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자신의 업무에 적용가능한 인공지능과 빅데이터 기술의 사례를 이야기해 주세요2025.05.151. 인공지능 인공지능은 옥스퍼드 사전에 따르면 시각적인 인식, 결정, 언어 간 번역, 언어인지 등과 같이 인간 지능이 필요한 일을 정상적으로 수행하도록 하는 컴퓨터 시스템의 발전과 이론이라고 정의한다. 인공지능은 인간 지성을 인공적으로 가진 존재로 데이터, 컴퓨터 기술을 바탕으로 스스로 사고나 학습을 통해 특정한 결과를 구현하는 방법 혹은 체계이다. 2. 빅데이터 기술 데이터는 기초적 사실이고 아직 구조화, 처리되지 않은 사실이므로 소수의 전문가를 제외하고 이를 활용하기 어려웠다. 그러나 3차산업혁명에 따라 인터넷 시대가 도래했고...2025.05.15
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일상생활에서 빅데이터와 인공지능의 활용사례와 이에 따른 정보보안 문제점2025.05.071. 빅데이터와 인공지능 인공지능은 1936년 앨런 튜링이 고안한 '생각하는 기계' 튜링 머신으로 시작하여, 2006년을 기점으로 딥러닝 기술이 발전하면서 빅데이터를 이른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있을 정도로 발달하게 되었다. 빅데이터와 인공지능은 4차산업혁명의 핵심 기술이라는 평가를 받으며 일상생활에서 쉽게 접할 수 있을 정도의 기술력으로 발전했다. 2. 빅데이터와 인공지능의 융합 빅데이터와 인공지능은 다른 개념의 기술이지만 서로 상당히 밀접한 관계를 가지며, 두 기술을 융합한 방법이 주로 사용되고 있다. 빅데이...2025.05.07
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하둡 구현 보고서2025.05.071. VMware VMware는 가상 PC를 만들어 주는 프로그램으로, 실제 PC와 동일한 환경의 가상 PC를 만들 수 있다. 이를 통해 다른 운영체제를 설치하여 사용할 수 있다. 2. Hadoop Hadoop은 대용량 데이터를 적은 비용으로 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이다. 여러 대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 비용과 시간을 단축할 수 있다. Hadoop은 HDFS(분산 데이터 저장)와 MapReduce(분산 처리) 프레임워크로 시작되었으며, 데이터 저장, 실행 엔진, 프로그래밍 등 Hadoop 생태계 전반...2025.05.07
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사회변화와미디어트렌드2 알고리즘의 개념을 심화해서 제시하고 긍정적인영향과 부정적인영향 예를 들어 설명한 후 미래를 전망해 보시오2025.01.251. 알고리즘의 개념 심화 알고리즘은 컴퓨터 과학과 수학에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 단계들의 집합이다. 알고리즘의 성능을 이해하기 위해 복잡성 분석이 중요하며, 이는 알고리즘이 실행되는 동안 소비하는 자원, 즉 시간과 공간의 양을 분석하는 과정이다. 또한 정렬 알고리즘, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 확률적 알고리즘 등 다양한 심화 개념을 이해하고 실제로 적용함으로써 알고리즘에 대한 이해를 더 깊이 있게 확장할 수 있다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향 알고리즘은 현대 사회에 많은 긍정적인 영향...2025.01.25
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인공지능의 개념, 기술 및 활용사례 분석2025.11.171. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업이나 도메인에서 인간 수준 이상의 성능을 보이지만 다른 영역에서는 능력이 부족한 시스템입니다. 음성 인식, 언어 번역, 게임 AI 등이 예시입니다. 반면 강한 인공지능은 인간의 지능과 유사한 수준에서 다양한 작업을 수행하며 새로운 환경에 유연하게 대처할 수 있습니다. 현재 강한 인공지능은 아직 구현되지 않았으며 연구 개발이 진행 중입니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 새로운 상황에서 문제를 해결하는 인공지능 분야입니다. 주요 특징으로...2025.11.17
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빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는데 이를 해결할 수 있는 방안2025.05.071. 기술 발전과 규제의 격차 빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는 문제를 해결하기 위해서는 규제의 신속한 현실화, 규제 대상의 차별화, 국내 기업의 경쟁력 강화 등이 필요할 것으로 보인다. 특히 EU의 엄격한 규제 도입에 대응하여 한국 고유의 규제 체계를 마련하되, 서비스 계층에 따른 차별화된 접근이 필요할 것으로 판단된다. 2. 알고리즘 투명성과 공정성 문제 온라인 서비스의 추천 알고리즘, 인공지능 시스템의 편향성 등 알고리즘의 투명성과 공정성 문제가 지속적으로 제기...2025.05.07
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자신이 경험한 인공지능이 적용된 생활의 편리성2025.01.151. 홈쇼핑의 맞춤형 상품추천 기능 홈쇼핑 플랫폼이 인공지능으로 구매 이력을 분석하여 맞춤형 제품을 추천해주어 편리하게 원하는 제품을 구매할 수 있었다. 2. 농협은행의 챗봇 농협은행의 챗봇을 통해 실시간으로 답변을 얻을 수 있었고, 기업은 인건비를 절감할 수 있었다. 3. 스팸메일 자동 차단기능 구글과 네이버 메일 플랫폼의 스팸 필터 기능을 통해 성가신 광고 메일, 사기, 바이러스 감염 등을 예방할 수 있었다. 4. 인공지능 청소기 삼성전자의 AI 스팀 9700 로봇청소기를 통해 청소 작업에서 자유로워질 수 있었고, 삶이 보다 풍...2025.01.15
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스마트폰이 바꾸어 놓은 인류의 모습2025.05.081. 스마트폰 사용 행태 미국의 Z세대는 하루에 약 80번 휴대폰 잠금을 해제하고, 밀레니얼 세대는 약 63회, X세대와 베이비붐 세대는 각각 49회와 30회 잠금을 해제하는 것으로 알려져 있다. Z세대 미국인의 96%는 스마트폰 없이 화장실에 가지 않는다. 2. 모바일과 소셜 네트워크의 결합 모바일과 소셜 네트워크라는 두 세력의 결합이 속도를 높였다. 사람들이 수익이 아닌 사용자 수에 따라 회사의 평가 기준을 바꾸기 시작했고, 과거에는 불가능할 것 같았던 디지털 광고가 업계를 지배하고 있다. 3. 알고리즘이 주도하는 변화 알고리즘...2025.05.08
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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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스마트폰과 알고리즘 기술이 바꾸어 놓은 세상의 변화2025.05.091. 스마트폰의 확산 아이폰 출시 이후 스마트폰이 급속도로 확산되면서 우리 인류의 생활 모습이 180도 변화했다. 특히 Z세대 미국인의 96%는 스마트폰 없이 화장실에 가지 않을 정도로 스마트폰이 일상생활에 깊이 침투했다. 2. 디지털 광고의 부상 스마트폰과 소셜 네트워크의 결합으로 디지털 광고가 급성장했다. 구글과 메타의 광고 수익이 전체 광고 수익의 대부분을 차지하게 되었는데, 이는 소셜 네트워크가 사용자들의 데이터와 행동 패턴을 활용한 맞춤형 광고를 가능하게 했기 때문이다. 3. 알고리즘의 영향력 알고리즘은 사용자들의 관심을 ...2025.05.09
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