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데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.291. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 어느 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공유해서 사용할 수 있도록 데이터들을 통합하여 체계적으로 조직한 후 저장한 운영 데이터의 집합이다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터의 특징을 가지고 있다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스는 관련 기술 발전과 정보량 증가에 따라 계속 변화하고 있어 정의하기 어렵다. 데이터베이스를 구성하는 정보의 성격에 따라 다중출처데이터베이스와 유일출처데이터베이스로 구분할 수 있으며, 서비스제공자에 따라 민간데이터베이스와 공공데...2025.01.29
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공공데이터 수급처 및 관련 정보2025.05.081. 공공데이터 공공데이터 수급 관련 정보에 대해 설명하고 있습니다. 데이터 구분, 기본정보, 세부정보 등을 제공하고 있으며, 다양한 공공데이터 목록과 해당 데이터의 출처, 포맷, 좌표체계, 구축범위, 업데이트 주기 등의 정보를 제공하고 있습니다. 2. 공간정보 도로, 토지, 건물, 문화재 등 다양한 공간정보 데이터에 대한 정보를 제공하고 있습니다. 각 데이터의 포맷, 좌표체계, 구축범위, 업데이트 주기 등의 정보를 상세히 설명하고 있습니다. 3. 행정경계 시도, 시군구, 읍면동 등 행정경계 데이터에 대한 정보를 제공하고 있습니다....2025.05.08
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생성형 AI로 인하여 인간에게 발생할 수 있는 위험성과 올바른 태도2025.01.061. 생성형 AI로 인한 인간의 비판적 사고능력 저하 생성형 AI 서비스인 ChatGPT의 등장으로 인해 학생들이 인공지능에 의존하게 되면서 비판적 사고능력이 저하될 수 있다. 교육계에서는 지식 전달 목적의 교육이 무용지물이 되었다고 생각하는 교사들이 늘어나고 있지만, 교육을 통해 학생들은 정서를 함양하고 사고력을 증진시킬 수 있다. 따라서 생성형 AI 기술의 발전에도 불구하고 인간 교사의 역할이 여전히 중요하다는 인식이 필요하다. 2. 생성형 AI로 인한 거짓 정보 노출의 위험 ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스는 사용자의 ...2025.01.06
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빅데이터의 개념과 활용사례의 성공실패 요인 분석2025.01.191. 빅데이터의 개념 빅데이터(Big Data)는 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 방식으로는 효과적으로 다루기 어려운 데이터 세트를 지칭한다. 이러한 데이터는 다양한 출처에서 매우 빠른 속도로 생성되며, 그 형태 또한 매우 다양하다. 일반적으로 빅데이터의 특징은 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이라는 세 가지 'V'로 요약될 수 있으며, 추가적으로 데이터의 정확성(Veracity)과 추출할 수 있는 가치(Value)라는 두 가지 요소로 확장되어 총 다섯 가지 V로 표현되기도 한다....2025.01.19
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새빨간 거짓말 통계 - 핵심정리 - 빌 게이츠 TED 강연 중 추천도서 - Lie of Statistics 통계 너마져?2025.01.181. 통계학의 기초 개념 통계학은 데이터의 수집, 분석, 해석, 발표 및 조직화에 관한 학문이다. 통계학의 기본 지식과 주요 개념으로는 모집단과 표본, 변수, 기술 통계, 추론 통계, 확률, 확률분포, 표본 분포, 평균, 중앙값, 모드, 분산, 표준편차, 귀무가설과 대립가설, 유의수준, p-값, 검정 통계량, 단순 회귀 분석, 다중 회귀 분석, 상관계수, 표본 추출 방법 등이 있다. 2. 통계학의 중급 개념 통계학의 중급 개념에는 가설 검정, 회귀 분석, 분산 분석, 비모수적 방법, 표본 크기 계산, 상관 분석 등이 포함된다. 이러...2025.01.18
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[A+] 생성형 AI로 인한 위험성과 올바른 태도에 대한 고찰2025.01.241. 생성형 AI의 개념과 사회적 확산 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, 현대 사회에 미치는 영향력이 커지고 있습니다. 대화형 AI와 이미지 생성형 AI 등이 대표적인 예로, 이러한 기술은 사람들이 일상적으로 접근하는 정보의 생산자 역할을 하며 그 활용 가능성이 빠르게 확산되고 있습니다. 2. 생성형 AI 활용의 기회와 위험 생성형 AI는 인간의 창의적 작업을 보조하고 생산성을 높일 수 있지만, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하기 어려우며 허위 정보 확산의 위험도 존재합니다. 따라서 생성형 AI의...2025.01.24
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질문지 작성 시 주의해야 할 11가지 원칙2025.05.091. 질문지법 질문지법은 설문 내용을 설문지로 작성하여 대상자에게 응답하는 방법입니다. 동시에 대량의 정보를 취득하고 대규모 정량적인 데이터를 수집하는 데 사용합니다. 일반적으로 정량 데이터 수집과 통계 분석에 사용되며, 조사 대상자에게 동일한 형식과 내용을 제시하는 질문과 응답 항목의 구조화 및 표준화 데이터 수집 방식에 해당합니다. 2. 질문지 작성 원칙 1: 목적 명확화 설문지를 작성하기 전에 설문지의 목적을 명확하게 정의해야 합니다. 목표를 결정하는 것은 문제의 내용, 형식, 효과를 결정하는 데 중요한 단계입니다. 3. 질문...2025.05.09
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위더스 경영정보 시스템 만점 과제 / 5주차 2강에서는 빅데이터에 대해 학습하였습니다.2025.01.291. 빅데이터의 개념 빅데이터는 현대 사회에서 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 가리며, 이는 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로 처리하기 어려운 정형화되지 않은 형태의 데이터를 포함한다. 빅데이터는 거대한 규모(volume), 빠른 속도(velocity), 높은 다양성(variety)을 가장 큰 특징으로 들 수 있다. 2. 빅데이터의 활용 사례 넷플릭스는 빅데이터 분석을 통해 가입자의 콘텐츠 기호를 파악하고 여기에 맞는 영화나 TV 프로그램을 추천하는 서비스를 제공한다. 아마존은 고객의 구매 기록 데이터를 기반으로 구매 패턴을 ...2025.01.29
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데이터베이스의 개념과 특징2025.01.131. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 어느 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공유해서 사용할 수 있도록 데이터들을 통합하여 체계적으로 조직한 후 저장한 운영 데이터의 집합이다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터의 특성을 가지고 있다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 특징은 데이터 중복의 최소화, 데이터의 독립성, 데이터의 보안성, 데이터의 공유, 데이터의 무결성이다. 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터의 논리적/물리적 독립성을 보장하며, 데이터에 대한 보안을 유지하고, 다...2025.01.13
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데이터 시각화의 현혹적 사례 분석2025.01.191. 데이터 시각화의 원칙과 목적 데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트, 테이블, 맵 등의 형태로 보여주는 것으로, 데이터를 더욱 명확하고 강력하게 전달하며 관심과 호기심을 불러일으킨다. 데이터 시각화의 목적은 데이터를 정확하고 효과적으로 전달하는 것이며, 이를 위해 데이터 왜곡 방지, 중요 특징 강조, 비교와 상관관계 명확화, 데이터 범위와 분포 고려, 단위와 출처 명시, 색상과 모양 적절 선택 등의 원칙을 지켜야 한다. 2. 데이터 시각화 사례 분석 첫 번째 사례는 코로나19 백신 접종률과 사망률을 산점도로 나타낸 그래프로, ...2025.01.19
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