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실시간 데이터 마이닝 방법(인공지능 데이터마이닝)2025.01.041. 실시간 데이터 마이닝 이 특허는 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 마이닝 기술을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 실시간 데이터 처리, 데이터 마이닝, AES 암호화, HDFS 분산처리 기술 등이 포함됩니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 데이터를 안전하게 수집하고 분석하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 2. 데이터 마이닝 알고리즘 이 특허에서는 Apriori 알고리즘, FP-Tree 알고리즘, VFDT, CVFDT 등의 데이터 마이닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 데이터 스트림을 처리하고 패턴을 찾아내는...2025.01.04
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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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데이터 마이닝, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법은 모형을 설정하고 모수를 추정하는 방식이며, 알고리즘 접근법은 정해진 알고리즘으로 계산하여 결과를 분석하는 방식이다. 각각의 장단점이 있으며, SNS 텍스트 데이터 분석에 활용할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀모형 적합 와인 품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하였다. alcohol 변수만 사용한 모형, sulphates 변수만 사용한 모형, 그리고 유의미한 ...2025.01.25
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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[R & E 활동 대회] 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)를 이용한 자연어 처리 방법론 연구2025.05.121. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...2025.05.12
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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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미래사회와 소프트웨어 과제2025.01.291. 데이터 분석의 역사 데이터는 인류 역사 속에서 오래전부터 분석되어 왔다. 이집트의 토지조사, 바빌로니아의 진흙판 숫자, 중국의 인구조사, 그리스의 조세조사, 민수기의 인구조사, 로마의 생명표 등 다양한 데이터 분석 사례가 있었다. 우리나라에서도 조선시대에 호적 제도를 통해 인구통계를 내었다. 이처럼 통계학은 과거부터 국가 통치를 위해 사용되어 왔다. 2. 데이터의 진화 산업혁명 이후 데이터는 국가 데이터에서 민간 데이터로 진화했다. 데이터 저장 기술의 발전으로 소셜 네트워크 서비스 데이터가 등장했고, 데이터베이스 시대가 열렸다...2025.01.29
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경영정보시스템: 최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.01.031. 빅데이터 분석기법 빅데이터 분석은 전통적인 통계적 분석에 컴퓨팅적 분석을 결합한 방식이다. 정량적 분석은 데이터에서 발견되는 패턴과 상관관계를 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사결정에 활용하는 것이다. 2. 빅데이터 활용 사례 SWOT 분석은 조직의 강점과 약점, 기회와 위협 요인을 분석하여 전략적 계획을 수립하는 경영전략기법이다. 이를 통해 조직의 내부 환경과 외부 환경을 분석하고, 강점을 살리고 약점을 줄이며 기회를 활용하고 위...2025.01.03
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.181. 데이터 수집 이 단계는 기업 내부와 외부에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 모으는 과정을 말한다. 이 과정에서는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 수동이나 자동으로 수집하는 기술이 필요하다. 예를 들어, 기업 내부 데이터는 ETL(Extraction, Transformation, Load) 솔루션을 통해 추출, 변환, 적재하는 방식으로 확보할 수 있으며, EII(Enterprise Information Integration)를 활용하여 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 외부 데이터의 경우, 웹 크롤링 엔진을 사용하여 인...2025.01.18
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술 빅데이터의 개념, 특성, 활용 및 문제점과 대응방안2025.05.121. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 현재의 관리 및 분석 체계로 감당하기 어려운 대용량의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터의 수집, 관리, 분석, 시각화 등을 포함하며, 기존의 방법이나 도구로는 처리 프로세스의 적용이 어려운 특성을 가지고 있습니다. 빅데이터의 주요 특성은 속도, 다양성, 양, 가치입니다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 기술 및 시스템은 기존 IT 인프라 시스템의 단점을 개선하고 효율적인 구축 및 운영을 도모하며 경제성, 안정성, 확장성, 편의성을 제공합니다. 대...2025.05.12
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