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| 첨부 자료는 가정용 ANALOG BOOMBOX형태의 제품을 직접 생산할 수있는
회로도 및 PCB와 SOFTWARE이다.
이 DATA는 실제 BUSINESS현장에서 사용된 생생한 DATA 이므로
이러한 제품을 생산판매하고자하는 기업체에서는 개발 COST를 절약할수 있는
좋은 기회가 될것입니다.
첨부 자료는 가정용 ANALOG BOOMBOX형태의 제품을 직접 생산할 수있는
회로도 및 PCB와 SOFTWARE이다.
이 DATA는 실제 BUSINES.. |
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| Hertz Goes Wireless
목 차
Hertz 소개
132
Hertz 무선서비스
L - Commerce
결 론 및 Q A
1)
M - Commerce
2)
Pervasive Computing
3)
Data Base
4)
Hertz 소개
Hertz 소개
L-Commerce
M-Commerce
Pervasive
Computing
Data Base
결론 및 Q A
L - Commerce
Hertz 소개
L-Commerce
M-Commerce
Pervasive
Computing
Data Base
결론 및 Q A
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| Multimedia database
1. Multimedia server 기능적 요구사항
① Text와 format된 data
INGRES, SYSTEM R과 같은 관계형(relational)과 계층형(hierachical)모델에 기초한 database system은 format된 data에 적합하다. 또한 효율적인 databse의 접근을 위해서 index기법(B-trees, Hashing)을 사용하였다.
② audio data
고음질 encoding기법은 더 많은 저장공간을 필요로 하며 Music signal은 speech signa.. |
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| Oracle Bible
Introduction to the Oracle Server.doc
Database and Instance startup and shutdown.doc
Data Blocks, Extents, and Segment.doc
Tablespaces and Datafiles.doc
Schema Objects.doc
Datatypes.doc
Data Integrity.doc
The Data Dictionary.doc
Memory Structures and Processes.doc
Data Concurrency.doc
SQL and PL-SQL.doc
Transaction Management.doc
The Optimizer.doc
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| ◉어셈블리어 명령어(8051)
명령어
오퍼랜드
설명
바이트
사이클
MOV
A, Rn
레지스터 Rn의 값을 Acc에 이동시킴
11
A, direct
direct 번지의 값을 Acc에 이동시킴
21
A, @Ri
Ri가 가리키는 번지의 값을 Acc에 이동시킴
11
Rn, #data
data(상수)의 값을 레지스터 Rn에 이동시킴
21
Rn, A
Acc의 값을 레지스터 Rn에 이동시킴
11
Rn, direct
direct 번지의 값을 레지스터 Rn에 이동시킴
22
Rn, #data
data(상수.. |
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| National System and Improvement of GHG Estimation in Korea
Contents
Ⅰ. Background : After meeting in Oslo
Cooperation between Institutions to compile climate change statistics
－ Between NSO and other institutions relating CC statistics, Research Institutes, Policy makers
－ Interdisciplinary nature of CC statistics
－ Implies Hard to see an efficient institutional linkage.. |
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| 빅데이터, 마케팅을 바꾸다.
BIG DATA
빅데이터, 시대가 온다
1. 빅데이터 도래
2. 빅데이터 정의 특징
빅데이터 활용사례
1. ‘유유제약’ 활용
2. ‘ZARA’ 활용
3. ‘일본 맥도날드 ’ 활용
결론
1. 빅데이터 장/단점
2. 빅데이터의 미래
Intro
빅데이터, 시대가 온다
1부
최근 글로벌 경제전문지, 컨설팅 그룹들이 ‘빅데이터 특집을 잇따라 출간
-]”Big Data”가 전세계 IT시장의 새로운 화두로 .. |
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| ◈ Anderson Air Sampler Data를 이용한
환경대기중의 Aerosol의 입도 분포곡선 작성
☞ Sampling 기간 : 1995.11.28 (15:20)～ 1995.12.4 (13:46) ⇒ 총 포집시간 : 8546 min
☞ 분당 포집유량 : 26ℓ/min
☞ 총포집유량 : 26ℓ/min × 8546 min × 10-3㎥/ℓ ⇒ 222.196 ㎥
표 1. 시료채취 전후의 각단의 무게 증가량
Stage No.
Sampling 전 (g)
Sampling 후 (g)
W2-W1 (g)
0
035188
0.35696
0.00508
1
0.31423
0.. |
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| Big Data(빅 데이터)
정의 및
개념
1. 빅 데이터의 정의 및 개념
빅 데이터라는 용어는 2011년 하반기에 해외 블로그나 저널로에서 사용하기 시작했다. 국내 또한 그 시기에 빅 데이터에 대해 관심을 갖기 시작하고 관련 기사들이 나오기 시작했다. 빅 데이터는 다양한 연구기관에서 정의를 내리고 있다. 맥킨지(McKinsey)는 빅 데이터를 ‘전통적인 데이터베이스 S/W를 통해 저장, 관리, 분석할 수 있는 .. |
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| 마이크로프로세서구조 및 응용 - 기본 어셈블러(간접주소방식, Offset, 변수 선언 방법에 대해)
A. 실험 개요
주소의 전달, 간접 주소 지정, 변수 선언, Data를 두는 방식, Loop를 학습하고, 이를 바탕으로 어셈블리어를 사용하여 기본 프로그램을 작성해본다.
B. 실험 목적
키보드로부터 문자열을 입력 받고 그 문자열 중 사용자가 지정한 위치의 문자를 출력하는 프로그램을 작성한다.
C. 실험내용.. |
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| <85-025-01> 2004학년도 1학기 사이버윤리(Cyber Ethics)
About Data Smog
< 목 록 >
Ⅰ. About Data Smog
- 책 「Data Smog」의 요약 및 정리
Ⅱ. 문제 파악 및 문제 제기
- Data Smog의 문제점의 인식과 그 문제점의 문제 제기
Ⅲ. 문제 분석 및 해결방안 모색
- Data Smog의 문제점에 대한 고찰 및 해결방안 모색
Ⅳ. 해결방안의 유추 및 도출
- Data Smog의 해결방안과 해결방향 제시
【1】A.. |
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광고에서의 언어,광고마케팅성공사례,기업광고분석,박카스광고 성공사례,브랜드마케팅,서비스마케팅,글로벌경영,사례분석,swot,stp,4p ( 42Pages ) |
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| 광고에서의 언어
INDEX
1. Research Question
2. Ideas Facts
3. Data Analysis
4. Conclusions
5. Q A
1. Research Question
1. Research Question
“광고에서 소비자 설득을 위해 어떻게 언어가 사용되는가”
2. Ideas Facts
2. Ideas Facts
광고의 목적
2. Ideas Facts
2. Ideas Facts
분석 기준
1. 수사법
2. 전체적인 구성 및 표현 방식
3. 소리
4. 영상, 소리, 언어의 관계
2. Ideas Facts
광고 선.. |
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| -Big Data-
도요타,포드,볼보
-서론-
1. 주제 선정 배경
현대 사회의 자동차는 사람들이 가장 많이 사용하는 교통수단이다. 시간이 흐름에 따라 모양, 형태 그리고 크기는 달라졌지만 그 역할은 항상 같았다. 그리고 과거 이러한 자동차를 조립, 생산, 관리의 과정은 직접 사람들의 손을 거쳐갔다. 그러나 현대에 들어와서 Big Data의 등장은 이러한 자동차 산업의 하나의 혁신과 변화를 이끌었다. 우선 .. |
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| Oracle 교육자료
OracleServer구조.ppt
DB에서Data처리과정.ppt
테이블과인덱스.ppt
Tunning.ppt
SQL튜닝.ppt
제약조건과트리거.ppt
Oracle8의 신기능.ppt |
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| Structured Query Language 기본
데이터 베이스를 처음 사용하는 사용자들을 대상으로 SQL의 기초에서부터 고급 SQL을 구사하기 위한 기반을 쌓기위한 교육
내용소개
Select를 이용한 Data 조회
Insert / Update의 Data 조작
Transaction의 이해
테이블 조작
뷰의 사용
인덱스의 이해
사용자 권한 제어
데이터 가공
Join의 활용
서브쿼리
고급 SQL |
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