블록체인전공 학수번호 과목명 학점 개 요 본과목에서는블록체인의기본기술들과암호화폐개념에대해공부한다. Bitcoin에서구체화된블록과체 GSIT101 블록체인및암호화폐입문 Introduction to Blockchain & Cryptocurrency 3 인, 분산합의, Do
|
|
|
- 기걍 방
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 블록체인전공 학수번호 과목명 학점 개 요 본과목에서는블록체인의기본기술들과암호화폐개념에대해공부한다. Bitcoin에서구체화된블록과체 GSIT101 블록체인및암호화폐입문 Introduction to Blockchain & Cryptocurrency 인, 분산합의, Double Spending Problem, Proof of Work, Data Integrity & Security, Peer-to-Peer Network, Authentication, Consensus algorithms, Blockchain Platforms, DApp, Smart contracts, Cryptocurrency, ICO, Coin Exchange, Crypto Economy 등에대한기본개념을학습하고과제와프로젝트를통하여실무기술을습득한다. GSIT110 블록체인이론및응용 Blockchain Algorithms & Applications 블록체인의구조, 생성, 저장에서출발하여블록체인시스템의작동원리, Mining Process, Proof of Work, Proof of Sake 등의합의알고리즘, smart property, smart contract 등블록체인의핵심이론을학습하고이를비트코인과이더리움에응용한사례등을살펴본다. 블록체인이론의이해를통해다양한산업분야에의응용성을모색해본다. 분산데이터베이스기술 본과목에서는블록체인을구성하는다양한요소인블록, 트랜잭션, 컨트랙트들을분산환경에서효율적으로 GSIT120 Distributed Database Technology 저장하고처리하는분산데이터베이스기술들을학습한다. 최근에활발하게사용되고있는 Ledger, for Blockchains Enterprise Ethereum 등의내부데이타베이스구조를학습한다. 본과목에서는블록체인에서적용되는비밀키, 공개키, 메시지축약, 0- 지식증명, 전자서명과같은암호학의 GSIT10 블록체인보안기술 Blockchain Security 기초원리와, 보안의 대요소인기밀성, 무결성, 가용성을보장하기위한시스템보안, 네트워크보안의원리들을배운다. 그리고블록체인이활용된응용분야에서발생된다양한형태의보안침해문제들과이문제 들의가능한해결방법론에대하여배우고자한다. 블록체인과함께급부상하고있는스마트계약에대해서학습한다. 스마트계약의기본개념부터시작하여 GSIT140 스마트계약및응용 Smart Contracts & Applications 실제로어떻게동작하는지를기반기술인 VM, 컴파일러, 런타임시스템을중심으로살펴보고간단한스마트계약언어를직접만들어본다. 또한스마트계약의취약점을검증하려는최신연구결과를통해서안전한스마트계약코딩에대해서알아보고, 최근활발하게연구되는웹어셈블리기반의 VM을비롯한스마트 계약기술의동향에대해서소개한다.
2 퍼블릭블록체인 (Ethereum) 과엔터프라이즈블록체인 (LoopChain, Hyperledger) 으로나눠서블록체인플랫 GSIT150 블록체인플랫폼및응용 Blockchain Platforms & Applications 폼의아키텍처와특성에대해살펴보고개발환경 ( 예 : CodeChain) 과테스트넷을사용해스마트컨트랙트를구현해본다. DApp 형태로실제서비스가가능하게만들기위해필요한 off-chain과 on-chain의연계방안을 살펴보고구현해본다. 블록체인은 Public 과 Private 으로구분되어운영이된다. 여기에다양한트랜젝션들이네크워크를통하여전 GSIT160 블록체인트랜젝션모니터링및분석 Blockchain Transction Monitoring & Analysis 달이되고저장이된다. 이러한트랜젝션들뿐만아니라트랜젝션들을 processing하는노드들이블록체인네트워크를구성한다. 본과목에서는블록체인트렉젝션들과참여하는네트워크노드들도모니터링을하고분석을한다. 대표적인코인들의트랜젝션과참여 miner들을모니터링하는시스템을프로젝트로개발할예정이다. 이결과들은전세계적으로검찰청, 국세청, 금융감독원뿐만아니라 ICO를한기업들도모두관심을 갖고있다. GSIT170 암호화폐와디지털경제 Crytocurrency and Digital Economy 본과목에서는암호화화폐의개념과역사에대해서살펴보고, 활용현황, Initial Coin Offering (ICO), Related Laws, Coin Exchange, Digital/Token Economy에대해공부한다. 또한블록체인기반한새로운산업과다양한비즈니스모델을통해블록체인기술의만들고있는디지털경제에대해서살펴본다. GSIT900 석사논문연구 12 지도교수와함께석사학위논문프로젝트를확정하고기업프로젝트를진행한다. 프로젝트결과를논문으로 작성하고논문발표를심사위원들앞에서발표한다.
3 인공지능전공 학수번호과목명학점개요 인공지능문제의특성과기본원리를파악하고, 인공지능문제해결에필요한이론과방법론을학습한다. 구 GSIT201 인공지능 Introduction to Artificial Intelligence 체적으로기계학습이론, 탐색, 게임, Markov Decision Process, Constraint Satisfaction, Graphical Model, Logic 등을학습한다. 또한, 인공지능구현실습을통해일상생활에서만나는인공지능문제를해결하기위 한능력을기른다. 빅데이터분석이론을공부하고, 다양한언어및툴을사용해실습한다. 본과목은크게두부분 (1) 실제 GSIT210 빅데이터 Big Data 에서빅데이터를처리하는방법을다루는시스템관점의빅데이터와 (2) 데이터로부터모델을생성하는방법론관점의빅데이터 으로나누어져있다. 구체적으로, 처음반은빅데이터를저장, 검색, 분석하기위한대표적인솔루션인 SQL, 맵리듀스, 하둡, 스파크를공부하고, 나머지반은대표적인기계학습, 군집, 추천시 스템, 링크분석, 빈번패턴분석알고리즘등을공부한다. 기계학습이란컴퓨터가스스로학습능력을갖출수있게하는컴퓨터알고리즘에대하여공부를하는분야 이다. 패턴인식, 예측, 의사결정등인간이하는능력을컴퓨터가갖추도록하는알고리즘에대한공부를주 로한다. 이과목에서는기계학습을위한주로수학적이고통계학적인방법론에대하여공부를하며, 응용에 GSIT220 기계학습 Machin Learning 대해서도살펴본다. 한학기동안다루게되는토픽들은확률밀도추정 (density estimation), 베이즈결정이론 (Bayes decision theory), 은닉변수모델 (latent variable models), 혼합모델 (mixture models), 판별해석 (discriminant analysis), 군집화 (clustering), 분류 (classification), 차원축소 (dimensionality reduction), 회귀분 석 (regression), 커널방법 (kernel methods), VC- 차원 (VC-dimension), HMM, MLP, RBF 등이다. 주로여러기 계학습방법을위한통계학적, 확률적방법론에대하여배우며, supervised, unsupervised, semi-supervised 학습에대하여배운다. 인공지능의핵심기술인딥러닝과관련된다양한모델과학습방법을배우고, 이를활용한실제응용프로젝 GSIT20 딥러닝 Deep Learining 트를수행한다. 기본적인딥뉴럴네트웍인 MLPs, CNNs, RNNs 과 regularization/optimization 방법을배우고최근활발히연구되고있는 variational autoencoder 와 generative adversarial network (GAN) 에대해서 도배운다.
4 확률그래프모델은확률이론과그래프이론이서로의장점을살릴수있게결합된새로운모델링방법이 다. 본과목에서는크게다음과같은세가지토픽을다룬다. 첫째, 확률변수의결합확률분포를세가지종 류의그래프 (directed graphs, undirected graphs, factor graphs) 로어떻게표현하는지에대하여배운다. 둘 째, 노이즈데이터가관측되었을때, 그래프상에서특정노드의조건부확률을구하는확률적추론 GSIT240 확률그래프모델 Probablistic Graphical Models (probabilistic inference) 방법에대하여배운다. Sum product algorithm, belief propagation, junction tree algorithm과같은 exact inference 방법과 variational method, sampling methods 와같은 approximate inference 방법에대하여배운다. 셋째, 그래프상에서매개변수들을추정하는학습 (learning) 방법에대하여 다루고, maximum likelihood estimation, MAP, Bayesian estimation, expectation maximization 방법을배운 다. 이와같은기본적인그래프모델을다루면서, 마지막으로컴퓨터비전, 생물정보학, 텍스트마이닝, 자연 언어처리등응용분야에적용되는사례를선택하여스스로해보는기회를갖는다. 컴퓨터비전과목에서는사진및동영상과같은시각적데이터를사람의힘을빌리지않고자동으로이해하 GSIT250 컴퓨터비전 Computer Vision 는기술에관하여학습한다. 시각적데이터를수학적으로모델링하고다양한방법으로분석함으로써그내용을이해하는것을목표로하고있다. 기계학습, 알고리즘, 그래픽스등과도밀접한관련이있는이과목은 기본적인개념뿐만아니라실용적인구현능력을배양할수있도록한다. 인간의언어능력을어떻게기계화할수있는가를다루는자연언어처리과목으로서, 언어학기초개념을소 GSIT260 자연언어처리 Natural Language Processing 개하고공학적관점에서의다양한언어분석기법들을강의한다. 이를통하여언어처리의기본적인개념과문제점들을이해하고, 이를실용적인수준에서구현하기위한능력을습득하게한다. 본강의에서다루는토픽은 morphology, language model, POS tagging, sequence labeling, syntax and parsing, computational semantics 등이다. 또한, 이들기법들의응용분야로서텍스트마이닝, 정보검색, 기계번역등을소개한다. GSIT261 정보검색 Information Retrieval 텍스트문헌들의자동색인및검색을위한자료구조, 알고리즘을배운다. 또한문서들의자동분류및자동요 약기법들에대해서도다룬다.
5 텍스트자동번역시스템이나대화체자동통역시스템구축을위한여러가지방법론들로서규칙기반시스 GSIT262 기계번역 Machine Translation 템 (Rule-based MT) 과말뭉치기반시스템 (Corpus-based MT) 을강의하며번역시스템의평가방법론에대해서도다룬다. 또한이를바탕으로기존의대표적인실용시스템들을상호비교, 분석해봄으로써기계번역 시스템에대한평가및설계안목을높인다. GSIT900 석사논문연구 12 지도교수와함께석사학위논문프로젝트를확정하고기업프로젝트를진행한다. 프로젝트결과를논문으로 작성하고논문발표를심사위원들앞에서발표한다.
김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key
![김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key](/thumbs/85/91488855.jpg "김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key")
metatron Enterprise Big Data SKT Metatron/Big Data Big Data Big Data... metatron Ready to Enterprise Big Data Big Data Big Data Big Data?? Data Raw. CRM SCM MES TCO Data & Store & Processing Computational
말은 많은 Blockchain 2
loopchain-블록체인으로 진짜 서비스 만들어보기 말은 많은 Blockchain 2 진짜 만든 것은 있나? 뭐가 많이 있기는 한데 우리가 써먹어 볼건 있나요? 3 그런데 이런 일이 일어났습니다. 4 뭘 만든건가요?: 블록체인 기반 인증서 발급 각 증권사를 통해 인증서 발급 요청 후 인증서 발급에 필요한 정보를 기반으로 거래를 생성하고 이에 대한 Smart
User interface design
Course Introduction Minsoo Ryu Hanyang University 교과목정보 1 강좌명 블록체인구조와원리 수업연도 2019 년수업학기 1 학기 과목구분전공학수번호 BLC6001 학점 - 이론 - 실습 3-3-0 수업코드 33451 교과목정보 설강대학한양대학교설강학과블록체인융합학과 강의시간 월 18:00 ~ 21:00 (X) 월 18:30
빅데이터_DAY key
Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
PowerPoint 프레젠테이션
ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
Yggdrash White Paper Kr_ver 0.18
White paper (ver 0.18) 1 ,.,.?.,,,???..,,..,.,...,.,., p2p.. Team Yggdrash 2 1. 1.1 Why, Another, Blockchain? (,,?) 1.1.1, (TPS) / (Throughput),?. DApp., DB P2P..,.. DApp.... 2012 2 2018 2, 150GB, 14..
PowerPoint 프레젠테이션
WSA 10 주차 (18.09..) Ethereum 김도윤 (doyunism@gmail.com) 백서연구조합 (WSA: Whitepaper Study Alliance) Ethereum Scalability CryptoKitties, Ethereum Killer(DApp) Source : https://medium.com/@512jay/cryptokitties-5b5e2899267f/
PowerPoint 프레젠테이션
[ 인공지능입문랩 ] SEOPT ( Study on the Elements Of Python and Tensorflow ) 인공지능 + 데이터분석목적 / 방법 / 기법 / 도구 + Python Programming 기초 + NumpyArray(Tensor) youngdocseo@gmail.com 1 *3 시간 / 회 구분일자내용비고 1 회 0309
Microsoft Word - 08_01_블록체인.docx
아이리포지식창고 기출심화 - 01 블록체인합의알고리즘 양경주정보관리기술사 (kjyang75@gmail.com) 블록체인의핵심기술, 합의알고리즘 Concept KeyWord ( 블록체인정의 ) - 제3의공인기관이나중개자개입없이투명하고안전한거래를가능하게하는분산되고, 개방된공동장부관리기술 ( 합의알고리즘정의 ) - P2P 네트워크와같이정보도달에시간차가있는네트워크에서참가자가하나의결과에대한합의를얻기위한알고리즘
Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š
솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
Introduction to Deep learning
Introduction to Deep learning Youngpyo Ryu 동국대학교수학과대학원응용수학석사재학 youngpyoryu@dongguk.edu 2018 년 6 월 30 일 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 1 / 66 Overview 1 Neuron
KCC2011 우수발표논문 휴먼오피니언자동분류시스템구현을위한비결정오피니언형용사구문에대한연구 1) Study on Domain-dependent Keywords Co-occurring with the Adjectives of Non-deterministic Opinion
KCC2011 우수발표논문 휴먼오피니언자동분류시스템구현을위한비결정오피니언형용사구문에대한연구 1) Study on Domain-dependent Keywords Co-occurring with the Adjectives of Non-deterministic Opinion 요약 본연구에서는, 웹문서로부터특정상품에대한의견문장을분석하는오피니언마이닝 (Opinion
비잔틴 노드에 의한 네트워크 분기 시도와, 네트워크 정지 시도를 막기 위하여 네트 워크의 모든 노드들에 2번에 거쳐 합의 데이터를 전송한다. Tendermint와 같은 선행 연구들은 PBFT를 이용하여 비트코인으로 대표되는 작업증명 알고리즘을 사용하는 블록체인 시스템의
LFT: Byzantine Fault Tolerance를 지원하는 경량화된 고성능 합의 알고리즘 theloop June 23, 2017 Abstract 최초의 블록체인 구현 서비스인 비트코인은 작업증명 (Proof of Work) 알고리 즘을 이용하여 전 세계 규모의 네트워크에서 거래장부에 대한 합의를 이루었다. 그러나 비트코인에서 사용한 작업증명 알고리즘은
공정한합의알고리즘 : deb 합의알고리즘 (A fair consensus algorithm : deb consensus algorithm) 목차 1. 개요 2. 합의알고리즘의공정성 3. deb 합의알고리즘 4. 공정한노드의역할및신뢰성검증 5. 성능 6. deb 합의알고
공정한합의알고리즘 : deb 합의알고리즘 (A fair consensus algorithm : deb consensus algorithm) 목차 1. 개요 2. 합의알고리즘의공정성 3. deb 합의알고리즘 4. 공정한노드의역할및신뢰성검증 5. 성능 6. deb 합의알고리즘특성 7. 결론 1. 개요 2008년분산원장 (distributed ledger) 개념과합의알고리즘인작업증명
사회통계포럼
wcjang@snu.ac.kr Acknowledgements Dr. Roger Peng Coursera course. https://github.com/rdpeng/courses Creative Commons by Attribution /. 10 : SNS (twitter, facebook), (functional data) : (, ),, /Data Science
Data Industry White Paper
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM
WIZBL_WHITEPAPER 한글
WIZBL WHITE PAPER 5th Generation of Blockchain Technology v 0.8 content subject to change 2018 WIZBL. All rights reserved. 면책조항 본 백서는 정보 제공을 목적으로만 작성된 것이므로 이 문서의 진술에 의존해서는 안됩니다. WIZBL은 어떠한 진술이나 보증(표현이나
Chap 6: Graphs
5. 작업네트워크 (Activity Networks) 작업 (Activity) 부분프로젝트 (divide and conquer) 각각의작업들이완료되어야전체프로젝트가성공적으로완료 두가지종류의네트워크 Activity on Vertex (AOV) Networks Activity on Edge (AOE) Networks 6 장. 그래프 (Page 1) 5.1 AOV
- 목차 - 1. 개요 가. 아이콘 (ICON) 이란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. ICON 컨셉및특징 - 독자적인블록체인기술, Loopchain - ICON의블록체인네트워크, 넥서스 (NEXUS) - IISS (ICON I
아이콘 상장검토보고서 2018.03.21 - 목차 - 1. 개요 가. 아이콘 (ICON) 이란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. ICON 컨셉및특징 - 독자적인블록체인기술, Loopchain - ICON의블록체인네트워크, 넥서스 (NEXUS) - IISS (ICON Incentives Scoring System) 4.
핵 심 교 양 1 학년 2 학년 3 학년합계 문학과예술 역사와철학 사회와이념 선택 교양학점계 학년 2 학년 3 학년합계비고 14 (15) 13 (
1 학년 2 학년 3 학년 합계 6 5 11 5 5 16 문학과예술 핵 심 교 역사와철학 사회와이념 3 3 3 양 3 3 3 3 3 3 선택 4 4 1 1 3 3 6 11 교양학점계 12 12 24 5 1 6 3 3 6 36 ㆍ제 2 외국어이수규정 이수규정 또는 영역에서 과목 학점 이수하고 수량적석과추론 과학적사고와실험 에서 과목 학점 이수해도됨 외국어및고전어
PowerPoint 프레젠테이션
프라이빗블록체인소개와경량맞춤형블록체인 (it-chain) 구현사례공유 Kosslab 5 기전담개발자 이준범 2018-10-18 소개 이준범 Kosslab 5기전담개발자 카이스트소프트웨어아키텍처연구실석사졸업 중앙대학교컴퓨터공학부졸업 취미 : 카페에서코딩하기 관심분야 : 소프트웨어아키텍처, 머신러닝 ( 딥러닝,NMT), 블록체인 Github: https://github.com/junbeomlee
PowerPoint 프레젠테이션
4 차산업혁명은 왜블록체인을찾는가? 목차 비트코인이란무엇인가? 비트코인의핵심, 블록체인 비트코인과블록체인이당면한기술적문제 4 차산업혁명, 왜블록체인을요구하는가? 블록체인의활용사례 블록체인의미래 2 비트코인이란무엇인가? 3 Bitcoin (2008) (In October 2008, posted to the Cypherpunks mailing list) Bitcoin
월간 2016. 03 CONTENTS 3 EXPERT COLUMN 영화 점퍼 와 트로이목마 4 SPECIAL REPORT 패치 관리의 한계와 AhnLab Patch Management 핵심은 패치 관리, 왜? 8 HOT ISSUE 2016년에 챙겨봐야 할 개인정보보호
안랩 온라인 보안 매거진 2016. 03 Patch Management System 월간 2016. 03 CONTENTS 3 EXPERT COLUMN 영화 점퍼 와 트로이목마 4 SPECIAL REPORT 패치 관리의 한계와 AhnLab Patch Management 핵심은 패치 관리, 왜? 8 HOT ISSUE 2016년에 챙겨봐야 할 개인정보보호 법령 사항
슬라이드 1
빅데이터분석을위한데이터마이닝방법론 SAS Enterprise Miner 활용사례를중심으로 9 주차 예측모형에대한평가 Assessment of Predictive Model 최종후, 강현철 차례 6. 모형평가의기본개념 6.2 모델비교 (Model Comparison) 노드 6.3 임계치 (Cutoff) 노드 6.4 의사결정 (Decisions) 노드 6.5 기타모형화노드들
Ch 1 머신러닝 개요.pptx
Chapter 1. < > :,, 2017. Slides Prepared by,, Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 1.1 3 1.2... 7 1.3 10 1.4 16 1.5 35 2 1 1.1 n,, n n Artificial
Data Scientist Shortage
Data Science: 4 차산업혁명의핵심역량 2018 년 1 월 31 일 김형주교수 서울대컴퓨터공학부 Table of Contents What is Data Science Data Scientist 부족현상관련자료 Data Science 응용분야 Data Science 교육현황 삼성전자 DS 2 과정 Big Data 가주는가치 데이터 : 의미를담고있는기록된사실
정보기술응용학회 발표
, hsh@bhknuackr, trademark21@koreacom 1370, +82-53-950-5440 - 476 - :,, VOC,, CBML - Abstract -,, VOC VOC VOC - 477 - - 478 - Cost- Center [2] VOC VOC, ( ) VOC - 479 - IT [7] Knowledge / Information Management
Microsoft PowerPoint - 실습소개와 AI_ML_DL_배포용.pptx
실습강의개요와인공지능, 기계학습, 신경망 < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 실습강의개요 노트북을꼭지참해야하는강좌 신경망소개 (2 주, 허민오 ) Python ( 프로그래밍언어 ) (2주, 김준호
Security Issues in the Blockchain as a Service Platform 2019년 8월 30일 ( 금 ) 람다256 오재훈
Security Issues in the Blockchain as a Service Platform 2019년 8월 30일 ( 금 ) 람다256 오재훈 Chapter 제목 Agenda 루니버스소개 Security Issues Smart Contract 보안 Private Key 보안 Infra 시스템보안 System Asset 보호 Operation System
1)2) 1
1)2) 1 2 3 4 수업전활동 수업중활동 수업후활동 5 년도 / 학기 학수번호 교과목명 교강사명 개요 / 진행 6 7 8 9 인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비 10 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 11 자체평가에따른잘한점
Intra_DW_Ch4.PDF
The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
전산학부전공과목이수요건 (2015 학년도이전입학생학사과정용 ) 공통이수요건은반드시따로확인하시기바랍니다. 졸업이수학점 : 총 130 학점이상이수 ( 특이사항 ) 기초선택이수요건 : - 기초선택교과목으로선형대수학개론을반드시포함하여야하며, 복수전공이수자는선형대수학개론을반드시
(2015 학년도이전입학생학사과정용 ) 졸업이수학점 : 총 130 학점이상이수 ( 특이사항 ) 기초선택이수요건 : - 기초선택교과목으로선형대수학개론을반드시포함하여야하며, 복수전공이수자는선형대수학개론을반드시포함하여 3학점이상이수하여야함. 기초선택이수학점은학번별교과목이수요건참조 전공 : 43학점이상이수 - 전공필수 : 19학점 - 이산구조, 데이타구조, 알고리즘개론,
PowerPoint 프레젠테이션
CRM Fair 2004 Spring Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. INDEX Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved.
Probabilistic graphical models: Assignment 3 Seung-Hoon Na June 7, Gibbs sampler for Beta-Binomial Binomial및 beta분포는 다음과 같이 정의된다. k Bin(n, θ):
Probabilistic graphical models: Assignment 3 Seung-Hoon Na June 7, 207 Gibbs sampler for Beta-Binomial Binomial및 beta분포는 다음과 같이 정의된다. k Bin(n, θ): binomial distribution은 성공확률이 θ인 시도에서, n번 시행 중 k번 성공할 확률
[Brochure] KOR_TunA
![[Brochure] KOR_TunA](/thumbs/95/123928128.jpg "[Brochure] KOR_TunA")
LG CNS LG CNS APM (TunA) LG CNS APM (TunA) 어플리케이션의 성능 개선을 위한 직관적이고 심플한 APM 솔루션 APM 이란? Application Performance Management 란? 사용자 관점 그리고 비즈니스 관점에서 실제 서비스되고 있는 어플리케이션의 성능 관리 체계입니다. 이를 위해서는 신속한 장애 지점 파악 /
new Spinbackup ICO White Paper(ko)
1.... 4 2.... 4 3. ICO... 5 4.... 7 4.1... 7 4.2... 8 4.3... 10 4.4?... 11 4.6... 12 5. SAAS... 13 5.1 (SINGLE SIGN ON)... 13 5.1.1... 14 5.1.2... 15 5.1.3 (Google)... 15 5.1.4... 16 5.1.5 (Spinbackup)...
Implement a business platform based on blockchain blockchain기반 비즈니스 플랫폼 구현을 위한 White Paper (요약본) -1- Qcity
Implement a business platform based on blockchain blockchain기반 비즈니스 플랫폼 구현을 위한 White Paper (요약본) -1- Qcity 1. 배경 암호화폐의시중유통에있어서주된장애요소는가격변동성과결제시간지연의문제 이다. Qcity 는고정가치를유지하는큐코인 (Qcoin) 을생성하고이를거래수단으로유통시 킬 Q-
- 목차 - 1. 개요 가. 애터니티 (Aeternity, AE) 란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. 애터니티컨셉및특징 - Aeon Token (AE) - Name 시스템 - Aepps 4. 기술적특징 - PoW, PoS Hy
애터니티 (AE) 상장검토보고서 2018.06.07 - 목차 - 1. 개요 가. 애터니티 (Aeternity, AE) 란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. 애터니티컨셉및특징 - Aeon Token (AE) - Name 시스템 - Aepps 4. 기술적특징 - PoW, PoS Hybrid - State Channels
지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., KOSPI200.,. * 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월
지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., 2004 5 2009 12 KOSPI200.,. * 2009. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 김선웅 안현철 社 1), 28 1, 2009, 4. 1. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 Support
whitepaper6-KR
BYT V 1.0 1. BYTEX - - - - / 2. 'BYT BYT - (distribution plan) (lock-up) -BYT (transaction mining) -BYT -BYT 3. BYTEX / / - -BYT 4. BYTEX (IEO Platform) - - 5. - - 6. - 1 BYTEX 1. BYTEX BYTEX,,,. BYTEX.
2 2000. 8. 31
IT update 00 1 / 2000.8.30 IT update Information Technology 2 2000. 8. 31 C o n t e n t s 2000. 8. 31 3 4 2000. 8. 31 2000. 8. 31 5 6 2000. 8. 31 2000. 8. 31 7 8 2000. 8. 31 2000. 8. 31 9 1 0 2000. 8.
핵 1 학년 2 학년 3 학년합계 문학과예술 역사와철학 사회와이념 선택 학점계 학년 2 학년 3 학년합계비고 14 (15) 13 (14) 27 (29) 2
1 학년 2 학년 3 학년 합계 6 5 11 5 5 16 문학과예술 핵 역사와철학 사회와이념 선택 4 4 1 1 3 3 6 11 학점계 12 12 24 5 1 6 3 3 6 36 ㆍ제 2 외국어이수규정 이수규정 또는 영역에서 과목 학점 이수하고 수량적석과추론 과학적사고와실험 에서 과목 학점 이수해도됨 외국어및고전어 중급이상외국어및고전어과목명 핵 1 학년 2
PowerPoint 프레젠테이션
I. 문서표준 1. 문서일반 (HY중고딕 11pt) 1-1. 파일명명체계 1-2. 문서등록정보 2. 표지표준 3. 개정이력표준 4. 목차표준 4-1. 목차슬라이드구성 4-2. 간지슬라이드구성 5. 일반표준 5-1. 번호매기기구성 5-2. 텍스트박스구성 5-3. 테이블구성 5-4. 칼라테이블구성 6. 적용예제 Machine Learning Credit Scoring
PowerPoint 프레젠테이션
핀테크발전과금융안정 2018 년 3 월 26 일, 서강대학교 목정환 ( 한국은행 ) Disclaimer: The views expressed are my own and not necessarily represent those of the Bank of Korea or anyone in the Bank of Korea. Contents What is FinTech?
06_ÀÌÀçÈÆ¿Ü0926
182 183 184 / 1) IT 2) 3) IT Video Cassette Recorder VCR Personal Video Recorder PVR VCR 4) 185 5) 6) 7) Cloud Computing 8) 186 VCR P P Torrent 9) avi wmv 10) VCR 187 VCR 11) 12) VCR 13) 14) 188 VTR %
SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해
SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해 SW 기초교 양교육을의무화하고있습니다. 'SW 중심대학 ' 사업을수행하고있는경희대학교에서는특정한두과목을지정하여의무화하는대신,
제1강 인공지능 개념과 역사
인공지능개념과역사 < 인공지능입문 > 강의노트 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정 http://bi.snu.ac.kr/~btzhang/ Version: 20180302 목차 인공지능의개념........ 3 연구분야............ 4 역사...... 6 패러다임........ 7 응용사례.......... 8 Reading Assignments.........
13-08.hwp
비트코인의 이해와 시사점 전 주 용 정보통신정책연구원 부연구위원 *jooyong@kisdi.re.kr, 02-570-4391 *서울대학교 전기공학부 학사, 석사 *미 University of Michigan 경제학 박사 *현 정보통신정책연구원 통신전파연구실 비트코인의 이해와 시사점 본고에서는 2009년 도입되어 최근 급속도로 주목을 받고 있는 디지털 통화 비트코인(Bitcoin)
최근 블로그
Journal of Next-generation Convergence Information Services Technology Vol.6, No.2, December (2017), pp. 67-73 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2017.12.06 블록체인기반의게임및디지털콘텐츠유통시스템설계 Design
학점배분구조표(표 1-20)
1 학년 2 학년 3 학년합 1 2 1 2 1 2 학문의기초 6 6 12 3 3 15 핵문학과예술 3 3 3 심역사와철학 교 양 자연의이해 3 3 3 선택 3 3 3 3 3 3 6 12 교양학점 12 12 24 3 3 6 3 3 6 36 1 학년 2 학년 3 학년합 1 2 1 2 1 2 학문의기초 3 3 6 6 핵 문학과예술 심 역사와철학 3 3 6 6 교
Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]
![Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]](/thumbs/104/163081918.jpg "Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]")
Application Server iplatform Oracle9 A P P L I C A T I O N S E R V E R i Oracle9i Application Server e-business Portal Client Database Server e-business Portals B2C, B2B, B2E, WebsiteX B2Me GUI ID B2C
meta coin_book_0627__2_KR
IS A CRYPTO CURRENCY BASED ON HYPERLEDGER. 1 CONTENTS ABSTRACT 3 TANGIBLE ECOSYSTEM 1. Hyperledger 2. Metacoin 3. Metacoin-Based Decentralized Application 4. Cryptocurrency Exchange: Withbit 5. Inblock
3 Gas Champion : MBB : IBM BCS PO : 2 BBc : : /45
3 Gas Champion : MBB : IBM BCS PO : 2 BBc : : 20049 0/45 Define ~ Analyze Define VOB KBI R 250 O 2 2.2% CBR Gas Dome 1290 CTQ KCI VOC Measure Process Data USL Target LSL Mean Sample N StDev (Within) StDev
- 목차 - 1. 개요 가. 스트라티스 (Stratis) 이란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. Stratis 컨셉및특징 - 비트코인익명전송브리즈월렛 (w. 텀블빗 ) - 스트라티스블록체인서비스화 (BaaS) 4. 기술적특징 -
스트라티스 (STRAT) 상장검토보고서 2018.05.24 - 목차 - 1. 개요 가. 스트라티스 (Stratis) 이란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. Stratis 컨셉및특징 - 비트코인익명전송브리즈월렛 (w. 텀블빗 ) - 스트라티스블록체인서비스화 (BaaS) 4. 기술적특징 - Nbitcoin - 스트라티스비트코인완전노드
1. 블록체인이란 블록체인은말그대로블록단위의데이터를체인형태로연결해서보관하는형태로저장하는 형태를말한다, 중앙화된서버가없이분산화된 P2P 기반의네트워크에서각참여자 ( 노드 ) 들이 저장하는것에가장큰특징이있다. 현재컴퓨터시스템에서가장대중적인서비스형태는서버-클라이언트모델이다.
제휴보고서 2017.07.12 Issue&Trend 4 차산업혁명시대의핵심기술, 블록체인 BC 카드핀테크개발팀이지호팀장 ( jihoyi@bccard.com ) 2017년 6월대표적인블록체인어플리케이션인비트코인의 1비트코인의가치가 2500달러를돌파하여역대최고치를갱신했다. 7년전인 2010년에 10,000 비트코인으로라지사이즈피자 2개를주문하면서시작한최초거래이후비트코인의가치는엄청난속도로높아져왔으며,
0. 세션순서 및 발표자 소개
초대의글 이더리움플랫폼기술에관심있는개발자를초대합니다. 암호화폐로출발한블록체인기술이다양한분야의개발플랫폼으로성장을거듭하고있습니다. 특히, 이더리움은플랫폼으로서프로그램가능한블록체인기술을선도하고있습니다. 이런 상황에서지난 6 월, 4 명의개발자가모여서함께이더리움에대한스터디와향후이더리움개선및신규오픈소스과제등을추진해보기로하고모임을진행하였습니다. 그리고이를기반으로지난 8
ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)
(BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing
왜 2.0 인가? 비트코인이 아직 발전의 초기단계라면 왜 벌써 이를 뛰어넘는 2.0 플랫폼이 필요한 것일까? 우선 비트코인 기술자체가 완성된 것이 아니고 지속적인 개선과 발전이 필요. 하지만 비트코인은 이미 50억달러가 넘는 경제적 이해관계가 걸려 있는 네트웤. 1차적
BlockChain 2.0: New experiments on improving and expanding the blockchain technology November 15, 2014 By Atomrigs http://atomrigs.blogspot.com/ 비트코인의 근본적 혁신 비트코인의 가장 근본적인 혁신은 무엇인가? 분산화된 노드간의 합의시스템으로서의
OR MS와 응용-03장
o R M s graphical solution algebraic method ellipsoid algorithm Karmarkar 97 George B Dantzig 979 Khachian Karmarkar 98 Karmarkar interior-point algorithm o R 08 gallon 000 000 00 60 g 0g X : : X : : Ms
WIZBL_WHITEPAPER 한글
WIZBL WHITE PAPER 5th Generation of Blockchain Technology v 0.8 content subject to change 2018 WIZBL. All rights reserved. 면책조항 본백서는정보제공을목적으로만작성된것이므로이문서의진술에의존해서는안됩니다. WIZBL은어떠한진술이나보증 ( 표현이나함축된 ) 도하지않으며본백서에명시된정보로부터발생하는모든법적책임을지지않습니다.
09권오설_ok.hwp
(JBE Vol. 19, No. 5, September 2014) (Regular Paper) 19 5, 2014 9 (JBE Vol. 19, No. 5, September 2014) http://dx.doi.org/10.5909/jbe.2014.19.5.656 ISSN 2287-9137 (Online) ISSN 1226-7953 (Print) a) Reduction
PowerPoint 프레젠테이션
블록체인현황과전망 Token Sale between Jan. 2014 Aug. 2018 https://www.youtube.com/watch?v=yq7zrwujaye 구글트랜드지난 2 년의변화 (2017.1~2018.11) 블록체인 인공지능 사물인터넷 블록체인개요 블록체인현황 모든구성원이분산형네트워크를통해정보및가치를검증 저장 실행함으로써특정인의임의적인조작이어렵도록설계된분산시스템기술
한국전자통신연구원 (ETRI) 설립일자 소재지대전광역시유성구가정로 218 대표전화 홈페이지 기관소개 한국전자통신연구원에서는중점적으로정보사회의기반구축을위한반도체, 통신, 컴퓨터분야의핵심기술연구개발,
한국전자통신연구원 (ETRI) 설립일자 1976. 12. 30 소재지대전광역시유성구가정로 218 대표전화 042-860-6114 홈페이지 www.etri.re.kr 기관소개 한국전자통신연구원에서는중점적으로정보사회의기반구축을위한반도체, 통신, 컴퓨터분야의핵심기술연구개발, 통신기술정책수립지원및기술정보수집 제공, 통신방식에대한표준화연구, 그리고산업체에대한기술전수및지원과산업체와의공동개발등을하고있다.
본 강의에 들어가기 전
1 2.1 대칭암호원리 제 2 장. 대칭암호와메시지기밀성 2 3 기본용어 평문 (Plaintext) - original message 암호문 (Ciphertext) - coded message 암호화 (Cipher) - algorithm for transforming plaintext to ciphertext 키 (Key) - info used in cipher
트론 (TRX) 상장검토보고서
트론 (TRX) 상장검토보고서 2018.04.05 - 목차 - 1. 개요 가. 트론 (TRON) 이란? 나. 주요스펙 1) 기본정보 2) 시장정보 2. 주요팀멤버및재단소개 3. TRON 컨셉및특징 - 3개층으로이루어진아키텍처 (Storage, Core, Application) - 트론플랫폼의핵심, 분산스토리지기술 - DPoS(Delegated Proof of
I
I II III (C B ) (C L ) (HL) Min c ij x ij f i y i i H j H i H s.t. y i 1, k K, i W k C B C L p (HL) x ij y i, i H, k K i, j W k x ij y i {0,1}, i, j H. K W k k H K i i f i i d ij i j r ij i j c ij r ij
PowerPoint 프레젠테이션
DApp Development with loopchain 목차 I. DApp이란무엇인가? II. Dapp 체크리스트 III. Dapp Development with loopchain IV. Way Together I. DApp 이란무엇인가? DApp 이란? I. Dapp 이란무엇인가 Decentralized Application DApp은 Decentralized
KOREANv0.1_IMPERIAL STAR ETERTAINMENT GROUP_0309
WORLD ENTERTAINMENT EFFECTION IMPERIAL MENU PART1 INTRODUCTION PART4 VALUE OF ISCOIN & IMPERIAL STAR ISCOIN IMPERIAL STAR PART2 INDUSTRIAL STRUCTURE PART3 PURPOSE OF ICO ICO INTRODUCTION of IMPERIAL STAR
Software Requirrment Analysis를 위한 정보 검색 기술의 응용
EPG 정보 검색을 위한 예제 기반 자연어 대화 시스템 김석환 * 이청재 정상근 이근배 포항공과대학교 컴퓨터공학과 지능소프트웨어연구실 {megaup, lcj80, hugman, gblee}@postech.ac.kr An Example-Based Natural Language System for EPG Information Access Seokhwan Kim
<4D6963726F736F667420576F7264202D20B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC0E5C7F5>
주간기술동향 2016. 5.18. 컴퓨터 비전과 인공지능 장혁 한국전자통신연구원 선임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을 인식하고 관련 대형 프로젝트들을
Microsoft PowerPoint - chap01-C언어개요.pptx
#include int main(void) { int num; printf( Please enter an integer: "); scanf("%d", &num); if ( num < 0 ) printf("is negative.\n"); printf("num = %d\n", num); return 0; } 1 학습목표 프로그래밍의 기본 개념을
( 분류및특징 ) 학습방법에따라 1 지도학습 (Supervised 2 비지도 학습 (Unsupervised 3 강화학습 (Reinforcement 으로구분 3) < 머신러닝의학습방법 > 구분 지도학습 (Supervised 비지도학습 (Unsupervised 강화학습 (
보안연구부 -2016-016 머신러닝 (Machine 개요및활용동향 - 금융권인공지능 (AI) 을위한머신러닝과딥러닝 - ( 보안연구부보안기술팀 / 2016.3.24.) 개요 이세돌 9단과인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 알파고 (AlphaGo) 의대국 ( 16 년 3월 9~15일총 5국 ) 의영향으로 4차산업혁명단계 1) 진입을인식함과더불어금융권에서도인공지능기술이주목받게됨에따라,
( 호 ) < 내용요약 > 스마트컨트랙트도입으로가상화폐는블록체인비즈니스의핵심매개체로진화 스마트컨트랙트도입과함께가상화폐는지급결제수단뿐만아니라다양한비즈니스에서도응용가능해지면서블록체인을이용한플랫폼기반비즈니스확장이가속화됨 가상화폐는블록체인플랫폼에서사용되는화폐의기능뿐
2018. 2. 5 (1810 호 ) : 가상화폐의진화, ICO 의확산과규제 가상화폐시장의성장과진화 가상화폐를통한자금조달 (ICO) 의확산 ICO 에대한규제와법제화 (201810 호 ) < 내용요약 > 스마트컨트랙트도입으로가상화폐는블록체인비즈니스의핵심매개체로진화 스마트컨트랙트도입과함께가상화폐는지급결제수단뿐만아니라다양한비즈니스에서도응용가능해지면서블록체인을이용한플랫폼기반비즈니스확장이가속화됨
: (Yunhwa Koh: Music Industry Using Blockchain Technology: Trends and Future Prospects) (Regular Paper) 23 5, (JBE Vol. 23, No. 5, September 20
(Regular Paper) 23 5, 2018 9 (JBE Vol. 23, No. 5, September 2018) https://doi.org/10.5909/jbe.2018.23.5.701 ISSN 2287-9137 (Online) ISSN 1226-7953 (Print) a) Music Industry Using Blockchain Technology:
(Microsoft Word - \305\344\307\310\270\360\265\250\270\26501_CP_22. 15F-22-\276\310\301\244\261\271)
정보시스템연구트렌드변화분석 : 토픽모델링과네트워크분석 안정국 a, 이규현 b, 김희웅 c a,b,c 연세대학교정보대학원서울특별시서대문구신촌동 134 Tel: +82-2-2123-4195, E-mail: a jace@yonsei.ac.kr, b statkyu@yonsei.ac.kr, c kimhw@yonsei.ac.kr Abstract 최근사물인터넷시대가도래함에따라
슬라이드 1
제 2 장 빅데이터기술 2015.02 조완섭충북대학교경영정보학과대학원비즈니스데이터융합학과 wscho@chungbuk.ac.kr 043-261-3258 010-2487-3691 목차 개요 빅데이터기술 클라우드컴퓨팅 Hadoop & Databases 데이터분석기술 다차원분석 통계분석 : R 데이터마이닝 빅데이터시각화기술 2015-07-23 2 개요 빅데이터 -
1-1-basic-43p
A Basic Introduction to Artificial Neural Network (ANN) 도대체인공신경망이란무엇인가? INDEX. Introduction to Artificial neural networks 2. Perceptron 3. Backpropagation Neural Network 4. Hopfield memory 5. Self Organizing
<B9ABC1A62D31>
08학년도 교육과정안내 P A R T 0 중국비즈니스 교육목적 대학의 교육목적 탁월한 실용전문인 양성 화합하는 민주시민 양성 연계전공 교육목적 학제적 연계 프로그램을 통하여 교과과정을 운영함으로써 종합적인 사고 능력과 실무능력을 구비한 유능한 인재를 양성 교육목표 대학의 교육목표 연계전공 교육목표 봉사하는 리더십 함양 건강한 육체와 정신함양 중국 사회, 문화
example code are examined in this stage The low pressure pressurizer reactor trip module of the Plant Protection System was programmed as subject for
2003 Development of the Software Generation Method using Model Driven Software Engineering Tool,,,,, Hoon-Seon Chang, Jae-Cheon Jung, Jae-Hack Kim Hee-Hwan Han, Do-Yeon Kim, Young-Woo Chang Wang Sik, Moon
블록체인, 대한민국의 미래를 그리다. 4차 산업혁명시대에 가장 각광받는 기술인 인공지능과 사물인터넷과 더불어 초연결사회의 핵심 기술로 성장 할 수 있는 블록체인의 가능성에 대해 알아보고 우리 사회 전반의 경제, 산업, 행정 분야에서 바뀌게 될 미래 부가가치에 대해 논의
블록체인코리아 컨퍼런스 2018 티켓문의 : bkc@bkc2018.com 참가문의 : regist@bkc2018.com www.bkc2018.com 2018. 6. 7 오전 8:00~ 블록체인, 대한민국의 미래를 그리다. 4차 산업혁명시대에 가장 각광받는 기술인 인공지능과 사물인터넷과 더불어 초연결사회의 핵심 기술로 성장 할 수 있는 블록체인의 가능성에 대해
TOKENOMY_KO.cdr
OSA DC 사례 연구 및 토크 노미 (TOKENOMY) company@osadc.io www.osadc.io 12.09.2018 개요 이 문서에서는 주요 비즈니스 사례와 그 구현 전략을 활용하여 OSA DC 분산 마켓플레이스의 몇 가지 측면의 기능에 대한 통찰력을 제공한다. 또한 마켓플레이스 토크노믹스(Tokenomics)에 대 해서도 설명한다. 1. 소개
PowerPoint 프레젠테이션
Hyperconnect the world loopchain 101 목차 I. Company Overview II. loopchain III. Use Case IV.Case I. Company Overview Vision I. Company Overview Based on Blockchain Core Engine called loopchain Hyper-Connected
Level 학습 성과 내용 1수준 (이해) 1. 기본적인 Unix 이용법(명령어 또는 tool 활용)을 습득한다. 2. Unix 운영체계 설치을 익힌다. 모듈 학습성과 2수준 (응용) 1. Unix 가상화 및 이중화 개념을 이해한다. 2. 하드디스크의 논리적 구성 능력
CLD 모듈 계획서 Unix Systems 운영관리기법 교과목 코드 모듈명 Unix Systems Administration 코디네이터 김두연 개설 시기 2015. 5 th term 학점/시수 3 수강 대상 1~3학년 분반 POL Type TOL Type SOS Type 유형 소프트웨어 개발 컴퓨팅 플랫폼 관리 개발 역량 분석/설계 프로그래밍
230 한국교육학연구 제20권 제3호 I. 서 론 청소년의 언어가 거칠어지고 있다. 개ㅅㄲ, ㅆㅂ놈(년), 미친ㅆㄲ, 닥쳐, 엠창, 뒤져 등과 같은 말은 주위에서 쉽게 들을 수 있다. 말과 글이 점차 된소리나 거센소리로 바뀌고, 외 국어 남용과 사이버 문화의 익명성 등
청소년의 개인, 가정, 학교변인에 따른 비교육적 언어 사용의 차이 229 한국교육학연구 제20권 제3호 The Korea Educational Review 2014. 10. Vol.20. No.3. pp.229-251. 1) 청소년의 개인, 가정, 학교변인에 따른 비교육적 언어 사용의 차이* 강기수 조규판(동아대학교) [요 약] 본 연구의 목적은 청소년의 개인변인인
Electronics and Telecommunications Trends 인공지능을이용한 3D 콘텐츠기술동향및향후전망 Recent Trends and Prospects of 3D Content Using Artificial Intelligence Technology
Electronics and Telecommunications Trends 인공지능을이용한 3D 콘텐츠기술동향및향후전망 Recent Trends and Prospects of 3D Content Using Artificial Intelligence Technology 이승욱 (S.W. Lee, tajinet@etri.re.kr) 황본우 (B.W. Hwang,
백지 개정판 1.6 / 2001 년 8 월 7 일
백지 개정판 1.6 / 2001 년 8 월 7 일 내용 내용 1. 소개 2. 핵심 기술 2.1 스테이크 증명 2.1.1 POW와 DPOS의 비교 2.1.2 암호화 2.1.3 블록 및 블록 생성 2.1.4 주화 및 단조 공정 2.1.5 노드 2.1.6 트랜잭션 : 수수료 및 처리 시간 2.2 SegWit 2.2.1 개관 2.2.2 보안 2.2.3 블록 크기 및
PowerPoint 프레젠테이션
THE ROLLEY COIN WHITE PAPER Safe Cryptcurrency Rolley Coin RolleyCoin developed a secure, fast light block chain and developed a virtual currency RolleyCoin based on it Content ROLC Contracts ROLC Platform
본명세서는회원님들의이해에도움이되고자작성한내용이며, 투자권유의의도는일절없음을안내드립니다. 2
ZIL 질리카명세서 본명세서는회원님들의이해에도움이되고자작성한내용이며, 투자권유의의도는일절없음을안내드립니다. 2 Index 1 개요 2 기술명세서 O ver view 2-1 질리카 (Zilliqa) 란? 2-2 기술적특징 3 기업명세서 3-1 재단소개 3-2 주요연혁 3-3 경영진 3-4 투자및 ICO 연혁 3-5 주요뉴스보도 3-6 관련웹사이트 4 시장명세서
Secure Programming Lecture1 : Introduction
Malware and Vulnerability Analysis Lecture1 Malware Analysis #1 Agenda 악성코드정적분석 악성코드분석 악성코드정적분석 정적분석 임의의코드또는응용프로그램을실행하지않고분석 ASCII 문자열 (ex. URL) API 리스트 Packing VT 기타등등 정적분석 : 파일식별 악성으로의심되는파일의형태식별 file
Microsoft Word - th1_Big Data 시대의 기술_ _조성우
Theme Article Big Data 시대의기술 중앙연구소 Intelligent Knowledge Service 조성우 1. 시대의화두 Big Data 최근 IT 분야의화두가무엇인지물어본다면, 빅데이터가대답들중하나일것이다. 20년전의 PC의메모리, 하드디스크의용량과최신 PC, 노트북사양을비교해보면과거에비해데이터가폭발적으로늘어났다는것을실감할수있을것이다. 특히스마트단말및소셜미디어등으로대표되는다양한정보채널의등장과이로인한정보의생산,
ETL_project_best_practice1.ppt
ETL ETL Data,., Data Warehouse DataData Warehouse ETL tool/system: ETL, ETL Process Data Warehouse Platform Database, Access Method Data Source Data Operational Data Near Real-Time Data Modeling Refresh/Replication
2. 강의방법 (CourseResources) 세미나 Seminar 발표 Presentation 질의응답 Q&A 초청강의 Special Lecture 현장답사 Field Trip 유인물활용 Handouts Audio/Video/TV Team Teaching 토의 / 토
강의계획서 (Sylabus) 2014 학년도 1 학기 * 강의과목 교과목명 (CourseName) 한국문화를찾아서 INSEARCHOFKOREANCULTURE 언어 (Language) 영어 과목번호 분반 (CourseNo.Class) 21101412001 수강대상 (Major) 학점 / 이론 / 실험 (Credits/Theory/Practice) 3/3/0 요일
슬라이드 1
Data Warehouse 통합솔루션 회사연혁 Teradata Corporation (NYSE: TDC) 은 30 년이상업계를선도하며, 전세계적으로 Big Data 및데이터웨어하우스관련 Analytic 솔루션과컨설팅서비스를제공하는최고의기술을보유한 Global 기업 Teradata 본사 한국 Teradata 미국오하이오주 Dayton에세계최초의금전등록기제조사
001지식백서_4도
White Paper on Knowledge Service Industry Message Message Contents Contents Contents Contents Chapter 1 Part 1. Part 2. Part 3. Chapter
OZ-LMS TM OZ-LMS 2008 OZ-LMS 2006 OZ-LMS Lite Best IT Serviece Provider OZNET KOREA Management Philosophy & Vision Introduction OZNETKOREA IT Mission Core Values KH IT ERP Web Solution IT SW 2000 4 3 508-2
15_3oracle
Principal Consultant Corporate Management Team ( Oracle HRMS ) Agenda 1. Oracle Overview 2. HR Transformation 3. Oracle HRMS Initiatives 4. Oracle HRMS Model 5. Oracle HRMS System 6. Business Benefit 7.
R을 이용한 텍스트 감정분석
R Data Analyst / ( ) / kim@mindscale.kr (kim@mindscale.kr) / ( ) ( ) Analytic Director R ( ) / / 3/45 4/45 R? 1. : / 2. : ggplot2 / Web 3. : slidify 4. : 5. Matlab / Python -> R Interactive Plots. 5/45
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology Vol.9, No.3, March (2019), pp
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology Vol.9, No.3, March (2019), pp. 769-776 http://dx.doi.org/10.21742/ajmahs.2019.03.72 에너지프로슈머를위한블록체인기반에너지거래모델 김수곤
2017 1
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 1 1 2 3 Interview 1 4 1 3 2017IT 4 20161 4 2017 4 * 22 2017 4 Cyber Physical SystemsCPS 1 GEGE CPS CPS Industrial internet, IoT GE GE Imagination at Work2012
(주)뉴링크 회사소개서
뉴링크회사소개서 T h e F u t u r e o f B l o c k C h a i n T e c h n o l o g y 뉴링크의진보된기술과혁신으로새로운경험을제공합니다. 02 INDEX 01 회사개요 뉴링크를소개합니다. 02 회사비전 뉴링크의비전을소개합니다. 03 SOLUTION 뉴링크의개발솔루션을소개합니다. 04 비즈니스 뉴링크는비즈니스모델을소개합니다.