총 2,644개
-
인천대학교 수치해석 MatLab2025.04.251. Cubic spline interpolation을 이용한 삼성전자 주가 예측 3차 spline 보간법을 적용하여 삼성전자 주가 데이터와 보간선 그래프를 그렸습니다. 최초 날짜인 4월 21일을 0으로 두고 하루가 지날 때마다 x축에서 1씩 증가하도록 설정했습니다. 최종 날짜인 7월 6일은 최초 날짜를 기준으로 76일이 지났기 때문에 x축의 범위는 0부터 76이 됩니다. 구하고자 하는 날은 4월 21일 기준으로 13일이 지났기 때문에 x=13의 값이 예측값이 됩니다. 예측값은 2,244,435원으로 실제값인 2,276,000원과의...2025.04.25
-
경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...2025.01.18
-
전동 킥보드 서비스 수요 예측 및 배치 전략2025.01.291. 수요 예측의 개념과 필요성 수요 예측은 미래의 특정 기간 동안 발생할 것으로 예상되는 제품 또는 서비스의 수요를 예측하는 과정이다. 기업은 수요 예측을 통해 재고 관리, 생산 계획, 자원 배분 등을 효과적으로 조정할 수 있다. 특히 전동 킥보드 서비스 기업에게 수요 예측은 매우 중요한데, 이는 서비스가 실시간으로 제공되고 고객의 수요 변동이 크기 때문이다. 2. 수요 예측 방법 수요 예측을 수행하는 방법은 크게 정량적 방법과 정성적 방법으로 나눌 수 있다. 정량적 방법은 과거의 데이터를 기반으로 통계적 기법을 사용하여 미래의 ...2025.01.29
-
(면접용, 리포트용) 챗GPT, 생성형 AI 서비스 주요 이슈 분석2025.05.041. 생성형 AI 개요 생성형 AI(Generative AI)란 글, 그림, 음악, 영상 등 원본 콘텐츠를 생성할 수 있는 일종의 인공지능입니다. 딥러닝 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 입력 데이터와 유사한 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성형 AI에는 챗GPT, 달리, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등이 있습니다. 2. 생성형 AI 활용 분야 생성형 AI는 신약 개발, 신소재 관리, 칩 설계, 합성 데이터, 부품 개발 등에 활용될 수 있습니다. 신약 개발에서는 비용과 시간을 크게 절감할 수 있고, 신소재 관리에서는 원하는...2025.05.04
-
연속기록법과 체크리스트의 특징과 장단점 비교2025.01.111. 연속기록법 연속기록법은 행동이 일어날 때마다 기록하는 방법으로, 상세한 정보를 수집할 수 있다는 장점이 있지만, 시간과 노력이 많이 들어간다는 단점이 있다. 이 방법은 정확한 분석과 예측을 위한 중요한 도구로 사용될 수 있으며, 유용한 정보를 제공할 수 있지만, 데이터의 오류나 누락 등의 문제점이 발생할 수 있기 때문에 신중한 사용이 필요하다. 2. 체크리스트 체크리스트는 빠르고 간편한 정보 수집 방법으로, 미리 정해진 목록에 따라 체크하는 방식으로 운용된다. 이러한 특징으로 인해 체크리스트는 다양한 분야에서 활용되고 있으며,...2025.01.11
-
설문지 조사의 장단점2025.01.171. 설문지법의 의의와 설문지 작성의 중요성 설문지법은 연구에서 가장 널리 사용되는 데이터 수집 방법 중 하나로, 특정 주제나 가정을 조사하거나 분석하기 위한 질문으로 구성된 문서입니다. 설문지는 측정 개념을 명확히 하고 쉽게 접속할 수 있는 운영 정의를 제공하여 조사 대상의 신뢰성과 신뢰성을 높였으며, 가설 검증에 필요한 분석 방법을 검토하여 측정 기준을 결정합니다. 2. 설문지 조사의 장점 설문지 조사의 장점은 큰 그룹의 특성을 쉽게 반영할 수 있고, 많은 유형의 변수를 동시에 분석할 수 있으며, 한 주제에 대해 많은 질문을 할...2025.01.17
-
사회복지조사에서 면접법의 기술 향상을 위한 방법2025.05.081. 사회복지조사에서 면접법 사회복지조사에서 면접법은 조사자와 조사대상 간의 상호작용적인 접촉 방식으로 사용되는 기법입니다. 면접은 사회복지조사에서 중요한 데이터 수집 도구로 사용되며, 조사자가 조사대상과 직접 대면하여 정보를 수집하고 의견을 듣는 과정입니다. 2. 사회복지조사의 면접법 종류 사회복지조사에서 면접법에는 구조화된 면접, 비구조화된 면접, 반정형 면접 등이 있습니다. 각 면접법의 특성과 주의 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 3. 면접법의 기술 향상을 위한 방법 면접 기술의 이해와 연습, 자기분석과 피드백, 면접 준비,...2025.05.08
-
전자 건강 기록에 인공지능 통합을 통한 더 나은 임상 의사 결정2025.05.111. 전자 건강 기록(EHR)과 인공지능(AI)의 융합 전자 건강 기록(EHR)은 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 의료 정보의 디지털화와 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 기술을 EHR에 통합하여 더 나은 임상 의사 결정을 지원하는 데 많은 기대가 이루어지고 있습니다. 2. AI 기반 전자 건강 기록의 잠재적 이점 AI 기반 전자 건강 기록은 정확한 진단과 예측, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 지식 확장 등 다양한 이점을 가지고 있습니다. 3. AI 기반 전자 건강 기록...2025.05.11
-
데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
-
기술 혁신은 세계를 더 평등하게 만들고 있는가?2025.01.151. 과학기술 발전과 불평등 18세기 루소는 사회의 불평등에 대해 자각하고 『인간 불평등 기원론』에서 불평등의 기원과 원인을 모색하였다. 현대사회에서도 과학기술의 발전과 중요성 증대에도 불구하고 경제 성장과 인류 삶의 질 향상이란 목표와 무색하게 과학기술에 의한 사회적 불평등은 날로 심해지고 있다. 빅데이터와 생명공학, 의료 기술을 예시로 발전하는 과학기술과 과학기술로 인해 불평등이 심화되는 이유를 제시하고 있다. 2. 데이터 소유권 관련 정책 데이터 소유권 관련 법을 제정하는 것이 필요하다. 데이터를 공공재로 지정하거나 데이터에서...2025.01.15
10 / 265
