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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성이 무엇인지에 대해 설명해 봅시다2024.08.141. 서론 1.1. 4차 산업혁명과 인공지능 4차 산업혁명은 디지털화, 자동화, 인공지능, 빅데이터 등의 기술이 융합되어 혁신적인 변화를 이끌어내는 시대를 말한다. 이러한 새로운 시대에 우리는 기존의 비즈니스 모델과 사회 구조가 급변하고 있음을 목격하고 있다. 특히 인공지능 기술은 기계학습, 딥러닝, 자연어처리 등을 통해 인간의 학습, 추론, 의사 결정 능력을 시뮬레이트하고 우리의 일상 생활과 산업 활동에 혁명을 일으키고 있다. 이러한 인공지능 기술이 빛을 발하는 데에는 방대한 양의 데이터가 요구된다. 데이터는 인공지능 모델의 훈...2024.08.14
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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성이 무엇인지에 대해 설명해 봅시다2024.09.081. 서론 과거 산업혁명은 기계와 전기, 컴퓨터와 인터넷을 통해 인류에게 큰 변화를 가져왔다. 그러나 현대에 이르러 4차 산업혁명은 물리적 세계와 디지털 세계가 긴밀하게 연결되면서 예측하기 힘든 변화와 혁신을 촉발하고 있다. 특히 인공지능은 이러한 변화의 중심에 서 있으며, 다양한 산업과 사회 전반에 걸쳐 미치는 영향이 커지고 있다. 인공지능의 발전은 데이터에 크게 의존하며, 이를 통해 머신러닝 알고리즘은 학습하고 예측하는 기능을 향상시킨다. 이러한 맥락에서 볼 때, 데이터베이스는 더 이상 단순한 정보 저장소가 아니라, 4차 산업혁...2024.09.08
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4차산업혁명, 데이터베이스2024.09.241. 서론 1.1. 4차 산업혁명 시대와 인공지능 우리는 4차 산업혁명의 시대를 열면서 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 인공지능에 대한 개발을 시작했다. 인간의 인지, 추론, 판단 등의 능력을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 그 연구 분야를 인공지능이라 한다. 인공지능은 다양한 분야의 생산성을 혁신적으로 높이고, 인간의 삶을 더욱 편리하게 만들 수 있는 기술로 주목받고 있다. 현대인들은 이를 최대한 활용하기 위한 방법을 적극적으로 개발할 필요성이 있다. 1.2. 데이터 생성의 증가와 중요성 정보화시대에 지금도 많은 데이터(정보)는...2024.09.24
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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성이 무엇인지에 대해 설명해 봅시다2024.09.141. 인공지능 시대의 데이터베이스 1.1. 데이터베이스의 정의와 특징 데이터베이스는 여러 사람이 공유하여 사용할 목적으로 체계화에 통합, 관리하는 데이터의 집합이다. 데이터베이스의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 데이터베이스는 통합된 데이터로 구성되며, 이를 통해 자료의 중복이 배제된다. 둘째, 데이터베이스는 컴퓨터가 접근 가능한 저장 매체에 저장되므로 실시간 접근성이 가능하다. 셋째, 데이터베이스는 계속적인 변화가 가능하여 최신의 데이터를 유지할 수 있다. 넷째, 데이터베이스는 다수의 사용자가 동시에 같은 데이터를 이용할 수...2024.09.14
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ai와 연구윤리2024.09.281. 서론 1.1. 주제 선정 배경 인공지능(AI) 기술은 과거에는 공상과학 영화에서나 볼 수 있던 상상이었으나, 오늘날 우리 삶에 깊이 스며들어 필수적인 기술로 자리 잡았다. AI는 데이터 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 보완하며, 산업 전반에 혁신을 가져왔다. 특히, 대한민국은 디지털 전환의 가속화와 함께 AI 기술의 개발과 활용에서 선도적인 역할을 하고 있다. 정부는 '디지털 뉴딜'을 통해 AI 인프라를 강화하고 있으며, 이는 교육, 의료, 금융 등 사회 전반에 걸쳐 커다란 변화를 촉발하고...2024.09.28
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빅데이터 이해 및 활용2024.09.271. 빅데이터의 개념과 특징 1.1. 빅데이터의 정의 빅데이터는 말 그대로 '큰 데이터'를 의미한다. 그러나 빅데이터는 단순히 데이터의 규모만을 의미하는 것이 아니라, 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 정보와 가치를 창출하는 과정까지 포함하는 개념이다. 빅데이터는 기존의 데이터 관리, 처리 및 분석 방식으로는 다루기 어려운 규모와 복잡성을 가지고 있다. 따라서 빅데이터를 활용하기 위해서는 새로운 기술적 도구와 전략적 접근 방식이 필요하다고 볼 수 있다. 1.2. 빅데이터의 3V 특징(Volume, Velocity, Variety)...2024.09.27
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한국방송통신대 컴퓨터 구조 출석수업 평가과제2024.11.131. 데이터 분석과 기계학습 접근방법 1.1. 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유는 관측치마다 변수가 급격히 증가하고 통제되지 않은 인간행동에 의해 생산된 데이터라는 복잡성 때문이다. 기존의 모수적 모형 접근방법으로는 좋은 결과를 기대하기 어려웠기 때문에, 알고리즘(algorithm) 접근방법이 도입되었다. 즉, 단순 선형 회귀분석과 같이 모수를 과거 데이터로부터 적합하는 모수적 모형 접근방법과는 달리, 알고리즘에 의해 정해진 방식에 따라 계산된 결과로 데이터를 분석하는 방...2024.11.13
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기업의 경영활동 과정에서 발생한 문제를 해결하기 위한2024.11.241. 기업 경영활동 문제의 정의와 해결 방안 1.1. 기업 경영활동 과정의 문제점과 이슈 1.1.1. 데이터 품질 문제 기업은 다양한 데이터를 다루며, 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성이 보장되어야 한다. 그러나 데이터 오염, 중복, 부정확성, 불일치 등의 문제로 인해 데이터 품질이 저하되고, 이로 인해 잘못된 의사 결정이 이루어질 수 있다. 데이터 품질 문제란 기업이 보유하고 있는 데이터에 오류가 존재하거나 데이터 간 불일치가 발생하여 데이터의 신뢰성과 활용도가 떨어지는 상황을 의미한다. 이는 기업의 핵심 의사결정...2024.11.24
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기업의 경영활동 과정에서 발생한 문제를 해결하기 위해 문제점과 이슈를 정의하고, 이를 해결하기 위한 노력 설명하기2024.11.241. 기업의 경영활동 과정에서 발생한 문제와 해결 방안 1.1. 기업 경영활동의 문제점과 이슈 1.1.1. 데이터 품질 문제 기업은 대량의 데이터를 다루며, 이러한 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성이 보장되어야 한다. 그러나 데이터 오염, 중복, 부정확성, 불일치 등의 문제로 인해 데이터 품질이 저하되는 경우가 흔히 발생한다. 이로 인해 잘못된 의사 결정이 내려질 수 있다는 점이 문제로 지적된다. 데이터 품질 문제는 기업의 효율성과 경쟁력을 저하시킬 수 있는 핵심적인 이슈이다. 정확한 정보에 기반한 의사 결정이 이루...2024.11.24
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[경영정보시스템]최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례를 제시하고, 빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책을 조사하여 리포트를 작성2024.11.261. 서론 1.1. 빅데이터의 개념 및 특징 빅데이터는 현대 사회에서 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 가리키며, 이는 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로 처리하기 어려운 정형화되지 않은 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 다양한 형태와 속도로 생성된다. 빅데이터의 특징은 초기에는 3V(Volume, Variety, Velocity)로 규모, 유형, 속도로 나타났었으며 나중에는 Veracity(품질)와 Value(가치)가 추가되어서 5V라고 불리고 있다. 시대가 빠르게 변화하면서 이러한 특징...2024.11.26
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