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기계가독목록법(MARC)의 메타데이터변환
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8. DC.Relation
9. Rights Management
Ⅴ. 기계가독목록법(MARC)의 표준화
Ⅵ. 기계가독목록법(MARC)의 상용화
참고문헌
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메타데이터변환과 자원기술구조의 연구. <정보관리학회지>, 제 15권, 제 3호, pp96-111
김성은. 1997. KORMARC의 DTD 및 변환프로그램 개발 연구. 석사학위논문. [서울]: 연세대학교 대학원 문헌정보학과. (http://dewey.yonsei.ac.kr/courses/metadata/YS-MTR-1997-
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데이터포맷의 통합보다는 자원에 대한 접근성을 확보하기 위한 포맷간의 연결구조의 개발에 많은 관심을 기울이고 있다.
참고문헌
김비연, 메타데이터의 유형과 기술용 메타데이터 선택 전략, 성균관대학교 정보관리연구소
데이타베이스 :
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메타데이터 추출 및 비교 검증 기술 연구, 한국기록관리학회
황병상(2005), 국가혁신체제의 과학기술 하부구조 발전방안, 한국정책분석평가학회 Ⅰ. 기술구조와 과학기술지배구조
1. 과학기술정책의 새로운 페러다임 구축의 필요성
1) 내
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연구 목적
전자도서 메타데이터 ONIX와 MARC의 통합목록을 구축하여 한번의 검색으로 다양한 정보원으로의 접근점을 제시
연구 방법 및 제한점
기술요소인 ONIX 데이터요소분석 및 KORMARC으로의 변환, 변환시스템 구현
ONIX 데이터요소가 계
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1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Conversion) 13
8. 시스템 평가 13
Ⅵ. ERP(전사적자원관리)의 도입 14
Ⅶ. 향후 ERP(전사적자원관리)의 전망 15
Ⅷ. 결론 18
참고문헌 18
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데이터의 이동과 흐름 부분에서 솔루션의 문제점은 오랜 기간 제기되어 왔음에도 불구하고 지속적으로 제기되는 것으로 성능과 복잡한 이동 규칙의 구현 문제로 요약될 수 있다. 데이터를 정보 활용의 다음 단계로 이동하거나 변환하는 과정
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데이터 조회 및 저장이 가능하게 되었고, 실제로 현재 RIA 환경에서는 대량데이터(Huge Data)의 처리가 중요한 기능이 되었다. 하지만 RIA에서의 Data Layer는 XML 형식으로 되어 있어 대용량 데이터를 처리하기에는 XML구조상 메타태그(Meta tag)용량이
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Metacapitalism: The e-business Revolution and the Design of 21first Century Company and Markets"」, PricewaterhouseCoopers
Hartman, A, Sifonis, J. and Kador, J.(2000), "Net Ready: Strategies for Success in the E-conomy, New York", MacGraw-Hill
Kaplan, S. and Sawhney, M.(2000), "E-Hubs; The New B2B M
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데이터의 보안 기능
직렬 통신 포트를 사용한 ISP 기능
-주변 장치의 특징
8채널 10비트 A/D 변환기
비동기 직렬 통신(UART)
별도의 프리스케일러와 PWM 기능이 있는 2개의 타이머/카운터
별도의 프리스케일러와 비교 캡쳐, PWM(8, 9, 10
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(주)메타데이터에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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1. 지원 동기
더블유게임즈_[소셜카지노 슬롯게임] 데이터 분석 담당자 (메타)_최종 합격 자기소개서
2. 직무 역량
더블유게임즈_[소셜카지노 슬롯게임] 데이터 분석 담당자 (메타)_최종 합격 자기소개서
3. 생활신조(직업윤리 및 본인의 가치관)
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된 경험을 제공하기 위한 방법론을 공부할 수 있었던 점이 유익했습니다. 데이터 분석 및 AI가 메타버스의 발전에 어떻게 기여하는지를 이해하는 것은 앞으로의 연구에 큰 도움이 될 것입니다. 이러한 과목들을 통해 메타버스의 다양한 측면
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메타 데이터 개념과 서버-클라이언트관계에 대해 숙지하는 것을 기본적으로 수행하였습니다. IT 영업 경험을 통해 다져진 역량은영업 기회를 창출하는 데에 도움이 될 것입니다.
IT 업계의 전문가가 되기 위해서 우선 입사 후 5년 동안은 AR
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효과적으로 분석하고 시각화하는 기술은 향후 메타버스의 발전에 중요한 역할을 할 것입니다. 특히, AI 기술을 활용한 데이터 처리 및 예측 모델에 대한 연구는 메타버스의 스마트화에 기여할 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 과목들을 통
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콘텐츠와 사용자 상호작용 데이터를 분석하여 효과적인 의사결정을 지원하는 시스템에 대한 이해를 넓히고, 데이터 기반의 설계를 통해 더욱 풍부하고 몰입감 있는 메타버스 환경을 조성하는 데 기여하고 싶습니다. 이런 관심 과목들을 통해
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