|
Á¤°¡ : 34,000¿øÆǸŰ¡ 30,600¿ø (10% ÇÒÀÎ)
Ç°¸ñÁ¤º¸
Ã¥¼Ò°³- À¯Æ©ºê ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç Çʱ⠹«·á°ÀÇ Á¦°ø - ÆÄÀ̳ΠÁغñ¸¦ À§ÇÑ ¸ÞŸ¹ö½º ¶óÀ̺ê Á¦°ø - 23³â ÃֽŠ±âÃâ¹®Á¦ Ç®ÀÌ °úÁ¤ Á¦°ø Çѱ¹µ¥ÀÌÅͺ£À̽ºÁøÈï¿ø¿¡¼ ½Ç½ÃÇÏ°í ÀÖ´Â “ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»ç ÀÚ°ÝÁõ”À» ÁغñÇÏ´Â ¼öÇè»ýµéÀ» À§ÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù. ºñÀü°øÀڵ鵵 ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï À¯Æ©ºê ¹«·á ÄÜÅÙÃ÷¸¦ Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù. ¸Å³â ½Ç½ÃÇÏ´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®±â»çÀÇ ±âÃâ¹®Á¦¸¦ ÅëÇØ ÃâÁ¦°æÇâ ¹× À¯ÇüÀ» ÆľÇÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Çؼ³ °ÀǸ¦ ¹«·á·Î Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù. ½ÃÇè Á÷Àü ¸ÞŸ¹ö½º ¶óÀÌºê °ÀǸ¦ ÅëÇØ ¸¶Áö¸· ¿ä¾à ÃÑÁ¤¸® °ÀǸ¦ ¹«·á·Î Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù.
¸ñÂ÷1°ú¸ñ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±âȹ 01 ºòµ¥ÀÌÅÍ °³¿ä ¹× È°¿ë 1. ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ Æ¯Â¡ 2. ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡ 3. µ¥ÀÌÅÍ »ê¾÷ÀÇ ÀÌÇØ 4. ºòµ¥ÀÌÅÍ Á¶Á÷ ¹× Àη 02 ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú ¹× Á¦µµ 1. ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû 2. ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ÀΰøÁö´É 3. °³ÀÎÁ¤º¸ ¹ý · Á¦µµ 4. °³ÀÎÁ¤º¸ È°¿ë 03 CHAPTER 01 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 02 µ¥ÀÌÅͺм® °èȹ 01 ºÐ¼®¹æ¾È¼ö¸³ 1. ºÐ¼® ·Îµå¸Ê ¼³Á¤ 2. ºÐ¼®¹®Á¦ Á¤ÀÇ 3. µ¥ÀÌÅͺм® ¹æ¾È 02 ºÐ¼®ÀÛ¾÷ °èȹ 1. µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ °èȹ 2. ºÐ¼®ÀýÂ÷ ¹× ÀÛ¾÷°èȹ 03 CHAPTER 02 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 03 µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹× ÀúÀå °èȹ 01 µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹× Àüȯ 1. µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý 2. µ¥ÀÌÅÍ À¯Çü ¹× ¼Ó¼º ÆÄ¾Ç 3. µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ 4. µ¥ÀÌÅÍ ºñ½Äº°È 5. µ¥ÀÌÅÍ Ç°Áú°ËÁõ 02 µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç ¹× ÀúÀå 1. µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç 2. µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå 03 CHAPTER 03 ¿¹»ó¹®Á¦ 2°ú¸ñ ºòµ¥ÀÌÅÍ Å½»ö CHAPTER 01 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® 01 µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦ 1. µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦(Data Cleansing) 2. µ¥ÀÌÅÍ °áÃø°ª ó¸® 3. µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ»ó°ª Ã³¸® 02 ºÐ¼® º¯¼ö ó¸® 1. º¯¼ö ¼±Åà 207 2. Â÷¿øÃà¼Ò(Dimensionality Reduction) 3. ÆÄ»ýº¯¼ö »ý¼º 4. º¯¼öº¯È¯ 5. ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® 03 CHAPTER 01 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 02 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö 01 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ±âÃÊ 1. µ¥ÀÌÅÍ Å½»öÀÇ °³¿ä 2. »ó°ü°ü°è ºÐ¼® 3. ±âÃÊÅë°è·® ÃßÃâ ¹× ÀÌÇØ 4. ½Ã°¢Àû µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö 02 °í±Þ µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö 1. ½Ã°ø°£ µ¥ÀÌÅÍ(Spatio-Temporal Data) Ž»ö 2. ´Ùº¯·® µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö 3. ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö 03 CHAPTER 02 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 03 Åë°è±â¹ý ÀÌÇØ 01 ±â¼úÅë°è 1. µ¥ÀÌÅÍ ¿ä¾à 2. Ç¥º»ÃßÃâ 3. È®·üºÐÆ÷ 4. Ç¥º»ºÐÆ÷ 02 Ãß·ÐÅë°è 1. Á¡ÃßÁ¤ 2. ±¸°£ÃßÁ¤ 3. °¡¼³°ËÁ¤ 03 CHAPTER 03 ¿¹»ó¹®Á¦ 3°ú¸ñ ºòµ¥ÀÌÅÍ ¸ðµ¨¸µ CHAPTER 01 ºÐ¼®¸ðÇü ¼³°è 01 ºÐ¼®ÀýÂ÷ ¼ö¸³ 1. ºÐ¼®¸ðÇü ¼±Á¤ 2. ºÐ¼®¸ðÇü Á¤ÀÇ 3. ºÐ¼®¸ðÇü ±¸Ãà ÀýÂ÷ 02 ºÐ¼® ȯ°æ ±¸Ãà 1. ºÐ¼® µµ±¸ ¼±Á¤ 2. µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ 03 CHAPTER 01 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 02 ºÐ¼®±â¹ý Àû¿ë 01 ºÐ¼®±â¹ý 1. ȸ±ÍºÐ¼®(Regression Analysis) 2. ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍºÐ¼®(Logistic Regression) 3. ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« 4. Àΰø½Å°æ¸Á(Artificial Neural Network) 5. ¼Æ÷Æ®º¤Å͸ӽÅ(SVM, Support Vector Machine) 6. ¿¬°ü¼ººÐ¼® 7. ±ºÁýºÐ¼® 02 °í±Þ ºÐ¼®±â¹ý 1. ¹üÁÖÇü ÀÚ·áºÐ¼® 2. ´Ùº¯·® ºÐ¼® 3. ½Ã°è¿ ºÐ¼®(Time Series Analysis) 4. º£ÀÌÁö¾È ±â¹ý 5. µö·¯´× ºÐ¼® 6. ºñÁ¤Çüµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® 7. ¾Ó»óºíºÐ¼® 8. ºñ¸ð¼ö Åë°è 03 CHAPTER 02 ¿¹»ó¹®Á¦ 4°ú¸ñ ºòµ¥ÀÌÅÍ °á°ú Çؼ® CHAPTER 01 ºÐ¼®¸ðÇü Æò°¡ ¹× °³¼± 01 ºÐ¼®¸ðÇü Æò°¡ 1. Æò°¡ÁöÇ¥ 2. ºÐ¼®¸ðÇü Áø´Ü 3. ±³Â÷ °ËÁõ(Cross Validatiion) 4. ¸ð¼ö À¯ÀǼº °ËÁõ 5. ÀûÇÕµµ °ËÁ¤ 02 ºÐ¼®¸ðÇü °³¼± 1. °ú´ëÀûÇÕ ¹æÁö 2. ¸Å°³º¯¼ö ÃÖÀûÈ(Parameter Optimization) 3. ºÐ¼®¸ðÇü À¶ÇÕ(Aggregation) 4. ÃÖÁ¾ ¸ðÇü ¼±Á¤ 03 CHAPTER 01 ¿¹»ó¹®Á¦ CHAPTER 02 ºÐ¼®°á°ú Çؼ® ¹× È°¿ë 01 ºÐ¼®°á°ú Çؼ® 1. ºÐ¼®¸ðÇü Çؼ® 2. ºñÁî´Ï½º ±â¿©µµ Æò°¡ 02 ºÐ¼®°á°ú ½Ã°¢È 1. µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È 2. Á¤º¸ ½Ã°¢È 3. ÀÎÆ÷±×·¡ÇÈ 03 ºÐ¼®°á°ú È°¿ë 1. ºÐ¼®¸ðÇü Àü°³ 2. ºÐ¼®°á°ú È°¿ë ½Ã³ª¸®¿À °³¹ß 3. ºÐ¼® ¸ðÇü ¸ð´ÏÅ͸µ 4. ºÐ¼® ¸ðÇü ¸®¸ðµ¨¸µ 04 CHAPTER 02 ¿¹»ó¹®Á¦ ½ÇÀü¸ðÀÇ°í»ç ½ÇÀü¸ðÀÇ°í»ç ºòµ¥ÀÌÅͺм®±â»ç Çʱ⠽ÇÀü¸ðÀÇ°í»ç 01 ºòµ¥ÀÌÅͺм®±â»ç Çʱ⠽ÇÀü¸ðÀÇ°í»ç 1ȸ 02 ºòµ¥ÀÌÅͺм®±â»ç Çʱ⠽ÇÀü¸ðÀÇ°í»ç 2ȸ »ó¼¼ À̹ÌÁö
(°³)
1. ¹è¼Û
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 4½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ12½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù. ¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù. 2. ¹è¼Û·á ¹è¼Û·á´Â 25,000¿ø ÀÌ»óÀÌ °æ¿ì À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ºÎ´ãÇÏ°í, ¹Ì¸¸ÀÏ °æ¿ì °í°´ÀÌ 2,500¿øÀ» ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ±¸¸Å±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ÀÌ»óÀε¥ Àû¸³±Ý µîÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÇÁ¦ °áÀç±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ µÇ´õ¶óµµ À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ¹è¼Û·á¸¦ ºÎ´ãÇÏ°í, Á¦ÁÖ¸¦ Á¦¿ÜÇÑ µµ¼Áö¿ªÀÇ °æ¿ì´Â 5,000¿øÀÌ Ãß°¡µË´Ï´Ù. Çؿܹè¼ÛÀº Àü¾× °í°´ºÎ´ãÀÌ µË´Ï´Ù. 5. ¹ÝÇ°/±³È¯
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù. 4. ȯºÒ ¹ÞÀ¸½Å ³¯ºÎÅÍ 2ÀÏ À̳»·Î Àüȳª 1:1 °Ô½Ã±Û·Î Àû¾îÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇϽʴϴÙ. 5. ÁÖÀÇ °í°´´Ô º¯½ÉÀ¸·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒ °í°´´Ô²²¼ Åùèºñ(¿Õº¹Åùèºñ)¸¦ ºÎ´ãÀÌ µÇ´Ï ÀÌÁ¡ À¯ÀÇÇØ ÁֽʽÿÀ. ¶ÇÇÑ °ÀÇÅ×ÀÙ/¾ãÀº¹®Á¦Áý/ºñ´ÒÆ÷ÀåµÈÁ¦Ç°µîÀº Çѹø ±¸¸ÅÇÏ½Ã¸é ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒÀÌ ÀüÇô ¾ÈµË´Ï´Ù. ½ÅÁßÈ÷ »ý°¢Çϼż ±¸¸Å ºÎŹµå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÒ·®Å×ÀÙÀÇ °æ¿ì ±× ºÒ·®ÀÌ µÈ °³º°Å×ÀÙÀ» À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î A/S¸¦ Çص帳´Ï´Ù. 6. ÁÖ¹®Ãë¼Ò, ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒÀº ´çÀÏ 3½Ã ÀÌÀü¿¡ ÇØÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ±× ÀÌÈÄ´Â ¹è¼Û µî¿¡ µû¸¥ Á¦ºñ¿ëÀ» ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
|
|
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
* »óÇ°»çÀÌÁî Ä¡¼ö´Â Àç´Â ¹æ¹ý°ú À§Ä¡¿¡ µû¶ó 1~3cm ¿ÀÂ÷°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.