기획은 검정색이다.

요구사항정의서는 프로젝트 또는 제품 개발 과정에서 사용자나 고객의 요구사항을 명확히 정의하고 이를 문서화한 자료입니다. 이 문서는 개발 팀과 이해관계자 간의 커뮤니케이션 도구로 사용되며, 프로젝트 성공의 핵심 요소 중 하나입니다.1. 요구사항정의서 샘플 구성1.1. 문서 개요제목: 요구사항정의서버전: 1.0 (혹은 현재 버전)작성일: YYYY-MM-DD작성자: 작성자 이름 및 소속 부서승인자: 승인자 이름 및 소속 부서목적: 이 문서의 목적과 범위를 간략히 설명1.2. 프로젝트 개요프로젝트 명: 프로젝트의 이름프로젝트 배경: 프로젝트의 배경과 필요성목표: 프로젝트의 주요 목표와 기대 효과이해관계자: 프로젝트에 관련된 주요 이해관계자 리스트 (예: 고객, 최종 사용자, 개발 팀, 관리 팀 등)1.3. 시스..

루닛, 뷰노, 에이아이트릭스는 모두 대한민국에서 설립된 인공지능(AI) 기술을 활용하는 의료 관련 스타트업입니다.이들 기업은 의료 산업에서 AI의 가능성을 실현하며, 다양한 진단 및 분석 솔루션을 개발하고 있습니다. 루닛(Lunit)설립 연도: 2013년주요 기술: 루닛은 AI 기반의 의료 영상 분석 솔루션을 개발합니다. 대표 제품으로는 폐암, 유방암 등의 진단을 지원하는 "루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)"와 치료 반응을 예측하는 "루닛 스코프(Lunit SCOPE)"가 있습니다.주요 성과: 루닛의 기술은 국내외 여러 병원에서 활용되고 있으며, 특히 영상 분석의 정확도와 속도에서 높은 평가를 받고 있습니다. 글로벌 시장 진출을 적극적으로 추진하고 있으며, 유럽 및 미국 등지에서도 인정받고 있습니..

메타버스는 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 등 다양한 기술을 활용하여 디지털 환경에서 사용자가 상호작용할 수 있는 가상 세계를 의미합니다. 메타버스는 여러 가지 유형으로 나눌 수 있으며, 대표적인 네 가지 유형은 다음과 같습니다. 1. 증강현실(AR) 메타버스설명: 현실 세계에 디지털 정보를 겹쳐서 보여주는 형태의 메타버스입니다. 사용자는 스마트폰, 태블릿, AR 안경 등을 통해 현실 세계 위에 가상 객체나 정보를 볼 수 있습니다.대표 사례: Pokémon GO, Google Lens2. 가상현실(VR) 메타버스설명: 완전히 가상으로 생성된 3D 환경 속에서 사용자가 몰입하여 경험할 수 있는 형태의 메타버스입니다. VR 헤드셋을 사용하여 현실과 완전히 분리된 가상 공간에서 활동하게 됩니다.대표 사례: ..

빅데이터 분석은 전통적인 통계적 분석 기법과 컴퓨팅적 분석을 결합하여 방대한 데이터 세트를 효과적으로 처리하고분석하는 방법입니다. 전통적인 통계적 분석에서는 전체 데이터 세트를 모집단으로 보고,이 중에서 표본을 추출하여 분석하는 방식이 일반적입니다. 이러한 방식은 일괄 처리(batch processing) 시나리오에서 주로 사용되며,일정한 기간 동안 데이터를 모은 후 분석하는 것이 특징입니다.하지만 빅데이터 환경에서는 데이터의 양이 매우 크고, 생성 속도 또한 빠르기 때문에 전통적인 일괄 처리 방식으로는적시에 분석 결과를 도출하기 어렵습니다.이에 따라 스트리밍 데이터 처리가 중요한 역할을 하게 됩니다.스트리밍 데이터 처리는 데이터가 실시간으로 생성되고, 이 데이터가 시간 순서대로 정렬되는 경우에 적합한처..

R을 이용한 데이터 분석을 처음 시작하는 초보자들이 자주 범하는 실수와 그 해결 방법을 정리했습니다.1. 데이터를 제대로 불러오지 못함문제: 데이터를 불러올 때 파일 경로를 잘못 지정하거나, 데이터 파일의 형식을 제대로 지정하지 않아 오류가 발생합니다.해결 방법:파일 경로를 확인할 때, R의 작업 디렉터리(getwd())를 확인하고, 파일 경로를 상대 경로 또는 절대 경로로 지정합니다.데이터를 불러올 때, 파일 형식에 맞는 함수를 사용합니다.# CSV 파일 불러오기 data read.csv("data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) # Excel 파일 불러오기 (readxl 패키지 필요) library(readxl) data read_excel("d..

빅데이터 분석 기술은 방대한 양의 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유용한 정보를 추출하는 데 사용되는 방법과 도구를 의미합니다. 빅데이터 분석 기술은 다양한 산업에서 중요한 역할을 하며, 주로 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 분석, 데이터 시각화 등의 기술을 포함합니다.   데이터 수집 기술웹 스크래핑웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 기술 (BeautifulSoup, Scrapy 등) 센서 데이터IoT 기기 등을 통해 실시간으로 데이터를 수집 로그 데이터 분석시스템 로그 파일에서 데이터를 추출하여 분석데이터 저장 및 관리 기술Hadoop분산 저장 및 처리 프레임워크, HDFS와 MapReduce로 구성 NoSQL 데이터베이스비관계형 데이터베이스로 대규모 데이터를 처리 (MongoDB, Cassandra..

정형 데이터와 비정형 데이터는 데이터의 구조와 형식에 따라 구분됩니다. 정형 데이터 (Structured Data)정의: 정형 데이터는 고정된 필드에 따라 구조화된 형태로 저장된 데이터를 말합니다. 이 데이터는 일반적으로 테이블 형식(행과 열)으로 구성되며, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 쉽게 저장, 검색, 분석할 수 있습니다.예시:관계형 데이터베이스: SQL 데이터베이스의 테이블스프레드시트: Excel의 표 형식 데이터기타: 고객 정보(이름, 주소, 전화번호 등), 금융 거래 기록, 재고 관리 데이터비정형 데이터 (Unstructured Data)정의: 비정형 데이터는 특정한 구조나 형식 없이 저장된 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 정형 데이터처럼 고정된 필드나 스키마에 맞춰져 있지 않으며,..

로그수집기 (Log Collector):정의: 로그수집기는 시스템, 애플리케이션, 네트워크 장비 등에서 생성되는 로그 데이터를 자동으로 수집하고 중앙화된 장소에 저장하는 도구나 소프트웨어를 의미합니다. 이 데이터는 시스템 성능 모니터링, 보안 분석, 문제 해결 등을 위해 사용됩니다.용도: 로그 데이터를 분석하여 시스템의 이상 탐지, 보안 위협 식별, 성능 개선 등 다양한 목적으로 활용됩니다.크롤링 (Crawling):정의: 크롤링은 웹페이지를 자동으로 탐색하고, 해당 페이지의 콘텐츠를 수집하는 프로세스입니다. 웹 크롤러(또는 스파이더)가 지정된 웹사이트를 순차적으로 방문하며 콘텐츠를 저장하고 인덱싱합니다.용도: 주로 검색 엔진이 웹사이트의 콘텐츠를 인덱싱하기 위해 사용하며, 데이터 수집 및 분석, 가격 ..

RFP, RFI, RFQ는 모두 기업이나 조직에서 특정 프로젝트나 서비스의 외부 공급자를 선정할 때 사용되는 문서 형태로,각각 다른 목적을 가지고 있습니다.  1. RFP (Request for Proposal, 제안 요청서)정의: RFP는 특정 프로젝트나 서비스에 대한 구체적인 요구사항을 설명하고, 이에 대해 제안서를 제출해 줄 것을 요청하는 문서입니다.목적: 프로젝트의 요구사항과 목표를 충족시킬 수 있는 공급자를 선정하기 위해 사용됩니다. RFP는 일반적으로 제안서의 구조, 예산, 일정, 그리고 기술적 요구사항 등을 상세하게 명시합니다.주로 사용되는 상황: 프로젝트나 서비스가 복잡하고, 다양한 공급자로부터의 창의적인 제안을 기대할 때 사용됩니다.2. RFI (Request for Information..

비전하우스(비전 진술서)는 조직이나 개인이 달성하고자 하는 미래의 상태나 목표를 명확하게 서술한 문서입니다.이를 통해 조직이나 개인이 나아가야 할 방향을 설정하고, 그 목표를 달성하기 위해 필요한 행동 방침을 세울 수 있습니다. 비전하우스를 작성하는 방법은 다음과 같습니다 1. 핵심 가치 정의조직이나 개인이 중요하게 여기는 핵심 가치를 명확히 정의합니다. 이는 비전의 기초가 되며, 모든 결정과 행동의 기준이 됩니다.2. 미래상 설정5년, 10년 혹은 그 이상의 장기적인 시간 프레임을 설정하고, 그 시점에 달성하고자 하는 상태를 구체적으로 묘사합니다. 이때, 비전은 구체적이면서도 영감을 줄 수 있는 내용이어야 합니다.3. 현재와 미래의 차이 분석현재의 상태와 미래에 도달하고자 하는 비전 사이의 차이를 분석..