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AI 기계학습에 대한 설명2025.04.291. 기계학습 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법 중 하나로, 특정 명령이나 프로그램의 지시 없이도 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 방법입니다. 데이터의 라벨화 유무에 따라 지도형 학습과 비지도형 학습으로 나뉘며, 지도형 학습은 인간의 작업을 학습하는 방식으로 데이터를 라벨화하여 제공하고 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 2. 패턴 인식 기계학습에서는 방대한 데이터를 기반으로 예측을 통해 확률적으로 패턴을 인식합니다. 정답 데이터와 새로운 데이터를 비교하여 유사성을 체크하고 이를 확률로 계산하여 특정 패턴을 인식하게...2025.04.29
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국내 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례와 시장 변화 분석2025.04.281. 빅데이터 활용 사례 현대 기아차는 스마트 팩토리 'E-FOREST'를 통해 고객 중심의 제조 플랫폼을 구축하고 있다. 이를 통해 유연하고 고도화된 조립 물류 검사 자동화, AI 기반의 자율적인 제어 시스템, 유해 작업 환경의 자동화 및 고봇 활용, 친환경 공장 등을 실현하고 있다. 지멘스, 미쓰비시 전기, 슈나이더 일렉트릭, 오라클, 허니웰 등 다른 기업들도 빅데이터를 활용한 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 2. 빅데이터의 중요성 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에서 걸쳐 사회와 인류에게 가치 있는...2025.04.28
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미래 AI 기술의 발전과 그에 따른 기회와 도전2025.01.211. 기술적 측면 AI 기술의 발전은 최근 몇 년간 놀라운 속도로 진행되고 있다. 특히, 딥러닝 알고리즘의 개발과 GPU 등의 하드웨어 기술 발전이 AI 기술의 비약적인 발전을 이끌어내고 있다. 이러한 기술적 발전은 자율 주행, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 AI의 적용 가능성을 크게 확장하고 있다. 또한, AI 기술은 빅데이터와의 결합을 통해 더욱 정교한 예측과 분석을 가능하게 하고 있다. 2. 경제적 측면 AI 기술의 발전은 경제 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있다. AI 기술의 도입으로 인해 2030년까지 글...2025.01.21
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빅데이터가 기업의 경쟁력에 미치는 영향2025.01.031. 빅데이터의 영향력 빅데이터는 학계를 넘어서 산업계로 확장되면서 그 영향력에 대한 검증이 필요해졌고, 특히 SNS의 등장으로 기업의 경영 방식이 변화하게 되었다. 빅데이터의 3V 특성을 중심으로 경영학에 어떠한 영향을 주는지 연구하였다. 포터의 경쟁세력모델과 가치사슬모델을 중심으로 빅데이터의 영향력을 분석하였다. 2. 빅데이터의 활용 빅데이터 시대가 도래하면서, 원가절감, 서비스의 차별화, 경쟁력의 확보 등의 사례를 통해 포터의 경쟁우위 전략 부분에서 생산성 향상이 증가할 것으로 분석하였다. 특히 제조업 분야에서 고부가가치 창출...2025.01.03
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인공지능(AI)이 HR 분야에 미치는 영향과 대응 방향2025.01.251. 인공지능(AI)의 개념과 특성 인공지능은 기계가 지능적으로 행동할 수 있도록 하는 기술로, 기계학습, 패턴인식, 탐색, 논리추리, 자연어처리, 딥러닝 등의 알고리즘을 활용한다. 인공지능은 자율성과 불확실성을 동시에 지니고 있어 인간 및 과업과의 상호작용에 큰 영향을 미칠 수 있다. 2. HR 분야의 인공지능 도입 사례 HR 분야에서는 의사결정지원시스템, AI 채용 면접, AI 고충 상담 등의 사례에서 인공지능이 활용되고 있다. 이를 통해 의사결정 효율성 제고, 채용 프로세스 자동화, 근로자 상담 지원 등의 효과를 거두고 있다....2025.01.25
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유선전화 여론조사의 문제점과 개선방안2025.05.141. 여론조사 방식의 한계 현재 여론조사 기관들이 주로 유선전화를 이용해 여론조사를 실시하고 있는데, 이 방식은 응답률이 낮고 표본오차가 커서 실제 민심을 제대로 반영하지 못하는 문제가 있다. 특히 젊은층의 경우 휴대전화 사용이 보편화되어 유선전화 조사로는 이들의 의견을 충분히 수렴하기 어렵다. 2. 여론조사의 왜곡 가능성 선거철이 되면 각 정당에서 자신들에게 유리한 방향으로 여론조사 결과를 유도하기 위해 전화번호부에 등록되지 않은 유권자들을 대상으로 조사를 실시하는 등 여론조사가 악용되는 사례가 있었다. 이로 인해 실제 민심과 동...2025.05.14
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모바일 환경변화에 따른 AI 기반 마케팅 전략2025.01.211. AI 기반 마케팅 전략 AI 기반 마케팅은 인공지능 기술을 활용하여 마케팅 활동을 자동화하고 최적화하는 전략이다. AI는 데이터 분석, 예측 모델링, 개인화된 마케팅 메시지 생성 등 다양한 방식으로 마케팅을 혁신하고 있다. 기업들은 마케팅 자동화 솔루션을 도입하여 마케팅 작업을 자동화하고 비용을 절감할 수 있으며, 더욱 정확하고 개인화된 마케팅 전략을 구축해야 한다. 2. 콘텐츠 마케팅 콘텐츠 마케팅은 소비자들이 브랜드의 콘텐츠를 통해 제품과 서비스에 대한 정보를 얻고, 브랜드와의 관계를 형성하고 유지하는 데 중요한 역할을 한...2025.01.21
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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 전통적인 데이터 처리 방식으로는 감당하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 의미한다. 이러한 데이터는 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 정확성(Veracity), 가치(Value)의 5가지 특성을 가지고 있으며, 이를 효율적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하는 것이 빅데이터 기술의 핵심이다. 빅데이터는 기업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴하며, 고객의 행동을 예측하는 등 다양한 활용 가능성을 가지고 있다. 2. 빅...2025.01.23
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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인공지능 시대에 나는 어떻게 대처할 것인가2025.01.051. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터를 통해 인간과 유사한 지적활동이 가능하도록 구현하는 기술이다. 이를 위해 거대한 정보처리 능력, 데이터 학습 능력, 강화학습을 통한 자동화 기기의 발전이 필요하다. 2. 인공지능의 활용 인공지능 기술은 음성인식, 자동차 내비게이션, 사물인터넷, 고성능 가전기기 등에 활용되고 있다. 또한 인공지능을 통해 실존하지 않는 인물을 구현하거나 예술 창작 활동도 가능해지고 있다. 최근 주목받는 챗GPT는 전문적이고 예술적인 분야에서 활용이 가능한 대화형 인공지능 서비스이다. 3. 인공지능 시대의 문제점 ...2025.01.05
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