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(경영전략)-등가분석 가치.기반 프로젝트 비용 분석 - ACE MARR NPW (경영전략)-등가분석 가치.기반 프로젝트 비용 분석 (등가가치, ACE MARR 기반) 구축 프로젝트 비용 분석 예시를 바탕으로 사업 프로젝트의 경제적 타당성을 평가하고 의사 결정을 지원하는 데 필수적입니다.다음은 등가 분석과 ACE MARR 기반 분석을 활용한 예시입니다.1. 프로젝트 개요프로젝트: 중소기업 대상 온라인 쇼핑몰 시스템 구축i = 0.10 (10%)투자 기간: 5년초기 투자 비용: 1억 원연간 운영 비용: 2천만 원예상 연간 수익: 5천만 원목표 수익률 (MARR): 10%2. 등가 분석등가 분석은 다양한 시점의 현금 흐름을 동일한 시점으로 변환하여 비교하는 방법입니다. 여기서는 연간 순현금흐름 (수익 - 운영 비용)을 현재 가치로 환산하여 초기 투자 비용과 비교합니다.연간 순현금흐름 계.. 더보기
언어모델 비교 - LLM(Large Language Model), SLLM(Super Lightweight Language Model), SLM(Small Language Model) 인공지능 GPT를 기준으로 LLM(Large Language Model), SLLM(Super Lightweight Language Model), SLM(Small Language Model)의 특징을 비교하면 다음과 같습니다.🔹 LLM (Large Language Model)✅ 특징:수십억~수천억 개의 파라미터를 가진 대규모 AI 모델방대한 데이터 학습으로 다양한 분야에서 높은 성능 제공강력한 자연어 이해 및 생성 능력 보유✅ 장점:✔ 다양한 질문과 복잡한 작업 수행 가능✔ 높은 창의성과 정확성을 갖춘 응답✔ 문맥 유지 및 추론 능력 우수✅ 단점:✖ 높은 연산 비용 (고성능 GPU 필수)✖ 응답 속도가 상대적으로 느림✖ 실시간 처리 및 임베디드 환경 적용 어려움✅ 사용 사례:🔹 ChatGPT, Ba.. 더보기
10가지 유용한Text 데이터 분석 라이브러리 #Gensim #spaCy #NLTK #TextBlob #PyCaret #Word2Vec #Doc2Vec10가지 유용한Text 데이터 분석 라이브러리 데이터 분석을 위한 기술로 텍스트 분석 및 자연어 처리 도구들과 기법들을 설명하고 비교해봅니다.1. Gensim목적: 토픽 모델링, 문서와 단어 임베딩, 그리고 자연어 처리(NLP)를 위한 Python 라이브러리.주요 기능:LDA, Word2Vec, Doc2Vec, FastText와 같은 알고리즘 지원.대규모 텍스트 데이터를 효과적으로 처리.특징:간단한 사용법과 확장성이 뛰어남.텍스트 클러스터링 및 토픽 모델링에 강점.https://linkniti1.com/2. spaCy목적: 고성능의 자연어 처리(NLP)를 제공하는 Python 라이브러리.주요 기능:토큰.. 더보기
다양한 Text 분석 기술- 토픽 모델링 분석 도구들 다양한 Text 분석 기술- 토픽 모델링 분석 도구들 주요 토픽모델링 기법 비교1. LDA (Latent Dirichlet Allocation)방식: 확률적 모델로, 문서를 토픽의 혼합으로 표현하고 단어를 토픽 내 분포로 모델링합니다.장점: 전통적 방식으로 해석이 용이하며, 주제 간 명확성 제공[1][5].단점: BoW(Bag-of-Words) 기반으로 문맥 무시, 토픽 수와 하이퍼파라미터 조정 필요[1][4].2. Top2Vec방식: 문서와 단어를 동일한 벡터 공간에 임베딩한 후 군집화로 토픽 추출[1][2].장점: 전처리 불필요, 토픽 수 자동 결정, 세부 주제 분산 효과적[1][3].단점: LDA 대비 토픽 해석력 약간 낮을 수 있음[1].3. BERTopic방식: BERT 임베딩 기반으로 문맥 반.. 더보기
자료분석 기술 - 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은 텍스트 마이닝과 자연어 처리(NLP) 기술로 텍스트 데이터에서 숨겨진 의미와 구조를 파악하는 데 사용되는 강력한 도구입니다.잠재적 주제 분석은 데이터의 의미적 연결을 탐색하는 과정이라면, 토픽 모델링은 이를 기반으로 문서 내/외의 주제를 분류하고 조직화하는 방법입니다.두 방법 모두 텍스트 데이터의 잠재된 주제를 추출하고 분석한다는 공통점을 가지고 있지만, 접근 방식과 사용되는 알고리즘에는 차이가 있습니다.1. 토픽 모델링 (Topic Modeling)개념:토픽 모델링은 문서 집합에서 숨겨진 주제를 자동으로 찾아내는 통계적 모델링 기법입니다.작동 원리: 문서와 단어 간의 관계를 확률적으로 모델링하여 특정 주제가 여러 문서에서 어떻게 나타나는.. 더보기
잠재적 주제 분석(토픽모델링) 도구 - LSI pLSI LDA *잠재적 주제 분석(토픽모델링) 도구 - LSI pLSI LDA *잠재적 주제 분석(토픽 모델링)은 문서 집합에서 숨겨진 주제를 자동으로 추출하는 기법으로, 자연어 처리(NLP)와 텍스트 마이닝에서 널리 사용됩니다. 주요 기법으로는 LSI(잠재 의미 색인화), pLSI(확률적 잠재 의미 색인화), 그리고 LDA(잠재 디리클레 할당)가 있습니다.이 기법들은 문서 분류, 요약, 추천 시스템, 여론 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.LSI (Latent Semantic Indexing), pLSI (probabilistic Latent Semantic Indexing), 그리고 LDA (Latent Dirichlet Allocation)는 모두 텍스트 데이터에서 잠재적 주제를 찾아내는 데 사용되는 방법.. 더보기
경영학 및 의사결정 이론 - 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation) 활용 (Exploitation) 은 우리가 알고 있는 것에서 이익을 취하는 과정이고 ,탐색 (Exploration) 은 우리가 알지 못하는 것에 대한 지식을 얻는 것입니다.  탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)은 경영학 및 의사결정 이론에서 중요한 개념으로, 조직과 개인이 자원을 어떻게 할당하고 선택을 최적화하는지 설명하는 데 사용됩니다. 이 두 개념은 서로 상충되며 균형을 맞추는 것이 핵심입니다. 탐색(Exploration) :  정보를 수집하면서 선택, 새로운 것을 발견하려는 노력 기존의 틀을 벗어나 새롭게 배울 수 있는 영역 활용(Exploitation): 충분한 정보를 수집하여 결정 , 안정성과 효율성을 강조하는 반면, 혁신과 도전은 덜 포함  아래에서 각각의 정의와 특징.. 더보기
인공지능 기술 - 기술 요소의 진화와 서비스 동향 정리 2025.3.21 인공지능 기술 요소 및 서비스 동향 정리인공지능 기술은 다양한 형태의 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 각 데이터 유형에 특화된 기술 요소들이 존재합니다.인공지능 기술은 GPT가 나오기전과 나오고 난 이후 시장은 급속한 변화가 일어나고 있습니다. 기존의 TEXT, DATA를 중심으로 예측하고 분류하고 분석하는 기술에서 비정형 이미지, 동영상을 생성하거나,  사람과의 대화, 지식의 검색증강 등을 통해 사람과의 상호작용이 증가하는 추세로 보여 집니다.앞으로 인공지능은 사람의 지능을 증강하고 역량을 강화하는 도구로서  지식을 수준으로 역량을 측정하는 시대는 사라질 지도 모릅니다. 오히려 사람의 본성과 인간미 넘치는 판단이 더 중요한 사회가 되기를 바랍니다. 최근 인공지능 CEO, 인공지능 면접관 등 사.. 더보기

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