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약물 재활용에서의 AI 활용과 약물 개발 가속화의 잠재력2025.05.111. 약물 재활용의 개념과 의의 약물 재활용은 기존의 약물을 새로운 용도로 사용하는 것으로, 기존 데이터를 활용하여 새로운 치료 효과를 발견합니다. 또한 약물 재활용은 기존의 임상 데이터를 활용하여 개발 비용과 시간을 절감하고, 약물 개발을 가속화하는데 기여합니다. 2. 약물 재활용의 응용 분야 AI 기반 약물 재활용은 희귀질환 치료를 위한 새로운 치료법을 개발하는데 활용되며, 새로운 바이러스에 대한 효과적인 치료법을 개발하는데 중요한 역할을 합니다. 3. 약물 재활용의 장점 약물 재활용은 기존 임상 데이터를 활용하여 개발 비용과 ...2025.05.11
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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능의 정의는 범위에 따라 다양하지만, 포괄적인 범위로 인공지능을 정의 내리자면 인공지능이란 어떠한 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 즉, 인간의 지적 능력을 기계나 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 나눌 수 있다. 약한 인공지능은 특정한 분야나 목표만을 해결할 수 있는 인공지능을 뜻하며, 강한 인공지능은 다양한 목표를 해결할 수 있는 인공지능이다. 2. 인공지능 기술 - 기계학습 기계학습은 알고리즘을 연구하고 활용하는 기술로 엄청...2025.01.24
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현대심리학의 최근 동향과 관련된 3가지 연구 사례 소개 / 인공지능, 빅데이터와 같은 미래 기술과 심리학의 접목을 연구한 최근 연구 논문 3편 분석2025.01.121. 상담 및 심리치료에서의 인공지능 기술 활용 이 논문은 상담 및 심리치료 분야에서 인공지능 기술의 활용에 대한 5가지 대표적인 국외 사례를 소개하고 해당 사례들의 효과에 대해 논의합니다. 주요 내용으로는 MOST 프로젝트, TESS, Woebot, Clientbot, Ellie 등의 사례와 그 효과를 설명하고 있습니다. 연구 결과, 인공지능을 활용한 상담 및 심리치료가 실제 현장에서 쓰이고 있으며 효과적임을 확인할 수 있었습니다. 특히 인공지능 상담은 정신건강 치료에 접근이 어려운 개인들에게 큰 도움이 될 것으로 보이며, 한국의...2025.01.12
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위더스 경영정보 시스템 만점 과제 / 5주차 2강에서는 빅데이터에 대해 학습하였습니다.2025.01.291. 빅데이터의 개념 빅데이터는 현대 사회에서 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 가리며, 이는 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로 처리하기 어려운 정형화되지 않은 형태의 데이터를 포함한다. 빅데이터는 거대한 규모(volume), 빠른 속도(velocity), 높은 다양성(variety)을 가장 큰 특징으로 들 수 있다. 2. 빅데이터의 활용 사례 넷플릭스는 빅데이터 분석을 통해 가입자의 콘텐츠 기호를 파악하고 여기에 맞는 영화나 TV 프로그램을 추천하는 서비스를 제공한다. 아마존은 고객의 구매 기록 데이터를 기반으로 구매 패턴을 ...2025.01.29
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초기 질병 감지와 예방을 위한 AI 기반 예측 분석2025.05.111. AI 기반 예측 분석의 개념 AI는 의료 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 예측하는 예측 분석 기술을 사용합니다. AI 기반 예측 분석은 초기 질병 징후를 식별하여 질병의 조기 감지와 예방에 기여합니다. 2. AI 기반 예측 분석의 잠재적 이점 AI는 환자의 건강 데이터를 분석하여 조기 진단과 치료를 가능케 하며, 개인의 건강 데이터와 유전자 정보를 활용하여 맞춤형 예방 방법을 제안하고, 대량의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 의사 결정에 도움을 줍니다. 3. AI 기반 예측 분석의 응용 분야 AI는 환자의 의료 기...2025.05.11
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데이터베이스 인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다2025.05.111. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성 데이터베이스는 다수의 업무에 공통으로 필요한 데이터를 결합해 저장한 집합체로 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 개발되었다. 과거에는 데이터를 파일 형태로 저장하는 방식만을 사용해야했지만, 데이터베이스 시스템을 이용하면 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 공유, 데이터의 일관성을 유지할 수 있다. 또한 인공지능이 생성한 수많은 데이터를 구조화하고 표준화할 수 있는 수준의 데이터베이스가 존재해야 인공지능의 학습과 긍정적인 활용, 사회의 유익을 실현할 수 있다. 따라서 데이터베이스는 ...2025.05.11
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AI 기반 가상 건강 어시스턴트 - 장점, 도전과 윤리적 고려사항2025.05.111. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 장점 AI 기반 가상 건강 어시스턴트는 신속하고 정확한 진단과 치료 지원, 24시간 서비스 제공, 개인 맞춤형 건강 관리, 의료 전문가의 업무 효율화 등의 장점을 가지고 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 효율성과 정확성이 향상될 수 있습니다. 2. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제 AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제로는 데이터의 안전과 개인정보 보호, 신뢰와 책임성, 기술적 한계와 오류, 의사소통과 인간의 감정 등이 있습니다. 의료 기관은 이러한 문제를 해결하기 위한 방안을 ...2025.05.11
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프롬프트 엔지니어의 소개와 미래 (feat. 인공지능)2025.05.051. 생성형 AI 생성형 AI(Generative AI)는 기존 예제에서 학습하여 새로운 콘텐츠, 패턴 또는 데이터를 생성하는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 고급 모델과 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 및 비디오와 같은 영역에서 사람과 유사한 출력을 생성합니다. 생성형 AI의 주요 특징에는 대규모 데이터 세트로부터의 학습, 확률적 모델링, 창의성, 적응성 및 고품질 출력이 포함됩니다. 2. GPT GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로 자연어 처리 작업을 위해 설계된 일종...2025.05.05
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R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
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학습 연구에서 피험동물 사용의 장단점2025.01.021. 피험동물 사용의 장점 피험동물을 사용하면 실제 생물체에서 얻을 수 없는 데이터를 얻을 수 있어 복잡한 생물학적 현상을 연구하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 실험 환경을 통제하여 변수를 조작하고 통제할 수 있어 연구 결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 윤리적인 측면에서도 인간에게 유해한 실험을 진행하지 않고도 다양한 가설을 검증할 수 있으며, 동일한 종의 동물을 사용하면 연구 결과를 비교하고 표준화할 수 있습니다. 2. 피험동물 사용의 단점 실험실 내에서의 결과가 실제 환경에서의 결과와 일치하지 않을 수 있어 추가적인 연구...2025.01.02
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