|
정보를 가공하여 무분별하게 활용한다. 3) 산발적으로 관리되는 빅데이터 정보의 특성에 따라 정보주체의 개인정보 삭제 요청에도 완전한 폐기가 어렵다는 문제점이 있다.
참고문헌
이성춘, 임양수(2011) Big Data, 미래를 여는 열쇠 , KT경제경영
|
|
|
지털화된 개인정보는 정보주체가 유출 여부를 인식하기조차 어려운 특징을 가지며, 한번 유출된 개인정보는 다시 제 2, 3의 피해로 확대될 가능성이 높다. 무엇보다 프로파일링 또는 데이터 마이닝이 가능하도록 하는 빅데이터의 기술은 심각
|
|
|
물들을 찾아 조언을 구했다고 한다. 그리고 그들로부터 얻은 정보를 통해 빅데이터 선거 전략을 구축하였다. 버락 오바마 대통령은 선거기간에 IT 전문가들을 고용하여 SNS를 통한 선거전략을 펼쳤다. 부동층을 파악했을 뿐만 아니라 개인별로
|
|
|
정보추구로 인한 미디어의 프라이버시 침해 사례 및 유형 분석 연구, 이정미, 서울여자대학교, 2008
프라이버시 보호의 정당성, 범위, 방법, 권영준, 서울대학교, 2017
정보사회와디지털문화. 정준영, 백영경, 이소연 지음. 출판사 : 출판문화원. 2
|
|
|
정보분쟁조정사례집, 한국정보보호진훙원 개인정보분쟁위원회.
4. 성선재(2014), 사이버프라이버시, 서울경제경영.
5. 홍성태 외 9명(2013)빅데이터와 위험 정보사회, 커뮤니케이션북스.
6. 정준영 외 3명(2013), 정보사회와디지털문화, 한국방송통
|
|
 |
사회에서 이윤을 창출할 수 있고 사용자에게 만족감은 물론 ‘살기 좋은 세상’을 만들어 가는데 기여할 수 있는 것이다. 이런 점에서 내가 이번 조사 및 실험을 통해서 경험한 것이 시사하는 바를 되짚어 보면서 앞으로의 연구에 타산지석으
|
|
|
문화……………………………………………25
3. 민?경 합동관리기구 설립……………………………………………25
4. BIG DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론…………………………………………
|
|
|
관광산업 외부환경의 변화
1. 정치환경
2. 경제환경
3. 소비환경
4. 사회문화환경
Ⅲ. 중국 관광내부환경의 변화
1. 관광정책
2. 관광산업
3. 관광시장환경
Ⅳ. 중국 관광산업의 발전전망
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
|
|
|
사회문화의 발전과 더불어 더욱더 가속화될 것이므로 택배시장의 전망은 밝을 것으로 보인다.
택배서비스시장이 양적인 팽창을 위하여 비록 지금까지 치열한 단가경쟁을 벌이고 있지만 향후 택배시장은 지금처럼 단가 중심이 아닌 우수
|
|
|
정보산업대학원 석사학위논문, 2004
Kotler, Principles of Marketing, Englewood Cliffs, Nj,:Prestice-hall, 1908,
American Marketing Association, Committee on Definitions, A Glossary of Marketing Terms, 1960
Kotler. 1990. Markeing for Nonprofit organigatings, Englewood Cliffs
Kotler, ‘Standing Room only
|
|
 |
데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 128
? 통계 소프트웨어 학위과정 입시문제 130
? 관심있는 전공관련 유명 이
|
|
 |
정보 과부하 및 불투명성 문제 137
4. 다문화성과 다양성 부족의 문제 137
5. 개인정보 보호와 데이터 이용 문제 137
6. 사용자 참여 부족과 소통의 한계 138
7. 지속 가능성과 환경 문제 138
8. 교육 및 정보 격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기
|
|
 |
정보 분석 197
가. 사회복지학과 197
나. 주요 이수과목 197
? 사회복지사 198
가. 사회복지사의 법률적 지위 198
나. 공무원 시험 및 공공기관 취업 199
다. 병원에 취업 200
라. 학교 사회복지사 201
마. 생활시설 취업 202
바. NGO 취업 203
사. 기
|
|
 |
사회학과 대학원 학술능력 기본 능력 점검문제 161
? 대학원 관련 공통질문과 기본 상식 질문 163
? 기본적인 내용을 점검하는 질문 168
가. 전공을 택하게 된 동기 172
나. 가족에 대한 질문 173
다. 과거 학교생활에 대한 질문 174
? 입학시의
|
|
 |
정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데
|
|
메뉴펼치기
