|
수준에서 2020년경에는 14.5%까지 증가할 것으로 예상됨.
<표 Ⅲ-3> 전문서비스 로봇산업의 주요 지역별 . 국별 시장 전망
<표 Ⅲ-4> 개인서비스 로봇산업의 주요 지역별 . 국별 시장 전망
8. 국제분업 동향과 전망
○ 미국과 유럽 기업은 M&
|
|
|
동향 33
다. 해외특허동향 34
(1) 미국특허의 기술별 진입시점 및 활성화 시점 34
(2) 각국의 주요 출원인 동향 35
(3) 주요 3개사의 국가별 분류별 출원 동향 36
라. 특허기술 전망 38
IV. 시장동향 및 전망 40
1. 하이브리드
|
|
|
필요성
2) 국내 스마트 팩토리 도입지원
3) 국내 스마트 팩토리 수준별 구축형태
4) 스마트 팩토리의 도입에 대한 시장전망
7. 국내외 스마트 팩토리 적용 사례
1) 해외의 적용 사례
2) 우리나라의 적용 사례
8. 스마트 팩토리의 효율적 도
|
|
|
) 전자상거래(EC)
Ⅶ. 무선 전자상거래(EC)
1. 개념 및 등장배경
2. 유선 전자상거래와 무선 전자상거래의비교
3. 무선전자상거래의 가치사슬과 관련산업군
4. 무선 전자상거래의 유형
5. 무선 전자상거래의 국내외 현황
참고문헌
|
|
|
필요성
2. 여행업 관광정보화 유형
3. 여행업의 관광정보화 추진 방향
제2절 인터넷이 호텔․숙박업에 미치는 영향
1. 호텔․숙박업과 인터넷 관광정보화의 효과
제 4 장 관광전략으로 인터넷을 이용한 사례
제1절 국내
|
|
 |
및 목적
1.2. 연구의 방법 및 논문의 구성
2. 전자무역에 관한 이론적 고찰
2.1. 전자무의 개념 및 특징
2.2. 전자무역의 관련 동향
3. 부산광역시 수출입 및 중소기업의 정보화 현황
3.1. 부산광역시 수출입 현황
3.2. 부산광역시 중
|
|
|
및 전망].................12
[그림 4. ERP의 기능 확장 과정]....................................22
[그림 5. 확장된 ERP의 발전방향]...................................24
[그림 6. 기업의 의사결정지원 시스템의 구조........................24
[그림 7. E-business 솔루션
|
|
|
개념
2. 스마트TV의 도입 배경
3. 스마트TV의 서비스 특성
4. 스마트TV의 특징 및 타 서비스와 비교
Ⅲ. 국내외 스마트 TV 동향분석
1. 스마트 TV의 국내외 추진동향
2. 스마트 TV의 국내외 시장 동향
Ⅳ. 스마트TV 사업모델 소개 및 현황
1. 애
|
|
|
정의
2. 게임의 역사
3. 게임산업의 특성
Ⅲ. 국내외 게임시장 동향
1. 국내 게임시장 동향
2. 세계 게임시장 동향
Ⅳ. 우리나라 게임산업의 문제점 및 발전방안
1. 게임산업의 문제점
2. 게임산업의 발전방안
Ⅴ. 결론
참고문헌
|
|
|
, 한빛지적소유센터, 2007
윤선희 『지적재산권법-제9판』, 세장출판사, 2007
이영록 『온라인 서비스제공자의 저작권 침해 책임』, 저작권심의조정위원회, 1999
방석호 『디지털 컨텐츠 보호에 관한 법제 동향과 과제』, 한국법제원, 2000
|
|
 |
동향 및 분석 2019. 한국토지주택공사. 1.서론
1.1 연구의 배경
1.2 연구 목적과 중요성
1.3 연구 범위 및 방법론 소개
2.주거 환경 노후 불안에 대한 이론적 접근
2.1 주거 환경 노후의 개념과 특징
2.2 불안의 개념과 영향 요인
2.3 주거 환
|
|
 |
전망하나요?
14. 딥러닝 모델을 설계할 때 고려하는 요소는?
15. 최근 주목받는 AI 기술 중 관심 있는 것은?
16. AI 윤리를 실천하기 위한 방법은 무엇이라고 생각하나요?
17. 데이터 전처리에서 중요한 점은?
18. 교차 검증의 목적은 무엇
|
|
 |
국내외 환경변화 및 조직특성
5.2 회사의 장점과 개선해야 할 점
6.인재상에 맞는 직원으로서의 준비와 기여
6.1 인재상에 부합하기 위한 노력과 개발
6.2 최근 3년 이내의 능력 개발 사례
7.창의적인 문제 해결 경험
7.1 새로운 문제 해결을
|
|
 |
하나 되는 방안을 모색해 나간다면, 통일은 머지 않은 시기에 분명히 이루어질 수 있다고 생각해 본다. 서론
1. 정책․사업의 동향 및 전망 포함
본론
1. 정책사업 목표
2. 추진전략, 수단, 방법
3. 추진일정
결언
|
|
 |
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
|
|
메뉴펼치기
