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엣지 컴퓨팅 트렌드와 미래 전망 보고서 - 실시간 혁신의 시대, 엣지와 클라우드의 융합이 여는 새로운 가능성2025.01.061. 엣지 컴퓨팅 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장소 또는 그에 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 기술로, 지연 시간을 줄이고, 대역폭 사용을 최소화하며, 데이터 보안과 프라이버시를 강화하는 데 기여합니다. 이 기술은 스마트시티, 스마트 팩토리, 자율주행차, 웨어러블 기기 등 다양한 분야에서 활용되며, 실시간 데이터 처리, 분석 효율성 향상, 보안 강화 등의 이점을 제공합니다. 2. 클라우드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅은 엣지 컴퓨팅과 상호보완적인 관계에 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 대규모 데이터 저장 및 분석 기능을 제공하며, 엣지 컴...2025.01.06
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거래처리시스템(TPS)의 개념과 실제 사례 분석2025.01.171. 거래처리시스템(TPS)의 개념 거래처리시스템(TPS)은 판매 주문서 입력, 호텔 예약, 급여 수령 절차, 인사기록 관리 등의 일상적인 경영상의 문제에서 거래를 수행하는 컴퓨터 시스템을 의미한다. TPS를 통해 특정 파일을 중심으로 특정 정보를 이동하는 프로세스를 여러 개의 번거로운 프로세스 없이 한 번에 쉽게 수행할 수 있다. 2. 배달 플랫폼의 TPS 사례 저자가 경험한 배달의 민족 어플리케이션의 TPS 프로세스를 살펴보면, 음식 주문, 결제(네이버페이), 배송 등의 단계로 구성되어 있다. TPS를 통해 이러한 복잡한 과정을...2025.01.17
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까? RANSAC (파이썬 예제 포함)2025.01.191. 데이터 노이즈 처리 데이터 분석을 할 때 노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 처리할 수 있을까? 이상치 데이터를 제거하는 것은 어려울 수 있으므로, 노이즈에 강한 모델을 찾는 것이 중요하다. RANSAC 알고리즘은 무작위 샘플링과 반복적인 검증 과정을 통해 노이즈의 영향을 최소화하고 신뢰할 수 있는 모델을 찾는 방법이다. 2. RANSAC 알고리즘 RANSAC 알고리즘은 1) 무작위 샘플 선택, 2) 모델 적합, 3) 인라이어와 아웃라이어 구분, 4) 모델 평가, 5) 반복의 과정을 거친다. 이를 통해 노이즈가 많은 데이터에서도...2025.01.19
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2023년 데이터베이스의 기초 및 핵심파악2025.05.081. 데이터베이스 이해 데이터베이스는 '한 조직의 여러 응용 시스템을 다수의 사용자가 공용(shared)으로 사용하기 위해 통합(integrated), 저장(stored)된 운영(operational) 데이터의 집합'이라고 정의된다. 데이터베이스는 파일 처리 시스템과 달리 자기 기술성, 추상화, 다중 뷰, 동시성 제어 등의 기능을 통해 파일 처리 시스템의 문제점을 극복한다. 데이터베이스 시스템은 3단계 구조, 즉 개념적 단계, 논리적 단계 그리고 물리적 단계로 구성된다. 2. 데이터베이스 모델링 데이터베이스 모델링 과정은 사용자 요...2025.05.08
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빅데이터 시대의 ESG 트렌드 기말고사 신유형 족보(2024년 2학기)2025.01.291. 빅데이터 활용의 사회적 문제 빅데이터가 사회 문제 해결에 기여하는 방식 중 적절하지 않은 것은 소규모 데이터 기반 정책 수립입니다. 빅데이터는 전염병 확산 경로 추적, 소비자 행동 분석, 실시간 교통 혼잡 완화 등에 활용될 수 있지만, 소규모 데이터에 기반한 정책 수립은 적절하지 않습니다. 2. 빅데이터 활용의 환경 문제 해결 빅데이터 분석을 통해 에너지 소비 패턴을 분석하여 전기 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 최적화된 에너지 관리 시스템을 설계하여 에너지 낭비를 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 3. 빅데이터 활용...2025.01.29
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인공지능(Artificial Intelligence)에 관하여 조사하여 설명하고 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 인공지능의 정의와 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하며 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링(Alan Turing)의 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 시작되었으며, 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 인공지능이라는 용어가 처음 사용되었습니다. 2. 인공지능의 주요 기술과 접근 방법 인공지능에는 기계 학습, 심층 학습, 자연어 ...2025.01.25
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마케팅 분야에서 빅데이터의 중요성과 필요성2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 방대한 양의 데이터가 다양한 형태로 존재하며, 이를 빠른 속도로 처리할 수 있는 기술을 포함하는 개념이다. 빅데이터의 주요 특징으로는 3V(Volume, Velocity, Variety)로 설명할 수 있다. 첫째, 데이터의 양(Volume)은 방대하다. 둘째, 데이터 생성 속도(Velocity)는 매우 빠르다. 셋째, 데이터의 종류(Variety)는 매우 다양하다. 2. 마케팅에서의 빅데이터 활용 빅데이터는 마케팅에서 다양한 방식으로 활용될 수 있다. 첫째, 고객 세분화와 타겟팅에 있어서 중요...2025.01.23
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스택과 큐(선형큐, 원형큐)의 개념 및 연산 방법2025.01.241. 스택(Stack) 스택은 후입선출(LIFO) 방식으로 데이터를 관리하는 자료구조입니다. 스택의 기본 연산은 푸시(push)와 팝(pop)이며, 탑(top) 포인터를 사용하여 데이터의 삽입과 삭제가 이루어집니다. 스택은 메모리 관리, 함수 호출 관리, 표현식 평가 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. 큐(Queue) 큐는 선입선출(FIFO) 방식으로 데이터를 관리하는 자료구조입니다. 큐의 기본 연산은 인큐(enqueue)와 디큐(dequeue)이며, 앞(front)과 뒤(rear) 두 개의 포인터를 사용하여 데이터의 삽입과 삭제...2025.01.24
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큐와 스택의 구조와 삽입/삭제 연산자 비교2025.01.191. 큐의 구조와 연산자 큐는 데이터의 삽입과 삭제가 각각 한 쪽 끝과 다른 쪽 끝에서 이루어지는 선형 자료구조입니다. 큐는 FIFO(First-In, First-Out) 원칙을 따르며, Enqueue() 함수를 사용하여 데이터를 삽입하고 Dequeue() 함수를 사용하여 데이터를 삭제합니다. 큐에서는 front 포인터와 rear 포인터를 사용하여 삽입과 삭제 연산을 관리합니다. 2. 스택의 구조와 연산자 스택은 데이터의 삽입과 삭제가 같은 쪽 끝에서 이루어지는 선형 자료구조입니다. 스택은 LIFO(Last-In, First-Out...2025.01.19
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