총 1,320개
-
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
-
데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.041. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 특정 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 상호 관련된 데이터들의 모임입니다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합 데이터, 저장 데이터, 운영 데이터의 4가지 특징을 가집니다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 특징으로는 실시간 접근성, 계속적인 변화, 동시 공유, 내용 기반 참조, 데이터 논리적 독립성이 있습니다. 이를 통해 데이터베이스는 사용자의 요구에 실시간으로 응답하고, 데이터를 계속 변경하여 현재 상태를 반영하며, 여러 사용자가 동시에 이용할 수 있습니다. 3. 데이터베이스의 분류 데...2025.01.04
-
데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.231. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있게 정리한 정보의 집합체이다. 데이터베이스 시스템은 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 구성된다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 일반적인 특징은 통합된 데이터, 저장된 데이터, 공용데이터, 변화하는 데이터이다. 또한 데이터베이스는 정보의 축적 및 전달, 정보 이용, 정보 관리, 정보기술 발전, 경제·산업적 측면에서 다양한 특성을 가진다. 3. 데이터베이스의 분류 데이터베이스는 형태에 따라 정형, 반정형, ...2025.01.23
-
미국센서스 데이터 수입고저분류 분석2025.11.111. 데이터마이닝 고려대학교 데이터마이닝 수업에서 다루는 주제로, 대규모 데이터셋에서 패턴과 의미 있는 정보를 추출하는 기법입니다. 미국센서스 데이터를 활용하여 수입 수준을 분류하는 실제 사례를 통해 데이터마이닝의 실무 적용 방법을 학습합니다. 2. 미국센서스 데이터 미국 인구조사국에서 수집한 대규모 인구통계 데이터로, 개인의 인구통계학적 정보, 경제 상태, 교육 수준 등 다양한 속성을 포함합니다. 이 데이터는 머신러닝 및 분류 모델 개발의 벤치마크 데이터셋으로 널리 활용됩니다. 3. 수입고저분류 개인의 연간 수입을 특정 기준에 따...2025.11.11
-
데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.291. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 어느 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공유해서 사용할 수 있도록 데이터들을 통합하여 체계적으로 조직한 후 저장한 운영 데이터의 집합이다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터의 특징을 가지고 있다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스는 관련 기술 발전과 정보량 증가에 따라 계속 변화하고 있어 정의하기 어렵다. 데이터베이스를 구성하는 정보의 성격에 따라 다중출처데이터베이스와 유일출처데이터베이스로 구분할 수 있으며, 서비스제공자에 따라 민간데이터베이스와 공공데...2025.01.29
-
데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.231. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 다수의 사용자가 여러 데이터를 효율적으로 관리하고 사용할 수 있도록 조직화된 데이터의 집합을 의미합니다. 데이터베이스는 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어서, 데이터를 체계적으로 관리하고 다양한 목적에 맞게 데이터를 제공하는 기능을 담당합니다. DBMS를 통해 데이터는 중앙에서 관리되며, 이를 통해 중복된 데이터의 발생을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스는 데이터의 통합성, 데이터의 독립성, 데이터의 다중 사용자 접근성, 데이터의 무결성과 ...2025.01.23
-
데이터베이스의 개념과 특징2025.01.131. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 어느 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공유해서 사용할 수 있도록 데이터들을 통합하여 체계적으로 조직한 후 저장한 운영 데이터의 집합이다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터의 특성을 가지고 있다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 특징은 데이터 중복의 최소화, 데이터의 독립성, 데이터의 보안성, 데이터의 공유, 데이터의 무결성이다. 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터의 논리적/물리적 독립성을 보장하며, 데이터에 대한 보안을 유지하고, 다...2025.01.13
-
텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
-
시스템분석설계: 코드 설계 및 실제 적용 사례2025.11.151. 코드의 기본 개념 및 기능 코드는 정보처리 시 효율성을 극대화하기 위해 설계되는 중요한 요소입니다. 코드의 3대 기능은 식별기능(다른 것과 구별), 분류기능(동일 특성의 데이터 그룹화), 배열기능(순서대로 나열)입니다. 추가적으로 간소화, 표준화, 연상, 암호화, 오류검출 기능이 있으며, 컴퓨터 처리 시 융통성과 일관성, 업무 처리 시 효율성과 용이성을 갖춰야 합니다. 2. 코드 설계의 유의사항 및 설계 과정 코드 설계 시 컴퓨터 처리 적합성, 공통성, 확장성, 체계성, 일관성, 간결성, 식별성, 정렬과 분류 편의성을 고려해야...2025.11.15
-
측정수준에 따른 명목 척도분류 기능2025.11.161. 명목 척도의 개념 및 특성 명목 척도는 측정 수준 중 가장 낮은 수준의 척도로, 범주형 데이터를 측정하는 데 가장 적합하다. 개체들 간의 차이를 분류하기 위한 가장 기본적인 척도이며, 간단한 분류나 범주화에 유용하다. 명목 척도는 단순히 범주를 분류하는 기능을 수행하며, 데이터 분석에서 다른 척도와 함께 사용될 때 매우 유용하다. 이 척도는 연구자가 데이터를 분류하고 범주화하여 변수 간의 차이를 비교하는 데 도움을 준다. 2. 측정의 개념 및 중요성 측정은 대상에 대한 양적 또는 질적 정보를 수집하고 분석하는 과정으로, 대상의...2025.11.16
