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연구. 국내박사학위논문 고려대학교 대학원, 서울. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터
2. 메타버스
3. 빅데이터와 인공지능의 적용 사례
1) 빅데이터의 적용 사례
2) 메타버스의 적용 사례
4. 나의 의견
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌
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메타버스의 미래, 현실과 가상세계의 경계를 허물다. 쌍용건설.
김수향,문미경(2021). 메타버스(Metaverse)와 미래교육 학습자 정체성 연구. 경기도교육연구원.
남현우(2021). 메타버스의 환경 변화와 기술 동향. 한국통신학회.
이동국,변숙자,김
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메타버스를 활용한 공공·사회혁신 방안을 검토하고, 다가올 메타버스 시대의 위험 요소를 점검할 수 있을 것이다.
Ⅳ. 참고문헌
계보경,한나라,김은지,박연정,조소영(2021). 메타버스(Metaverse)의 교육적 활용(가능성과 한계). 한국교육학술정보
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메타버스, ETRI CEO Information 제47호, 2006
김성운, 가상화폐의 현재와 미래 전망 연구, 배재대학교 대학원, 2018
이솔, 증강현실에 나타난 이미지 고찰, 홍익대학교 영상대학원, 2012
Salvador Rodriguez, Facebook changes company name to Meta, CNBC, 2021.10.28.
https://www
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데이터웨어하우스(DW)의 구성요소
1. 구체 데이터 (detail data)
2. 요약 데이터 (summary data)
3. 메타 데이터 (metadata)
Ⅳ. 데이터웨어하우스(DW)의 필요성
Ⅴ. 데이터웨어하우스(DW)의 기술
1. 다차원 데이터 모델
2. 스타조인
3. 다차원 DB
1) 다
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데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
3.결론
4.참고문헌
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통제 관점에서 재정의
Ⅲ. 통제 아키텍처의 개념, 목적 및 장점
IV. 통합 통제아키텍처의 메타데이타 모형
-통합 통제 아키텍처를 논리적 수준과 물리적 수준에서의 모형을 제시
V. 현재 상용화 제품분석
VI. 결론 및 향후 연구 방향
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)의 데이터
Ⅴ. SGML(기술적범용마크업언어)의 표준화
Ⅵ. SGML(기술적범용마크업언어)의 응용분야
Ⅶ. SGML(기술적범용마크업언어)와 XML(텍스트기반포맷)
Ⅷ. SGML(기술적범용마크업언어)와 MARC(기계가독목록법)
Ⅸ. 결론
참고문헌
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메타큐브 3.0으로 보완을 해서 DSS로 갈 것이라고 밝혔다.
8. 결론
데이터웨어하우징(Data Warehousing)은 개방형 시스템 도입으로 흩어져 있는 각종 기업 정보를 최종 사용자가 쉽게 활용함으로써 신속한 의사 결정을 유도하도록 하여 기업 내 흩어
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데이터 보안의 규제. 제도가 더욱 중요하다. 메타버스에 접속하면 생체인식정보(Biometric Data)가 보다 적극적으로 수집될 수 있다. 단순히 키보드나 마우스 등으로 데이터를 수동으로 입력하는 것이 아니라 헤드셋을 쓰고 시선을 트래킹(eye-track
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