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mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다.
Ⅶ. 결론
데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를
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과정
II. 이론
1. 고객관계관리(CRM) 및 e-CRM
2. 데이터마이닝
3. 연관성 규칙
4. SEMMA(Sampling, Exploring, Modifying, Modeling, Assessment)
5. 의사결정나무
III. 분석
1. 데이터 탐색 및 전처리(Data preprocessing ; Sampling, Exploring, Modifying)
2. 의사결정나무(De
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데이터의 비중이 크다.
5) 처리 및 분석의 유연성이 높다.
6) 동시에 처리해야 할 데이터의 양이 적다.
4. 빅데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)
5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
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데이터 마이닝의 등장 배경
3. 데이터 마이닝의 목표
4. 데이터 마이닝의 기법
1) 분류 분석
2) 예측
3) 연관성 추출
4) 군집화
5. 데이터 마이닝 분석 과정
1) DELPA의 진행과정
2) SEMMA의 진행 과정
6. 국내외의 데이터 마이닝 활용사례
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활용
- 포드의 차량 운행 예측 시스템의 문제점
3. 볼보(VOLVO)의 빅데이터 활용사례분석
(1) 빅데이터 수집
(2) 빅데이터 분석
(3 )반영
(4) 효과
(5) 볼보의 빅 데이터 활용의 한계점
-결론-
1. 빅 데이터를 사용하는 자동차 산업의 문제점
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활용사례
1) 보건의료
가) U-Healthcare
나) U-Hospital
2) 교육
3) 교통과 물류
4) 가정
5) 도시
6) 생활 속 RFID/USN
5. RFID/USN 문제와 개선점
1) 기술적 한계
2) RFID/USN의 사회 윤리적 문제
가) 개인 사생활 침해
나) 데이터보안
다) 감시사회의 도
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처리학회지 21(2): 14-21. 한국정보처리학회, 2014
최병삼, 양희태, 이제영, “제4차 산업혁명의 도전과 국가전략의 주요 의제”, 과학기술정책연구원, STEPI Insight, 215호, 2017
최창원정현철, 사물인터넷 디바이스의 계정 관리 시스템, 한국사물인터
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활용 분야
(1) 영상인식
(2) 자연어 처리
(3) 약학
(4) 마케팅
3) 사회적 파급력
4) 나의 의견
2. 빅데이터(big data)
1) 개념 및 원리
2) 활용 분야
(1) 정치, 사회의 활용
(2) 경영, 경제의 활용사례
(3) 통계학의 활용
(4) 생물정보학 및 의료분
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활용사례.
금융보안원(2015). 블록체인 및 비트코인 보안 기술.
박성준(2016). 블록체인 패러다임과 정보보호.
김석원(2016). 비트코인의 기반 기술 블록체인의 원리.
이승훈 외(2003). PMI인증서 검증 및 검증 프로토콜. 정보보호학회지.
고덕윤(2016).
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과정
3) 유비쿼터스 컴퓨팅의 특성
2. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 구현방법
1) 유비쿼터스 컴퓨팅의 환경
2) 유비쿼터스 컴퓨팅의 구현방법
3. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 활용 기술
1) 센서기술
2) 인터페이스기술
3) 디스플레이
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