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SGML(기술적범용마크업언어)의 장점 Ⅳ. SGML(기술적범용마크업언어)의 데이터 Ⅴ. SGML(기술적범용마크업언어)의 표준화 Ⅵ. SGML(기술적범용마크업언어)의 응용분야 Ⅶ. SGML(기술적범용마크업언어)와 XML(텍스트기반포맷) Ⅷ. SGML(기술
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범용마크업언어(SGML)의 개요 Ⅱ. 기술적범용마크업언어(SGML)의 정의 Ⅲ. 기술적범용마크업언어(SGML)의 특징 Ⅳ. 기술적범용마크업언어(SGML)의 구성 Ⅴ. 기술적범용마크업언어(SGML)의 기능 Ⅵ. 기술적범용마크업언어(SGML)의 응용 Ⅶ
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기능 1) 검증 2) 객체 3) 발생지시자 4) 인클루젼(Inclusion) 5) 종단노드 Ⅳ. 문헌유형정의부(DTD)와 기술적범용마크업언어(SGML) Ⅴ. 문헌유형정의부(DTD)와 텍스트기반포맷(XML) Ⅵ. 문헌유형정의부(DTD)와 한국문헌자동화목록법(KORMARC) Ⅶ.
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기되고 있다. MARC에서는 이론상 모든 데이터 요소가 접근이 가능하다고 할 수 있다. 따라서 기본표목의 여부와 무관하게 그 문헌과 관련된 어떤 데이터 요소를 사용해도 접근이 가능하다는 것이다. 그런데 현행 목록규칙을 적용한 포맷에서는
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, 1997 Ⅰ. 개요 Ⅱ. SGML(기술적범용마크업언어)의 정의 Ⅲ. SGML(기술적범용마크업언어)의 구성 Ⅳ. SGML(기술적범용마크업언어)의 장점 Ⅴ. SGML(기술적범용마크업언어)의 단점 Ⅵ. SGML(기술적범용마크업언어)의 표준화 참고문헌
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논문 17건

포맷으로 MP4가 있다. MP4는 MPEG에서 MPEG-4 오디오 및 비디오 등의 멀티미디어 데이터를 담기 위한 파일 포맷으로 애플의 퀵 타임(Quicktime) 파일 포맷을 기반으로 제정되었다. 초기의 MP4 파일 포맷은 MPEG-4 시스템 규격 관련 내용들을 파일 내에서
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  • 발행일 2008.10.18
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분야』 특허동향 /서승모 2006 Patent 21. 통권 제68호 (2006. 7·8), pp.34-38 한국특허정보원 정보통신표준화소식(TTA저널), 블루투스 기술전망 2002.03.20 정보통신연구진흥원, 휴대용단말기를 위한 블루투스와 WAP 기반의 무선 KIOSK 개발2001.01.30 전자부품
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  • 발행일 2010.01.04
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Data의 분배와 수행을 관리하는 distributed operation model 기능적으로 X.500은 세 분야의 operation을 정의하고 있다. 1. search와 read 기능 2. modify 기능 3. authentcate 기능 X.500 Directory Service는 분산 directory services를 위한 전반적인 모델로 namespace와 그것을
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  • 발행일 2008.12.18
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기존 시스템들의 구조적 한계와 낡은 설계 방법론을 과감하게 버리는 차별화 전략에 성공한다면 우리 기업의 경쟁력과 소프트웨어 산업의 활력을 함께 찾는 계기가 될 것이다. 그리고 우리나라 산업의 기반이 되는 중요한 위치를 차지하고
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  • 발행일 2010.01.28
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기가 된다. 더 나아가 온라인을 통한 지속적인 혁신으로 고객들의 관광서비스 만족도를 크게 향상시킬 수 있다. < 참고 문헌 > [1] 변정우, “지방자치단체 관광홈페이지의 표준화에 관한 연구”,『관광연구저널』, 제18권 제1호, pp.53-67, 200
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  • 발행일 2011.12.23
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취업자료 160건

기 위한 방법은? 13. AI의 미래는 어떻게 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 중
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언어, 데이터 처리 기술을 습득하여 전문성을 지속적으로 향상시키며, 통계학 분야에서 리더십을 발휘하는 인재로 성장할 것입니다. 결과적으로, 연세대학교 대학원에서 쌓은 전문성을 토대로 산업 현장과 사회 전반에 걸쳐 데이터 기반 의
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  • 직종구분 기타
분야에서 최신 트렌드나 기술 중 관심 있는 부분은 무엇인가요? 최근 디지털 전환과 AI 기반 물류 최적화에 큰 관심을 가지고 있습니다. 인공지능을 활용한 수요 예측과 물류 경로 최적화는 비용 절감과 서비스 향상에 효과적이라고 생각합니
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응용통계학을 전공으로 하여, 보다 복잡하고 정교한 분석 모델을 다룰 수 있는 역량을 갖추고 싶다. 기계학습 기반의 예측 모델, 텍스트 마이닝, 비정형 데이터 분석과 같은 분야는 기술적 전문성과 함께 해석 능력까지 요구되기에, 보다 체계
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데이터셋 구축, 평가 지표 개발 경험이 향후 연구와 산업 현장에서 큰 자산이 될 것입니다. 1. 대학 특별활동 사례 2. 리더십 활동 사례 3. 성격의 장단점 및 취미/특기 4. 희망 전공분야 및 연구주제 5. 지원동기 및 장래계획 6. 자기소개
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  • 등록일 2025.07.16
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  • 직종구분 교육 강사직
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