jihyun's_log

·0. 사물인터넷(IOT)현실세계를 데이터로 파악하여 현실 세계와 IT가 하나된 사회를 실현한다. 0.1 그림 한장으로 보는 IOT0.2 IoT의 두 가지 의미 0.3 M2M과 IoT의 차이 0.3 IoT 애플리케이션0.4 디지털화의 역사로 본 IoT0.5 IoT가 불러일으키는 두 가지 패러다임 전환2. 디지털 복사본/ 디지털 트윈 3.사물의 서비스화3.1 사물의 가치하드웨어 -> 소프트웨어 -> 서비스(1) 하드웨어기능 · 성능의 고정화(2) 소프트 웨어기능 · 성능을 수시로 업데이트 가능(3) 서비스 기능 · 성능을 지속적으로 업데이트 가능 3.2 비즈니스  신규 비즈니스 부가가치 비즈니스코어 비즈니스 4. 제조업의 서비스화 ..

0. 개요왜 이 과정이 생겼을까? 왜 각자는 이 과정을 선택했는가? 이 과정에서 무엇을 얻고자 하는가?데이터 홍수 시기는 왜 도래했을까?정보화 시대에 데이터느 왜 중요하고 어떻게 활용되는가?빅데이터와 인공지능이 갑자기 부상한 이유? 사례?데이터 분석 툴은 과거에도 존재했다.정보화 사회 전체 발전을 데이터 발전 관점에서 보고 데이터 리터러시 역량을 키우자데이터로 학습하느 인공지능을 어떻게 효율적으로 활용할 것인가?1. 데이터의 홍수에서 살아남자Grow up = Alpha Generation 2. 데이터의 영향력 사례3. 데이터 리터러시 (Data Literacy)3.1 리터러시란?글을 읽고 쓸 줄 아는 문해력을 의미합니다. 3.2  데이터 리터러시란?데이터를 목적에 맞..

0. 데이터 보여주기 vs 스토리텔링  1. 개요(1) 관계형 데이터베이스와 SQL(2) 네트워크 (LAN,MAN,WAN)와 IP 주소(3)클라이언트와 서버 사이의 API(4)API 요청 및 응답 형식 JSON 1. 텍스트 파일 vs 데이터 베이스  ex) 쇼핑몰 여기서 데이터는 어떤 형태를 가져야 하는가?'회원명','아이디','주문 상품명','상품 가격'등 관계가 이어짐(모두 텍스트)'최원영'의 개읹벙보를 수정한다면? '최원영'이외의 많은 사람들이 한꺼번에 CRUD(생성,읽기,수정,삭제)를 요청한다면?  '최원영'이 여러명이라면?데이터는 단 1%의 결점도 없어야 함(데이터의 무결성)서비스가 늘어나면 데이터가 계속 쌓이고 텍스트 파일은 점점 늘어남. 그러면 데이터를 찾고 바꿔야 하는 속도도 계속 증가함 ..

0. 대수의 법칙"사과를 하나 뽑을 때 그 사과가 썩었을 확률이 p라고 하자. 사과를 n회 뽑았는데 그중 사과가 X번 썩었다. 이때 n이 무한히 커지면 X/n는 p에 가까워진다."p는 수학적 확률 → 모수의 확률X/n은 통계적 확률  → 표준의 확률대수의 법칙(Law of large numbers): 시행횟수(n)가 많을수록 통계적 확률은 수학적 확률에 가까워진다.대수의 법칙은 표본의 크기가 중요하다는 의미이다. 그럼 도대체 몇 명을 조사해야 충분한 표본인가? 그 질문의 답은 높은 신뢰구간과 표본오차에 있다. 즉 신뢰수준은 높고 표본오차는 낮아야 한다. 참고하기RDD:랜덤 디지털 다이얼링 Q1. 응답률 5.0%는 응답을 완료한 사람이 2512명이라는 의미이고,전체 설문 요청을 한 사람은 2,512/0.0..

1. Cognitive Science 인지과학1.1 AI   Artificial Inteligence 인공지능이란?인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요하거나 인간이 분석할 수 있는 것보다 규모가 큰 데이터를 포함하는 방식으로 추론, 학습 및 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하는 것과 관련된 과학 분야  AI는 컴퓨터 공학, 데이터 분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경 과학은 물론 철학과 심리학을 포함하여 여러 학문을 포괄하는 광범위한 분야임 1.1.1 인공지능 종류(1) NLP Natural Language Processing 자연어 처리  : 머신러닝을 사용하여 텍스트와 데이터를 처리하고 해석함 (2) SST/TTS  Speech To Text / Text To S..