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자료구조_C언어로 구현한 배열과 구조체의 차이점을 설명하시오2025.01.271. 배열 배열은 동일한 타입의 데이터를 메모리상에 연속적으로 저장하는 자료 구조를 말한다. 예를 들어, int 형의 성적을 저장하기 위한 배열이나, char 형의 문자들을 저장하기 위한 문자열 배열 등이 있다. 배열은 인덱스를 사용하여 각 요소에 접근할 수 있으며, 모든 요소가 같은 타입이어야 한다. 2. 구조체 구조체는 서로 다른 타입의 데이터를 하나의 단위로 묶어서 관리할 수 있는 방법으로, 예를 들어, 학생의 이름과 학번, 각 과목 점수 등 서로 다른 타입의 정보를 하나로 묶어 구조체로 정의할 수 있다. 3. 배열과 구조체의...2025.01.27
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데이터베이스 ER 다이어그램 작성2025.01.271. ER 다이어그램 ER 다이어그램은 데이터베이스에 저장되는 데이터의 구조와 데이터 간의 관계를 시각적으로 표현하는 도구입니다. ER 다이어그램에서는 개체(Entity)를 사각형으로, 관계(Relationship)를 마름모로 표현하며, 개체와 관계의 연결 관계(1:1, 1:N, N:N)를 나타냅니다. 필수적으로 참여하는 개체는 개체와 관계를 이중선으로 연결하여 표현합니다. 2. 릴레이션 스키마 릴레이션 스키마는 데이터를 표준화된 형식으로 표현하는 도구입니다. 릴레이션 스키마에서는 개체를 테이블로, 속성을 열로 표현하며, 기본 키와...2025.01.27
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빅데이터에서 유발되는 윤리적 문제 보고서2025.05.111. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터의 정의는 일반적으로 사용되는 데이터 수집과 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기를 가진 데이터를 말한다. 빅데이터의 사이즈는 단일 데이터 집합의 크기가 수십 테라바이트에서 수 페타바이트에 이른다. 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터의 특성은 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이다. 2. 빅데이터와 인공지능의 윤리적 문...2025.05.11
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빅데이터의 개념, 활용 사례 및 문제점과 해결책2025.01.051. 빅데이터의 정의 및 특징 빅데이터(big data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합 조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 빅데이터의 큰 특징으로는 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)가 있으며, 최근에는 정확성과 가치가 추가되어 V5라 부르기도 한다. 2. 빅데이터의 활용 사례 구글은 데이터 양이 많으면 많을수록 얻을 수 있는 정보의 품질이 좋아진다는 것을 인터...2025.01.05
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정보시스템에 관련된 정의와 구성요소에 관련하여 논하시오2025.01.241. 경영 차원에서 활용되는 정보시스템 경영 차원에서 정보시스템은 기업의 목표 달성을 위한 필수적인 수단이다. 경영진과 직원들에게 필요한 데이터를 신속하게 제공하고, 이를 통해 효율적인 의사결정을 돕는다. 정보시스템은 단순한 데이터 관리 도구를 넘어 경영 전략을 지원하고, 조직의 자원을 최적화하며, 기업의 전반적인 성과를 높이는 중요한 역할을 한다. 2. 정보시스템의 특징 정보시스템의 주요 특징은 단순히 데이터를 관리하는 것이 아닌, 정보를 가공하여 조직 내에서 유의미하게 사용할 수 있도록 한다는 점이다. 이를 통해 조직은 데이터를...2025.01.24
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데이터 저장매체 기술의 혁신 과정의 의미2025.05.041. 데이터 저장매체 기술의 정의와 특성 데이터 저장매체 기술은 음악, 영상, 문서, 프로그램 등의 정보들을 디지털 형태로 저장하고 관리하는 기술로 정의된다. 이 기술은 호환성, 안정성, 반영구성, 간편성 등의 특성을 가지고 있어 정보화 사회의 진보를 가져왔다. 2. 내장형 저장매체 기술 현황 내장형 저장매체로는 HDD와 SSD가 있다. HDD는 자기디스크 기반의 보조기억장치이며, SSD는 반도체 메모리 기반의 저장장치로 HDD에 비해 속도, 내구성, 전력소비 등에서 우수하다. 최근 SSD 시장이 성장하면서 HDD와 SSD가 경쟁하...2025.05.04
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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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군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
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[만점레포트] 방송대 방통대 방송통신대 데이터베이스시스템 출석과제 중간과제물2025.05.021. 데이터베이스 시스템 파일 처리 시스템은 데이터의 구조나 위치가 프로그램별로 저장되어 공유가 되지 않고 중복 저장의 문제가 생깁니다. 이로 인해 일관성, 보안성, 경제성 측면에서 문제점이 발생합니다. 데이터베이스 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안입니다. 2. ER 다이어그램 제시된 조건을 만족하는 ER 다이어그램을 그렸습니다. 관객과 티켓 간의 관계는 1:N으로, 한 명의 관객이 여러 개의 티켓을 예매할 수 있지만 하나의 티켓은 오직 한 명의 관객에게 예매될 수 있습니다. 또한 관객 정보는 티켓 예매 여부와 상관없이 ...2025.05.02
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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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