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데이터통계학과, 2017.12
5) 인공지능 분야의 유망기술 예측: 빅데이터 분석과 기술 로드맵의 통합적 접근
6) 인공지능, 최윤희 선임연구원, 2019.08.16.
7) 인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례: 국경완, 국방통합데이타센터 실장, 2019.03.20.
8) 핀
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연구소
-최광열, 2016, MSD(Motion System Design)검색, 사물인터넷의 장점과 한계를 분석한다 Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 딥러닝(Deep Learning)에 관한 소고
1) 딥러닝의 개념과 의미
2) 딥러닝의 활용
3) 컴퓨터 파워 필요성 여부
4) 딥런닝 기술의 한계
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이용한 네트워크 기반 침입탐지 기술 동향”, 건국대학교, 2018.
- 장희주, “사이버 위협 ‘자동화’와 ‘인간’의 ‘시너지’로만 극복 가능”, 미디어센터, 2019. Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 인공지능 보안기술의 의미
2. 인공지능 보안기술
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연구원
정재혁(2021). 4차 산업혁명에 따른 미래 일자리 예측에 관한 연구. 인하대학교 대학원 박사학위논문 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 4차 산업혁명시대의 유망 분야
2. 4차 산업혁명시대의 유망직업 10선 선정
3. 유망직업 10선의 수행업무와
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skills) 6가지에 대해 서술하시오(6점).
4. 2008년 금융위기 이후 선진국의 노동시장에 실질임금과 소득불평등의 변화 양상에 대해 서술하시오(6점).
5. 사업장에서 자동화 등 기술혁신의 활용이 고용에 어떠한 영향을 미치는지 서술하시오(6점).
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이용한 분야는 무한하다. 앞으로도 빛에 대한 연구와 응용분야에 대해 지속적으로 개발되어야 할 것이다.
9. 참고 문헌
(1) 키도 준지 저, 유기EL (光文閣, 2004)
(2) 방승철 저, 셸 관점 이진의 컴퓨터 형성 홀로그램에 관한 연구 (광운대학, 1985)
(
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연구에서는 감천항과 자유보세구역을 대상으로 각종 현황을 정리하였다. 또한 기존의 관련 법제도와 적절한 연계보완 체제를 갖추기 위해서는 「감천항 국제수산물 종합보세구역 관리시스템」제도가 필수적인 것으로 판단하였으며, 필요한
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자동화 6
III. 네트워크 보안 기술의 현재 6
1. 보안 시스템 개발 동향 6
(1) 보안 시스템 개발 동향 6
2. 차세대 네트워크 통합 보안시장현황 11
3. 차세대 보안 기술의 개발 경향 13
(1) 멀티기가 지원 어플라이언스 제품의 요구 증대 13
(2) 보
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연구되어야 할 것으로 사료됨을 강조하면서 끝을 맺는 바이다.
제4장. 참고문헌
1. 남옥우, 이순규, 김재형, “제3세대 시스템을 위한 무선접속방식의 비교-Ⅰ”, 산기연논문집, Vol.15 No.-, (2001).
2. 이순규, 남옥우, 김재형, “제3세대 시스템을
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이용한 적군의 주타격 방향 분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44
특수기술 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권
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머신러닝 분야에서 뛰어난 성적을 달성했습니다. 이러한 지식은 LG헬로비전에서 디지털 네트워킹과 미디어 서비스를 개선하는 데 필수적인 기술적 토대를 제공합니다.
대학에서 진행한 연구 프로젝트 중 하나는 빅데이터 분석을 통한 사용
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데이터 처리 속도를 대폭 향상시키는 제품으로, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅 데이터의 연산과 저장에 활용될 전망입니다.
CES 2024에서의 AI 메모리 리더십 선보임: SK하이닉스는 CES 2024에서 HBM3E를 비롯한 여러 AI 메모리 기술을 선보였습니다.
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데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 발굴하고, OOOO의 주가 예측 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가예측 알고리즘을 개발하며, 금융 도메인 분석 경쟁력을 키웠습니다. 또한, OO의료원의 데이터 분석 연구원으로서 AI-응급의료시스템 구축을
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머신러닝과 데이터 분석에 접목해보며 증권사에 필요한 디지털 역량을 키워나가고 있습니다. . 증권사의 빅데이터 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가 예측모델을 개발해보고, OOO 금융 시각화 대회에 참가하여 고객의 금융 로그 분석을 통
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연구원으로 참여하여 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 기술을 이용하여 악성코드를 탐지하는 모델을 개발하였습니다. 또한 해당 모델을 실제 악성코드 데이터와 테스트하고 결과를 분석하였습니다. 이 프로젝트를 통해 머신러닝과 딥러닝을 이
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