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신용평가, <편의점 시장의 성장동력 살아있다>, 2013.08
통계청 표준산업분류표 http://kostat.go.kr/kssc
한국편의점협회 http://cvs.or.kr 1. GS25 기업분석과 핵심역량분석
2. 편의점 시장상황분석
3. GS25의 성공요인
4. GS25 SWOT분석
5. GS25 STP
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스마트 계약, 해시 함수, 합의 알고리즘) 이해. 블록체인 트릴레마와 오라클 문제, 디파이(De-Fi)와 스테이블 코인 개념 이해.
? NFT 기술 및 활용(feat. 메타버스): NFT(Non-Fungible Token)의 개념과 특징(상호운용성, 거래가능성, 프로그래밍 가능성) 이
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스마트폰 카드결제 서비스 개시
[이데일리]|2010-04-16|
대웅제약, 스마트폰 활용으로 스피드 경영 선도
[국민일보]|2010-04-16|
대웅제약, 스마트폰으로 경영 속도 높인다
[파이낸셜뉴스]|2010-04-16|
CJ오쇼핑 스마트폰 신용카드 결제 서비스
[내일신
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코리아닷컴, 2016.
김윤명, 인공지능과 법적 쟁점 : AI가 만들어낸 결과물의 법률 문제를 중심으로, SPRi 소프트웨어정책연구소, 2016.
특허청, 한국 인공지능(AI), 특허 경쟁력 확보 서둘러야!, 특허청, 2016.
심우민, 인공지능 기술발전과 입법정책적
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코리아 반도체 - 최영락, 지성사, 2004 1. 하이닉스 소개
(1) 개요
(2) 진출 분야
2. 환경 분석
(1) 외부 환경 분석
(2) 산업 환경 분석
(3) 시장 환경 분석
(4) 경쟁사 분석
3. SWOT 분석
(1) Strength
(2) Weakness
(3) Opportunity
(4) Threat
4. 하이닉
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신용위험은 증가한다.
< 6 >
탄탄한 재무구조, 높은 기술력과 브랜드 가치를 보유한일본의 도요타와 혼다가 최고의 대응능력을지닌 것으로 평가되고 금융위기 이전에 대대적인 구조조장에 성공한 한국과 유럽의 일부업체 역시 대응능력
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코리아’를 내세워 유비쿼터스 강국으로 거듭나고자 정보통신부 등이 전폭적인 투자를 하고 있다. 8가지의 서비스, 3가지의 인프라, 9가지의 신성장 동력정책을 골자로 하는 ‘IT 839 전략’을 통해 국민소득 2만달러에 진입하려고 시도하고 있
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스마트 태그 칩 기술 동향, ITFIND 주간기술동향 통권 1123호, 한국정보통신연구진흥원, 2003
사카무라 겐,「유비쿼터스 검퓨팅 혁명」, 동방미디어, 2002
소프트뱅크 Research & Consulting, 유비쿼터스 실현화 핵심 기술 - RFID, 2003
아라카와 히로키, 히다
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korea.kr/newsWeb/appmanager/portal/news 제 1 장 서 론
제 2 장 웰빙과 식품
제 1 절 소비문화의 변화
제 2 절 웰빙 시대의 도래
제 3 절 웰빙과 친환경 농산물 산업
제 3 장 친환경 식품산업의 현황과 실태
제 1 절 친환경농산물의
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(주)스마트러닝코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(주)스마트러닝코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(주)스마트러닝코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(주)스마트러닝코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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스마트 팩토리 분야에서도 데이터 분석과 품질 관리 시스템 구축에 참여해 생산성 향상과 비용 절감을 도모할 예정입니다. 공정 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 불량률 감소와 공정 최적화를 달성하는 데 기여함으로써 산업 경
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신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단
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다 정밀한 평가 모델을 구축하고, 실질적인 투자 의사결정에 기여할 수 있는 분석 전문가로 성장하고 싶습니다.
중장기적으로는 데이터 분석 기술을 활용한 신용평가 모델 고도화에 기여하고 싶습니다. 최근 금융업계에서는 AI 및 머신러닝
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신용평가 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있도록 기여하고자 합니다.
입사 후에는 지속적인 학습과 연구를 통해 신용평가 모델의 정확도를 높이고, 한국평가데이터의 신뢰도를 향상시키는 데 기여하겠습니다. 데이터 분석과 머신러닝을 활용
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신용평가 모형 개발’이라는 주제로 금융 관련 공모전에 참가한 경험이 있습니다. 이 프로젝트에서 저는 팀의 데이터 수집과 모델링을 담당하며, 머신러닝 기법을 활용하여 신용평가 모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에
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