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데이터 활용에 관한 고찰, 한국정보전자통신기술학회논문지, 2016.
장환영 외, 스마트시티 거버넌스와 부처 간 협력방향에 관한 연구, 한국콘텐츠학회논문지, 2017.
정보통신산업진흥원, EU의 스마트 시티 구축 전략 분석, 2013.
최봉문, ‘스마
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교통부 ㆍ 이유섭
학교건물에 있어서 공종별 공사비 및 주요 자재량의 구성에 관한 연구
동아대 대학원 ㆍ 황소영
현장 시공 프로세스에 따른 시공 정보 관리 개념모델
한양대 대학원 ㆍ 권영상
공동주택 건설공사의 시공계획서 작성기준
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교통성(Ministry of Land, Infrastructure and Transport) (www.milt.go.jp)관광백서
테마가 있는 일본기행, 권혁권, 제이앤씨 2003 ◎서론 - 관광과 경제
◎본론 - Ⅰ. 일본의 관광
1. 일본의 관광 정책
2. 일본의 관광 현황
3. 일본 관광 성공사례 : 사가에
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데이터의 유형과 기술용 메타데이터 선택 전략, 성균관대학교 정보관리연구소
데이타베이스 : 디지털 도서관을 위한 확장된 Dublin Core 기반 메타데이타 관리 시스템/한국정보처리학회, 정보처리학회논문지, 1998
문헌정보처리연구회, 메타데
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데이터베이스, 글로벌, 2003
김성택, 데이터베이스론
데이터베이스 배움터(개정판) (MSSQL 기반
조순복 외, 데이터베이스시스템, 세화, 2000
정명진, 데이터베이스 시스템
한기준, 데이타 베이스 : 개념, 기술, 그리고 응용, 정보화정책, 9(3), 2002
Pie
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데이터를 범죄에 사용해야 하는 이유
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≪ 그 래 프 ≫
1. 빅데이터를 범죄에 사용해야 하는 이유(계속)
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한국과 주요 국가들의 주요
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데이터 마이닝, BSC, 그리고 BPM 기반의 6시그마 방법론에 관한 연구, 울산대학교 대학원 논문, 2005.
송영미, Data Mining 기법을 활용한 효율적 보험사기 적발 모형 연구, 홍익대학교 대학원 논문, 2009.
유재학 외, 연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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데이터 4400만건 무료 개방, IT 조선, 2020
http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/03/30/2020033005001.html Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터란 무엇인가?
1-(1) 빅데이터의 특징
1-(2) 빅데이터 활용의 필요성
1-(3) 금융 산업에서 빅데이터 활용
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