
총 616개
-
Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
-
인공지능 기술의 기업 활용과 윤리적 쟁점 분석2025.01.261. 넷플릭스의 AI 추천 시스템 넷플릭스는 AI 기반의 맞춤형 추천 시스템을 활용하여 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 사용자의 시청 이력, 평가 기록, 콘텐츠 검색 데이터를 수집하고 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이를 통해 넷플릭스는 사용자 만족도와 시청 시간을 높이고 있으며, 2021년 기준 약 10억 달러의 비용을 절감하는 등 기업의 성장에 기여하고 있다. 2. 넷플릭스 추천 시스템의 윤리적 쟁점 넷플릭스의 AI 추천 시스템은 사용자 데이터 수집과 분석 과정에서 개인정보 보호, 사...2025.01.26
-
자신의 업무에 적용가능한 인공지능과 빅데이터 기술의 사례를 이야기해 주세요2025.05.151. 인공지능 인공지능은 옥스퍼드 사전에 따르면 시각적인 인식, 결정, 언어 간 번역, 언어인지 등과 같이 인간 지능이 필요한 일을 정상적으로 수행하도록 하는 컴퓨터 시스템의 발전과 이론이라고 정의한다. 인공지능은 인간 지성을 인공적으로 가진 존재로 데이터, 컴퓨터 기술을 바탕으로 스스로 사고나 학습을 통해 특정한 결과를 구현하는 방법 혹은 체계이다. 2. 빅데이터 기술 데이터는 기초적 사실이고 아직 구조화, 처리되지 않은 사실이므로 소수의 전문가를 제외하고 이를 활용하기 어려웠다. 그러나 3차산업혁명에 따라 인터넷 시대가 도래했고...2025.05.15
-
넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건부 확률2025.01.121. 넷플릭스 설립과 특징 넷플릭스는 인터넷(NET)과 영화(flicks)의 합성어이며 1997년 캘리포니아의 스콧밸리에서 리드 해스팅스와 마크 랜돌프에 의해 설립되었다. 처음에는 비디오와 DVD를 우편·택배로 배달하는 DVD 대여 서비스로 사작했으며, 2007년에 인터넷 스트리밍 서비스로 사업을 확장했다. 넷플릭스는 다양한 단말기와 플랫폼을 이용하여 서비스를 제공하고 있으며, 등급별 스트리밍 서비스 품질과 동시접속 가능 기기 수를 제한하는 방식으로 패키지를 구분하여 서비스를 제공하고 있다. 2. 넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건...2025.01.12
-
멀티미디어 ) 의도적으로 부정확한 질문을 하거나, 챗GPT의 한계로 인해 엉터리 또는 엉뚱한 답변을 생성한 사례와 올바른 답변 얻는 과정2025.05.161. 챗GPT의 한계와 질문 수정 챗GPT를 사용할 때, 질문이 정확하지 않거나 챗GPT의 학습 한계로 인해 엉터리 답변이 나올 수 있다. 예를 들어 이방원과 김구가 만났다는 질문에 대해 챗GPT는 두 인물이 다른 시대에 살았음을 모르고 잘못된 답변을 내놓았다. 하지만 질문을 수정하여 '조선의 이방원과 김구가 만났다면'이라고 하자 챗GPT는 두 인물이 역사적으로 만날 수 없었지만, 만났다면 어떤 대화를 나눴을지 추정하는 더 나은 답변을 제공했다. 이처럼 질문을 정확히 하고 챗GPT의 오류를 지적하면 올바른 답변을 얻을 수 있다. 2...2025.05.16
-
AI(인공지능)이 음향산업에 미치게 될 영향2025.01.241. AI를 활용한 음향 제작의 변화 AI는 복잡한 음향 데이터를 실시간으로 분석하고, 음향 처리를 자동화함으로써 제작 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. AI 기반의 음향 편집 소프트웨어는 잡음 제거, 음량 조정, 다양한 음향 효과 적용 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있어 음향 제작 과정을 효율화하고 있다. 2. AI 기반 음악 추천 시스템 AI는 사용자의 청취 기록을 바탕으로 맞춤형 플레이리스트를 생성하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. 스포티파이의 AI 알고리즘은 세부적인 데이터를 분석해 사용자가 선호할 만한...2025.01.24
-
인공지능 기술의 실제 적용 사례 연구2025.01.041. 자율 주행 자동차 기술 자율 주행 자동차 기술은 인공지능 알고리즘과 센서 기술을 결합하여 운전자의 개입 없이 스스로 도로를 주행하는 기능을 갖추고 있다. 이러한 기술은 운전의 편의성과 안전성을 증가시키며, 교통 체증을 완화하고 연료 소비를 절감할 수 있다. 하지만 기술적 한계와 안전 문제, 법적·윤리적 문제 등의 도전과제가 여전히 존재한다. 2. 의료 진단 보조 기술 의료 진단 보조 기술은 인공지능을 활용하여 의료 영상 분석과 의료 기록 데이터 분석을 보조하는 기술로서, 정확한 진단과 조기 치료에 도움을 주고 의료 현장에서의 ...2025.01.04
-
이커머스에서 사용되는 AI 기술2025.05.061. AI의 정의 및 중요성 인공 지능은 기계가 경험을 바탕으로 학습하고, 새로운 내용을 입력함에 따라 기존 지식을 수정하며, 사람과 같은 방식으로 과제를 수행하도록 지원하는 기술이다. 인공 지능이 중요한 이유는 반복적 학습을 통해 데이터 인사이트를 자동화하고, 기존 제품에 AI 기능을 더해 개선하며, 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로를 개선하고, 신경망을 활용해 수많은 데이터를 깊이 있게 분석하며, 데이터의 활용도를 극대화할 수 있기 때문이다. 2. E 커머스에서 사용되는 AI 기술의 역사 및 사례 인공 지능은 2012년 구글...2025.05.06
-
인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.231. 아마존(Amazon) - AI 기반의 물류 혁신 아마존은 AI 기술을 활용해 물류 시스템을 혁신한 대표적인 기업이다. 아마존은 고객에게 더 빠르고 정확한 배송 서비스를 제공하기 위해 AI 기반의 예측 모델을 도입했다. 이 예측 모델은 고객의 구매 패턴을 분석해 물류창고에 사전 배치함으로써 배송 시간을 크게 단축시켰다. 또한, 아마존은 자율주행 로봇과 드론을 활용한 물류 자동화를 추진하고 있다. 이러한 AI 기반 물류 혁신 덕분에 아마존은 고객 만족도를 높이는 동시에 운영 비용을 절감할 수 있었다. 2. 구글(Google) - ...2025.01.23
-
[마케팅원론] 자신이 생활하면서 경험한 개인화 또는 초개인화 마케팅 사례를 작성해보세요. 만일 이용해보지 못했다면, 소비자의 needs에 부합할 개인화 또는 초개인화 마케팅을 제시해 보세요.2025.01.231. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 개념 개인화 마케팅은 고객 개개인의 취향, 관심사, 행동 패턴 등을 분석하여 맞춤형 제품이나 서비스를 제공하는 방식이다. 초개인화 마케팅은 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용하여 고객이 필요로 하는 것을 사전에 예측하고, 실시간으로 반응하는 방식으로 더욱 세밀한 맞춤형 서비스를 제공한다. 2. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 사례 개인화 마케팅 사례로는 넷플릭스의 콘텐츠 추천 시스템과 아마존의 개인 맞춤형 상품 추천이 있다. 초개인화 마케팅 사례로는 스타벅스의 로열티 프로그램과 나이키의 맞춤형 운...2025.01.23