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인공지능이 정보시스템 분석 및 설계에 미치는 영향2025.01.241. 인공지능의 도입 배경 인공지능(AI)의 도입 배경은 컴퓨터 과학과 기술의 발전, 데이터의 폭발적인 증가, 그리고 복잡한 문제 해결에 대한 요구 증가라는 세 가지 주요 요인으로 설명할 수 있습니다. 최근 몇 년간 인공지능 기술의 급속한 발전은 다양한 산업 분야에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있으며, 정보시스템 분석 및 설계(SAD) 분야도 예외는 아닙니다. 2. 인공지능이 SAD에 미치는 긍정적 영향 인공지능은 데이터 분석 및 의사 결정 지원, 자동화된 설계 도구, 예측 분석 및 위험 관리 등 다양한 측면에서 SAD의 효율성과 정확...2025.01.24
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4차산업혁명과 미래직업2025.04.291. 4차 산업혁명에 의한 사회적 변화 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐서 가장 중요한 이슈로 주목받고 있다. 특히 AI, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 로봇 등 디지털 첨단기술을 기반으로 산업의 패러다임이 변화하고 있어 미래를 이끌어갈 인재상과 미래직업에서도 큰 변화가 예상된다. 4차 산업혁명으로 인해 직업세계와 경제, 산업 부문에서 큰 변화가 일어날 것으로 예상되며, 지능화, 자동화, 비대면화가 빠르게 진행되고, 첨단기술 관련 일자리가 크게 증가할 것이다. 또한 모든 것들이 연결되는 초연결사회가 구현되고, 가상체험을 활용한 ...2025.04.29
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빅데이터에서 유발되는 윤리적 문제 보고서2025.05.111. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터의 정의는 일반적으로 사용되는 데이터 수집과 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기를 가진 데이터를 말한다. 빅데이터의 사이즈는 단일 데이터 집합의 크기가 수십 테라바이트에서 수 페타바이트에 이른다. 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터의 특성은 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이다. 2. 빅데이터와 인공지능의 윤리적 문...2025.05.11
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경영정보시스템 리포트 (머신러닝, 딥러닝의 개요 및 활용)2025.01.221. 약한 인공지능과 강한 인공지능 오늘날의 과학계는 인공지능의 기준을 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 나눈다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 가진 컴퓨터로 스스로 일을 할 수 있고 지시를 거부할 수도 있다. 반면 약한 인공지능은 특정 영역의 문제를 해결하는 기술을 가진 인공지능으로 자아가 없기 때문에 한정적으로만 사람의 인지적 능력을 활용할 수 있다. 2. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 컴퓨터가 스스로 패턴에 따라 움직일 수 있도록 하는 기술이다. 데이터 과학자가 수많은 경우의 수 데이터를 입력하고 패턴을 식별시켜 인공지...2025.01.22
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인공지능의 발전과 현재 사용된 응용 분야2025.05.111. 인공지능의 정의 인공지능이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로서 지능형 로봇기술, 생명과학기술과 함께 제3의 산업혁명을 주도할 것으로 예상되고 있다. 2. 인공지능의 역사 19세기 중반 영국의 수학자 존 매카시가 처음 인공지능이라는 용어를 사용했고, 1950년대 미국 다트머스 대학의 연구팀이 '다트머스 회의'에서 인간 지능을 모방한 컴퓨터 프로그램을 개발하기 위한 목표를 세웠다. 이후 1970년대에는 IBM의 딥블루가 체스 세계 챔피언 게리 카스파로프를 꺾으면서 ...2025.05.11
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인공지능이 민주주의에 미치는 영향과 가짜뉴스 구별 방법2025.04.281. 인공지능과 민주주의 인공지능은 데이터 기반으로 작동하므로 인간의 자유와 평등을 훼손할 수 있지만, 동시에 정보 접근성 향상과 편견 배제를 통해 민주주의 이념을 실현할 수 있다. 인공지능이 민주주의에 미치는 영향은 양면적이다. 2. 가짜뉴스 구별 방법 개인적으로 가짜뉴스를 구별하기 위해서는 본인의 선입견, 자극적인 내용, 확정되지 않은 정보 등에 주의해야 한다. 사회적으로는 출처 확인, 다양한 관점 고려, 언론사의 신뢰성 확인 등이 필요하다. 3. 알고리즘적 사고와 알고리즘 정체성 알고리즘적 사고는 데이터를 체계적으로 분석하여 ...2025.04.28
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알고리즘의 정의와 활용 분야2025.01.181. 알고리즘의 정의 알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 일정한 목적을 달성하기 위해 정의된, 일련의 명확한 연산 절차나 규칙의 집합을 의미한다. 이러한 절차는 입력을 받아 처리하고, 그 처리 과정을 거쳐 출력을 생성한다. 알고리즘은 문제 해결의 핵심 로직이며, 그 명확성과 효율성은 종종 알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 간주된다. 2. 알고리즘의 유래와 역사 알고리즘의 유래는 수학과 긴밀한 관련을 가지고 있으며, 그 기원은 고대에까지 거슬러 올라갈 수 있다. 특히 고대 이슬람 문명에서 활약한 수학자 알-쿠와리즈미는 알고리즘 ...2025.01.18
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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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[생기부][수시][대입] 통합사회 세특 기재 예문입니다. 참신하고 개성적인 예문 12개가 탑재되어 있습니다. 유용하게 사용하시길 바랍니다.2025.05.111. 화학 물질 사용 범죄 수업 시간에 진행된 모둠별 발표 활동에서 '화학 물질 사용은 범죄'라는 주제로 범죄사례를 조사하여 발표함. 염산 테러 사건과 화학적 무기 사용에 관한 사례를 자세히 소개하고 그 위험성을 설명함. 화학 물질이 범죄로 사용되면서 이를 예방하기 위한 유해화학물질 관리법 등 강력한 법에 따른 제재가 필요함을 주장함. 2. 생애 주기별 금융 설계 생애 주기별 과업 수행을 위한 금융 설계 방법을 배우는 단원에서 미래의 금융 설계를 저축 가능 기간과 노후 생활 기간으로 나누어 각 시기의 과업을 이루기 위한 금융 설계 ...2025.05.11
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챗 GPT의 부정적인 면 재검토 필요성- 은행을 비롯한 금융 계열을 중심으로2025.01.021. 정보의 제한 챗 GPT는 2021년 9월 이후의 지식이 제한되어 있어 부정확한 정보가 전달될 수 있으며, 한국어 버전의 성능이 매우 떨어져 금융 계열 지식에 대한 정확한 정보 획득이 어려울 것으로 예상됩니다. 사용자가 정보를 있는 그대로 받아들인다면 편향된 정보를 얻을 수 있습니다. 2. 미래의 일자리 위협 챗 GPT는 전문직 '화이트칼라' 일자리까지 위협할 것으로 예상되며, 금융 계열과 같이 전문직이 아니면서 별다른 창의력을 요구하지 않는 직업에서 인간을 대신하여 일을 할 가능성이 높아질 것입니다. 이로 인해 취업난이 더욱 ...2025.01.02
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