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연구의 필요성
2, 연구의 목적
3, 선행연구 검토
4, 이론적 배경
5, 연구의 가설
Ⅲ.연구 대상 밑 방법
1, 연구의 대상
2, 연구의 기간
3, 조사도구
4, 데이터 수집 방법검토
Ⅳ. 프로그램 평가 및 분석
Ⅴ. 결 론
Ⅵ. 참고
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연구원 ㆍ 이기욱
유비쿼터스 센서 네트워크를 위한 공개키 기반의 보안 프로토콜 설계 및 구현
한국과학기술정보연구원 ㆍ 정연일
유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 특정 영역에서의 데이터수집 프로토콜
숭실대 대학원 ㆍ 정기원
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연구, 남서울대학교 대학원 논문, 2008.
이정일, 효율적인 의사결정지원을 위한 데이터 웨어하우스 설계, 숭실대학교 정보과학대학원 논문, 2008.
정승태, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 개인정보보호 가이드라인 개발에 관한 연구, 동국대학
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산출하여 그 규모가 될 때까지 연구를 더 진행한 후 통계적 분석을 수행하여야 타당한 결론을 내릴 수 있다. 1. 기초자료수집 (baseline data)
2. 결과관찰항목의 선정 원칙
3. 연구자료의 수집과 데이터베이스 구축
4. 통계분석의 원칙
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데이터 위험에 대한 SNS이용자의 위험인식 특성 연구 (소셜빅 데이터 위험변인 간 관계를 중심으로), 성균관대학교 일반대학원
5. 한국정보보호진흥원(2017), 개인정보분쟁조정사례집, 한국정보보호진훙원 개인정보분쟁위원회
6. 이용수(2011),
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연구의 의의가 있다. 그러나 처음 계획과 달리 일관성이 다소 부족한 감이 있고, 외국국가와 기업사례에 대한 자료수집이 어려워 사례분석이 충분하지 못했다. 향후 연구에는 벤처기업의 M&A에 대한 정량적인 데이터수집을 통한 실증적인 분
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연구는 한계가 없지 않다.
또한 한계점으로 연구에 필요한 자료 불충분과 국내기업의 중국 이동통신시장 진출전략 부분에 대해서는 정량적인 데이터수집을 통한 실증적인 분석이 필요할 것이다.
【참고문헌】
강승호, <IT업계 중국 호황
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연구동향
2.3 정보보호 거버넌스(ISG)
2.3.1 배경 및 정의
2.3.2 목적
2.3.3 ISG 도메인
3. METHODOLOGY AND ANALYSIS
3.1 국내 기업/기관의 보안사고 사례 분석
3.1.1 데이터 수집과 사고유형 분류기준
3.1.2 통계
3.2 국내 기
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연구자료를 획득하기가 용이하지 않아 정량적인 데이터를 수집하여 분석하지 못하고 이론적인 타당성을 제시하는 데 그치고 있다는 점과 해외분단국가의 교류사례에 관한 자료를 획득하지 못하여 벤치마킹할 수 없었다는 점이 한계점이라
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연구의 한계점 및 향후과제
본 논문은 실증적 연구분석을 하지 못하고 기존의 자료를 활용하여 연구를 진행해나갔는데, 연구의 토대가 되는 자료들이 여러 논문이나 기관의 자료들이 많이 상이하고, 또한 최근의 자료를 확보하지 못한데서
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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세종리서치데이터연구소(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현
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데이터 분석에서는 데이터의 비구조적 특성이나 잡음 문제 등이 여전히 해결되지 않은 과제입니다.
● 연구 방법
본 연구는 소셜 미디어 데이터를 활용하여 여론 분석 및 트렌드 예측을 진행할 예정입니다.
- 데이터 수집 및 전처리: 트위터,
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수집된 데이터를 기반으로 분석하고 결과를 시각화하는 과정은 실험 설계 및 문제 해결에 큰 도움이 되고 있습니다. 이를 통해 제 연구 능력을 한층 강화하고 있습니다.
그 외에도, 학술 발표와 연구 논문 작성에 대한 경험을 쌓아가며 연구자
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데이터 분석 능력은 통계학 및 데이터 분석 관련 과목을 수강하여 기초를 다졌습니다. 또한, 실제 연구 데이터를 수집하고 분석하는 프로젝트에 참여하여 실무 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서 실험 결과를 효과적으로 시각화하고, 이를 바탕
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연구참여: ‘SNS 데이터 분석을 통한 소비자 감정 변화 추적’ 프로젝트에 연구조원으로 참여, 데이터 수집·정제·분석 및 보고서 작성 기여.
- 기타: 교내 경영 사례 분석 경진대회 최우수상(2021), 한국경영학회 대학생 논문 공모전 우수상(2022)
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수집된 데이터를 분석하여 연구의 결과를 해석하고, 조직의 문제점과 개선 방안을 도출할 것입니다. 이를 토대로 경영 전략의 효과성을 평가하고, 조직의 효율성을 향상시키는 방법을 제안할 것입니다.
최종적으로, 연구 결과를 학술지에 발
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