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데이터 시각화, 기말과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 시각화 사례 이 기사에서는 1981년부터 2023년까지의 바닷물 온도 데이터를 시각화 하였다. 연도별로 극지를 제외한 해수면의 온도 변화를 나타냈는데, 데이터 시각화를 통해 올해 해수면 수온이 관측이래 사상최고치를 기록하면서 기후위기의 위험성을 데이터를 통해 알리고 있다. 특히, 작년의 해수면 수온 데이터는 주황색으로, 예년의 해수면 온도 데이터(1982년~2011년까지의 평균)는 점선으로 표시하여 올해 수온의 증가세가 심각한 편임을 보여준다. 2. 서울, 부산, 대구, 인천의 미세먼지 (PM10) 시각화 미세먼지 수치...2025.01.25
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[학교현장실습] 교수학습자료(수업용 PPT) / 자료와 정보 - 자료와 정보의 표현 - 디지털 표현2025.05.151. 디지털 표현 디지털 정보의 개념과 특징을 이해할 수 있다. 문자와 수치 정보의 디지털 표현 원리를 이해할 수 있다. 컴퓨터는 다양한 유형의 정보를 어떻게 저장할까? 2. 자료와 정보의 표현 아날로그와 디지털의 차이를 이해할 수 있다. 디지털 정보의 생성 과정을 설명할 수 있다. 디지털 정보의 표현 방식을 이해할 수 있다. 3. 수치 정보 수치 정보의 특성을 이해할 수 있다. 10진수를 2진수로, 2진수를 10진수로 변환하는 방법을 설명할 수 있다. 2진수를 16진수로 변환하는 방법을 설명할 수 있다. 4. 문자 정보 문자 정보...2025.05.15
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[수업지도안][교수학습과정안] 초등학교 수학 <표와 그래프를 이용한 자료 정리> 수업 지도안 예시2025.01.151. 표와 그래프를 이용한 자료 정리 통계적 소양의 중요성이 강조되는 오늘날, 기준을 정하여 분류하는 활동 경험을 바탕으로 생활 속에서 접하게 되는 여러 가지 통계 자료를 실제로 조사하고, 나아가 조사한 자료를 표와 ○, ×, ? 등을 이용한 그래프로 나타내는 것이 자료를 정리하고 해석하는 데 도움이 됨을 알게 할 필요가 있다. 2. 자료 정리의 필요성 정리되지 않은 조사 자료를 비교할 때 불편한 점이 있다는 것을 깨달아 정리의 필요성을 느끼게 한다. 3. 자료 정리 방법 자료를 정리할 때 자료의 수를 , 正, ○○○○○와 같이...2025.01.15
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물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)2025.05.101. 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다. PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결하며, 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하...2025.05.10
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2024년 1학기 방송통신대 통계학개론 출석대체과제물2025.01.251. 히스토그램 히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 히스토그램을 그릴 수 있습니다. 2. 상자그림 상자그림은 데이터의 중앙값, 사분위수, 최솟값, 최댓값 등을 한눈에 볼 수 있는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 상자그림을 그릴 수 있습니다. 3. 다섯수치요약 다섯수치요약은 데이터의 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 평균값, 제3사분위수, 최댓값을 나타내는 통계량입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 다섯수치...2025.01.25
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탐색적 자료분석2025.05.061. 데이터 분석 데이터 분석은 대상인 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라 모델링 전략이 결정되며, 모델링의 성능도 결정된다. 특히 탐색형 자료분석은 데이터 분석의 시작으로 데이터의 주요 특성을 파악하기 위해 반드시 수행해야 하는 작업이다. 이 과정에서는 기초 통계 분석 및 그래프 분석을 통한 분석작업을 수행한다. 2. 데이터 유형 데이터는 크게 수치형 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있다. 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로, 범주형 데이터는 순서형 데이터와 명목형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형에 따라 적절한 분...2025.05.06
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양적 연구와 질적 연구의 차이점에 대해 서술2025.05.151. 양적 연구 양적 연구는 이론적이며, 구체적인 결과를 이해하는 데 있어 여러 속성의 대응성을 평가합니다. 이 방법을 사용한 연구자들은 일반 이론에서 파생된 가설 검증에 관심이 많습니다. 정량적 연구에서는 먼저 실증된 가설을 상세하게 설명하고, 그 후 적절한 관찰로 다수의 사람들을 기술합니다. 통계 기술은 사상과 증거에 강력한 영향을 미치며, 변수 지향 접근법을 중심으로 한 가설 검증 논리의 주장은 제로 가설이 기각되지 않으면 가설은 부정적입니다. 수치로 계량화할 수 있는 데이터를 활용한 사회연구 방법으로 모든 것을 수치로 표현하...2025.05.15
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데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.041. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 특정 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 상호 관련된 데이터들의 모임입니다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합 데이터, 저장 데이터, 운영 데이터의 4가지 특징을 가집니다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 특징으로는 실시간 접근성, 계속적인 변화, 동시 공유, 내용 기반 참조, 데이터 논리적 독립성이 있습니다. 이를 통해 데이터베이스는 사용자의 요구에 실시간으로 응답하고, 데이터를 계속 변경하여 현재 상태를 반영하며, 여러 사용자가 동시에 이용할 수 있습니다. 3. 데이터베이스의 분류 데...2025.01.04
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SI엔진의 정적연소에서 부연소실 노즐직경에 따른 엔진성능평가2025.05.071. SI 엔진의 연소 특성 SI 엔진의 연소 특성은 연료의 당량비, 연소실 내의 압력/온도, 화염의 전파속도, 화염의 형상 등의 요인에 의해 지배된다. 이러한 요인들을 조절하여 SI 엔진의 효율과 성능을 향상시킬 수 있다. 2. 부연소실 노즐 직경의 영향 본 실험에서는 부연소실의 노즐 직경을 변화시켜 연소 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 압력, 온도, 질량연소분율(MFB) 데이터 분석 및 화염 전파 모습 관찰을 통해 노즐 직경 4mm가 가장 효율적인 것으로 나타났다. 3. 연소 이론 정적연소 상태에서 연료의 연소 과정은 밀폐계의...2025.05.07
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.05.081. 평균 평균은 데이터를 대표하는 중요한 값 중 하나입니다. 평균은 해당 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나누어 구할 수 있습니다. 주로 연속형 데이터나 수치 데이터에서 사용되며, 데이터의 중심 경향성을 파악하는 데 도움을 줍니다. 평균은 데이터의 분포와 집중도를 알 수 있습니다. 데이터가 정규분포를 따른다면 평균은 데이터의 중심을 잘 반영하게 됩니다. 그러나 이상치가 존재할 경우 평균에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이런 경우 중앙값과 함께 평균을 비교하여 데이터의 대표성을 판단할 수 있습니다. 2. 중앙값 중앙값은 데이터...2025.05.08
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