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설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발2025.11.171. Knowledge Tracing(KT)와 Deep Knowledge Tracing(DKT) Knowledge Tracing은 학습자의 지식 상태를 모델링하는 분야로, 학습 이력 데이터를 활용하여 학습자의 숙련도를 정량적으로 진단합니다. 기존의 통계 기반 BKT 모델의 한계를 극복하기 위해 딥러닝의 LSTM 구조를 이용한 DKT가 개발되었으며, 복잡하고 긴 학습 이력에 대한 유의미한 정보 추출이 가능합니다. 본 연구에서는 DKT를 사용하여 학습자의 인지적 지식 상태를 모델링하고 예측 정확도를 높였습니다. 2. 설명 가능한 인공지...2025.11.17
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경영정보시스템 - AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 분석2025.05.081. AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 AWS는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 분석 서비스는 물론 사물인터넷(IoT), 머신러닝 서비스 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 주요 서비스로는 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon EBS, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon SageMaker, AWS IoT 등이 있다. 이러한 서비스는 확장성과 유연성이 뛰어나며 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있다. 2...2025.05.08
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4차 산업혁명과 인공지능2025.04.261. 인공지능 인공지능은 기계로부터 만들어진 지능을 의미하며, 컴퓨터와 소프트웨어, 기계를 통해 만들어진다. 인공지능에는 강 인공지능과 약 인공지능이 있는데, 강 인공지능은 인간처럼 자유로운 사고가 가능하고 프로그램에 의해 자아를 가지고 있는 반면, 약 인공지능은 자의식이 결여되어 특정 분야에 선택적으로 개발되어 생산성을 높이고 인간의 한계를 극복하기 위해 만들어진다. 또한 인공지능에는 머신러닝과 딥러닝이 있는데, 머신러닝은 다수의 사건경험을 가지고 패턴을 학습해 통계를 바탕으로 판단을 내리는 것이며, 딥러닝은 머신러닝의 발전된 형...2025.04.26
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인공지능 AI 활용사례와 기업적용 및 도입 논쟁 분석2025.11.161. 인공지능(AI) 정의 및 기술 기법 인공지능(AI)은 Artificial Intelligence의 줄임말로, 기계가 인간처럼 사고하는 능력을 뜻하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야입니다. 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 실현한 기술입니다. 주요 기법으로는 탐색(직접적인 해가 없는 문제 해결), 지식의 사용(효율적 접근 방법 제공), 분리(중요한 특징과 변화 구분) 등이 있습니다. 2. 인공지능 활용사례 연구 시각 시스템 및 로봇은 원격탐사, 군사목적, 해저탐사, 광산토목 등 위험한 환경에...2025.11.16
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인공지능의 개념 및 원리와 일상생활 및 교육 분야에서의 활용 사례2025.01.211. 인공지능의 개념 및 원리 인공지능(AI)은 인간의 학습 능력, 추론, 문제 해결 등의 지적 활동을 컴퓨터 시스템이 모방하도록 설계된 기술이다. 인공지능은 크게 강인공지능(AGI)과 약인공지능(ANI)으로 나뉘며, 핵심 원리 중 하나는 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 분야로, 지도학습과 비지도학습이 대표적이다. 2. 인공지능의 일상생활 활용 사례 일상생활에서 인공지능은 스마트폰의 음성 비서 기능, 교통 관리 시스템 등에 활용되고 있다. 20...2025.01.21
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마케팅 트렌드 분석 및 제안2025.05.031. 마케팅 개념 및 중요성 마케팅은 생산자가 상품 및 서비스를 소비자에게 유통하는 데 관련된 모든 체계적인 경영활동을 의미한다. 마케팅은 경제적으로 상당한 비중을 차지하며 고용 창출 효과도 크다. 또한 사람들의 생활방식과 사고방식에도 영향을 미친다. 마케팅은 소비자의 욕구를 반영해 상품 및 서비스를 만들고 제공하는 노력이라고 볼 수 있다. 2. 마케팅 트렌드 - 동영상 마케팅 최근 짧은 형식의 동영상 콘텐츠가 증가하고 있으며, 틱톡, 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠 등 동영상 기반의 콘텐츠 채널이 활발해지고 있다. 2022년에는 마...2025.05.03
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대학 부설 한국어 어학당을 AI로 분석 적용(인공지능과 데이터마이닝 과제)2025.05.141. 어학연수생 유치 예측 마케팅 기술을 활용하여 과거 10년간의 모집 인원 데이터를 분석하고 국가별, 지역별, 성별, 연령별, 성취도, 모집기관별 등의 데이터를 활용한 CRM 데이터를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 시기에 맞는 맞춤형 마케팅 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 모집 프로세스에 AI를 도입하여 서류 검토, AI 인터뷰, 챗봇 상담 등을 자동화함으로써 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 교육시스템 개선 AI 학습 플랫폼을 개발하여 학생들이 본국에서 입국 전부터 사전 학습을 할 수 있도록 하고, ...2025.05.14
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성균관대 디지털플랫폼경영(Platform Business in Digital Economy) 교안 요약2025.01.201. 플랫폼 비즈니스 플랫폼은 외부 생산자와 소비자 간의 가치 창출 상호작용을 가능하게 하는 것으로, 다양한 선택, 검색, 시간 절약, 리뷰를 통한 정보 제공 등의 기능을 제공하여 비선형적인 효용과 가치 증대를 가져온다. 플랫폼의 주요 역할은 사용자 유치, 매칭, 거래 촉진이며, 이를 통해 네트워크 효과와 자체 가치를 창출한다. 2. 플랫폼 유형 플랫폼은 거래 플랫폼과 혁신 플랫폼으로 구분된다. 거래 플랫폼은 사용자 간 직접 거래를 중개하며, 혁신 플랫폼은 보완재 개발을 촉진한다. 플랫폼의 성공을 위해서는 적절한 시기 진입, 교차 ...2025.01.20
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혁신적인 AI 기술을 활용한 의료 진단2025.05.031. 세포 수준의 의료 진단 기술 세포 수준의 의료 진단을 위해서는 바이오마커를 활용하는 기술이 필요하다. 이는 세포와 관련된 유전자 및 단백질 등의 정보를 수집하고 해석함으로써 세포의 상태를 파악할 수 있는 기술이다. 2. AI 기술을 활용한 세포 수준 진단 기술 개발 AI 기술을 활용하여 바이오마커 정보를 더욱 정확하게 분석할 수 있는 세포 수준 진단 기술을 개발하는 것이 이 연구의 목표이다. 이를 위해, 다양한 머신 러닝 알고리즘을 활용한 세포 수준의 데이터 분석 방법을 연구할 것이다. 3. 세포 수준 진단 기술의 장단점 및 ...2025.05.03
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초개인화 직원 경험 관리2025.01.221. 초개인화의 개념과 기업에서의 적용 초개인화는 개인화의 한 단계 더 발전된 형태로, 직원의 실시간 행동, 데이터, 맥락 정보를 바탕으로 세분화된 개인 맞춤형 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 일반 개인화가 연령, 직급, 부서와 같은 일반적인 특성을 고려하는 데 그쳤다면, 초개인화는 개별 직원의 세세한 선호도와 업무 환경을 파악하여 최적의 지원과 혜택을 제공합니다. 몇몇 선도적인 기업들은 이미 초개인화를 직원 경험 관리에 적용하고 있습니다. 2. 직원 경험 관리의 중요성 직원 경험은 직원들의 몰입도, 생산성, 혁신에 직접적인 영향...2025.01.22
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