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컴퓨터 관련 학습2025.05.101. 웹기반 수업 웹 상에서 이루어지는 학습활동으로, 학습자 주도적 학습 환경을 제공하며 다양하고 풍부한 자료를 활용할 수 있어 효과적인 학습이 가능합니다. 학습자가 학습의 주체가 되어 자기 주도적 학습 능력을 기를 수 있습니다. 2. 컴퓨터 기반 수업 CAI(Computer Assisted Instruction)로, 컴퓨터를 이용한 실제적인 수업으로 학습자 개인 지도식 수업, 컴퓨터와 학습자의 직접적 상호작용, 반복 연습실 프로그램, 시뮬레이션 등이 포함됩니다. 3. 앵커드 모형 학생들에게 관심의 대상이 되는 문제나 쟁점들이 들어...2025.05.10
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무임승차자 문제와 공유자원의 비극에 대한 고찰2025.01.191. 무임승차자 문제 무임승차자 문제는 개인이 공공재나 집합적 재화의 혜택을 받으면서도 그 비용을 부담하지 않으려는 경향을 의미합니다. 이는 공공재의 비경합성과 비배제성으로 인해 발생하며, 개인이 비용을 부담하지 않고도 공공재의 혜택을 누리려는 동기를 가지게 됩니다. 이로 인해 공공재는 시장에서 자발적으로 제공되기 어려워 정부의 개입이 필요합니다. 2. 공유지의 비극 공유지의 비극은 다수의 개인이 공유 자원을 과도하게 사용하여 자원이 고갈되거나 파괴되는 현상을 의미합니다. 이는 공유 자원의 비경합성과 비배제성으로 인해 각 개인이 자...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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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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데이터베이스에 대해 정의하고 장단점을 설명해 봅시다2025.05.131. 데이터베이스의 정의 데이터베이스를 한마디로 정의하는 것은 쉽지 않지만, 일반적으로 데이터베이스는 많은 자료를 모은 집합체이면서 사용자의 요구에 따라 원하는 자료만을 발췌해 이용할 수 있게 만들어진 정보의 총합이자 지식의 보고로 정의된다. 데이터베이스는 디지털 기술의 발전에 따라 그 범위가 확장되고 있으며, 저장 매체, 이용 방법, 구성 내용 등이 지속적으로 변화하고 있어 일률적으로 정의하기 어려운 상황이다. 2. 데이터베이스의 장점 데이터베이스의 주요 장점으로는 ① 데이터 중복 방지, ② 동시 공유 가능, ③ 데이터 일관성 및...2025.05.13
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처리 속도에 따른 인텔 계열 프로세스의 변천사2025.01.281. 초기 인텔 프로세서의 발전과 처리 속도 인텔의 프로세서 역사는 1971년 세계 최초의 상업용 마이크로프로세서인 4004의 출시로 시작되었습니다. 4004는 4비트 마이크로프로세서로, 당시로서는 혁신적인 기술이었지만, 처리 속도는 비교적 낮았습니다. 1980년대 들어, 인텔은 16비트 프로세서를 출시하며, 처리 속도와 성능 면에서 큰 도약을 이루었습니다. 1990년대에는 32비트 프로세서인 펜티엄 시리즈를 통해 클럭 속도가 급격히 증가하였습니다. 2. 기술 혁신을 통한 인텔 프로세서 성능 향상 인텔은 공정 기술의 미세화, 터보 ...2025.01.28
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시스템(system)과 구조(structure)에 대해 설명하시오2025.05.011. 시스템의 개념 시스템(system)은 그리스어 'systema'에서 유래했다. 특정한 목적을 달성하기 위해서 관련된 여러 개의 구성 요소들이 상호 작용을 하는 유기적인 집합체를 의미한다. 시스템은 통일된 하나의 개체를 형성한다. 그렇지만 각각의 고유한 기능을 수행하는 부분들이 존재한다. 2. 시스템의 특징 시스템은 I-P-O의 구조, 피드백 구조, 계층 구조, 목표 지향적, 상승작용적 등의 특징을 가진다. 이러한 특징들은 시스템의 유지와 운영에 필요한 개념이다. 3. 행정학에서 시스템의 실재 행정 분야에서 디지털예산회계시스템(...2025.05.01
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2023년 1학기 알고리즘 출석수업 만점 받은 과제물2025.01.241. 이진 탐색 이진 탐색은 정렬된 상태의 데이터 중 원하는 값을 탐색하는 알고리즘이다. 이진 탐색은 먼저 주어진 데이터 중 중앙값이 목표 값과 일치하는 지 비교한다. 그리고 데이터가 정렬되어 있음을 이용해, 중앙값이 목표 값보다 작다면 중앙값보다 큰 값을 지니는 쪽, 중앙값이 목표 값보다 크다면 중앙값보다 작은 값을 지니는 쪽에 대해 다시 중앙값과 목표 값을 비교하며 데이터를 절반씩 줄여가는 과정을 반복하며 원하는 값을 찾는다. 2. 퀵 정렬 퀵 정렬은 데이터 중 하나의 값을 피벗으로 뽑고 데이터를 그 값보다 큰 쪽과 작은 쪽으로...2025.01.24
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관계 데이터 모델에서 사용하는 키의 종류와 특징2025.01.101. 관계 데이터 모델 관계 데이터 모델은 현재 데이터베이스 시스템에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나입니다. 이 모델은 데이터를 테이블 형태로 나타내며, 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터를 구성하는 방법을 제공합니다. 이러한 모델은 데이터의 일관성, 무결성, 보안성 등을 보장할 수 있으며, 데이터의 검색과 분석을 용이하게 해줍니다. 또한, 관계 데이터 모델은 SQL을 이용하여 데이터를 조작할 수 있기 때문에, 데이터베이스 시스템에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 2. 관계 데이터 모델의 주요 용어 관계 데이터 모델의...2025.01.10
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빅데이터 활용 사례와 기업 발전 방향2025.01.041. 빅데이터 정의 이 논문은 빅데이터의 정의를 시작으로 하여 실제 활용 사례인 아마존의 예측배송시스템과 월마트의 데이터 사용을 통해 대한민국 기업의 발전 방향을 제시하고자 한다. 2. 아마존의 예측배송시스템 아마존은 빅데이터를 활용하여 예측배송시스템을 구축하였다. 이를 위해서는 소비자가 주문하기 전에 예상되는 물류 거점에 필요한 제품을 배치하고, 최종 목적지로 최적화된 경로에 따라 배송이 이루어져야 한다. 3. 월마트의 데이터 활용 월마트는 빅데이터를 활용하여 고객 행동 분석, 재고 관리, 공급망 최적화 등 다양한 분야에서 데이터...2025.01.04
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