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클라우드 컴퓨팅 향후 전망 및 활성화 방안
1) 클라우드 컴퓨팅 향후 전망
① 향후 클라우드 시장은 미래 IT산업의 변화를 주도할 핵심분야로 각광받으면서 클라우드 기반 기술 융합과 새로운 비즈니스 창출 모델의 등장에 힘입어 발전 가속화
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컴퓨터가 아닌 인터넷으로 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술이란 매우 신기하다고 생각된다.
이미 많은 개인정보가 유출되어 떠돌고 있으며, 보안상의 위협을 많이 받았다.
클라우드 컴퓨팅이 보안에 취약하다는 것을 문제 삼아, 이 좋은
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클라우드 컴퓨팅의 정의
1.2 클라우드 컴퓨팅의 특징
2. 클라우드 컴퓨팅의 등장배경
2.1 시스템 유지보수의 어려움
2.2 프로젝트 협업
3.3 그린IT(클라우드 컴퓨팅의 효용성)
3. 클라우드 컴퓨팅의 장단점
3.1 클라우드 컴퓨팅의 장점
3.2
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장점과 문제점
1) 장점
(1) 비용절감
(2) 규모의 경제
(3) 용량 추정 불필요
(4) 속도 및 민첩성 개선
2) 문제점
(1) 보안의 취약성
(2) 운영 거버넌스 제어 감소
(3) 이식성의 제한
(4) 다중 영역 법적 문제
3. 정보통
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수 있다. 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅 장점
클라우드 컴퓨팅 단점
클라우드 컴퓨팅의 서비스 분류
SaaS (Software as a Service)
PaaS (Platform as a Service)
IaaS (Infrastructure as a Service)
클라우드 컴퓨팅 사례
클라우드 컴퓨팅 전망
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클라우드 컴퓨팅의 시작
클라우드 컴퓨팅 서비스의 분류
클라우드 컴퓨팅 표준화의 주요기구
클라우드 컴퓨팅 도입 목적 및 이유
클라우드 컴퓨팅의 효과 및 장점
클라우드 컴퓨팅의 문제점
클라우드 컴퓨팅 산업 발전과정
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클라우드 컴퓨팅의 시작
클라우드 컴퓨팅 서비스의 분류
클라우드 컴퓨팅 표준화의 주요기구
클라우드 컴퓨팅 도입 목적 및 이유
클라우드 컴퓨팅의 효과 및 장점
클라우드 컴퓨팅의 문제점
클라우드 컴퓨팅 산업 발전과정
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원하는 작업을 할 수 있습니다. 기존의 씬 클라이언트와 유사한 개념인데, 단말기의 경우 속도나 크기의 한계가 있었지만 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이란
○ 클라우드 컴퓨팅의 장점
○ 대표적인 사례
○ 문제점
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: 보안문제
3. 정보통신망과의 관련성
1) 네트워크 수요의 기하급수적 증가
2) 소프트웨어 정의 네트워크 환경 구축
4. 활용 가능 정보통신망 기술
1) 빅데이터
2) 사물인터넷(IoT)
3) 클라우드 컴퓨팅
Ⅲ. 결론
<참고문헌>
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정의
2. 딥 러닝 기술의 성숙도 및 관련 시장에서의 현황
3. 딥 러닝 기술의 장점과 단점 (강점과 약점)
4. 딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업
5. 딥 러닝 기술 관련시장의 변화
6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향
참고문헌
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