분류 전체보기 (214) 썸네일형 리스트형 빅데이터 활용사례-공동주택 부조리 분석시스템 개발 빅데이터 활용사례-공동주택 부조리 분석시스템 개발 ◈ 공동주택 부조리 분석시스템 개발 빅데이터 활용사례 중 하나로 공동주택 부조리 분석시스템을 개발하는 것이 있습니다. 공동주택에서 발생하는 부조리 문제들은 거주민들의 불편함과 불법적인 수익을 추구하는 사람들의 행위로 인해 발생합니다. 이러한 문제는 신속하고 효과적인 대처가 필요하며, 빅데이터를 활용하면 보다 정확한 분석과 예방이 가능합니다. 공동주택 부조리 분석시스템은 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 부조리 문제를 예측하고 대처하는 시스템입니다. 예를 들어, CCTV 영상 데이터를 분석하여 불법주차, 각종 파손, 불법 출입 등의 부조리 행위를 감지할 수 있습니다. 또한, 주민들의 불만 사항을 수집하고 분석하여 어떤 부조리 행위에 대해 가장 많은 불만이 .. 4차 산업혁명시대 빅데이터로 배우는 활용사례 4차 산업혁명시대 빅데이터로 배우는 활용사례 ◆ 체납액 회수도 과학적인 방법으로 체납액 회수도 과학적인 방법으로 가능합니다. 일반적으로 체납액 회수를 위해서는 직원의 인격적 관리와 경영 능력이 필요하지만, 이 외에도 데이터 분석 기술 등 과학 기술을 활용하여 효율적인 체납액 회수 방안을 마련할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 방법들이 있습니다. 1. 고객 데이터 분석 : 체납고객들의 정보를 분석하여 직접 연락하기 쉬운 고객을 구분하고, 해당 고객들에게 회수를 유도하는 전화나 문자 등을 보내는 등 개인화된 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 2. 빅데이터 분석 : 체납고객들의 결제 이력, 연체이력, 선호도 등의 데이터를 수집하여 머신러닝 알고리즘을 활용하여 체납 가능성이 높은 고객을 사전에 예측해 미.. 빅테이터 활용사례 사례분석으로 배우기 빅테이터 활용사례 사례분석으로 배우기◆ 근로감독 사업장 선정 과학화빅데이터 기술을 활용하여 근로감독에서 사업장을 선정하는 방법 중 하나는 과학화된 방법입니다. 그 방법은 다음과 같습니다. 1. 감시대상 범위 설정 : 근로감독 대상 범위를 설정합니다. 지역별, 업종별, 규모별 등의 기준을 설정하여 대상 범위를 한정합니다. 2. 데이터 수집 : 대상 범위를 한정한 후, 감시에 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 사업장 정보, 근로자 정보, 근로계약서, 근로시간 기록 등이 포함됩니다. 3. 데이터 전처리 : 수집한 데이터는 전처리를 거쳐서 분석에 적합한 형태로 가공됩니다. 예를 들어, 사업장 정보를 이용하여 사업장 별로 규모, 업종, 정규직-비정규직 비율 등을 파악합니다. 4. 데이터 분석 : 전처리된 .. 빅데이터 활용사례-골든 타임 확보로 응급환자 생존률 향상 빅데이터 활용사례-골든 타임 확보로 응급환자 생존율 향상 ◆ 골든 타임 확보로 응급환자 생존율 향상 골든 타임은 응급환자가 처음 증상을 보인 후 응급조치를 취할 때까지의 시간을 말합니다. 일반적으로 3분에서 4분 정도가 지나면 응급 상황이 생긴 환자의 생존 확률은 급격하게 감소합니다. 따라서, 골든 타임 내에 적절한 응급조치를 취할 수 있도록 확보하는 것이 매우 중요합니다. 응급환자의 생존율과 회복률은 응급 처치를 받는 속도와 질에 따라 크게 좌우됩니다. 따라서, 골든 타임을 확보하여 응급 처치가 가능한 빠른 시간 안에 마쳐지면 생존율이 훨씬 높아집니다. 응급환자를 처치하는 방법은 즉각적인 CPR을 통한 치료, 제세동기로 전기 충격을 가하는 등의 응급 처치입니다. 흔히 마취를 받지 않은 상태에서 심장 발.. 빅데이터 활용 사례-미세먼지 이슈와 빅데이터 활용방안 빅데이터 활용 사례-미세먼지 이슈와 빅데이터 활용방안 ▣ 미세먼지 이슈와 빅데이터 활용방안 미세먼지는 대기오염의 주요 원인 중 하나로 건강에 큰 영향을 주고 있습니다. 이에 따라 미세먼지 관련 빅데이터도 많이 활용되고 있습니다. 빅데이터를 활용하여 미세먼지 관리와 예방에 대한 다양한 방안들이 연구되고 있습니다. ◆ 미세먼지 예측 모델 개발 날씨 데이터, 위치 정보, 대기오염 물질 농도 등을 수집하여 머신러닝 알고리즘을 적용하여 미세먼지 농도를 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 빅데이터를 활용하여 미세먼지 예측 모델을 개발하기 위해서는, 다음과 같은 절차를 거칩니다. 1. 미세먼지 농도 데이터 수집 : 먼저, 미세먼지 농도 데이터를 수집합니다. 이를 위해서는 대기오염측정소에서 일정한 주기로 측정된 데이.. 4차 산업혁명시대 활용사례로 빅데이터를 배우다. 4차 산업혁명시대 활용사례로 빅데이터를 배우다. ◈ 경기 모니터링 시스템 경기모터링 시스템은 스포츠 경기나 게임 등에서 발생하는 데이터를 수집, 분석하여 경기 및 선수의 모습을 판단하는 기술입니다. 이러한 시스템은 CCTV나 센서 등 다양한 디바이스를 사용하여 정보를 수집한 후, 이를 데이터베이스에 저장합니다. 그리고 수집된 데이터를 학습하여 인공지능 알고리즘이 경기 상황을 판단할 수 있는 모델을 만들게 됩니다. 경기 모니터링 시스템은 농구, 축구, 야구 등의 다양한 스포츠에서 활용됩니다. 이 시스템은 경기 동안 선수들의 움직임, 공의 위치, 독점 등을 실시간으로 측정하며, 이를 기반으로 잠재적인 위험상황을 감지하고, 선수의 기량 및 팀의 전략을 평가합니다. 이는 코치나 팬, 녹화 및 중계 담당자 등이 .. 빅데이터 유형별 활용 사례 빅데이터 유형별 활용 사례 ▣ 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델 개발 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델은 국내외에서 많은 기관들이 고민하고 있는 주제 중 하나입니다. 이에 대응하여 한국환경공단은 국가적인 미세먼지 대응을 위해 표준화된 빅데이터 모델을 개발하였습니다. 한국환경공단이 개발한 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델은 대기오염 정보를 분석하여 이에 따른 예측, 모니터링, 효과적인 대처전략을 제시할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 모델은 미세먼지 농도, 기상 조건, 대기환경 등 다양한 변수를 분석하여 미세먼지 발생과 확산 원인을 찾아내고, 정확한 예측 모델을 구축합니다. 또한, 이 모델은 미세먼지 예방에 필요한 대응전략을 구성할 수 있는 가이드라인을 제공합니다. 예를 들어, 미세먼지 발생 원인이 되는.. 빅데이터 활용한 주요 사례분석 빅데이터 활용한 주요 사례분석 ▣ 공간 빅데이터를 활용한 도시 양극화 분석 도시 양극화란, 도시 내에서 일부 지역이 부유하고 발전되어 있으면서 다른 지역은 빈곤하고 발전이 되어 있지 않는 현상을 말합니다. 이러한 도시 양극화 문제는 적극적인 대안 없이 그 사이의 격차가 점점 심화되고 있습니다. 이러한 도시 양극화 문제를 해결하기 위해 최근에는 공간 빅데이터를 활용한 분석이 많이 이루어지고 있습니다. 공간 빅데이터는 위치정보 데이터로 구성되어 있으며, 이를 통해 도시 내에서 각 지역의 상관관계와 발전 정도를 파악할 수 있습니다. 공간 빅데이터 분석에서는 주거지역, 상업지역, 공원 등 각 지역의 인프라와 인구 밀도, 교통량, 소득 수준 등의 데이터를 수집합니다. 이렇게 수집한 데이터를 기반으로 다양한 분석 .. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 27 다음