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의료 빅데이터와 간호 실무의 변화2025.01.231. 의료 빅데이터의 정의와 중요성 의료 빅데이터는 환자들의 건강 기록, 진단, 치료 과정, 처방, 유전자 데이터 등 의료 환경에서 생성되는 방대한 데이터 집합체를 의미합니다. 이 데이터는 의료진이 환자를 이해하고 치료하는 데 필수적인 정보를 제공하며, 점차적으로 디지털화되고 있습니다. 의료 빅데이터는 질병 예방과 관리, 치료 방법의 개선, 의료 서비스의 효율성 향상 등에 중요한 역할을 합니다. 2. 의료 빅데이터가 간호 실무에 미치는 영향 의료 빅데이터는 간호 실무에 다음과 같은 영향을 미칩니다: 1) 환자 데이터 관리의 변화 -...2025.01.23
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터 활용 기술 및 기업 활용 사례2025.01.281. 4차 산업혁명과 빅데이터 4차 산업혁명의 확산과 함께 빅데이터 활용 사례가 일상생활에 깊이 자리잡고 있다. 빅데이터는 거대한 규모, 빠른 속도, 높은 다양성을 특징으로 하며, 기업과 공공분야에서 다양하게 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 기술 제주특별자치도와 제주관광공사가 추진하는 「2024 빅데이터 기반 제주 관광업계 컨설팅」 사업은 관광기업들이 빅데이터를 활용하여 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하는 프로그램이다. 유동인구 데이터 분석, 렌터카 예약 정보 활용 등 다양한 사례를 통해 기업들이 데이터 기반의 의사결정을 내리고...2025.01.28
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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AI Strategy Competing in the Age of AI 20202025.05.151. Ant Financial Service와 전통적인 경쟁업체의 차이점 Ant Financial은 디지털 기술을 기반으로 운영되어 직원 수가 적지만 더 많은 고객을 보유하고 있다. 기존 은행들은 오프라인 기반으로 직원들이 업무를 처리하기 때문에 다양한 금융 서비스를 한 곳에서 제공하기 어려운 반면, Ant Financial은 온라인 디지털 기술을 기반으로 하여 하나의 앱을 통해 대출, 펀딩, 자산관리, 건강보험, 신용 서비스, 온라인 게임 등 다양한 금융 서비스를 제공할 수 있다. 2. AI 공장의 개념과 구성 요소 논문에서는 s...2025.05.15
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4차 산업혁명 시대와 빅데이터의 필요성2025.01.121. 4차 산업혁명의 개요 4차 산업혁명은 디지털, 물리적, 생물학적 영역 사이의 경계가 흐려지는 현상으로, 정보 기술(IT)의 급격한 발전이 사회와 산업의 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 이 혁명의 핵심은 기술 간의 경계가 모호해지며 새로운 가능성이 창출된다는 점이다. 2. 빅데이터의 개념 및 필요성 빅데이터는 단순한 정보의 집합이 아니라, 그것을 분석하고 활용하는 과정에서 새로운 가치를 창출하는 도구이다. 빅데이터는 의료, 금융, 교통, 도시 계획 등 거의 모든 산업 분야에서 의사 결정 과정을 지원하고 효율성을 극대화하는 데 핵...2025.01.12
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보건의료 빅데이터 활용에 따른 병원경영전략2025.01.211. 빅데이터의 의미 빅데이터는 매우 방대한 데이터 자체를 가리키며, 기존의 데이터 기술로는 다룰 수 없는 수준으로 크고 이질적이며 다양한 형태의 데이터를 처리하고 가공 및 분석할 수 있는 기술을 의미한다. 빅데이터는 주로 '3V'(Volume, Variety, Velocity)로 특징지어지며, 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 '데이터-드리븐' 의사결정을 가능하게 하는 기술로 주목받고 있다. 2. 보건의료 빅데이터 활용 사례 미국 클리브랜드 클리닉은 빅데이터를 적극적으로 활용하여 수요 예측, 환자 동선 분석, 맞춤...2025.01.21
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데이터베이스, 인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.231. 데이터베이스의 정의 여러 가지 업무에 공동으로 필요한 데이터를 한데 모아 저장하고 통합 관리하는 집합체를 뜻하는 데이터베이스는 많은 양의 데이터들이 서로 중복되지 아니하고 효율적으로 관리될 수 있도록 한다. 데이터베이스는 실시간 접근성, 데이터의 계속된 변화, 동시 공유, 참조 기능 등과 같이 조직 내 주요한 문서들을 여러 사람이 컴퓨터로 공유하며 저장된 자료들을 서로 중복되지 아니하면서도 각자의 목적에 따라 가공되어 사용될 수 있는 특징을 가지기 때문에 하루에도 수만 가지의 문서들이 범람하는 오늘날 업무 효율 극대화에 필요한...2025.01.23
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데이터베이스 인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다2025.05.111. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성 데이터베이스는 다수의 업무에 공통으로 필요한 데이터를 결합해 저장한 집합체로 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 개발되었다. 과거에는 데이터를 파일 형태로 저장하는 방식만을 사용해야했지만, 데이터베이스 시스템을 이용하면 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 공유, 데이터의 일관성을 유지할 수 있다. 또한 인공지능이 생성한 수많은 데이터를 구조화하고 표준화할 수 있는 수준의 데이터베이스가 존재해야 인공지능의 학습과 긍정적인 활용, 사회의 유익을 실현할 수 있다. 따라서 데이터베이스는 ...2025.05.11
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AI 기계학습에 대한 설명2025.04.291. 기계학습 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법 중 하나로, 특정 명령이나 프로그램의 지시 없이도 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 방법입니다. 데이터의 라벨화 유무에 따라 지도형 학습과 비지도형 학습으로 나뉘며, 지도형 학습은 인간의 작업을 학습하는 방식으로 데이터를 라벨화하여 제공하고 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 2. 패턴 인식 기계학습에서는 방대한 데이터를 기반으로 예측을 통해 확률적으로 패턴을 인식합니다. 정답 데이터와 새로운 데이터를 비교하여 유사성을 체크하고 이를 확률로 계산하여 특정 패턴을 인식하게...2025.04.29
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[경영통계학] 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시를 설명하시오.2025.01.241. 기술통계 기술통계(descriptive statistics)는 수집된 데이터를 체계적으로 정리하고 요약하여 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 통계적 기법입니다. 복잡한 데이터를 간단한 형태로 요약하는 데 중점을 두며, 이를 통해 데이터의 전체적인 경향성, 중심값, 분포 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 기술통계의 주된 목적은 데이터를 명확하게 설명하고 시각적으로 표현하는 것입니다. 기술통계는 주로 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 등의 지표를 사용하여 데이터를 수치적으로 요약하며, 도수분포표나 히스토그램 등의 그래프를 활...2025.01.24
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