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빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
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전자 건강 기록에 인공지능 통합을 통한 더 나은 임상 의사 결정2025.05.111. 전자 건강 기록(EHR)과 인공지능(AI)의 융합 전자 건강 기록(EHR)은 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 의료 정보의 디지털화와 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 기술을 EHR에 통합하여 더 나은 임상 의사 결정을 지원하는 데 많은 기대가 이루어지고 있습니다. 2. AI 기반 전자 건강 기록의 잠재적 이점 AI 기반 전자 건강 기록은 정확한 진단과 예측, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 지식 확장 등 다양한 이점을 가지고 있습니다. 3. AI 기반 전자 건강 기록...2025.05.11
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신뢰도와 타당도의 개념 및 향상 방안2025.01.051. 신뢰도 신뢰도는 동일한 측정 대상에 대해 일관된 결과를 산출하는 정도를 의미합니다. 신뢰도가 높다는 것은 계속해서 비슷한 응답을 하는 경우를 말하며, 신뢰도를 높이기 위해서는 측정 방법을 명확히 하고 문항 수를 늘리는 것이 도움이 됩니다. 2. 타당도 타당도는 연구자가 얻고자 하는 데이터를 실제로 얻었는지를 나타내는 개념입니다. 타당도가 높다는 것은 측정 대상에 대한 개념이 명확하고 관련성이 높다는 것을 의미합니다. 타당도를 높이기 위해서는 측정 대상자에게 측정 개념을 명확히 하고, 문항과 조사 방법을 개발하며, 대상자를 적절...2025.01.05
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보건의료데이터관리개념정리 (시험대비)2025.04.261. 보건의료 데이터 관리 보건의료분야에서 다양하게 발생하는 데이터를 수집, 정제 및 저장, 분석 및 활용하는 것으로 보건의료분야의 데이터 관리->보건의료분야의 체계적인 데이터 관리는 환자에게 전 생애에 걸쳐서 맞춤형 서비스를 통합적으로 제공하여 국민들이 보다 건강한 삶을 살 수 있게 하고, 의료기관의 의료서비스의 질적 수준을 향상시키는 등 다양한 분야에서 큰 기여를 할 수 있다. 2. 데이터 관리의 필요성 1. 데이터 양의 증가 2. 데이터 활용 영역의 확대 3. 데이터가 자산인 시대 4. 데이터의 신뢰성과 품질 수준이 낮음 3....2025.04.26
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데이터베이스 인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다2025.05.111. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성 데이터베이스는 다수의 업무에 공통으로 필요한 데이터를 결합해 저장한 집합체로 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 개발되었다. 과거에는 데이터를 파일 형태로 저장하는 방식만을 사용해야했지만, 데이터베이스 시스템을 이용하면 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 공유, 데이터의 일관성을 유지할 수 있다. 또한 인공지능이 생성한 수많은 데이터를 구조화하고 표준화할 수 있는 수준의 데이터베이스가 존재해야 인공지능의 학습과 긍정적인 활용, 사회의 유익을 실현할 수 있다. 따라서 데이터베이스는 ...2025.05.11
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신뢰도와 타당도의 개념 및 제고방안2025.04.301. 신뢰도 신뢰도는 어떤 데이터가 동일한 측정대상을 측정하였을 때 일관성 있는 측정결과를 산출하는 정도를 의미한다. 신뢰도 측정방법에는 재검사법, 동형검사법, 반분법 등이 있다. 신뢰도를 높이기 위해서는 측정도구의 모호성 제거, 측정항목 수 증가, 표준화된 측정 절차 사용, 대상자의 관심도 고려 등이 필요하다. 2. 타당도 타당도는 측정으로 얻어진 데이터가 조사자가 알고자 하던 것과 일치하는 정도를 의미한다. 타당도에는 내용타당도, 구성타당도, 기준타당도 등이 있다. 타당도를 높이기 위해서는 연구자의 이론적 지식 습득, 선행연구 ...2025.04.30
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빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안2025.01.081. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특성은 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 정의된다. 규모는 데이터의 양이 매우 크다는 것을 의미하며, 다양성은 정형 데이터뿐만 아니라 비정형, 반정형 데이터도 포함된다는 것을 의미한다. 속도는 데이터가 처리되는 속도를 뜻하며, 신속한 데이터 분석이 더 큰 미래를 예측하고 가치를 제공할 수 있다. 2. 빅데이터의 장단점 빅데이터의 장점은 성공 사례를 통해 확인할 수 있다. 대표적으로 2008년 미국 대통령 선거에서 오바마 캠프가 유권자 데이터베이스를 구축하고 이를 ...2025.01.08
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사회복지조사론_측정의 신뢰도와 타당도에 대해 설명하고 신뢰도와 타당도의 관계를 서술하시오2025.01.191. 측정의 신뢰도 신뢰도란 동일한 사람을 대상으로 두고 반복 측정했을 때 검사 시기와 관련 없이 일관성 있는 결과를 얻는 것을 의미한다. 신뢰도의 종류에는 검사 재검사 신뢰도, 동형검사 신뢰도, 반분신뢰도, 문항 내적 일관성 신뢰도, 채점자 간 신뢰도 등이 있다. 2. 측정의 타당도 타당도는 연구자가 측정하고자 하는 개념을 측정도구가 얼마나 정확히 측정할 수 있는지를 의미한다. 타당도의 종류에는 내용 타당도, 안면 타당도, 준거 타당도 등이 있다. 3. 신뢰도와 타당도의 관계 신뢰도와 타당도는 밀접하게 관련되어 있다. 신뢰도가 높...2025.01.19
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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사회복지조사에 있어 신뢰도와 타당도의 중요성2025.04.271. 사회복지조사의 신뢰도 사회복지조사에서 신뢰도는 데이터가 특정 대상을 일관되고 재현 가능한 방식으로 나타내는 정도를 평가하는 것입니다. 시간, 질문, 평가자 등의 요인에 상관없이 일관된 결과를 제공해야 하며, 반복 측정에서도 동일한 결과가 나와야 합니다. 신뢰도가 낮은 조사 결과는 신뢰할 수 없으므로, 사회복지조사에서 신뢰도 확보는 매우 중요합니다. 2. 사회복지조사의 타당도 타당도는 조사 결과가 실제 측정하고자 했던 대상을 정확하게 반영하는 정도를 의미합니다. 측정 대상과 관련성이 높고, 관련 없는 요소와 관련이 없어야 하며,...2025.04.27
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