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AI시대에 소프트웨어공학이 나아갈 길2025.05.151. 소프트웨어공학과 인공지능 소프트웨어공학은 컴퓨터 소프트웨어의 계획, 개발, 검사, 보수, 관리 등을 위한 기술과 그것을 연구하는 분야이다. 인공지능은 일반적으로 인간지능과 구별하여 기계가 판단하는 지능을 의미하며, 컴퓨터과학에서는 인간처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 의미한다. 2. AI를 위한 소프트웨어공학 인공지능을 구현하기 위해서는 딥러닝과 같은 소프트웨어 핵심 기술이 필요하며, 거대 인공지능 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 공학적 접근이 필요하다. 이...2025.05.15
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평정척도법의 특성과 국내 학위논문 사례 분석2025.01.271. 평정척도법의 특성 평정척도법은 사회과학 연구에서 널리 사용되는 측정 도구로, 응답자들이 특정 진술이나 질문에 대해 자신의 의견이나 태도를 평가할 수 있도록 하는 척도입니다. 이 척도는 일반적으로 5점, 7점 또는 10점의 리커트 스케일을 사용하여, 응답자가 '전혀 그렇지 않다'에서 '매우 그렇다'까지의 범위에서 자신의 입장을 선택할 수 있게 합니다. 평정척도법은 그 간편함과 직관성 덕분에 다양한 연구 분야에서 효과적으로 활용되고 있으며, 특히 심리학, 교육학, 경영학 등에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 2. 국내 학위논문의 ...2025.01.27
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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심슨의 역설과 데이터 분석의 함정2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...2025.05.14
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경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...2025.01.18
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AI 편향의 원인과 필연성, 다양성 존중을 위한 시민교육의 방향2025.01.201. AI 편향의 원인 AI 편향의 원인은 데이터 편향과 알고리즘적 편향으로 나뉜다. 데이터 편향은 AI가 학습하는 데이터셋이 특정한 편향을 포함하고 있을 때 발생하며, 데이터 수집 과정에서의 불균형과 대표성 부족에서 비롯된다. 알고리즘적 편향은 AI 모델의 설계 및 구현 과정에서 개발자의 의도적이거나 무의식적인 편향이 반영될 때 생긴다. 2. AI 편향의 필연성 AI 편향의 필연성은 인간의 편향성 반영과 기술적 한계에서 기인한다. AI는 인간이 만든 데이터와 알고리즘에 기반하여 작동하므로, 인간 사회의 편향성을 포함할 수밖에 없다...2025.01.20
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AI(인공지능)이 정치 분야에 미칠 영향2025.01.291. 정보 수집과 분석의 향상 AI는 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 데 탁월한 능력을 가지고 있습니다. 정치인은 AI를 사용하여 효율적으로 정책과 이슈에 대한 정보를 수집하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 민심에 민감하게 대응하거나 정책 결정에 기반을 둘 수 있습니다. 2. 선거 캠페인 및 전략 AI는 선거 캠페인과 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 선거 관련 데이터를 분석하여 유권자 그룹을 식별하고 개별화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 의사소통 전략을 최적화하고 선거 결과를 ...2025.01.29
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퀀트 투자 가이드(1) - 퀀트 투자를 해야하는 이유2025.01.021. 퀀트 투자 퀀트 투자는 투자 의사결정이 규칙에 따라 이루어지는 계량화된 투자 전략입니다. 퀀트 투자에는 중장기 퀀트, 재무제표 퀀트, 계절성 퀀트 등 다양한 유형이 있습니다. 퀀트 투자는 배우기 쉽고, 가성비가 좋으며, 전략 검증이 가능하고, 심리적 편향의 영향을 덜 받는다는 장점이 있습니다. 2. 투자 심리 투자자들은 다양한 심리적 편향에 빠지기 쉽습니다. 권위 편향, 호감 편향, 스토리텔링의 폐해, 과잉 확신 편향 등이 투자 전 편향에 해당하며, 손실 회피 편향, 처분 효과 편향, 확증 편향, 통제 환상 편향 등이 투자 후...2025.01.02
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성2025.05.061. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 디지털 플랫폼에서 발생하는 대량의 데이터이며 방대한 데이터 양뿐만 아니라 데이터에서 가치를 추출해 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 빅데이터를 충분히 활용하기 위해서는 빅데이터 플랫폼을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션 간 유기적인 관계가 구축돼야 합니다. 빅데이터는 용량이 크고 다양성, 속도가 빠르며 정확성과 가치성 등의 특징이 있습니다. 2. 기업의 빅데이터 활용 사례 넷플릭스는 빅데이터 기술을 활용해 시청자에게 추천 알고리즘을 제공하며 추천 알고리즘은 시청자가 이전에 본 내용과...2025.05.06
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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 저장, 관리, 분석하기 어려운 대규모 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하기 위한 기술과 방법론을 포괄한다. 빅데이터는 '3V'로 설명되며, 이는 데이터의 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)을 의미한다. 즉, 빅데이터는 방대한 규모의 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 다양한 형태로 분석하여 새로운 인사이트를 창출하는 것을 목표로 한다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 분석에 활...2025.01.23
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