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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 봅시다2024.09.141. 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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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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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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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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AI 알고리즘 선형회귀분석2024.10.201. 데이터 과학의 입문 1.1. 데이터 분석에서 기계학습과 알고리즘 접근방법 1.1.1. 기계학습과 알고리즘 접근방법의 도입 이유 데이터의 복잡성 때문에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입되었다. 인간은 예측에 벗어나거나 통제불가능한 행동을 보이게 되는데, 이에 따라 생산된 데이터는 매우 복잡한 양상을 띠며, 무수한 변수가 존재하게 된다. 기존의 '모수적 모형 접근방법'으로는 좋은 분석 결과를 기대하기 어려워 인공지능이나 패턴인식 등에서 연구되어 온 기계학습 이론을 데이터 분석에 적용하게 된 것이다. 이처럼 데이터의 복잡...2024.10.20
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빅데이터2024.11.031. 빅데이터의 개념과 특징 1.1. 빅데이터의 개념 빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미한다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵다. 빅데이터는 일반적으로 다음의 세 가지 주요 특성을 바탕으로 정의된다: - 양(Volume): 데이터의 양이 매우 방대하며, 테라바이트에서 페타바이트 이상의 데이터가 포함될 수 있다. - 속도(Velocity): 데이터가 생성되고 ...2024.11.03
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보건통계학 요인분석 신뢰도분석2024.10.311. 지역사회 문제 해결을 위한 사회조사 1.1. 서론 현대 사회에서 지역사회의 문제 해결과 발전은 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 이에 따라 더 나은 지역사회를 만들기 위한 사회조사의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 지역사회 문제 해결을 위한 사회조사의 전반적인 내용을 다루고자 한다. 지역사회의 발전을 위해서는 지역주민의 관심사와 요구사항을 파악하는 것이 필수적이며, 이를 위해 체계적이고 신뢰할 수 있는 사회조사가 필요하다. 특히 조사주제와 척도화의 유형 선택, 그리고 조사 결과의 신뢰도 제고 방안 등을 중점적으로 다...2024.10.31
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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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