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보건의료데이터관리개념정리 (시험대비)2025.04.261. 보건의료 데이터 관리 보건의료분야에서 다양하게 발생하는 데이터를 수집, 정제 및 저장, 분석 및 활용하는 것으로 보건의료분야의 데이터 관리->보건의료분야의 체계적인 데이터 관리는 환자에게 전 생애에 걸쳐서 맞춤형 서비스를 통합적으로 제공하여 국민들이 보다 건강한 삶을 살 수 있게 하고, 의료기관의 의료서비스의 질적 수준을 향상시키는 등 다양한 분야에서 큰 기여를 할 수 있다. 2. 데이터 관리의 필요성 1. 데이터 양의 증가 2. 데이터 활용 영역의 확대 3. 데이터가 자산인 시대 4. 데이터의 신뢰성과 품질 수준이 낮음 3....2025.04.26
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알고리즘의 개념을 심화해서 제시하고 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 예2025.01.251. 알고리즘의 의미 알고리즘은 컴퓨터가 따라 할 수 있도록 문제를 해결하는 절차나 방법을 자세히 설명하는 과정이다. 문제 해결을 위한 절차를 뜻하며, 컴퓨터뿐만 아니라 종이나 다른 매체를 이용해 일정한 절차를 통해 문제를 해결하는 것 역시 알고리즘이 될 수 있다. 2. 알고리즘의 기본 구조 알고리즘은 '논리(logic)'와 '제어(control)'를 통해 이루어지며, 5가지 조건(입력성, 출력성, 명확성, 유한성, 효율성)을 만족해야 한다. 컴퓨터 프로그램은 입력한 정보만 그대로 처리하기 때문에 정확한 동작과 처리 과정을 명확하게...2025.01.25
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HPLC를 이용한 뇨중의 caffeine 분석2025.04.271. 고성능액체크로마토그래피(HPLC) HPLC는 생체시료 중 caffeine 분석에 사용되는 분석기기이다. UPLC는 HPLC보다 더 높은 압력과 분리도를 가지고 있어 이번 실험에서 사용되었다. 생체시료 분석은 일반 의약품 분석보다 어려운데, 이는 생체시료 내에 다양한 물질이 혼재되어 있어 matrix effect가 크기 때문이다. 따라서 생체시료 전처리가 필요하며, 이번 실험에서는 액상추출법을 사용하였다. 2. 생체시료 분석 생체시료란 사람 또는 동물로부터 분리 가능한 검체로, 전혈, 혈청, 혈장, 소변, 타액, 체액, 분변, ...2025.04.27
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[건국대 분석화학실험 A+]결과_실험7.EDTA적정을이용한 수돗물 또는 지하수의 칼슘과 마그네슘의 농도결정2025.05.031. EDTA 적정 EDTA 적정은 수돗물 또는 지하수 중의 칼슘과 마그네슘의 농도를 결정하는 데 사용되는 방법입니다. EDTA는 칼슘과 마그네슘 이온과 강한 착물을 형성하여 이들 이온의 농도를 정량적으로 측정할 수 있습니다. 이 실험에서는 EDTA 적정을 통해 수돗물 또는 지하수 시료의 칼슘과 마그네슘 농도를 결정하였습니다. 2. 칼슘 및 마그네슘 농도 측정 이 실험에서는 수돗물 또는 지하수 시료에 대해 EDTA 적정을 수행하여 칼슘과 마그네슘의 농도를 측정하였습니다. 시료에 EDTA 용액을 적정하여 칼슘과 마그네슘 이온이 EDT...2025.05.03
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디지털 통신 Summary Note(1)2025.04.291. 디지털 통신 신호처리 디지털 시스템은 아날로그 시스템에 비해서 손상된 신호를 복원하기 용이한 장점을 가진다. 디지털 회로는 아날로그 회로보다 왜곡 및 간섭에 의한 영향을 적게 받는다. 디지털 통신 시스템에는 다른 중요한 장점들도 존재한다. 디지털 회로는 아날로그 회로에 비해서 더 신뢰할 수 있고 낮은 비용으로 생산할 수 있다. 또한 디지털하드웨어는 아날로그 하드웨어보다 유연한 구현이 가능하다. 또한 신호가 영상, 음성, 데이터 등 종류에 관계없이 전송시 같은 비트 단위의 신호로 처리할 수 있다. 또한 디지털 신호는 원래의 신호...2025.04.29
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빅데이터의 개념과 특징 및 기업의 활용 사례2025.01.241. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 데이터의 크기(volume), 데이터의 입출력 속도(velocity), 그리고 데이터의 다양한 형태(variety)가 3대 요소이다. 데이터의 속도란 기존 아날로그 데이터 환경에서와 달리 디지털화되고 정형 데이터화되는 속도 면에서 향상되는 정도를 의미한다. 형태란 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터의 구성 형식을 말한다. 빅데이터는 대용량 데이터를 활용, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술이다. 2. 빅데이터...2025.01.24
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마이크로 모빌리티 수요 예측 방법2025.05.131. 수요 예측 방법 기업 A는 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로, 전동 킥보드의 이용량(수요)을 늘리기 위해 수요 예측을 수행해야 합니다. 가장 적절한 수요 예측 방법은 뉴스벤더 모델을 활용하는 것입니다. 이 모델을 통해 시장 동향 파악, A/F 비율 도출, 최적 주문량 산정 등을 할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 뉴스벤더 모델을 활용하기 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요합니다. 1) 전동 킥보드 판매처의 과거 예측 수요량과 실제 수요량, 당해연도 수요 예측 정보 2) 거래하는 전동 킥보드 판매처의 A/F 비율 데이터 3) ...2025.05.13
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A+ 광통신 - 10. 수신기 모듈의 소음2025.01.041. 잡음의 분류 잡음은 크게 내부 잡음과 외부 잡음으로 나눌 수 있다. 내부 잡음에는 열잡음, 산탄잡음, AWGN, 플리커 잡음, 마이크로포닉 잡음 등이 있다. 외부 잡음에는 천체 잡음, 태양 잡음, 잡음 전파, 다른 기기에서의 잡음 등이 있다. 이러한 다양한 잡음 요인들은 통신 시스템에 장애를 줄 수 있으므로 적절한 대책이 필요하다. 2. 잡음 지수 및 잡음 개선 방법 잡음 지수(Noise Factor, Noise Figure)는 회로에서의 잡음 정도를 나타내는 지표로, 이상적인 회로는 잡음 지수가 1이다. 잡음 지수가 증가하면...2025.01.04
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(A0) 서울대학교 머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습 과제, 소논문2025.01.181. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 이 자료는 서울대학교에서 진행된 머신러닝 수업의 과제와 소논문에 대한 내용입니다. 과제 7-1에서는 최종 프로젝트에 대한 1페이지 제안서 작성이 요구되었습니다. 제안서에는 예측, 분류, 값 예측 등의 아이디어와 데이터 수집 및 실현 계획이 포함되어야 합니다. 과제 7-2에서는 팬데믹 이후 여행하고 싶은 두 도시를 선택하고 이들 간의 거리를 계산하는 프로그래밍 과제가 주어졌습니다. 1. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 머신러닝은 데이터 기반의 알고리즘을 통해 문제를 해결하는 기술로,...2025.01.18
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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.04.271. 인공지능 인공지능은 인간이 가진 학습능력, 지각능력, 추론능력, 자연언어 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현시키는 기술입니다. 인공지능을 잘 활용하기 위해서는 다양한 상황에 대한 방대한 데이터 수집이 필요합니다. 데이터 수집량뿐만 아니라 데이터를 어떻게 처리하고 정리하는지가 중요합니다. 2. 데이터베이스 데이터베이스는 데이터를 모아 정리해둔 창고와 같은 역할을 합니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스에 존재하는 데이터의 삽입, 삭제, 검색, 수정 기능을 수행합니다. 데이터 수집량이 충분하지 않거나 데이터...2025.04.27
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