총 1,106개
-
인지모델을 사회복지실천 현장에서 클라이언트에게 적용함에 있어서 장단점2025.01.211. 인지 모델의 장점 인지 모델은 사회복지 실천 현장에서 클라이언트의 문제를 해결하는 데 매우 유용한 도구로 작용한다. 첫째, 인지 모델은 클라이언트가 자신의 사고 패턴을 인식하고, 그로 인해 발생하는 부정적인 감정을 조절할 수 있도록 돕는다. 둘째, 인지 모델은 클라이언트가 자신에게 유익한 행동 변화를 도모하도록 돕는다. 셋째, 인지 모델은 클라이언트와 사회복지사 간의 협력적인 관계를 구축하는 데 기여한다. 2. 인지 모델의 단점 인지 모델이 모든 상황에서 유효한 것은 아니다. 첫째, 인지 모델은 클라이언트의 개인적 차이를 충분...2025.01.21
-
매트랩 시험2 (답지 포함)2025.01.241. 매트랩 프로그래밍 매트랩은 수치 계산, 시뮬레이션, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이 프레젠테이션에서는 매트랩을 사용하여 행렬 연산, 배열 조작, 비선형 회귀 분석 등의 기능을 구현하는 방법을 다루고 있습니다. 이를 통해 매트랩의 기본적인 사용법과 응용 기술을 익힐 수 있습니다. 2. 행렬 연산 매트랩에서는 행렬 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 다양한 크기의 행렬을 생성하고, 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 연산을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 선형대수학 ...2025.01.24
-
생산 공정에서의 불량 모델링2025.05.121. 이항분포 이항분포는 독립적인 베르누이 시도의 결과를 모델링하는데 사용되며, 시도 횟수와 성공 확률을 고려합니다. 예를 들어, 압력을 증가시킬 때 불량이 발생하는 확률이 일정한 값으로 유지된다고 가정하면, 이러한 상황을 이항분포를 이용하여 모델링할 수 있습니다. 2. 포아송분포 포아송분포는 일정한 단위 시간 또는 공간에서의 사건 발생 횟수를 모델링하는데 사용됩니다. 압력이 증가함에 따라 불량이 발생하는 횟수가 드물게 변하는 상황에서는 포아송분포를 활용하여 불량율을 근사할 수 있습니다. 포아송분포는 독립적인 사건 발생을 가정하고,...2025.05.12
-
Autoencoder 기반 추천 시스템 조사2025.05.071. Autoencoder 기반 추천 시스템 Autoencoder는 여러 규제 기법을 적용하여 다양한 application에 적용되고 있으며, 특히 추천 시스템인 collaborative filtering의 성능을 높이는 데 주로 사용된다. 기존 추천 시스템의 한계를 개선하는 방법으로 Autoencoder 기반 추천 시스템이 제시되었다. 본 논문에서는 Autoencoder 기반 추천 시스템에 대한 체계적인 검토를 실시하고 분류 체계를 제안하였다. 2. Autoencoder만을 기반으로 하는 모델 Autoencoder 기반 colla...2025.05.07
-
추론통계에서 모수적 통계를 적용하기 위해 만족해야 하는 가정2025.01.161. 정규성 가정 모수적 통계를 적용하기 위해서는 데이터가 정규분포를 따라야 한다는 가정이 필요하다. 이는 데이터가 평균을 중심으로 좌우 대칭적이고 종형 곡선을 그리는 분포를 따른다는 것을 의미한다. 정규성 가정은 특히 t-검정, ANOVA, 회귀 분석 등에서 중요하다. 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우, 이러한 모수적 방법의 결과는 신뢰할 수 없게 된다. 정규성 검정은 Q-Q 플롯, 샤피로-윌크 검정 등 다양한 방법으로 수행할 수 있다. 2. 등분산성 가정 등분산성 가정은 여러 그룹의 데이터가 동일한 분산을 가진다는 것을 의미...2025.01.16
-
정규 분포를 이용한 불량률 추정 22025.05.121. 정규 분포 정규 분포는 많은 자연 현상과 데이터에서 나타나는 분포를 모델링하는데 자주 사용되는 확률 분포입니다. 이 연구에서는 정규 분포를 이용하여 압력 범위에 따른 불량률의 변화를 추정하고자 합니다. 정규 분포의 평균과 표준편차를 계산하여 불량률의 분포를 모델링하고, 이를 시각화하여 압력과 불량률 사이의 관계를 이해하고자 합니다. 2. 누적 분포 함수(CDF) CDF(누적 분포 함수)는 정규 분포를 이용하여 불량률과 압력 사이의 관계를 수학적으로 모델링하는데 사용됩니다. CDF를 통해 불량률의 분포를 누적하고, 추정된 CDF...2025.05.12
-
머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습2025.01.041. 지도학습 지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습...2025.01.04
-
학번에 따라 할당된 데이터를 다운로드 받은 후 다음의 분석을 실시하시오2025.01.241. 마케팅 조사의 중요성과 역할 현대 비즈니스 환경에서 성공적인 마케팅은 기업의 핵심 요소 중 하나로 인식되고 있습니다. 마케팅 조사는 기업이 소비자를 이해하고, 제품 또는 서비스를 개발하며, 경쟁 환경을 파악하고, 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 마케팅 조사를 통해 정보와 인사이트를 얻어 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 기업의 성공과 실패를 좌우하는 핵심적인 역할을 합니다. 2. 데이터 분석 방법론 이 과제에서는 엑셀과 KESS를 사용하여 다음과 같은 분석을 실시하였습니다: 1) 각 질문...2025.01.24
-
LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
-
경영정보시스템: 최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.01.031. 빅데이터 분석기법 빅데이터 분석은 전통적인 통계적 분석에 컴퓨팅적 분석을 결합한 방식이다. 정량적 분석은 데이터에서 발견되는 패턴과 상관관계를 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사결정에 활용하는 것이다. 2. 빅데이터 활용 사례 SWOT 분석은 조직의 강점과 약점, 기회와 위협 요인을 분석하여 전략적 계획을 수립하는 경영전략기법이다. 이를 통해 조직의 내부 환경과 외부 환경을 분석하고, 강점을 살리고 약점을 줄이며 기회를 활용하고 위...2025.01.03
9 / 111
