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# 미니프로젝트 진행내용 119 병원선정 솔루션 기획 문제상황 : 1) 전화 통화를 이용한 실시간 병원 정보 확인으로 시간 지연 2) 중증 질환을 구급 현장에서 판단할 수 없어 전문의 부재 상황에 처함 목적 : 응급실 환자 수용 거부로 인한 119 응급환자 이송 문제 해소를 위한 DX 솔루션 기획 기능1) 공공데이터를 활용하여 병원의 실시간 정보 제공 (병상 수, 중증질환 수용 가능 여부, 환자와의 거리) 기능2) 증상 데이터를 기반으로 한 중증 질환 예측 AI 모델 제공 기능3) 환자 증상 입력과 병원정보를 제공해 줄 수 있는 웹/앱 DAY 01. 공공데이터 수집 - API 를 활용한 자료 수집 및 가공 ▶ 공공데이터 수집 및 가공 DAY 02. 데이터 분석 및 모델링 데이터분석/전처리 - 데이터 탐색..

제로 트러스트란? '제로 트러스트'는 사이버 보안 모델의 한 형태로, 말 그대로 '아무 것도 신뢰하지 않는다'라는 원칙을 기반으로 합니다. 이 모델은 외부 뿐 아니라 내부 사용자와 기기가 시스템 및 네트워크에 접근하기 위해서는 항상 접근 권한을 입증해야 한다는 개념을 갖고 있습니다. 전통적 보안 VS. 제로 트러스트 전통적인 보안 모델은 주로 내부 사용자에게만 신뢰를 가지고 외부인에 대해서만 엄격한 보안 접근을 취하는 방식으로 운영되어왔습니다. 이로 인해 내부의 잠재적인 위협은 종종 간과되거나 경시되었던 측면이 있습니다. 내부 사용자의 신뢰가 기반이 되었기에, 경우에 따라 내부에서 발생하는 보안 위협에 대한 감지와 대응이 부족했던 적이 있었습니다. 그러나 제로 트러스트 모델은 내부와 외부 모두에 대한 신..

# 데이터 분석 표현 이란? '데이터 분석 표현'은 데이터 분석 결과와 인사이트를 시각적으로 나타내고 공유하는 과정을 나타냅니다. 이 과정은 데이터 분석 결과를 쉽게 이해하고 효과적으로 전달하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 이는 비즈니스 결정에 도움을 주며, 데이터를 이해하고 다른 이해 관객과 공유하는 데 필수적인 작업입니다. 이러한 데이터 분석 결과를 시각화하고 표현하는 데에는 태블로(Tableau), QlikView/Qlik Sense, Looker Studio, Streamlit, Power BI 등 여러 도구가 있습니다. 이번 과정에서는 Streamlit과 Power BI를 활용하는 방법을 학습하였습니다. # 학습 내용 스트림릿(Streamlit)이란? Python 기반의 오픈 소스 라이브러..

# 미니프로젝트 진행내용 딥러닝을 주제로 한 이번 4차 미니프로젝트는 5일간 이루어졌으며, 2일은 자연어 딥러닝, 3일은 Image 딥러닝으로 진행되었습니다. [ 딥러닝 - 언어지능 ] AIVLE 스쿨 1:1 문의 내용 기반 문의유형 자동 분류 모델링 DAY 01. 1:1 문의 자동분류 모델링 미션1. 자연어 처리를 위한 전처리 → 중요 키워드로 단어사전을 만들고 패딩을 적용하여 딥러닝 입력 데이터 준비 미션2. NLP(자연어 처리) 모델 생성 및 검증 → 자연어 처리를 위한 딥러닝 Layer를 구성하고 자연어 분류 모델 생성 ▷ 클렌징이 완료된 데이터셋을 활용해 임베딩 벡터를 적용하고 학습 시킨 뒤 문의 유형 분류 결과를 추출하여 모델의 성능을 평가한다 DAY 02. 중요 키워드 시각화 및 교육개선 인..

'잠이 보약이다'라는 속담에서도 알 수 있듯이 수면은 건강한 삶을 떠받치는 중요한 요소 중 하나이다. 특히 수면의 질은 우리 삶의 질을 결정짓는데 매우 중요한데, 최근에는 첨단 기술을 활용한 수면 관련 비즈니스가 빠르게 성장하며 새로운 블루오션으로 떠오르고 있다. 슬립테크란? Sleep(잠) + Technology(기술)을 결합한 단어로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등의 기술을 이용해 사용자의 수면 관련 데이터를 측정하거나 쾌적한 수면 환경을 만들어 숙면을 돕는 기술을 말한다. 슬립테크의 성장 국내에서는 2021년 기준으로 수면 장애를 겪는 사람이 약 70만 명에 달하며, 이 수치는 2016년의 50만 명보다 20만 명 가량 증가한 것으로 알려져 있다. 이에 따라 수면문제를 해결하기 위한 신대..

# 언어지능 & 시각지능 이란? 특징 언어지능 시각지능 정의 텍스트 및 언어 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야. 이미지 및 비디오 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야. 데이터 유형 텍스트, 문장, 문서, 대화 데이터 이미지, 비디오, 그래픽 데이터 주요 작업 텍스트 생성, 번역, 자연어 이해, 대화 시스템 이미지 인식, 객체 감지, 패턴 인식, 비디오 분석 주요 기술 자연어 처리 (NLP), 기계 번역, 대화형 AI 컴퓨터 비전, 딥러닝, 이미지 분석 응용 분야 자동번역, 대화형 가상 비서, 텍스트 분석, 감정 분석 얼굴 인식, 자율 주행 자동차, 보안 감시, 의료 진단 기술 발전 정도 NLP 모델 (BERT, GPT), 대화형 AI (Siri, Alexa) 딥러..

# 딥러닝 이란? 딥러닝은 머신러닝(ML)의 하위 집합으로, ‘신경망’을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 종류입니다. 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하여, 많은 데이터를 분류해서 같은 집합들끼리 묶고 상하의 관계를 파악하는 기술입니다. 머신러닝과 차이점이 있다면, 머신러닝은 컴퓨터에게 먼저 다양한 정보를 가르치고 그 학습한 결과에 따라 컴퓨터가 새로운 것을 예측하는 반면, 딥러닝은 인간의 '가르침'이라는 과정을 거치지 않아도 스스로 학습하고 미래의 상황을 예측할 수 있다는 것입니다. * 딥러닝과 머신러닝의 주요 차이 특성 머신러닝 딥러닝 모델 구조 다양한 알고리즘 및 모델 사용 심층 신경망 (인공 신경망) 사용 데이터 양 적은 양의 데이터로도 작동 가능 대규모 데이터셋 필요 모델 복잡성..

물류비용의 증가최근 고유가와 인건비 급등으로 물류비용 상승코로나19 사태 이후 물류비가 이전보다 15% 급등화물 배송을 위탁하는 화주(貨主)가 집행하는 운임 가운데 10~40%는 주선사 수수료로 차감, 많게는 50% 넘게 수수료로 지급 → 화주의 물류비 증감으로 귀속 (주선사의 반론 : 차주에게 받는 주선수수료는 평균 7.5%이고, 운송업체로부터 받는 주선수수료는 6.7%)화주로서는 주선사를 통하지 않고는 화물차를 찾을 수 없기 때문에 '울며 겨자 먹기'로 높은 수수료를 지급 중간물류 (미들마일)중간물류 : 기업과 기업 사이에서 물품을 배송하는 기업 간 거래(B2B) 물류국내시장 규모가 연간 33조원에 달하지만, 이 분야에서 독보적인 기업이 아직 없어 우리나라 시장에서 '기회의 ..