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공공데이터를 활용한 프로젝트 결과보고서2025.01.161. 데이트 장소 추천 코로나 19 로 인해 사회적 거리두기가 생활화되면서 연인들이 데이트를 즐기는 방법이 변화하고 있다. 사람이 많은 실내 공간보다는 감염 위험이 낮은 야외 공간을 선호하게 되었다. 이 프로젝트에서는 서울시 내 코로나 19 를 피해 데이트할 수 있는 최적의 야외 장소를 추천하기 위해 기온, 강수량, 대기오염도, 유동인구 등의 데이터를 활용하여 분석하고 시각화하였다. 2. 데이터 수집 및 전처리 이 프로젝트에서는 기상청, 서울시 대기환경정보, SKT Data Hub, 서울 열린데이터광장, 망고플레이트 등 다양한 공공...2025.01.16
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지리정보를 활용한 외장재료 선정활용방안_지리정보시스템 과제_A++2025.01.211. BIM(Building Information Modeling) BIM 모델링을 통해 파사드 외장재료의 종류와 색상, 크기 등을 미리 시뮬레이션해 볼 수 있습니다. 이를 통해 실제 시공 전에 예상 모습을 파악하고 수정사항을 발견할 수 있습니다. BIM은 건축분야 중심으로 활용 중이며, 건설 프로세스 전반에 적용되기 보다는 설계 과정에 국한되어 부분적으로 적용되고 있는 실정입니다. 2. GIS(지리정보시스템) 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지역의 기후나 풍토 등을 고려한 외장재료를 선정할 수 있습니다. 예를 들어, 해안지역에서...2025.01.21
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 다변량분석) R과 파이썬을 각각 이용하여 작성하시오. 교재 연습문제 1장 3번, 4번 2장 3번 4장 3번 (1)-(3)2025.01.251. t-분포 난수 생성 및 분석 자유도가 5인 t-분포를 따르는 난수 100개를 R과 파이썬을 이용하여 생성하고, 히스토그램, 상자그림, 줄기-잎 그림을 그려 t-분포의 특성을 분석하였다. 히스토그램에서는 0을 중심으로 대칭의 모습을 보이지만 완전한 대칭은 아니며, 상자그림에서는 평균값이 0보다 약간 작은 것으로 나타났다. 줄기-잎 그림에서도 0점대를 중심으로 대칭의 구조를 보이고 있으나 일부 이상치가 확인되었다. 2. Longley 데이터 분석 R에 내장된 Longley 데이터를 이용하여 산점도행렬, 별그림, 얼굴그림을 그려 변...2025.01.25
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특허맵의 작성 목적과 특허맵 도시 방법2025.01.271. 특허맵 작성 목적 특허맵 작성의 주요 목적은 기술 정보의 시각화를 통해 효율적인 정보 전달을 가능하게 하고, 기술 개발 및 비즈니스 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공하는 데 있다. 특허맵은 방대한 특허 데이터를 체계적으로 정리하여 기업과 연구자가 필요로 하는 정보를 직관적으로 제공한다. 특허맵 작성 목적은 기술 동향 분석, 시장 진입 전략 수립, 연구개발 투자 방향 설정 등으로 다양하며, 이를 통해 기업은 경쟁사의 기술 전략을 파악하고, 자사의 기술 개발 방향을 조정할 수 있다. 또한 특허맵은 법적 위험을 줄이는 데 중요한 ...2025.01.27
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R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화2025.01.251. 좋은 데이터 시각화의 사례 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다....2025.01.25
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정보의 사회화와 데이터 해석 및 시각화의 필요성2025.01.041. 정보의 사회화와 문명사적 대전환 토플러는 정보의 사회화를 농업사회에서 산업사회로의 전환과 비교할 만한 문명사적 대전환이라고 규정했다. 정보의 사회화는 인터넷과 네트워크 기술의 발달로 인해 우리의 삶 전반에 큰 변화를 가져왔다. 이는 농업혁명과 산업혁명만큼 인류 역사상 가장 큰 변화 중 하나로 볼 수 있다. 정보의 사회화로 인해 정보의 생산, 유통, 접근 방식이 크게 달라졌으며, 이는 국가 간 경쟁력, 개인정보 보호, 가짜뉴스 등 새로운 문제를 야기하고 있다. 따라서 정보의 사회화에 대한 이해와 대처 능력을 지속적으로 향상시켜야...2025.01.04
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데이터 사이언티스트 직무 분석 및 미래 전망2025.04.271. 데이터 사이언티스트 직무 분석 데이터 사이언티스트는 복잡한 비즈니스 문제를 모델링하고, 방대한 양의 데이터 속에서 인사이트를 뽑아내며 통계학, 알고리즘, 시각화 기법, 데이터 마이닝 등 다양한 기술을 활용하여 기회를 포착하고 비즈니스 솔루션을 만들어내는 직무이다. 과업 중심 직무분석에 따르면 데이터 사이언티스트는 데이터 확보와 처리, 분석 요건 정의, 데이터 수집, 적합한 기술 선정 및 적용, 분석 결과 해석 및 공유 등의 업무를 수행한다. 작업자 중심 직무분석에 따르면 데이터 사이언티스트는 분석 역량, 프로그래밍 능력, 수학...2025.04.27
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데이터 시각화의 윤리적 책임2025.01.131. 데이터 시각화의 오류 최저임금 데이터 시각화에서 수직축 눈금의 조작은 정보의 전달 방식에 있어 중대한 오류를 나타낸다. 수직축의 눈금 간격을 일정하지 않게 설정하여 실제 수입 변화보다 훨씬 크거나 작게 보이도록 만들어, 소비자들이 해당 데이터를 바탕으로 한 정책이나 경제 상황에 대해 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 책임 데이터 시각화의 윤리적 책임은 정보를 전달하는 데 있어 근본적인 요소이다. 데이터 시각화를 담당하는 개인이나 기관은 소비자에게 정확한 정보를 전달하는 데 있어 윤리적 책임이 있다. 데...2025.01.13
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2023년 1학년 1학기 방통대 데이터정보처리입문 출석수업 중간과제(만점)2025.01.251. 출생성비 출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 지표로, 1990년부터 2021년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였다. 1990년부터 1997년까지 다소 급격한 하락을, 이후로는 완만한 하락세를 보이고 있다. 또한 서울과 부산의 총출생성비를 비교하여 설명하였는데, 1990년부터 1998년까지 부산이 서울보다 높았으나 이후 점진적으로 감소내지 약화되다가 2002년부터 서울이 부산보다 높아지는 역전현상이 발생하였다. 2. 합계출산율 합계출산율은 한 여자가 가임기간 동안 낳을 것으로 예상되...2025.01.25
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