P4
P4. Æ÷½ºÅÍ ¼¼¼Ç (4)
P4-1
PCB »ý»ê¶óÀο¡¼­ ¼³ºñ ³ëÈÄÈ­¸¦ °í·ÁÇÑ ÇøÀǼ³ºñ ±×·ì ¹ß°ß ¹æ¹ý
ÀÌ¿¬ÁÖ, ±è¿µÁÖ, À̺¸°æ, ±èâ¿í(¿¬¼¼´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)
P4-2
»ê¾÷ ºòµ¥ÀÌÅÍ °ü¸®, ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÅëÇÕ Ç÷§Æû ±¸Á¶ ¼³°è
À±µ¿½Ä, È«¿µº¹, ¹æÀºÁø, ÃÖÈ¿¼·, °­Á¤ÈÆ(Çѱ¹ÀüÀÚ±â¼ú¿¬±¸¿ø Áö´ÉÀ¶ÇÕSW¿¬±¸¼¾ÅÍ)
P4-3
BERT °¨¼ººÐ¼®°ú ±â¼úºÐ¼®À» °áÇÕÇÑ KOSPI µî¶ô ¿¹Ãø ¿¬±¸
¼­¹Î¼®, Ź±ÙÁÖ, ±è¼º°ï, ÀÌ°¡¶÷, ±è½½¾Æ, ¾ÈÀçÁØ(¿¬¼¼´ëÇб³ Á¤º¸Åë°èÇаú)
P4-4
Human Activity Recognition using imaging sensor data with Federated setting
±è¼öÁ¤, ½Å¼ö¿¬, ¾çÈñÁ¤, ÀÌ°¡¿µ, º£¸£³ª¸£µµ, À̼®·æ(Çѱ¹¿Ü±¹¾î´ëÇб³)
P4-5
¸Ó½Å·¯´×À» ÅëÇÑ ½Å»ý ½ºÅ¸Æ®¾÷ÀÇ ¼º°ø ¿¹Ãø Predicting the startup success using machine learning approach
±èÁ¾¿ì, ±èÈ«ÀÏ, ±Ý¿µÁ¤(¼­¿ï°úÇбâ¼ú´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)
P4-6
´º½º µ¥ÀÌÅÍ °¨¼ººÐ¼®À» ÅëÇÑ ±¹³» ´ë±â¾÷µéÀÇ ¿À³Ê ÆòÆÇÀ§Çè ÃøÁ¤
À±¿øÁ¦, ÃÖÀμö, ±è¿ìâ(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø »ê¾÷¹×½Ã½ºÅÛ°øÇаú)
P4-7
µà¾ó¸ð¸àÅÒÀ» È°¿ëÇÑ Àü¼úÀû ÀÚ»ê¹èºÐ¿¡ °üÇÑ ºÐ¼®
Áøµ¿Çö(°æÈñ´ëÇб³ ºòµ¥ÀÌÅÍÀÀ¿ëÇаú), ±èÀåÈ£(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú/ºòµ¥ÀÌÅÍÀÀ¿ëÇаú)
P4-8
±¹³» ESG ÅõÀÚ»óÇ°ÀÇ ÇöȲ Á¶»ç ¹× ±¸¼º ºÐ¼®
¼Õâ±â, À̵µ¿µ(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú), ÃÖÀμö(KAIST »ê¾÷¹×½Ã½ºÅÛ°øÇаú), ±èÀåÈ£(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú/ºòµ¥ÀÌÅÍÀÀ¿ëÇаú)
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½Ã°¡ÃÑ¾× ºñÁßÀ» È°¿ëÇÑ ÁֽĽÃÀå ÆÑÅͺм®
ÇÑÁö¿î(°æÈñ´ëÇб³ ¼öÇаú), ±èÀåÈ£(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú/ºòµ¥ÀÌÅÍÀÀ¿ëÇаú)
P4-10
À¥Å÷ OSMU ¼º°ø ¿¹Ãø¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸
¸ÍÁöÈ£, ÀÌÈñÀº, ±èÁöÇ¥(¼­¿ï°úÇбâ¼ú´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú-»ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛÀü°ø)
P4-11
Àü±âÂ÷ ¹èÅ͸® ¼º´É ºÐ¼®À» À§ÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Ç÷§Æû ½Ã½ºÅÛ ¼³°è
È«¿µº¹, °­Á¤ÈÆ, À±µ¿½Ä, ÃÖÈ¿¼·, ¹æÀºÁø, ½Éº°Èñ(Çѱ¹ÀüÀÚ±â¼ú¿¬±¸¿ø)
P4-12
3Â÷¿ø µ¿Àۺм®½Ã½ºÅÛÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Àú»óÅùè Â÷·® ³» µé±âÀÛ¾÷ ºÐ¼®
¹ÚÀçÈñ(ÇÑ°æ´ëÇб³ »çȸ¾ÈÀü½Ã½ºÅÛ°øÇкÎ), ÃÖÀç°æ(ÇÑ°æ´ëÇб³ ´ëÇпø »çȸ¾ÈÀü½Ã½ºÅÛ°øÇаú), ȲÀÌ»è(ÇÑ°æ´ëÇб³ »çȸ¾ÈÀü½Ã½ºÅÛ°øÇкÎ)
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ÁÂÇ¥ µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý Ã౸ À¯»ç »óȲ Ž»ö
Á¤¹Îö, ¼Û¹Î¼®(Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)

´ëÇÑ»ê¾÷°øÇÐȸ »ç¹«±¹
¼­¿ïƯº°½Ã ¼­Ãʱ¸ ¼­¿î·Î 13, 2006È£(¼­Ãʵ¿, Á߾ӷξâ¿ÀÇǽºÅÚ)
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