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데이터 모델링에 있어 ERD를 관계형 모델로 사상시킨다. 산출물인 관계들을 데이터모델 설계 툴을 활용하여 작성하시오.2025.01.181. 데이터베이스 설계 데이터베이스 설계는 기능 중심 프로세스로 설계하더라도, 고객의 욕구를 먼저 이해하고, 이를 문서화하는 작업이 선행되어야 한다. 이러한 작업을 요구분석이라고 한다. 이 설계 과정에서는 현재 기업 정보의 구조를 살펴보고, 정보시스템상의 문제점을 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 새롭게 데이터베이스를 구축한다면 고객이 요구하는 핵심 기능들이 무엇인지 리스트업 및 문서화하여, 그에 알맞은 설계가 구현되어야 한다. 2. 개념적 모델링 요구분석 과정이 끝나면 개념적 모델링을 위해, 데이터베이스 청사진을 그려야 한다. 이를 ...2025.01.18
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데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계2025.01.181. 데이터베이스 데이터 모델링 데이터베이스 데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성한다. 요구사항에는 관리해야 할 필요성이 있다고 생각되는 모든 범위(예: 비디오관리, 서적관리, 친구관리, 음반관리, CD Title관리 등)이 포함된다. 2. 데이터베이스 설계 데이터베이스를 설계할 때는 기능 중심 프로세스일지라도 고객의 비즈니스를 이해하고 문서화된 요구 사항 분석을 기반으로 설계해야 한...2025.01.18
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데이터베이스 데이터 모델링에서 ERD를 관계형 모델로 사상하기2025.01.191. 데이터 모델링 데이터 모델링은 데이터베이스 설계 과정에서 중요한 단계입니다. ERD(Entity-Relationship Diagram)를 관계형 모델로 사상하는 것은 데이터 모델링의 핵심 작업 중 하나입니다. 이를 통해 데이터베이스의 테이블, 열, 관계 등을 정의할 수 있습니다. 2. ERD 관계형 사상 ERD를 관계형 모델로 사상하는 과정에서는 엔티티를 테이블로, 속성을 열로, 관계를 외래키 관계로 매핑합니다. 이를 통해 데이터베이스 설계 툴을 활용하여 관계형 데이터 모델을 작성할 수 있습니다. 3. 데이터베이스 설계 툴 데...2025.01.19
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방통대 방송대 데이터베이스시스템 핵심요약노트 교재요약본 (1장~14장)2025.01.251. 데이터베이스 시스템 개요 데이터베이스 시스템의 기본 개념과 구성 요소, DBMS의 역할 및 특징, 데이터 모델링 기법 등을 설명합니다. 데이터베이스 시스템의 기본적인 구조와 기능을 이해할 수 있습니다. 2. 데이터 모델링 개체-관계 모델(ER 모델)을 중심으로 데이터 모델링 기법을 설명합니다. 개체, 속성, 관계 등의 개념을 이해하고, ER 다이어그램 작성 방법을 학습할 수 있습니다. 3. SQL 언어 SQL(Structured Query Language)의 기본 문법과 활용 방법을 설명합니다. DDL(Data Definiti...2025.01.25
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[한국방송통신대학교] 2024년 1학기 데이터베이스시스템 출석수업과제2025.01.251. 데이터 정의 언어 (DDL) 데이터베이스 객체를 생성, 수정, 삭제하기 위해 사용하는 언어로, 외부 스키마 명세, 각 프로그램이 요구하는 데이터의 논리적 구성이나 특징을 규정하고 데이터의 물리적 구성을 규정한다. 또한 물리적, 논리적 구성 간 사상을 규정하여 물리적 구성을 논리적 구성으로 변환할 수 있게 한다. 2. 데이터 조작 언어 (DML) 구조화된 데이터에 사용자가 접근, 조작할 수 있도록 지원하는 언어이며, 필요한 데이터를 검색하거나, 삽입, 삭제, 수정할 수 있다. 3. 데이터 제어 언어 (DCL) 데이터베이스에서 접...2025.01.25
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 데이터처리와 활용 2021년 중간과제(만점)2025.01.251. 개체(entity)와 개체 타입(entity type) 개체(entity)는 사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유뮤형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체를 말한다. 실세계의 구별 가능한 모든 사물. 개체 타입(entity type)은 개체 타입(entity type) 개체(entity)들의 집합이라고 할 수 있으며 데이터 구조를 설명하는 기본 구성 요소이다. 2. 개체 무결성(entity integrity) 기본 키를 구성하는 애트리뷰트는 NULL값을 가져서는 안되며 관계형 데이터베이스 내에 오직 하나의 값만 존재해야 ...2025.01.25
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A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성하시오2025.04.261. 데이터 모델링 절차 데이터베이스 설계는 사용자 요구 사항을 염두에 두고 데이터베이스를 만드는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자 요구사항을 제대로 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적, 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 있습니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 요구사항 분석 단계의 결과를 ERD와 같은 개념적 데이터 모델로 표현하는 단계입니다. 요구사항 분석 결과를 바탕으로 데이터베이스에 저장할...2025.04.26
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명세에 따른 항공사, 병원 데이터베이스 스키마 설계2025.05.071. 항공사 예약 데이터베이스 1. 개체집합 도출과 근거: 비행기(일련번호, 기종, 엔진, 생산연도, 좌석), 출발/도착지(공항이름, 국가, 도시이름, 인구), 승객(이름, 성별, 전화번호, 흡연, 마일리지), 스케줄(스케줄 번호, 일시). 2. ER 스키마 작성과 근거: 비행기와 스케줄은 일대다 관계, 스케줄과 예약은 다대다 관계, 스케줄과 출발/도착지는 다대일 관계. 3. 테이블 스키마 변환 결과: 비행기, 승객, 출발/도착지, 스케줄 테이블과 배정, 예약, 출발, 도착 테이블로 구성. 2. 병원 데이터베이스 1. 주요 개체집합...2025.05.07
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다. 2. 모수적 방법과 비모수적 방법 모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다. 두 방법은 데이터에 대한 가정과 모델의 유연성 측면에서 서로 다릅니다. 블로그에서는 두 방법을 비교하...2025.05.13
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