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인공지능 기술의 실제 적용 사례 연구2025.01.041. 자율 주행 자동차 기술 자율 주행 자동차 기술은 인공지능 알고리즘과 센서 기술을 결합하여 운전자의 개입 없이 스스로 도로를 주행하는 기능을 갖추고 있다. 이러한 기술은 운전의 편의성과 안전성을 증가시키며, 교통 체증을 완화하고 연료 소비를 절감할 수 있다. 하지만 기술적 한계와 안전 문제, 법적·윤리적 문제 등의 도전과제가 여전히 존재한다. 2. 의료 진단 보조 기술 의료 진단 보조 기술은 인공지능을 활용하여 의료 영상 분석과 의료 기록 데이터 분석을 보조하는 기술로서, 정확한 진단과 조기 치료에 도움을 주고 의료 현장에서의 ...2025.01.04
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경영혁신 ) 빅데이터의 활용으로 성장한 기업의 혁신 사례를 조사하고, 성장할 수 있었던 차별화 요인을 유형의 차별화 요소, 무형의 차별화 요소로 구분하여 무엇인지 서술2025.01.241. 빅데이터를 활용한 기업의 혁신 사례 넷플릭스와 아마존은 빅데이터를 활용하여 성공적으로 혁신을 이룬 대표적인 기업들이다. 넷플릭스는 사용자 데이터 분석을 통해 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템을 개발하여 사용자 만족도를 높였고, 아마존은 고객 구매 데이터 분석을 통해 개인화된 추천 시스템을 구축하여 고객 경험을 향상시켰다. 또한 아마존은 AWS를 통해 기업들이 대규모 데이터 분석을 할 수 있도록 지원하여 혁신을 가능하게 하고 있다. 2. 유형의 차별화 요소 넷플릭스와 아마존은 강력한 데이터 인프라 구축, 개인화된 추천 시스템, 데...2025.01.24
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인공지능의 보편적 활용 영역과 그 가능성 확대2025.01.241. 기업 인공지능 사례 에이블리는 방대한 상품 정보를 초개인화하여 구매 여정을 최적화하고, 상품 속성 자동 태깅 기능을 도입하여 고객들이 간편하게 자신들이 원하는 상품을 검색할 수 있는 기능을 제공하였다. 또한 반복적인 단순 업무를 자동화하여 업무 효율성을 높였다. 2. 윤리적 관점 분석 의무론, 권리론, 공리론, 정의론, 상대주의 관점에서 볼 때 에이블리는 고객과 셀러의 니즈를 충족시키고, 수익성 확대와 자유 제공, 효용 극대화 등의 목적을 실현하였다. 3. 마케팅 시사점 에이블리의 유사상품 추천 기능은 품절로 인한 고객 이탈을...2025.01.24
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고객 맞춤화 전략을 사용하고 있는 기업의 성공 요인2025.05.091. 고객 맞춤화 전략 Amazon은 고객의 다양한 요구를 충족시키기 위해 개인화된 추천, 맞춤형 쇼핑 경험, 다양한 제품과 서비스 제공, 데이터 기반 의사결정 등의 고객 맞춤화 전략을 사용하고 있습니다. 이러한 전략을 통해 Amazon은 고객 경험을 향상시키고 시장에서 선도적인 위치를 차지할 수 있었습니다. 1. 고객 맞춤화 전략 고객 맞춤화 전략은 기업이 고객의 요구와 선호도를 깊이 이해하고 이를 바탕으로 개별 고객에게 최적화된 제품, 서비스, 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 이를 통해 고객 만족도와 충성도를 높이고 장기적인 ...2025.05.09
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청소년들에게 가장 유용한 진로 정보 형태: 온라인 진로 정보 플랫폼2025.01.261. 온라인 진로 정보 플랫폼의 정의와 주요 기능 온라인 진로 정보 플랫폼은 인터넷을 통해 다양한 직업 정보, 교육 자료, 진로 상담 서비스 등을 제공하는 디지털 도구로, 청소년들이 자신의 흥미와 적성에 맞는 직업을 탐색하고 선택할 수 있도록 돕는다. 이러한 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 접근성이 높으며, 다양한 멀티미디어 자료와 개인화된 진로 추천 기능을 제공함으로써 청소년들의 진로 결정 과정을 지원한다. 2. 온라인 진로 정보 플랫폼의 활용과 효과 온라인 진로 정보 플랫폼은 청소년들에게 다양한 방식으로 활용되고 있으...2025.01.26
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빅데이터를 의사결정에 활용하여 경쟁우위를 창출한 성공기업의 사례와 주의점2025.05.121. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터는 기존의 관리, 분석 시스템으로는 포괄할 수 없는 거대한 규모의 대용량 데이터의 집합이며, 저장, 수집, 공유, 분석, 검색, 시각화 등의 기술과 도구를 포함한다. 빅데이터는 규모(volume), 다양성(variety), 데이터의 증가 속도(velocity)라는 3V의 특성을 가지며, 변화를 뜻하는 변동성(variability)과 복잡성(complexity)이 추가되기도 한다. 2. 신한카드의 빅데이터 활용 사례 신한카드는 2200만 명의 고객 카드 실적 데이터를 분석하여 고객을 18개 군으로...2025.05.12
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핀테크 기업 조사 과제 만점2025.04.291. 핀다 기업 소개 핀다는 2015년 9월에 설립된 데이터베이스 및 온라인정보 제공업 기업입니다. 62개 금융사와 제휴하여 300여개의 금융 상품을 비교할 수 있는 플랫폼을 운영하고 있으며, 180만명 이상의 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 현재 Series B 단계로 성장 중이며 Series C 투자 유치를 진행 중입니다. 다양한 서비스를 제공하여 이용자들에게 긍정적인 영향을 주는 기업으로 평가됩니다. 2. 핀다 앱 소개 핀다 앱은 62개 금융사의 금융 상품을 1분 만에 비교할 수 있으며, 최대한도와 최저금리의 대출을 신청할 ...2025.04.29
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개인과 조직의 학업 및 업무 생산성 향상을 위한 추천 웹사이트2025.01.091. STEP - 국민 평생 직업능력개발 STEP은 Smart Training Education Platform의 약자로 한국기술교육대 온라인 평생교육원이 개발하고 고용노동부와 한국기술교육대가 공동 운영하는 전 국민 누구나 이용할 수 있는 온라인 기반의 평생 직업능력개발 교육 플랫폼입니다. STEP 사이트는 4차 산업혁명으로 인한 지식과 기술의 유통기한 단축에 대응하여 무료로 다양한 이러닝 콘텐츠와 가상훈련 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 또한 STEP 학습관리시스템 지원사업인 IMS를 통해 기업과 기관을 대상으로 비대면 훈련 방식의 ...2025.01.09
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인공지능 기술의 기업 활용과 윤리적 쟁점 분석2025.01.261. 넷플릭스의 AI 추천 시스템 넷플릭스는 AI 기반의 맞춤형 추천 시스템을 활용하여 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 사용자의 시청 이력, 평가 기록, 콘텐츠 검색 데이터를 수집하고 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이를 통해 넷플릭스는 사용자 만족도와 시청 시간을 높이고 있으며, 2021년 기준 약 10억 달러의 비용을 절감하는 등 기업의 성장에 기여하고 있다. 2. 넷플릭스 추천 시스템의 윤리적 쟁점 넷플릭스의 AI 추천 시스템은 사용자 데이터 수집과 분석 과정에서 개인정보 보호, 사...2025.01.26
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Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
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