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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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경영정보시스템(MIS)에 대하여 설명하시오2025.01.171. 경영정보시스템(MIS) 경영정보시스템이란 기업의 경영관리에 필요한 정보 즉, 경영지원 시스템으로써 관리자들에게 정보를 제공하고 조직 내의 운용과 경영 및 관리자의 의사결정 기능을 지원하는 사용자-기계와의 결합시스템 (man-machine system)으로 정의됩니다. 경영정보시스템은 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어, 수작업 절차, 분석 및 계획모형, 통제와 의사결정 및 데이터베이스, 모델, 정보통신 등을 활용하여 그 기능을 수행합니다. 경영정보시스템의 주요 기능에는 거래처리, 정보처리, 의사결정 지원, 프로그램화 의사결정, 의사...2025.01.17
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21세기 현대기업의 필수적인 정보시스템 활용2025.01.041. 거래처리시스템(TPS) 거래처리시스템(TPS)은 기업의 일상적인 대량 업무처리를 위해 사용되는 정보시스템입니다. TPS는 거래와 관련된 모든 것을 수신받고 처리하여 그 결과를 보고서 형태로 제공합니다. TPS의 주요 기능은 운영 정보 제공, 운영 요원의 처리 지원, 시스템 개발 참여 용이성, 방대한 양의 자료 처리 등입니다. 씨티은행의 사례에서 볼 수 있듯이 TPS는 자동창구시스템과 글로벌 거래시스템 등의 발전에 기여하였습니다. TPS의 주요 절차는 데이터 입력(수작업 및 자동화), 데이터 처리, 데이터 저장, 출력물 생성 등...2025.01.04
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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[A+]빅데이터2025.01.251. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미합니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵습니다. 빅데이터의 주요 특성은 Volume(양), Velocity(속도), Variety(다양성)이며, 추가적으로 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 언급되기도 합니다. 빅데이터는 고도의 데이터 처리 기능, 실시간 분석, 유연성, 가치 창출 등의 특징을...2025.01.25
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자료흐름의 이름을 명명할 때 기준에 되는 지침에 대하여 논하시오2025.01.181. 자료흐름 자료흐름(Data Flow)은 시스템이나 소프트웨어에서 데이터가 어떻게 이동하고 처리되는지를 나타내는 개념이다. 자료흐름은 데이터가 어디에서 어디로 이동하며, 어떤 처리 과정을 거치는지를 표현하여 시스템의 동작을 이해하고 설명하는데 사용된다. 2. 자료흐름도 자료흐름은 데이터 흐름도(Data Flow Diagram)를 사용하여 그래픽으로 표현될 수 있으며, 데이터 흐름도는 자료흐름을 나타내는 화살과 데이터 처리를 나타내는 프로세스, 데이터 저장을 나타내는 데이터 저장소 등으로 구성된다. 데이터 흐름도를 통해 시스템의 ...2025.01.18
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실시간 데이터 마이닝 방법(인공지능 데이터마이닝)2025.01.041. 실시간 데이터 마이닝 이 특허는 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 마이닝 기술을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 실시간 데이터 처리, 데이터 마이닝, AES 암호화, HDFS 분산처리 기술 등이 포함됩니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 데이터를 안전하게 수집하고 분석하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 2. 데이터 마이닝 알고리즘 이 특허에서는 Apriori 알고리즘, FP-Tree 알고리즘, VFDT, CVFDT 등의 데이터 마이닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 데이터 스트림을 처리하고 패턴을 찾아내는...2025.01.04
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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[2023] 방송통신대학교(방통대) 데이터베이스 시스템 출석수업과제물 만점 리포트2025.01.241. 파일 처리 시스템의 문제점 파일 처리 시스템은 프로그램마다 데이터를 개별 파일로 저장하는 시스템으로, 데이터 관리 방식으로써 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 대표적인 문제점으로는 1) 데이터 종속의 문제(물리적, 논리적), 2) 데이터 중복의 문제, 3) 무결성 훼손, 4) 동시 접근의 문제가 있다. 데이터베이스 시스템은 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 1. 파일 처리 시스템의 문제점 파일 처리 시스템은 현대 컴퓨팅 환경에서 매우 중요한 역할을 하지만, 여전히 몇 가지 문제점이 존재합니다. 첫째, 파일 시스템의 복잡성으로 인...2025.01.24
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데이터베이스에 대해 정의하고 장단점을 설명해 봅시다2025.05.131. 데이터베이스의 정의 데이터베이스를 한마디로 정의하는 것은 쉽지 않지만, 일반적으로 데이터베이스는 많은 자료를 모은 집합체이면서 사용자의 요구에 따라 원하는 자료만을 발췌해 이용할 수 있게 만들어진 정보의 총합이자 지식의 보고로 정의된다. 데이터베이스는 디지털 기술의 발전에 따라 그 범위가 확장되고 있으며, 저장 매체, 이용 방법, 구성 내용 등이 지속적으로 변화하고 있어 일률적으로 정의하기 어려운 상황이다. 2. 데이터베이스의 장점 데이터베이스의 주요 장점으로는 ① 데이터 중복 방지, ② 동시 공유 가능, ③ 데이터 일관성 및...2025.05.13
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