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정보 분석의 정확도가 반드시 요구되어야 한다. 이를 위해 빅데이터 분석 기술이 더욱 정교해 지고 있다. 빅데이터 기술은 크게 빅데이터 분석을 위한 분석기법과 데이터를 수집하고 조직, 관리, 분석하는 처리기술이 있다. 이 중 분석기법에
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데이터(Big Data) 및 분석 기술
(4) 플랫폼(Platform) 기술 (5) 머신러닝과 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
(6) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술 (7) 사물인터넷(IoT) 기술5, 주요국의 핀테크산업 현황 1) 미국 2) 중국
6, 우리나라 핀테크 산업 동향
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데이터를 수기로 적고 보관하던 것에서 발전하여 이진법으로 이뤄진 컴퓨터 정보로 남김으로써 그간에 정보의 효율적인 축적이 가능해졌다. 컴퓨터 프로그램의 개발과 더불어 데이터 처리와 관련한 능력의 활용으로 통계 처리 속도가 현저
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90% 이상이 지역사이트의 자료를 요구
- 외부데이터베이스의 자료를 요구하는 질의는 10% 미만
- 각 지역의 컴퓨터 데이터베이스들은 자신의 지역에 있는 자료를 처리함으로써 중앙 컴퓨터와의 통신 부담을 줄이고, 지역 간의 정보 교환과 자료
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데이터량의 증가로 무선 네트워크 환경으로 구성된 신관의 사용자들은 시스템의 처리 속도에 많은 불만이 발생하였다. EMR시스템의 구축방법이 기존의 OCS, PACS시스템을 그대로 사용하면서 이들 데이터를 EMR 화면에서 호출하여 정보를 추가하
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정보통신망 기술, 그리고 미래에는 어떻게 활용할 수 있는지 알아보자.
빅데이터 : 빅데이터란, 기존의 저장소 등으로 담을 수 없는 정말 방대한 수준의 데이터를 말한다. 이 빅데이터를 다루는 병렬 처리의 핵심은 분할 점령이다. 데이터를
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데이터를 나타내는 형태로 만든 코드이다.
단점
바이트 단위의 처리가 곤란하다.
제한된 수의(26=64) 문자 표현이 가능하다.
2) 아스키 코드(America standard code for information interchange code, ASCII :미국 정보교환 표준 코드)
미국 표준협회가 제정한
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정보와 환자의 질병 기록 데이터간 상관 관계 연구를 위해 각 유전자 값의 속성, 질병 유전자와의 교차 분석, 정합성 정도를 따지기 위한 검증 작업까지 매 순간이 복잡한 데이터 처리의 연속이다. 특히, 유전자 변이에 의해 발생하는 변이 여
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정보학 기술을 상업화시키는 데에 가장 큰 역할을 한 것은 인간 지놈프로젝트를 비롯한 각종 미생물, 동식물 등의 지놈 프로젝트들이다.
이들 프로젝트의 성과가 쏟아지면서 생물정보학은 방대한 데이터의 처리뿐만 아니라 각종 지놈 데이
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데이터를 활용하는 것이다. 유전자 정보, 생활 습관, 소득수준, 환경데이터 등의 융·복합 정보를 가지고 특정 질환이 발생하는데 이러한 정보들이 복합적으로 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있게 될 것으로 전망된다. 빅데이터를 활용한 라
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