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딥러닝: 인공지능이 불러올 산업구조의 변화와 혁신. 서울: 동아 엠앤비.
박광옥(2019). 4차 산업혁명 시대를 반영하는 2015 개정 영어 교육과정에 대한 교사와 학습자의 인식. ESP REVIEW, 1(1), 55-59
박수진, 임희정(2019). 미래 영어교육에 대한 초등영
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smart object
1) 지능형 타이어(smart tire)
2) 지능형 자동차(smart car)
3. 유비쿼터스+기업=U-business
4. 유비쿼터스 +개인= U-Life
1) 맞춤형 소비 시스템
2) 보안 시스템
5. 유비쿼터스+가정=digital home
6. 유비쿼터스+병원=U-health
Ⅵ. 유비쿼터스 해외
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키스하는 법’ ‘여친과의 첫날밤’ 등 어린 학생들이 보기엔 민망한 제목들의 게시물들이 즐비하다.
그에 따른 네티즌들의 경험담들이 수십 건이나 답글로 붙어 있다. 심지어 최근엔 ‘딥키스 나누는 초딩’이란 제목의 사진이 온라인에
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스마트시티 추진전략(2018.1.29., 4차산업혁명위원회)
스마트시티 도시별 추진 현황 (한국인터넷진흥원, 2015.11월)
한유리 (2016). [해외전력산업 동향] 국내외 스마트시티 확산배경과 추진현황. 전기저널, 473, 26-31.
스마트시티 이슈리포트 2017년 7월
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스마트폰 콘텐츠의 대표적인 수익 방식이며, 콘텐츠 속성과 이용자층의 특징을 고려하여 적합한 수익 모델을 갖추는 고민이 요구된다. 출처 : 한국콘텐츠진흥원, [CT심층리포트] 스마트폰 단말의 기술 및 산업동향
제 4장. 참고자료
·\"2008 글
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스마트TV 성공 전략, 2010
한국디지털케이블연구원, 스마트TV 기술현황과 파급 영향, 2010
KT경제경영연구소, 스마트TV 발전내용과 현황, 2010
해외문헌
ACM(2006), SMART-TV: a fast and scalable nearest neighbor based classifier for data mining
Intelligent Building and Smart Ho
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스마트런
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 04월 23일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)스마트런 보고서를
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스마트물산
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 04월 13일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)스마트물산 보고
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스마트캐스트
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2024년 07월 16일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)스마트캐스트
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스마트아이앤씨
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 06월 05일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)스마트아이
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스마트
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 03월 14일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)애니스마트 보고서를
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딥러닝 활용한 최적 분석 알고리즘 개발
· 다양한 빅데이터 및 AI 분석 방법론 적용을 통한 분석 정확도 확보
⑤ OO자동차 스마트 모빌리티 신사업 기획
· 주요 자동차 제조사 모빌리티 비즈니스 동향 모니터링
· 국내 모빌리티 업체 주요 사
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딥러닝 기술을 접목하여 공정의 Optimal Range를 찾아 효율적 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 시뮬레이션 해석입니다. 딥러닝 기술은 블랙박스형 알고리즘이기에, 해석이 불가능한 영역이 존재합니다. ‘솔리드웍스 모델링 및 해석 교육’을
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딥러닝 모델을 접목하여 공정의 최적 범위를 예측하고, 효율적인 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 딥러닝의 블랙박스 영역을 보완하기 위해 시뮬레이션 기반 해석을 병행하겠습니다. 솔리드웍스 교육에서 쌓은 3D 모델링 및 해석 역량을
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딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory)을 도입하기로 했습니다. LSTM은 시계열 데이터에 강점을 가진 모델이기 때문에, 교통량의 변화를 잘 예측할 수 있었습니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화한 결과, 예측 정확도를
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적으로 AI를 실행하기 위해 모델 경량화와 최적화 기법을 배우고 이를 적용하는 방법을 익히고 싶습니다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 모바일 환경에서 실행할 수 있도록 최적화하고, 사용자 경험을 고려한 실시간 데이터 처리가 가능한 스마트
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