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VIP 마케팅의 성공적인 전략2025.01.151. VIP 마케팅의 개념 및 중요성 VIP 마케팅은 기업이 가장 중요한 고객군인 VIP(Very Important Person) 고객에게 집중하여 맞춤형 상품과 서비스를 제공하는 마케팅 전략입니다. VIP 고객은 보통 상위 20%의 소득 계층에 속하며, 기업의 총매출의 80% 이상을 차지하는 경향이 있습니다. 따라서 VIP 마케팅은 소수의 고객에게 집중하여 이들의 만족도를 높이고, 장기적인 충성도를 확보하는 데 중점을 둡니다. 2. VIP 고객의 분류 기준 본 연구에서는 VIP 고객을 재산(Wealth)과 지위 욕구(Need fo...2025.01.15
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지2025.05.091. 객체 인식 (Object detection) 이미지에서 객체를 찾고 분류하는 프로세스. MATLAB 딥러닝 기법 중 'R-CNN Object Detector'를 이용하여 영상 이미지 인식 방법을 사용한다. 2. R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks R-CNN 프로세스는 Windows 10, MATLAB 2018b, NVIDIA CUDA Tool kit v10.0, NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 개발환경에서 진행되었다. 3. 딥러닝 학습 과정 imageDatas...2025.05.09
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.04.301. 인공지능의 개념 인공지능이란 인간의 지능을 갖추어 인간의 학습 능력을 바탕으로 추론, 지각, 이해를 수행하는 컴퓨터 프로그램 기술을 의미한다. 약인공지능과 강인공지능의 두 가지 형태로 분류되며, 인간의 지시 여부에 따라 구분된다. 약인공지능은 인간이 요구하는 특정 분양의 일을 인간의 지시에 따라 수행하는 인공지능이며, 강인공지능은 인간의 사고와 정보처리 과정을 구현하기 위한 것으로 현재로서는 요원한 영역이다. 2. 머신러닝과 딥러닝 기계학습 또는 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법의 하나로, 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 ...2025.04.30
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범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교2025.01.261. 범주형 데이터 범주형 데이터는 관찰된 개체나 사건을 특정 범주나 그룹으로 분류하는 데이터를 의미합니다. 범주형 데이터는 수치가 아닌 범주로 표시되며, 각 데이터는 서로 다른 그룹에 속할 수 있습니다. 이러한 데이터는 값의 크기나 양을 비교하기보다는 분류하고 식별하는 역할을 합니다. 범주형 데이터의 주요 특징은 각 값이 고유한 그룹에 속하며, 데이터 간의 상대적 크기나 순위를 비교할 수 없다는 점입니다. 2. 수치형 데이터 수치형 데이터는 숫자로 표현되며, 양적 비교와 수학적 연산이 가능한 데이터를 의미합니다. 수치형 데이터는 ...2025.01.26
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사회복지조사론) 조사 설계의 종류에 대해 설명하시오2025.05.021. 조사 설계의 목적 사회복지조사 설계의 목적은 특정 사회의 개인 또는 인구의 안녕에 관한 자료를 수집하는 것이다. 사회복지조사는 자원의 분포, 빈곤의 유병률 및 사회복지 프로그램의 효과를 평가하는 데 사용될 수 있다. 사회복지조사의 설계는 일반적으로 관심 인구의 결정, 적절한 조사 질문의 개발, 표본 추출 방법의 선택, 데이터 분석의 수행을 포함한다. 조사 결과는 정책 결정을 알리고, 사회복지 프로그램의 개선 영역을 파악하며, 시간에 따른 사회·경제 지표의 변화를 추적하는 데 활용될 수 있다. 2. 조사 설계의 필요성 조사 설계...2025.05.02
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일반화학실험 A+ 보고서_알코올의 증류2025.01.121. 물질의 분류 물질은 공간을 차지하고 질량을 가진 것으로 정의되며, 상태와 조성에 따라 다양하게 분류할 수 있다. 순물질은 일정한 조성을 가지고 있으며 화합물과 원소로 구분되고, 혼합물은 두 가지 이상의 순물질이 섞여 있는 것으로 균일 혼합물과 불균일 혼합물로 나뉜다. 2. 물질의 분리 혼합물에서 순물질을 분리하는 방법에는 증류, 여과, 크로마토그래피 등이 있다. 증류는 액체와 액체가 섞여있을 때 사용하며, 끓는점 차이를 이용하여 분리한다. 여과는 고체와 액체의 혼합물을 분리할 때 사용하며, 크로마토그래피는 고체와 액체 또는 기...2025.01.12
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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례2025.01.031. 의사결정나무 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법입니다. 의사결정나무의 장점은 나무구조에 의해 모형이 표현되어 사용자의 이해가 쉽고, 유용한 예측변수나 비선형성을 자동으로 찾아낼 수 있으며, 선형성이나 정규성, 등분산성과 같은 가정을 필요로 하지 않는 비모수적인 방법이라는 것입니다. 하지만 의사결정나무 모형은 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하여 분리의 경계점에서 예측오류가 큰 가능성이 있고, 선형성과 주 효과를 가지지 못한다는 단점이 있습니다....2025.01.03
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 분류 인공지능은 인간성이나 지능을 가진 존재나 시스템이 인위적으로 만들어낸 지능을 말한다. 일반적으로 컴퓨터가 인간에 의해 작동될 때 지능을 필요로 하는 업무를 수행하는 과학으로 정의되며, 컴퓨터가 스스로 인식하고 자율적으로 행동하는 것을 의미한다. 인공지능은 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류된다. 2. 기계학습 및 딥러닝 기술 기계학습은 데이터에서 코드로 지정되지 않은 동작을 기계가 학습하고 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 연구 분야이다. 딥러닝은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화...2025.01.18
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사회조사연구 유형 중 조사목적에 따른 분류방법과 사회복지현장에서 가장 많이 사용하는 유형2024.12.311. 사회조사연구 유형 중 조사목적에 따른 분류방법 사회조사연구는 사회현상이나 문제에 대해 체계적이고 과학적인 방법으로 데이터를 수집·분석하여 사회복지서비스와 정책을 개발하고 평가하는 연구입니다. 조사목적에 따른 분류방법에는 탐색적 조사, 기술적 조사, 설명적 조사 등 3가지 유형이 있습니다. 탐색적 조사는 새로운 주제나 문제에 대한 이해를 증진시키기 위해 사용되며, 기술적 조사는 현상이나 그룹에 대한 특성을 기술하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 설명적 조사는 현상의 원인과 결과, 관계 등에 대한 깊은 이해를 목적으로 합니다. 2....2024.12.31
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