총 19개
-
의료 분야 정보시스템에 활용 시 윤리적 딜레마2024.10.191. 4차 산업혁명과 인공지능 1.1. 4차 산업혁명의 개념과 특징 4차 산업혁명은 1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명에 이어, 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명, 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명에 이어 등장한 새로운 산업상의 변화이다. 4차 산업혁명의 핵심은 '봇이나 인공지능(AI)을 통해 실제와 가상이 통합돼 사물을 자동적·지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의 구축'이라고 할 수 있다. 즉, 사물인터넷(IoT...2024.10.19
-
로봇 자동차 무게중심2025.04.271. 로봇 자동차 무게중심 관련 기술 현황 1.1. 자율주행 자동차 기술 자율주행 자동차 기술은 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 도로의 상황을 파악해 자동으로 주행하는 기술이다. 정확하게는 무인 자동차와 다른 개념이지만 혼용되어 사용되고 있다. 자율주행 자동차의 핵심은 정교한 센서와 첨단 인공지능 기술이다. 이를 위해 자율주행 자동차에는 다양한 센서가 탑재된다. 이미지센서와 고해상도 카메라가 사람의 눈과 같은 역할을 하며, 실시간으로 시각 정보를 받아들인다. GPS 위성 위치 확인 시스템을 통해 현재...2025.04.27
-
연구원 자기소개서 예상치 못한 문제로 인해 계획대로 일이 진행되지 않았을때 성공적으로 대처한 경험2025.04.121. 서론 연구원으로 취업하기 위해 자기소개서 작성을 준비하는 과정에서 예상치 못한 문제로 인해 계획이 변경되었던 경험을 담아내고자 한다. 예상치 못한 상황에 대처하며 성공적으로 문제를 해결한 경험을 자세히 기술함으로써 연구원의 역량으로 인정받고자 한다. 나아가 예상치 못한 문제 상황에서의 대처 능력을 향상시키고 이를 자기소개서에 효과적으로 드러내는 방법을 제시하고자 한다. 전공과 진로와의 연계성 또한 명확히 드러내어 연구원으로서의 적합성을 입증하고자 한다. 2. 연구원 자기소개서 작성을 위한 경험 준비 2.1. 예상치 못한 문제...2025.04.12
-
최근 4차 산업 혁명시대의 필수 중 빅 데이터 기술이 미래 산업의 중요한 부분으로 떠오르고 있다. 빅 데이터의 개념과 주요 기술에 대하여 정리하고 빅 데이터 기술이 앞으로 어떻게 변화되고 발전할지에 대하여 의견을 제시하시오2025.04.201. 서론 1.1. 빅데이터 기술의 중요성 오늘날 빅 데이터는 소통의 중심을 담당하고 있는 키워드이며, 시장 규모가 커짐에 따라 이미 우리의 삶에서 중요한 영향을 끼치고 있다. 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어선 대량의 정형 또는 비정형 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 이는 양이 매우 많으며, 증가 속도가 매우 빠르고, 종류가 매우 다양한 데이터로 볼 수 있다. 빅데이터의 중요성은 데이터를 분석하고 이해할 수 있는 정도에 따라 측정되며, 인공지능, 머신러닝, 최신 데이터베이스 기술을 ...2025.04.20
-
인공지능과 인간의 책임2025.04.241. 서론 1.1. 인공지능의 발전과 윤리적 고려 인공지능(AI)은 지난 수십 년 동안 기술 발전의 핵심 영역 중 하나로 부상했다. AI의 발전은 우리의 일상 생활에서부터 산업 및 경제에 이르기까지 거의 모든 분야에 걸쳐 긍정적인 영향을 미쳐왔다. 그러나 이러한 기술 발전에 따라 윤리적 고려가 필요한 문제들이 부각되고 있다. 인공지능은 기계가 인간과 같은 지능을 갖추게 함으로써 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 처리 등의 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 인공지능 기술의 발전은 머신러닝 및 딥러닝과 같은 알고리즘...2025.04.24
-
통계도감 독후감2024.09.101. 소개 '수학보다 데이터 문해력'은 빅데이터 시대를 살아가는 우리에게 필수적인 지침서이다. 이 책은 데이터 문해력이라는 개념을 소개하며, 단순히 데이터를 읽고 해석하는 능력 그 이상을 의미한다고 설명한다. 데이터 문해력은 데이터의 한계를 이해하고, 편향된 정보를 판단하며, 데이터를 기반으로 합리적인 사고와 의사결정을 내리는 능력을 포함한다. 저자는 통계적 사고의 핵심이 '계산'이 아니라 '생각'임을 강조한다. 데이터를 수집하고 분석하는 과정은 물론, 결과를 해석하고 의미를 파악하는 데 더 큰 역점을 둔다. 특히, 데이터의 한...2024.09.10
-
일상속 데이터 시각화2025.05.141. 서론 1.1. 일상 속 데이터 시각화의 중요성 일상 속 데이터 시각화의 중요성이다. 데이터 시각화는 우리 일상생활 속에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 복잡하고 방대한 데이터를 효과적으로 정리하고 시각적으로 표현함으로써 정보에 대한 이해와 활용도를 높이는 데 기여하기 때문이다. 특히 개인, 업무, 의사결정 등 다양한 영역에서 데이터 시각화는 필수불가결한 수단이 되고 있다. 개인은 자신의 생활 데이터를 시각화하여 건강관리, 재무 관리 등에 활용할 수 있으며, 업무와 학습 현장에서도 데이터 시각화를 통해 정보를 효과적으로 전달...2025.05.14
-
더 이상한 수학책 독후감2025.05.141. 소개 미적분이 우리 주변에서 일어나는 다양한 현상을 이해하고 문제를 해결하는 데 활용될 수 있는 실용적인 도구라는 점을 이 책은 잘 보여준다. 저자는 독자의 흥미를 끌기 위해 일상생활의 예시나 재미있는 퀴즈를 통해 미적분 개념을 쉽고 재미있게 설명한다. 특히 미분을 버터 바른 토스트를 한 입 베어 물 때 느끼는 찰나의 행복에 비유하거나, 적분을 무수히 많은 물방울이 모여 하나의 줄기가 되는 것에 비유함으로써 추상적인 수학 개념을 구체적이고 친숙한 예시로 설명한다. 이를 통해 독자들은 미적분이 단순한 수학적 개념이 아닌, 우...2025.05.14
-
데이터 레이블링 전망2025.07.241. 데이터 레이블링 기술 개요 1.1. 데이터 레이블링의 개념 데이터 레이블링의 개념은 다음과 같다. 데이터 레이블링이란 기계학습 모델을 학습시키기 위해 데이터에 특정 레이블이나 태그를 부여하는 작업이다. 이를 통해 모델이 데이터를 식별하고 분류할 수 있게 된다. 데이터 레이블링은 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적이다. 레이블링 과정에서는 사람이 데이터에 범주나 속성 등을 지정하며, 이 정보가 모델 학습의 기반이 된다. 레이블링된 데이터는 모델이 정확하게 예측할 수 있게 하며, 데이터에 포함된 의미와 특징을 파악할 수...2025.07.24
2 / 2
