Self-Organizing Map(SOM)

Self-Organizing Map(SOM)은 비지도 학습 기반의 군집 분석 기법 중 하나로, 고차원의 데이터를 저차원의 맵으로 변환하면서 데이터의 군집 구조를 시각적으로 표현하는 데 유용한 방법입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다. 가. SOM 정의 및 특징 정의: Self-Organizing Map(SOM)은 인공신경망의 일종으로, 입력 데이터를 저차원의 격자(보통 2차원)로 매핑하여 시각적으로 이해할 수 있게 도와주는 알고리즘입니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 군집을 자동으로 형성하며, 데이터의 유사성을 기반으로 맵 상에 유사한 데이터들이 가까운 위치에 배치되도록 학습합니다. 특징: 1. 비지도 학습: SOM은 데이터에 대한 사전 레이블 없이 학습하며, 데이터 간의 유사도..

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• · 2024. 8. 14.
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다크패턴(Dark Pattern)

다크패턴(Dark Pattern)은 사용자가 의도하지 않거나 불리한 결정을 내리도록 유도하는 디자인 기법을 말합니다.  이러한 기법은 소비자의 선택을 조작하거나 숨겨진 비용을 유도하는 등의 방식으로 사용됩니다.  다크패턴은 보통 상업적인 이익을 추구하는 기업에 의해 사용되며, 사용자의 권리나 이익을 침해할 수 있습니다. 다크패턴의 주요 유형과 이에 대한 대응 방안은 다음과 같습니다: 다크패턴의 주요 유형 1. 기만적 디자인 (Deceptive Design)   - 예시: 구독 서비스의 무료 체험을 제공하면서 자동으로 유료 구독으로 전환되도록 설정하거나, 사용자가 취소하기              어렵게 만드는 경우.    - 대응 방안:    구독 서비스의 조건을 명확하게 설명하고, 취소 절차를 간단하게 ..

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• · 2024. 8. 14.
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정보 은닉(Information Hiding)

정보 은닉(Information Hiding)은 객체 지향 프로그래밍에서 중요한 원칙 중 하나로, 객체 간의 데이터 보호를 위해 특정 정보나 구현 세부 사항을 외부로부터 숨기는 개념입니다. 이 원칙은 클래스나 객체의 내부 상태나 기능이 외부에 공개되지 않도록 하여, 데이터 무결성을 유지하고 외부 코드가 내부 구현에 의존하지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 정보 은닉의 주요 목적은 다음과 같습니다: 1. 데이터 보호 객체의 내부 데이터를 외부에서 직접 접근하지 못하도록 하여, 잘못된 접근이나 수정으로 인해 발생할 수 있는 오류를 방지합니다. 이를 통해 객체의 상태를 보호하고 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다. 2. 캡슐화(Encapsulation) 정보 은닉은 캡슐화와 밀접하게 관련되어 있습니다. 캡..

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• · 2024. 8. 14.
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IT프로젝트에서의 리스크 대응절차

IT 프로젝트 관리에서 리스크 대응은 프로젝트가 성공적으로 완료될 수 있도록 리스크(위협 및 기회)를 관리하고 대응하는 중요한 과정입니다. 리스크 관리의 일환으로, 리스크 대응 계획을 수립하고, 발생 가능한 위협에 대응하며, 잠재적인 기회를 최대한 활용하는 전략을 세우는 것이 핵심입니다. 가. 리스크 대응 계획 수립 절차 리스크 대응 계획 수립 절차는 리스크 관리 프로세스 중에서도 중요한 단계로, 발견된 리스크에 대해 어떻게 대응할지 구체적인 계획을 세우는 과정입니다. 이 절차는 다음과 같이 체계적으로 진행됩니다: 1. 리스크 식별 (Risk Identification):     - 프로젝트의 전 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 리스크를 식별합니다.      이는 위협(부정적 리스크)과 기회(긍정적 리..

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• · 2024. 8. 14.
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형상관리(Configuration Management)의 기준선

형상관리(Configuration Management)형상관리(Configuration Management)는 시스템 개발이나 소프트웨어 개발에서, 제품이나 시스템의 기능적, 물리적 특성을 일관되게 유지하고 관리하는 프로세스를 의미합니다. 이는 시스템의 변경 사항을 체계적으로 관리하고, 변경이 일어날 때마다 전체 시스템의 무결성을 보장하기 위해 사용됩니다. 형상관리는 다음과 같은 활동을 포함합니다: 1. 형상 식별(Configuration Identification) 시스템의 각 구성 요소를 명확하게 정의하고, 고유하게 식별할 수 있도록 하는 작업입니다. 이를 통해 어떤 구성 요소가 시스템에 포함되어 있는지, 그 구성 요소의 버전이 무엇인지를 파악할 수 있습니다. 2. 형상 통제(Configuration..

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• · 2024. 8. 14.
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머신러닝(Machine Learning) 성능지표

머신러닝(Machine Learning) 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 성능 지표(Performance Metrics)가 사용됩니다.  이 성능 지표들은 모델의 예측 결과를 측정하고, 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 개선이 필요한 부분이 어디인지 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.  주요 성능 지표들은 모델의 유형(분류, 회귀, 군집화 등)과 문제의 특성에 따라 다릅니다. 여기서는 가장 일반적으로 사용되는 성능 지표들을 설명합니다. 1. 분류(Classification) 문제의 성능 지표분류 문제는 데이터 포인트를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 다음은 분류 문제에서 자주 사용되는 성능 지표들입니다. a. 정확도 (Accuracy) - 정의: 전체 데이터 중에서 모델이 올바르게 예측한 샘..

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• · 2024. 8. 14.
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