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또한 개인들이 자신의 데이터에 대한 소유권이나 통제권을 제대로 행사하지 못하고 있는 상황에서, 기업들만이 데이터로부터 경제적 이익을 얻는 구조적 불균형도 문제가 되고 있다.
이러한 문제점들에 대한 개인 차원의 대응 방안으로는 무
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이 사람을 위해 존재한다는 기본 원칙이 무너지는 느낌을 받았다. 이는 단순한 불쾌함을 넘어, 개인의 권리 침해라는 심각한 문제로 이어질 수밖에 없다고 본다.
또한 데이터 편향의 문제는 빅데이터가 중립적인 도구라는 생각에 의문을 던지
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빅 데이터를 활용하는 것을 보았다. 특히 빅 데이터를 이용해 교통 계획 시, 교통 이용자 개개인의 데이터베이스를 분석하여 장래 수요 예측을 하고 그것을 토대로 연구를 진행하였다. 그 뿐만 아니라 재해 등의 긴급상황 시, 발생사례 등의
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빅 데이터를 활용하는 것을 보았다. 특히 빅 데이터를 이용해 교통 계획 시, 교통 이용자 개개인의 데이터베이스를 분석하여 장래 수요 예측을 하고 그것을 토대로 연구를 진행하였다. 그 뿐만 아니라 재해 등의 긴급상황 시, 발생사례 등의
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어떻게 받았는지, 그리고 어떻게 대응하였는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있다. 또한, 각 산업의 회복력과 그 변화에 대한 대중의 반응도 이 데이터를 통해 분석할 수 있어, 미래의 변화와 트렌드 예측에도 큰 도움을 제공한다.
3) 1)의 결과
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이 현상이 앞으로도 지속된다면 2020년의 디지털 데이터 생성량은 약 40제타바이트를 넘어 설 것으로 예측되고 있다.
≪ … 중 략 … ≫
제 2장 관련 연구
2.1 VOC의 정의 및 중요성
무한경쟁의 경영환경에서 많은 기업들이 ISO9
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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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예측되고 있다(Robert R. Harmon et al., 2009). 그린 데이터 센터(Green data center)의 명확한 정의나 기준은 없으나 기존의 데이터센터에서 신기술을 적용하여 고효율, 저비용, 친환경의 수식어가 어울리는 데이터센터로 변화된 IT 시설로 이해할 수 있다
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이 될 수 있다고 할 수 있다.
제 2 절 연구의 한계점
이 연구의 한계점으로 세가지를 들 수 있을 것이다.
첫째, 보다 더 의미 있는 시사점을 얻기 위해서 여러 원천별로 예측이 이루어져야 할 것이다.
둘째, 보다 더 예측결과의 신뢰성을 높이기
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지 고객층 보다 다소 높은 것으로 나타났다. 이 변수는 구매력과 어느정도 상관성이 있는 변수이지만 아직까지 인터넷을 이용하는 계층이 한정되어 있음을 알 수 있었다.
학력
인터넷 쇼핑몰 가입자의 학력을 알 수 있는 변수이다. 학력변수
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개인적인 목표만을 위한 것이 아니라, 사회에 기여할 수 있는 연구를 수행하는 것이 중요합니다. 따라서, 해당 분야의 연구가 어떻게 사회적 문제의 해결이나 기술 혁신에 기여할 수 있는지에 대한 비전을 제시해야 합니다. 예를 들어, [철학
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이론과 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
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개인적인 목표만을 위한 것이 아니라, 사회에 기여할 수 있는 연구를 수행하는 것이 중요합니다. 따라서, 해당 분야의 연구가 어떻게 사회적 문제의 해결이나 기술 혁신에 기여할 수 있는지에 대한 비전을 제시해야 합니다. 예를 들어, [사회
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이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트
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이러한 개인적인 열정은 연구를 지속하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구는 언제나 도전과 열망이 필요한 활동이기 때문에, 이러한 열정이 없다면 어려움에 부딪혀도 계속해서 나아갈 동기부여를 찾기 어려울 수 있습니다. 또한, 지원자의 전
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