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기술을 말합니다. 인공지능은 표현, 추론, 데이터 마이닝, 머신 러닝 등을 포함하는 광범위한 개념입니다. 머신 런닝에는 세 가지 범주가 있고 딥 러닝은 머신 러닝과 관련이 있는데 많은 양의 데이터에서 특징을 자동으로 추출할 수 있지만
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데이터베이스의 개념과 특징, 분류에 대하여 서술해 보았다. 데이터베이스는 이전 그 어느 때 보다도 더 주목해야만 하는 분야이다. 소위 ‘빅데이터’라는 새로운 기술은 기존에 존재하던 데이터들을 통해 새롭고 유용한 새로운 정보를 만
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역할은 매우 중요하다. 즉 사람에 의한 판단은 mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다. 데이터마이닝의 특징 및 과정
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동향 분석, 전기의 시계, 제58권, 제8호, 2009.
천영길, 스마트그리드 구축을 위한 전력저장기술 및 제도적 개선방안 연구, 한양대학교 공학대학원 논문, 2010.
최원규, 스마트그리드 환경에서 데이터 난독화 및 상호인증 기반의 이중 암호화 기
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데이터 활용 단기 모델개발 시범사업
농촌진흥청(2018), 미래유망산업 농업에 진출하는 기업사례 분석
새만금개발청 「공공주도 선도산업」, www.saemangeum.go.kr
울산사무소, 2000년 이후 울산광역시 인구 통계 분석
부산시농업기술센터, 도시농업
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웨어기술인협회 빅데이터전략연구소 저, 빅데이터개론, 광문각(2023) 글로벌비즈니스애널리틱스
1. 빅데이터란 무엇인지 설명하시오 (빅테이터의 정의 및 특징, 빅데이터의 중요성을 꼭 포함시켜야 함) 2. 빅데이터 수집을 위한 5단계를
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데이터 수집,저장,관리,분석의
역량을 넘엇는 대량의 데이터 집합, 혹은 이러한 데이터로 부터 가치를 추출하고
결과를 분석하는 기술을 말합니다. 빅데이터, 시대가 온다
1. 빅데이터 도래
2. 빅데이터 정의 & 특징
빅데이터 활
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데이터를 포함한 제4차 산업혁명의 핵심기술들은 아직까지 우리에게 생소한 신기술이고 미래의 영역이다. 미래의 문제들을 사전에 예측하고 규제와 제도를 마련하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 보다 현실적인 접근법으로 기술을 발전시
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데이터를 쉽게 정제하고, 통계전문가가 아니더라도 쉽게 분석할 수
있도록 해주는 기법 데이터마이닝
1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝의 출현배경
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 과정
5. 데이터마이닝의 적용분
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갑작스러운 붕괴는 조직 운용을 하루 아침에 무력하게 만들 수 있음
따라서 기술관리는 안정 지향성(Security oriented)을 요구함 12.1 정보자원관리와 데이터자원관리
12.2 정보자원 관리와 데이터자원 관리 기술
12.3 데이터 자원 관리
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