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관리의 미래 방향성과 발전 가능성은 다각적 이며, 기술 발전과 사회적 변화에 발맞춰 진화할 필요가 있다. 첫째, 디지털 기술과 인공지능의 발전으로 인해 사례관리의 접근 방식이 변화할 것이다. 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 활용하
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관리 시스템을 우리나라가 도입해야 하는 생체인식기술의 방향을 살펴본 것이다. 현재 생체인식기술을 가장 많이 사용하고 있으며 그것의 중요성이 부각된 곳이기 때문이다.
생체인식기술시장은 앞으로 발전가능성이 크다, 그렇기 때문에
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관리
송정동 외, 컴퓨터 통신과 인터넷, 학문사
시스코 네트워킹, 사이버출판사
Geoff Bennet, 인터네트워크@TCP/IP, 범한서적㈜, 1999
IP 라우팅 프로토콜, 사이버출판사
Nobukazu Iguchi, 기초부터 배우는 TCP/IP 네트워크 툴 활용, 성안당 Ⅰ. IP의 개념
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관리와 생산 계획을 수립하기 위해서 MRP를 도입하였지만, 변화하는 오늘날의 제조 환경에서 계산의 제약이나 비효율성이 발견되기 시작했다.
1999년대에, APS는 MRP와 관련된 전통적인 사고 방식과 제조 방식을 바꾸고있다.MRP가 지난 20여년간
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관리한다. 따라서 다양한 시설들 사이의 상호작용에 대해서 고려하는 것이 중요하며, 각 시설에서 채택한 제고정책들은 이러한 상호작용에 영향을 미친다.
전략적인 안전재고를 위해서는 안전재고를 어디에 보관해야 하는지와 같다. 이를 위
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관리 효과는 더욱 배가될 것이다. 그리고 미래에는 의사 대신 인공지능이 인간의 질병을 진단하는 시대가 올 것이라는 예측과 함께 의사 및 간호사 등의 의료 직종이 없어질 수 있다는 전망까지 나오고 있다. 물론 먼 미래의 이야기일 수도 있
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관리의 탁월한 계산 수단이라고 할 수 있다. 다만 몬테카를로 시뮬레이션의 특성상 시행에 시간이 많이 소요되기 때문에 이용자가 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 시뮬레이션 알고리즘을 정형화하고, 해석 플랫폼을 만들어 진입장벽을 낮추
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알고리즘이 그 예라고 할 수 있다. 각 직원에 대한 정보를 종합하여 퇴사 가능성이 높은지 낮은지를 알아보는 이 알고리즘은 구글이 인재를 얼마나 소중히 생각하는지 알려주지만 다른 한 편으로는 인재를 정보로만 판단하는 측면도 있어 비
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관리 전략
Ⓐ. 반입 전략(fetch strategy)
Ⓑ. 배치 전략(placement strategy)
Ⓒ. 교체 전략(replacement strategy)
2. 스케줄링 정책
①. 스케줄링의 개념
②. 스케줄링의 목적
③. 스케줄링의 성능 평가 기준
④. 스케줄링 알고리즘
④-1. 비선
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관리공학회
박덕렬(2010), 정밀농업 도입의 경제성 분석, 전북대학교
오헌승(1990), 정밀화학공업의 현황 및 향후 전망, 한국화학공학회
오세욱(1963), 정밀 주조법의 연구 : 정밀주조용 국내산규사에 관하여, 동아대학교
환경부(1997), 금강소나무
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