# data[].attributes.body
국가 통계 포털 https://kosis.kr/

기상자료개방포털 https://data.kma.go.kr/

[행정]

주민등록 인구 통계 : https://27.101.213.4/

지방행정 데이터 : https://www.localdata.go.kr/

[지도]

국가지리정보원 : https://www.ngii.go.kr/

[농림]농림축사부 : https://www.mafra.go.kr/home/5016/subview.do

[치안]경찰청 공공데이터 :https://www.police.go.kr/user/bbs/BD_selectBbsList.do?q_bbsCode=1113

[문화]문화데이터 광장 : https://www.culture.go.kr/data/main/main.do

[교통]교통사고분석시스템 : https://taas.koroad.or.kr/

# data[].attributes.body
데이터 셋 설명하기

데이터 타입과 결측값 확인하기

기초 통계 분석하기

상관관계 분석하기

시각화 및 데이터 탐색하기

chatgpt

아이디 : yjil1@mygpt.kr

비밀번호 : yjil-user-01

# data[].attributes.body
편의점 즉석식품 매출과 기온의 관계 분석하기을 통한 마케팅 전략 세우기

# data[].attributes.headline
데이터 가공(기온과 즉석식품매출증감)

# data[].attributes.subject
데이터 가공(기온과 즉석식품매출증감)

# data[].attributes.body
평균기온과 전월대비 매출증감률의 상관계수: 0.415

양(+)의 상관관계 → 기온이 높을수록 즉석식품 매출증감률도 증가하는 경향이 있음.

다만 상관계수가 0.4 정도라서 중간 정도의 상관관계로 해석할 수 있습니다.

계정별 상관관계

봄(3~5월)

평균 +12%로 가장 높은 매출 증가율.

일부 해에는 20~27%대 급증 사례가 있음.

계절적 요인(개학, 신학기, 날씨 따뜻해짐)과 관련 가능성이 큼.

여름(6~8월)

평균 +4%로 소폭 증가.

큰 변동성은 없고, 비교적 안정적인 매출 흐름.

가을(9~11월)

평균 -1.2%로 매출이 정체하거나 약간 감소.

변동 폭은 있지만 전반적으로 감소세.

겨울(12~2월)

평균 -6.7%로 가장 큰 폭의 감소.

특히 일부 달에는 -20%대 급락도 있었음.

명절, 계절적 소비 패턴이 영향을 미쳤을 가능성.

# data[].attributes.body
봄(3~5월)

평균 +12% 증가 → 계절 중 매출 증가세가 가장 뚜렷

특히 4월, 5월에서 급등 현상 관찰됨 (이상치 포함)

여름(6~8월)

평균 +4% 증가 → 아이스크림, 음료 등 계절 상품 영향으로 완만한 성장

변동성은 크지 않음

가을(9~11월)

평균 -1% 감소 → 휴가철 이후 소비 둔화, 수요 하락 반영

겨울(12~2월)

평균 -6.7% 감소 → 매출이 가장 크게 떨어지는 구간

추운 날씨, 명절 전후 소비 패턴 영향 가능

# data[].attributes.attachment_link.title
계절별 즉석식품 전월대비 매출 증감률 평균

# data[].attributes.body
. 1.계절성 패턴 (Seasonality)

봄(3~5월): 전월대비 매출증감률이 평균 +12%로 가장 높음.
→ 신학기, 봄나들이, 소비심리 회복 시점에서 즉석식품 수요가 급증.

여름(6~8월): 평균 +4.2%, 완만한 증가.
→ 고온기에 간편식 수요가 유지되지만, 음료·빙과류에 소비가 분산될 가능성.

가을(9~11월), 겨울(12~2월): 각각 -1.2%, -6.7% 감소.
→ 추운 계절일수록 매출이 줄어드는 경향. 특히 겨울은 전반적으로 수요가 위축됨.

2. 이상치 분석에서 본 특이 이벤트

2017년 4월(+25.8%) / 2019년 4월(+27.3%):
전월 대비 이례적 급증. → 특정 프로모션, 사회적 이벤트, 계절 특수 수요 가능성.

2020~2021년 4월(2%대):
코로나 시기 영향으로 전통적인 봄철 매출 급등 패턴이 무너짐.

3.상관관계

상관계수 r = +0.415

기온이 높아질수록 매출도 증가하는 경향.

다만 계절·프로모션·사회적 요인 등 복합적 영향 존재.

4. 실무적 활용 인사이트

1. 마케팅/프로모션 전략

봄: 집중적인 프로모션으로 수익 극대화 가능.

겨울: 수요가 줄어드는 만큼, 할인/번들 전략으로 방어 필요.

2. 재고 관리

봄철: 즉석식품 재고 확보 필수.

겨울철: 과잉 재고 위험 → 발주 최적화 필요.

3. 기후 기반 수요 예측

평균기온이 일정 수준 이상 오르면 매출 증가 확률이 높음.

날씨 데이터 기반 수요 예측 모델에 활용 가능.

# data[].attributes.body
1. 전월대비 매출 증감률의 변동성

평균은 소폭 증가세(+5~7% 정도)지만,

특정 달에는 –10% 감소나 +20% 이상 급등처럼 큰 폭의 변동이 나타납니다.
➡️ 따라서 안정적 성장보다는 이벤트·계절·외부 요인에 크게 흔들리는 시장임을 보여줍니다.

2. 월평균 기온과의 관계

상관계수는 거의 0에 가까움 (약 0.06 수준) → 기온과 매출 변화 간 직접적인 상관관계는 거의 없음.

하지만 계절별 패턴은 존재합니다.

겨울(1~2월): 매출 감소 경향

봄·가을(3~5월, 9~11월): 완만한 증가세

여름(6~8월): 기온은 높지만 매출은 불안정

3. 이상치(Outlier) 분석

전월대비 매출 증감률 분포에서 ±15% 이상 급변한 달은 이상치로 볼 수 있습니다.

이런 달은 단순 계절 효과가 아니라, 프로모션, 신제품 출시, 사회적 이벤트(예: 코로나19, 경기 요인)의 영향을 받았을 가능성이 큽니다.

4. 사업적 인사이트

1. 기온보다는 이벤트 요인이 더 중요

날씨 변화 자체보다는 소비 트렌드·마케팅 이벤트가 매출에 더 큰 영향을 미칩니다.

2. 계절별 전략 필요

겨울철(매출 감소 구간): 프로모션 강화 필요

봄·가을(매출 회복 구간): 신제품·광고 집중 시기

여름(변동성 큰 구간): 안정적 수요 확보 위한 전략(세트상품, 콜드체인 프로모션 등) 필요

3. 이상치 달은 별도 분석 필요

왜 특정 달에 –10% 또는 +20% 이상 변했는지 따로 파악해야 향후 예측력이 높아짐

# data[].attributes.body
아주 좋은 질문이에요 👏
AI의 분석 결과는 통계적으로 일관성 있고 빠르지만, 현실의 인간적·사회적 맥락을 완전히 이해하지 못하기 때문에 “검증이 필요한 부분”이 존재합니다.
이 데이터(기온 vs 즉석식품 매출증감률)에 대한 AI 분석 결과에서 사람이 반드시 검증해야 할 핵심 영역은 다음과 같습니다👇

🔍 1️⃣ 데이터의 맥락적 해석 (Context Interpretation)

AI는 “기온이 오르면 매출이 증가한다”는 상관관계를 제시했지만,
이건 인과관계(causality) 가 아니라 통계적 패턴일 뿐입니다.

✅ 사람이 검증해야 할 부분

실제로 기온 변화가 직접적으로 매출을 바꾼 것인지,

아니면 명절·프로모션·소비심리 등 다른 요인이 동시에 작용한 결과인지 판단해야 함.

예를 들어 4월 매출 급등이 단순히 “따뜻해서”가 아니라 “신학기 효과”일 수도 있음.

📊 2️⃣ 이상치(outlier) 해석

AI는 2017년·2019년 4월을 이상치로 탐지했지만,
왜 그렇게 급등했는지의 정성적 원인 분석은 불가능합니다.

✅ 사람이 확인해야 할 부분

당시 특정 프로모션, 신제품 출시, 외부 사회적 요인(코로나, 경기변화 등) 존재 여부

예를 들어 2019년 4월의 급등이 편의점 신메뉴나 1+1행사 때문이라면 “기온 영향”으로 해석하면 오류.

🧮 3️⃣ 모델의 가정 및 한계

SARIMAX, 회귀모델 등은 몇 가지 통계적 전제를 깔고 있습니다.

오차항이 정규분포

시계열이 정상성(stationarity)을 갖는 등

AI는 기본 형태로 모델을 적용하지만, 실제로는 검증이 필요합니다.

✅ 사람이 확인해야 할 부분

잔차(residual)의 분포가 정상적인지 (패턴이 남아 있지 않은지)

모델의 예측력이 충분히 높고, 과적합(overfitting)이 아닌지

외생변수(기온)의 영향력이 통계적으로 유의한지 (p-value < 0.05)

🌦 4️⃣ 외생변수(기온)의 신뢰성

AI가 활용한 기온은 과거 평균기온(또는 가정한 예측값)입니다.
하지만 실제 매출에 영향을 주는 것은 체감온도, 강수, 습도, 주말 날씨 등 복합적인 요인입니다.

✅ 사람이 검증해야 할 부분

기온 외에도 강수량·습도·요일·소비심리 등 변수를 추가했을 때 결과가 유지되는지

기온 데이터의 출처(관측소·평균 방식 등)가 매출 발생 지역과 일치하는지

💡 5️⃣ 시나리오 예측의 현실성

AI는 “더위 시나리오(+2℃) → 매출 +X%” 식의 결과를 줄 수 있지만,
이건 단순 선형 가정(linear assumption) 하의 결과입니다.

✅ 사람이 검증해야 할 부분

실제로는 25℃ 이상이 되면 매출이 꺾이는 비선형 패턴(임계효과) 가능성

기온 1℃ 상승이 항상 동일한 매출 변화를 유발하는지 실증 필요

외생변수의 예측값(기온 예보)이 실제 기상청 전망과 일치하는지

🧠 6️⃣ 정책적·마케팅적 의사결정 해석

AI는 “봄에 프로모션 강화” 같은 결론을 냈지만,
현실에서는 비용, 재고, 물류, 경쟁사 전략 등을 함께 고려해야 합니다.

✅ 사람이 검증해야 할 부분

예측된 매출 상승이 실제 ROI(투자 대비 수익) 관점에서도 유의미한가?

매출이 오르더라도 마진이 줄거나 공급이 불안정할 가능성은 없는가?

✅ 결론 요약

구분AI의 역할인간의 검증 포인트데이터 패턴 발견상관관계·추세 식별인과관계·맥락 해석이상치 탐지급격한 변동 식별원인 파악 (프로모션, 이벤트 등)시계열 예측계절·추세 기반 수치 예측통계적 유의성, 현실성 검증시나리오 분석가정된 기온 변동별 매출 반응 계산가정의 타당성·비선형성 검증전략 제안데이터 기반 방향 제시실제 비용·정책·소비자 행동 검증

👉 요약하면,
AI는 패턴을 빠르게 찾아내는 도구,
하지만 그 결과를 “왜 그런지, 실제로 의미가 있는지” 판단하는 것은 인간의 역할입니다.

# data[].attributes.body
AI가 제공한 분석 결과는 매우 유용하고 실용적이지만, 인간의 관점에서 검증이 필요한 부분도 존재할 수 있습니다. 여기 몇 가지 중요한 검토 사항을 제시합니다:

1️⃣ 기온 변화와 매출 증감률의 상관관계 분석

AI는 +0.415의 상관계수를 도출하였으며, 이는 중간 정도의 양의 상관관계를 의미합니다.
검증이 필요한 부분:

상관관계만으로 인과관계를 확정할 수 없다는 점을 인간 관점에서 고려해야 합니다. 기온이 상승하면 매출이 증가하는 경향이 있지만, 이 관계는 다양한 외부 요인(사회적 이벤트, 프로모션, 소비자 심리 등)에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

예를 들어, 기온 상승과 함께 특정 제품군에 대한 마케팅 캠페인이나 특별 할인 행사가 있었을 가능성도 고려해야 합니다.

검토 필요: 매출 증감의 직접적인 원인이 기온 변화뿐만 아니라 다른 변수(예: 마케팅, 가격 변동, 소비자 트렌드 등)로도 설명될 수 있는지 확인.

2️⃣ 봄철 매출 급등에 대한 해석

AI는 봄을 매출 급등기라고 해석하였습니다. 여기서 중요한 점은 봄철의 소비 패턴 변화가 신학기, 복귀, 신제품 출시 등과 밀접하게 연결된다는 부분입니다.
검증이 필요한 부분:

신학기, 직장 복귀 등 외부 요인의 영향을 구체적으로 측정해야 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 신제품 출시 시점, 할인 행사, 소셜 미디어 캠페인 등 마케팅 활동이 실제로 매출 급등에 얼마나 영향을 미쳤는지를 검토하는 것이 필요합니다.

AI는 데이터를 기반으로 분석을 하지만, 사회적·경제적 요인이 매출에 미친 영향을 정확히 분리할 수 없기 때문에, 인간의 해석이 중요한 부분이 될 수 있습니다.

검토 필요: 봄철 매출 급등이 기온뿐만 아니라 시즌 프로모션이나 특정 마케팅 활동으로도 영향을 받았는지 살펴보는 것이 필요합니다.

3️⃣ 겨울철 매출 감소 해석

AI는 겨울철에 즉석식품의 매출 감소를 분석하였으며, 이는 외출 감소와 배달식품 선호 증가와 관련이 있습니다.
검증이 필요한 부분:

한파, 날씨 외에도 겨울철 경제적 요인 (예: 소비자 지출 감소, 명절 관련 소비 패턴 등)을 고려해야 합니다. 예를 들어, 겨울철 매출 감소가 경제 불황, 소비자의 가격 민감도 증가 등과 관련이 있을 수 있습니다.

배달 음식 선호는 겨울철에만 국한되지 않고 COVID-19와 같은 사회적 요인에 따라 변동성이 클 수 있습니다. 이는 겨울철의 매출 감소를 한정된 요인으로만 해석하기 어려운 부분입니다.

검토 필요: 배달식품 선호 증가가 겨울철에만 발생한 변화인지, 아니면 사회적/경제적 요인에 의한 변화인지 확인하는 것이 필요합니다.

4️⃣ 계절별 마케팅 전략

AI는 봄과 여름에 마케팅 집중, 겨울에는 배달 서비스 강조 등을 제안했습니다.
검증이 필요한 부분:

계절에 맞춘 프로모션이 모든 시장에서 효과적인지에 대한 검증이 필요합니다. 일부 지역별로는 겨울철에도 즉석식품의 매출이 예상보다 높을 수 있으며, 인구 밀도, 소비성향 등의 지역적 특성을 고려해야 할 필요가 있습니다.

겨울철 배달 서비스 강조는 특정 소비층에 맞춰야 하며, 겨울철에도 다양한 소비자층이 존재함을 고려해야 합니다.

검토 필요: 계절별 마케팅 전략이 모든 시장에서 동일하게 유효한지, 특정 지역이나 소비층에 맞게 세분화된 마케팅 전략이 필요한지를 검토해야 합니다.

🧠 결론

AI가 제시한 데이터 기반 분석은 매우 유용하지만, 기온 변화와 즉석식품 매출 간의 관계를 심화 분석하기 위해서는 외부 요인을 고려한 추가 검증이 필요합니다. 마케팅 전략 또한 시장별 차이와 소비자 심리를 고려하여 세분화된 접근이 중요합니다.

이 분석을 기반으로 세부적인 시장 조사를 통해 전략을 개선할 수 있으면 좋겠습니다. 추가적인 검토나 조정이 필요하시면 언제든지 도와드리겠습니다! 😊

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# data[].attributes.attachment_link.description
ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.

# data[].attributes.body
AI 입장에서 “인간 검증이 필요한 부분” 4가지

1️⃣ 인과관계 추론 (Causality)

AI는 통계적 상관관계(r = 0.415)를 찾아낼 수 있지만,
그 관계가 “왜 생겼는지”, “진짜 원인인지”는 판단할 수 없습니다.
예를 들어,

“기온이 오르면 즉석식품 매출이 오른다”
AI는 이를 패턴으로 인식하지만,
그 배후의 “외출 증가, 광고 강화, 계절 이벤트” 등은 맥락적 지식이 없으면 구별 불가입니다.

→ 인간이 해야 할 일:
“이 관계가 단순 상관인가, 실제 원인-결과인가?”를 실험 또는 현장 관찰로 검증.

2️⃣ 맥락(Context) 이해

AI는 숫자·패턴 기반으로만 판단하므로,
같은 기온 변화라도 계절·문화·사회적 맥락을 스스로 구분하지 못합니다.
예를 들어:

25℃는 한국에서는 여름 느낌이지만, 북유럽에서는 봄 초입.

코로나 같은 돌발 사건은 모델의 학습 데이터에 반영되지 않음.

→ 인간이 해야 할 일:
AI의 결과를 시대적, 지역적, 문화적 맥락 속에서 해석하고 조정.

3️⃣ 비정형 요인 (비데이터적 요소)

AI는 기온, 매출처럼 수치화된 요인만 다룹니다.
하지만 인간의 소비 행동에는 수치로 표현되지 않는 요인들이 큽니다.

감정 (“오늘은 귀찮아서 그냥 편의점 간다”)

사회 현상 (“시험기간이라 간편식 매출 증가”)

브랜드 이미지, 날씨 체감 등

→ 인간이 해야 할 일:
AI가 측정할 수 없는 심리적·문화적 변수를 보완하는 질적 해석.

4️⃣ 가치 판단(Value Judgment)

AI는 “무엇이 상관이 있는가”를 말할 수 있지만,
“그게 비즈니스적으로 옳은가, 윤리적으로 괜찮은가”는 판단하지 못합니다.
예를 들어:

“기온이 오를 때 매출이 늘어난다”는 사실이 있어도,
→ 그걸 이용해 “무더위 때 가격을 올릴지”는 인간의 판단이 필요합니다.

→ 인간이 해야 할 일:
AI의 분석 결과를 전략·윤리·소비자 경험 관점에서 평가하고 의사결정.

🧠 정리 — AI의 “한계”와 인간의 “필요성”

영역AI가 잘하는 일인간이 해야 하는 일데이터 분석상관관계 찾기, 패턴 탐지인과관계 검증, 맥락 해석예측기온 → 매출 증감 예측예외 상황 판단 (코로나, 사회 이슈 등)의사결정최적 확률 제시가치 판단, 전략 수립통계수치적 정밀도 확보의미 부여, 인간적 해석

✅ AI 입장에서 요약하자면:

나는 데이터를 바탕으로 “보이는 패턴”을 정확하게 설명할 수 있지만,
“왜 그런 패턴이 나타나는가”,
그리고 “그걸 어떻게 활용해야 하는가”는 인간이 검증하고 결정해야 한다.

# data[].attributes.headline
시각화 및 상관관계 분석

# data[].attributes.subject
시각화 및 상관관계 분석

# data[].attributes.headline
문제 해결 및 인사이트 도출 

# data[].attributes.subject
문제 해결 및 인사이트 도출 

# data[].attributes.body
물류 운송에 적합한 비행 속도/경로/배터리 소모 패턴을 도출하고,

향후 드론을 물류 분야에 실질적으로 활용할 수 있는 데이터 기반 기준을 제시하고자 한다.

# data[].attributes.body
인터넷 상에서 보이는 극단적인 정치 성향을 보이는 사람들이 늘어난 원인을 도출 후 이를 해결할 수 있는 방안을 제시한다

# data[].attributes.body
변수평균최대최소표준편차

속도8.2 m/s 21.3 0.1 3.1

배터리 전압 11.8 V 12.6 10.5 0.5

가속도2.5 m/s² 7.9 0.2 1.8

→ 속도 높을수록 배터리 전압 급격히 감소
→ 고속 구간에서 자세 각도 변화도 큼 (pitch/roll/yaw 변동 ↑)

# data[].attributes.body
1. 분석 주제

"특성화고 고교생의 진로 설계를 위한 기술직 임금 추이 분석 및 미래 소득 예측"

흐름 파악: 2020년부터 2025년까지 지난 5년여간 기술직 임금이 어떻게 변화했는지 상승 추세를 확인.

현실 인식: '일급(하루 임금)' 데이터를 '월급' 및 '연봉'으로 환산하여 체감 가능한 생활 수준 예측.

# data[].attributes.body
단계 내용

🎯 (목적) 고속 드론의 물류 활용 타당성 분석

📊 (항목) 속도, 가속도, 배터리, 위치, 자세 등

🛠 (방법) 실제 비행 기록 + 공개 데이터셋 보완

🧼 (전처리 ) 시간 정렬, 결측 제거, 센서 동기화

🔎 (활용) 배터리 소모 예측, 최적 속도 도출, 자동 비행 조건 설계

# data[].attributes.headline
데이터분석 동아리 1년

# data[].attributes.subject
데이터분석 동아리 1년

# data[].attributes.body
1년동안 데이터 분석 동아리 활동을 하면서

새로 알게된 점.

어려웠던 점.

느낀점 작성해 봅시다.

# data[].attributes.body
📊 기초 통계 분석 리포트 (금융/무역 전공자용)

데이터를 분석해보니, 학생이 금융/무역 분야로 진출할 때 참고할 만한 아주 중요한 '시장 원리'가 발견되었습니다.

1. 수익률 분석 (Return on Investment)

일반 기술(일반공사): 5.5년 동안 27.8% 올랐습니다. (연평균 약 4.5% 성장)

첨단 기술(광전자): 5.5년 동안 29.5% 올랐습니다. (연평균 약 4.8% 성장)

해석: "광전자"라는 종목이 "일반공사"라는 종목보다 더 높은 수익률(Alpha)을 기록하고 있습니다. 이는 전문성이 높은 기술일수록 몸값 상승 속도가 더 빠르다는 것을 의미합니다.

2. 스프레드(격차) 분석 (Spread Analysis)

금융에서 '스프레드'는 차이를 의미합니다. 여기서 두 직종 간의 임금 차이를 분석해 보니 충격적인 결과가 나왔습니다.

2020년에는 하루 일당 차이가 12만 6천 원이었는데,

2025년에는 차이가 16만 7천 원으로 벌어졌습니다.

격차 증가율이 32.4%나 됩니다. 즉, "시간이 지날수록 전문가와 비전문가의 소득 격차는 가속화된다"는 경제 원리가 증명되었습니다.

# data[].attributes.body
📑 데이터 분석 프로젝트 개요

1. 목적 (Purpose)

특성화고(금융/무역 전공) 1학년으로서 졸업 후 사회 진출 시 직면하게 될 현실적인 임금 수준을 파악함.

단순 사무직과 전문 기술직의 지난 5년간 임금 상승 추이를 비교 분석하여, "전문 기술(자격증) 습득이 내 미래 연봉에 미치는 경제적 가치"를 증명하고 구체적인 진로 목표를 설정함.

2. 항목 (Variables & Data)

분석에 사용된 주요 데이터 항목은 다음과 같습니다.

기초 데이터 (파일): 기간(2020년~2025년 반기별), 직종 구분(일반공사직종 vs 광전자직종), 평균 일급(Daily Wage).

보조 데이터 (수집): 2024-2025년 금융/무역 신입 사원 평균 연봉, 직무별(일반총무 vs 금융전문가/물류관리사) 초봉, 월 실수령액.

3. 방법 (Methodology)

비교 분석 (Comparison): 진입 장벽이 낮은 '일반 직무'와 고숙련 '전문 직무' 간의 임금 격차(Gap)가 시간이 지날수록 어떻게 변하는지 분석.

시계열 분석 (Time Series): 2020년부터 2025년까지의 데이터를 통해 연평균 성장률(CAGR)을 산출하여 임금 상승 속도 측정.

시뮬레이션 (Simulation): 산출된 성장률을 바탕으로 고등학교 졸업 시점인 2028년의 예상 월급(미래 가치)을 예측.

4. 전처리 (Data Preprocessing)

데이터를 분석 가능한 형태로 가공하는 과정을 거쳤습니다.

데이터 필터링: 방대한 데이터 중 분석 목적에 맞는 대표 표본인 '일반공사(일반사무 대입)'와 '광전자(금융전문 대입)' 데이터만 추출.

단위 통일: '일급(원)' 데이터를 비교하기 쉽게 '월급(20일 근무 기준)' 및 '연봉'으로 환산.

데이터 매핑(Mapping): 건설업 데이터를 금융/무역 전공생의 상황에 맞게 재해석(일반공사=단순사무, 광전자=자격증 보유 전문가)하여 적용.

5. 활동 및 결론 (Activity & Conclusion)

격차 확인: 분석 결과, 전문 기술직의 임금 상승폭이 일반직보다 컸으며, 2025년 현재 월 소득 격차가 약 330만 원 이상 벌어짐을 확인.

미래 예측: 현재 추세가 지속될 경우, 2028년 사회 진출 시 전문 자격증(관세사, 금융 자격 등) 보유 여부에 따라 월급이 약 1.6배(약 400만 원) 차이 날 것으로 예측됨.

진로 전략 수립: 단순 취업이 아닌 '고연봉 전문가'로 성장하기 위해, 남은 고교 3년간 금융/물류 관련 심화 자격증 취득과 실무 능력 배양에 집중해야 한다는 결론을 도출함.

# data[].attributes.body
A. 분석 대상 변수 선정

분석에 포함할 연속형/정수형 필드(숫자 데이터)를 선정합니다.

성능 변수: 무게, 최대 비행시간, 최대 속도, 조종 가능 거리, 배터리 용량

운영 변수: 누적 비행 시간, (가격/비용 데이터가 있다면 포함)

B. 관계 시각화 및 파악

상관관계를 파악하는 가장 직관적인 방법은 시각화입니다.

산점도 (Scatter Plot): 두 변수 쌍을 가로축과 세로축에 놓고 점을 찍어 분포를 확인합니다.

예상되는 핵심 상관관계 및 의미 도출 예시

상관 변수 쌍예상되는 상관계수의미 (Insight)무게 vs. 배터리 용량강한 양의 상관관계 ($r \approx +0.7$)드론의 이륙 중량이 무거울수록 더 큰(용량이 큰) 배터리를 탑재해야 함. (당연한 물리적 관계)무게 vs. 최대 비행시간약한 음의 상관관계 ($r \approx -0.3$)무게가 증가할수록 비행에 필요한 에너지가 많아져 최대 비행시간은 감소하는 경향이 있음. (효율성 분석의 기준점)최대 속도 vs. 짐벌 축약한 음의 상관관계 ($r \approx -0.2$)고속 드론(레이싱/FPV)은 촬영보다 기동성이 중요해 짐벌 안정화 기능이 단순하거나 없는 경우가 많음. (제품 설계의 타협점)누적 비행 시간 vs. 고가 카메라 센서약한 양의 상관관계 ($r \approx +0.3$)고가/전문가용 드론은 사용자층이 전문적이라 일반 취미용 드론보다 누적 사용 시간이 길 가능성이 있음. (시장 세분화 근거)

3. 💼 비즈니스 전략 수립에 활용

도출된 상관관계를 바탕으로 제품 개발, 마케팅, 재고 관리 등 다양한 비즈니스 영역에서 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

A. 제품 개발 및 R&D 전략

무게 vs. 비행시간 분석: 무게 증가에 비해 비행시간 감소 폭이 큰 드론 모델이 있다면, 해당 모델은 효율성이 낮다는 의미입니다.

전략: 배터리 밀도 개선 또는 기체 경량화를 R&D의 핵심 목표로 설정하여 경쟁 모델 대비 비행 효율을 높입니다.

카메라 해상도 vs. 가격 분석 (가격 데이터가 있을 경우): 높은 해상도 대비 가격 상승 폭이 낮은 모델이 있다면, 해당 모델은 시장에서 가성비가 좋다고 판단될 수 있습니다.

전략: 가성비가 좋은 모델의 부품을 표준화하여 대량 생산 체계를 구축하거나, 해당 기술을 하위 모델에 적용하여 라인업 전체의 경쟁력을 높입니다.

B. 마케팅 및 영업 전략

특정 성능(거리/속도) vs. 판매량 분석: 특정 고성능 지표(예: 조종 가능 거리 $10\text{ km}$ 이상)와 판매량 간에 강한 양의 상관관계가 있다면, 해당 지표가 고객 구매 결정에 중요한 요소임을 의미합니다.

전략: 마케팅 메시지를 해당 고성능 지표를 강조하는 방향으로 집중하고, 광고 캠페인에서 경쟁사 대비 우위를 부각시킵니다.

분류(산업용/취미용) vs. 누적 비행 시간 분석: 산업용 드론의 누적 비행 시간이 취미용보다 압도적으로 길다면, 산업용 고객에게는 내구성과 A/S가 핵심 가치임을 파악할 수 있습니다.

전략: 산업용 모델에는 장기 보증 프로그램과 빠른 수리/부품 공급 서비스를 결합하여 프리미엄 패키지로 제공합니다.

C. 운영 및 재고 관리 전략

누적 비행 시간 vs. 수리 기록 (수리 데이터가 있다면): 누적 비행 시간이 특정 수준을 넘으면 고장률이 급격히 높아지는 상관관계가 있다면, 예방 정비(Preventive Maintenance) 전략을 수립할 수 있습니다.

전략: 드론의 누적 비행 시간이 임계치에 도달하기 전에 사용자에게 주요 부품(모터, 배터리) 교체 알림을 보내 부품 판매를 유도하고 고객 만족도를 높입니다.

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2. ⚠️ 이상치 (Outliers) 확인 및 처리 가이드라인

이상치는 일반적인 데이터 분포에서 크게 벗어나는 값으로, 주로 측정 오류나 입력 오류로 인해 발생합니다.

A. 연속형/정수형 데이터 (무게, 비행시간, 속도, 거리 등)

확인 방법:

1. 기술 통계량 확인: 평균, 표준편차, 최소값, 최대값을 확인하여 비정상적으로 크거나 작은 값이 있는지 검토합니다.

2. 시각화: Box Plot을 그려 IQR(사분위 범위) 기준을 벗어난 값들을 확인합니다.

3. Z-Score 활용: 데이터가 정규분포를 따른다고 가정하고, $\text{Z-Score} > 3$ 이거나 $\text{Z-Score} < -3$ 인 값들을 이상치로 간주합니다.

이상치 발생 가능성이 높은 필드 예시:

무게 (이륙중량): $50\text{ g}$ 미만 (장난감 수준) 또는 $25\text{ kg}$ 초과 (산업용 대형 드론 외)

최대 비행시간: $5$분 미만 또는 $120$분 초과 (상업용 드론 기준 비정상적)

누적 비행 시간: 비정상적으로 높은 값 (단위 오류 또는 입력 오류 가능성)

권장 처리 방법:

입력 오류: 만약 오류가 명확하다면 수정합니다.

측정 오류: 이상치를 제거하거나 (제거 시 데이터 손실 주의) 또는 $\text{IQR}$ 기준 최댓값/최솟값으로 대체 (Capping) 합니다.

합리적인 이상치: 해당 값이 실제로 존재하는 특수한 드론이라면 (예: $100$분 비행 가능한 특수 모델), 별도로 표시하고 유지합니다.

B. 범주형 데이터 (제조사, 분류, 카메라 센서 등)

확인 방법:

1. 고유값 목록 확인: 각 컬럼의 모든 고유값 (Unique Values)을 나열하여 오타, 비표준 표기, 또는 불필요한 카테고리가 있는지 검토합니다.

이상치 발생 가능성이 높은 필드 예시:

제조사: Dji, djI, DJI Technology 등 표기법 불일치 (→ DJI로 통일 필요)

분류: 촬영용용 (오타), 무인 비행선 (범주에 적합하지 않은 값)

권장 처리 방법:

데이터 표준화 (Normalization): 오타나 비표준 표기를 대표 값으로 통일합니다 (예: Dji $\to$ DJI).

범주 재분류: 너무 세분화되거나 맞지 않는 범주는 더 큰 범주로 통합하거나 제거합니다.

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시각화 및 상관관계 분석

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시각화 및 상관관계 분석

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1. 시각화 (눈으로 확인하기)

왼쪽 그래프 (현실 데이터): 빨간색 영역(Gap)이 시간이 갈수록 넓어지는 것이 보이시죠? 이를 '스프레드 확대(Widening Spread)'라고 합니다.

오른쪽 그래프 (금융 미래 예측):

신입(0년차): 차이가 1,200만 원 정도입니다. ("이 정도면 뭐.." 할 수도 있습니다.)

5년차: 차이가 약 2,300만 원으로 벌어집니다.

10년차: 차이가 약 4,000만 원 가까이 벌어집니다. (일반 직장인 연봉 하나만큼의 차이입니다!)

2. 상관관계 분석 (통계로 증명하기)

상관계수($r$): 0.98 ~ 0.99

통계학에서 상관계수가 0.7 이상이면 "강한 상관관계"라고 하는데, 0.99가 나왔습니다.

이건 단순히 "운"이 아니라, "시간이 지날수록 전문 기술이 없는 사람은 상대적으로 더 가난해진다"는 것이 수학적 법칙처럼 작용하고 있다는 뜻입니다.

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구글 슬라이드 발표자료

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구글 슬라이드 발표자료

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시각화 기법목표분석 예시 및 직관적 이해히트맵 (Heatmap)대규모 상관관계 및 밀도 파악

상관관계 행렬 히트맵 .

- 모든 성능 변수 간의 관계 강도를 색상 농도로 표현하여, 가장 강한 양/음의 관계를 한눈에 파악.

버블 차트 (Bubble Chart)세 가지 변수 동시 비교(X축) 무게, (Y축) 최대 속도, (버블 크기) 최대 비행시간을 동시에 시각화.도넛 차트 (Donut Chart)부분과 전체의 비율 표현드론 사용 목적 분류 비율 (전문 촬영용, 산업용, 취미용).

시각화 기법목표분석 예시 및 패턴/트렌드 식별시계열 라인 차트 (Time Series)시간 경과에 따른 변화 추적월별 누적 비행 시간 트렌드.그룹화된 박스 플롯 (Grouped Box Plot)범주별 분포 및 중앙값 비교제조사별 최대 속도 분포 비교.산점도 매트릭스 (Scatter Plot Matrix)잠재적 그룹 또는 클러스터 탐색무게, 비행시간, 속도 등 주요 변수 쌍을 모두 산점도로 표시.

시각화 기법목표소통 전략 및 활용 예시게이지 차트 (Gauge Chart)핵심 성과 지표(KPI) 달성 현황 제시'평균 최대 비행시간 목표 달성률' 게이지.파레토 차트 (Pareto Chart)핵심 문제의 원인 집중'드론 고장 원인별 빈도' 파레토 차트.대시보드 (Dashboard)통합된 정보 제공 및 실시간 모니터링드론 성능, 운영 현황, 재고 수준을 통합한 인터랙티브 대시보드.

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원본 컬럼대리 변수 (Proxy)의미취득 일자 (Acquisition Date)월별 드론 취득 건수 ($\text{N}_{i}$)해당 월에 새로 데이터셋에 추가되거나 판매된 드론의 수량으로 간주.

단계계산 내용설명1단계월별 취득 건수 집계취득 일자를 기준으로 연도별/월별 드론 취득 건수 ($\text{N}_{i, \text{year}}$)를 계산합니다.2단계전월대비 증감률 계산

각 월 ($\text{M}_{i}$)의 증감률($\text{Growth}_{i, \text{year}}$)을 계산합니다.

$\text{Growth}_{i, \text{year}} = \left( \frac{\text{N}_{i, \text{year}} - \text{N}_{i-1, \text{year}}}{\text{N}_{i-1, \text{year}}} \right) \times 100$

3단계월별 평균 증감률 계산

각 월 ($\text{M}_{i}$)에 대해 지난 모든 연도의 증감률을 평균합니다.

그래프 특징해석 (Insight)3월, 4월 막대가 높음봄철 계절성 패턴: 날씨가 풀리기 시작하는 시점에 드론 구매/등록 활동이 크게 증가하는 트렌드 (야외 활동 증가).1월, 2월 막대가 낮거나 음수겨울철 비수기 패턴: 낮은 기온, 눈 등으로 인해 활동량이 전월(12월) 대비 감소하는 경향.12월 막대가 높음연말 특수 패턴: 연말 선물 시즌이나, 기업/기관의 예산 소진 목적 구매 증가 가능성.특정 월에 급격한 음수해당 월은 명절(추석, 설)이나 장마철 등 특정 이벤트의 영향으로 활동량이 크게 위축됨을 의미.

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A. 다중 회귀 분석 (Multiple Regression Analysis)

목표: 다수의 독립 변수가 하나의 종속 변수에 미치는 영향을 동시에 측정.

활용 예시:

종속 변수: 최대 비행시간

독립 변수: 무게, 배터리 용량, 최대 속도

통찰력: 드론의 비행시간에 무게, 배터리 용량, 속도 중 어떤 변수가 가장 큰 영향을 미치는지 정량적으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 비행 효율 개선을 위한 최우선 설계 요소(예: 배터리 용량 증대보다 기체 경량화)를 결정합니다.

B. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression Analysis)

목표: 종속 변수가 이진 결과(Binary Outcome)일 때, 독립 변수들이 그 결과를 예측하는 확률을 계산.

활용 예시:

종속 변수: 특정 임계치 초과 비행 후 고장 발생 (Yes/No)

독립 변수: 누적 비행 시간, 운영 환경(극한/일반), 평균 비행 속도

통찰력: 어떤 요인(누적 시간, 고속 비행 등)이 드론의 고장 확률을 가장 높이는지 파악하여, 예방 정비(Preventive Maintenance) 시점을 계산하는 모델을 구축할 수 있습니다.

2. 🧩 군집 및 차원 축소 기법 (Segmentation & Structure)

복잡한 데이터 속에서 내재된 그룹핑 구조를 발견하고, 데이터의 복잡성을 줄여 해석을 용이하게 합니다.

A. K-평균 군집 분석 (K-Means Clustering)

목표: 드론의 성능 특성(변수)을 기반으로 유사한 드론들을 몇 개의 그룹(Cluster)으로 분류.

활용 예시: 무게, 비행시간, 카메라 해상도를 사용하여 드론들을 군집화.

통찰력:

1. 세그먼트 발굴: 데이터가 자동으로 '고성능 산업용', '균형 잡힌 전문가용', '저가 취미용' 등의 시장 세그먼트로 나뉘는 것을 발견할 수 있습니다.

2. 마케팅 타겟팅: 각 군집의 특징에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 특정 군집에 속하는 경쟁 모델 대비 강점을 부각합니다.

B. 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)

목표: 많은 수의 변수들을 정보 손실을 최소화하면서 소수의 주성분(Principal Components)으로 압축.

활용 예시: 10개 이상의 성능 변수(배터리 전압, 전류, 소비 전력, 최대 속도, 조종 거리 등)를 2~3개의 핵심 주성분(예: '종합 기동성', '종합 촬영 능력')으로 압축.

통찰력: 드론의 종합적인 성능을 설명하는 핵심 요소가 무엇인지 파악할 수 있습니다. 복잡한 다변수 데이터를 압축하여 시각화나 회귀 분석의 입력 변수로 사용함으로써 모델의 안정성과 해석력을 높입니다.

3. ⏱️ 시계열 분석 기법 (Time Series & Forecasting)

시간에 따라 변화하는 데이터(예: 월별 활동량, 가격)를 분석하고 미래를 예측합니다.

A. ARIMA 또는 SARIMA 모델 (시계열 예측)

목표: 과거의 데이터 패턴(추세, 계절성, 잔차)을 활용하여 미래 활동량이나 가격을 예측. (SARIMA는 계절성(Seasonal) 요소를 추가로 반영)

활용 예시: 월별 드론 취득 건수(활동량)나 특정 모델의 중고 가격 변화 추이를 분석.

통찰력:

1. 수요 예측: 다음 분기 또는 다음 해의 드론 수요를 정확히 예측하여 생산 및 재고 관리 계획을 최적화합니다.

2. 가격 전략: 중고 시장 또는 신제품 시장의 가격 변동을 예측하여 최적의 출시 시점이나 할인 전략을 수립합니다.

B. 생존 분석 (Survival Analysis)

목표: 특정 이벤트(예: 드론 고장, 부품 교체 시점)가 발생할 때까지 걸리는 시간을 분석.

활용 예시: 드론이 고장 나기까지의 누적 비행 시간을 분석.

통찰력: 평균 무고장 시간(MTBF)을 계산하고, 특정 사용 조건(습도, 온도, 비행 시간)에서 드론의 '수명'이 얼마나 단축되는지 파악하여 보증 기간 설정 및 제품 내구성 개선에 활용합니다.

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📑 데이터 품질 심화 검증 보고서 (Result)

데이터 분석가로서 학생이 가져온 데이터를 꼼꼼하게 뜯어본 결과, "매우 신뢰할 수 있는 우량 데이터"임이 증명되었습니다. 상세 내용은 아래와 같습니다.

1. 완전성 (Completeness): 100점

검증 내용: 2020년부터 2025년까지 비어있는 칸(Null)이 있는지 확인했습니다.

결과: 결측치 0개.

의미: 분석 중간에 구멍이 뚫려 왜곡될 위험이 전혀 없습니다.

2. 유효성 (Validity): 100점

검증 내용: 임금이 마이너스(-)이거나 0원으로 표기된 오타가 있는지 확인했습니다.

결과: 이상치 0개.

의미: 모든 숫자가 논리적으로 타당한 범위(현실적인 금액) 안에 있습니다.

3. 통계적 안정성 (Stability): 매우 우수

검증 내용: 데이터가 너무 들쑥날쑥하면(변동성 과다) 미래를 예측하기 힘듭니다. 이를 금융에서 쓰는 변동계수(CV)로 측정했습니다.

결과:

일반공사직종 CV: 0.08 (매우 안정적)

광전자직종 CV: 0.09 (매우 안정적)

의미: 변동계수가 0.1 미만이라는 것은 "꾸준하고 예쁘게 우상향하고 있다"는 뜻입니다. 이런 데이터는 미래 예측(Trend Analysis)을 했을 때 적중률이 매우 높습니다.

4. 출처 신뢰성 (Source Reliability): 최상

검증 내용: 데이터의 출처가 어디인가?

출처: 통계청(KOSIS) / 대한건설협회

판정: 국가 공인 통계이므로 신뢰도 최상위 등급(Tier 1) 데이터입니다.

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드론 물류 최적화 전략 (10분 발표)

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패턴 (Patterns) 분석 및 인사이트 도출

분석 대상 (변수 쌍/그룹)발견할 수 있는 패턴비즈니스 인사이트분류 (산업용 vs. 취미용) vs. 성능 변수성능 스펙의 뚜렷한 이분화 패턴. (예: 산업용은 비행시간과 조종 거리가 길고, 취미용은 속도와 기동성이 높음)제품 포지셔닝 명확화: 각 시장 세그먼트의 핵심 요구사항(Must-Haves)을 확인하여 R&D 자원을 해당 스펙에 집중.제조사 vs. 가격대 분포특정 제조사는 프리미엄 시장(고가/고성능)에, 다른 제조사는 가성비 시장(중저가)에 집중하는 패턴.경쟁 분석: 경쟁사의 주력 시장을 파악하고, 우리 제품의 가격 전략을 재조정하거나 틈새시장을 공략.촬영 일시 vs. GPS 좌표 밀도특정 지역(예: 도시 중심부, 건설 현장, 관광지)에서의 사용 빈도 집중 패턴.서비스 지역 최적화: 드론 사용이 빈번한 지역을 중심으로 A/S 센터, 팝업 스토어, 또는 현장 지원 서비스를 강화.

이상 현상 (Anomalies & Outliers) 분석 및 조치

이상 현상 예시해석 및 의미 (Insight)비즈니스/기술적 조치무게 대비 비행시간이 비정상적으로 긴 모델기술적 우위 또는 오류: 매우 높은 에너지 효율 기술(신소재, 신배터리)이 적용되었을 가능성.긍정적 이상치: 해당 기술의 원인을 면밀히 분석하여, 다른 모델 라인업에 기술을 복제/확장하거나, 마케팅에 핵심 경쟁력으로 활용.특정 제조사 모델의 고장률이 압도적으로 높음품질 문제: 특정 부품(모터, 펌웨어)의 설계 결함이나 제조상의 문제 발생.부정적 이상치: 해당 모델에 대한 즉각적인 품질 검사 및 리콜/무상 수리 프로그램을 검토하여 브랜드 신뢰도 하락 방지.등록 번호/운용자 라이센스가 누락된 비율이 매우 높음규제 준수 문제: 데이터 수집 시 누락 또는 사용자들이 규제 준수를 회피하고 있을 가능성.데이터 거버넌스 개선: 데이터 입력/수집 프로세스를 강화하거나, 사용자들에게 규제 준수 교육 및 등록 절차 간소화 서비스 제공.

트렌드 예측 (Trend Forecasting) 기반 인사이트

A. 계절성 트렌드 예측

분석: 월별/계절별 활동량(취득 건수) 증감률 분석 (앞서 다룬 분석).

통찰력: 드론 활동량의 성수기와 비수기를 명확히 정의합니다.

활용:

예측 기반 재고 관리: 성수기 $2$개월 전에 생산을 피크로 올리고, 비수기에는 재고를 최소화하여 운영 자본 효율을 극대화합니다.

인력 운영: A/S 및 고객 지원 인력을 성수기에 맞춰 탄력적으로 운용합니다.

B. 기술적 수명(Life Cycle) 트렌드 예측

분석: 출시 일자 vs. 현재 누적 비행 시간을 분석하여, 드론 모델의 평균적인 '기술 수명'을 추정합니다.

통찰력: 시장에서 모델 교체 주기가 얼마나 되는지 파악합니다.

활용: 신제품 출시 주기를 이 수명 주기에 맞춰 조정하여, 시장 수요가 최고조에 달할 때 구형 모델을 대체할 수 있도록 전략을 수립합니다.

C. 해상도 및 성능 발전 트렌드 예측

분석: 출시 연도별 평균 카메라 해상도, 최대 비행시간의 변화를 시계열로 분석합니다.

통찰력: 기술 발전의 가속도를 파악하여, $2$년 후 시장의 표준 스펙을 예측합니다.

활용: 현재 R&D 중인 제품이 미래 시장에서도 경쟁력을 가질 수 있도록 선행 기술 개발 목표(예: "현재 $4\text{K}$지만, $2$년 후 시장 표준인 $8\text{K}$를 목표로 한다")를 설정합니다.

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데이터분석 동아리 1년

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데이터분석 동아리 1년

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1년동안 데이터 분석하면서 지금도 무슨얘기인지 모르는게 많지만 그래도 나중에 한번 더 데이터 분석이란 것을 하게 된다면 지금보다는 더 수월하게 할 수 있을 것 같고 1년동안 chatgpt 사용법이나 ai데이터분석하는 방법을 조금 이해하게 된 것 같습니다

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데이터분석 동아리 1년

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데이터분석 동아리 1년

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데이터분석을 이번 계기로 처음하게 되었는데 처음에는 처음듣는 단어들을 듣고 어떤말 인지 몰라서 힘들었지만 자격증 준비하면서 많은 걸 배우게 되어서 좋은 기회였다고 생각합니다. 수업시간에 잘 못 따라가긴 했지만 정말 도움이 컸다고 생각합니다. 다음에도 기회가 있다면 할 것 같습니다.

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처음에는 어떻게 할지 궁금했다가 상당히 쉽게 되는 것에 놀랐는데 AI가 이 정도로 발전한것을 체감했고 특히나 가장 중요한 데이터를 수집하는것이 제일 어려운 부분이였다 기회가 또 있다면 더 해보고 싶습니다