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- 09:27, 11 October 2024 신호 대 잡음비 (hist | edit) [1,840 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Signal-to-Noise Ratio, SNR''' 줄여서 SNR이라고 많이 부른다. 신호 대 잡음비는 통신 및 신호 처리와 같은 다양한 분야에서 사용되는 측정 지표로, 원하는 '''신호의 수준'''을 '''배경 잡음의 수준'''과 비교한다. * SNR이 높을수록 신호가 더 선명하게 전달되며, 낮을수록 잡음이 신호에 비해 더 두드러지게 된다. == 정의 및 공식 == SNR의 공식은 단순히 아래와 같다. * 신호...) Tag: Visual edit
- 03:00, 10 October 2024 스크램블링 인코딩 (hist | edit) [6,207 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Scrambling Technique''' 스크램블링 기법은 독자적인 인코딩 기법이라 보긴 어렵고 다른 인코딩 방식에서 발생할 수 있는 문제점을 보완하는 기법이라고 보아야 한다. == 스크램블링 기법 == Scrambling은 특정 비트열이 신호 상에서 일정한 전압 상태(예: 지속적인 0 또는 +, -의 패턴)를 발생시키는 문제를 해결하기 위한 기술이다. 주요 목적은 데이터를 전송할 때 신호의...) Tag: Visual edit
- 02:25, 10 October 2024 NRZ 인코딩 (hist | edit) [2,051 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Non-Return to Zero''' 참고로 아래 문서에서 말하는 +5v는 그냥 예를 들기 위한 전압이다. 항상 +5v여야 하는 것은 아니며 그냥 특정 양의 전압 또는 음의 전압이면 된다. 대체글=NRZ-L과 NRZI 기법|섬네일|NRZ-L과 NRZI 기법 == NRZ-L == '''Non-Return to Zero-Level''' * 두개의 다른 볼트(예를 들어 0과 +5V)가 0과 1비트에 맞게 변한다. * 하나의 볼트값은 하나의 비트에...)
- 01:52, 10 October 2024 이중 위상 인코딩 (hist | edit) [3,323 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Biphase Encoding''' 이중 위상 인코딩은 한 신호 안에 두개의 위상이 다 있기 때문에 이중 위상(Biphase)이라고 불린다. 한 신호 안에서 올라가고 내려가는 방향을 통해 0 또는 1을 나타낸다. == 맨체스터(Manchester) == 500x500픽셀 * 각 이진 값을 전달하는 그 사이에 전압이 바뀐다. ** 중간에 올라가면 1, 중간에 내려가면 0이다. === 알고리즘 코드...) Tag: Visual edit
- 05:25, 9 October 2024 다중 레벨 이진 인코딩 (hist | edit) [5,481 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: 섬네일|다중 레벨 이진 인코딩 '''Multilevel Binary Encoding''' == Bipolar-AMI == '''Bipolar Alternate Mark Inversion''' 한국에서는 '''양극성 AMI''' 또는 '''양극성 대체 마크 반전'''이라는 표현들이 간혹 사용되나 영어 그대로 사용하는 경우가 많다. * 이진 값이 0일 땐 전압도 0이다. * 이진 값이 1일 땐 전압이 움직인다. 이때 교대로 움직인다. ** 첫번...) Tag: Visual edit
- 04:26, 9 October 2024 NRZ 기법 (hist | edit) [31 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Non-Return to Zero''' 참고로 아래 문서에서 말하는 +5v는 그냥 예를 들기 위한 전압이다. 항상 +5v여야 하는 것은 아니며 그냥 특정 양의 전압 또는 음의 전압이면 된다. 대체글=NRZ-L과 NRZI 기법|섬네일|NRZ-L과 NRZI 기법 == NRZ-L == '''Non-Return to Zero-Level''' * 두개의 다른 볼트(예를 들어 0과 +5V)가 0과 1비트에 맞게 변한다. * 하나의 볼트값은 하나의 비트에...) Tag: Visual edit
- 01:50, 9 October 2024 직류 성분 (hist | edit) [1,659 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''DC Component''' 직류 성분은 신호의 평균 전압을 나타내는 개념으로, 주파수 도메인에서 신호의 직류(DC) 성분이란 0 Hz의 주파수를 가지는 성분을 의미한다. 쉽게 말해, 신호가 시간에 따라 변할 때, 그 신호의 평균적인 전압 수준을 나타낸다. === 직류 성분의 의미: === # '''평균 전압''': 직류 성분은 신호의 평균 전압 값으로, 이 값이 0이 아닌 경우 신호가 지속적으로...) Tag: Visual edit
- 01:48, 9 October 2024 디지털 신호 인코딩 (hist | edit) [4,030 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: == 관련 개념 == === 단극과 양극(Unipolar vs Polar) === 기본적으로 단극성이 구현이 쉽다. 하지만 양극성이 장점이 신호의 폭도 크고, 직류성이 없다는 장점이 확실히 크다. '''단극성(Unipolar)''' * +극 또는 -극 하나만 존재한다. 즉 0과 하나의 극 2가지로 이루어진 신호이다. (보통 +극만 사용한다.) 예를 들어, 0과 +5V 사이에서 변동하는 신호가 단극성 신호이다. '''양극성(P...) Tag: Visual edit
- 01:25, 9 October 2024 디지털 신호 (hist | edit) [1,893 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Digital Signal''' '''디지털 신호'''는 이진 데이터를 전송하기 위해 사용되는 전압 펄스 신호이다. 즉 연속적인 0과 1을 전송하기 위해 사용되는 연속적인 전압 펄스이다. * 불연속적인 전압 펄스의 연속 ** 각 펄스는 신호 요소 * 이진 데이터(0, 1)는 각 데이터 비트를 신호 요소(+5v, -5v 등)로 인코딩됨 == 관련 용어 == '''단극성(Unipolar)''' * +극 또는 -극 하나만 존재한다....) Tag: Visual edit
- 01:23, 7 October 2024 Logistic regression (hist | edit) [1,707 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: {{DISPLAYTITLE:로지스틱 회귀}}) Tag: Visual edit
- 09:14, 4 October 2024 위상 변조 (hist | edit) [4,584 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Phase Modulation, PM''' 위상 변조는 신호의 위상을 변형하여 정보를 전달하는 변조 방식이다. 즉, 신호의 진폭이나 주파수는 유지한 채, 위상을 변조함으로써 데이터를 표현한다. 위상 변조는 아날로그와 디지털 통신 모두에서 사용되며, 특히 디지털 신호 전송에 매우 중요한 역할을 한다. == 의의 == 위상 변조에서는 위상의 변화를 통해 정보를 실어 나른다. 일반적...) Tag: Visual edit
- 08:56, 4 October 2024 위상 (hist | edit) [1,833 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Phase; 位相;''' 위상은 주기적인 신호나 파동이 특정 시점에서 어느 위치에 있는지를 나타내는 물리적 개념이다. 주기적인 신호는 시간이 지남에 따라 일정한 패턴을 반복하는데, 위상은 그 신호가 한 주기 내에서 어떤 상태에 있는지, 즉 신호의 진행 정도를 각도로 표현한다. * 보통 0도부터 360도까지의 범위로 위상을 나타내며, 주기가 360도를 기준으로 순환한...) Tag: Visual edit
- 07:31, 4 October 2024 ER 모델 릴레이션 변환 (hist | edit) [5,763 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''ER-to-Relational Mapping''' ER 모델 릴레이션 변환은 개체-관계(ER) 모델을 관계형 데이터베이스로 변환하는 일련의 과정을 말한다. 각 단계는 ER 모델에서 사용된 다양한 개체와 관계들을 관계형 데이터베이스의 테이블로 적절히 매핑하는 방법을 정의한다. == 단계 요약 == '''ER-to-Relational Mapping Algorithm''' * Step 1: Mapping of Regular Entity Types * Step 2: Mapping of Weak Entity Types * St...) Tag: Visual edit
- 06:34, 4 October 2024 슈퍼 키 (hist | edit) [794 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Super Key''' 슈퍼 키는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 한 테이블의 '''튜플(행)을 고유하게 식별'''할 수 있는 '''속성들의 집합'''을 말한다. 즉, 테이블 내에서 각 행을 유일하게 구분할 수 있는 속성들의 조합이다. 슈퍼 키는 '''기본 키'''(Primary Key)와 관련이 있지만, 반드시 최소한의 속성들로만 구성될 필요는 없다. 슈퍼 키에는 다른 속성이 포함될 수 있지만,...) Tag: Visual edit
- 03:01, 4 October 2024 웹 아키텍처 (hist | edit) [3,901 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: == 발전 == === 정보 제공 웹 (웹 1.0) === * '''아키텍처''': 초기 웹은 주로 정적인 내용을 전달하는 데 중점을 두어 HTML 페이지를 사용했다. * '''프로토콜''': 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP)이 웹 페이지 전송을 위해 주로 사용되었다. * '''개선 사항''': ** 정적 HTML 페이지는 하이퍼링크를 통해 연결되어 사용자가 페이지 간 탐색할 수 있게 했다. ** 웹 서버(예: 아파치)의...) Tag: Visual edit
- 11:55, 3 October 2024 데이터베이스 집계 (hist | edit) [2,534 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: Aggregation '''집계'''는 데이터베이스 설계에서 두 개 이상의 엔티티 간의 관계를 표현하는 모델링 개념으로, 이러한 엔티티의 조합적 중요성을 강조하는 방식이다. == 의의 == 집계(Aggregation)는 관련 엔티티를 하나의 단위로 그룹화하여 더 높은 수준의 추상을 생성하는 데 사용된다. 이는 관계 자체가 추가적인 속성을 요구하거나 복잡한 관계를 단일 엔티티로 표현하...) Tag: Visual edit
- 11:33, 2 October 2024 윈도우 명령 프롬프트 (hist | edit) [8,371 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: Windows Command Prompt; cmd.exe; 윈도우 CMD, Windows CMD == 명령어 == === 주요 명령어 === {| class="wikitable" !커맨드 !동작 |- |CD [이동할 경로] |커맨드창 위치이동 |- |dir |현재 위치의 파일과 디렉토리(폴더) 목록 보기 |- |help |명령어 도움말 보기 (명령 프롬프트 명령어를 모두 보여준다) |- |ipconfig |네트워크 설정상태 보기(/all 옵션을 붙여 상세한 설정 정보를 볼 수 있다) |- |md [생...) Tag: Visual edit
- 23:14, 28 September 2024 N-fold 교차 검증 (hist | edit) [2,332 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''N-fold Cross-Validation''' N-fold 교차 검증은 '''데이터셋을 N개의 부분으로 나눈 후, 그중 하나를 테스트 세트로, 나머지를 훈련 세트로 사용해 모델을 평가하는 방법'''이다. 이 과정을 N번 반복하며, 각 부분이 한 번씩 테스트 세트로 사용된다. 마지막에 N번의 평가 결과를 평균하여 모델의 성능을 측정한다. == 설명 == N-fold 교차 검증은 모델의 '''일반화 성능'''을 평가...) Tag: Visual edit
- 23:49, 27 September 2024 기저율 (hist | edit) [2,125 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''Base Rate''' 기저율은 특정 사건이나 상태가 발생할 확률을 나타내는 기본적인 통계값이다. 이는 별다른 추가 정보 없이 주어진 집단 내에서 해당 사건이 발생할 확률을 나타낸다. == 특징 == 기저율은 종종 의사결정 과정에서 무시되거나 간과되기 쉬운 값이다. 특히 개인적이거나 특수한 정보에 더 큰 비중을 두는 경향이 있을 때 기저율은 잘못 해석되거나 왜곡...) Tag: Visual edit
- 12:44, 26 September 2024 데이터베이스 사용자 정의 무결성 (hist | edit) [2,152 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''User-Defined Integrity''' 사용자 정의 무결성은 비즈니스 또는 애플리케이션의 특정 요구사항에 따라 정의되는 규칙으로, 데이터의 무결성을 유지하기 위해 사용자나 개발자가 설정하는 제약조건이다. 이 무결성 유형은 데이터베이스의 기본적인 제약조건과는 다르게, 각 조직의 비즈니스 로직이나 정책에 맞추어 맞춤형으로 설정된다. == 특징 == '''비즈니스 규칙 기...) Tag: Visual edit
- 12:32, 26 September 2024 데이터베이스 도메인 무결성 (hist | edit) [2,259 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Domain Integrity''' 도메인 무결성은 데이터베이스에서 각 속성(열)이 가질 수 있는 값의 범위와 유형을 정의하여, 유효한 데이터만 입력될 수 있도록 보장하는 규칙이다. 도메인 무결성은 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 유지하는 데 필수적이다. == 주요 요소 == 도메인 무결성은 각 데이터 열에 대해 허용되는 값의 집합을 정의하며, 이는 데이터 유형, 길이,...) Tag: Visual edit
- 12:29, 26 September 2024 데이터베이스 참조 무결성 (hist | edit) [2,472 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Referential Integrity''' 참조 무결성은 데이터베이스에서 외래 키(foreign key)가 다른 테이블의 주 키(primary key)와 일관되게 연결되어 있어야 함을 보장하는 규칙이다. 이는 데이터 간의 관계가 올바르게 형성되고, 데이터의 무결성을 유지하는 데 필수적인 요소이다. * 참조 무결성은 데이터베이스의 데이터 간의 관계를 명확히 하여 데이터의 일관성을 유지하는 데 중...) Tag: Visual edit
- 12:13, 26 September 2024 데이터베이스 키 무결성 (hist | edit) [2,349 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Key Integrity''' 키 무결성은 데이터베이스에서 주 키(primary key)와 외래 키(foreign key)가 올바르게 정의되고 일관되게 유지되는 것을 보장하는 규칙이다. 키 무결성은 데이터베이스에서 데이터 간의 관계를 정확히 유지하는 데 중요한 요소로, 주 키와 외래 키의 유일성과 참조를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 보장한다. 이러한 규칙을 올바르게 설정하고 유지함으...) Tag: Visual edit
- 12:01, 26 September 2024 데이터베이스 개체 무결성 (hist | edit) [1,626 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Entity Integrity''' 개체 무결성은 데이터베이스에서 각 개체(레코드)가 고유하게 식별될 수 있도록 보장하는 규칙이다. 개체 무결성은 데이터베이스의 기본적인 무결성 원칙 중 하나로, 각 레코드가 독립적으로 식별될 수 있도록 보장하는 중요한 메커니즘이다. 주 키를 적절히 설정하고 NULL 값을 금지함으로써 데이터베이스의 정확성과 일관성을 유지하는 데 기여...) Tag: Visual edit
- 11:54, 25 September 2024 데이터베이스 중복 (hist | edit) [3,177 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: == 통제된 중복 == '''Controlled Redundancy''' 통제된 중복은 데이터베이스에서 성능 향상, 데이터 검색 속도 개선 또는 데이터 무결성을 보장하기 위해 의도적으로 중복을 도입하는 경우입니다. 이 경우 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 중복을 관리하여 데이터 일관성을 유지합니다. 중복은 데이터베이스 설계 단계에서 계획된 것이며, 외래 키(foreign key)나 트리거(trigger...) Tag: Visual edit
- 10:08, 25 September 2024 SDK (hist | edit) [2,370 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''Software Development Kit''' '''SDK'''는 특정 소프트웨어 플랫폼이나 프로그래밍 언어를 사용하여 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구, 라이브러리, 문서, 코드 샘플 등을 포함한 패키지이다. SDK는 개발자가 해당 플랫폼에서 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고, 특정 기능을 쉽게 구현할 수 있게 해준다. == SDK의 구성 요소 == * '''라이브러리''': 특정 기능이나 API를...) Tag: Visual edit
- 09:46, 25 September 2024 그래픽 처리 장치 (hist | edit) [3,262 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''G'''raphics '''P'''rocessing '''U'''nit '''GPU'''는 주로 그래픽 연산을 수행하기 위해 설계된 프로세서로, 대량의 데이터 처리를 병렬로 수행할 수 있는 능력이 특징이다. 원래는 3D 그래픽스를 렌더링하기 위해 개발되었지만, 현재는 다양한 분야에서 범용적으로 사용되고 있다. GPU는 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석 등에서 중요한 역할을 하고...) Tag: Visual edit
- 09:43, 25 September 2024 CUDA (hist | edit) [12,077 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''CUDA'''(Compute Unified Device Architecture)는 '''NVIDIA'''가 개발한 '''병렬 컴퓨팅 플랫폼'''이자 프로그래밍 모델로, **GPU(Graphics Processing Unit)**를 활용해 일반적인 연산을 가속화하는 기술이다. 주로 고성능 연산이 필요한 AI, 머신러닝, 딥러닝, 과학 시뮬레이션, 그래픽 처리 분야에서 사용된다. CUDA를 사용하면 GPU의 '''다중 코어'''를 이용해 대규모 병렬 연산을 수행할 수 있...) Tag: Visual edit
- 09:23, 25 September 2024 메모리 내 처리 (hist | edit) [2,129 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: '''PIM(Processing-In-Memory)''' '''메모리 내 처리'''는 데이터 처리와 메모리 저장을 통합한 기술로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처에서 발생하는 '''메모리 병목 현상'''을 해결하기 위한 접근법이다. 일반적인 시스템에서는 '''프로세서(연산)'''과 '''메모리(저장)'''가 분리되어 있어, 데이터를 메모리에서 가져와 프로세서에서 처리한 후 다시 메모리에 저장하는 과정에서 병...) Tag: Visual edit
- 09:18, 25 September 2024 메모리 내 연산 (hist | edit) [38 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (메모리 내 처리 문서로 넘겨주기) Tags: New redirect Visual edit
- 00:35, 25 September 2024 LBS (hist | edit) [50 bytes] 162.158.179.69 (talk) (새 문서: 위치 기반 서비스 - location based services) Tag: Visual edit
- 12:27, 23 September 2024 탈중앙화 애플리케이션 (hist | edit) [1,398 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Decentralized Application, DApp''' 탈중앙화 애플리케이션은 블록체인 등 탈중앙화 네트워크에서 동작하는 응용 프로그램으로을 말한다. 중앙 집중식 서버나 관리 기관 없이 운영되는 것이 특징이다. 전통적인 애플리케이션과 달리, 탈중앙화 애플리케이션은 스마트 계약을 사용하여 사용자 간의 상호작용을 자동화하고, 데이터는 블록체인 등 탈중앙화 네트워크에 분...) Tag: Visual edit
- 06:35, 23 September 2024 토렌트 InfoHash (hist | edit) [371 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: * 파일의 메타데이터를 기반으로 생성된 SHA-1 해시값으로, 특정 파일을 식별하는 고유한 값이다. * 사용자는 원하는 파일의 InfoHash를 알고 있어야 하며, 이 값은 일반적으로 '''마그넷 링크''' 또는 '''.torrent''' 파일에서 얻을 수 있다. == 같이 보기 == * 토렌트 * 분산 해시 테이블) Tag: Visual edit
- 06:21, 23 September 2024 토렌트 (hist | edit) [11,250 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Torrent''' 토렌트는 P2P (Peer-to-Peer) 네트워크를 통해 파일을 분산 공유하는 시스템의 프로토콜이자 해당 프로토콜에서 이용하는 파일이다. 중앙 서버에 의존하지 않고, 네트워크에 연결된 여러 사용자들이 파일의 일부 또는 전체를 서로 공유하여 다운로드 및 업로드를 수행한다. == 역사 == 토렌트 기술의 역사는 '''2001년'''으로 거슬러 올라간다. 당...) Tag: Visual edit
- 09:28, 22 September 2024 목표 변수 (hist | edit) [1,466 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Target Variable''' 목표 변수는 지도 학습에서 모델이 예측하고자 하는 값, 즉 최종 출력 또는 결과를 나타내는 변수이다. 이는 입력 데이터(Input)와 연결된 정답(Label)으로, 모델이 학습을 통해 추정하거나 예측하려는 대상이 된다. '''지도 학습에서 목표 변수의 역할:''' * '''훈련 과정'''에서 모델은 입력 변수(Feature)와 목표 변수 간의 관계를 학습한다. * '''예측 과정...) Tag: Visual edit
- 09:25, 22 September 2024 지도 학습 (hist | edit) [5,075 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''Supervised Learning''' 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 기반으로 모델을 학습시키는 '''기계 학습''' 방법이다. 목표는 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측할 수 있도록 모델을 훈련하는 것이다. 주로 예측에 사용되므로 예측 모델(Predictive Model)이라고도 한다. 지도 학습은 정확한 레이블이 있는 데이터가 필요하므로, 데이터...) Tag: Visual edit
- 04:14, 22 September 2024 탈중앙화 네트워크 (hist | edit) [1,280 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Decentralized Architectures''' 탈중앙화 네트워크란 중앙화된 서버 없이 분산된 노드가 서버 역할을 수행하여 구성되는 네트워크를 말한다. '''탈중앙화 아키텍처는 계산 작업을 단일 중앙 서버가 아닌 여러 서버와 같은 유닛에 분산시킨다:''' * 이러한 분산된 서버 또는 마스터 노드 각각은 다른 노드들과 독립적으로 상호작용한다. * 만약 하나의 마스터 노드가 장애...) Tag: Visual edit
- 06:19, 21 September 2024 NotebookLM (hist | edit) [1,079 bytes] 핵톤 (talk | contribs) (새 문서: NotebookLM은 구글에서 개발한 AI 기반 노트 작성 및 문서 관리 도구다. 이 도구는 대형 언어 모델을 활용해 사용자가 작성한 노트나 문서를 보다 효율적으로 이해하고 관리할 수 있게 돕는다. 주요 기능으로는 문서 요약, 질문에 대한 답변, 문서 내용을 바탕으로 한 통찰 생성 등이 있으며, 연구, 학습, 정보 처리 과정에서 유용하게 쓰일 수 있다. NotebookLM은 단순한 정...) Tag: Visual edit
- 05:16, 21 September 2024 P2P 네트워크 (hist | edit) [5,352 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Peer-to-peer Network; Peer-to-peer Model Network''' P2P 네트워크랑 중앙화된 (거의) 서버를 거치지 않고 사용자(peer)간 직접 통신하는 모델을 말한다. * 초기의 P2P 모델에서는 초기 피어 식별, 검색, 핸드셰이크 등을 위해 중앙화된 서버가 일부 기능을 하기도 하였으나, 최근엔 점차 중앙화된 서버 전혀 없이 동작하는 P2P 모델들이 많이 등장하고 있다. * 다만 효율적 네트워크...) Tag: Visual edit
- 07:56, 20 September 2024 데이터베이스 카디널리티 (hist | edit) [6,589 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: Cardinality 카디널리티는 두 엔티티 간의 '''최대 연관성'''을 나타내며, 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티의 인스턴스와 맺을 수 있는 관계의 개수를 정의한다. 이는 관계의 '''최대 값'''을 의미한다. == 종류 == 주로 아래 중 하나로 정의된다. * 1:1 (일대일) * 1:N (일대다, 다대일) * N:M (다대다) == 예시 == * '''1:1 관계''': 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티의 인스...) Tag: Visual edit
- 10:58, 18 September 2024 IoT 프로토콜 (hist | edit) [2,304 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: * '''4G/5G''' ** 넓은 지역에서 고속 데이터 전송을 제공하는 셀룰러 네트워크로, IoT 장치들이 장거리 연결을 할 수 있게 해준다. ** 5G는 4G에 비해 더 높은 대역폭, 더 낮은 지연 시간, 그리고 더 많은 장치 밀도를 지원한다. * '''MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)''': ** 저대역폭, 고지연 환경을 위해 설계된 경량의 발행/구독 메시징 프로토...) Tag: Visual edit
- 06:20, 17 September 2024 데이터베이스 Null (hist | edit) [1,183 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: 관계형 데이터 모델에서 Null은 아래 3가지 중 하나를 의미한다. * Value is unknown ** 값을 모름 * Value exists but is not available ** 값이 존재하지만 사용할 수 없음 * Attribute does not apply to this tuple (also known as value undefined) ** 속성 자체가 이 튜플에 해당사항이 없음 == 예시 == * 인사 정보 테이블에서 "학교"라는 필드가 Null인 경우 ** 출신 학교가 어딘지 몰라서 비워둔 경우 **...) Tag: Visual edit
- 07:22, 15 September 2024 관계형 데이터 모델 (hist | edit) [8,515 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: ;Relational Data Model 관계형 데이터베이스의 기초가 되는 수학적 모델 ==역사== 관계형 데이터 모델은 기본적으로 집합론에 기반한다. 수학에서 집합은 고유한 객체들의 모음인데, 이와 비슷하게 데이터베이스의 관계(또는 표)는 튜플(행)의 집합으로 볼 수 있으며, 각 튜플은 속성(열)과 값으로 구성된다. 관계형 데이터 모델은 '''E.F. 코드 박사'''(Dr. E.F. Codd)가 1970년에...) Tag: Visual edit
- 06:24, 15 September 2024 튜플 (hist | edit) [1,635 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: Tuple 튜플은 '''수학'''과 '''컴퓨터 과학'''에서 사용되는 개념으로, '''순서가 있는 값들의 집합'''을 의미하는 용어이다. == 수학 용어 == '''수학에서의 Tuple''': 수학에서는 '''n-tuple'''이라고 부르며, n개의 요소로 구성된 순서 있는 집합을 의미한다. 예를 들어, (1, 2)와 같은 2-튜플 또는 (1, 2, 3)과 같은 3-튜플은 각각 두 개 또는 세 개의 값이 순서대로 나열된 것을 뜻한...) Tag: Visual edit
- 05:48, 15 September 2024 튜링 상 (hist | edit) [6,159 bytes] 파네라 (talk | contribs) (새 문서: '''ACM A.M. Turing Award; Turing Award, Turing 賞, 튜링상, 튜링 어워드''' 튜링 상은 ACM(Association for Computing Machinery, 컴퓨터협회)에서 컴퓨터 과학 분야에 업적을 남긴 사람에게 '''매년 시상'''하는 상을 말한다. ACM 연례 회의에서 시상식을 하는데 여기서 수상자가 기념 강연을 하는 것이 관례이다. 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링의 이름을 따서, 1966년 제정되었다....) Tag: Visual edit
- 03:43, 15 September 2024 OLTP (hist | edit) [39 bytes] 파네라 (talk | contribs) (정보처리시스템 문서로 넘겨주기) Tags: New redirect Visual edit
- 03:18, 15 September 2024 캐시 (hist | edit) [2,637 bytes] SOLO (talk | contribs) (새 문서: '''Cache''' '''캐시'''는 '''자주 사용되는 데이터나 파일을 임시로 저장'''하여, 나중에 빠르게 접근할 수 있도록 하는 저장소 또는 메커니즘을 의미한다. 주로 성능을 향상시키기 위해 사용되며, '''시스템의 속도를 높이기 위한 임시 저장소'''로 작동한다. == 주요 특징 == # '''빠른 접근''': 캐시는 속도가 빠른 메모리를 사용해 데이터를 저장하므로, 이후 동일한 데이...) Tag: Visual edit
- 03:52, 14 September 2024 BCAA 영양제 (hist | edit) [3,292 bytes] 영블리 (talk | contribs) (새 문서: '''BCAA (Branched-Chain Amino Acids)''' 영양제는 운동선수와 피트니스 애호가들 사이에서 인기 있는 보충제이다. BCAA는 '''분지사슬아미노산'''이라고 불리는 아미노산들의 집합체로, '''류신(Leucine)''', '''이소류신(Isoleucine)''', '''발린(Valine)''' 이 세 가지 아미노산으로 구성된다. 이들 아미노산은 '''근육 단백질 합성'''과 '''근육 회복'''에 중요한 역할을 한다. == BCAA의 주요 기...) Tag: Visual edit
- 03:49, 14 September 2024 라이신 (hist | edit) [2,762 bytes] 영블리 (talk | contribs) (새 문서: '''Lysine''' 라이신은 필수 아미노산 중 하나로, 체내에서 자연적으로 합성되지 않기 때문에 식이로 반드시 섭취해야 한다. 라이신은 여러 중요한 생리적 기능을 수행하며, 다양한 생리학적 과정에서 핵심적인 역할을 한다. 라이신은 20가지 표준 아미노산 중 하나로, 양성 아미노산이다. 기본 구조에 '''두 개의 아민기'''와 '''하나의 카르복시기'''를 가지며, '''알파-...) Tag: Visual edit
- 03:47, 14 September 2024 글리신 (hist | edit) [1,819 bytes] 영블리 (talk | contribs) (새 문서: '''Glycine''' 글리신은 '''단일 아민기'''와 '''카르복시기'''를 가진 가장 기본적인 가진 비필수 아미노산으로, 식이에서 자연스럽게 섭취할 수 있으며, 체내에서 합성도 가능하다. == 주요 기능 == # '''단백질 구성''': 글리신은 다양한 단백질의 주요 구성 요소로, 특히 '''콜라겐'''에서 중요한 역할을 한다. 콜라겐은 피부, 뼈, 연골 등 결합 조직의 주요 성분이다. # '''...) Tag: Visual edit
