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진강이의 성장일지
ChatGPT를 시작으로 지난 1년 동안은 생성형 AI의 시대라고 해도 과언이 아닙니다. 우리 앞에 등장한 이 생성형 AI 기술로 인해 크리에이터가 되기 위한 장벽이 낮아지고 있으며 누구나 아이디어나 영감만 있으면 전문적인 지식이 없어도 AI 도구를 활용해 내 작품을 만들 수 있는 시대가되었습니다. 앞으로 이 생성형 AI를 잘 활용할 수 있는 능력이 분야에 상관없이 매우 중요한 능력이 될 것입니다. 따라서 오늘은 생성형 AI에 대해 잘 모르거나 처음 써 보는 분들을 위해 이 기술과 관련된 용어들을 간단하게 설명하려고 합니다. 기본적인 내용부터 더 어려운 내용까지 다룰 예정이니, 이 글을 통해 생성형 AI에 대해 더 알아가는 시간이 되었으면 좋겠습니다. 1. AI란? AI는 인간의 생각하는 방식을 모방하여..
활용 데이터셋 2022 디지털 정보격차 실태조사 (from 한국지능정보사회진흥원(NIA)) 최종 기획안 미래 도서관 정책 기획안 빅데이터 활용 사회문제 해결 기획안 코드 데이터 분석에 사용한 전체 코드는 다음과 같다 import matplotlib import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # read data xlsx df = pd.read_excel('data.xlsx') # read the columns from xlsx #df2 = pd.read_excel("codebook.xlsx") from matplotlib import rc rc('font', family='Apple..
유형별 통계량 각 유형별 군집의 특성을 알아보기 위해, 성별, 학력수준, 가구구성형태, 가구주 여부, 지역, 수도권 여부, 월평균소득, 가구 거주형태, 직업유무의 분포를 살펴봤다. ‘디지털 약자’ 유형은 여성, 저학력, 1인 가구, 가구주, 동 거주, 비수도권, 저소득, 아파트 외 거주, 직업 없음의 비율이 높았다. 디지털 약자 유형은 저학력에 1인 가구, 수도권 밖 그리고 읍/면 비율이 다른 유형에 비해 상대적으로 높다. 이는 디지털 기기를 접하기 힘든 고립된 환경이라고 유추할 수 있다. 따라서 이들 유형은 디지털 기기 ‘역량’이나 ‘활용’보다도 ‘접근’ 제고에 힘을 써야 한다. ‘디지털 프랜드’ 유형은 남성, 학력, 다가구, 가구주, 동 거주, 비수도권, 고소득, 아파트 거주, 직업 음의 비율이 높았..
현대의 많은 사람들이 오픈소스 소프트웨어의 개발, 공유, 및 협업을 통해 혁신적인 프로젝트를 구현하고 있습니다. 그러나 오픈소스 소프트웨어를 사용하려면 라이센스에 대한 이해가 필요합니다. 오늘 포스트에서는 오픈소스 라이센스에 대한 개요와 주요 유형을 살펴보겠습니다. 오픈소스 라이센스란? 오픈소스 라이센스는 소프트웨어를 누구나 자유롭게 사용, 수정, 및 배포할 수 있는 규정입니다. 이러한 라이센스는 소프트웨어 개발자와 이용자 간의 권리와 의무를 정의하며, 개발자가 소프트웨어를 공개적으로 공유할 수 있도록 허용합니다. 주요 오픈소스 라이센스 GNU 일반 공중 사용 허가서 (GPL): 가장 유명한 오픈소스 라이센스 중 하나로, 수정된 코드의 배포 시에도 같은 GPL 라이센스를 유지해야 합니다. 소스 코드 공개..
분석내용 (투입데이터) 투입 데이터 과학기술정보통신부・한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 매년 시행하고 있는 디지털정보격차실태조사(2022) 통계 원자료(raw data)를 활용했다. (설문지 데이터) 디지털정보화 지수 본 프로젝트에서는 과학기술정보통신부・한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 설정한 디지털정보격차지수를 참고하여 디지털정보화 접근 수준, 디지털정보화 역량 수준, 디지털정보화 활용 수준 을 산출하였으며 이 값을 이용하여 k-means 군집분석을 실시하였다. 출처 : 한국지능정보솨회진흥원(NIA) 디지털정보격차실태조사 2022 일반 국민의 디지털정보화수준을 100으로 할 때 일반 국민 대비 노년층의 디지털정보화 수준은 최소 0%이며 최대 100% 이상의 값이 된다. 즉 100%이면 노년층의 디지털정..
import pandas as pd import numpy as np file_path = 'rawdata.csv' df = pd.read_csv(file_path) #read_csv 함수로 데이를 df형태로 불러옴 df.head() ID Q1A1 Q1A2 Q2A11 Q2A12 Q2A13 Q2A2 Q2A3 Q3 Q4A1 ... ADQ8A4 ADQ8A5 ADQ8A6 ADQ8A7 ADQ8A8 ADQ9 ADQ101 ADQ102 ADQ103 WT2 0 108121 1 2 1.0 NaN NaN 2 2 1 1 ... NaN NaN NaN NaN NaN 3 3 1 1 1.07 1 106029 1 2 1.0 NaN NaN 2 2 1 1 ... NaN NaN NaN NaN NaN 2 13 1 2 0.67 2 100438..