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4차 산업혁명과 관련된 정보기술 빅데이터의 개념, 특성 및 활용2025.04.251. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존 데이터베이스 소프트웨어로는 저장, 관리, 분석이 어려운 대용량의 데이터 집합을 의미합니다. 빅데이터는 3V 특징을 가지고 있는데, 이는 volume(규모), variety(다양성), velocity(속도)를 의미합니다. 빅데이터는 기존 데이터 분석보다 훨씬 많은 데이터를 다루며, 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터도 포함하고 있습니다. 2. 빅데이터 활용 기술 빅데이터를 활용하는 기술에는 빅데이터 수집, 저장 및 관리, 전처리, 분석, 시각화, 공유 기술 등이 있습니다. 이러한 기술들은...2025.04.25
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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08
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관계형 데이터베이스의 정의와 구성 요소2024.12.311. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터를 표 형태의 릴레이션으로 표현하는 모델입니다. 데이터의 설계가 쉽고 간결하지만 성능이 떨어지는 단점이 있습니다. 관계형 데이터베이스의 주요 구성 요소로는 애트리뷰트, 릴레이션, 도메인, 튜플, 키 등이 있습니다. 이를 통해 대량의 정보를 쉽고 간결하게 처리할 수 있어 정보화 시대에 중요성이 높아지고 있습니다. 1. 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 저장하고 관리하는 데이터베이스 시스템입니다. 이는 데이터 간의 관계를 명확히 정의하고 유지할 수 있어 ...2024.12.31
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 활용 및 문제점2025.05.041. 빅데이터의 개념 및 특성 빅데이터는 급증하는 디지털 환경에서 기존의 데이터베이스 시스템으로 처리하기 어려운 대규모 데이터로, 많은 양의 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한다. 빅데이터의 5가지 특징은 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity), 정확성(Veracity), 가치(Value)이다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 기술은 의료정보시스템, 서울시 심야버스 노선 개선, 신용평가 모델 등에 활용되고 있다. 코로나19 백신 개발, 심야버스 노선 최적화, 온라인 신용평가 등의 사례를 통해 빅...2025.05.04
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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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RFID 기술을 활용한 버스 정류장 보조 단말기를 통한 자동 하차 태그 처리2025.01.231. RFID 기술 RFID 기술은 무선 주파수를 이용하여 사물에 부착된 태그의 정보를 인식하고 처리하는 기술입니다. 이 기술은 버스 정류장에 설치된 보조 단말기를 통해 승객의 하차 태그를 자동으로 처리할 수 있습니다. 2. 버스 하차 태그 처리 현재 버스 하차 시 교통카드 미 태그로 인한 패널티 요금 발생과 빅데이터 수집 손실이 큰 문제입니다. 보조 단말기를 통해 자동으로 하차 태그를 처리함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 3. 버스 정류장 보조 단말기 버스 정류장에 설치된 보조 단말기는 RFID 기술을 활용하여 1~2m...2025.01.23
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멀티미디어개론 색상변환을 하는 이유에 대한 설명2025.01.181. 색상 변환 색상 변환은 하나의 색 공간에서 다른 색 공간으로 이미지의 색상을 변경하는 과정을 말한다. 색 공간은 색상의 표현을 위한 특정한 방법을 지칭하며, RGB, YUV, HSV, CMYK 등 다양한 색 공간이 있다. 색상 변환은 다양한 출력 장치의 색 공간 차이, 데이터 압축, 이미지 및 비디오 처리 등의 이유로 실시된다. 2. 샘플링 샘플링은 연속적인 신호를 이산적인 값으로 변환하는 과정을 의미한다. 이는 디지털 컴퓨터가 이산적인 값만을 처리할 수 있기 때문에 필요한 과정이다. 샘플링은 신호를 일정한 시간 간격으로 측정...2025.01.18
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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빅데이터의 정의, 등장 배경 및 활용 사례2025.01.181. 빅데이터의 정의 빅데이터는 일반적인 데이터 관리 도구로 처리하기 어려운 대규모의 데이터 세트를 의미한다. 빅데이터의 특징은 흔히 '3V'로 설명되는데, 이는 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)를 말한다. 최근에는 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 추가되어 '5V'로 확장되기도 한다. 2. 빅데이터의 등장 배경 빅데이터의 등장 배경은 기술 발전, 소셜 미디어와 모바일 기기의 보급, 사물인터넷(IoT) 기술의 발전 등이다. 컴퓨터 기술과 인터넷의 발전으로 대량의 데이터를 생성하고 저장...2025.01.18
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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