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경영정보시스템_기업의 경영활동 과정에서 발생한 문제를 해결하기 위한 노력2025.01.181. 혁신 물류 기술 도입 택배 업계는 총파업으로 인한 어려움을 겪었고, 코로나19로 인한 택배 거래 증가에 대응해야 했다. CJ 대한통운은 이를 해결하기 위해 약 천억 원 이상을 투자하여 물류 자동화 기술을 개발했다. 바퀴를 이용한 컨베이어 벨트 자동 분류 시스템과 소형 택배 전담 분류 기술(MP 기술)을 도입하여 택배 종사자들의 업무 시간을 줄이고 분류 시스템을 간소화하였다. 2. IT 기술 도입 CJ 대한통운은 증가하는 택배량과 데이터량을 효율적으로 관리하기 위해 IT 시스템에 투자했다. 차세대 택배 시스템 구축 프로젝트를 통...2025.01.18
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[사회복지조사론] 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도에 대해 설명한 후 예를 각각 2개이상 쓰시오.2025.01.231. 명목척도 명목척도는 가장 기본적인 척도로, 데이터 간의 구분만을 목적으로 한다. 명목척도는 측정된 대상을 고유의 값으로 분류하고, 이를 기초로 집단을 나누는 데 사용된다. 명목척도에서의 값은 단순히 분류 기준이 되며, 숫자나 문자가 사용될 수 있지만 그 값들 사이에는 어떠한 서열이나 수량적 의미가 없다. 명목척도는 데이터의 분류에 초점을 맞추기 때문에, 수학적인 연산은 불가능하다. 예를 들어, 성별: 남성(1)과 여성(2)으로 분류하는 경우, 혈액형: A형(1), B형(2), AB형(3), O형(4)으로 나누는 경우 등이 있다...2025.01.23
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[환경공학실험] 토양 특성 및 입경 분포 분석2025.01.131. 체 분석 체 분석은 0.075 mm 체에 잔류한 흙 입자를 적용하여 시험용 체에 의한 입도 시험으로 정의할 수 있다. 이를 통해 입도를 계산할 수 있다. 2. 비중계 분석 비중계 분석은 0.075 mm 체를 통과한 흙 입자에 대해 적용하도록 한다. 흙 입자 현탁액의 밀도 측정에 의한 입도 시험으로써 2 mm 체 통과분을 대상으로 시험을 실시한다. 이를 통해 입도를 계산할 수 있다. 3. 토양 입도 분류 토양의 입도를 입경(mm)에 따라 분류할 수 있다. USDA 분류와 국가기술표준원 분류가 있으며, 입경이 큰 순서대로 자갈, ...2025.01.13
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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사회복지조사론_조사의 목적 7가지를 기술하고 이를 바탕으로 조사를 다양한 측면에서 분류한 후 각각의 조사방법에 대하여 서술하시오.2025.01.241. 조사의 목적 사회복지조사의 7가지 목적은 현상 파악, 문제 진단, 정책 수립, 프로그램 개발, 서비스 평가, 욕구 조사, 예측과 통계 분석입니다. 이러한 목적에 따라 조사 방법이 달라질 수 있습니다. 2. 조사 분류 조사는 응용 정도에 따라 이론적 조사와 응용적 조사로, 조사 대상의 통제 정도에 따라 실험적 조사와 비실험적 조사로, 조사 시점에 따라 횡단적 조사와 종단적 조사로 나눌 수 있습니다. 각각의 조사 방법은 연구 목적과 상황에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 3. 이론적 조사 이론적 조사는 사회복지 분야의 특정 이론이...2025.01.24
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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
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데이터 과학자2025.01.201. 데이터 과학 데이터 과학은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용 분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문이다. 데이터 과학자는 주로 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는 역할을 한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 크게 '구조화 데이터' 및 '비구조화 데이터' 2종으로 분류할 수 있다. 구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터이며, 비구조화 데이터는 기업이 데이터과학자가 처리하도록 ...2025.01.20
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경영통계학_척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.2025.01.191. 명목척도 명목척도는 데이터를 분류하기 위해 사용되는 척도로, 데이터 간의 서열이나 간격이 존재하지 않는다. 명목척도는 가장 기본적인 척도로, 주로 범주형 데이터에 사용된다. 이러한 척도는 데이터를 특정한 범주나 그룹으로 나누는 데 사용되며, 각 범주는 고유의 이름 또는 라벨을 갖는다. 이러한 특성 때문에 명목척도는 주로 질적 데이터를 다룰 때 사용된다. 명목척도를 이용한 설문 항목의 예로는 '성별: 남성, 여성', '결혼 여부: 미혼, 기혼, 이혼, 사별', '혈액형: A형, B형, AB형, O형', '출생지: 서울, 부산, ...2025.01.19
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생물의 계통분류 보고서2025.01.181. 분자계통분류 분자계통분류를 통해 종간 거리를 확인하고 생물의 진화와 분류를 이해한다. 종은 일련의 유전적 및 형태적 특징을 공유하는 생물체의 그룹으로서 다른 그룹들과 생식적으로 격리된 무리이며, 종분화의 결과로 형성된다. 형태학적 종개념, 생물학적 종개념, 생태학적 종개념, 계통발생학적 종개념 등 다양한 종 개념이 있다. 계통수는 생물들의 진화적 유연관계를 요약하여 보여주는 그림으로, 형태, 발생, 화석, 행동, 분자 자료 등을 활용하여 작성할 수 있다. 계통분석은 과거 사건 재구성, 범죄 수사, 형질 이해, 분자 시계 등에 ...2025.01.18
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CNN을 이용한 이미지 분류-일반 농산물과 GMO의 구분2025.01.281. GMO 농산물 구분 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 일반 농산물과 GMO 농산물을 구분하는 방법을 제안하고 있습니다. 연구자는 샤인머스캣 잎과 포도 잎의 이미지를 수집하여 CNN 모델을 학습시켰고, 이를 통해 약 68%의 정확도로 GMO와 일반 농산물을 구분할 수 있었습니다. 이를 통해 소비자들이 GMO 식품 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하고자 하였습니다. 2. 딥러닝을 이용한 이미지 분류 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 CNN을 활용하여 이미지 분류 문제를 해결하고자 하였...2025.01.28
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