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약물 재활용에서의 AI 활용과 약물 개발 가속화의 잠재력2025.05.111. 약물 재활용의 개념과 의의 약물 재활용은 기존의 약물을 새로운 용도로 사용하는 것으로, 기존 데이터를 활용하여 새로운 치료 효과를 발견합니다. 또한 약물 재활용은 기존의 임상 데이터를 활용하여 개발 비용과 시간을 절감하고, 약물 개발을 가속화하는데 기여합니다. 2. 약물 재활용의 응용 분야 AI 기반 약물 재활용은 희귀질환 치료를 위한 새로운 치료법을 개발하는데 활용되며, 새로운 바이러스에 대한 효과적인 치료법을 개발하는데 중요한 역할을 합니다. 3. 약물 재활용의 장점 약물 재활용은 기존 임상 데이터를 활용하여 개발 비용과 ...2025.05.11
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
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조직의 데이터 자원관리를 위해 정보정책, 데이터관리, 데이터 품질 보증이 필수적으로 요구되는 이유2025.05.141. 빅데이터의 정의와 현황 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리도구 능력을 넘어선 대량의 정형이나 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합을 포함한 데이터 가치 추출 및 결과 분석기술입니다. 다양한 종류의 대규모 데이터에 대해 생성과 수집, 분석, 표현을 특징으로 하고 있는 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대사회를 정확히 예측해 효율성을 높이고 개인화된 구성원에게 맞춤형 정보를 제공할 수 있게 해 인류와 사회에 가치 있는 정보 제공의 가능성을 제시해 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 2. 정보정책 최근 4차산업혁명 시대에 들...2025.05.14
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통계적 품질관리와 MLDL 활용한 품질 관리의 비교2025.04.261. 통계적 품질관리와 ML/DL 활용한 품질관리 비교 통계적 품질관리 방식인 SPC와 ML/DL 기술을 활용한 품질관리 방식인 K-Bro를 비교하였습니다. SPC는 공정능력 지표와 관리도를 통해 품질을 관리하는 반면, K-Bro는 데이터를 학습하여 예측하고 선제적으로 대응하는 방식입니다. 두 방식의 데이터 특성, 예방 특징, 향후 역할 등을 비교하였습니다. 2. SPC와 K-bro의 데이터 차이 SPC는 정규화된 데이터를 사용하지만, K-Bro는 정규화되지 않은 데이터를 사용합니다. 이에 따라 SPC는 사후 조치를 통한 예방 효과...2025.04.26
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데이터 유형과 데이터 주도권에 대한 이해2025.01.251. 데이터 유형 데이터는 범주형 데이터와 수치형 데이터로 구분되며, 범주형 데이터는 다시 명목형 데이터와 순서형 데이터로, 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형의 특징과 예시를 설명하였다. 2. 데이터 주도권 데이터 사용자에게 필요한 5가지 소양인 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성을 'CHIEF'라는 용어로 설명하였다. 이 중 인문학적 소양과 통찰력을 집중적으로 갖추고자 하는 이유와 목표를 제시하였다. 3. 데이터베이스 모델 계층형, 네트워크형, 관계형 데이터베이스 모델의 특징...2025.01.25
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정형 데이터의 종류와 데이터 주도권 확보를 위한 역량 강화2025.01.261. 정형 데이터의 종류 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉩니다. 범주형 데이터는 데이터 간의 순서나 크기 관계가 없는 데이터이며, 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분됩니다. 수치형 데이터는 측정이나 계산이 가능한 숫자로 구성된 데이터이며, 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분됩니다. 각 데이터 유형에 따라 분석 방법이 달라지므로, 데이터의 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 주도권 확보를 위한 역량 데이터 주도권은 데이터를 소유하고 활용할 수 있는 권리뿐만 아니라, 데이터를 통해 가치 있는...2025.01.26
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사회복지 전달체계 상의 대표적인 문제점: 중복과 누락2025.01.181. 중복 문제 사회복지 전달체계에서 중복 문제는 자원의 낭비와 예산의 비효율적 사용, 사회복지의 정의성 훼손 등 다양한 문제를 야기한다. 대표적인 사례로는 다중 보조금 수령자와 중복된 서비스 제공을 들 수 있다. 2. 누락 문제 사회복지 전달체계에서 누락 문제는 적절한 지원이 필요한 이들에게 정보나 서비스가 제대로 전달되지 않는 상황을 말한다. 주요 원인으로는 사회적 배려 대상자의 미확인과 기존 사례에 대한 누락을 들 수 있다. 3. 개선 방안 사회복지 전달체계의 효율성과 공정성을 높이기 위해서는 ① 효율적인 정보 공유 체계 구축...2025.01.18
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지속가능한 행정정보데이터세트 관리 방안2025.01.151. 행정정보 데이터세트 행정정보 데이터세트에 관한 선행연구는 '관리 현황', '획득', '이관', '장기보존'의 4가지 주제로 구분할 수 있다. 최근에 연구된 주제로는 '관리 현황', '장기보존', '획득'의 순서로 나열할 수 있으며 '이관'의 경우 2015년 이후 활발하게 연구되는 주제는 아니다. 선행연구들은 대부분 기존의 종이기록 또는 전자결재문서 형태의 전자기록과는 상이한 유형의 기록물인 데이터세트 기록에 적합한 모형 및 관리방안이 부재하다는 사실을 적시하며 연구를 시작하였다. 2. 공공데이터 공공데이터에 관한 대부분의 선행...2025.01.15
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데이터과학개론 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물2025.01.261. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교 범주형 데이터는 관측치 간에 순서가 없거나 순서가 있어도 수치적으로 비교가 불가능한 데이터이다. 반면 수치형 데이터는 명확한 수치적 크기를 기반으로 하는 데이터로, 수치 간의 명확한 구분과 직접적인 비교가 가능하다. 범주형 데이터는 명목형과 순서형으로, 수치형 데이터는 이산형과 연속형으로 나뉜다. 2. 데이터 주도권을 지니기 위한 소양 데이터 주도권을 지니기 위해서는 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성 등 다양한 소양이 필요하다. 이 중에서 특히 통찰력과 윤리의식이 중...2025.01.26
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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