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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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21세기 현대기업의 필수적인 정보시스템 활용2025.01.041. 거래처리시스템(TPS) 거래처리시스템(TPS)은 기업의 일상적인 대량 업무처리를 위해 사용되는 정보시스템입니다. TPS는 거래와 관련된 모든 것을 수신받고 처리하여 그 결과를 보고서 형태로 제공합니다. TPS의 주요 기능은 운영 정보 제공, 운영 요원의 처리 지원, 시스템 개발 참여 용이성, 방대한 양의 자료 처리 등입니다. 씨티은행의 사례에서 볼 수 있듯이 TPS는 자동창구시스템과 글로벌 거래시스템 등의 발전에 기여하였습니다. TPS의 주요 절차는 데이터 입력(수작업 및 자동화), 데이터 처리, 데이터 저장, 출력물 생성 등...2025.01.04
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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
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.121. 빅데이터 기술 요건 빅데이터의 기술 요건은 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하는 데 필요한 기술적인 요구사항을 의미합니다. 빅데이터의 규모와 다양성이 증가함에 따라 이러한 요건은 더욱 중요해지고 있습니다. 빅데이터 기술 요건은 크게 네 가지 단계로 나뉘며, 각 단계별로 필요한 기술이 다양하게 요구됩니다. 2. 데이터 수집 단계 데이터 수집 단계에서는 빅데이터를 생성하고 발생하는 원천 데이터를 수집하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서 필요한 기술은 데이터 수집과 전송, 그리고 신속한 처리가 가능한 시스템을 구축하는 것입니다....2025.01.12
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빅데이터의 개념과 특징, 기업의 활용 사례2025.01.221. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 데이터의 양, 속도, 다양성이라는 세 가지 주요 특징을 가집니다. 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있어 전통적인 데이터베이스 시스템으로는 저장하고 처리하기 어렵습니다. 데이터의 속도는 매우 빨라 실시간 분석과 처리가 필요합니다. 데이터의 다양성은 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 포함하며, 이를 처리하고 분석하기 위해서는 고도의 분석 기법과 기술이 필요합니다. 2. 기업의 빅데이터 활용 사례 아마존은 고객의 구매 이력, 검색 기록, 클릭 패턴 등을 분석하여 개인 맞춤형 추천 시스템을 운영...2025.01.22
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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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[계측공학 및 실습]RC CAR 주행_최종발표2025.04.301. 온도 보정 온도 데이터를 분석하여 최대 온도 29.84°C, 최소 온도 26.10°C, 평균 온도 27.81°C를 계산하였습니다. 기상청에서 발표한 온도 26°C와 측정된 평균 온도 사이에 차이가 있는 이유를 분석하였습니다. 2. 압력 보정 차압센서를 이용하여 압력을 측정하고 보정하였습니다. RC CAR 주행 시 최대 압력 1.003 atm, 최소 압력 1.002 atm, 평균 압력 1.0027 atm을 계산하였습니다. 또한 베르누이 방정식을 이용하여 속도를 산출하였습니다. 3. 각도 변위 보정 변위센서를 이용하여 각도를 측정...2025.04.30
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빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안2025.01.061. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특징은 데이터의 다양성, 속도, 규모, 진실성 등으로 구성된다. 다양성은 다양한 형태와 소스에서 수집된 데이터를 의미하며, 이러한 다양성은 더 많은 정보와 인사이트를 제공한다. 속도는 빅데이터가 실시간으로 생성되고 처리되는 속도를 의미하며, 이는 실시간 의사결정과 빠른 대응이 가능하게 한다. 규모는 매우 큰 양의 데이터를 다룰 수 있는 능력을 의미하며, 이는 더 많은 정보와 인사이트를 얻을 수 있도록 한다. 진실성은 데이터의 정확성, 신뢰성, 일관성 등을 의미하며, 이는 더 높은 품질의 정보와 인사이...2025.01.06
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 기술하시오2025.01.231. 데이터 수집 기술 요건 데이터 수집은 빅데이터 활용의 첫 단계이다. 데이터가 제대로 수집되지 않으면 이후의 처리와 분석이 불가능하다. 오늘날 대부분의 데이터는 웹 로그, 소셜 미디어, IoT 장치, 모바일 앱 등 다양한 소스에서 생성되며, 이러한 데이터는 대용량, 다양한 형태, 빠른 속도로 특징지어진다. 이에 따라 데이터 수집 과정에서는 분산된 환경에서 대용량 데이터를 신속하게 수집하는 기술이 필수적이다. 대표적인 기술로는 Apache Kafka와 같은 메시징 큐 시스템이 있다. 이 시스템은 실시간 데이터 스트리밍을 통해 데이...2025.01.23
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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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