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전동 킥보드 수요 예측 및 활성화 전략2025.05.161. 스마트 모빌리티 스마트 모빌리티는 기존의 교통체계와 스마트 기기의 첨단 기능이 융합되면서 보다 스마트화되고 지능화된 미래 교통서비스의 총체적인 개념이다. 전기와 같은 친환경 연료를 사용하거나 1인용 개인 이동 수단에 집중돼 있어 퍼스널 모빌리티라고도 불린다. 대표적인 사례로는 전동 자전거, 킥보드, 휠 등이 있다. 2. 스마트 모빌리티 서비스 현황 전동 킥보드 서비스는 2018년 9월 국내 최초 공유 킥보드 업체인 킥고잉이 나온 이후, 현재 약 15곳의 공유 킥보드 스타트업이 설립되어 운영 중이다. 사용자는 20대와 30대, ...2025.05.16
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 이용 활성화 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 A기업은 전동 킥보드의 이용량(수요)을 예측하기 위해 시계열 분석과 회귀 분석을 결합하는 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 과거 이용량 데이터의 패턴을 파악하고, 회귀 분석을 통해 기상, 인구, 대중교통 등 다양한 요인들이 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 A기업은 수요 예측을 위해 과거 이용량 데이터, 기상 데이터, 인구 밀도 및 이동 데이터, 대중교통 데이터, 이벤트 및 행사 데이터 등을 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 다양한 요인들이 전동 킥보드 이용량에 미...2025.01.19
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성문법과 불문법의 특징과 우리나라의 성문법주의 채택 이유2025.01.201. 성문법의 특징 성문법은 공식적인 문서로 제정되어 있는 법규를 의미합니다. 가장 큰 특징은 명확성과 안정성에 있습니다. 법이 문서화되어 있어 누구나 법의 내용을 명확히 확인할 수 있으며, 법적 분쟁 발생 시 법률 조문을 근거로 해석과 적용이 이루어집니다. 이를 통해 법적 안정성을 제공하여 사회 구성원들이 법적 행위에 대한 예측 가능성을 갖게 합니다. 2. 불문법의 특징 불문법은 문서화되지 않은 법규를 의미합니다. 판례, 관습법, 조리 등을 포함하며, 법원의 판결이나 사회적 관습에 의해 형성된 법규를 말합니다. 가장 큰 특징은 유...2025.01.20
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 서비스 활성화 전략2025.01.241. 수요 예측의 개념 수요 예측은 미래의 수요를 예측하는 과정으로, 과거 데이터를 기반으로 특정 서비스나 제품이 미래에 어느 정도 사용될지를 예측하는 것입니다. 정확한 수요 예측은 자원 배분의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 특히 전동 킥보드 서비스 제공 기업의 경우 킥보드의 적재적소 배치가 필수적이기 때문에 수요 예측이 더욱 중요합니다. 2. 수요 예측 방법 전동 킥보드 수요 예측을 위한 대표적인 방법으로는 시계열 분석, 회귀 분석, 인공지능(AI) 기반 예측 등이 있습니다. 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴...2025.01.24
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마이크로 모빌리티 수요 예측 및 활성화 전략2025.01.061. 마이크로 모빌리티 정의 및 역사 마이크로 모빌리티는 전기 등의 친환경 동력을 활용해 근거리·중거리 주행이 가능한 소형 이동수단으로, 자동차와 같은 일반 모빌리티가 담당하기 힘든 근거리 이동을 담당하는 서비스입니다. 마이크로 모빌리티의 역사는 100년 전부터 시작되었으며, 최근 리튬배터리 기술 발전으로 작고 가벼운 제품들이 쏟아져 나오면서 퍼스널 모빌리티 시대가 도래하고 있습니다. 2. 마이크로 모빌리티 시장 성장성 예측 마이크로 모빌리티 분야의 성장성을 평가하기 위해서는 도시 인프라와 규제 환경, 기술 혁신, 지속 가능성, 비...2025.01.06
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전동 킥보드 수요 예측 및 활성화 전략2025.04.251. 전동 킥보드 수요 예측 방법 전동 킥보드의 수요를 예측하기 위해서는 지수평활법과 시계열 분해법을 사용하는 것이 좋다. 지수평활법은 과거 데이터를 반영하되 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 수요 변화 추이를 파악할 수 있다. 시계열 분해법은 계절성, 추세, 불규칙 변동 등 다양한 요인을 고려하여 수요를 예측할 수 있다. 이를 통해 전동 킥보드 수요의 변동 요인을 면밀히 분석할 수 있다. 2. 전동 킥보드 수요 예측에 필요한 데이터 전동 킥보드 수요 예측을 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요하다: 1) 전동 킥보드 이용량 ...2025.04.25
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AI 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표2025.01.031. AI 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 원본 이미지를 단순화, 변형, 샘플링하는 과정을 통해 효과적으로 이미지 특징을 추출할 수 있습니다. 2. 효소 예측 기술 'DeepEC' DeepEC은 4개의 EC 번호와 138만 8,606개의 단백질 서열 빅데이터를 학습한 딥러닝 기술입니다. 3개의 CNN을 주요 예측 기술로 사용하여 EC 번호를 예측하며, 예측에 실패할 경우 서열 ...2025.01.03
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인적자원계획에 대하여 설명하시오2025.04.261. 인적자원계획의 의미 인적자원계획은 경영활동을 하는데 있어 효과적인 수행과 노동력의 경제적인 활용을 위해서 부서 또는 직무마다 필요한 인원을 결정하고, 이를 유지,운용,통제하는 활동이다. 사회나 조직이 목적을 달성하기 까지의 목표를 효율적으로 실현할수 있도록 올바른 방향으로 인력의 수급을 질이나 양적으로 조정하는 것이다. 2. 인적자원계획의 중요성 인적자원은 어떤 조직이든 간에 조직의 자원 중 가장 중요한 요소로 작용한다. 조직의 성패를 결정하는 영향은 다양하겠지만 조직이 어떤 인적자원을 보유하고 있는지, 이러한 인적자원을 어떻...2025.04.26
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계량적 예측과 정성적 예측의 차이점과 장단점2025.01.051. 계량적 예측 계량적 예측은 수학적인 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 방법으로, 정확한 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 모델링에 사용되는 데이터의 정확성과 완전성에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으며, 모델링에 사용되는 알고리즘의 복잡성 때문에 해석이 어려울 수 있다는 한계가 있습니다. 2. 정성적 예측 정성적 예측은 전문가의 경험과 직관을 바탕으로 예측하는 방법으로, 주관적인 요소가 개입되기 때문에 예측 결과의 신뢰도가 낮을 수 있다는 단점이 있습니다. 그러나 데이터의 부족으로 인해 계량적 예측이 어려운 ...2025.01.05
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교통공학 교통수요 예측(프레타법)2025.04.251. 교통수요 예측 교통수요 예측은 교통공학 분야에서 중요한 주제입니다. 프레타법은 교통수요 예측을 위한 대표적인 방법론 중 하나로, 다양한 변수들을 고려하여 미래 교통수요를 추정할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 교통 인프라 계획 및 정책 수립이 가능합니다. 1. 교통수요 예측 교통수요 예측은 교통 인프라 계획 및 운영에 매우 중요한 역할을 합니다. 정확한 교통수요 예측을 통해 교통 혼잡을 줄이고, 효율적인 교통 시스템을 구축할 수 있습니다. 최근 AI 기술의 발전으로 교통수요 예측의 정확성이 크게 향상되고 있습니다. 다양한 데...2025.04.25
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