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웹 개발과 사용자 경험2025.05.131. 사용자 중심 디자인 사용자의 요구와 기대를 충족시키기 위한 사용자 중심 디자인 방법론은 웹 개발에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 사용자의 만족도와 충성도를 높이고, 제품의 사용성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자 테스트, 프로토타이핑, 반복적 설계 과정 등이 핵심적인 접근법이 되고 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 사용자 경험을 최적화하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 활용되고 있습니다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 예측하여 개인화된 서비스를 제공하는 등 이러한 기술은 사용자 경험 향상에 기여하고 ...2025.05.13
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대학 부설 한국어 어학당을 AI로 분석 적용(인공지능과 데이터마이닝 과제)2025.05.141. 어학연수생 유치 예측 마케팅 기술을 활용하여 과거 10년간의 모집 인원 데이터를 분석하고 국가별, 지역별, 성별, 연령별, 성취도, 모집기관별 등의 데이터를 활용한 CRM 데이터를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 시기에 맞는 맞춤형 마케팅 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 모집 프로세스에 AI를 도입하여 서류 검토, AI 인터뷰, 챗봇 상담 등을 자동화함으로써 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 교육시스템 개선 AI 학습 플랫폼을 개발하여 학생들이 본국에서 입국 전부터 사전 학습을 할 수 있도록 하고, ...2025.05.14
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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 전통적인 데이터 처리 방식으로는 감당하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 의미한다. 이러한 데이터는 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 정확성(Veracity), 가치(Value)의 5가지 특성을 가지고 있으며, 이를 효율적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하는 것이 빅데이터 기술의 핵심이다. 빅데이터는 기업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴하며, 고객의 행동을 예측하는 등 다양한 활용 가능성을 가지고 있다. 2. 빅...2025.01.23
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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머신 러닝 학습을 위한 데이터 증량하기2025.05.081. 데이터 증강 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 핵심 개념이 되었습니다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제를 해결하기 위해 데이터 증강이 등장하였습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정으로, 모델의 학습과 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 2. 데이터 증강 기법 다양한 데이터 증강 기법이 개발되어 있으며, 이를 통해 다양한 유형의 데이터...2025.05.08
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2024 방송통신대 머신러닝 출석수업 만점 과제물2025.01.261. k-최근접 이웃 알고리즘 k 값은 k-최근접 이웃 알고리즘에서 최근접 이웃 수를 나타낸다. k 값이 작을수록 모델이 훈련 데이터에 민감해져서 과적합 문제가 발생할 수 있다. 반대로 k 값이 지나치게 크면 너무 많은 이웃을 고려하게 되어 모델이 단순화되어 데이터의 세부적인 패턴을 잘 잡지 못하여 성능이 떨어지게 된다. 2. 거리 계산 방식 기존 knn에 적용된 거리 계산식은 유클리드 거리 방식에서 맨하탄 거리 계산 방식으로 변경하였다. 유클리드 거리는 두 점 간의 직선적 거리를 측정하고, 맨하탄 거리는 각 차원에서 거리를 단순히...2025.01.26
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자율주행자는 어떻게 학습하고 운전할 수 있는지 기술하시오2025.01.111. 자율주행차의 개념과 중요성 자율주행차는 미래의 교통 시스템의 핵심 기술 중 하나이며, 인간의 운전 오류로 인한 교통사고를 줄이고, 교통 체증을 해소하며, 환경문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이러한 기술의 발전은 우리 사회에 긍정적인 영향을 미칠 것이며, 자율주행차의 개념과 중요성에 대한 이해와 함께 적극적인 지원이 필요하다. 2. 자율주행차의 학습 방법 자율주행차의 학습 방법에는 머신 러닝과 딥 러닝의 활용, 데이터 수집과 분석이 중요한 역할을 한다. 이러한 기술들은 자율주행차가 환경을 인식하고 판단하는 능...2025.01.11
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숨겨진 물리적 변수 발견을 위한 머신 러닝 알고리즘2025.01.161. 머신 러닝 알고리즘 최근 과학의 발전이 점차 복잡한 방향으로 나아가면서, 이를 이해하고 분석하기 위한 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히 물리학에서는 복잡한 물리적 현상을 설명하기 위해 다양한 변수들을 식별하고 이들 간의 관계를 정의하는 과정이 요구되는데, 이는 굉장히 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 배경 속에서 컬럼비아 대학의 연구진이 개발한 머신 러닝 알고리즘은 동작 관련 영상만을 보고도 관련된 물리적 변수를 발견하고 산출하는 능력을 갖추고 있다. 2. 물리적 변수 발견 이 알고리즘이 뛰어난 점은, 알려진 시스템...2025.01.16
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인공지능 머신러닝 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 실사례2025.01.161. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 입력한 데이터와 출력한 데이터를 각각 공급하여 작동하는 유형으로, 훈련을 통해 알고리즘이 입력값을 바탕으로 내용을 처리하고 모델을 수정하며 원하는 출력에 근접하는 결과물을 산출하게 됩니다. 이는 분류와 예측 문제에 유용한 학습 방법으로, 스팸 이메일 탐지 기능은 대표적인 사례입니다. 해당 모델은 '스팸 메일'과 '비스팸 메일'로 레이블이 지정된 이메일 데이터 집합을 통해 학습되며, 키워드, 발신자 정보, 이메일 구조 및 내용과 같은 특징을 사용하여 새로운 수신 이메일을 ...2025.01.16
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