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정신보건분야에서 사례관리의 과제와 전망2025.05.081. 사례관리 개념과 중요성 사례관리는 정신보건 분야에서 중요한 개념으로서, 개별 개인이나 가족, 그룹의 복지와 적응을 개선하기 위해 사용되는 접근 방법입니다. 사례관리는 개인의 문제를 이해하고, 개인화된 지원과 서비스를 제공하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 개인의 필요와 목표를 파악하고, 정신건강과 복지에 대한 종합적인 관리 계획을 수립할 수 있습니다. 2. 자원 부족과 예산 제한 사례관리는 다양한 과제와 도전에 직면할 수 있습니다. 그 중에서도 자원 부족과 예산 제한은 주요한 과제로 부각됩니다. 자원 부족은 정신보건 서비스의 접...2025.05.08
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혼동스러운 우도(Likelihood) 이해하기2025.05.091. 우도(Likelihood)의 개념 우도는 통계학에서 모수(parameter)를 추정하는 과정에서 사용되는 개념입니다. 간단히 말해, 주어진 데이터가 주어진 모수에 대해 얼마나 "적합한지"를 나타내는 척도입니다. 예로, 불량을 예측하는 모델 P(A|B)는 주어진 조건 B가 발생한 상황에서 불량이 발생할 확률을 의미합니다. 반대로, 우도 P(B|A)는 불량이 발생한 상황에서 주어진 조건 B가 얼마나 "유사한지(Likely)"를 나타내는 척도로 사용되고 있습니다. 2. 우도 P(B|A)의 해석 우도 P(B|A)를 해석해보면, "불량...2025.05.09
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[보고서]IIoT와 유지보수2025.01.241. IIoT와 유지보수 IIoT의 개념과 적용 관련된 논의는 진행된지 오래되었지만 단기간내에 활성화되지 않는 측면이 있다. 스티븐 호킹은 일찍이 '뇌 속의 수많은 신경 세포처럼 모든 이가 인터넷으로 연결될 것'이라고 미래를 전망했다. IoT는 앞으로 다가올 미래에 매우 중요한 역할을 수행할 것으로 기대되는 기술이다. 현재 다수의 기업들은 클라우드 전환과 엣지 컴퓨팅 도입을 검토중이며, 특히 제조업 분야에서 적극적인 검토를 하고 있다. 2. 유지보수 자동화의 필요성 자동차 제조에서 다운타임 발생 시 피해 규모는 시간 당 130만 달...2025.01.24
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인공지능의 물류 산업에서 활용과 효과2025.05.021. 인공지능의 물류 산업 활용 현재 4차 산업혁명으로 인해 정보화 사회로 변해가면서 사회의 모든 면에 기계와 컴퓨터의 영향이 끼치지 않는 곳은 없다. 이러한 흐름에 따라 제조 생산은 물론이고 제조 업에서 필수인 물류 분야에까지 인공지능(AI)을 비롯한 디지털 신기술을 활용하는 움직임이 커지고 있다. AI는 대부분 신기술에 접목되는데 이와 같은 디지털 신기술은 물류 분야에서 사람이 하던 업무나 작업을 대신할 수 있는 수단으로 주목받고 있다. 2. 인공지능의 물류 창고 자동화 물류 분야에서의 인공지능 활용은 단순 이동 뿐 아니라 물류...2025.05.02
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경영통계학의 이해에서 경영통계학을 공부하는 이유2025.05.141. 불확실성 해소 현대 비즈니스 환경은 급변하고 예측하기 어려운 상황이 많습니다. 경영통계학은 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 이러한 불확실성을 해소할 수 있는 도구를 제공합니다. 예를 들어, 시장 조사와 데이터 분석을 통해 소비자 선호도와 수요 패턴 등의 정보를 파악하여 제품 개발 및 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다. 2. 효율적 리소스 관리 기업의 리소스는 한정되어 있으므로, 이를 최대한 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. 경영통계학은 생산량 예측, 재고 관리, 운송 최적화 등 다양한 영역에서 리소스 관리에 도움이 됩니다...2025.05.14
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통계학의 사회적 기능, 모집단과 표본의 관계2025.01.241. 통계학의 사회적 기능 통계학은 정보를 정리하고 분석하는 기법을 연구하는 학문으로, 윤리성과 객관성을 전제로 한다. 통계학의 사회적 기능은 자료 수집, 대표값 산출, 데이터 분석을 통한 현상 파악, 미래 예측 등이다. 2. 모집단과 표본의 관계 모집단은 연구 대상이 되는 전체 집합이며, 표본은 모집단에서 추출된 부분집합이다. 표본 추출 방식에 따라 결과의 정밀도가 달라지므로, 모집단의 특성을 잘 반영하도록 표본을 선정해야 한다. 전수조사보다는 표본 조사가 실용적이다. 1. 통계학의 사회적 기능 통계학은 사회 현상을 객관적으로 이...2025.01.24
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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확률론(probability theory)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등을 구체적으로 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하여 기술하시오2025.01.231. 베이즈 정리 베이즈 정리는 사건의 발생 확률을 새로운 정보에 따라 갱신하는 수학적 방법이다. 기본적으로 베이즈 정리는 사전 확률(prior probability)을 바탕으로, 새로운 데이터(또는 증거)를 통해 사후 확률(posterior probability)을 계산하는 과정이다. 베이즈 정리는 다양한 상황에서 적용될 수 있는 유연한 도구로, 복잡한 문제에 대한 해결책을 제공한다. 베이즈 정리의 가장 큰 장점은 유연성과 실시간 데이터 반영이다. 기존의 통계적 접근법은 고정된 데이터를 바탕으로 예측을 하지만, 베이즈 정리는 새로...2025.01.23
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확률분포를 엔트로피로 표현하기2025.01.161. 확률분포와 엔트로피 확률분포를 엔트로피로 표현하면 그 분포가 나타내는 불확실성의 정도를 수치화할 수 있다. 높은 엔트로피 값은 결과를 예측하기 어려운 상황을 의미하며, 낮은 엔트로피 값은 결과를 상대적으로 쉽게 예측할 수 있음을 나타낸다. 이를 통해 분석하고자 하는 대상에 대한 심도 있는 이해와 신뢰성 있는 예측 및 의사결정을 할 수 있다. 2. 열역학에서의 엔트로피 열역학에서의 엔트로피는 시스템의 무질서함 또는 혼돈의 정도를 나타내는 척도이다. 엔트로피 증가의 법칙에 따르면 고립된 시스템의 엔트로피는 시간이 지남에 따라 증가...2025.01.16
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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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