|
집단지성의 개요
1) 웹 2.0의 개념
2) 집단지성의 개념
3) 집단지성의 유형
2. 정보사회에서 집단지성이 발휘된 사례
1) 트위터(twitter)
2) 네어버 지식IN
3) 양품계획
3. 집단지성이 지닌 가능성과 한계 분석
1) 집단지성의 가능성
2) 집단지
|
|
|
집단지성 활용법
한국경제 2009.04.27. 집단지성의 흥망성쇠 Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 정보사회에서 집단지성이 발휘된 사례
2. 집단지성이 지닌 가능성과 한계
1) 집단지성이 지닌 가능성
① 불가능을 가능으로
② 집단지성을 통한 미래
|
|
|
숨겨진 원동력 :집단지성”,삼성경제연구소,SERI경영노트 제14호, 2009. 1. 서론
2. 집단지성의 유래와 정의
3. 집단지성의 유형과 특성
4. 집단지성의 원리
5. 집단지성의 사례
6. 집단지성이 지닌 가능성과 한계
7. 참고 자료
|
|
|
집단지성이 발휘된 사례를 살펴보고 집단지성이 지닌 가능성과 한계에 대해 분석해 보았다. 카스텔에 따르면 21세기의 사회구조는 네트워크 사회로 정체성 혁명을 통한 수평적 커뮤니케이션의 확산, 정보화주의, 정보통신 기술의 발로 인하
|
|
|
살펴보고 개인자유의 침해를 막을 방안에 대해 모색해 보시오.
1) 전자감시에 따른 프라이버시 침해의 문제
2) 정보사회에서의 감시
2. 정보사회에서 집단지성이 발휘된 사례를 살펴보고 집단지성이 지닌 가능성과 한계에 대해 분석해 보
|
|
 |
사례‥‥‥‥‥13
제 1 절 포털 중심으로 확산되는 UCC‥‥‥‥‥‥‥‥13
제 2 절 UCC 기반 비즈니스 현황‥‥‥‥14
제 3 절 성공사례 분석‥‥‥‥‥‥‥‥‥17
제 4 절 국내 UCC 비즈니스 모델‥‥‥‥‥‥19
제 4 장 향후 전망 및
|
|
|
사례 분석
제1절 미국의 실버타운 사례
제2절 일본의 실버타운 사례
제4장 우리나라 실버타운의 현황 및 문제점
제1절 우리나라 실버타운의 현황
제2절 우리나라 실버타운의 문제점
제5장 고령화에 대비한 실버타운의 활성화 방안
제1
|
|
|
사례‥‥‥‥‥‥‥‥13
제 1 절 포털 중심으로 확산되는 UCC‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥13
제 2 절 UCC 기반 비즈니스 현황‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥14
제 3 절 성공사례 분석‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥17
제 4 절 국내
|
|
|
2) 관계적자본의 조절효과
3) 인지적자본의 조절효과
III. 연구방법
1. 자료수집
2. 변수의 측정
IV. 분석 결과
1. 신뢰성 및 타당성 분석
2. 상관관계 분석
3. 회귀 분석
V. 결 론
1. 연구 시사점
2. 연구 한계 및 향후 연구 방향
|
|
|
사례를 통한 후속 연구가 많이 이루어져야 할 것이다. 본 논문에서 제시한 에니메이션 산업 발전방안은 심각히 고려하여 정책적 대안으로 활용함으로써 우리나라 경제에서 핵심역할이라고 할 수 있는 에니메이션 산업의 활성화를 통하여 우
|
|
 |
문화 간의 이해를 촉진하는 다문화 영상매체 이론 142
8. 영상매체의 미래를 위한 윤리적 이슈와 지속 가능성에 대한 연구 142
? 문화예술경영학의 활용의 문제점에 대한 지원자 견해 142
1. 플랫폼 종속성과 중앙집중화의 문제 143
2. 저작권과
|
|
 |
정보 과부하 및 불투명성 문제 137
4. 다문화성과 다양성 부족의 문제 137
5. 개인정보 보호와 데이터 이용 문제 137
6. 사용자 참여 부족과 소통의 한계 138
7. 지속 가능성과 환경 문제 138
8. 교육 및 정보 격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기
|
|
 |
사회활동 : 학업 이외에 관심과 열정을 가지고 했던 다양한 경험 중 가장 기억에 남는 것을 구체적으로 기술해주세요.
4. 직무경험 : 희망직무 준비과정과 희망직무에 대한 본인의 강점과 약점을 기술해 주세요.(실패 또는 성공사례 중심으
|
|
 |
한계 134
4. 사회적, 문화적 차원의 무시 135
5. 철학교육의 한계 135
6. 철학적 논쟁과 정책 결정의 어려움 136
7. 실용성과 이론 간의 괴리 136
? 학문으로서의 철학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 137
문제의식과 관심 분야의 선정 138
|
|
 |
정보의 해석과 의사 소통: 81
7. 진실을 파악하는 도구: 82
아. 기초 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
|
|
메뉴펼치기
