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0) break; // 종료
else cout << \"입력 오류!!\\n\";
};
return n; // 개설된 과목수의 판별위해 다시 전달해줌
}
void sinchung(int n)
{
int i, j, num;
while(1)
{
cout << \"\\n\\n[수강신청] 원하는 작업 번호를 누르시오.\\n\";
cout << \"\\n1. 수강신청 \\n2. 개설
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화일 복구
Ⅴ. 오토캐드(AutoCAD)명령어
1. 선(line)명령
2. 지우기(ERASE) 및 복구(OOPS)명령
3. 원(Circle)명령
4. 저장 및 도면 열기
1) NEW-새로운 도면 작성
2) OPEN(R.13) - 기존의 도면 열기
5. 저장 명령어
1) SAVE 명령
2) SAVEAS 명령
3) QSAVE 명령
4) SA
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구현
유대종 / P2P와 프로그램 저작권과의 관계, 한국소프트웨어 진흥원, 2001
조재완·한성수·김천식 / P2P비즈니스 모델에 관한 연구, 경동대학교 학회지, 2001
전현성 외 4인 역, 앤디 오람 편 / 차세대인터넷 P2P - Peer-to-Peer: Harnessing the Power of Disr
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구현방안에 관한 연구, 한국전산원
* 이용효(1996), 정보공동활용의 효율적 추진방안연구 : 시스템 구축 사례중심으로, 서울대학교 행정대학원 정보통신정책과정이수 논문
* 중앙공무원교육원(1996), 전산정보(DB) 공동활용체제 구축방안 : 내무
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화일을 업데이트 시켜보세요.
압축을 푼 후에 SmartUpdate.exe 를 실행해보시면 사용방법을 아실수 있습니다.
같이 첨부된 소스를 열어보면 어떻게 사용했는지 자세히 나옵니다.
<< 콤포넌트 내부에서 구현되 있는 기능 >>
* 자기
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직접 법안을 제안하는 행정관도 되고, 법안에 대한 찬반투표를 하기도 하며, 법안을 해석하고 합법성을 판단하는 배심원도 되었다. 이러한 아테네 시민들의 정치참여는 또 다시 그들이 중시한 자유와 평등의 이념을 사회에 재구현하는 기폭
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구현하는 것이었다. 알고리즘의 구현을 위해서 로봇의 위치좌표에 대한 정보가 필요하고 이 정보를 바탕으로 로봇의 위치좌표에 따른 시각센서의 compensation angle을 계산하였다. 또한 Simulation을 통하여 실제 평면주행로봇에 직접 VOR 알고리즘
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직접 하드웨어가 아닌 소프트웨어를 이용하여 구현해 보았고, 그러기 위하여 전반적인 DSK 이해와 DSP 이론도 필요하였다. 신호의 변조와 복조과정을 코드로 작성하면 입력 신호는 DSK에 의해 디지털로 변환되어 DSP 에 의해 연산을 수행하게 된
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화일을 바탕으로 개개인에게 특화된 일대일마케팅의 개념을 실현할 수 있도록 DB를 기반으로 마케팅을 하는 것이다. 또한 다양한 상품과 그 상품에 대한 콘텐츠도 충분히 제공해 주어야 한다. 제품의 다양한 이미지는 물론이고 제품의 기능과
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구현할 수 있는 전문인력이 부족하여 중소기업에 직접적인 도움이 되지 못하기 때문이다. 셋째, 아직 중소기업에서 전자무역을 활용할 필요를 정확히 느끼지 못하기 때문이다. 그리고 마지막으로 전자무역 서비스 이용료에 대한 부담 때문이
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가장 이루고 싶습니다.
첫째는 실제 금융현장에서 디지털 기술이 어떻게 적용되고, 사용자의 경험으로 구현되는지 직접 체험하고 학습하는 것입니다. 학습으로 배운 Python, SQL, DB 구조 등은 그 자체로는 실무에 적용하기 어려운 한계가 있음을
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경 정보 자동 백업, 예외 로그 자동 캡처 등 재현 가능한 테스트 환경을 위한 요소들을 하나하나 직접 구현하며 테스트 엔진의 품질을 높이는 데 주력했습니다.
이외에도 QA, 분석, 데이터 엔지니어와 협업하며 테스트 결과를 다양한 포맷으로
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이제 IBK캐피탈에서 활용하겠습니다.
6. 여신전문금융업무를 위해 필요한 역량은 무엇이고, 이러한점을 갖추기 위해 그동안 준비한 것을 설명 하시오.
저는 지난 6개월의 시간을 금융 정보시스템에 공부하고 그것을 직접 구현해보는 시간을 가
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직접 설계·구현했습니다. Inlet 버튼을 누르면 12L가 유입되고, Outlet 버튼을 누르면 6L가 배출되는 구조로, 회로 설계와 입출력 설정을 전기지식을 활용해 구현했습니다.
초기에는 불필요한 심볼이 많아 동작 속도와 가독성에 문제가 있었고, 반
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직접 구현해 보여주었습니다. 기존 방식 대비 월등한 분류 정확도와 처리 속도를 실제 데이터로 증명하며 설득했습니다. 이후 팀원들과 함께 머신러닝 모델 학습을 위한 데이터셋 구축부터 모델 훈련, 성능 최적화까지 모든 과정을 담당했습
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