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질문 : 용산의 활용 방안에 대해 여쭙겠습니다. 역사적으로 보면 서울의 가운데 용산은 오욕의 땅이었습니다. 13세기 고려를 침략한 몽골군이 병참기지로 활용했고 임진왜란 때는 왜군이, 임오군란 때는 청나라 병력이 주둔했습니다. 러일전쟁 당시에는 일본군이 병영으로 활용했으며 광복 후에는 일본군의 무장해제를 위해 주둔한 미 7사단이 그 자리를 채웠습니다. 주한미군 사령부가 평택으로 이전하면서 무려 114년 만에 서울시민의 품으로 돌아온 용산이 왜 그렇게 오랜 기간 외국군의 주둔지로 사용됐는지 그리고 우리는 이 용산을 어떻게 활용하는 것이 바른 것인지 스승님의 가르침을 청합니다.
강의 일자 : 2018.08.12 화성 / 정법시대 : 02-2272-1204
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기대효과 및 활용방안 – 표토환경 전략연구단
활용방안 · · 표토환경 / 생태계서비스 평가 구축 DB는 향후 다양한 연구 자료로 활용 가능 · · 표토환경 / 생태계서비스 기능 및 가치 평가는 국가사업 및 정책실시 기초 …
Source: search.ecosssoil.org
Date Published: 7/20/2022
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기대효과 및 활용방안 | 연안재해취약성 평가체계 CDAS
기대효과 및 활용방안. HOME > 해안침수예상도 소개 > 기대효과 및 활용방안. 정책수립지원; 기반기술확보; 정책홍보 및 활용; 안전한 연안환경 유지.
Source: www.khoa.go.kr
Date Published: 3/17/2021
View: 8819
국내 기업을 위한 빅 데이터 적용 방안 도출 및 기대효과분석
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Source: www.krm.or.kr
Date Published: 9/25/2021
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[논문]빅데이터의 교육적 활용 방안 연구
본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 1/1/2022
View: 4233
서울시 사물인터넷 활용방안 | 서울연구원
연구보고서 · 서울시 사물인터넷 활용방안 · 사물인터넷, 매년 10대 전략기술로 선정…국내외 시장규모 지속 성장 · 국내외 주요도시, 교통운영·주차·대기오염 …
Source: www.si.re.kr
Date Published: 4/10/2022
View: 7743
머신러닝 정의와 활용 방안 | SAS KOREA
소개 및 활용 방안 … 머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터 분석을 위한 모델 생성을 자동화 하여 소프트웨어가 데이터를 바탕으로 학습하고 패턴을 찾아냅니다.
Source: www.sas.com
Date Published: 2/3/2021
View: 3493
활용방안 | 스마트건설기술마당 | 기업지원
한국건설기술연구원 대표국문홈페이지,활용방안 | 스마트건설기술마당 | 기업지원. … 발주청, 설계사, 시공사, 개발자 간 활용 실적 공유 및 활용 촉진.
Source: www.kict.re.kr
Date Published: 11/3/2021
View: 9315
활용 방안 검색 – 인터넷교보문고
국내도서. 대개발도상국 특혜무역협정 확대 및 활용 방안 : 아프리카와 대양주 지역을. 새창보기. 무료배송 소득공제 ; 국내도서. 보행편의지수 개발 및 활용 방안 연구.
Source: search.kyobobook.co.kr
Date Published: 10/14/2022
View: 3539
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- Author: jungbub2013
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- Date Published: 2018. 8. 15.
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표토환경 전략연구단
사회 경제적 측면
· 표토환경 통합관리 시스템을 구축함으로써 선진국형 표토관리의 패러다임 정책을 마련할 수 있으며, 이를 통해 국민의 건강과 삶의 질 향상에 크게 기여 가능
가능 · 표토환경 통합관리 및 변화 예측기술 구축을 통해 환경오염 복구에 소요되는 사회적 비용을 절감할 수 있으며, 관련 신산업 분야의 발달로 인한 일자리 창출에도 기여
국내 기업을 위한 빅 데이터 적용 방안 도출 및 기대효과분석
1. 연구의 필요성 정보통신 기술의 발달과 함께 데이터는 폭발적으로 증가하고 있으며, 이러한 현상으로 인해 최근 빅 데이터(Big Data) 관련 연구가 주목을 받고 있다. 빅 데이터는 기존 데이터 기술로는 처리가 어려운 정도의 많은 데이터를 처리하고 관리하기 위한 기 …
1. 연구의 필요성 정보통신 기술의 발달과 함께 데이터는 폭발적으로 증가하고 있으며, 이러한 현상으로 인해 최근 빅 데이터(Big Data) 관련 연구가 주목을 받고 있다. 빅 데이터는 기존 데이터 기술로는 처리가 어려운 정도의 많은 데이터를 처리하고 관리하기 위한 기법 또는 기술을 의미한다. 그러나 많은 주목을 받는데 비해 현재까지 국내 산업에 대한 실증 및 정립에 관한 연구는 부족한 실정이며, 따라서 빅 데이터 활용의 활성화를 위해 빅데이터 성숙도와 활용방안에 대한 연구가 필요하다. 2. 연구수행 내용 및 결과 본 연구는 크게 2가지 측면에서 진행되었다. 첫째는 빅데이터의 다양한 데이터 유형을 고려한 기업의 활용 방안 측면, 둘째는 빅데이터 성숙도를 위한 조사 및 분석을 수행했다. 3. 조사 분석결과 빅데이터 성숙도에 대한 조사 분석 결과를 통해 다음과 같은 4가지 결론을 도출할 수 있다. 첫째, 산업 전반에서 데이터 분석 활용에 대한 인식과 환경은 높아 졌으나, 실제 활용을 위한 투자는 잘 이뤄지지 않는다. 둘째, 기존에 대량의 데이터를 다루던 산업을 중심으로 메타데이터 관잠의 준비와 활용은 잘 이뤄지고 있으나, 대량의 특성을 제외한 빅데이터 분야의 준비와 활용은 상대적으로 잘 이뤄지지 않는다. 셋째, 예산이나 분석운영 활용 관점에서 예산에서 분석운영의 비중이 높은 기업과 복수의 분석운영 활용을 하고 있는 기업에서는 데이터 분석 운영에 대한 준비와 활용이 잘 이뤄진다고 생각하며, 투자나 데이터 규모 측면에서 향후 투자계획이 크거나 관리데이터의 규모가 커도 활용은 잘 이뤄진다고 생각하지만 준비는 잘 이뤄지지 않는 다고 인식한다. 넷째, 데이터 규모 중심에서 비정형/실시간 중심의 분석 운영 확장이 필요하지만 아직 미흡한 것으로 보이며 이를 위한 투자를 아직은 조심스러워하는 것으로 판단된다. 4. 결론 빅데이터는 모든 산업에서 높은 효과를 기대할 수 있다. 이미 선진국에서는 빅데이터 적용을 통하여 많은 효과를 보여주고 있다. 반면에 우리나라는 2012년부터 본격적으로 적용하기 시작하였으나 아직 뚜렷한 성과가 나타나고 있지 않는다. 본 연구에서는 국내에서 이미 적용되어 성과를 보이고 있는 카드산업, 유통산업, 은행산업 등의 사례를 분석함으로써 실제적인 적용 방안을 제시하였음. 따라서 이러한 실제적인 적용 방안은 빅데이터 적용을 더욱 활성화시킬 것이다. 성숙도 모형은 각 기관 혹은 산업의 정보자원관리에 대한 현재 수준을 진단하고, 개선의 방향성을 제시해 주는 프레임워크를 의미함. 본 연구에서는 기존의 성숙도 모형을 발전 개선한 빅데이터 최적 성숙도 모형을 도출하고자 하였음. 이를 위해 데이터분석 운영 업무준비도와 업무성숙도를 제시하였음. 따라서 국내기업들이 빅데이터 적용을 위해 초기에 무엇을 준비하고 향후에 어떻게 발전시킬 수 있는지를 가이드하고 있다. 본 연구에서는 카드산업, 유통산업, 카드산업에 대한 실제적인 적용방안을 도출하였으며, 향후에 제조산업과 공공산업의 실제적인 적용방안도 추가하는 방향으로 발전시키고자 한다.
[논문]빅데이터의 교육적 활용 방안 연구
초록
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
머신러닝 정의와 활용 방안
지도 학습 알고리즘은 목표 출력값을 알고 있는 입력값처럼 레이블이 지정된 데이터 정보를 사용해 트레이닝됩니다. 예를 들어 데이터 포인트에 “F”(failed) 또는 “R”(runs)이라는 레이블이 지정되어 있는 장비가 있다고 가정해 봅시다. 그러면 학습 알고리즘에 따라 입력값 집합이 그에 상응하는 정확한 출력값과 함께 수신됩니다. 이후 실제 출력값과 정확한 출력값을 서로 비교하여 오류를 검출하면서 알고리즘 학습이 이루어집니다. 그런 다음 학습 결과에 따라 모델을 수정합니다. 지도 학습은 분류, 회귀분석, 예측 및 변화도 부스팅 등의 기법을 통해 발견한 패턴을 사용하여 추가로 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블 값을 예측합니다. 지난 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측하는 데 지도 학습이 가장 보편적으로 사용됩니다. 예를 들어 신용 카드 거래의 사기성이나 보험 가입자의 보험금 청구 가능성 여부 등을 예측하는 데 효과적입니다
비지도 학습은 이전 레이블이 없는 데이터를 학습하는 데 사용됩니다. 이 시스템에는 “정답”이 없기 때문에 알고리즘을 통해 현재 무엇이 출력되고 있는지 알 수 있어야 합니다. 따라서 데이터를 탐색하여 내부 구조를 파악하는 것이 목적입니다. 비지도 학습은 트랜잭션 데이터에서 특히 효과적입니다. 예를 들어 유사한 속성의 고객 세그먼트를 식별한 후 그 유사성을 근거로 마케팅 캠페인에서 고객 세그먼트를 관리하거나 고객 세그먼트의 구분 기준이 되는 주요 속성을 찾을 수도 있습니다. 주요 기법으로는 자기 조직화 지도(self-organizing maps), 최근접 이웃 매핑(nearest-neighbor mapping), k-평균 군집화(k-mㅇeans clustering), 특이값 분해(singular value decomposition) 등이 있는데, 이러한 알고리즘은 텍스트 주제를 세분화하고 항목을 권장하며 데이터 이상점(Outlier)을 식별하는 데도 이용됩니다.
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