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기계는어떻게생각하고학습하는가2024.11.031. 머신러닝과 인공지능 1.1. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 기계 학습 알고리즘은 이메일 필터링 및 컴퓨터 비전 등 인간이 명시적 규칙을 작성하는 것이 어렵거나 비현실적인 다양한 애플리케이션에서 사용된다. 기계 학습의 주요 목표는 데이터에서 학습하여 주어진 알고리즘을 자동으로 개선하는 것이다. 즉, 스스로 학습하는 것이다. 기계가 학습할 수 있는 두 가지 주요 방법은 지도 학습과 비지도 학습이다. 지도 학습은 가르쳐 주면서 학습시키는 것이...2024.11.03
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경영정보시스템 4차 산업혁명 빅데이터 활용 기술2024.11.041. 서론 최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 빅데이터 기술은 매우 주목받는 분야가 되었고 이러한 기술이 다양한 분야에 적용되고 있...2024.11.04
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경영정보시스템 4차 산업혁명 빅데이터 기술 활용2024.11.041. 서론 최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 빅데이터 기술은 매우 주목받는 분야가 되었고 이러한 기술이 다양한 분야에 적용되고 있...2024.11.04
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온라인 저자식별2025.04.111. 서론 1.1. 온라인 저자식별 기술의 개념과 필요성 온라인 저자식별 기술의 개념과 필요성이다. 온라인 저자식별 기술은 인터넷상에서 작성된 글이나 콘텐츠의 저자를 자동으로 식별하는 기술이다. 이는 저작권 보호, 허위정보 근원 추적, 개인 식별 등 다양한 목적으로 활용될 수 있어 그 필요성이 점점 커지고 있다. 온라인상에서 생성되는 방대한 데이터로 인해 수작업을 통한 저자 파악이 어려워짐에 따라, 컴퓨터 알고리즘을 활용한 자동화된 온라인 저자식별 기술의 중요성이 대두되고 있다. 이를 통해 신속하고 정확한 저자 식별이 가능해져 다...2025.04.11
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경영학의 이해 동의대2025.04.141. 서론 기업은 외부 환경과 내부 환경의 영향을 받으며, 이러한 환경 요인들이 기업의 성공과 실패에 큰 영향을 미친다. 따라서 기업은 변화하는 환경 요인들에 대한 올바른 대응 전략이 필요하다. 경영학개론 교과에서는 이러한 직접적인 경영 환경인 기업 내부 요인과 간접적인 경영 환경인 사회, 정치, 경제 등의 외부 환경이 기업 경영 활동에 미치는 영향에 대해 다룬다. 본 보고서에서는 이러한 내용을 바탕으로 반도체 기업을 예시로 들어, 경영 환경에 잘 대응한 기업과 그렇지 못한 기업의 사례를 살펴보고자 한다. 이를 통해 변화하는 경영 ...2025.04.14
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Adsp2025.07.011. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 데이터는 크게 정성적 데이터와 정량적 데이터로 나뉜다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되므로 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모되지만, 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현되어 비용 소모가 적다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 파일과 같이 형식이 정해져 있는 데이터이다. 반정형 데이터는 스키마나 메타데이터가 있지만 사람이 보기에는 형태가 정해져 있지 않아 한 번 변환이 필요한 데이터이다. 비정형 데이터는 소셜데이터, 영상, 이미지와 같이 형태가 정해져 있지 않은...2025.07.01
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adsp2025.08.081. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 데이터의 유형은 정성적 데이터와 정량적 데이터로 나눌 수 있다. 정성적 데이터는 언어와 문자로 표현되는 데이터이다. 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현되는 데이터이다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되어 저장 및 분석에 많은 비용이 소모되지만, 정량적 데이터는 간단하게 정형화되어 있어 비용이 적게 든다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 파일과 같이 형식이 정해져 있는 데이터이다. 반정형 데이터는 센서 데이터와 같이 형태(스키마, 메타데이터)가 있지만 눈으로 봤을 때 무...2025.08.08
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Adsp2025.07.071. 데이터 이해 1.1. 데이터 유형 정성적 데이터와 정량적 데이터가 있다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되어 저장·검색·분석에 많은 비용이 드는 반면, 정량적 데이터는 수치·도형·기호로 표현되어 비용소모가 적다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 등 형식이 정해져 있는 데이터이고, 반정형 데이터는 눈으로 봤을 때 무슨 정보인지 모르는 데이터(센서데이터처럼)로 한번 변환이 있어야 하며, 비정형 데이터는 소셜데이터, 영상, 이미지와 같이 형태가 정해져 있지 않은 데이터이다. 암묵지는 메뉴얼화 되어있지 않고 개...2025.07.07
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Adsp2025.08.041. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 정성적 데이터와 정량적 데이터는 데이터의 유형에 따라 구분된다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되는 데이터이고, 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호로 표현되는 데이터이다. 정성적 데이터는 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모되지만, 정량적 데이터는 간단히 정형화되어 있어 비용이 적게 든다. 또한 데이터는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 구분된다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 형식의 데이터와 같이 형태가 정해져 있는 데이터이다. 반정형 데이터는 센서 데이...2025.08.04
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휴넷 고객관계관리에 대한 이해2025.07.071. 서론 1.1. 마케팅관리론 고객관계관리의 정의와 특성 CRM은 기업의 경영 성과를 향상시키기 위해 장기적인 고객 관계를 구축하고 고객 관리 요소를 체계화하며 통합하는 새로운 경영 방식이다. CRM은 장기적으로 고객의 수익성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다양한 고객 정보를 수집, 저장 및 분석하여 시기적절하고 적절한 채널을 통해 제품 또는 서비스를 제공하며, 영업, 마케팅, 서비스 기능 등 다양한 기능을 통합하고 활용한다. CRM은 고객과의 관계를 효과적으로 구축하고 고객의 요구를 이해하기 위한 필수적인 지식과 ...2025.07.07
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