 가속도가 달라진다. 가속도 a는 추의 질량 M에 비례하고 수레의 질량 m에 반비례한다. 3. 마찰이 있는 수레의 운동 마찰이 있는 경우, 수레의 운동은 질량 m과 추의 질...2025.05.09
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경영정보시스템: 최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.01.031. 빅데이터 분석기법 빅데이터 분석은 전통적인 통계적 분석에 컴퓨팅적 분석을 결합한 방식이다. 정량적 분석은 데이터에서 발견되는 패턴과 상관관계를 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사결정에 활용하는 것이다. 2. 빅데이터 활용 사례 SWOT 분석은 조직의 강점과 약점, 기회와 위협 요인을 분석하여 전략적 계획을 수립하는 경영전략기법이다. 이를 통해 조직의 내부 환경과 외부 환경을 분석하고, 강점을 살리고 약점을 줄이며 기회를 활용하고 위...2025.01.03
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Big-5 Model과 학습 유형의 관계에 대한 학습자의 견해2025.01.281. Big-5 Model Big-5 Model은 개인의 성격을 외향성, 개방성, 신중성, 안정성, 포용성의 다섯 가지 주요 차원으로 분석하는 모델입니다. 이 모델은 개인의 성격적 특성이 학습 유형과 성취도에 깊은 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 외향적 성격은 협동 학습을 선호하고, 개방적 성향은 새로운 정보와 경험을 적극적으로 받아들이는 데 유리합니다. 또한 신중성과 안정성은 학습 상황에서 중요한 요소로 작용합니다. 2. 학습 유형과의 관계 Big-5 Model은 학습 분야에서도 활용되며, 학습 성취도와 밀접한 관련...2025.01.28
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Big-5 Model과 학습 유형의 관계에 대한 학습자의 견해2025.01.221. Big-5 성격 모델의 개요 Big-5 성격 모델은 성격을 외향성, 신경성, 개방성, 친화성, 성실성의 다섯 가지 차원으로 구분하여 설명하는 이론이다. 각 차원은 학습 유형과 밀접한 관련이 있는데, 예를 들어 외향적인 학생들은 협동 학습과 참여적인 활동에서 강점을 보이며, 신경성이 높은 학생들은 시험 불안과 스트레스에 취약할 수 있다. 2. Big-5 성격 모델과 학습 유형의 관계 외향성이 높은 학생들은 상호작용이 활발한 학습 환경에서 더 나은 성과를 보이며, 신경성이 높은 학생들은 개별 학습 환경에서 더 잘 학습할 수 있다....2025.01.22
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학교사회복지의 개입 수준2025.05.101. 미시적 수준과 거시적 수준 학교사회복지에서의 개입 수준은 미시적(micro) 수준과 거시적(macro) 수준으로 구분할 수 있다. 미시적 수준에서의 개입은 개인을 대상으로 활동하는 것이며, 거시적 수준에서의 개입은 조직과 지역사회를 대상으로 활동하거나 법과 사회정책을 변화시키고자 하는 것이다. 2. 다층 모델과 관련된 수준 학교사회복지에서는 다양한 수준에서 개입하고 있으며, 이와 관련된 모델이 다층 모델(multitier model)이다. 다층 모델에서는 예방 및 개입과 관련된 세 가지 수준을 포함하고 있는데, 1차 수준은 학...2025.05.10
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심리사회모델과 동기강화모델의 특징 및 비교2025.01.021. 심리사회모델 심리사회모델은 개인의 심리적, 사회적, 문화적 요소를 고려하여 복지 서비스를 제공하는 접근 방식입니다. 이 모델은 개인의 내부적인 상황과 외부적인 환경 요소를 종합적으로 고려하여 사회적 복지를 추구합니다. 주요 개념으로는 심리적 요소, 사회적 요소, 문화적 요소, 종합적 접근, 사회적 복지 등이 있습니다. 심리사회모델에서는 클라이언트의 과거 경험이 현재 심리적, 사회적 기능에 영향을 미친다고 보며, 클라이언트의 과거와 현재의 경험에 관련한 내적 갈등을 이해하고 통찰하여 클라이언트가 성장하도록 돕습니다. 개입 방법으...2025.01.02
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[A+레포트] 국내의 사물인터넷 상용화 사례를 찾아보고, 앞으로 기업에 사물인터넷이 어떤 영향을 미칠지 기술하시오.2025.01.121. 국내 사물인터넷(IoT) 상용화 사례 국내에서 사물인터넷(IoT) 기술의 상용화는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다. 특히 스마트 홈, 스마트 팩토리, 헬스케어, 농업 분야에서 두드러진 성공 사례를 찾아볼 수 있다. 이러한 사례들은 IoT 기술이 기업 운영 및 서비스 제공 방식에 혁신을 가져오고, 경제적 및 사회적 가치를 창출하는 방법을 잘 보여준다. 2. 사물인터넷(IoT)의 미래: 기업에 미치는 영향 예측 사물인터넷(IoT) 기술의 발전은 앞으로 기업 환경에 광범위한 변화와 영향을 미칠 것이다. IoT ...2025.01.12
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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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