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데이터 마이닝
KDD(knowledge Discovery on Database) 의 핵심이 되는 단계
Background
공간 데이터 마이닝
함축적인 지식추출, 공간관계 혹은 공간 데이터베이스 상에 명백히 저장되어 있지 않은 다른 패턴들을 추출하는 것
Background
시공간 데이터
지
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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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데이터를 바탕으로 사용자의 다음 행동이나 패턴을 예측하는 모델을 구축할 것입니다. 마지막으로, 자율주행 시스템의 안전성과 효율성을 극대화하기 위한 고차원 시공간 데이터 처리 방법론에 대한 연구를 진행할 것입니다. 실시간으로 생
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시공간 데이터를 활용한 마이크로 모빌리티 수요예측 모델 개발. 한국통계학회지, 제31권 제4호, 2024, 112-128쪽.
정현우, 안민준. 딥러닝 기반 전동 킥보드 수요예측 시스템 구축 사례 연구. 정보시스템연구학회지, 제22권 제1호, 2024, 89-105쪽.
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데이터 모델 비교 분석가시 서울시립대학교
2. 장성욱, 조명희, (2011), < 토지정보를 위한 시공간 데이터 모델의 적용>, 한국지리 정보학회
3. 오염덕, 김경창, 임해철, (1993), <객체 지향 데이타 모델에서의 불완전 정보의 표현 및 질의 처
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시공간적 매개변수와(이 정보는 눈을 감은 채로 측정됐다) 스펙트럼 파워 밀도(spectral power density)를 분석하였다. 데이터 수집은 ①PRE condition(근피로 운동 전. 이하 “근피로 전”으로 표기), ②POST condition(근피로 운동 직후. 이하 “근피로 직후
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시공간의 제어로 막대한 비용 절감 효과를 노린다 / VR 전문가 서동일
08 바이오기술 혁명 174
기아와 질병, 병든 지구를 살릴 구원의 기술
INTERVIEW 살아 있는 것은 모두 아름답다 / 바이오 전문가 김성진
09 핀테크 혁명 198
동전도 지폐도, 현
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데이터 기반 의사결정 문화 정착, 정보보안 강화 등을 추진하여 선진 IT 거버넌스를 구축하고자 합니다.
아울러 열린 혁신 체계를 마련하여 민간 기업, 대학, 연구소 등과의 협력을 통해 창의적 아이디어와 기술을 지속적으로 도입할 계획입
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