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과거와 현재의 암호기술에 대해 기술하고 미래 방향성에 대해 논하시오2025.05.161. 고대 암호 고대 사회에서는 황제가 비밀문서를 관리에게 보내거나 전쟁 중의 작전 지시, 첩자들의 정보교환 등을 위해 다양한 비밀 통신 기법이 사용되었다. 대표적으로 스키테일 암호, 시저 암호, 악보 암호가 있다. 2. 근대 암호 17세기 이르러서 근대 수학이 발전하면서 암호기술도 큰 발전을 이루었다. 20세기에 들어서는 통신 기술이 개발되면서 세계대전에 고난도의 암호기술이 나타나기 시작했다. 1949년에 Shannon이 발표한 논문을 통해서 일회성 암호의 체계가 안전하다는 것이 증명되었다. 3. 공개키 암호 1976년에 스탠퍼드...2025.05.16
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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조직 상황별 적합한 의사결정모델 선택2025.01.021. 정보 수집과 분석 모델 안정된 상황에서는 정보 수집과 분석 모델이 가장 적합합니다. 이 모델은 의사결정에 필요한 정보를 체계적으로 수집하고 정량적으로 분석하여 객관적인 근거를 제공합니다. 시간적 여유가 있는 안정된 상황에서는 이 모델을 활용하여 최적의 결정을 내릴 수 있습니다. 2. 직관적 의사결정 모델 위기 상황에서는 직관적 의사결정 모델이 가장 적합합니다. 이 모델은 경험과 직관에 기반하여 신속한 결정을 내릴 수 있습니다. 위기 상황에서는 시간이 제한적이고 불확실성이 높기 때문에, 직관적 판단의 유연성과 위험 요소 고려가 ...2025.01.02
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방통대 통계데이터학과 R컴퓨팅 A+2025.01.241. R 프로그래밍 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 통계 작업을 수행하는 방법을 다룹니다. 주요 내용으로는 벡터 생성, 통계 함수 사용, 결측치 처리, 데이터 추출 및 조작, 성적 등급 부여, 반복문 활용 등이 포함됩니다. 2. 통계 데이터 분석 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍을 통해 통계 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 주요 내용으로는 USArrests 데이터셋을 활용한 데이터 추출 및 통계량 계산, 모의시험 점수 데이터를 이용한 성적 등급 부여 등이 포함됩니다. 3. 반복문 활용 이 프레젠테이션은 f...2025.01.24
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[A+과제]한양대 교양 AI와 법 기말 레포트 - 인공지능 활용과 관련된 법적문제2025.05.051. 창작 AI의 저작권 문제 최근 AI 기술의 발전으로 창작 AI가 등장하면서 이에 따른 저작권 문제가 대두되고 있다. 주요 쟁점은 AI 창작물의 저작권 귀속 문제와 창작 AI에 의한 저작권 침해 가능성이다. 현재 AI 창작물에 대한 저작권 귀속은 시기상조라는 의견이 지배적이며, 대신 AI 사용자에게 권리를 부여하되 기여도에 따라 달리 적용하는 방안이 논의되고 있다. 더 시급한 문제는 창작 AI의 저작권 침해 가능성으로, 이에 대해서는 데이터 의거관계 입증, 학습데이터 세트의 저작권, 실질적 유사성 판단 등의 문제가 제기되고 있다...2025.05.05
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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4차 산업혁명과 빅데이터: 개념, 활용, 문제점 및 해결 방안2025.01.051. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 소프트웨어로는 처리할 수 없는 대규모의 비정형 데이터를 의미합니다. 빅데이터의 특성은 다양하고 복잡한 정보를 제공하며, 이를 분석하고 활용함으로써 기업은 경쟁우위를 확보할 수 있습니다. 빅데이터 기술에는 데이터 마이닝, 머신러닝, 인공지능 등이 포함됩니다. 2. 기업의 빅데이터 활용 사례 기업들은 빅데이터를 활용하여 고객의 행동 패턴을 파악하고, 제품 및 서비스 개선에 활용하고 있습니다. 빅데이터 분석을 통해 기업은 시장 동향을 파악하고, 미래 수익성을 예측할 수 있으...2025.01.05
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최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.05.111. 빅데이터의 개념 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 최근 4차 산업혁명 시대에서는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 가상현실(VR) 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석기술이 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 사례 Amazon은 빅데이터를 개인화된 제품 추천, 타깃 마케팅 캠페인, 재고 관리, 신속하고 효율적인 배송을 보장하기 위한 물류 네트워크 최적화 등 다양...2025.05.11
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빅데이터 분석 사례조사2025.05.051. 마케팅을 위한 빅데이터 분석 마케팅 기업은 빅데이터 분석을 사용하여 소비자 행동, 선호도 및 구매 내역을 파악하여 타깃마케팅을 할 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 고객의 쇼핑 습관을 파악하고 이 정보를 사용하여 맞춤형 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 마케팅을 위한 빅데이터 분석은 마케팅 전략을 최적화하고 비즈니스 결과를 개선하기 위해 대량의 데이터를 사용하여 소비자 행동 및 선호도에 대한 정확한 데이터를 얻는 과정을 말합니다. 2. 마케팅을 위한 빅데이터 분석 단계 마케팅을 위한 빅데이터 분석에는 데이터 수집, 데이터...2025.05.05
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[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...2025.01.26
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