|
QR코드는 25×25개의 Cell로 구성되어 있기 때문에 1개의 Cell을 0.5mm로 하면 가 로세로 12.5mm(별도롤 주위에 4cell의 공백(마진)이 필요함)의 QR코드가 됩니다.
4. QR코드의 서비스 동향
QR코드는 대부분 광고 및 상품판매에 활용되고 있으며, 그 외에도
|
|
|
가 하나 들어 있음을 알 수 있다.
QR code는 Quick Response 빠른 응답이란 뜻의 약자로 흑백 격자무늬에 다양한 정보를 담은 매트릭스 형식의 2차원 바코드이다. 흔히 보는 바코드 비슷한 것인데, 활용성이나 정보성 면에서 기존의 바코드보다는 한
|
|
|
QR코드의 역사
(사진출처:위키디피아)
1994年 일본 도요타 자동차 산하에 있던 덴소 웨이브가 개발,
1997年 10월 AIM International 표준이 되었으며,
1998年 3월 JEIDA규격
2000年 6월 ISO/IEC 18004[1]표준이 되었다.
3) QR코드의 특징 및 장점
■ 작은공간, 복
|
|
|
마이크로프로세서의 발전 과정과 컴퓨터 산업에 기여한 점 그리고 최신동향에 대해서 알아보고, 매트릭스 코드의 하나인 QR코드에 대해 조사한 후 본인의 QR코드를 만들어 보았다.
1번 과제를 하면서 마이크로프로세서를 비롯한 컴퓨터 산업
|
|
|
점이 있고, QR코드는 인식과 동시에 바로 코드에 담긴 정보가 뜨는데, 이를 악용할 경우, 유해한 사이트나 악성코드를 입력해서 개인에게 피해를 줄 수도 있다.
8) QR코드 만들기
Ⅲ. 결론
이상으로 마이크로프로세서와 QR코드에 대해서 알아보
|
|
 |
및 설계
2.1 시스템의 동작
2.2 시스템 구성도
2.2.1 마이크로프로세서 구동회로
2.2.2 센서와 모터 구동부
2.2.3 전원부
2.3 로봇암의 구동 프로그램
3. 시스템 제작 및 테스트
3.1 마이크로프로세서 구동회로 제작
3.2 센서와 서보모터 구동회
|
|
|
코드’마케팅을 도입하는 기업들도 속속 늘어나고 있다. I. 서론
II. 본론
1. QR코드의 역사 및 특성
1) QR코드의 역사
2) QR코드의 특성
2. QR코드 활용 사례 분석
1) 국내 활용사례
2) 국외 활용사례
3.QR코드 마케팅의 전략적 시사점
|
|
|
및 공동판매를 적극적으로 추진하는 것이 필요하다.
제2절 연구의 한계점 향후 연구과제
본 연구의 목적은 항공우주산업발전에 대하여 정책적 대안을 제시하는 것이다. 그러나 연구자료를 획득하기가 용이하지 않았는데 특히 외국의 항공우
|
|
|
제도개선 및 기반확충
2. 산업의 e-비즈니스화 가속화
3. 중소기업의 e-비즈니스 추진역량 강화
4. e-비즈니스 중심국가의 실현
제5장 결론
제1절 연구의 요약
제2절 연구의 한계점 및 향후 연구방향
【참고문헌】
|
|
|
1절 기본 추진방안 22
제2절 환경권의 실질적 보장을 위한 규제의 강화 23
제3절 환경규제의 유연화와 효율성 제고 25
제4절 환경관련 정책의 녹색화 26
제5절 환경규제 정책관련 제도의 정비 27
제6장 결론 및 시사점 28
<참고문헌>
|
|
 |
학과(부)에 지원한 동기 및 지원을 위한 학업 준비 노력에 대해 기술하시오.
2. 살아오면서 가장 힘들었던 일과 이를 어떻게 극복했는지를 구체적으로 기술하시오.
3. 편입학 후 학업계획, 관심분야, 향후진로계획에 대해 기술하십시오.
|
|
|
기여하겠습니다. 1. 자신의 가치관에 대해 기술하시오.
2. 주위 사람들이 평가하는 나에 대해서 기술하시오.
3. 해당 직무 수행과 관련하여 가지고 있는 개인의 강점 및 경험을 기술하시오.
4. 살아오면서 부딪혔던 가장 큰 장애물은 무엇
|
|
 |
웹 마스터라기 보다는 팀조직으로 구성된 웹마스터의 일원이라고 할 수 있습니다. 이렇게 이런 자격증 및 프로그램을 다룰 줄 압니다. 1. 성장배경
2. 성격의 장점 및 보완점
3. 외국어 능력
4. 생활신조
5. 생활사항
6. 경력사항
....
|
|
 |
. 제가 원하는 기회가 이렇게 주어진 것을 놓치지 않기 위해 좀 더 공부하고, 노력해서 귀사에서 투자해도 아깝지 않을 인재가 되도록 하겠습니다. 1.성장과정
2.성격의 장/단점
3.학창시절 및 경력사항
4.지원동기 및 입사 후 포부
|
|
 |
및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
? 학위과정 입시지원자 컴퓨터공학
|
|
메뉴펼치기
