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증가분은 374개이고 편차는 98개이다. 이 편차가 우연한 결과인지 특별한 문체적 테마적 이유에 근거한 결과인지는 변환편차 z를 통해서 조사할 수 있다. 1776개의 어휘소에 대해서 그것이 2막에만 나타날 확률은 0.24887이다. 이것을 공식에 대입
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데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템 (Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) No
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데이터(빅데이터 사례집)」 1. 빅데이터 등장 배경, 개념
1) 빅데이터 출연 배경
2) 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 특징, 유형
1) 빅데이터의 특징
2) 빅데이터의 유형
3. 빅데이터의 처리과정
4. 빅데이터 분석 방법 및 절차
5. 혁
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데이터교환을 위한 표준화 계획에서는, 전문데이터의 표준으로 이미지 데이터베이스를 기본으로 할 것을 시사하고 있으며, 크게 텍스트데이터, 이미지데이터, 동화상데이터로 구분하고 있다. 아스키텍스트데이터의 처리는 궁극적으로 SGML의
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방지
4. 방송 모니터링
5. 데이터 인증
6. 인덱싱
7. 의료보안
8. 데이터 은닉
Ⅵ. 워터마킹의 기법
1. 화소 수준(pixel-level)
2. 특징 수준(feature-level)
3. 문자 수준(character-level)
Ⅶ. 워터마킹의 응용 사례
Ⅷ. 결론 및 제언
참고문헌
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