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생산관리 수요예측: Lag Effect 분석2025.11.131. Lag Effect (지연현상) 이동평균법에서 발생하는 지연현상으로, 평균값이 실제 수요의 변화를 뒤따라가는 현상을 의미한다. 평균값은 계산에 포함된 개별 데이터 중 최댓값을 초과할 수 없다는 수학적 특성에 기인한다. 예를 들어 수요가 지속적으로 증가하는 추세에서도 이동평균 기법은 과거 데이터의 평균을 예측값으로 제시하므로, 실제 수요 증가를 제때 반영하지 못하고 한 시점 뒤처진 예측을 제공하게 된다. 2. Moving Average (이동평균법) 과거 여러 기간의 수요 데이터를 단순 평균하여 미래 수요를 예측하는 기법이다. ...2025.11.13
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 과거 데이터 분석, 회귀 분석, 머신러닝 모델 등 다양한 방법을 활용하여 전동 킥보드의 수요를 예측할 수 있다. 과거 이용 데이터를 분석하여 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 파악하고, 날씨, 인구 밀도, 교통 상황 등 다양한 변수와의 관계를 분석하여 수요를 예측할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 활용하면 복잡한 패턴을 정확하게 포착할 수 있어, 수요 예측의 정밀도가 향상될 것이다. 2. 필요한 데이터 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 과거 이용 데이터, 인구 및 인구 이동 데이터, 날씨 데이터, 교통 ...2025.01.19
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스마트폰으로 음식물 촬영하여 종류와 칼로리 분석하는 앱 개발2024.12.311. 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 일반적인 패턴인식 시스템은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 분류 및 예측의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 음식 이미지 데이터셋을 수집하고, 전처리 단계에서는 이미지 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행합니다. 특징 추출 단계에서는 CNN 등의 딥러닝 모델을 활용하여 음식 이미지의 특징을 추출하고, 모델 학습 단계에서는 추출된 특징을 바탕으로 음식 분류 모델을 학습시킵니다. 마지막으로 분류 및 예측 단계에서는 학습된 모델을 활용하여 입력 이미지의 ...2024.12.31
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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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Cutrona Russell(1990)이 설명한 스트레스 모델의 4가지 요인과 개인 스트레스 사례 분석2025.01.231. 스트레스 모델의 4가지 요인 Cutrona와 Russell(1990)이 제시한 스트레스 모델의 4가지 요인은 다음과 같습니다: 1) 스트레스원의 성격 - 같은 상황이라도 개인마다 다르게 인식할 수 있음, 2) 스트레스원의 지속성 - 단기적 vs. 장기적 스트레스의 차이, 3) 스트레스원의 예측 가능성 - 예측할 수 없는 사건이 더 큰 스트레스를 유발, 4) 스트레스 상황에서의 통제력 - 통제력이 부족할수록 스트레스가 증폭됨. 2. 개인 스트레스 사례 분석 필자의 경험을 Cutrona와 Russell의 스트레스 모델에 적용해 보...2025.01.23
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막분리 공정 실험 예비보고서2025.05.011. 막분리 공정 실험을 통해 역삼투막을 이용한 무기물(NaCl) 분리 공정을 이해하고, 막분리 공정의 원리와 특성을 학습하였다. 막분리 공정은 압력차, 농도차, 온도차를 구동력으로 하여 막을 이용해 물질을 분리, 정제, 농축하는 단위 조작이다. 역삼투 공정은 막분리 공정의 일종으로, 역삼투 현상을 이용해 상온에서 용매를 분리하는 공정이다. 역삼투막은 공경이 약 10Å 내외이고 세공이 거의 없는 비다공성막으로, 유기고분자 micelle 사이의 간격을 통해 물질 투과가 이루어진다. 2. 막 성능 평가 역삼투 공정에서 막 성능은 배제도...2025.05.01
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이상기체법칙 예비보고서2025.01.221. 이상기체 법칙 이 보고서는 이상기체의 특징을 알아보고, 이상기체의 몰수를 구하며, 보일의 법칙, 샤를의 법칙, 게이-뤼삭의 법칙, 이상기체 방정식을 실험으로 확인하는 것을 목적으로 합니다. 이상기체는 실제 기체와 달리 분자 수가 많고 분자 간 평균 거리가 크며, 분자들이 무작위로 움직이고 탄성 충돌을 하는 등의 가정을 가지고 있습니다. 이러한 이상기체는 보일의 법칙, 샤를의 법칙, 게이-뤼삭의 법칙 등의 기체 법칙을 따르게 됩니다. 2. 보일의 법칙 보일의 법칙은 기체의 온도가 일정할 때 압력이 부피에 반비례한다는 법칙입니다....2025.01.22
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인공지능과 엔트로피 - 정보 불확실성을 측정하는 척도2025.05.101. 물리학에서의 엔트로피 물리학에서의 엔트로피는 물질의 무질서도와 에너지 분산을 나타내는 개념입니다. 엔트로피는 주로 열역학과 통계 역학에서 사용되며, 시스템의 상태와 그에 따른 가능한 방향성을 설명하는 척도로 활용됩니다. 엔트로피는 시스템 내의 입자, 분자, 에너지 등의 혼잡도를 나타내며, 더 높은 엔트로피는 더 많은 무질서와 혼돈을 의미하고, 더 낮은 엔트로피는 더 정렬되고 조직적인 상태를 나타냅니다. 또한 엔트로피는 열의 방향성과 에너지의 분산을 나타내는 척도로도 사용됩니다. 2. 정보이론에서의 엔트로피 정보이론에서의 엔트로...2025.05.10
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소프트웨어를 이용한 분자 모델링2025.05.061. 분자 모델링 분자 모델링은 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 분자 구조와 특성을 시뮬레이션하고 분석하는 기술입니다. 이를 통해 화학, 생물학, 재료공학 등 다양한 분야에서 분자 수준의 현상을 이해하고 예측할 수 있습니다. 분자 모델링은 실험적 접근이 어려운 경우 유용한 대안이 될 수 있습니다. 1. 분자 모델링 분자 모델링은 화학, 생물학, 재료과학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 분자 구조와 상호작용을 이해하고 예측하는 데 도움을 줌으로써 새로운 물질 개발, 약물 설계, 촉매 반응 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습...2025.05.06
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의대 수행평가 주제 추천 100선2025.11.141. 의료윤리와 문학 의료윤리 영역과 한국 문학 작품 사이의 관계를 탐구하는 주제로, 의료윤리의 본질인 환자의 권리, 사전 동의, 도덕적 딜레마 등을 문학 작품을 통해 이해하고, 미래 의료 전문가가 환자에 대한 공감을 키우며 윤리적 복잡성을 인식하도록 돕는 내용입니다. 2. SIR 모델을 이용한 전염병의 전파 분석 감염자, 회복자, 노출자를 수학적 모델로 나타내어 전염병의 전파 양상을 예측하는 주제로, 연립 미분방정식을 통해 감염자 수의 증감, 회복률 등을 분석하고 전염병의 최대 감염자 수와 종식 시점을 예측하여 예방 및 대응 전략...2025.11.14
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