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1. 확률과 통계 탐구 보고서
1.1. 일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법
일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법이다. 로또에서도 확률의 개념이 쓰인다. 로또 1등의 확률을 계산하면, 전체 경우의 수는 8145060이며 1등의 확률은 1/8145060이다. 또한 로또 당첨률을 높이기 위해 확률을 활용하기도 한다. 한 사이트에서는 모든 조합의 수와 지난 회차의 경우의 수를 대비하여 6개의 숫자를 조합하여 번호를 주기도 한다. 이러한 것에도 확률의 개념이 활용되어 로또의 당첨 확률을 높이는 방법으로 쓰인다. 확률은 마케팅에서도 쓰인다. 한 가전업체에서 최고 기온이 34도 이상인 날이 보름 이상이면 구매한 에어컨의 가격을 절반 돌려주는 행사를 했으며, 야구나 축구 대회에서 특정한 팀이 우승하면 금리를 더 주는 적금 상품을 판매하기도 했다. 이러한 마케팅은 최근 몇 년간 날씨 정보나 특정 팀의 우승 전력을 분석하여 사건이 일어날 확률을 미리 계산한 다음에 그 확률을 바탕으로 기획된다. 확률에 따라 소비자에게 혜택도 제공하며 관심도 끌 수 있고 금전적으로 손해도 최소화할 수 있기 때문이다. 따라서 이러한 기업의 마케팅 활동에도 확률은 중요하게 활용되는 것이다. 통계도 확률과 마찬가지로 생활과 떼어 놓을 수 없는 학문이다. 특히 21세기에 들어와서 사람들은 더 통계에 의존하고 있는데, 스포츠 기록 분석 연구원, 기업의 신제품 기획 등 통계가 활용되는 다양한 분야가 있다. 특화된 시스템이 바로 인공지능(AI)이다. AI는 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미하며, 입력 데이터를 바탕으로 통계학적 계산을 실시하여 예측하고 분류하는 것이 주요 목적이다. 따라서 확률과 통계는 우리 일상생활 속에 스며들어 절대 빼놓을 수 없는 학문이라고 할 수 있다.
1.2. 탐구 동기 및 목적
여러 프로그램들, 심지어 인공지능도 통계 자료가 없으면 안 되며 이제는 통계가 어떤 일이든 막대한 자료가 되어 우리에게 도움을 주고 있기 때문에 통계를 활용하는 예시를 들어 이를 조사하였다.
1.3. 이론적 배경, 개념 정리
확률과 통계는 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이 통계이다. 인공지능은 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 머신러닝은 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이고, 딥러닝은 대규모 비정형 데이터를 활용하여 더욱 정교한 패턴 분석과 미래 예측을 가능하게 하는 심화된 머신러닝 알고리즘이다. 확률과 통계는 우리 일상생활의 많은 분야에서 자연스럽게 스며들어 있으며, 기업, 정부, 스포츠 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 인공지능에서는 입력 데이터를 바탕으로 통계학적 계산을 실시하여 예측을 하고, 정해진 기준을 바탕으로 확률을 계산하여 분류를 하는 것이 핵심이다. 따라서 확률과 통계는 현대 사회에서 매우 중요한 학문이라 할 수 있다. []
1.4. 탐구 방법 및 내용
확률과 통계는 우리 일상생활의 많은 분야에서 자연스럽게 스며들어 있다. 예를 들자면 로또에서도 확률의 개념이 쓰인다. 우선 로또 1등의 확률을 계산하면, 로또 전체 경우의 수는 45C6=45P6/6!=(45*44*43*42*41*40)/(6*5*4*3*2*1)=8145060이다. 이중 1등의 확률은 1/ 8145060이 된다. 또한 단순히 운에만 의존하는 것이 아니라 로또에 당첨률을 높이기 위해서 확률을 활용하기도 하는데 한 사이트에서는 모든 조합의 수와 지난 회차의 경우의 수를 대비하여 6개의 숫자를 조합하여 번호를 추천하기도 한다. 이러한 것에도 확률의 개념이 활용되어 로또의 당첨 확률을 높이는 방법으로 쓰이고 있다.
확률은 마케팅에서도 활용된다. 예를 들어, 한 가전업체에서 한 달 동안 최고 기온이 34℃이상인 날이 보름 이상이면 구매한 에어컨의 가격을 절반 돌려주는 행사를 했다. 또는 야구나 축구 대회에서 특정한 팀이 우승하면 금리를 더 주는 적금 상품을 판매하기도 했다. 이러한 마케팅은 최근 몇 년간 날씨 정보나 특정 팀의 우승 전력을 분석하여 사건이 일어날 확률을 미리 계산한 다음에 그 확률을 바탕으로 기획된다. 확률에 따라 소비자에게 혜택도 제공하며 관심도 끌 수 있고 금전적으로 손해도 최소화할 수 있기 때문이다. 그래서 이러한 기업의 마케팅 활동에도 확률은 중요하게 활용된다.
통계도 우리 일상생활에서 중요한 학문이다. 특히 21세기에 들어와서 사람들은 더 통계에 의존하고 있다. 예를 들자면 통계가 활용된 직업으로는 스포츠 기록 분석 연구원이 있다. 스포츠 팀과 소속 선수의 경기 내용 및 성과를 과학적으로 분석하는 일을 하는데 이때 선수를 분석할 때 객관적인 자료를 바탕으로 통계 기법을 통하여 분석한다고 한다. 객관적인 자료를 통계 내어 분석하기에 선수나 팀의 명성에 좌지우지 되지도 않을 수 있을 것이다. 또 기업에서 신제품을 생산하기 위해 제품을 기획할 때도 통계가 적극 활용된다. 제품 기획 단계에서 생산인구추이, 인구비중추이, 소득과 지출 변화 등을 통해 소비자의 소비 동향에 관한 통계로 소비자들의 요구를 반영한 트렌드도 읽을 수 있으며 어떤 것을 필요로 하는 지 등을 알 수 있기 때문이다. 그렇기에 요즘 회사에서 제품을 만들 때는 통계를 적극적으로 활용하며 소비자에게 맞춤형 상품을 제작한다. 기업에서도 이렇게 통계 데이터를 분석해야 미래에 올 수 있는 기회와 위험을 제대로 예측할 수 있기 때문이다.
이러한 통계를 특화시킨 시스템이 바로 인공지능(AI)이다. AI는 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 머신러닝(Machine Learning)은 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이고, 딥러닝(Deep Learning)은 대규모 비정형 데이터를 활용하여 더욱 정교한 패턴 분석과 미래 예측을 가능하게 하는 심화된 머신러닝 알고리즘이다. 그렇다면, AI의 목적은 크게 입력 데이터를 바탕으로 통계학적 계산을 실시하여 '예측'을 하고, 정해진 기준을 바탕으로 확률을 계산하여 '분류'를 한다고 할 수 있다. []
1.5. 탐구 결론
확률과 통계는 우리 일상생활 속에 스며들어 절대 빼놓을 수 없는 학문으로 자리 잡고 있다. 현재 우리가 휴대폰으로 할 수 있는 유튜브, 인스타그램 같은 프로그램도, 마...
