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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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특허와 기술개발 선행기술 조사 보고서 과제(인공지능 데이터마이닝)2025.01.061. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하는 기술입니다. 최근 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술이 각광받고 있습니다. 연관 규칙 분석, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 존재하며, 소매업체의 상품 진열, 광고 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 웹 사용 마이닝을 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 마이닝 최근 스마트 단말기의 보급으로 인해 로그 데이터의 양이 증...2025.01.06
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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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데이터 마이닝의 기술적 동인2025.01.251. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝의 기술적 동인은 컴퓨터 기술의 발전, 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장, 하드웨어 기술의 발전, 소프트웨어 기술의 발전, 인공지능과 기계 학습의 발전, 빅데이터의 등장, 데이터의 중요성에 대한 인식 증가, 개인정보 보호와 윤리적 문제에 대한 관심 증가, 다양한 응용 분야의 확장 등으로 요약될 수 있다. 이러한 동인들이 결합되어 데이터 마이닝 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 그 중요성과 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 1. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝...2025.01.25
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경영정보시스템_빅데이터의 개념과 특징에 대해 설명하고, 기업이 빅데이터를 활용하여 얻을 수 있는 효익을 구체적인 사례를 통해 설명하시오.2025.05.161. 빅데이터의 개념과 특징 정보의 양이 너무 많아 인간이 한꺼번에 처리할 수 없지만, 이러한 데이터를 특정 기준을 통해 집적함으로써 통찰력 있는 판단을 할 수 있게 된다. 빅데이터는 대용량의 데이터로 규모가 크며 다양한 데이터 유형이 있고, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 빠른 속도와 그 분석 결과가 유용한 정보로 활용될 수 있는 가치를 가지는 특징이 있다. 2. 빅데이터의 기업 효익 사례 '데이터마이닝'은 빅데이터로 탐색하고 분석하여 유의미한 패턴이나 관계, 규칙 등으로 변환시킴으로써 유용한 정보를 추출하는 기술이...2025.05.16
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의 비즈니스 애널리틱스는 1950년대 경영과학에서 출발하여, 기술 발전과 함께 꾸준히 진화해 왔다. 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하고 전략적 의사결정을 지원하는 일련의 프로세스를 의미한다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터를 통해 미래를 예측하고 최적의 행동을 결정하는 데 중점을 둔다. 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 비즈니스 애널리틱스와 관련된 주요 용어들을 자세히 설명...2025.01.26
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구매종속성이 재고관리에 미치는 영향2025.05.131. 구매종속성 구매종속성은 주요 부품의 판매가 관련 하부 부품의 추가적인 판매를 유발하는 것을 의미합니다. 즉, 하부 부품의 경우 독립적으로 판매될 수도 있고, 주요 부품과 함께 추가적으로 판매될 수도 있기 때문에 주요부품의 재고가 부족할 경우 하부부품의 판매 또한 감소하는 것을 구매 종속성이라고 합니다. 본 연구에서는 이러한 구매종속성을 고려한 재고 모형 설계 및 모의 실험, 그리고 실증 검증을 진행하였습니다. 2. 재고관리 본 연구에서는 구매종속성이 존재할 때 구매 종속성을 고려하지 않은 (Q, r) 모형과 비교하여 구매종속성...2025.05.13
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빅데이터 기술활용 사례와 빅데이터의 순기능과 역기능분석 및 빅데이터시대에 우리가 대비해야할 것2025.01.241. 빅데이터 정의 빅데이터란 다양한 데이터로 구성된 방대한 볼륨의 데이터를 바탕으로 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 이의 분석을 통해 가치 창출이 가능한 분야를 뜻한다. 빅데이터는 이 세상에 존재하는 모든 정보를 의미한다고 볼 수 있으며 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다. 2. 빅데이터 기술소개 빅데이터 기술에는 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 분석, 군집 분석 등이 있다. 텍스트 마이닝은 데이터 마이닝 기법을 통해 문서에서 키워드를 추출하고 유사한 문서를 클러...2025.01.24
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.121. 빅데이터 기술 요건 빅데이터의 기술 요건은 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하는 데 필요한 기술적인 요구사항을 의미합니다. 빅데이터의 규모와 다양성이 증가함에 따라 이러한 요건은 더욱 중요해지고 있습니다. 빅데이터 기술 요건은 크게 네 가지 단계로 나뉘며, 각 단계별로 필요한 기술이 다양하게 요구됩니다. 2. 데이터 수집 단계 데이터 수집 단계에서는 빅데이터를 생성하고 발생하는 원천 데이터를 수집하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서 필요한 기술은 데이터 수집과 전송, 그리고 신속한 처리가 가능한 시스템을 구축하는 것입니다....2025.01.12
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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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