총 11,834개
-
데이터베이스의 정의와 장단점2025.01.031. 데이터베이스의 정의 데이터베이스는 체계적으로 구성된 데이터의 집합으로, 효과적으로 검색, 저장, 수정, 삭제가 가능한 구조로 이루어져 있다. 데이터베이스의 특징으로는 구조적인 조직, 데이터 중복 최소화, 데이터 일관성, 데이터 보안 강화, 효율적인 데이터 검색 및 처리, 데이터의 독립성 등이 있다. 2. 데이터베이스의 장점 데이터베이스의 장점으로는 데이터 중복 최소화와 일관성 유지, 데이터 검색 및 처리의 효율화, 보안 강화, 데이터의 일관성과 무결성 유지, 효율적인 리소스 관리, 다양한 응용 프로그램 지원 등이 있다. 3. ...2025.01.03
-
빅데이터 활용 조사 PPT2025.05.131. 빅데이터 빅데이터는 데이터의 크기가 매우 커서 기존의 방법으로는 처리할 수 없는 데이터를 의미합니다. 크기, 다양성, 속도 등의 특징을 가지고 있으며, 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분됩니다. 빅데이터는 의료, 범죄 예방, 자동 번역 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 빅데이터는 우리에게 이로운 점을 제공하지만, 개인정보 유출 등의 문제점도 있어 이에 대한 규정이 필요합니다. 2. 의료 분야의 빅데이터 활용 의료 분야에서는 방대하고 정형화되지 않은 빅데이터를 활용하여 의료진의 임상적 의사결정을 돕고 환자에게 맞춤형 의료를...2025.05.13
-
[경영혁신 A+] 휴넷_경영혁신 과제-생명주기와 경영혁신 영역에 대해 기술하고, 신기술 수용상의 틈에 대해 서술하라2025.05.071. 생명주기(life cycle) 생명주기(life cycle)는 다양한 학문 및 분야에서 사용되는 용어로, 일반적으로 어떤 새로운 것이 생성되고 일련의 단계를 밟은 후 해당 분야에서 쇠퇴하는 과정을 의미한다. 이러한 생명주기는 경영학, 특히 경영혁신에서도 중요한 개념이다. 2. 경영혁신 영역 기업/제품의 생명주기는 경영혁신에 있어서 중요한 부분이다. 기업을 경영할 때 생명주기에 따라 적절한 경영혁신 전략을 채택해야 성공적으로 회사를 운영할 수 있기 때문이다. 경영혁신 영역에는 Product Leadership Zone, Cust...2025.05.07
-
인공지능(AI)의 특성과 활용 분야, 사회적 변화와 향후 시사점2025.01.241. 인공지능(AI)의 특성 인공지능의 가장 큰 특성 중 하나는 방대한 데이터를 기반으로 한 학습 능력입니다. AI는 사람의 개입 없이도 데이터를 통해 패턴을 인식하고 미래의 결과를 예측할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이러한 특성은 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 더욱 강화되며, 특히 딥러닝 기술은 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망을 사용하여 데이터를 다층적으로 분석하고 복잡한 관계를 학습합니다. 또한 AI는 실시간으로 데이터를 처리하여 상황에 맞는 결정을 즉각적으로 내...2025.01.24
-
경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.121. 인공지능이란 인공지능이란 인간 지능이 필요한 업무 등을 정상적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발, 그리고 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등을 수행하는 어플리케이션이나 능력을 의미한다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분된다. 강한 인공지능은 사람과 같이 자유로운 사고와 감정표현 등을 하는 것이 가능하고 자아의식을 가지고 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자의식이 없는 머신러닝 기법으로 만들어진 전문가 시스템을 의미한다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터...2025.05.12
-
4차 산업혁명과 빅데이터 기술의 발전2025.01.031. 빅데이터의 개념 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 수집, 저장, 분석하고 결과를 도출할 수 있는 기술을 의미한다. 빅데이터의 특성은 데이터의 양이 방대하고, 형식이 다양하며, 실시간으로 생성되고 소멸된다는 것이다. 이러한 빅데이터 기술의 발전으로 과거에 비해 빠른 속도로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 되었으며, 미래 시장 트렌드 예측 등에 활용되고 있다. 2. 빅데이터의 활용 사례 아마존은 고객의 구매 및 브라우징 이력, 인구통계학적 데이터 등을 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고 있다. 넷플...2025.01.03
-
4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터의 개념, 특성 및 활용2025.01.041. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 다양한 원천에서 확보되는 방대한 양의 데이터를 가리킨다. 단순하게 다량의 데이터를 확보하는 것을 넘어서 데이터에서 가치를 추출하고, 그를 통해서 유의미한 결과를 도출하고자 한다. 빅데이터의 주요 특징으로는 규모와 다양성, 속도, 정확성, 가치 등이 있다. 2. 빅데이터 활용 기술 빅데이터를 활용한 기술로는 자연어처리 기술과 데이터 마이닝 기술이 있다. 자연어 처리는 다양한 기계 학습 기법을 통해 텍스트 데이터를 분석 및 이해하는 것이며, 데이터 마이닝은 다량의 데이터를 수집 및 분석해서 공통된...2025.01.04
-
일상생활에서의 기억술 활용 경험담2025.04.301. 기억술의 개념 및 정의 기억술은 단기기억에서 장기기억으로 넘어가는 단계에서 사용되는 전략으로, 기억을 증진시키는 방법 중 하나이다. 새로운 정보를 유의미한 것으로 만들거나 기존 지식과 결합시켜 정교화하는 것이 핵심이다. 초기에는 고대 그리스의 연설 암기 기술로 사용되었으며, 단기기억을 장기기억으로 연결시키기 위한 다양한 전략들을 포함한다. 2. 기억술의 사용법 기억술에는 반복, 가르치기, 시각화, 감정 결부, 형태 및 의미 변화, 신체 기억법 등 다양한 방법이 있다. 반복, 가르치기, 시각화는 대표적인 기억술로, 지속적인 반복...2025.04.30
-
경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능은 단순히 기술의 발전을 넘어 인간의 인지적 능력을 모방하거나 대체하는 기술로 정의되며, 이는 정보 처리, 문제 해결, 학습 능력 등 인간 고유의 지능적 특성을 포함한다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 전반적인 지능을 갖춘 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 발전은 기계학습과 딥러닝을 중심으로 이루어졌다. 기계학습은 데이터를 이용해 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망을 기반으...2025.01.24
-
의료빅데이터의 활용-스마트 헬스케어2025.01.151. 스마트 헬스케어의 정의 및 특징 스마트 헬스케어는 헬스케어와 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷, 크라우드, 나도 등의 기술들이 융합된 새로운 개념으로, 기존의 헬스케어 영역에서 더 나아가 언제 어디서나 개인이 손쉽게 건강관리를 받을 수 있는 분야이다. 스마트 헬스케어의 특징으로는 지능형, 전체론적인, 복합적인, 쌍방향, 원활한 상호작용, 개방된, Green IT 등이 있다. 2. 스마트 헬스케어 데이터의 활용 현황 글로벌 스마트 헬스케어 시장규모가 크게 확대되면서 진단, 사후관리, 예방의 비중이 증가하고 있다. 주요국들은...2025.01.15
11 / 1184
