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의사결정에서 정보의 중요성과 정보 분류2025.01.281. 의사결정에서 정보의 중요성 의사결정 과정에서 정보는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 정보는 의사결정자가 올바른 판단을 내리고 최적의 결과를 도출하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 정보의 과다나 부족은 의사결정의 효율성을 저하할 수 있으므로, 적절한 정보를 수집하고 분류하여 활용하는 것이 중요하다. 2. 의사결정에 필요로 하는 정보의 분류 의사결정에 필요로 하는 정보는 전략적 정보, 전술적 정보, 운영적 정보로 분류할 수 있다. 또한 정성적 정보와 정량적 정보, 내부 정보와 외부 정보로 구분할 수 있다. 이러한 정보 분류를 통해...2025.01.28
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[R & E 활동 대회] 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)를 이용한 자연어 처리 방법론 연구2025.05.121. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...2025.05.12
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별자리로 사람들을 분류하는 것에 대한 자신의 관점 말하기2025.05.031. 점성술 점성술이란 천체 현상을 관찰하여 인간의 운명이나 장래를 점치는 방법이다. 서양에서 점성술은 태양과 달 그리고 다른 행성 객체들의 위치에 기반하여 개인의 성격을 설명하고 그들의 인생에서 미래의 사건을 예언한다고 주장되는 천궁도의 체계로 구성된다. 중국의 점성술은 중국 철학(하늘과 땅과 사람의 삼조화 이론)과 밀접한 관련이 있으며, 음양, 오행, 십천간, 십이지, 시진(종교적인 목적으로 사용되던 시간기록 방식)의 개념들을 사용한다. 2. 별자리별 성격 특성 12개의 별자리마다 각각의 특성과 개성들이 있는데, 많은 사람들과 ...2025.05.03
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데이터과학개론 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물2025.01.261. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교 범주형 데이터는 관측치 간에 순서가 없거나 순서가 있어도 수치적으로 비교가 불가능한 데이터이다. 반면 수치형 데이터는 명확한 수치적 크기를 기반으로 하는 데이터로, 수치 간의 명확한 구분과 직접적인 비교가 가능하다. 범주형 데이터는 명목형과 순서형으로, 수치형 데이터는 이산형과 연속형으로 나뉜다. 2. 데이터 주도권을 지니기 위한 소양 데이터 주도권을 지니기 위해서는 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성 등 다양한 소양이 필요하다. 이 중에서 특히 통찰력과 윤리의식이 중...2025.01.26
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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)2025.05.101. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 개념에 기반하여 지어졌습니다. 데이터 포인트들을 분류하기 위해 사용되는 초평면(hyperplane)의 위치는 이 서포트 벡터들에 의해 결정됩니다. 서포트 벡터는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 ...2025.05.10
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인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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변수의 개념 및 변수의 기능에 따른 분류와 제3의 변수에 대해 설명2025.01.211. 변수의 개념 변수는 개념의 경험적인 상대역이며, 변수와 개념은 구분되지 않고 사용되고 있다. 개념은 추상적인 것이고 변수는 그것에 관련한 일종 조작화를 말한다. 모든 개념이 변수라고 할 수는 없으나, 모든 변수는 개념이다. 변수는 변이의 성질을 가지고 있는 개념이며, 둘 이상의 변수 값을 지닌다. 2. 변수의 분류 변수는 질적 변수와 양적 변수로 나누어지며, 변수들 사이의 관계에 따라 독립변수, 종속변수, 매개변수, 선행변수 등으로 나누어 볼 수 있다. 이해하는 것은 설문지 작성에 중요하다. 3. 제3의 변수 제3의 변수에는 ...2025.01.21
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정부나 연구소들이 경제 혹은 산업을 파악하기 위한 체계에 대해 설명하시오2025.05.011. 분석대상의 분류 기본적으로 분석대상은 시장이다. 다만 시장이 매우 다양한 형태로 존재하며 같은 시장이라도 어떠한 관점에서 바라보냐에 따라서 다른 모습으로 비춰질 수 있기 때문에 먼저 시장에 대하여 분류하는 기준을 정하는 것은 매우 중요하다. 이러한 시장에 대한 분류 기준은 각 문헌마다 다르게 정리되어 있지만, 이번 과제에서는 미시경제학과 거시경제학을 기준으로 분류하고자 한다. 2. 국가통계 국가통계는 우리나라 정부기관인 통계청을 통해서 발표되는 국가보증의 지표로 사회, 경제적인 변화에 대하여 의사결정 과정에서 어느 정도 신뢰도...2025.05.01
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