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- 도영 장곡
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1 R 을이용한시뮬레이션 Big Data Analytics Short Courses 2 Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 1 / 39
2 랜덤표본 : sample() 1 랜덤표본 : sample() 2 빈도 : table() 3 반복시행 : replicate() 4 논리연산 5 Chevalier de Méré s Problem 6 Birthday Problem Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 2 / 39
3 Topic 랜덤표본 : sample() 1 랜덤표본 : sample() sample() Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 2 / 39
4 sample() 랜덤표본 : sample() sample() sample() 주어진원소목록에서임의의원소를선택하는함수 주어진원소로임의의순열을생성 > sample(1:10) [1] 원소목록에서주어진개수만큼비복원추출 > sample(1:10, size = 5) [1] 원소목록에서주어진개수만큼복원추출 > sample(1:3, size = 10, replace = TRUE) [1] 원소들이서로다른확률을가질때 > sample(1:3, size = 10, replace = TRUE, prob = c(1/2, 1/3, 1/6)) [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 3 / 39
5 랜덤표본 : sample() 예제 : 원숭이타이피스트 sample() Monkey Typist 원숭이가키보드를무작위로두드린다. 모든키가입력될확률이동일할때원숭이가두드리는내용을시뮬레이션하면 > sample(letters, 6, replace = TRUE) [1] "e" "a" "d" "l" "t" "b" > sample(letters, 6, replace = TRUE) [1] "i" "p" "i" "j" "f" "e" 원숭이타이피스트가 banana 라고입력할확률은? 셰익스피어의햄릿을정확히타이핑할확률은? ( 참조 : Infinite Monkey Theorem at Wikipedia) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 4 / 39
6 예제 : 항아리속공 랜덤표본 : sample() sample() 항아리속의공비복원추출 항아리안에까만색 4 개, 흰색 3 개, 초록색 2 개, 빨간색 1 개의공이들어있다. 3 개를비복원추출하는실험을시뮬레이션하면 > (urn <- rep(c("b", "W", "G", "R"), c(4, 3, 2, 1))) [1] "B" "B" "B" "B" "W" "W" "W" "G" "G" "R" > sample(urn, 3) [1] "B" "W" "B" > sample(urn, 3) [1] "B" "R" "B" 항아리속의공복원추출 동일한항아리에서 10 개를복원추출하는실험을시뮬레이션하면 > sample(urn, 10, replace = TRUE) [1] "G" "W" "B" "B" "B" "B" "B" "B" "B" "W" > sample(urn, 10, replace = TRUE) [1] "B" "G" "R" "R" "B" "W" "B" "B" "G" "B" Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 5 / 39
7 예제 : 항아리속공 랜덤표본 : sample() sample() 항아리속의공복원추출 항아리속의공은무한하고까망, 하양, 초록, 빨강의비율이 4:3:2:1 이라고생각하면 > sample(c("b", "W", "G", "R"), 10, replace = TRUE, prob = c(4, 3, 2, 1)) [1] "W" "B" "B" "G" "B" "B" "W" "B" "G" "R" > sample(c("b", "W", "G", "R"), 10, replace = TRUE, prob = c(4, 3, 2, 1)) [1] "W" "B" "B" "G" "W" "B" "B" "B" "G" "G" > sample(c("b", "W", "G", "R"), 10, replace = TRUE, prob = c(4, 3, 2, 1)/10) [1] "G" "R" "R" "R" "B" "R" "W" "G" "G" "B" > sample(c("b", "W", "G", "R"), 10, replace = TRUE, prob = c(4, 3, 2, 1)/10) [1] "R" "B" "W" "G" "R" "G" "B" "R" "W" "R" Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 6 / 39
8 Topic 빈도 : table() 2 빈도 : table() table() Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 7 / 39
9 table() 빈도 : table() table() table() 빈도표를계산하는함수 빈도표를작성 > table(c(1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 2)) > table(c("b", "B", "C", "C", "A", "B")) A B C 빈도에따라정렬 : sort() 이용 > freq <- table(c("b", "B", "C", "C", "A", "B")) > sort(freq) A C B Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 8 / 39
10 prop.table() 빈도 : table() table() prop.table() 빈도를비율로변환 > freq <- table(c("b", "B", "C", "C", "A", "B")) > freq/sum(freq) A B C > prop.table(freq) A B C Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 9 / 39
11 예제 : 항아리속공 빈도 : table() table() 항아리속공복원추출결과 까망, 하양, 초록, 빨강공이 4:3:2:1 로들어있는항아리에서 1000 개를복원추출한결과의색깔별빈도를계산하면 > x <- sample(c("b", "W", "G", "R"), 1000, replace = TRUE, prob = c(4, 3, 2, 1)) > table(x) x B G R W > plot(table(x)) table(x) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 10 / 39
12 예제 : 단어빈도 빈도 : table() table() Google 에서 "Alice In Wonderland Gutenberg" 로검색. Project Gutenberg 의 Alice s Adventures in Wonderland 선택 Plain Text UTF-8 선택 URL 주소를복사 텍스트파일읽기 > alice <- scan(" what = "", + quote = "") 단어빈도계산 > freq <- table(alice) 빈도순정렬 > sort(freq, decreasing = TRUE) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 11 / 39
13 예제 : 단어빈도 빈도 : table() table() 고빈도 50 단어 > head(sort(freq, decreasing = TRUE), 50) alice the and to a of she said in it was you I as that Alice with at her had all be on for or very not this 'I little they but so The out he his about is what up were went one Project down have Alice, like if by Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 12 / 39
14 예제 : 단어빈도 빈도 : table() table() > top50 <- sort(freq, decreasing = TRUE)[1:50] > plot(top50, xlab = "Rank", ylab = "Frequency") Frequency Rank Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 13 / 39
15 예제 : 단어빈도 빈도 : table() table() 빈도가 5 이상인것은몇단어? 빈도가 1 인단어의갯수는? Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 14 / 39
16 예제 : 단어빈도 빈도 : table() table() 빈도가 5 이상인것은몇단어? > sum(freq >= 5) [1] 791 > length(which(freq >= 5)) [1] 791 빈도가 1 인단어의갯수는? > sum(freq == 1) [1] 3738 > length(which(freq == 1)) [1] 3738 Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 15 / 39
17 Topic 반복시행 : replicate() 3 반복시행 : replicate() replicate() Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 16 / 39
18 replicate() 반복시행 : replicate() replicate() replicate() 함수는시뮬레이션여러번을반복할때사용할수있다. > replicate(5, sample(1:3)) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] [2,] [3,] > replicate(5, sample(1:3, 5, replace = TRUE)) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] [2,] [3,] [4,] [5,] > sample(1:3, 25, replace = TRUE) [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 17 / 39
19 반복시행 : replicate() 예제 : 원숭이타이피스트 replicate() 무작위 6 글자 > sample(letters, 6, replace = TRUE) [1] "q" "v" "d" "z" "m" "u" 한단어로합치기 : paste() 이용 > paste(sample(letters, 6, replace = TRUE), collapse = "") [1] "xkbapz" 반복 > replicate(10, paste(sample(letters, 6, replace = TRUE), collapse = "")) [1] "coeumb" "baguxz" "jnauas" "hqovxj" "ifnphw" "cslimx" "wbidnu" [8] "uvtoub" "pkgait" "zcvxjc" Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 18 / 39
20 Topic 논리연산 4 논리연산논리연산 Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 19 / 39
21 논리연산자 논리연산 논리연산 연산자 의미 예제 값! NOT!TRUE FALSE, OR TRUE FALSE TRUE &, && AND TRUE & FALSE FALSE Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 20 / 39
22 예제 : 단어출현위치 논리연산 논리연산 Alice 라는단어가등장하는위치와 Project 라는단어가등장하는위치 > par(mar = c(2, 2, 0, 0)) > plot(alice == "Alice", type = "h") > plot(alice == "Project", type = "h") Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 21 / 39
23 예제 : 단어출현위치 Cat, Cheshire 가등장하는위치 논리연산 논리연산 > par(mar = c(2, 2, 0, 0)) > plot(alice == "Cat", type = "h") > plot(alice == "Cheshire", type = "h") > plot(alice == "Cat" alice == "Cheshire", type = "h") Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 22 / 39
24 any(), all() 논리연산 논리연산 any() : 하나라도참이면참, 아니면거짓 > x <- c(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13) > x > 10 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE > any(x > 10) [1] TRUE > any(x < 0) [1] FALSE all(): 모두참이면참, 아니면거짓 > all(x > 10) [1] FALSE > all(x > 0) [1] TRUE Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 23 / 39
25 예제 : 원숭이타이피스트 논리연산 논리연산 원숭이가엄청나게많이타이핑한다면햄릿을완벽하게쓰는일도생길수있다? ( 참조 : Infinite Monkey Theorem at Wikipedia) 원숭이가 yes 라고타이핑할확률은? 원숭이가 3 글자단어를 번반복타이핑하고그안에 yes 라는단어가들어있는지확인해보자. 3 글자한단어 > paste(sample(letters, 3, replace = TRUE), collapse = "") [1] "dri" 번반복 > words <- replicate(1e+05, paste(sample(letters, 3, replace = TRUE), collapse = "") yes 가있는가? > any(words == "yes") [1] TRUE Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 24 / 39
26 Topic Chevalier de Méré s Problem 5 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 25 / 39
27 Chevalier de Méré Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem 17 세기프랑스의작가이자아마추어수학자이자도박사인슈발리에드메레는두가지도박의승률이수학적으로동일하다고생각하였다. ( 게임 1) 동일한주사위를 4 번던져서그중한번이라도 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다 = 2 3 ( 게임 2) 주사위 2 개를 24 번던져서한번이라도 2 개주사위모두 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다 = 2 3 Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 26 / 39
28 파스칼과페르마 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem 드메레는경험적으로는게임 1 이플레이어에게더유리하다는의심을가지고있었음에도그이유를설명할수없었다. 드메레는이문제를메르센살롱에공개한다. 당대의유명한수학자파스칼과페르마는편지를주고받으며이문제를연구하고확률론의수학적기초가탄생한다. Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 27 / 39
29 Chevalier de Méré s Problem 파스칼과페르마의설명 Chevalier de Méré s Problem ( 게임1) 동일한주사위를 4번던져서그중한번이라도 1의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. ( ) > 1 - (5/6)^4 [1] ( 게임2) 주사위 2개를 24번던져서한번이라도 2개주사위모두 1의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. ( ) > 1 - (35/36)^24 [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 28 / 39
30 시뮬레이션 : 게임 1 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem ( 게임 1) 동일한주사위를 4 번던져서그중한번이라도 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. 주사위 4 번던지기 > sample(1:6, 4, replace = TRUE) [1] 이있는가? > sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE 1 이하나라도있는가? > any(sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1) [1] FALSE Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 29 / 39
31 시뮬레이션 : 게임 1 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem 주사위 4 번던져서 1 이한번이라도있는지확인하는게임을 번반복 > replicate(10000, any(sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1)) sum() 함수를사용하면이긴횟수. > sum(replicate(10000, any(sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1))) mean() 함수를적용하연이긴게임의비율. > mean(replicate(10000, any(sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1))) 논리값 (TRUE, FALSE) 에산술연산을적용하면 1, 0 으로계산된다. Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 30 / 39
32 시뮬레이션 : 게임 2 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem ( 게임 2) 주사위 2 개를 24 번던져서한번이라도 2 개주사위모두 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. 주사위 2 개던지기 > sample(1:6, 2, replace = TRUE) 두눈모두 1 인가? > all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == 1) 주사위 2 개던져두눈모두 1 인지확인하는시행을 24 번반복 > replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == 1)) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 31 / 39
33 시뮬레이션 : 게임 2 Chevalier de Méré s Problem Chevalier de Méré s Problem 24 번중한번이라도 (1, 1) 이나왔는가? > any(replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == 1))) 게임을 번반복 > replicate(10000, any(replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == 1)))) 이긴게임의횟수 > sum(replicate(10000, any(replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == + 1))))) 이긴게임의비율 > mean(replicate(10000, any(replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == + 1))))) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 32 / 39
34 Chevalier de Méré s Problem 시뮬레이션 : 게임 1 vs 게임 2 Chevalier de Méré s Problem ( 게임 1) 동일한주사위를 4 번던져서그중한번이라도 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. > mean(replicate(10000, any(sample(1:6, 4, replace = TRUE) == 1))) [1] ( 게임 2) 주사위 2 개를 24 번던져서한번이라도 2 개주사위모두 1 의눈이나오면플레이어가이긴다. 그렇지않으면딜러가이긴다. > mean(replicate(10000, any(replicate(24, all(sample(1:6, 2, replace = TRUE) == + 1))))) [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 33 / 39
35 Topic Birthday Problem 6 Birthday Problem Birthday Problem Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 34 / 39
36 Birthday Problem Birthday Problem Birthday Problem 우리강의실에생일이같은사람이있을확률은? ( 랜덤하게모였다고가정. 일년은 365 일로계산 ) 모두생일이다를확률을구하면 : ( 365 ) n n! 365 n = 365! 365 (365 n + 1) = (365 n)!365n 365 n 30 명일때 : 생일이같은사람이있을확률은약 70% > n <- 30 > 1 - exp(lfactorial(365) - lfactorial(365 - n) - n * log(365)) [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 35 / 39
37 시뮬레이션 Birthday Problem Birthday Problem 한강의실에생일이같은사람이있을확률은? ( 랜덤하게모였다고가정. 일년은 365 일 ) 숫자중 n 개를복원추출하였을때중복 1:365 에서 30 개의숫자복원추출 > sample(1:365, 30, replace = TRUE) 중복데이터가있는지확인 > any(duplicated(sample(1:365, 30, replace = TRUE))) 30 명씩복원추출하는시행을 1000 번반복 > replicate(1000, any(duplicated(sample(1:365, 30, replace = TRUE)))) 생일이같은사람이있는비율 > mean(replicate(1000, any(duplicated(sample(1:365, 30, replace = TRUE))))) [1] 0.71 Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 36 / 39
38 Birthday Problem Birthday Problem 시뮬레이션 : 2014 년도월별출생추이 월별출생수 (Birth Number Per Month): > bnpm <- c(4.12, 3.68, 3.8, 3.72, 3.57, 3.42, 3.64, 3.65, 3.78, 3.64, 3.23, 3.27) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 37 / 39
39 시뮬레이션 Birthday Problem Birthday Problem 월별출생비율 (Birth Probability Per Month) > (bppm <- bnpm/sum(bnpm)) [1] [7] 같은달에는매일출생수가동일하다고가정하면, > days <- c(31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31) > bppm/days [1] [6] [11] 일매일의일별출생비율 (Birth Prob. Per Day) > bppd <- rep(bppm/days, days) Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 38 / 39
40 시뮬레이션 Birthday Problem Birthday Problem 일별출생비율을이용하여 30 명을뽑으면 > sample(1:365, size = 30, replace = TRUE, prob = bppd) [1] [18] 명중생일같은사람이있는확인 > any(duplicated(sample(1:365, size = 30, replace = TRUE, prob = bppd))) 30 명씩뽑는시행을 1000 번반복하면 > replicate(1000, any(duplicated(sample(1:365, size = 30, replace = TRUE, prob = bpp 생일같은사람이있는비율은 > mean(replicate(1000, any(duplicated(sample(1:365, size = 30, replace = TRUE, + prob = bppd))))) [1] Big Data Analytics Short Courses R 을이용한시뮬레이션 2 39 / 39
확률과통계4
확률과통계 4. 확률변수와확률분포 건국대학교스마트 ICT 융합공학과윤경로 (yoonk@konkuk.ac.kr) 4. 확률변수와확률분포 4.1 확률변수와확률분포의개념 4.2 결합확률분포 4.3 주변확률분포 4.4 조건부확률분포 4.5 확률변수의독립 4.1 확률변수와확률분포의개념 [ 정의 4-1] 확률변수 (random variable) 표본공간의각원소를실수값으로
프로그래밍개론및실습 2015 년 2 학기프로그래밍개론및실습과목으로본내용은강의교재인생능출판사, 두근두근 C 언어수업, 천인국지음을발췌수정하였음
프로그래밍개론및실습 2015 년 2 학기프로그래밍개론및실습과목으로본내용은강의교재인생능출판사, 두근두근 C 언어수업, 천인국지음을발췌수정하였음 CHAPTER 9 둘중하나선택하기 관계연산자 두개의피연산자를비교하는연산자 결과값은참 (1) 아니면거짓 (0) x == y x 와 y 의값이같은지비교한다. 관계연산자 연산자 의미 x == y x와 y가같은가? x!= y
OCW_C언어 기초
초보프로그래머를위한 C 언어기초 4 장 : 연산자 2012 년 이은주 학습목표 수식의개념과연산자및피연산자에대한학습 C 의알아보기 연산자의우선순위와결합방향에대하여알아보기 2 목차 연산자의기본개념 수식 연산자와피연산자 산술연산자 / 증감연산자 관계연산자 / 논리연산자 비트연산자 / 대입연산자연산자의우선순위와결합방향 조건연산자 / 형변환연산자 연산자의우선순위 연산자의결합방향
Breathing problems Pa t i e n t: I have been having some breathing problems lately. I always seem to be out of breath no matter what I am d o i n g. ( Nurse : How long have you been experiencing this problem?
112초등정답3-수학(01~16)ok
Visang 1 110 0 30 0 0 10 3 01030 5 10 6 1 11 3 1 7 8 9 13 10 33 71 11 6 1 13 1 7\6+3=5 15 3 5\3+=17 8 9\8+=76 16 7 17 7 18 6 15 19 1 0 < 1 18 1 6\1+=76 6 < 76 6 16 1 7 \7+1=55 < 55 15 1 1 3 113 1 5? =60?6=10
Microsoft PowerPoint Predicates and Quantifiers.ppt
이산수학 () 1.3 술어와한정기호 (Predicates and Quantifiers) 2006 년봄학기 문양세강원대학교컴퓨터과학과 술어 (Predicate), 명제함수 (Propositional Function) x is greater than 3. 변수 (variable) = x 술어 (predicate) = P 명제함수 (propositional function)
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예제 1.1 ( 관계연산자 ) >> A=1:9, B=9-A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 8 7 6 5 4 3 2 1 0 >> tf = A>4 % 4 보다큰 A 의원소들을찾을경우 tf = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 >> tf = (A==B) % A 의원소와 B 의원소가똑같은경우를찾을때 tf = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >> tf
02 08 14 16 18 22 24 26 30 32 36 38 40 42 44 46 48 49 50 2 2012. 09+10 3 4 2012. 09+10 5 6 2012. 09+10 7 8 031-784-4898 www.library1.nhn.com 2012. 09+10 9 10 02-2611-1543 http://lib.guro.go.kr 033-256-6363
3.2 함수의정의 Theorem 6 함수 f : X Y 와 Y W 인집합 W 에대하여 f : X W 는함수이다. Proof. f : X Y 가함수이므로 f X Y 이고, Y W 이므로 f X W 이므로 F0이만족된다. 함수의정의 F1, F2은 f : X Y 가함수이므로
3.2 함수의정의 Theorem 6 함수 f : X Y 와 Y W 인집합 W 에대하여 f : X W 는함수이다. Proof. f : X Y 가함수이므로 f X Y 이고, Y W 이므로 f X W 이므로 F0이만족된다. 함수의정의 F1, F2은 f : X Y 가함수이므로성립한다. Theorem 7 두함수 f : X Y 와 g : X Y 에대하여, f = g f(x)
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제어문 (2) For~Next 문 윈도우즈프로그래밍 (1) ( 신흥대학교컴퓨터정보계열 ) 2/17 Contents 학습목표 프로그램에서주어진특정문장을부분을일정횟수만큼반복해서실행하는문장으로 For~Next 문등의구조를이해하고활용할수있다. 내용 For~Next 문 다중 For 문 3/17 제어문 - FOR 문 반복문 : 프로그램에서주어진특정문장들을일정한횟수만큼반복해서실행하는문장
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확률과통계6
확률과통계 6. 이산형확률분포 건국대학교스마트 ICT 융합공학과윤경로 (yoonk@konkuk.ac.kr) 6. 이산형확률분포 6.1 이산균일분포 6.2 이항분포 6.3 초기하분포 6.4 포아송분포 6.5 기하분포 6.6 음이항분포 * ( 제외 ) 6.7 다항분포 * ( 제외 ) 6.1 이산균일분포 [ 정의 6-1] 이산균일분포 (discrete uniform
야쿠르트2010 3월 - 최종
2010. 03www.yakult.co.kr 10 04 07 08 Theme Special_ Action 10 12 15 14 15 16 18 20 18 22 24 26 28 30 31 22 10+11 Theme Advice Action 12+13 Theme Story Action 14+15 Theme Reply Action Theme Letter Action
슬라이드 1
Pairwise Tool & Pairwise Test NuSRS 200511305 김성규 200511306 김성훈 200614164 김효석 200611124 유성배 200518036 곡진화 2 PICT Pairwise Tool - PICT Microsoft 의 Command-line 기반의 Free Software www.pairwise.org 에서다운로드후설치
그룹웨어와 XXXXX 제목 예제
데이터통신 부호화 (encoding) 부호화 (Encoding) 의개념 정보 Encoder 신호 1 Digital - to - Digital 2 Analog - to - Digital 3 Digital - to - Analog 4 Analog - to - Analog 2 1 Digital-to-Digital Encoding Digital 정보를 Digital
03_queue
Queue Data Structures and Algorithms 목차 큐의이해와 ADT 정의 큐의배열기반구현 큐의연결리스트기반구현 큐의활용 덱 (Deque) 의이해와구현 Data Structures and Algorithms 2 큐의이해와 ADT 정의 Data Structures and Algorithms 3 큐 (Stack) 의이해와 ADT 정의 큐는 LIFO(Last-in,
PowerPoint Template
JavaScript 회원정보 입력양식만들기 HTML & JavaScript Contents 1. Form 객체 2. 일반적인입력양식 3. 선택입력양식 4. 회원정보입력양식만들기 2 Form 객체 Form 객체 입력양식의틀이되는 태그에접근할수있도록지원 Document 객체의하위에위치 속성들은모두 태그의속성들의정보에관련된것
Microsoft PowerPoint - chap04-연산자.pptx
int num; printf( Please enter an integer: "); scanf("%d", &num); if ( num < 0 ) printf("is negative.\n"); printf("num = %d\n", num); } 1 학습목표 수식의 개념과 연산자, 피연산자에 대해서 알아본다. C의 를 알아본다. 연산자의 우선 순위와 결합 방향에
Microsoft PowerPoint - 27.pptx
이산수학 () n-항관계 (n-ary Relations) 2011년봄학기 강원대학교컴퓨터과학전공문양세 n-ary Relations (n-항관계 ) An n-ary relation R on sets A 1,,A n, written R:A 1,,A n, is a subset R A 1 A n. (A 1,,A n 에대한 n- 항관계 R 은 A 1 A n 의부분집합이다.)
< E20C6DFBFFEBEEE20C0DBBCBAC0BB20C0A7C7D12043BEF0BEEE20492E707074>
Chap #2 펌웨어작성을위한 C 언어 I http://www.smartdisplay.co.kr 강의계획 Chap1. 강의계획및디지털논리이론 Chap2. 펌웨어작성을위한 C 언어 I Chap3. 펌웨어작성을위한 C 언어 II Chap4. AT89S52 메모리구조 Chap5. SD-52 보드구성과코드메모리프로그래밍방법 Chap6. 어드레스디코딩 ( 매핑 ) 과어셈블리어코딩방법
퇴좈저널36호-4차-T.ps, page 2 @ Preflight (2)
Think Big, Act Big! Character People Literature Beautiful Life History Carcere Mamertino World Special Interview Special Writing Math English Quarts I have been driven many times to my knees by the overwhelming
Journal of Educational Innovation Research 2018, Vol. 28, No. 1, pp DOI: * A Study on the Pe
Journal of Educational Innovation Research 2018, Vol. 28, No. 1, pp.405-425 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.28.1.201803.405 * A Study on the Perceptions and Factors of Immigrant Background Youth
Microsoft PowerPoint - C++ 5 .pptx
C++ 언어프로그래밍 한밭대학교전자. 제어공학과이승호교수 연산자중복 (operator overloading) 이란? 2 1. 연산자중복이란? 1) 기존에미리정의되어있는연산자 (+, -, /, * 등 ) 들을프로그래머의의도에맞도록새롭게정의하여사용할수있도록지원하는기능 2) 연산자를특정한기능을수행하도록재정의하여사용하면여러가지이점을가질수있음 3) 하나의기능이프로그래머의의도에따라바뀌어동작하는다형성
Java ...
컴퓨터언어 1 Java 제어문 조성일 조건문 : if, switch 어떠한조건을조사하여각기다른명령을실행 if 문, switch 문 if 문 if - else 문형식 if 문형식 if ( 조건식 ) { 명령문 1; 명령문 2;... if ( 조건식 ) { 명령문 1; 명령문 2;... else { 명령문 a; 명령문 b;... 예제 1 정수를입력받아짝수와홀수를판별하는프로그램을작성하시오.
À½¾ÇÁöµµ¼�¥³-14~261S
Harmony 1 2 3 4 244 IV. Harmony Harmony IV.Harmony Harmony IV. IV. Harmony 245 245 01 246 IV. Harmony 247 p.234 1. 2. 3. 1 234 IV. Harmony 248 IV. Harmony p.235 1 2 3 4 5 6 7 8 235 249 p.236 WhenI findmy-self
8장 문자열
8 장문자열 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 8 장문자열 1 / 24 학습내용 문자열 (string) 훑기 (traversal) 부분추출 (slicing) print 함수불변성 (immutablity) 검색 (search) 세기 (count) Method in 연산자비교 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 8 장문자열 2 /
Microsoft PowerPoint - 3ÀÏ°_º¯¼ö¿Í »ó¼ö.ppt
변수와상수 1 변수란무엇인가? 변수 : 정보 (data) 를저장하는컴퓨터내의특정위치 ( 임시저장공간 ) 메모리, register 메모리주소 101 번지 102 번지 변수의크기에따라 주로 byte 단위 메모리 2 기본적인변수형및변수의크기 변수의크기 해당컴퓨터에서는항상일정 컴퓨터마다다를수있음 short
소식지도 나름대로 정체성을 가지게 되는 시점이 된 거 같네요. 마흔 여덟번이나 계속된 회사 소식지를 가까이 하면서 소통의 좋은 점을 배우기도 했고 해상직원들의 소탈하고 소박한 목소리에 세속에 찌든 내 몸과 마음을 씻기도 했습니다. 참 고마운 일이지요 사람과 마찬가지로
HMS News Letter Hot News 2 nd Nov. 2011 / Issue No. 48 Think safety before you act! 국토해양부 지정교육기관 선정 우리회사는 선박직원법 시행령 제2조 및 동법 시행규칙 제4조에 따라 2011년 10월 14일 부 국토해양부 지정교육기관 으로 선정되었음을 안내드립니다. 청년취업아카데미 현장실습 시행
May 2014 BROWN Education Webzine vol.3 감사합니다. 그리고 고맙습니다. 목차 From Editor 당신에게 소중한 사람은 누구인가요? Guidance 우리 아이 좋은 점 칭찬하기 고맙다고 말해주세요 Homeschool [TIP] Famil
![May 2014 BROWN Education Webzine vol.3 감사합니다. 그리고 고맙습니다. 목차 From Editor 당신에게 소중한 사람은 누구인가요? Guidance 우리 아이 좋은 점 칭찬하기 고맙다고 말해주세요 Homeschool [TIP] Famil](/thumbs/39/20173679.jpg "May 2014 BROWN Education Webzine vol.3 감사합니다. 그리고 고맙습니다. 목차 From Editor 당신에게 소중한 사람은 누구인가요? Guidance 우리 아이 좋은 점 칭찬하기 고맙다고 말해주세요 Homeschool [TIP] Famil")
May 2014 BROWN Education Webzine vol.3 BROWN MAGAZINE Webzine vol.3 May 2014 BROWN Education Webzine vol.3 감사합니다. 그리고 고맙습니다. 목차 From Editor 당신에게 소중한 사람은 누구인가요? Guidance 우리 아이 좋은 점 칭찬하기 고맙다고 말해주세요 Homeschool
가정법( 假 定 法 )이란, 실제로 일어나지 않았거나 앞으로도 일어나지 않을 것 같은 일에 대해 자신의 의견을 밝히거나 소망을 표현하는 어법이다. 가정법은 화자의 심적 태도나 확신의 정도를 나타내는 어법이기 때문 에 조동사가 아주 요긴하게 쓰인다. 조동사가 동사 앞에
chapter 08 Subjunctive Mood Subjunctive Mood 가 정 법 UNIT 39 가정법 과거 UNIT 40 가정법 과거완료, 혼합 가정법 UNIT 41 I wish[as if, It s time] + 가정법 UNIT 42 주의해야 할 가정법 가정법( 假 定 法 )이란, 실제로 일어나지 않았거나 앞으로도 일어나지 않을 것 같은 일에 대해
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국악원논문집 제31집 111~144쪽 2015 월명사의 성범(聲梵)에 관한 연구 16) 한국 초전불교와 서역 불교문화를 통하여 윤소희* [국문초록] 본고에서는 월명사가 부르지 못했던 성범(聲梵) 의 실체를 찾아서 실크로드와 중국 그리고 한국의 초전불교의 면면 을 추적해 보았다. 그 결과 중국 초기불교 시기에 서역에서 온 유랑승들이 많았고, 이들은 범어범패로
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25 강. 수열의극한참거짓 2 두수열 { }, {b n } 의극한에대한 < 보기 > 의설명중옳은것을모두고르면? Ⅰ. < b n 이고 lim = 이면 lim b n =이다. Ⅱ. 두수열 { }, {b n } 이수렴할때 < b n 이면 lim < lim b n 이다. Ⅲ. lim b n =0이면 lim =0또는 lim b n =0이다. Ⅰ 2Ⅱ 3Ⅲ 4Ⅰ,Ⅱ 5Ⅰ,Ⅲ
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Chapter 06 반복문 01 반복문의필요성 02 for문 03 while문 04 do~while문 05 기타제어문 반복문의의미와필요성을이해한다. 대표적인반복문인 for 문, while 문, do~while 문의작성법을 알아본다. 1.1 반복문의필요성 반복문 동일한내용을반복하거나일정한규칙으로반복하는일을수행할때사용 프로그램을좀더간결하고실제적으로작성할수있음.
chap x: G입력
재귀알고리즘 (Recursive Algorithms) 재귀알고리즘의특징 문제자체가재귀적일경우적합 ( 예 : 피보나치수열 ) 이해하기가용이하나, 비효율적일수있음 재귀알고리즘을작성하는방법 재귀호출을종료하는경계조건을설정 각단계마다경계조건에접근하도록알고리즘의재귀호출 재귀알고리즘의두가지예 이진검색 순열 (Permutations) 1 장. 기본개념 (Page 19) 이진검색의재귀알고리즘
012임수진
Received : 2012. 11. 27 Reviewed : 2012. 12. 10 Accepted : 2012. 12. 12 A Clinical Study on Effect of Electro-acupuncture Treatment for Low Back Pain and Radicular Pain in Patients Diagnosed with Lumbar
300 구보학보 12집. 1),,.,,, TV,,.,,,,,,..,...,....,... (recall). 2) 1) 양웅, 김충현, 김태원, 광고표현 수사법에 따른 이해와 선호 효과: 브랜드 인지도와 의미고정의 영향을 중심으로, 광고학연구 18권 2호, 2007 여름
동화 텍스트를 활용한 패러디 광고 스토리텔링 연구 55) 주 지 영* 차례 1. 서론 2. 인물의 성격 변화에 의한 의미화 전략 3. 시공간 변화에 의한 의미화 전략 4. 서사의 변개에 의한 의미화 전략 5. 창조적인 스토리텔링을 위하여 6. 결론 1. 서론...., * 서울여자대학교 초빙강의교수 300 구보학보 12집. 1),,.,,, TV,,.,,,,,,..,...,....,...
고등수학(B)_지도서
자습서-(44~6)-OK 009..6 0:56 PM 페이지44 경우의 수 순열과 조합 mac0 T 자습서-(44~6)-OK 009..6 0:56 PM 페이지45 mac0 T 상생활에서 일어나는 사건이나 현상은 놀랍고도 다양하다. 또한, 솜털 같은 뭉게구름 뒤에 거센 폭풍우가 오는 경우와 같이 예측하 일 기 어려운 사건들이 많이 있다. 그러나 이러한 현상들도
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연습문제해답 5 4 3 2 1 0 함수의반환값 =15 5 4 3 2 1 0 함수의반환값 =95 10 7 4 1-2 함수의반환값 =3 1 2 3 4 5 연습문제해답 1. C 언어에서의배열에대하여다음중맞는것은? (1) 3차원이상의배열은불가능하다. (2) 배열의이름은포인터와같은역할을한다. (3) 배열의인덱스는 1에서부터시작한다. (4) 선언한다음, 실행도중에배열의크기를변경하는것이가능하다.
<4D6963726F736F667420576F7264202D20B0D4C0CCC6AEBFFEC0CC5FBFB9B9AEC7D8BCAE5FB7B9BDBC33342D36362E646F63>
Lesson 4 It was a great game, wasn t it? 부가의문문 p 8 내일 비가 올거야, 그렇지 않니? Ellen은 스키 타는 것을 좋아하죠, 그렇지 않나요? Mark와 Tina는 오늘밤 우릴 보러 올거야, 그렇지 않니? 매우 긴 여행이었어, 그렇지 않니? 응, 그래 피곤해 운전할 수 있지요, 그렇지 않나요? 아니요, 못해요 운전 면허증이
Web Scraper in 30 Minutes 강철
Web Scraper in 30 Minutes 강철 발표자 소개 KAIST 전산학과 2015년부터 G사에서 일합니다. 에서 대한민국 정치의 모든 것을 개발하고 있습니다. 목표 웹 스크래퍼를 프레임웍 없이 처음부터 작성해 본다. 목표 웹 스크래퍼를 프레임웍 없이 처음부터 작성해 본다. 스크래퍼/크롤러의 작동 원리를 이해한다. 목표
[동고동락한다] [가슴 아프다] [비서관] 2013년 8월 19일 9.[비서관]덕에 아이가 탄생해서 [미역국] [맛있다] [처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만] 마귀와[동고동락한다]하였으니[가슴 아프다]하지만[처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만]여러 가지 말 못할 역경을
![[동고동락한다] [가슴 아프다] [비서관] 2013년 8월 19일 9.[비서관]덕에 아이가 탄생해서 [미역국] [맛있다] [처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만] 마귀와[동고동락한다]하였으니[가슴 아프다]하지만[처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만]여러 가지 말 못할 역경을](/thumbs/39/20067206.jpg "[동고동락한다] [가슴 아프다] [비서관] 2013년 8월 19일 9.[비서관]덕에 아이가 탄생해서 [미역국] [맛있다] [처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만] 마귀와[동고동락한다]하였으니[가슴 아프다]하지만[처음엔 어떤 사연인 줄 몰랐었지만]여러 가지 말 못할 역경을")
1.[소개팅][한강다리 건너서] [한강다리 건너서] [소개팅] 2013년 8월 8일 2.[드라마 넥스터(drama next)] [드라마 넥스터(drama next)] 2013년 8월 11일 3.[가만히 계세요] [미안해] [피차] [세우면 그때 주께] [이소진이 하고 일소진이라 하더니] [위험해] [태주( 太 主 )야] [비겼다] [사건이 나던날] 2013년
하나님의 선한 손의 도우심 이세상에서 가장 큰 축복은 하나님이 나와 함께 하시는 것입니다. 그 이 유는 하나님이 모든 축복의 근원이시기 때문입니다. 에스라서에 보면 하나님의 선한 손의 도우심이 함께 했던 사람의 이야기 가 나와 있는데 에스라 7장은 거듭해서 그 비결을
새벽이슬 2 0 1 3 a u g u s t 내가 이스라엘에게 이슬과 같으리니 그가 백합화같이 피 겠고 레바논 백향목같이 뿌리가 박힐것이라. Vol 5 Number 3 호세아 14:5 하나님의 선한 손의 도우심 이세상에서 가장 큰 축복은 하나님이 나와 함께 하시는 것입니다. 그 이 유는 하나님이 모든 축복의 근원이시기 때문입니다. 에스라서에 보면 하나님의 선한
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
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제 4장 확률 우리는 일상생활에서 확률이라는 용어를 많이 접하게 된다. 확률(probability)는 한자어로 확실할 확( 確 ), 비율 률( 率 )로 해석된다. 로또당첨확률, 야구 한국시리즈에서 특정 팀이 우승 할 확률, 흡연자가 폐암에 걸릴 확률, 집값이 오를 확률 등 수없이 많은 확률들이 현대생활 에서 사용되어지고 있다. 대부분의 일간신문에는 기상예보
단순 베이즈 분류기
단순베이즈분류기 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 단순베이즈분류기 1 / 14 학습내용 단순베이즈분류 구현 예제 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 단순베이즈분류기 2 / 14 단순베이즈분류 I 입력변수의값이 x = (x 1,..., x p ) 로주어졌을때 Y = k일사후확률 P(Y = k X 1 = x 1,..., X p =
<443A5C4C C4B48555C B3E25C32C7D0B1E25CBCB3B0E8C7C1B7CEC1A7C6AE425CC0E7B0EDB0FCB8AE5C53746F636B5F4D616E D656E74732E637070>
1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include "QuickSort.h" 7 using namespace std; 8 9 10 Node* Queue[100]; // 추가입력된데이터를저장하기위한 Queue
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Lecture 02 프로그램구조및문법 Kwang-Man Ko kkmam@sangji.ac.kr, compiler.sangji.ac.kr Department of Computer Engineering Sang Ji University 2018 자바프로그램기본구조 Hello 프로그램구조 sec01/hello.java 2/40 자바프로그램기본구조 Hello 프로그램구조
Journal of Educational Innovation Research 2018, Vol. 28, No. 4, pp DOI: * A S
Journal of Educational Innovation Research 2018, Vol. 28, No. 4, pp.461-487 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.28.4.201812.461 * - 2008 2018 - A Study on the Change of Issues with Adolescent Problem
Multi Channel Analysis. Multi Channel Analytics :!! - (Ad network ) Report! -! -!. Valuepotion Multi Channel Analytics! (1) Install! (2) 3 (4 ~ 6 Page
Multi Channel Analysis. Multi Channel Analytics :!! - (Ad network ) Report! -! -!. Valuepotion Multi Channel Analytics! (1) Install! (2) 3 (4 ~ 6 Page ) Install!. (Ad@m, Inmobi, Google..)!. OS(Android
Microsoft PowerPoint - chap02-C프로그램시작하기.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 을 작성하면서 C 프로그램의
WINDOW FUNCTION 의이해와활용방법 엑셈컨설팅본부 / DB 컨설팅팀정동기 개요 Window Function 이란행과행간의관계를쉽게정의할수있도록만든함수이다. 윈도우함수를활용하면복잡한 SQL 들을하나의 SQL 문장으로변경할수있으며반복적으로 ACCESS 하는비효율역
WINDOW FUNCTION 의이해와활용방법 엑셈컨설팅본부 / DB 컨설팅팀정동기 개요 Window Function 이란행과행간의관계를쉽게정의할수있도록만든함수이다. 윈도우함수를활용하면복잡한 SQL 들을하나의 SQL 문장으로변경할수있으며반복적으로 ACCESS 하는비효율역시쉽게해결할수있다. 이번화이트페이퍼에서는 Window Function 중순위 RANK, ROW_NUMBER,
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실습 1 배효철 th1g@nate.com 1 목차 조건문 반복문 System.out 구구단 모양만들기 Up & Down 2 조건문 조건문의종류 If, switch If 문 조건식결과따라중괄호 { 블록을실행할지여부결정할때사용 조건식 true 또는 false값을산출할수있는연산식 boolean 변수 조건식이 true이면블록실행하고 false 이면블록실행하지않음 3
잡았다. 임진왜란으로 권위가 실추되었던 선조는 명군의 존재를 구세 주 이자 王權을 지켜주는 보호자 로 인식했다. 선조는 그 같은 인 식을 바탕으로 扈聖功臣들을 높이 평가하고 宣武功臣들을 평가 절하함으로써 자신의 권위를 유지하려고 했다. 이제 명에 대한 숭 앙과 충성은
朝中關係의 관점에서 본 仁祖反正의 역사적 의미 83)한 Ⅰ. Ⅱ. Ⅲ. Ⅳ. Ⅴ. Ⅵ. 명 기* 머리말 仁祖反正 발생에 드리운 明의 그림자 扈聖功臣 후예 들의 정권 장악으로서의 仁祖反正 仁祖反正에 대한 明의 이중적 인식과 대응 仁祖反正 승인을 통해 明이 얻은 것 맺음말 인조반정은 明淸交替가 진행되고 있던 동아시아 정세 전반에 커다란 영향을 미친 사건이었다.
6단계 08권 TG
I N T E R E S T I N G A N D I N F O R M A T I V E R E A D I N G C L U B Written by Charlotte Brontë / Adapted by Catherine Leonard / Illustrated by Shin-a Kwon 100 I&I Reading Club 명이 로체스터 부인을 만나러 왔다.
I&IRC5 TG_08권
I N T E R E S T I N G A N D I N F O R M A T I V E R E A D I N G C L U B The Greatest Physicist of Our Time Written by Denny Sargent Michael Wyatt I&I Reading Club 103 본문 해석 설명하기 위해 근래의 어떤 과학자보다도 더 많은 노력을
Contents 확률분포 (probability distribution) 이항분포 (binomial distribution) 초기하분포 (hypergeometric distribution) 포아송분포 (poisson distribution) 2
통계학 - CAS0001 7 주차 이산확률분포 이석준 Contents 확률분포 (probability distribution) 이항분포 (binomial distribution) 초기하분포 (hypergeometric distribution) 포아송분포 (poisson distribution) 2 학습목표 확률변수가연속적인지이산적인지구분한다. 이항분포, 초기하분포,
Microsoft PowerPoint - gnu-w10-c-chap12
어서와 C 언어는처음이지 제 12 장 논리연산자 관계연산자의한계 if (age >= 21) /* 21
Multi-pass Sieve를 이용한 한국어 상호참조해결 반-자동 태깅 도구
Python: 파이썬프로그래밍의기초, 함수 Kangwon Natl. University Department of Computer Science Cheoneum Park Intelligent software Lab. 함수 Intelligent software Lab. 2 함수란무엇인가? Intelligent software Lab. 3 함수를사용하는이유는? 프로그래밍을하다보면똑같은내용을반복해서작성하는경우다반사
JAVA 프로그래밍실습 실습 1) 실습목표 - 메소드개념이해하기 - 매개변수이해하기 - 새메소드만들기 - Math 클래스의기존메소드이용하기 ( ) 문제 - 직사각형모양의땅이있다. 이땅의둘레, 면적과대각
JAVA 프로그래밍실습 실습 1) 실습목표 - 메소드개념이해하기 - 매개변수이해하기 - 새메소드만들기 - Math 클래스의기존메소드이용하기 ( http://java.sun.com/javase/6/docs/api ) 문제 - 직사각형모양의땅이있다. 이땅의둘레, 면적과대각선의길이를계산하는메소드들을작성하라. 직사각형의가로와세로의길이는주어진다. 대각선의길이는 Math클래스의적절한메소드를이용하여구하라.
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[ 도입사례 ] 17 세기의프랑스철학자인파스칼은파스칼의정리혹은파스칼의원리등을남긴뛰어난수학자이며근대확률이론에도큰영향을미친바있습니다. 파스칼의책팡세 (Pensees) 에는 ' 파스칼의내기 (Pascal's Wager)' 라고하는흥미있는내용이수록되어있습니다. 파스칼은특히종교의문제에있어서는우리가이성에만의존할수없다는입장이었는데, 파스칼이신의존재와관련하여설명한내용은불확실성하의결정
스마트폰 애플리케이션 시장 동향 및 전망 그림 1. 스마트폰 플랫폼 빅6 스마트폰들이 출시되기 시작하여 현재는 팜의 웹OS를 탑재한 스마트폰을 제외하고는 모두 국내 시장에도 출 시된 상황이다. 이들 스마트폰 플랫폼이 처해있는 상황 과 애플리케이션 시장에 대해 살펴보자.
SPECIAL THEME 3 스마트폰 전성시대를 논하다 스마트폰 애플리케이션 시장 동향 및 전망 류한석 기술문화연구소 소장 Ⅰ. 스마트폰 플랫폼 간의 치열한 경쟁 현재 국내 이동통신 산업에는 급격한 변화의 바람이 불고 있다. 작년 가을까지만 해도 스마트폰이라는 용어 를 아는 이용자가 많지 않았으나, 이제는 스마트폰을 이용하건 아니건 모든 사람들이 스마트폰을
(2) 다중상태모형 (Hyunoo Shim) 1 / 2 (Coninuous-ime Markov Model) ➀ 전이가일어나는시점이산시간 : = 1, 2,, 4,... [ 연속시간 : 아무때나, T 1, T 2... * 그림 (2) 다중상태모형 ➁ 계산과정 이산시간 : 전이력 (force of ransiion) 정의안됨 전이확률 (ransiion probabiliy)
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2010 목 차` 제 1 장 조사개요 Ⅰ. 조사 배경 1 Ⅱ. 조사 목적 3 Ⅲ. 조사 설계 3 제 2 장 문헌조사 Ⅰ. 도시별 일반 개황 4 Ⅱ. 아웃바운드 및 방한관광 현황 10 제 3 장 관광소비자 FGD 조사 Ⅰ. 해외여행 인식 및 행태 17 Ⅱ. 해외 여행국가별 이미지 평가 23 Ⅲ. 해외 여행국가별 여행 경험 평가 26 Ⅳ. 관광상품 컨셉 평가
설계란 무엇인가?
금오공과대학교 C++ 프로그래밍 jhhwang@kumoh.ac.kr 컴퓨터공학과 황준하 16 강. 파일입출력목차 파일입출력기초 파일입출력모드 텍스트파일과이진파일 이진파일입출력 임의접근 1 /18 16 강. 파일입출력파일입출력기초 파일입출력과정 파일스트림객체생성 파일열기 사용 : 기본적으로표준입출력객체 (cin, cout) 사용방법과동일 파일닫기 파일스트림클래스의종류
PowerPoint 프레젠테이션
Lec. 2 : Introduction to R Part 2 Big Data Analytics Short Course 17. 07. 04 R 의데이터구조 : Factor factor() : factor 생성하기 > region = c("a","a","b","c","d") > region [1] "A" "A" "B" "C" "D" > class(region)
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65% 41% 97% 48% 51% 88% 42% 45% 50% 31% 74% 46% I have been working for Samsung Engineering for almost six years now since I graduated from university. So, although I was acquainted with the
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2019 학년도대학수학능력시험 9 월모의평가문제및정답 2019 학년도대학수학능력시험 9 월모의평가문제지 1 제 2 교시 5 지선다형 1. 두벡터, 모든성분의합은? [2 점 ] 에대하여벡터 의 3. 좌표공간의두점 A, B 에대하여선분 AB 를 로외분하는점의좌표가 일때, 의값은? [2점] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 2. lim 의값은? [2점] 4. 두사건,
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C 4.5 Source code Pt.3 ISL / 강한솔 2019-04-10 Index Tree structure Build.h Tree.h St-thresh.h 2 Tree structure *Concpets : Node, Branch, Leaf, Subtree, Attribute, Attribute Value, Class Play, Don't Play.
4. 수업의 흐름 차시 창의 인성 수업모형에 따른 단계 수업단계 활동내용 창의 요소 인성 요소 관찰 사전학습: 날짜와 힌트를 보고 기념일 맞춰보기 호기심 논리/ 분석적 사고 유추 5 차시 분석 핵심학습 그림속의 인물이나 사물의 감정을 생각해보고 써보기 타인의 입장 감정
World Special Days 1. 수업 목표 과목 영어 학년 6 학년 내용 목표 인성 목표 언어 목표 여러 기념일에 대해 알아보고 새로운 기념일을 만들고 소개할 수 있다. 소외된 사람이나 사물에 대해 생각해보고 이들에 대한 배려와 관심의 필요성을 깨달음으로써 타인의 입장에 감정 이입, 배려 등의 요소를 기를 수 있다. 기념일이나 특별한 날짜를 묻고 대답할
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2007. 2. 5 PLATFORM TEAM 정용학 차례 CONTAINER & WIDGET SPECIAL WIDGET 질의응답및토의 2 Container LCD에보여지는화면한개 1개이상의 Widget을가짐 3 Container 초기화과정 ui_init UMP_F_CONTAINERMGR_Initialize UMP_H_CONTAINERMGR_Initialize
설계란 무엇인가?
금오공과대학교 C++ 프로그래밍 jhhwang@kumoh.ac.kr 컴퓨터공학과 황준하 6 강. 함수와배열, 포인터, 참조목차 함수와포인터 주소값의매개변수전달 주소의반환 함수와배열 배열의매개변수전달 함수와참조 참조에의한매개변수전달 참조의반환 프로그래밍연습 1 /15 6 강. 함수와배열, 포인터, 참조함수와포인터 C++ 매개변수전달방법 값에의한전달 : 변수값,
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정지용의 시어 조찰한 의 의미 변화 연구 배호남 *1) 차례 Ⅰ. 머리말 Ⅱ. 종교적 순수성의 정신세계 : 勝 利 者 金 안드레아 의 경우 Ⅲ. 차가운 겨울밤의 정신세계 : 溫 井 과 長 壽 山 1 의 경우 Ⅳ. 명징한 여름 낮의 정신세계 : 白 鹿 潭 의 경우 Ⅴ. 맺음말 국문초록 본 논문은 정지용 연구의 새로운 지평으로 개별 작품에서 보다 더 미시적으로
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쉽게풀어쓴 C 언어 Express 제 6 장조건문 컴퓨터프로그래밍기초 이번장에서학습할내용 조건문이란? if 문 if, 문 중첩 if 문 switch 문 break문 continue문 goto 문 5장까지는문장들이순차적으로실행된다고하였다. 하지만필요에따라서조건이만족되면문장의실행순서를변경할수있는기능이제공된다. 컴퓨터프로그래밍기초 2 조건문 조건에따라서여러개의실행경로가운데하나를선택
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2007 학년도 하반기 졸업작품 아무도 모른다 (Nobody Knows) 얄리, 보마빼 (AIi, Bomaye) 외계인간 ( 外 界 人 間 ) 한국예술종합학교 연극원 극작과 예술전문사 2005523003 안 재 승
2007 학년도 하반기 졸업작품 아무도 모른다 (Nobody Knows) 알리, 보마예 (Ali, Bomaye) 외계인간 ( 外 界 A 間 ) 원 사 3 승 극 문 연 전 재 E 숨 } 닮 런 예 m 안 합 과 ; 조 O 자 숨 그, 예 시 국 하 2007 학년도 하반기 졸업작품 아무도 모른다 (Nobody Knows) 얄리, 보마빼 (AIi, Bomaye)
DBPIA-NURIMEDIA
The e-business Studies Volume 17, Number 4, August, 30, 2016:319~332 Received: 2016/07/28, Accepted: 2016/08/28 Revised: 2016/08/27, Published: 2016/08/30 [ABSTRACT] This paper examined what determina
FGB-P 학번수학과권혁준 2008 년 5 월 19 일 Lemma 1 p 를 C([0, 1]) 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C 2 (0, 1) C([0, 1]) 가미분방정식 y (t) + p(t)y(t) = 0, t (0, 1), y(0)
![FGB-P 학번수학과권혁준 2008 년 5 월 19 일 Lemma 1 p 를 C([0, 1]) 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C 2 (0, 1) C([0, 1]) 가미분방정식 y (t) + p(t)y(t) = 0, t (0, 1), y(0)](/thumbs/94/121635808.jpg "FGB-P 학번수학과권혁준 2008 년 5 월 19 일 Lemma 1 p 를 C([0, 1]) 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C 2 (0, 1) C([0, 1]) 가미분방정식 y (t) + p(t)y(t) = 0, t (0, 1), y(0)")
FGB-P8-3 8 학번수학과권혁준 8 년 5 월 9 일 Lemma p 를 C[, ] 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C, C[, ] 가미분방정식 y t + ptyt, t,, y y 을만족하는해라고하면, y 는, 에서연속적인이계도함수를가지게확 장될수있다. Proof y 은 y 의도함수이므로미적분학의기본정리에의하여, y 은 y 의어떤원시 함수와적분상수의합으로표시될수있다.
MySQL-.. 1
MySQL- 기초 1 Jinseog Kim Dongguk University jinseog.kim@gmail.com 2017-08-25 Jinseog Kim Dongguk University jinseog.kim@gmail.com MySQL-기초 1 2017-08-25 1 / 18 SQL의 기초 SQL은 아래의 용도로 구성됨 데이터정의 언어(Data definition
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T9 & AUTOMATA 2007. 3. 23 PLATFORM TEAM 정용학 차례 T9 개요 새로운언어 (LDB) 추가 T9 주요구조체 / 주요함수 Automata 개요 Automata 주요함수 추후세미나계획 질의응답및토의 T9 ( 2 / 30 ) T9 개요 일반적으로 cat 이라는단어를쓸려면... 기존모드 (multitap) 2,2,2, 2,8 ( 총 6번의입력
독립운동사연구제25집-2.PDF
31 * 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1. 56) (1853. 9 1911. 1).. 1880, 1895 3. * 32 25,. 1904 2, 9,... 1).,,, 1),, 100,, 1984, 159-184 ;,,,, 1987, 444-455 ;,, 65, 1995, 238-251 ;,,,, 1998, 175-203 ;,,, 2001, 115-120,
슬라이드 1
웹 2.0 분석보고서 Year 2006. Month 05. Day 20 Contents 1 Chapter 웹 2.0 이란무엇인가? 웹 2.0 의시작 / 웹 1.0 에서웹 2.0 으로 / 웹 2.0 의속성 / 웹 2.0 의영향 Chapter Chapter 2 3 웹 2.0 을가능케하는요소 AJAX / Tagging, Folksonomy / RSS / Ontology,
Microsoft Word - Lab.4
Lab. 1. I-V Lab. 4. 연산증폭기 Characterist 비 tics of a Dio 비교기 ode 응용 회로 1. 실험목표 연산증폭기를이용한비교기비교기응용회로를이해 응용회로를구성, 측정및평가해서연산증폭기 2. 실험회로 A. 연산증폭기비교기응용회로 (a) 기본비교기 (b) 출력제한 비교기 (c) 슈미트트리거 (d) 포화반파정류회로그림 4.1. 연산증폭기비교기응용회로
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도서출판 폴리테이아 보도자료 정치가 최재천의 책 칼럼! 우리가 읽고 싶고 읽어야만 할 책, 153권에 대한 소개서이자 안내서! 최재천 지음 436쪽 15,000원 2011년 8월 출간 서울 마포구 합정동 417-3 (1층) / 편집 02-739-9929~30 / 영업 02-722-9960 / 팩스 02-733-9910 1 문자 공화국 을 살아간다. 말이 문자가
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인터넷 전화/팩스/이메일 방문 접수통보 분쟁조정 신청 및 접수 Case Screening 불만의 해소, 타기관 이첩 등 증거수집, 전문가 자문 등 사실조사 조정전 합의권고 YES 합의 NO 조정결정 NO 민사소송 또는 포기 YES 종료 200 180 190 180 160 163 140 120 100 80 60 40 20 116 100 57 93
Columns 8 through while expression {commands} 예제 1.2 (While 반복문의이용 ) >> num=0
for loop array {commands} 예제 1.1 (For 반복변수의이용 ) >> data=[3 9 45 6; 7 16-1 5] data = 3 9 45 6 7 16-1 5 >> for n=data x=n(1)-n(2) -4-7 46 1 >> for n=1:10 x(n)=sin(n*pi/10); n=10; >> x Columns 1 through 7
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MIDME LOGISTICS Trusted Solutions for 02 CEO MESSAGE MIDME LOGISTICS CO., LTD. 01 Ceo Message We, MIDME LOGISTICS CO., LTD. has established to create aduance logistics service. Try to give confidence to
Abstract Musculoskeletal Symptoms and Related Factors for Nurses and Radiological Technologists Wearing a Lead Apron for Radiation Pro t e c t i o n Jung-Im Yoo, Jung-Wan Koo 1 ) Angio Unit, Team of Radiology,
1217 WebTrafMon II
(1/28) (2/28) (10 Mbps ) Video, Audio. (3/28) 10 ~ 15 ( : telnet, ftp ),, (4/28) UDP/TCP (5/28) centralized environment packet header information analysis network traffic data, capture presentation network
328 退溪學과 韓國文化 第43號 다음과 같은 3가지 측면을 주목하여 서술하였다. 우선 정도전은 ꡔ주례ꡕ에서 정치의 공공성 측면을 주목한 것으로 파악하였다. 이는 국가, 정치, 권력과 같은 것이 사적인 소유물이 아니라 공적인 것임을 강조하는 것으로 조선에서 표방하는 유
정도전의 유교국가론과 ꡔ周禮ꡕ* 52)부 남 철** 차 례 Ⅰ. Ⅱ. Ⅲ. Ⅳ. Ⅴ. 서론 유교국가의 정신 仁과 정치의 公共性 총재정치 육전체제 결론 국문초록 이 논문은 유교국가 조선의 정치이념과 통치 구조 형성에 있어서 주도적인 역할을 했던 유학자이자 정치가인 三峯 鄭道傳이 ꡔ周禮ꡕ에서 어떤 영향을 받았는가를 분석한 것이다. ꡔ주례ꡕ는 유학자들이 이상적인
학습법 2 초등 수학 서술형 평가 대비법 수식을 문장으로, 문장을 수식으로 바꾸는 연습해야 2009 개정교육과정이 도입되면서부터 초등과정 수학이 어려워졌다. 타 교과 간 연계성이 강화되고, 문제 해결 능력과 서술형 답을 요구하는 문제가 늘어나고 있기 때문이다. 특히 서
teenteen.joongang.co.kr 제304호 하이든 작품을 나만의 소리로 연주하는 게 목표 나의 미래, 나의 별 ④ 트럼펫 연주자 최민군 지난달 미국 미네소타 힐튼 미니아폴리스 호 텔 연주홀. 한 동양 아이의 민첩하고 매끄러 운 트럼펫 연주가 청중의 시선을 끌어모았 다. 국제 트럼펫 협회 경연대회 14세 미만 부 문에 출전한 최민(13
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Think Twice, Think Green 1 도와드릴까요? Listen and Speak 1 (I / you / may / help) 130,131 15 이 빨간 것은 어때요? (this / how / red / about / one) 16 오, 저는 그것이 좋아요. (I / it / oh / like) 2 저는 야구 모자를 찾고 있는데요. (a / looking
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
Journal of Educational Innovation Research 2019, Vol. 29, No. 1, pp DOI: : * Research Subject
Journal of Educational Innovation Research 2019, Vol. 29, No. 1, pp.91-116 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.29.1.201903.91 : * Research Subject Trend Analysis on Educational Innovation with Network
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1-1. 포트란 언어의 역사 1 1-2. 포트란 언어의 실행 단계 1 1-3. 문제해결의 순서 2 1-4. Overview of Fortran 2 1-5. Use of Columns in Fortran 3 1-6. INTEGER, REAL, and CHARACTER Data Types 4 1-7. Arithmetic Expressions 4 1-8. 포트란에서의
10 강. 쉘스크립트 l 쉘스크립트 Ÿ 쉘은명령어들을연속적으로실행하는인터프리터환경을제공 Ÿ 쉘스크립트는제어문과변수선언등이가능하며프로그래밍언어와유사 Ÿ 프로그래밍언어와스크립트언어 -프로그래밍언어를사용하는경우소스코드를컴파일하여실행가능한파일로만들어야함 -일반적으로실행파일은다
10 강. 쉘스크립트 쉘스크립트 쉘은명령어들을연속적으로실행하는인터프리터환경을제공 쉘스크립트는제어문과변수선언등이가능하며프로그래밍언어와유사 프로그래밍언어와스크립트언어 -프로그래밍언어를사용하는경우소스코드를컴파일하여실행가능한파일로만들어야함 -일반적으로실행파일은다른운영체제로이식되지않음 -스크립트언어를사용하면컴파일과정이없고인터프리터가소스파일에서명령문을판독하여각각의명령을수행
chap01_time_complexity.key
1 : (resource),,, 2 (time complexity),,, (worst-case analysis) (average-case analysis) 3 (Asymptotic) n growth rate Θ-, Ο- ( ) 4 : n data, n/2. int sample( int data[], int n ) { int k = n/2 ; return data[k]
한국 출산력의 저하 요인에 관한 연구
가족계획실천율 가족계획실천자 세 유배우부인 조출생률 년간 총출생아수 연앙인구수 일반출산율 년간 총출생아수 가임연령 여자연앙인구수 합계출산율 세 연령층 여성이 출산한 출생아수 세 연령층 여성의 연앙인구수 즉 합계출산율 합 6 계 출 산 율 5 4 3 2 1 1960 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001
농심-내지
Magazine of NONGSHIM 2012_ 02 농심이 필요할 때 Magazine of NONGSHIM 농심그룹 사보 농심 통권 제346호 발행일 2012년 2월 2일 월간 발행인 박준 편집인 유종석 발행처 (주)농심 02-820-7114 서울특별시 동작구 신대방동 370-1 홈페이지 www.nongshim.com 블로그 blog.nongshim.com
두산동아-확통 완성본.hwp
5단원조건부확률 예제 1 1. 조건부확률 부터 까지의자연수가각각적힌공이들 어있는주머니에서임의로공한개를꺼내려고한 다. 꺼낸공이홀수가적힌공일때, 그것이소수일 확률을구하여라. 179) 문제 2 어느회사에서직원들이출근할때이용하는 교통수단을조사하였더니대중교통을이용하는직원 이전체의 % 이고, 대중교통을이용하는남자직원 은전체의 % 이었다. 이회사직원중에서임의로 뽑은한명이대중교통을이용할때,
BSC Discussion 1
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