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데이터베이스의 개발의 필요성 및 개발 사례2025.05.101. 데이터베이스의 개념과 필요성 데이터베이스는 현재 IT 분야뿐만 아니라 여러 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있고, 우리의 삶이 데이터베이스와 직/간접적으로 연관되어 있다. 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 공용, 일관성, 무결성을 유지하며 데이터의 보안을 보장하는 역할을 한다. 데이터베이스가 등장하기 이전에는 데이터를 파일 단위로 관리했지만 이는 데이터 간 연관성을 파악하기 어려웠기 때문에 데이터베이스의 필요성이 대두되었다. 2. 데이터베이스의 장애 대응 방안 데이터베이스는 장애 대응을 위해 데이터 사전 백업,...2025.05.10
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AI 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.271. AI 기술을 활용한 고객 맞춤형 서비스 넷플릭스는 AI 알고리즘을 통해 사용자의 시청 패턴과 선호 장르를 분석하여 개별화된 콘텐츠 추천을 제공하고 있다. 이를 통해 구독자의 시청 시간을 약 80% 증가시키고, 고객 만족도를 높이며 이탈률을 낮추는 데 성공했다. 2. AI 기술을 활용한 공급망 최적화 아마존은 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 판매 데이터 분석을 통한 수요 예측, 지역별 물류 최적화 등으로 공급망을 효율화하고 있다. 이를 통해 배송 시간을 단축하고 고객 만족도를 크게 향상시켰다. 3. AI 기술을 활용한 의료 분야...2025.01.27
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 단순히 인간의 능력 일부를 시뮬레이션하는 것으로, 특정 분야에 한정해 인간의 지능을 흉내 내는 지능적인 활동을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 자신만의 자아를 가지고 있는 컴퓨터로, 인간과 유사하거나 뛰어넘는 수준의 능력을 가지고 있어 스스로 학습하고 자아의식과 감정도 가진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 데이터로부터 프로그램을 자동으로 생성하는 기술로, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에 데이터를 입력해 놓고 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계...2025.01.18
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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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경영정보시스템에 대해 정의하고, 정보시스템을 활용한 기업의 성공사례 조사 및 분석2025.01.291. 경영정보시스템의 개념과 주요 기능 경영정보시스템(MIS, Management Information Systems)은 기업이 데이터를 수집하고 이를 활용해 중요한 경영 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 시스템입니다. 경영정보시스템의 주요 기능은 정보 수집, 정보 저장 및 처리, 정보 분석, 정보 배포 및 활용 등입니다. 2. 아마존의 경영정보시스템 활용 사례 아마존은 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고, 이를 경영정보시스템을 통해 분석하여 고객 맞춤형 추천 시스템을 구축했습니다. 또한 아마존은 물류 창고에서 발생하는 데이터를 ...2025.01.29
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AI 시대 미디어가 나아가야 할 방향2025.01.231. AI와 미디어 생산성의 증가 AI 기술은 미디어의 생산성을 크게 향상시켰다. 자동화된 뉴스 작성과 편집 과정을 통해 더 빠르고 효율적으로 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 자동화 과정에서 인간 기자의 역할이 축소될 수 있다는 우려도 있다. 따라서 미디어는 AI 기술을 활용하여 생산성을 높이되, 인간의 창의성과 감성을 결합하여 품질 높은 콘텐츠를 유지해야 한다. 2. AI 알고리즘의 편향성과 정보의 공정성 AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 콘텐츠를 추천하거나 필터링하지만, 이 과정에서 편향의 위험이 존재한다...2025.01.23
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하둡 구현 보고서2025.05.071. VMware VMware는 가상 PC를 만들어 주는 프로그램으로, 실제 PC와 동일한 환경의 가상 PC를 만들 수 있다. 이를 통해 다른 운영체제를 설치하여 사용할 수 있다. 2. Hadoop Hadoop은 대용량 데이터를 적은 비용으로 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이다. 여러 대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 비용과 시간을 단축할 수 있다. Hadoop은 HDFS(분산 데이터 저장)와 MapReduce(분산 처리) 프레임워크로 시작되었으며, 데이터 저장, 실행 엔진, 프로그래밍 등 Hadoop 생태계 전반...2025.05.07
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인공지능 기술을 활용하여 시장에서 경쟁우위를 확보하거나 유지하고 있는 구체적인 기업 사례2025.01.221. 아마존(Amazon)의 AI 활용 혁신 아마존은 AI 기술을 다양한 비즈니스 영역에 통합하여 시장에서의 경쟁 우위를 확보한 대표적인 기업이다. AI 기술은 아마존의 핵심 운영 방식을 혁신하며, 전자상거래에서 물류 및 공급망 관리, 그리고 클라우드 서비스에 이르기까지 여러 방면에서 큰 성과를 거두고 있다. 특히, 아마존의 추천 시스템은 고객의 선호도를 예측하고 그에 따라 맞춤형 상품을 추천하는 AI 기반의 기술로, 고객의 쇼핑 경험을 개인화하는 데 크게 기여하고 있다. 또한 아마존은 물류와 공급망 관리에 AI 기술을 적용하여 운...2025.01.22
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고객관계관리(Customer Relationship Management, CRM) 시스템2025.01.191. 고객관계관리(Customer Relationship Management, CRM) 시스템 고객관계관리(Customer Relationship Management, CRM) 시스템은 고객과의 상호작용을 관리하고 분석하는 전략적 접근 방법입니다. 이는 고객 데이터를 수집, 저장, 분석하여 고객과의 관계를 강화하고, 고객 만족도와 충성도를 높이는 것을 목표로 합니다. CRM 시스템은 마케팅, 판매, 서비스 등 다양한 고객 접점에서 발생하는 데이터를 통합 관리하며, 이를 통해 기업은 고객의 요구와 선호도를 보다 잘 이해하고, 맞춤형 ...2025.01.19
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경영정보시스템을 활용한 기업의 성공사례와 시사점2025.05.121. 경영정보시스템의 정의와 역할 경영정보시스템은 기업 내부와 외부에서 생성되는 데이터를 수집, 관리, 분석하여 의사 결정에 활용하는 핵심 요소입니다. 이를 통해 기업은 정확한 정보를 기반으로 전략을 수립하고 운영을 최적화할 수 있습니다. 또한 경영정보시스템은 기업의 경쟁력을 향상시키고 성과를 개선하는 데 큰 도움을 줍니다. 2. 경영정보시스템의 활용과 장단점 경영정보시스템을 통해 기업은 데이터 기반의 분석과 예측 모델을 활용하여 전략적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 시장 동향 파악, 고객 요구 충족, 비용 관리 등...2025.05.12
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