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model사례
8. 유비쿼터스 컴퓨팅: 비즈니스 모델과 전망/ 김재윤, 민병석/ 2003
9. www.nca.or.kr
10. www.posdata.co 1. 서 론
2. 네트워크 보안의 필요성
2.1 네트워크 공격기법
2.1.1 공격기법의 변화
2.1.2 전통적인 공격기법
2.1.3 전
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모델
2) 네트워크형 모델(network model)
네트워크형 모델의 정의는 1971년 C0DASYL(Conference on Data Systems Languages)의 DBTG(Data Base Task Group)보고서에 의해 제안되었다. DBTG는 여기서 데이터베이스를 만들고 조작할 수 있는 환경에 대한 표준을 정의하는 데
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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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XML
● PRM
● 마이클포터의 5 force model
● 경쟁우위를 위한 전략
● 기업의 내부 운영 분석 - 가치사슬 모델
● 전략적 자원과 수용 능력
● 21세기는 3C의 시대 - 마이클 포터 & 변화의 속도
● 블루오션전략
● Moore의 법칙
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데이터 웨어하우스란?
2-2. 데이터 웨어하우스의 특징
2-3. 데이터 마이닝
3. 웹 데이터베이스
3-1. 웹 데이터베이스의 필요성
3-2. XML이란?
3-3. 웹 데이터베이스
3-4. 웹 데이터베이스 서버의 구성
3-5. XML 데이타베이스 저장방법
3-6. XM
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모델
4) 프로토타이핑
5) 나선형 모델
6) 4세대 기법
7) IPT(Improved Programming Technologies)
8) IPT 기법의 기술적 및 관리적 지원
9) HIPO 기법
10) 프로그램 기술 언어
11) PDL의 특징 및 효과
12) 나씨 - 슈나이더만 차트
13) 결합도와 응
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Data Mining 기법
가. 신경망(Neural network
- 트레이닝 셋을 통하여 learn 한 비선형 예측 모델로서 생물학적 신경 네트워크와 같은 구조를 갖는다.
나. 결정트리(Decision tree)
- 트리모양의 구조로 결정의 셋을 나타낸다.
- 데이터 셋의 분류를 위한 규칙
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Data) 모델도 학계에서는 논의되고 있다.
Ⅶ. 결론
1990년대 초반부터 기관이나 기업의 필수적인 업무처리시스템과 차별화 되는 한 차원 높은 정보를 찾아내어 의사결정 프로세스에 활용하고자 탐사 데이터웨어하우스(Exploration Data Warehouse)개념
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효과적인 의사결정을 할 수 있으리라 확신한다. 서론
본론
1. KT모델링 프로세스
2. 사례 연구
- KT접속망 구성(Min spanning tree)
- 업무처리법(스케쥴링)
- 영업전략 선택(게임이론)
- Router 알고리즘 (Spanning Tree Protocol)
결론
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데이터를 입력한다.
④ 관련된 문서가 있으면 첨부화일1의 찾아보기... 버튼을 클릭하여 등록한다.
⑤ 문서 등록 버튼을 클릭하면 등록저장소에 등록이 된다.
2. ebXML의 인체자원사업 활용사례
1) DRF (Document Registry Framework)
(1) ebXML Registry Framew
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