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데이터들이 많이 나올것이며, 사람들에게 새롭게 다가올 것이다. 우리 세상에 기발하게 등장할 빅데이터 어떻게 바뀔지 많이 궁금하고 기대가 된다. 1. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 기술
3. 빅데이타의 사례
4. 마켓 바스켓 분석 및 가
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빅데이터학과는 통계기법과 인공지능 기법을 조합한 해석이론을 배운다는 점에서 차이가 있다. 원래 빅데이터는 원래 통계학에서 시작한 개념이다. 그러나 이후 IT(정보통신) 발전에 따라 컴퓨터공학이 나오고 시간이 흐르면서 \'데이터 마이
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컴퓨터공학으로 개발한 맞춤형 건강관리 서비스 사례
1) 어플리케이션의 개발
2) 빅데이터 분석을 통한 AI 진단
Ⅲ. 결론
제안된 건강관리 실제 서비스의 실용성에 대하여
빅데이터의 의료분야 활용에 대한 나의 의견
※ 참고문
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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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컴퓨터 1위는 엘 캐피탄 (El Capitan)이고, 성능은(HPL점수)은 1.742 EFlop/s이다. 2위는 프론티어(Frontier)이고, 성능(HPL점수)은 1.353 EFlop/s이다. 3위는 오로라(Aurora)이고 성능(HPL점수)은 1.012 EFlop/s이다.
네이버 QR코드에서 나의 소속학과 및 이름, 스마트
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컴퓨터구조, 네트워크"
[8]유시룡(1997), " MPEG 시스템", 大英社
[9]유헉, "응용 프로그램과 상호 협조하는 멀티미디어 스케줄링"
[10]인천대학교 정보통신공학과 네트워크 연구실(2005), "OPNET 9.1, Computer Networks- A Systems Approach 3rd Ed, Lab Manual " Ⅰ
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컴퓨터 형성 홀로그램에 관한 연구 (광운대학, 1985)
(3) 윤재선 저, 기초광학 (다성출판사, 2002)
(4) Hecht 저, 광학 (대웅, 1996)
(5) Jones / Childers 저, 대학 일반물리학 (북스힐, 2001)
(6) 이준신 / 김도영 저, 평판 디스플레이 공학 (홍릉과학출판사, 2005)
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데이터를 정량적으로 바꾸는 데에도 일면의 불확실성과 함께 만족하기 어려웠다. 현재 우리가 이용하고 있는 과학적 방법을 더욱 확대하고, 더욱 진보된 기술을 종합적으로 이용하여 인간 감성의 발생과 변화를 정확하게 파악할 수 있다면
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의한 잡음 제거
2. 3. 2 이진 영상 데이터의 잡음 제거
2. 4 에지 추출
2. 4. 1 1차 미분에 의한 영상 처리
2. 4. 2 2차 미분에 의한 영상 처리
3. 보행자 검출
3. 1 보행자 검출 과정
3. 2 실험 및 고찰
4. 결론
5. 참고문헌
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
? 학위과정 입시지원자 컴퓨터공학분야 연구능력검
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컴퓨터공학의 폭넓은 영역을 체계적으로 공부했습니다.
저는 단순히 이론에 그치지 않고, 개인 프로젝트와 팀 프로젝트를 통해 실제로 적용하고 구현하는 경험도 쌓았습니다. 특히 인공지능과 빅데이터 분야에 큰 관심이 있어 관련 온라인
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빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 다룰 예정입니다. 이와 관련된 논문을 작성하고, 이를 통해 최신 연구 동향에 대한 이해를 심화할 것입니다.
졸업 후, 저는 컴퓨터 공학 분야에서 실무 경험을 쌓으며, 더 나아가
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컴퓨터공학 분야에서 축적한 지식과 기술을 바탕으로 산업 현장과 사회 전반에 긍정적 영향을 미치는 전문가로 성장할 계획입니다. 우선, 첨단 IT 기업 또는 연구소에 입사하여 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안 등 주요 분
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1.지원 동기
저는 현대 사회에서 전자, 전기, 컴퓨터 공학이 중요한 역할을 하는 것을 보고 이 분야에 대해 깊은 관심을 가지게 되었습니다. 특히, 4차 산업혁명의 중심에 있는 AI, IoT, 빅데이터와 같은 첨단 기술들이 전자전기 및 컴퓨터 공학의
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