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전망된다.
끝으로, 바이오안전성의정서가 향후 1~2년 내에 발효를 앞두고 있고, 미국, EU 등 선진국은 물론 전 세계가 안전한 생명공학 기술개발과 그 제품의 활용에 공감대를 형성하고 있는 현재상황을 고려할 때, 생명공학 기술 및 그 제품
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생명공학 관련기업은 약 500여 개이고 종사인력은 약 5만여 명으로 집계되며, 북경과 상해, 심천 등에 이미 20여 개의 생명공학 육성지구가 설립되어 있다. 중국 과학기술부 쉬관화(徐冠華)장관은 이러한 중국의 생명공학이 향후 15년 동안 더욱
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생물산업의 동향
Ⅵ. 외국의 생물산업 마케팅 사례
Ⅶ. 향후 생물산업의 과제
1. 생물산업이 성장할 수 있는 환경조성
2. 생물산업지원체제 강화
3. 신업화 촉진 기반의 구축
4. 경쟁과 협력에 의한 기술혁신 체제 확립
참고문헌
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과학예술포럼.
이안위튼, 아이베 프랭크, 마크 홀(2013). 데이터마이닝. 이승현 옮김. 에이콘출판. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 딥러닝(deep learning)
1) 개념 및 원리
(1) 인공지능
(2) 기계학습
(3) 딥러닝
(4) 딥러닝의 구조
2) 활용 분야
(1) 영상
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동향 및 전망
11. 주요 선진국의 생물산업 육성전략
12. 우리나라 생물산업의 현황
13. 생물산업 발전을 위한 세부 추진과제(산업자원부 대책안 발췌)
14. 경남의 생물산업 특화방안
1) 생물건강산업과 지역적 특성
2) 해결방안
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