보안세상

시말서 작성을 위한 예시 직장 상사가 시말서를 작성하라고 하는 경우, 상황을 완전히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 상사가 있어야하는 일이 발생할 때 상사는 대부분 자리에 없을 확률이 높습니다. 또한, 일어난 결과만을 보고 책임에 대해 작성하도록 요구하는 경우도 많습니다. 이해하지 못하는 이유 작성 요구 사항 직장 상사의 부재 결과에 대한 책임 작성 시말서 작성을 위한 조언 시말서 작성에 대해 잘 이해하기 위해서는 상사의 지시사항을 명확하게 파악하는 것이 중요합니다. 상사의 부재로 인해 현재 상황을 제대로 이해하지 못하더라도 주변 동료나 관련자에게 조사한 후 상황을 파악하는 것이 필요합니다. 시말서 작성 시 결과만을 기반으로 하지 말고, 과정과 상황에 대한 설명을 상세히 작성하는 것이 좋습니다. 시말서..

직장에서 시말서 작성 요청 시 이해하지 못하는 경우 다양한 경우에 직장에서 시말서 작성을 요청하는데, 실제 해당 상황을 100% 이해하지 못하는 경우가 많이 있습니다. 일 중에 발생한 사건이나 문제에 대해 직접적으로 목격하지 못한 경우가 많이 발생하며, 그에 따라 단순히 결과만 보고 책임에 대해 작성하라는 요구가 대부분입니다. 이러한 상황에서는 직장 상사가 요청한 시말서 작성에 대해 어떻게 대처해야 하는지 고민이 됩니다. 주어진 상황에 대한 세부 사항이 부족하거나 객관적인 판단을 할 수 없는 경우에는 어떻게 해야 할까요? 일단, 시말서 작성을 요청받았을 때에는 다음과 같은 단계를 따라서 대응할 수 있습니다. 1. 상세 정보 수집: 시말서 작성 요청에 대한 세부 정보를 정확하게 파악하기 위해, 관련된 자료..

최대 가능도 추정 (MLE): MLE은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 파라미터를 찾는 추정 방법입니다. 이 방법은 관측된 데이터가 주어진 모델과 파라미터에 기반하여 최대한 가능성이 높은 값을 가질 때, 해당 모델과 파라미터를 선택하는 것입니다. MLE는 주어진 데이터만 고려하며, 파라미터의 사전 확률 분포는 고려하지 않습니다. MLE의 과정: 가능도 함수를 정의합니다. 가능도 함수는 관측된 데이터가 주어졌을 때, 모델 파라미터의 확률을 나타냅니다. 가능도 함수를 최대화하는 파라미터 값을 찾습니다. 최대 사후 확률 추정 (MAP): MAP는 MLE와 유사하지만, 파라미터에 대한 사전 확률 분포를 고려합니다. 이 방법은 베이즈 정리를 사용하여 사전 정보와 관측된 데이터를 결합하여 파라미터를 추정합니다. ..