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), 진영사 2014 현대호, 이호용 저, 산업기술 보호법, 법문사 2013 신제철, 김순석 저, 산업보안론, 그림 2013 1. 시스템의 개념 2. 시스템의 구성 체계   3. 인식 방법  1) 기계장치  2) 플라스틱 카드  3) 생체인식  4) RFID 참고문헌
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  • 등록일 2015.07.13
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카드, RFID 등 물리적 인증매체를 소지하지 않아도 비밀번호만 입력하면 출입통제 시스템 개요 1. 의의 2. 구성 출입통제 확인장치 1. 개요 2. 카드인식 3. 생체인식 출입통제시스템의 연계 1. 출입통제시스템의 연계개념 2. 출입통제
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  • 등록일 2015.08.18
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본론 1) 문제 제기 2) 기대 효과 3) 지문 인식 시스템 4) 지문 인식 방법 5) 지문 인식 시스템이란 6) 용어 설명 7) 지문에서의 특이점 8) 지문 인식 과정 9) 지문 인식 장치의 예 10) 시스템 운용 3. 결론 참고문헌
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  • 등록일 2002.11.04
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4. 유비쿼터스 적용 사례 1) 유비쿼터스 학습(u-Learning) 2) 유비쿼터스 도서관(u-Library) 3) 유비쿼터스 박물관 4) 유비쿼터스 생체인식 5) 어린이 안전확보시스템 6) U-헬스케어 7) u-물류 서비스 8) 유비쿼터스 버스정류장 ◆ 참고자료 ◆
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  • 등록일 2017.08.20
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RFID(Radio Frequency Identification) 2. 아래 각 용어들에 대하여 약자를 풀어 쓰시오. (10점) 1) IMAP(Internet message access protocol) 2) VoIP(Voice over Internet Protocol) 3) HSDPA(high speed downlink packet access) 4) NFC(Near Field Communication) 5) IoE(Internet of Everything) Ⅲ. 결
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  • 등록일 2017.03.29
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논문 886건

체계나 글로벌 네트워크 관련 문제를 맡아야 한다고 생각한다. 또한 RFID 시스템의 아킬레스건이 될 수도 있는 개인정보 침해 및 사생활 침해 문제를 해결하기 위해서 개인정보 보호 가이드 라인과 기술적제도적 보호 장치를 마련하는데도 심
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  • 발행일 2008.07.20
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시스템의 미흡 3. 법적․제도적 육성장치 부족 제 2 절 레저산업의 부문별 문제점 1. 스키리조트산업의 문제점 2. 골프산업의 문제점 3. 테마파크산업의 문제점 4. 카지노산업의 문제점 제 4 장 우리나라 레저산업의 개
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  • 발행일 2007.06.16
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및 배경 2. 연구방법 Ⅱ 본론 1. 유비쿼터스의 개황 2. RFID의 개황 2.1 RFID의 발생배경 2.2 U칩의 비교(바코드, 자기코드, IC카드, RFID) 2.3 바코드 VS RFID 2.4 RFID의 개념 2.5 RFID의 구성과 기능 3. 유비쿼터스 환경 하세서의
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  • 발행일 2008.10.27
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방법 37 1. 주거안전을 위한 임무수행방법 37 1) 출입문 안전 38 2) 경보 장치 39 3) 집안의 차단 막 39 4) 자택의 출입 통제 39 2. 도보행차시 임무수행방법 41 3. 차량이동시 임무수행방법 43 1) 차량의 선택 및 옵션 45 2) 차량이동 시 경호비
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  • 발행일 2011.09.16
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  • 저자
체계 (2) ISO의 분류 체계 2) 환경성과평가지표 선정기준 3) 환경성과평가지표 선정방법 제 Ⅲ장 환경성과평가제도 도입사례 1. L
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  • 발행일 2008.12.04
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취업자료 902건

통제 및 감시 시스템 고도화 첫째, 생체인식, RFID, QR코드 등 최신 출입통제 기술을 도입하여 출입자의 신원을 정확히 확인하겠습니다. 둘째, 고화질 IP CCTV와 AI 영상분석 시스템을 연계해 이상 행위를 실시간으로 감지하고 경고체계를 강화하
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  • 등록일 2025.04.23
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개념: 121 라. 회귀 분석 및 모델링: 121 마. 가설 검정과 추론: 122 바. 데이터 분석 및 시각화: 122 사. 빅데이터와 기계 학습: 123 아. 실험 계획법 124 자. 비모수 통계 124 차. 빅데이터와 머신러닝 125 카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125 ?
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개념: 132 다. 회귀 분석 및 모델링: 133 라. 가설 검정과 추론: 134 마. 데이터 분석 및 시각화: 134 바. 빅데이터와 기계 학습: 135 사. 실험 계획법 136 아. 비모수 통계 136 자. 빅데이터와 머신러닝 137 차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 137 ?
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개념: 82 자. 회귀 분석 및 모델링: 83 차. 가설 검정과 추론: 83 카. 데이터 분석 및 시각화: 84 타. 빅데이터와 기계 학습: 84 파. 실험 계획법 85 하. 비모수 통계 85 거. 빅데이터와 머신러닝 86 너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86 ? 통계분
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인식하고 있습니다. 늘 초심을 잃지 않고, 매일의 근무를 긴장감 있게 임하겠습니다. 1. 지원동기 응시 취지 2. 성격의 장단점 및 약점 극복 노력 3. 갈등관리 및 위기관리 능력 4. 협업 경험 및 의사소통 능력 5. 포부 및 향후 계획
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