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[A+ 예비보고서] 질량측정과 액체 옮기기 실험2025.01.241. 질량 측정 화학 실험에서 가장 기본이 되는 물리적인 양은 부피와 질량이다. 저울을 사용해서 무게를 측정하는데, 저울은 수천 킬로그램의 거대한 화물자동차부터 나노그램이나 마이크로그램 정도의 극미량을 측정하는 것까지 측정 용량과 측정 정밀도에 따라 여러 형태가 있다. 일반적으로 화학 실험에서는 측정 용량이 수백 그램이며, 측정 정밀도가 10 mg에서 0.1 mg인 저울을 사용한다. 2. 액체 옮기기 모세관 안의 액체 표면은 계면장력에 의해 관벽을 따라 주위가 중앙에 비해 올라가거나 내려가서 일종의 곡면을 형성하는데, 이 상태를 메...2025.01.24
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데이터베이스(빅데이터)2025.05.161. 빅 데이터(big-data)의 정의 빅 데이터(big-data)란 기존 데이터보다 방대하여 종래의 방식이나 방법, 도구로는 수집 및 저장, 분석이 어려운 정령 및 비정형 데이터를 의미한다. 즉, 아날로그 환경에서 생성된 데이터에 비해 규모가 방대하고, 생선 주기가 짧고, 형태도 수치 및 문자와 영상 데이터 등을 포함하는 대규모 데이터라고 정의할 수 있다. 2. 빅 데이터(big-data)의 등장 배경 인터넷의 보급, 모바일 사용, 자동화 기기의 확대 등의 요인으로 일상 생활이 편하게 변화된 반면 이와 동시에 데이터 역시 기하급...2025.05.16
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컴퓨터 시스템의 종류에 대하여 구체적으로 설명하시오2025.01.211. 일괄 처리 시스템 일괄 처리 시스템(Batch Processing System)은 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 시스템으로, 주로 반복적이고 정형화된 작업을 자동화하는 데 적합하다. 이 시스템은 사용자가 작업을 제출한 후, 일정 시간 동안 모아서 처리하는 방식으로 운영된다. 일괄 처리 시스템은 대개 야간이나 비활동 시간대에 작동하며, 시스템 자원이 비교적 덜 사용되는 시간에 대량의 작업을 한꺼번에 처리한다. 이를 통해 거래 내역이 정확하게 반영되고, 고객의 계좌가 업데이트된다. 이러한 작업은 실시간 처리가 불필요한 경우에 ...2025.01.21
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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엣지컴퓨팅2025.05.071. 엣지컴퓨팅 설비에서 생성된 데이터를 엣지에서 캡처하고 분석해 운영을 개선하려는 기업들이 늘어나고 있다. 사례에 따라 엣지단에서 처리되기도 하고 때로는 클라우드로 전송되어 처리되기도 한다. 엣지 컴퓨팅과 IoT관점의 기술에 대해 알아보았다. 엣지에서의 AI기반 데이터 처리는 틈새 사용 케이스를 넘어 점점 더 주류화가 되어가고 있으며, 이를 견인하는 동인과 실행 방법에 대해 설명하였다. 2. 소매 부문의 엣지 AI 월마트와 크로거 같은 대형 소매업체들은 매장의 '셀프 계산대'를 대상으로 손님이 고의로, 또는 실수로 일부 물건값을 ...2025.05.07
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알고리즘이란 무엇인지 본인의 의견과 알고리즘의 활용에 대해서 논하시오2025.05.111. 알고리즘의 개념 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차나 명령어들의 집합입니다. 알고리즘은 입력, 출력, 연산과정, 제약조건 등을 명확히 정의하여 문제 해결을 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 정확성, 유한성, 효율성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 알고리즘 활용 사례 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 데이터 처리, 그래프 이론, 암호화, 인공지능 등에 사용됩니다. 금융 분야에서는 주식 거래 알고리즘, 의료 분야에서는 진단 알고리즘, 교통 분야에...2025.05.11
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데이터베이스 관리 시스템을 사용함으로써 얻게 되는 장점2025.05.161. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스 내 데이터들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 소프트웨어입니다. DBMS를 사용하면 대용량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있으며, 빠른 속도로 데이터를 검색할 수 있습니다. 또한 다양한 응용 프로그램과의 호환성이 뛰어나고, 여러 사람이 동시에 작업할 수 있으며, 보안 기능이 있어 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 장애 발생 시 복구가 용이하고, 표준화된 인터페이스를 제공하므로 개발 및 유지보수가 쉽습니다. 백업 및 복구 기능이 뛰어나 ...2025.05.16
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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21세기 현대기업의 필수적인 정보시스템 활용2025.01.041. 거래처리시스템(TPS) 거래처리시스템(TPS)은 기업의 일상적인 대량 업무처리를 위해 사용되는 정보시스템입니다. TPS는 거래와 관련된 모든 것을 수신받고 처리하여 그 결과를 보고서 형태로 제공합니다. TPS의 주요 기능은 운영 정보 제공, 운영 요원의 처리 지원, 시스템 개발 참여 용이성, 방대한 양의 자료 처리 등입니다. 씨티은행의 사례에서 볼 수 있듯이 TPS는 자동창구시스템과 글로벌 거래시스템 등의 발전에 기여하였습니다. TPS의 주요 절차는 데이터 입력(수작업 및 자동화), 데이터 처리, 데이터 저장, 출력물 생성 등...2025.01.04
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21세기 기업의 필수적인 정보시스템 활용2025.01.041. 거래처리시스템(TPS) 거래처리시스템(TPS)은 기업에서 일상적이고 반복적으로 수행되는 거래를 손쉽게 기록하고 처리하는 정보시스템으로, 기업 활동의 가장 기본적인 역할을 지원합니다. TPS는 제품 판매 및 구매, 예금 입출금, 급여 계산, 항공 예약, 물품 선적 등과 같은 실생활에서 가장 일상적이고 반복적인 기본 업무를 능률적으로 신속하고 정확하게 처리하여 데이터베이스에 필요한 정보를 제공합니다. TPS의 주목적은 많은 양의 데이터를 신속하고 정확히 처리하는 것입니다. 1. 거래처리시스템(TPS) 거래처리시스템(TPS)은 기업...2025.01.04
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