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한국정보관리학회, 2009
조윤희 외 1명 : XML/KORMARC 시스템 구현에 관한 연구, 한국정보관리학회, 2001 Ⅰ. 개요
Ⅱ. KORMARC(한국문헌자동화목록법)의 설계
Ⅲ. KORMARC(한국문헌자동화목록법)의 데이터처리방식
Ⅳ. KORMARC(한국문헌자동화목
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데이터를 생성하게 되며, 일대일처리방식의 경우에는 구조정보 출력을 위해 kormarc2sgml 프로그램 수행 시 입력데이터 구조화에 사용되었던 동일한 프로시저를 이용해 변환된 데이터를 구조화한다.
Ⅵ. 한국문헌자동화목록법(KORMARC)과 미국문
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기계가독목록법(MARC)의 메타데이터변환
1. DC.Title
2. DC.Creator
3. DC.Subject
4. DC.Contributor
5. DC.Identifier
6. DC.Date
7. DC.Source
8. DC.Relation
9. Rights Management
Ⅴ. 기계가독목록법(MARC)의 표준화
Ⅵ. 기계가독목록법(MARC)의 상용화
참고문헌
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문헌의 구성
1. 문헌정보처리표준화도구 개발
2. 도서관 업무 전산화 소프트웨어 개발?보급
3. 서지정보 표준화 및 국가문헌종합목록 DB
4. 전산기기 지원
5. 네트워크 운영
Ⅲ. 도서관문헌의 검색방법
Ⅳ. 도서관문헌의 저자기호법
Ⅴ
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가. EDI 표준의 한계성
나. EDI 사용자 소프트웨어의 폐쇄성 및 한계성
다. EDI 구축에 따른 잘못된 생각과 인식
라. EDI의 보안 문제
마. EDI 법령 및 제도 미비
Ⅲ. 결론
- 최근동향 및 앞으로의 방향
- 참고문헌
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한국경제신문 http://www.hankyung.com/
한국 인터넷 진흥원 http://isis.nida.or.kr
ETNEWS http://www.etnews.co.kr/ I. 서 론 1
1. 연구 목적 1
2. 연구 방법 2
II. 1.25 대란과 보안의식 3
1. 인터넷 대란의 발생원인과 피해 3
(1) 인터넷 대란의 발생원인 3
(2)
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문헌>
1. 국내 자료
산업자원부, 전자무역 확산 전략회의, 관련 자료, 2003. 8.12
산업자원부한국전자거래진흥원, “2003 e-비즈니스 백서”, 2003
서종구, “중소기업의 무역 활성화를 위한 전자무역 활용방안”, 숭실대 국제통상대학원 2005
이호
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한국 특허 동향
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3.1.1 연도별 특허 동향
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3.1.2 국가별 특허 점유율
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3.1.3 기술 분야/연구 주체별 특허 동향
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3.2 미국 특허 동향
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3.2.1 연도
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전제조건 /
2. 전자무역대금결제시스템의 유형 /
2.1. 볼레로시스템(Bolero System)
2.2. 무역카드(Trade Card)
2.3. Identrus 시스템
3. 전자무역대결제시스템의 문제점
4. 전자무역대금결제시스템의 개선방안
Ⅲ. 결론
※ 참고문헌
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법의 변화 2
2. 새로운 공격기법 3
(1) 백오러피스 4
(2) 네트워크 스캐닝 4
(3) 인터넷 웜(Internet Worm) 5
(4) 백도어 5
(5) 악성 에이전트 5
3. 새로운 공격기법의 특징 5
(1) 에이전트화 6
(2) 분산화 6
(3) 자동화 6
III. 네트워크 보안 기술의 현재
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동료 혹은 본인에게 업무 지시를 하는 윗사람과 일하는 방식이 서로 달라 부딪혀 본 경험이 있습니까?
그러한 상황에서 본인은 어떻게 대처하였는지 기술해 주십시오. (최소 100자, 최대 500자 입력가능)
7. 면접 예상 질문 및 모범답안
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한국은행이 단순한 업무 자동화 수준을 넘어, 정책 수립까지 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계로 나아가려는 점이 인상 깊었습니다. 이는 기술자의 통찰력과 데이터 처리 역량이 요구되는 분야입니다.
7. 본인의 약점은 무엇이며 이를
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데이터 기반 행정을 실현하는 실무 전문가로 성장하고 싶습니다. 기술적 능력뿐만 아니라 공공적 사명감까지 함께 갖춘 IT 인재로서 첫 시작을 한국부동산원에서 열고 싶습니다. 1. 지원 동기
2. 성장 과정
3. 성격의 장단점
4. 직무
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데이터 처리 기술과 클라우드 솔루션을 적극 도입하고, 자동화와 모니터링 시스템 개발로 운영 효율성을 극대화하겠습니다. 또한 팀 내 지식 공유와 협업 문화를 조성해 동료들과 함께 성장할 것입니다. 장기적으로는 혁신적인 데이터 플랫
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한국어·동아시아권 특화 AI 모델을 상용화하는 스타트업 혹은 연구소에서 주도적 역할을 하고자 합니다.
지금 준비 중인 멀티모달 데이터셋 구축, 평가 지표 개발 경험이 향후 연구와 산업 현장에서 큰 자산이 될 것입니다. 1. 대학 특별활
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