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시뮬레이션을 위한 네트워크 트래픽 제어
장성호 (인하대학교 정보공학과 ) ; 김태영 ( 인하대학교 정보공학과 ) ; 이종식 ( 인하대학교 정보공학과) 1. 시뮬레이션의 동향에 대하여 설명하고, 빅데이터들이 시뮬레이션이 필요한 분야와 그
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빅데이터의 도입을 통해 향후 2년 내 달성할 것으로 기대하는 바를 살펴보면, 과거의 추세 분석 및 예측이나 표준화된 보고서와 같은 기초적인 데이터 분석 결과는 그 중요도가 하락하는 반면, 데이터의 시각화 기술이나 시뮬레이션 및 시나
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빅데이터의 세계 의학 논문 검색을 활용하며 최신 수술 트랜드를 익히는 장면이 나온다. 비록 허구의 소설이고 수술 증강현실 시뮬레이션은 현재 가능하지 않은 상상력이지만, 일부는 실제로 사용하고 있다는 점에서 AI와 닥터의 조합에서 나
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빅데이터를 분석하는 하나의 방법이 될 수 있다는 것은 분명한 사실이며, 그에 따라 위에서 이미 열거한 바 있다.
이러한 것들은 개별적인 데이터를 분류하고 분석하는 방식에 가까우며, 앞서 말한 텍스트 마이닝이나 오피니언 마이닝, 소셜
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빅데이터를 분석하는 하나의 방법이 될 수 있다는 것은 분명한 사실이며, 그에 따라 위에서 이미 열거한 바 있다.
이러한 것들은 개별적인 데이터를 분류하고 분석하는 방식에 가까우며, 앞서 말한 텍스트 마이닝이나 오피니언 마이닝, 소셜
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계분석 학술이론에 대한
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DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표 목
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시뮬레이션 통해 비교, 분석하였다. 실험결과 온도변화가 큰 것이 열 플럭스양이 커졌으며 그러나 이번 실험 데이터 값으로 온도변화 와 열 플럭스 상관관계가 비레관계를 구명하기는 어렵다. 기존 방열판 휜의 길이0.023m, 두께0.0016m, 너비 0.00
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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시뮬레이션이나 빅데이터 분석을 통해, 건설공사의 리스크 관리를 철저히 할 수 있도록 하여 현대건설이 미래의 스마트 건설 시장에서 더 큰 경쟁력을 갖추도록 도울 것입니다.
또한, 현대건설의 세계적 프로젝트에서 효율적인 공정 관리가
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시뮬레이션을 통해 실제 문제를 해결하는 경험을 쌓았습니다. 빅데이터 분석과 AI 활용에 대한 기술적 역량을 강화하기 위해 관련 교육을 수료하고, 실제 데이터를 분석하여 공정 최적화와 품질 개선을 위한 실습을 진행했습니다.
향후 SK하이
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데이터 분석 역량을 강화하기 위해 "데이터 마이닝 및 분석" 과목을 수강하며 Python, SQL, R을 활용한 물류 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 특히, 빅데이터를 활용하여 물류 수요 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서
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빅데이터 분석을 활용한 항공기 성능 최적화 및 예측 시스템의 도입은 저에게 큰 변화의 시기였습니다. 이 변화는 기존의 수작업 기반의 분석 방식에서 벗어나, 더욱 자동화되고 효율적인 시스템으로의 전환을 요구했습니다.
이러한 변화에
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데이터를 분석하여 트렌드를 반영한 예측 모델을 설계했습니다. 또한, 주 단위 재고 실시간 공유 시스템을 도입하여 생산 부문과 물류 부문 간의 커뮤니케이션 효율을 높였습니다.
그 결과, 시뮬레이션 2차 테스트에서는 불필요한 생산량이 30
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