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운영체제 스케줄링 레포트 과제제출 시험대비2025.05.021. 프로세스 상태 변화와 스케줄러의 역할 프로세스 상태 변화와 스케줄러의 역할을 도식화하고 기술하였습니다. 작업 스케줄링, 작업 승인과 프로세서 결정 스케줄링, 프로세서 할당 스케줄링 등 스케줄러의 역할을 설명하였습니다. 2. 장기 스케줄러, 중기 스케줄러, 단기 스케줄러 장기 스케줄러는 프로세스 생성 과정에서 프로세스의 준비 상태에 무엇을 추가할지 결정하며, 메모리 사용 가능 공간과 자원을 확인합니다. 중기 스케줄러는 스왑 기능의 일부로 메모리에 부분적으로 프로세스를 적재하고, 일시중지된 프로세서의 원인을 해결합니다. 단기 스케...2025.05.02
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[소비자심리 수업 보고서] 개인별 AI 추천 알고리즘(원리, 장점, 사용현황, 문제점)2025.04.291. 개인별 AI 추천 알고리즘의 원리 현대인들은 일상생활에서 다양한 대상들을 추천받고 있으며, 추천은 사용경험을 공유하는 행위이다. 추천 알고리즘의 원리는 크게 4가지로 구분되는데, 인구통계학적 규칙에 의한 추천, 연관규칙에 의한 추천, 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링이 있다. 이러한 다양한 원리에 기반하여 개인별 AI 추천 알고리즘은 현대인들의 소비에 영향을 미치고 있다. 2. 개인별 AI 추천 알고리즘의 장점 개인별 AI 추천 알고리즘은 소비자의 취향을 정교하게 파악하여 소비자 편의를 증진하고, 소비자 스스로 인식하지 못하고...2025.04.29
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환자 재입원률 및 병원 자원 관리를 위한 인공지능 알고리즘2025.05.111. AI 기반 환자 재입원률 예측 알고리즘 AI 기술의 발전에 따라 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 재입원 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 병원의 자원을 효율적으로 관리하고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 재입원률 예측 알고리즘은 환자의 건강 상태를 예측하고 조기에 문제를 파악하여 재입원 가능성을 줄이는데 활용될 수 있습니다. 또한 의료 자원을 최적으로 할당하여 병원의 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 재입원률 예측 알고리즘의 장점 AI 기반 재입원률 예측은 예방적 의료 서비스를 제공하...2025.05.11
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무의식 속 OTT 서비스의 습관성 구독, 자발적인 선택권의 침해 및 해결방안2025.01.111. OTT 플랫폼의 추천 알고리즘 서비스로 인한 자발적인 선택권의 침해 OTT 플랫폼의 추천 알고리즘 서비스로 인해 소비자들의 자발적인 선택권이 침해되고 있다. 추천 알고리즘은 소비자들의 정보를 수집하여 개인화된 서비스를 제공하지만, 이로 인해 소비자들은 무의식적으로 유행하는 콘텐츠를 소비하게 되고 자신의 취향과 가치관에 부합하는 다양한 콘텐츠를 접하지 못하게 된다. 또한 습관성 구독으로 인해 불필요한 시간과 비용을 지출하게 되며 만족도 역시 저하되는 문제가 발생한다. 2. OTT 플랫폼의 선택권 침해 원인 OTT 플랫폼의 선택권...2025.01.11
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광고에서 지켜야 할 윤리적 측면은 무엇인가2025.01.201. 정확성과 진실성 광고는 제품과 서비스에 대한 정확한 정보를 제공해야 한다. 과장되거나 허위 정보를 제공해서는 안 된다. 소비자를 오도하는 광고는 단기적으로는 판매를 촉진할 수 있지만, 장기적으로는 소비자의 신뢰를 잃게 되어 브랜드 이미지에 큰 타격을 줄 수 있다. 2. 공정한 경쟁 광고는 경쟁사를 비방하거나 근거 없이 비교하는 내용을 포함해서는 안 된다. 이는 공정한 경쟁을 저해하고, 산업 전체의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 공정한 경쟁은 산업 전체의 건강한 성장을 위해 필수적이다. 3. 사회적 책임 광고는 인종, 성별, 연령...2025.01.20
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[인지심리학] 자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오.2025.01.201. 자동적 처리의 부정적 결과 자동적 처리가 부정적인 결과를 초래할 가능성은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있으며, 그 결과는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 수 있다. 기술적 오류, 데이터의 불완전성, 윤리적 판단의 결여, 법적 규제의 미비 등이 주요 위험 요소이며, 이를 줄이기 위해서는 기술적 대응, 데이터 관리, 윤리적 고려, 법적 규제 등 다각도의 노력이 필요하다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 미국의 자율주행차 사고와 국내의 개인정보 유출 사건은 자동적 처리 시스템의 한계와 문제점을 보여주는 대표적인 사례이다. ...2025.01.20
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프로세스의 스케줄링과 상태 변화에 대한 조사2025.01.041. 프로세스 스케줄링 프로세스 스케줄링은 컴퓨터 시스템에서 여러 프로세스들이 공유하는 프로세서 자원을 효율적으로 할당하기 위해 사용하는 기술입니다. 비선점 스케줄링은 이미 할당된 CPU를 다른 프로세스가 강제로 빼앗을 수 없는 기법이며, 선점 스케줄링은 우선순위가 높은 프로세스가 CPU를 강제로 빼앗을 수 있는 기법입니다. 이를 통해 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다. 2. 프로세스 상태 변화 프로세스 상태 변화는 프로세스가 생성되어 실행되고 종료될 때까지의 과정을 말합니다. 프로세스는 start, ready, running, ...2025.01.04
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성공한 기업의 모집과 선발에 대한 사례 분석 및 시사점2025.05.041. 성공한 기업의 모집과 선발 성공한 기업들은 채용과 선발을 전체 인력관리 전략의 핵심 요소로 여기며, 최고의 인재를 유치하고 확보하는 것이 성공에 중요하다고 인식하고 있습니다. 이를 위해 강력한 고용주 브랜드 구축, 데이터 기반 의사결정, 다양성과 포용성 우선, 혁신적인 채용 방식 도입, 엄격한 선발 프로세스 실시 등의 전략을 활용하고 있습니다. 2. 구글의 채용 및 선발 사례 구글은 까다로운 면접, 코딩 테스트, 행동 평가 등의 엄격한 채용 및 선발 프로세스로 유명합니다. 또한 자격증보다는 기능과 능력을 우선 고려하여 다양한 ...2025.05.04
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AI 편향의 원인과 필연성, 다양성 존중을 위한 시민교육의 방향2025.01.201. AI 편향의 원인 AI 편향의 원인은 데이터 편향과 알고리즘적 편향으로 나뉜다. 데이터 편향은 AI가 학습하는 데이터셋이 특정한 편향을 포함하고 있을 때 발생하며, 데이터 수집 과정에서의 불균형과 대표성 부족에서 비롯된다. 알고리즘적 편향은 AI 모델의 설계 및 구현 과정에서 개발자의 의도적이거나 무의식적인 편향이 반영될 때 생긴다. 2. AI 편향의 필연성 AI 편향의 필연성은 인간의 편향성 반영과 기술적 한계에서 기인한다. AI는 인간이 만든 데이터와 알고리즘에 기반하여 작동하므로, 인간 사회의 편향성을 포함할 수밖에 없다...2025.01.20
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성공한 기업의 모집과 선발에 대한 사례 분석 및 시사점2025.05.021. 성공적인 기업의 모집과 선발 전략 성공적인 기업은 채용과 선발을 핵심 인재 관리 전략으로 삼고 있으며, 강력한 고용주 브랜드 구축, 데이터 기반 의사결정, 다양성과 포용성 중시, 혁신적인 채용 방법 사용, 엄격한 선발 프로세스 구현 등의 전략을 활용하고 있다. 2. Google의 채용 및 선발 사례 Google은 엄격한 채용 및 선발 프로세스를 가지고 있으며, 다양성 확보를 위한 노력을 기울이고 있다. 이는 자격 증명보다는 지원자의 기술과 능력을 우선시하고 다양한 인력을 확보해야 한다는 시사점을 제공한다. 3. 아마존의 채용 ...2025.05.02
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