총 3,313개
-
관계형 데이터베이스에 대해 정의하고 구성 요소들에 대해 설명해 봅시다2025.05.121. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터가 하나 이상의 열과 행의 테이블에 저장되어 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 파악하고 이해할 수 있도록 사전 정의된 관계로 데이터를 구성하는 정보 모음입니다. 관계형 데이터베이스는 1970년 IBM에 근무하던 코드(E.F.Codd)에 의해 처음 제안되었고, 관계형 데이터베이스를 구성하는 개체(Entity)나 관계(Relationship)를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현했습니다. 관계형 데이터베이스의 장점은 간결하고 보기 좋게 정리...2025.05.12
-
인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.181. 데이터베이스와 인공지능의 상호작용 데이터베이스와 인공지능은 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 인공지능 알고리즘은 대량의 데이터를 필요로 하며, 데이터베이스 시스템은 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있게 해줍니다. 데이터베이스는 실시간 처리와 대용량 데이터 활용을 위해 진화하고 있으며, 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 지원하고 있습니다. 이러한 상호작용은 다양한 분야에서 혁신과 가치를 창출하고 있습니다. 2. 데이터 구조화와 데이터베이스의 역할 데이터의 구조화는 인공지능 기술의 효율성과 정확성을 높이는 데 중요한 ...2025.01.18
-
컴퓨터 시스템의 종류 4가지와 각각의 구체적인 내용2025.04.251. 일괄 처리 시스템 일괄 처리 시스템은 특정 시간 동안 모여진 자료를 컴퓨터의 입력 자료로 만든 다음 특정 시점에 모여진 모든 자료를 일괄 입력하여 실행하여 결과를 출력시키는 방식입니다. 일반적으로 '입력 매체 >> 일괄 입력 >> CPU >> 일괄 출력 >> 출력장치'의 데이터 흐름을 따르며, 대표적인 예로 급여 계산 처리를 들 수 있습니다. 일괄 처리 시스템은 작업 시작과 완료 사이의 반환시간이 길고, 실행 중인 작업 중간에 끼어들 수 없다는 단점이 있지만, 자동 작업순서화, 오프라인 연산, 스풀링, 버퍼링 등의 개념을 도입...2025.04.25
-
데이터 수집 및 처리(DAQ 시스템)_예비보고서2025.04.301. DAQ 시스템 DAQ(Data Acquisition)란 DAQ하드웨어를 이용해 하중, 압력, 습도, 가속도, 변위, 토크 등의 아날로그 물리량의 데이터를 수집하고 이를 디지털화하여 계측, 제어 및 분석하는 것을 말한다. DAQ 시스템은 센서, 신호 컨디셔닝, DAQ 하드웨어로 구성된다. 센서는 물리량을 전기 신호로 변환하고, 신호 컨디셔닝은 센서 신호를 DAQ 보드가 처리할 수 있는 신호로 변환한다. DAQ 하드웨어는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 컴퓨터에 전달한다. 2. 교정(Calibration) 교정은 특정 조건...2025.04.30
-
정보처리 정리2025.01.091. 자연어 처리 자연어 처리는 컴퓨터가 자연언어 이해와 출력을 가능하도록 연구하는 분야입니다. 처리 과정은 단어에 반응하고 분석과 의미파악과정을 거치고, 문법적, 논리적 구조를 파악한 후 맥락을 이해하여 의도를 파악하고 적용하고 추론하여 발화계획을 세우고 문법적 논리적 구조로 실현하여 단어로 반응하는 것입니다. 응용 분야로는 기계번역, 자동통역, 사람과 기계가 소통하는 분야, 텍스트 이해로 질의응답 시스템, 텍스트 요약, 웹 문서 검색 등이 있습니다. 2. 정규표현식 정규표현식이란 문자의 형식을 지정하는 언어입니다. 문자열을 조작...2025.01.09
-
인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.04.251. 데이터베이스 정보화 시대에 데이터의 양이 급격히 증가하고 있으며, 이러한 데이터를 기반으로 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 인공지능이 문제를 해결하기 위해서는 많은 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력이 필요하므로, 데이터베이스 구축이 필수적입니다. 특히 그래프 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있어 인공지능의 학습 및 처리 능력 향상에 도움이 됩니다. 따라서 데이터베이스 기술의 고도화는 인공지능 발전에 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 2. 인공지능 인공지능은 데이터를 기반으로 학...2025.04.25
-
R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
-
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
-
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
-
자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
4 / 332
