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데이터베이스의 정의와 장단점2025.01.031. 데이터베이스의 정의 데이터베이스는 체계적으로 구성된 데이터의 집합으로, 효과적으로 검색, 저장, 수정, 삭제가 가능한 구조로 이루어져 있다. 데이터베이스의 특징으로는 구조적인 조직, 데이터 중복 최소화, 데이터 일관성, 데이터 보안 강화, 효율적인 데이터 검색 및 처리, 데이터의 독립성 등이 있다. 2. 데이터베이스의 장점 데이터베이스의 장점으로는 데이터 중복 최소화와 일관성 유지, 데이터 검색 및 처리의 효율화, 보안 강화, 데이터의 일관성과 무결성 유지, 효율적인 리소스 관리, 다양한 응용 프로그램 지원 등이 있다. 3. ...2025.01.03
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컴퓨터 시스템의 종류와 특성2025.01.211. 일괄 처리 시스템 (Batch Processing System) 일괄 처리 시스템은 데이터를 일정량 모아서 한 번에 처리하는 방식으로 운영되는 컴퓨터 시스템입니다. 이 시스템은 사용자가 직접 명령을 입력하지 않고, 미리 작성된 작업들을 한꺼번에 처리하는데 적합합니다. 일괄 처리 시스템은 주로 대용량의 데이터를 한 번에 처리해야 하는 경우에 사용되며, 작업이 예약된 시간에 자동으로 실행됩니다. 일괄 처리 시스템의 주요 특징은 효율적인 자원 활용과 시간 절약입니다. 2. 실시간 시스템 (Real-Time System) 실시간 시스...2025.01.21
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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데이터의 자료구조 중 스택과 큐 비교 및 구현2025.01.181. 스택 구조 스택(Stack)은 데이터가 나중에 들어온 것이 먼저 나가는(LIFO, Last In First Out) 자료구조입니다. 스택은 데이터를 한쪽 끝에서만 추가하고 제거할 수 있으며, 이 끝부분을 '탑(top)'이라고 부릅니다. 스택은 주로 push와 pop 연산을 제공하며, 재귀적인 함수 호출, 수식의 후위 표기법 변환 및 계산, 깊이 우선 탐색 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 2. 큐 구조 큐(Queue)는 데이터가 먼저 들어온 것이 먼저 나가는(FIFO, First In First Out) 자료구조입니다. 큐...2025.01.18
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아날로그 신호와 디지털 신호의 차이점2025.01.241. 아날로그 신호의 정의 아날로그 신호는 시간에 따라 연속적으로 변하는 신호를 의미한다. 이는 자연계에서 발생하는 대부분의 신호가 아날로그 형태를 띠고 있으며, 전압, 전류, 온도 등 다양한 물리적 양을 연속적으로 표현한다. 2. 디지털 신호의 정의 디지털 신호는 시간에 따라 이산적인 값으로 변하는 신호를 의미한다. 디지털 신호는 주로 이진수(0과 1)로 정보를 표현하며, 컴퓨터와 같은 디지털 기기에서 정보의 저장과 처리가 이루어진다. 3. 아날로그 신호와 디지털 신호의 파형 차이 아날로그 신호의 파형은 연속적인 곡선을 이루며, ...2025.01.24
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관계형 데이터베이스에 대해 정의하고 구성 요소들에 대해 설명해 봅시다.2025.01.231. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 데이터베이스 시스템의 한 형태로, 데이터를 테이블의 형태로 저장하고 관리하는 방식입니다. 이 테이블은 행(row)과 열(column)로 구성되어 있으며, 데이터 항목 간의 관계를 정의하고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 무결성(integrity)을 보장할 수 있는 장점이 있습니다. 또한 SQL(Structured Query Language)이라는 표준 언어를 통해 관리되며, 높은 수준의 데이...2025.01.23
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경영정보시스템-소비자의 경험을 통해 이용한 거래처리시스템의 예와 정보의 내부적 역할2025.05.011. 거래처리시스템(TPS) 거래자료 처리시스템(Transaction Processing System:TPS)이란 정보시스템 내에서 가장 하부 구조로서 기업이나 조직의 운영에 있어서 기본적으로 발생하는 거래데이터를 신속하고 정확하게 처리하는 정보시스템이다. 거래자료를 생성하는 업무는 주로 구매/판매, 직원급여, 재고, 교환/환불 등으로 이런 업무들을 편리하고 신속 정확하게 하기위한 시스템이다. 2. 거래처리시스템의 기능 거래자료 처리시스템에 속하는 한 예를 들어보자면, 기업에서 가장 일상적이고 정기적인 회계업무 중 하나로 꼽을 수 ...2025.05.01
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[학과 소개] 빅데이터학과 및 정보보안학과2025.05.101. 빅데이터학과 빅데이터학과는 4차 산업혁명을 선도하는 핵심 SW 기술인 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 컴퓨터 비전에서의 데이터 수집·처리·가공·검색·학습 등의 데이터 과학에 대한 최신 지식을 습득하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 컴퓨터과학 분야의 필수 전공지식을 바탕으로 정보통신 산업 전 분야에서의 데이터(수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터)를 처리할 수 있는 인력을 양성합니다. 2. 정보보안학과 정보보안학과는 사물인터넷 시대에 사물 간 신호와 소통이 인터넷을 통해 이루어지면서 중요해진 보안 ...2025.05.10
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.181. 데이터 수집 이 단계는 기업 내부와 외부에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 모으는 과정을 말한다. 이 과정에서는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 수동이나 자동으로 수집하는 기술이 필요하다. 예를 들어, 기업 내부 데이터는 ETL(Extraction, Transformation, Load) 솔루션을 통해 추출, 변환, 적재하는 방식으로 확보할 수 있으며, EII(Enterprise Information Integration)를 활용하여 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 외부 데이터의 경우, 웹 크롤링 엔진을 사용하여 인...2025.01.18
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빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
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