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사회과학과 자연과학의 공통점과 차이점2025.01.291. 연구 대상과 방법의 차이 사회과학은 인간의 사회적 행동과 사회 구조를 연구 대상으로 삼고, 질적 연구 방법을 주로 사용한다. 반면 자연과학은 물질과 에너지, 자연 현상을 연구 대상으로 삼고 실험과 관찰을 통한 정량적 연구 방법을 사용한다. 2. 연구의 목적과 응용 사회과학의 목적은 사회 현상을 이해하고 사회 문제를 해결하는 것이며, 자연과학의 목적은 자연 법칙을 규명하고 기술 발전을 통해 인류의 삶을 향상시키는 것이다. 두 분야는 상호 보완적으로 작용하여 사회와 자연의 발전에 기여한다. 3. 이론과 실험의 차이 사회과학에서는 ...2025.01.29
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제4차 산업혁명 시대의 신기술들이 우리의 미래에 가져다줄 장점과 단점2025.01.291. 사물인터넷(IoT) 사물인터넷(IoT)은 다양한 기기들을 연결하여 데이터를 실시간으로 수집하고 분석함으로써 효율성을 높이는 기술입니다. IoT를 통해 스마트 홈, 스마트 시티와 같은 혁신적인 생활 방식이 가능해졌지만, 데이터의 수집과 전송 과정에서 보안 문제가 발생할 수 있으며 개인 정보 침해에 대한 우려가 높아지고 있습니다. 2. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 결정을 내리는 기술입니다. AI는 의료, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 인간의 한계를 뛰어넘는 성과를 보여주고 있지만, A...2025.01.29
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빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법과 특징 분석2025.01.261. 검색 데이터 수집 및 활용 검색 데이터 수집 방법은 사용자가 검색 엔진에 입력한 검색어와 관련된 데이터를 수집하여 분석하는 방법입니다. 이 방법은 사용자의 관심사, 소비 패턴, 트렌드 등을 빠르게 파악할 수 있어 마케팅, 시장 조사, 소비자 분석 등에 유용하게 사용됩니다. 검색 데이터는 실시간으로 수집할 수 있어 빠르게 변화하는 소비자 트렌드와 사회적 이슈를 즉각적으로 파악할 수 있으며, 대규모로 수집할 수 있어 통계적으로 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 2. 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터 수집 및 활용 소셜네트...2025.01.26
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[인공지능 윤리] 인공지능의 편향성 문제와 윤리적 고려 사례 연구2025.05.101. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 기계학습과 데이터 분석을 통해 작동하며, 이를 통해 결정을 내리고 판단을 합니다. 그러나 인공지능은 학습에 사용된 데이터의 편향성을 반영할 수 있고, 편견과 차별을 보여줄 수도 있습니다. 이러한 편향성은 인간의 편견이나 사회적으로 형성된 문제들이 데이터에 반영되기 때문에 발생합니다. 이는 채용 면접, 대출 심사, 범죄 예측 등 다양한 영역에서 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 편향성 문제에 대한 이해와 대응이 필요합니다. 2. 인공지능 윤리와 책임 인공지능의 발전과 활용이 증가함에...2025.05.10
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미래 유비쿼터스 컴퓨팅 사회를 논하시오2025.01.251. 메타버스 메타버스는 실제 공간과 가상 공간이 융합된 확장된 가상 세계를 의미합니다. 메타버스에서는 사용자가 실제 세계와 가상 세계를 자유롭게 오가며 다양한 활동을 할 수 있습니다. 증강현실, 라이프로깅, 거울세계, 가상세계 등이 메타버스를 구현하는 형태입니다. 2. 인간-로봇 상호작용 HRI(인간-로봇 상호작용) 기술은 로봇이 사용자와의 상호작용 상황에서 사용자의 의도를 이해하고 적합한 반응과 행동을 결정하여 의사소통 및 상호 협력을 원활하게 하는 기술입니다. 이 기술은 교육, 의료복지, 오락, 사회안전 등 다양한 분야에서 로...2025.01.25
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정신 건강 지원과 치료를 위한 AI 기반 챗봇2025.05.111. AI 기반 챗봇의 개념과 의의 AI 기술과 자연어 이해: AI 기반 챗봇은 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)와 생성(Natural Language Generation, NLG) 기술을 활용하여 사용자와 자연스러운 대화를 수행합니다. 정신 건강 분야의 적용: AI 기반 챗봇은 정신 건강 분야에서 심리 상담과 지원을 위해 사용되며, 의료 전문가들의 업무를 보조하고 환자들에게 지속적인 지원을 제공합니다. 2. AI 기반 챗봇의 응용 분야 정신 건강 평가와 스크리닝: AI 기반 챗봇은 환자...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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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점2025.05.141. 알고리즘 알고리즘이란 어떠한 주어진 문제를 풀기 위한 절차나 방법을 말하는데 컴퓨터 프로그램을 기술함에 있어 실행 명령어들의 순서를 의미한다. 알고리즘이라는 용어는 문제를 해결하기 위한 절차나 방법을 의미하는 단어로 넒은 범위로도 사용되고 있다. 소셜 미디어에서의 알고리즘은 검색 기록 등 사용자의 정보를 바탕으로 사용자의 성향에 맞는 추천 상품을 시스템을 말한다. 특히 유튜브 알고리즘은 '협업적 필터링'과 '콘텐츠 기반 필터링' 방식을 통하여 유튜브 이용자의 몰입을 유도한다. 2. 알고리즘의 문제점 검색 알고리즘의 명예훼손과 ...2025.05.14
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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