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데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.271. 데이터베이스 개념 데이터베이스는 여러 사람들이 공유하고 사용할 목적으로 통합 관리되고 있는 데이터들의 모임으로 볼 수 있다. 데이터베이스는 중복된 데이터를 최소화하고 구조화된 형태로 데이터를 관리하는 데이터 집합이다. 여러 업무와 사용자가 데이터베이스를 사용할 수 있으며, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이라는 미들웨어를 통해 관리되고 있다. 2. 데이터베이스 특징 데이터베이스의 특징은 다음과 같다. 첫째, 사용자의 질의에 대하여 즉각적인 처리와 응답이 이루어진다. 둘째, 생성, 수정, 삭제를 통하여 항상 최신의 데이터를 유...2025.01.27
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최근 IT기반 구조의 동향과 향후 변화 방향성2025.01.221. 클라우드 컴퓨팅의 확산 클라우드 컴퓨팅은 현재 IT 인프라의 주요 구성 요소로 자리 잡았다. 2023년 기준, 글로벌 클라우드 서비스 시장 규모는 약 4000억 달러에 달하며, 연평균 15% 이상의 성장률을 보이고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 확산은 데이터 중심의 비즈니스 환경을 촉진하고 있으며, 기업들이 클라우드 기반 데이터 분석 툴과 인프라를 통해 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하여 더 나은 의사결정을 내리고 있다. 2. 인공지능과 빅데이터의 통합 인공지능과 빅데이터의 통합은 IT 기반 구조에 새로운 변화를 가져오고 있다. ...2025.01.22
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[2023] 방송통신대학교(방통대) 데이터베이스 시스템 출석수업과제물 만점 리포트2025.01.241. 파일 처리 시스템의 문제점 파일 처리 시스템은 프로그램마다 데이터를 개별 파일로 저장하는 시스템으로, 데이터 관리 방식으로써 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 대표적인 문제점으로는 1) 데이터 종속의 문제(물리적, 논리적), 2) 데이터 중복의 문제, 3) 무결성 훼손, 4) 동시 접근의 문제가 있다. 데이터베이스 시스템은 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 1. 파일 처리 시스템의 문제점 파일 처리 시스템은 현대 컴퓨팅 환경에서 매우 중요한 역할을 하지만, 여전히 몇 가지 문제점이 존재합니다. 첫째, 파일 시스템의 복잡성으로 인...2025.01.24
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[인지심리학] 자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오.2025.01.201. 자동적 처리의 부정적 결과 자동적 처리가 부정적인 결과를 초래할 가능성은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있으며, 그 결과는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 수 있다. 기술적 오류, 데이터의 불완전성, 윤리적 판단의 결여, 법적 규제의 미비 등이 주요 위험 요소이며, 이를 줄이기 위해서는 기술적 대응, 데이터 관리, 윤리적 고려, 법적 규제 등 다각도의 노력이 필요하다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 미국의 자율주행차 사고와 국내의 개인정보 유출 사건은 자동적 처리 시스템의 한계와 문제점을 보여주는 대표적인 사례이다. ...2025.01.20
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글로벌기업의 블록체인사업 진출사례 2가지와 시사점2025.05.031. 블록체인 기술의 이해 블록체인 기술은 비즈니스 네트워크 내에서 정보를 투명하게 공유할 수 있는 고급 데이터베이스입니다. 블록체인 데이터베이스는 연쇄적으로 연결된 블록에 데이터를 저장하며, 네트워크의 합의 없이 체인을 삭제하거나 수정할 수 없어 데이터의 일관성이 유지됩니다. 이를 통해 주문, 결제, 계정, 기타 트랜잭션을 추적하기 위한 불변하고 변경 불가능한 원장을 생성할 수 있습니다. 2. 금융산업 분야의 블록체인 활용 블록체인 기술은 금융 분야에서 결제, 보험, 예금인출, 대출, 자산관리, 자본조달 등에 활용되고 있습니다. ...2025.05.03
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도서관 사례를 중심으로 데이터베이스 시스템에 대하여 토론하시오2025.01.281. 데이터베이스 시스템의 개념 데이터베이스 시스템은 구조화된 데이터를 저장, 관리 및 검색할 수 있는 컴퓨터 프로그램 집합을 의미합니다. 데이터베이스는 조직이나 개인이 데이터를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있도록 해줍니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스를 생성, 조작 및 관리하는 소프트웨어 도구입니다. 데이터베이스 시스템은 데이터를 특정 데이터 모델(예: 관계형, 객체 지향형, 계층형 등)에 따라 구성하여 저장합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 구조화하여 저장하는 가장 일반적인 데이터베이스 ...2025.01.28
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.01.281. 데이터베이스의 정의와 특성 데이터베이스는 정보를 구조적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 데이터베이스는 일반적으로 다수의 테이블로 구성되어 있으며, 데이터 간의 관계를 정의하여 데이터의 무결성과 일관성을 유지합니다. 데이터베이스는 SQL을 사용하여 데이터를 저장, 검색 및 관리하며, 접근 통제와 데이터 암호화를 통해 보안성을 확보합니다. 2. 인공지능과 데이터베이스의 관계 인공지능은 다양한 정보를 딥러닝과 머신러닝을 통해 새로운 지식을 습득합니다. 이 과정에서 인공지능은 데이터베이스에서 필요한 데이터를...2025.01.28
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스마트팩토리 도입을 통한 생산혁신2025.01.291. 스마트팩토리 스마트팩토리는 지능형 생산공장으로 설계, 개발, 제조, 유통 등 생산과정에 정보통신기술을 적용하여 품질, 생산성, 고객 만족도를 향상시킨다. 스마트팩토리는 생산 공장을 네트워크로 연결하고 인공지능을 통해 자동화시켜 가상 세계를 구현하여 문제점을 파악하고 보완한다. 자동차 제조업과 디지털 기기 제조업 등에서 주로 도입되고 있다. 2. 공장 자동화와 스마트팩토리의 차이 공장 자동화는 로봇과 컴퓨터 등의 장비를 이용하여 공장 전체를 무인화하고 생산 과정을 자동화하는 시스템이다. 반면 스마트팩토리는 소비자, 조달, 물류 ...2025.01.29
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보건의료데이터관리개념정리 (시험대비)2025.04.261. 보건의료 데이터 관리 보건의료분야에서 다양하게 발생하는 데이터를 수집, 정제 및 저장, 분석 및 활용하는 것으로 보건의료분야의 데이터 관리->보건의료분야의 체계적인 데이터 관리는 환자에게 전 생애에 걸쳐서 맞춤형 서비스를 통합적으로 제공하여 국민들이 보다 건강한 삶을 살 수 있게 하고, 의료기관의 의료서비스의 질적 수준을 향상시키는 등 다양한 분야에서 큰 기여를 할 수 있다. 2. 데이터 관리의 필요성 1. 데이터 양의 증가 2. 데이터 활용 영역의 확대 3. 데이터가 자산인 시대 4. 데이터의 신뢰성과 품질 수준이 낮음 3....2025.04.26
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자살예방 국내 우수보건사업과 국외 사례 소개 및 비교2025.04.281. 대한민국 자살 현황 2020년 자살자 수는 13,195명으로 자살률은 (10만명 당) 25.7명이며, 코로나19 장기화로 인한 '코로나 블루'의 사회적 확산으로 자살 및 자살시도율 수치 증가의 위험이 있다. 2. 국내 우수사업 사례: 시흥시 시흥시 자살예방사업은 자살생각, 시도 경험으로 어려움을 겪고 있는 자, 가족 또는 가까운 사람을 자살로 잃은 유족을 대상으로 자살위기관리서비스를 제공하고 있다. 주요 사업내용으로는 자살고위험군 상담 및 사례관리, 생애주기별 취약집단 자살예방사업, 교육사업, 네트워크 강화사업, 자살 수단통제...2025.04.28
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