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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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아주대학교 기계공학응용실험 열전달 만점 결과보고서2025.01.221. 열전달 실험을 통해 열전달 현상을 이해하고 관련 물리량을 계산하였다. 열전달 계수와 Nusselt 수를 계산하여 대류 열전달의 특성을 분석하였다. 특히 노즐과 표면 사이의 거리(L/D)와 노즐 중심부에서 외곽으로의 거리(R/D)에 따른 열전달 특성을 관찰하였다. 실험 결과와 수정된 모델 간의 차이를 분석하고 오차 요인을 고려하여 실험 정확성을 높이기 위한 방안을 제시하였다. 2. 열유체역학 실험에서 사용된 공기 유동의 레이놀즈 수를 계산하여 난류 유동임을 확인하였다. 또한 Nusselt 수를 통해 대류 열전달의 지배적인 역할을...2025.01.22
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AI 도입에 따른 인적자원개발 분야의 변화와 핵심역량 개발 계획2025.01.241. AI 도입이 인적자원개발 분야에 미치는 영향 AI의 도입으로 인적자원개발(HRD) 분야에 큰 변화가 요구되고 있다. 기존의 HRD는 직무 관련 지식과 기술 습득을 중심으로 이루어졌지만, AI 시대에는 창의적 문제 해결 능력, 비판적 사고, 데이터 분석 능력 등 새로운 역량이 요구된다. 또한 AI가 많은 일상 업무를 자동화함에 따라, 인간은 AI와 협력하여 더 높은 수준의 창의적이고 전략적인 업무를 수행할 수 있어야 한다. 2. AI 시대에 필요한 핵심역량 AI 시대에 요구되는 핵심역량은 데이터 분석 및 해석 능력, 창의적 문제...2025.01.24
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통계조사에서 측정의 타당도와 신뢰도의 개념 비교2025.01.161. 타당도의 개념 타당도는 측정 도구가 실제로 측정하고자 하는 대상을 얼마나 정확하게 측정하는지를 의미한다. 이는 측정 결과가 실제로 조사하려는 개념을 얼마나 잘 반영하는지를 평가하는 기준이다. 타당도가 높다는 것은 해당 조사 도구가 본래 의도한 대상을 정확히 반영하고 있다는 의미이다. 2. 신뢰도의 개념 신뢰도는 측정 도구가 일관되게 동일한 결과를 도출할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 반복 측정 시 동일한 결과를 얻을 수 있는지를 평가하는 기준이다. 신뢰도가 높다는 것은 조사 도구가 시간이나 상황에 관계없이 안정적인 결과를 제...2025.01.16
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 과거 데이터 분석, 회귀 분석, 머신러닝 모델 등 다양한 방법을 활용하여 전동 킥보드의 수요를 예측할 수 있다. 과거 이용 데이터를 분석하여 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 파악하고, 날씨, 인구 밀도, 교통 상황 등 다양한 변수와의 관계를 분석하여 수요를 예측할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 활용하면 복잡한 패턴을 정확하게 포착할 수 있어, 수요 예측의 정밀도가 향상될 것이다. 2. 필요한 데이터 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 과거 이용 데이터, 인구 및 인구 이동 데이터, 날씨 데이터, 교통 ...2025.01.19
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빅데이터 정의 및 역할분석 및 국내외 기업들의 빅데이터 활용 성공사례와 빅데이터의 미래전망 연구2025.01.121. 빅데이터 정의 및 역할 빅데이터란 단순히 대용량 데이터 그 자체만을 지칭하는 것이 아니라 비정형화된 일상의 정보들까지 포함하는 거대한 데이터의 집합을 의미한다. 이러한 빅데이터는 현대사회를 트렌드를 정확하게 파악하고 효율적으로 작동하게 하며 여러 종류의 데이터, 시간이 경과하면서 바뀌는 데이터들을 동시에 수집하는 역할을 한다. 2. 빅데이터 출현배경 기술의 발전과 함께 우리가 함께 쓰는 데이터의 양도 무섭도록 증가하고 있다. 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 카카오톡과 같이 우리가 일상 속에서 사용하는 것들은 모두 데이터이며, ...2025.01.12
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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] 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시를 설명하시오.2025.01.231. 기술 통계의 개념 기술 통계는 데이터를 체계적으로 정리하고 요약하여 데이터의 주요 특성과 패턴을 이해하는 데 중점을 둡니다. 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등의 대표값과 분포 특성을 통해 데이터의 중심 경향과 변동성을 파악할 수 있습니다. 기술 통계는 특정 데이터 집합의 특성을 설명하는 데 사용되며, 모집단에 대한 추론이나 예측은 수행하지 않습니다. 2. 추론 통계의 개념 추론 통계는 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성에 대해 추론하고 예측하는 과정입니다. 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 등의 방법을 통해 표본 데이터에...2025.01.23
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척도의 유형과 특성2025.01.211. 명목척도 명목척도는 대상을 단순히 분류하고 식별하는 데 사용되는 가장 기본적인 척도입니다. 예를 들어 성별(남/여), 혈액형(A/B/AB/O형), 직업(의사/교사/회계사 등)과 같이 대상을 구분하는 데 사용됩니다. 명목척도에서는 대상 간의 순서나 간격이 의미 없으며, 단순히 범주를 나누는 것이 목적입니다. 2. 서열척도 서열척도는 대상을 순서에 따라 배열할 수 있는 척도입니다. 예를 들어 학력(초등학교/중학교/고등학교/대학교), 직급(사원/대리/과장/부장), 만족도(매우 불만족/불만족/보통/만족/매우 만족) 등이 서열척도의 예...2025.01.21
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빅데이터의 개념, 활용 사례, 미래 전망2025.01.211. 빅데이터의 개념과 중요성 빅데이터는 대규모의 데이터 집합을 의미하며, 방대한 양의 정보가 빠르게 생성되고 다양한 형태로 존재하는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 빅데이터는 새로운 통찰과 가치 창출의 원천으로 작용하며, 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 부상하고 있습니다. 빅데이터를 통해 기업은 소비자 행동 패턴을 예측하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하며, 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 새로운 제품과 서비스 개발의 기반이 되어 기업의 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 2. 빅데이터를 활용한 기업 사례 국내 기업...2025.01.21
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