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연구방법론에 대한 철학적 해석, 대동철학회
- 최종수(1986), 인공지능의 세계, 방한 출판사 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 인공지능의 개념
Ⅲ. 인공지능의 역사
1. 제1기 : 태동기(1943~1951)
2. 제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
3. 제3기 : 침체기(1966~1974)
4. 제
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방법론을 계산 가능한 모델로 전환할 수 있는 자료기반분석 능력이 제일 필요한 분야이다.
Ⅲ. 결론
자연언어처리는 인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 모사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야이다.
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I. 서론
통계학에서 표본 추출은 조사를 위한 표본 집단을 선정하는 과정으로, 전체 모집단을 대표하는 적절한 표본을 선정하는 것이 중요합니다. 이에 따라 다양한 표본 추출 방법이 개발되어왔으며, 다양한 표본 추출 방법과 각 방법의 장
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서론: 측정은 사회 및 자연과학 분야에서 핵심적인 역할을 하는데, 이는 어떤 대상의 속성을 정량화하고 이해하기 위한 핵심 과정입니다. 측정을 통해 우리는 현상을 이해하고 예측할 수 있으며, 이는 연구와 현장에서 의사결정을 지원하는
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의학의 발전은 어려울 것이다.
-.참고문헌
1) 이선동 박정배 김인상, 사회과학 측면에서 본 현대 韓醫學의 개선방향, 방제학회지(제2권 제1호), 1991
2) 최환수 윤창열, 한의학 방법론의 필요성에 대한 고찰, 대전대학교 한의학연구소 논문집(제7
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통계학 및 연구방법론에 대한 지식
- 평가 방법마다 질적으로 다른 종류의 정보를 제공한다는 것에 대한 인식
- 평가 방법, 척도의 실시와 채점방법, 해석 방법 및 각 척도의 장단점에 대한 정확한 이해 와 지식
- 검사 결과, 면담자료, 행동관
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연구, 한국문헌정보학회, 2012
이종문 / 문헌정보학 전공자의 선호 직업 및 준비성 실태 분석 연구, 한국도서관. 정보학회, 2009
정진식 / 교수연구업적 평가분석 :문헌정보학분야를 중심으로, 한국비블리아학회, 2009 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 문헌정보
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측정은 연구 과정에서 가장 중요한 역할을 하는데, 이는 변수를 정량화하여 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 높이기 때문이다. 측정의 수준은 데이터의 성격을 결정하며, 이를 바탕으로 적절한 분석 기법을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 측
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1. 연구에서의 표집과 확률/비확률 표집의 근본적 차이
연구에서의 표집(Sampling)은 모집단 전체를 조사하는 것이 비현실적이거나 불가능할 때, 모집단을 대표할 수 있는 일부 구성원(표본)을 추출하여 이들을 대상으로 조사함으로써 모집단
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1. 변수의 개념
변수(Variable)는 연구하고자 하는 현상의 특성으로서, 그 값이 두 가지 또는 그 이상의 값으로 경험적으로 분류할 수 있는 개념을 말합니다. 다시 말해, 연구 대상의 속성이자, 그 속성이 상황이나 대상에 따라 다양하게 '변할
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