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현대 기업 경영에 적합한 리더십 유형 분석2025.11.121. 리더십 유형의 분류 리더십은 크게 권위주의적 리더십과 자유주의적 리더십으로 구분된다. 권위주의적 리더십은 리더가 모든 의사결정을 단독적으로 내리고 구성원들이 이를 따르는 방식으로, 구성원의 능력이 부족하거나 시간이 제한적일 때 효과적이다. 반면 자유주의적 리더십은 리더가 의사결정에 거의 개입하지 않고 구성원들이 스스로 목표를 확립하도록 유도하는 방식으로, 구성원의 역량이 뛰어나고 전문성이 요구되는 업무에 효과적이다. 2. 현대 기업 환경과 리더십의 적합성 현대 사회에서는 인간이 수동적 업무를 하는 비중이 낮아지고 있으며, AI...2025.11.12
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광고 소비자 구매결정 요소와 효과적 소구방법 분석2025.11.141. 광고모델의 역할과 브랜드 이미지 광고모델은 소비자의 구매결정에 결정적인 영향을 미치는 요소입니다. '광고모델=브랜드 이미지'라는 공식이 있을 정도로 광고모델은 제품의 이미지 생성에 필수적입니다. 부루펜의 경우 타겟 고객인 어린이 가정에 맞게 일반인 어린아이를 모델로 선택하여 고객과의 유사성을 향상시켰고, 게보린의 경우 치타 모델 선택으로 인해 타겟 연령층과의 연관성이 낮아 광고 효과가 떨어졌습니다. 2. 감성적 소구의 효과성 여행을 좋아하는 20~30대 소비자에게는 감성적 소구가 가장 효과적인 광고 방법입니다. 여행 소비자들은...2025.11.14
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딥러닝을 이용한 이미지 세그멘테이션과 디노이징2025.05.051. 이미지 세그멘테이션 이미지 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 끊어 분류하는 문제입니다. 신경망을 학습시켜 각 픽셀이 어떤 범주에 해당하는지 예측하도록 합니다. 2. 이미지 디노이징 이미지 디노이징은 이미지에 섞인 노이즈를 걸러 흐린 이미지를 선명하게 하는 문제입니다. 3. U-Net U-Net은 이미지 세그멘테이션과 디노이징을 위한 대표적인 딥러닝 모델입니다. 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에서 추출한 특징을 디코더에서 참조할 수 있어 정보 복원에 도움이 됩니다. 하지만 설계 자유도가 낮고 메모리가 많이 필요한 단점이 ...2025.05.05
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지2025.05.091. 객체 인식 (Object detection) 이미지에서 객체를 찾고 분류하는 프로세스. MATLAB 딥러닝 기법 중 'R-CNN Object Detector'를 이용하여 영상 이미지 인식 방법을 사용한다. 2. R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks R-CNN 프로세스는 Windows 10, MATLAB 2018b, NVIDIA CUDA Tool kit v10.0, NVIDIA GeForce GTX 750 Ti 개발환경에서 진행되었다. 3. 딥러닝 학습 과정 imageDatas...2025.05.09
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[광고학]광고의 목적에 따른 6가지 유형과 최근 사례2025.01.291. 광고의 분류 광고는 그 목적성에 따라 제품 광고, 서비스 광고, 기업 광고, 의견 광고, 정치 광고, 공익 광고로 구분할 수 있다. 각 유형의 개념과 특징을 설명하였다. 2. 제품 광고 사례 빙그레 바나나맛 우유의 '요술 단지' 캠페인은 Z세대 아이콘 비비와 콜라보레이션하여 소비자와 소통하는 방식으로 제품 인지도를 높였다. 3. 기업 광고 사례 애플의 2022년 세계 장애인의 날 기념 광고는 장애인도 기술에 쉽게 접근할 수 있다는 메시지를 전달하며 기업의 가치관을 대중에게 각인시켰다. 4. 공익 광고 사례 충주시 유튜브 채널의...2025.01.29
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정2025.05.091. R-CNN 딥러닝 기법 R-CNN은 object detection 분야에서 널리 사용되는 기법으로, 이미지 내 물체를 인식하고 분류하는 과정을 거치는 방식이다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등이 대표적인 R-CNN 기법이다. R-CNN은 region proposal, CNN 입력, SVM 분류, 바운딩 박스 보정 등의 단계를 거치며, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 이러한 단계를 개선하여 성능을 향상시켰다. 2. 차량 간 거리 추정 본 과제에서는 R-CNN을 이용하여 영상 이미지에서 ...2025.05.09
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포장(Package)의 개념과 정의2025.01.271. 포장의 기능 포장은 Package 또는 Packaging을 나타내는 의미로 사용되고 있으며, 생산된 제품이 소비자에게 도달할 때까지 안전하게 보관 및 운송하기 위해 종이, 플라스틱, 플라스틱 필름 등으로 내용물을 감싸는 포장 또는 포장된 상품을 말한다. 포장은 내용물 보호와 함께 상품에 대한 정보를 알려 구매 의욕을 높이는 판매 촉진 역할도 담당하고 있다. 2. 포장의 고전적 개념 본래 포장의 고전적 개념은 '제품을 담는 것(containing the product)', '제품을 싸는 것(wrapping the product)...2025.01.27
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머신러닝, 딥러닝을 활용한 부동산 거래 지원 서비스 제안2025.01.041. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝은 기계가 데이터와 알고리즘을 사용해 스스로 학습하고 지능을 높여가는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 기계학습의 고차원적 수준으로, 연속된 층을 점진적으로 심도 있게 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 사람처럼 자연스럽게 사고하고 행동하는 것이 가능해진다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 활용 사례 머신러닝과 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 챗봇, 음성인식, 이미지 인식, 기계 번역 등이 대표적인 사례이다. 부동산 분야에서도 머신러닝을 활용해 부동산 가격 예측, 투자 의사결정 지원 등에 활용되고 ...2025.01.04
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컴퓨터의 장치 중 입력장치와 출력장치에 대한 차이점을 최근의 입력장치인 음성인식장치의 특징을 제시하시오2025.01.191. 입력장치와 출력장치의 차이점 컴퓨터 시스템 중 입력장치는 사용자의 자료들을 읽어들여 2진수 형태로 바꾸어 컴퓨터가 처리할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 이렇게 컴퓨터에서 처리한 결과는 2진수로 표현되어 이를 그대로 출력할 경우 사람이 알아보기 힘들다. 때문에 이를 사용자가 알아보기 쉬운 형태로 바꾸어 출력해 주는 장치가 필요한데, 이러한 역할을 하는 것이 출력장치이다. 2. 입력장치별 분류 입력장치에는 키보드, 마우스, 스캐너, 조이스틱, 터치 스크린, 음성인식장치 등이 있다. 음성인식장치(Audio Recognition Un...2025.01.19
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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