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9421(1380)
SOM(Self Organizing Maps) 알고리즘은 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런(Neuron)으로 정렬하여 지도(Map)의 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법의 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9422(1379)
다음 군집화 방법 중 DBSCAN, DENCLUE 기법 등 임의적인(Arbitrarity) 모양의 군집 탐색에 가장 효과적인 방법은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9423(1378)
다음 중 k평균군집에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9424(1377)
k-평균 군집으로 대표되는 비계층적 군집 방법에서는 군집의 개수인 k를 미리 정해주어야 한다. 다음 중 군집수를 정하는 데 활용할 수 있는 그래프로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9425(1376)
아래는 22개의 미국 전투기에 대한 4개의 변수 값을 사용한 군집분석의 결과이다. 이에 대한 설명 중 부적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9426(1375)
비계층적 군집 방법의 기법인 k-means Clustering의 경우 이상값(Outlier)에 민감하여 군집 경계의 설정이 어렵다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 등장한 비계층적 군집 방법으로 가장 적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9427(1374)
SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9428(1373)
군집분석에서는 관측값들이 얼마나 유사한지 또는 유사하지 않은지를 측정할 수 있는 측도가 필요하다. 다음 중 유사도 측도에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9429(1372)
다음 중 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬화하여 지도의 형태로 형성화하는 클러스터링 방법으로 적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9430(1371)
K-means 군집분석에 대한 설명으로 틀린 것은?
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9431(1370)
군집분석은 비지도학습 기법 중 하나로 사전 정보 없이 자료를 유사한 대상끼리 묶는 방법이다. 다음 중 군집분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
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9432(1369)
거리를 이용하여 데이터 간 유사도를 측정할 수 있는 척도는 데이터의 속성과 구조에 따라 적합한 것을 사용해야 한다. 다음 중 유사도 측도에 대한 설명으로 부적절한 것은?
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9433(1368)
다음 중 k-means 군집의 단점으로 가장 부적절한 것은?
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9434(1367)
계층적 군집방법은 두 개체(또는 군집) 간의 거리(또는 비유사성)에 기반하여 군집을 형성해 나가므로 거리에 대한 정의가 필요한데, 다음 중 변수의 표준화와 변수 간의 상관성을 동시에 고려한 통계적 거리로 적절한 것은?
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9435(1366)
아래 그림은 평균연결법을 통한 계층적 군집화 예제이다. 데이터 분석 목적 상 Height값을 1.5를 기준으로 하위 군집을 구성할 때 다음 중 생성된 하위 군집을 가장 잘 나타낸 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9436(1365)
아래는 학생들의 키와 몸무게를 정규화한 데이터이다. 최단연결법을 통해 학생들을 3개의 군집으로 나누고자 한다.(유클리디안 거리 사용) 다음 중 가장 적절한 것은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9437(1364)
아래 데이터 셋에서 A, B의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하시오.
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9438(1363)
계층적 군집분석 수행 시 두 군집을 병합하는 방법 가운데 병합된 군집의 오차제곱합이 병합 이전 군집의 오차제곱합의 합에 비해 증가한 정도가 작아지는 방향으로 군집을 형성하는 방법은?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9439(1362)
150개의 식물 개체를 4개의 변수(꽃받침 길이, 꽃받침 폭, 꽃잎 길이, 꽃잎 폭)로 측정한 데이터를 사용하여 3개의 식물 군으로 구분하려 한다. 이 때 사용 가능한 분석 방법으로 적절한 것은 무엇인가?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
9440(1361)
계층적 군집 방법은 n개의 군집으로 시작해 점차 군집의 개수를 줄여나가는 방법이다. 다음 중 계층적 군집 분석 결과를 나타내는 도표로 가장 적절한 것은?
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
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가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
비기봇 해설
1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
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