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빅데이터의 개념, 활용 사례 및 문제점과 해결책2025.05.121. 빅데이터의 개념 및 특징 빅데이터는 디지털 환경에서 나타나는 크기가 크고 업데이트 주기가 짧으며 다양한 형태와 수치를 가진 데이터를 의미합니다. 빅데이터의 주요 특징은 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성), Veracity(품질), Value(가치)로 설명됩니다. 2. 빅데이터의 문제점 및 해결책 빅데이터 기술의 발전으로 인한 문제점으로는 개인정보 유출, 해킹 등의 보안 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 암호화, 이중 인증 시스템 도입, 개인정보 보호 강화 등의 대책이 필요합니다. 3...2025.05.12
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개인정보 보호와 관련 법규2025.05.061. 개인정보의 개념 개인정보는 사전적 의미로 특정 인물을 구별할 수 있는 모든 정보를 말한다. 개인의 신상과 관련된 정보를 포함하며, 2020년 2월 4일 개정된 「개인정보 보호법」 제2조(정의) 1항에 따르면 개인정보란 '살아 있는 개인에 관한 정보로써 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보, 해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 정보' 등을 말한다. 2. 개인정보 관련 법 개인정보에 관련된 법에는 '개인정보 보호법'이 있다. 이 법은 당사자의...2025.05.06
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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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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기업의 경영정보시스템으로 인한 소비자 개인정보 침해 사례와 대응 방안2025.04.301. 개인정보 개념 및 관련 법령 개인정보는 이름, 주소, 전화번호, 이메일 등 개인을 식별할 수 있는 모든 정보를 의미한다. 개인정보 보호는 신뢰 유지와 기업-소비자 간 공정한 관계를 위해 필수적이다. 관련 법령으로는 정보통신망법, 공공기관개인정보보호법, 개인정보보호법 등이 있다. 2. 개인정보 침해 유형 개인정보 침해 유형에는 개인정보 유출, 불법유통, 오남용, 홈페이지 노출, 허술한 관리 및 방치 등이 있다. 이로 인해 기업과 개인에게 심각한 재정적, 평판적 피해가 발생할 수 있다. 3. 경영정보시스템으로 인한 개인정보 침해 ...2025.04.30
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용 사례에 대해 조사2025.05.141. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 특정한 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 지능적 행동을 말하며, 사용자가 입력한 데이터를 기반으로 질문에 응하는 등의 특정 작업을 수행한다. 반대로 강한 인공지능은 사람 같은 지능을 가지고 있는 인공 지능으로, 추론과 문제해결, 판단과 의사소통, 자아와 감정, 양심과 지혜의 영역까지 확장한 개념이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 자동으로 학습하고 그 패턴을 인지하여 변수에 대한 예측, 분류, 결정 등의 작업을 수행...2025.05.14
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 특정 목적을 위해 개발된 인공지능으로, 스스로 인식할 수는 없지만 인공적인 기능을 만들어낼 수 있다. 반면 강한 인공지능은 스스로 인식하여 고도의 문제를 해결할 수 있는 지능을 만들어내는 것을 말한다. 현재 약한 인공지능은 많이 발전했지만 강한 인공지능의 발전은 미약한 상황이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 데이터 처리 경험을 바탕으로 향상된 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 기술이다. 정보 처리 능력을 향상시켜 방대한 데이터를 바탕으로 ...2025.05.13
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[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
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경영정보시스템에 대해 정의하고 정보시스템을 활용한 기업의 성공사례2025.01.241. 경영정보시스템의 정의 현재 우리 사회는 IT(Information Technology) 혹은 정보화 시대, 디지털 시대로 불리며, 이는 정보와 IT 기술, 디지털 기술이 현재 사회에 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이에 따라 기업의 경영자나 관리자는 IT 기술과 정보화 기술을 올바르게 인식하고, 이로 인해 발생할 수 있는 문제와 기회를 제대로 파악할 필요가 있습니다. 경영정보시스템(MIS: Management Information Systems)은 기업의 경영정보를 종합적으로 관리하며 의사결정을 지원하는 시스템으로, 기업...2025.01.24
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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