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- 2024년 10월 15일 (화) 05:26 절차적 표현법 (역사 | 편집) [1,627 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: '''Procedural Expression; Procedural Approach; Procedural Language;''' 절차적 표현법이란 특정 작업을 수행하기 위한 명확한 단계나 절차를 정의gㅏㄴ다. 즉, 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 '''어떻게''' 수행할지를 상세하게 설명한다. * 절차적 접근법, 절차적 언어, 절차적 프로그래밍 등으로도 쓸 수 있다. == 절차적 표현법의 특징 == # '''과정 중심''': 절차적 프로그래밍에서...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 15일 (화) 05:24 선언적 표현법 (역사 | 편집) [1,864 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: 선언적 표현법이란 특정한 작업이나 연산을 수행하는 방법을 명시하지 않고, 원하는 결과나 상태를 설명하는 표현 방식이다. 간단히 말해, '''어떻게''' 수행할지를 설명하는 것이 아니라 '''무엇'''을 원한다고 설명하는 것이다. == 선언적 표현법의 특징 == # '''결과 중심''': 선언적 프로그래밍에서는 사용자가 원하는 결과를 명시한다. 예를 들어, SQL 쿼리에서는 어...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 13일 (일) 06:00 Relational Algebra (역사 | 편집) [31 바이트] SOLO (토론 | 기여) (관계 대수 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기
- 2024년 10월 13일 (일) 03:59 데이터베이스 강한 개체 (역사 | 편집) [1,975 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: * 상위 개념: 데이터베이스 개체 '''Database Strong Entity''' '''데이터베이스 강한 개체'''는 독립적으로 존재할 수 있으며, '''고유한 식별자'''를 통해 다른 개체와 구별되는 데이터베이스의 기본 단위이다. 강한 개체는 다른 개체에 의존하지 않고, 자신의 기본 키(Primary Key)를 통해 고유하게 식별될 수 있다. == 강한 개체의 특징 == # '''고유한 식별자''': 강한 개체는...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 13일 (일) 03:56 데이터베이스 개체 (역사 | 편집) [3,726 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: Database Entity '''데이터베이스 개체'''는 데이터베이스 설계에서 중요한 개념으로, '''독립적으로 식별될 수 있는 객체''' 또는 데이터를 표현하는 실제 실체를 의미한다. 개체는 데이터베이스에서 관리하고자 하는 '''실세계의 대상을 추상화한 것'''이다. 각 개체는 '''속성'''을 가지며, 데이터베이스에서 이를 '''테이블'''로 구현할 수 있다. * 다른 말로, 현실 세계에...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 13일 (일) 03:52 데이터베이스 약한 개체 (역사 | 편집) [3,575 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: * 상위 문서: 데이터베이스 개체, 데이터베이스 모델링 '''Weak Entity''' 데이터베이스 모델링에서 약한 개체는 그 자체로 고유한 기본 키를 가지지 않고 다른 강한 개체(strong entity)의 기본 키에 의존해서 식별되는 엔티티이다. Weak entity는 존재적으로 독립적이지 않고, 항상 그와 관련된 strong entity와 함께 존재해야 한다. 이 관계는 '식별 관계'라고 한다. == 필요...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 14:17 데이터베이스 인스턴스 (역사 | 편집) [2,312 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: '''Database Instance''' '''데이터베이스 인스턴스'''는 특정 시점에 데이터베이스에 저장된 데이터의 실제 내용을 나타낸다. == 스키마와의 차이 == * 데이터베이스 스키마가 데이터베이스의 구조를 정의하는 반면, 인스턴스는 그 구조를 바탕으로 저장된 데이터의 상태를 의미한다. * 데이터베이스 스키마는 잘 변하지 않지만 인스턴스는 데이터가 삽입, 수정, 삭제...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 14:03 데이터베이스 스키마 (역사 | 편집) [4,097 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: '''데이터베이스 스키마'''(Database Schema)는 데이터베이스의 구조를 정의하는 청사진 또는 모델이다. 스키마는 데이터베이스 내의 테이블, 열, 데이터 타입, 관계 및 제약조건 등을 포함하여 데이터가 어떻게 조직되고 저장될지를 설명한다. == 구성 요소 == # '''테이블 (Tables)''': #* 데이터를 저장하는 기본 단위이다. 각각의 테이블은 특정 주제나 개체를 나타낸다. #*...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 13:59 데이터베이스 Full Outer Join (역사 | 편집) [1,635 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: Full Outer Join '''Full Join'''(또는 '''Full Outer Join''')은 두 테이블의 모든 행을 반환하는 조인 방식이다. 두 테이블 간의 일치하는 데이터를 조인하고, 일치하지 않는 데이터도 포함된다. == Full Join의 동작 방식 == * '''Full Join'''은 '''왼쪽 테이블'''과 '''오른쪽 테이블''' 모두에서 일치하는 행을 반환한다. * 만약 한 테이블에서 일치하는 값이 없으면, 해당 행에 대한 다른...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 13:43 데이터베이스 자연 조인 (역사 | 편집) [876 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: * 상위 개념: 데이터베이스 조인 '''Natural Join''' 데이터베이스에서 자연 조인이란 두 테이블에서 공통된 속성(열, attribute)을 기준으로 자동으로 데이터를 결합하는 조인을 말한다. 즉, 두 테이블에 이름이 같은 열이 있으면, 그 열을 기준으로 같은 값을 가진 행을 결합한다. == 특징 == * 조건을 따로 명시하지 않아도, 이름이 동일한 열들 간에 '''동등 조건'''으로...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 00:45 SNR (역사 | 편집) [38 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (신호 대 잡음비 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
- 2024년 10월 12일 (토) 00:39 비트 대 잡음비 (역사 | 편집) [3,161 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: E<sub>b</sub>/N<sub>0</sub>, Energy per bit to Noise Power Spectral Density Ratio '''비트 대 잡음비'''는 각 비트당 에너지(Eb)**와 '''잡음의 전력 밀도(N0)''' 간의 비율을 나타내며, 디지털 통신에서 신호 품질을 나타내는 중요한 지표이다. == 의의 == * 디지털통신시스템 설계/운용 목표 => E<sub>b</sub>/N<sub>0</sub>의 최소화 ** 통신시스템 관점에서 E<sub>b</sub>/N<sub>0</sub>가 최소가 되도록 시...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 11일 (금) 22:44 나리아 (역사 | 편집) [144 바이트] 이유다 (토론 | 기여) (새 문서: 섬네일)
- 2024년 10월 11일 (금) 10:02 비트 오류율 (역사 | 편집) [1,028 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Bit Error Rate, BER''' 비트 오류율은 통신 시스템에서 전송된 비트 중에서 오류가 발생한 비트의 비율을 나타내는 지표이다. == 정의 == 아래의 단순한 공식을 가진다. * BER = 에러 비트 / 전체 전송 비트 == 신호 대 잡음비과의 관계 == 비트 오류율은 신호 대 잡음비 (SNR)와 밀접한 관계가 있다. * 일반적으로 SNR이 증가하면 BER이 감소한다. * 이는 신호가 잡음에 비...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 11일 (금) 09:27 신호 대 잡음비 (역사 | 편집) [1,840 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 10일 (목) 03:00 스크램블링 인코딩 (역사 | 편집) [6,207 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 10일 (목) 02:25 NRZ 인코딩 (역사 | 편집) [2,051 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...)
- 2024년 10월 10일 (목) 01:52 이중 위상 인코딩 (역사 | 편집) [3,323 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 9일 (수) 05:25 다중 레벨 이진 인코딩 (역사 | 편집) [5,481 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 9일 (수) 04:26 NRZ 기법 (역사 | 편집) [31 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 9일 (수) 01:50 직류 성분 (역사 | 편집) [1,659 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 9일 (수) 01:48 디지털 신호 인코딩 (역사 | 편집) [4,030 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 9일 (수) 01:25 디지털 신호 (역사 | 편집) [1,893 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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....) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 7일 (월) 01:23 Logistic regression (역사 | 편집) [33 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: {{DISPLAYTITLE:로지스틱 회귀}}) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 4일 (금) 09:14 위상 변조 (역사 | 편집) [4,584 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 4일 (금) 08:56 위상 (역사 | 편집) [1,833 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 4일 (금) 07:31 ER 모델 릴레이션 변환 (역사 | 편집) [5,763 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 4일 (금) 06:34 슈퍼 키 (역사 | 편집) [794 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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,...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 4일 (금) 03:01 웹 아키텍처 (역사 | 편집) [3,901 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 3일 (목) 11:55 데이터베이스 집계 (역사 | 편집) [2,534 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 2일 (수) 11:33 윈도우 명령 프롬프트 (역사 | 편집) [8,371 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 28일 (토) 23:14 N-fold 교차 검증 (역사 | 편집) [2,332 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 27일 (금) 23:49 기저율 (역사 | 편집) [2,125 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 26일 (목) 12:44 데이터베이스 사용자 정의 무결성 (역사 | 편집) [2,152 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 26일 (목) 12:32 데이터베이스 도메인 무결성 (역사 | 편집) [2,259 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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,...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 26일 (목) 12:29 데이터베이스 참조 무결성 (역사 | 편집) [2,472 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 26일 (목) 12:13 데이터베이스 키 무결성 (역사 | 편집) [2,349 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 26일 (목) 12:01 데이터베이스 개체 무결성 (역사 | 편집) [1,626 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 11:54 데이터베이스 중복 (역사 | 편집) [3,177 바이트] SOLO (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 10:08 SDK (역사 | 편집) [2,370 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 09:46 그래픽 처리 장치 (역사 | 편집) [3,262 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 09:43 CUDA (역사 | 편집) [12,077 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 09:23 메모리 내 처리 (역사 | 편집) [2,129 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 09:18 메모리 내 연산 (역사 | 편집) [38 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (메모리 내 처리 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
- 2024년 9월 25일 (수) 00:35 LBS (역사 | 편집) [50 바이트] 162.158.179.69 (토론) (새 문서: 위치 기반 서비스 - location based services) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 23일 (월) 12:27 탈중앙화 애플리케이션 (역사 | 편집) [1,398 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 23일 (월) 06:35 토렌트 InfoHash (역사 | 편집) [371 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 23일 (월) 06:21 토렌트 (역사 | 편집) [11,250 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 22일 (일) 09:28 목표 변수 (역사 | 편집) [1,466 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2024년 9월 22일 (일) 09:25 지도 학습 (역사 | 편집) [5,075 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
