새 문서 목록
IT 위키
- 2024년 11월 4일 (월) 10:46 Data Science (역사 | 편집) [3,661 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (Created page with "Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from both structured and unstructured data. It combines elements of statistics, computer science, and domain expertise to analyze complex data and derive actionable conclusions. The goal of Data Science is often to make data-driven decisions, predict trends, and provide meaningful insights that can guide business and research. ==Key Component...") 태그: 시각 편집
- 2024년 11월 4일 (월) 10:44 Bayes' Theorem (역사 | 편집) [1,003 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (Created page with "'''Bayes' theorem''' is a fundamental principle in probability theory and statistics, which describes how to update the probability of a hypothesis based on new evidence. It provides a mathematical framework for reasoning under uncertainty and is often used in machine learning, especially in algorithms like Naive Bayes. The theorem is expressed as: P(A | B) = (P(B | A) * P(A)) / P(B) where: *'''P(A | B)''' is the posterior probability: the probability of event A occur...") 태그: 시각 편집
- 2024년 11월 4일 (월) 10:38 Naive Bayes (역사 | 편집) [2,165 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (Created page with "**Naive Bayes** The '''Naive Bayes''' algorithm is a probability-based classification method that calculates the likelihood of data belonging to a specific class by using conditional probabilities. As suggested by the term "naive," this algorithm assumes that each feature is independent of the others. While this assumption is often unrealistic, Naive Bayes proves to be practical and efficient in classification tasks, providing good performance on real-world data. Naive...")
- 2024년 11월 3일 (일) 00:18 Main Page (역사 | 편집) [1,968 바이트] Itwiki (토론 | 기여) (Created page with "This wiki is primarily in Korean and intended for Korean users. Some documents are available in English. If you search in English and are redirected to a Korean page, it means that the document is only available in Korean. However, users from English-speaking countries are also welcome to contribute freely to this wiki.") 태그: 시각 편집
- 2024년 11월 3일 (일) 00:16 Model Interpretability (역사 | 편집) [2,575 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: '''Model interpretability''' is the ability to understand or explain how a model performs predictions. It indicates whether a model’s decisions can be explained to humans and how well the reasoning behind them can be communicated. == Interpretability by Model Type == The following list generally starts with models that are considered to have higher interpretability. === Linear Regression === * A simple mathematical model that assigns linear coefficients to each feature,...) 태그: 시각 편집
- 2024년 11월 3일 (일) 00:05 모델 해석 가능성 (역사 | 편집) [2,903 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: Model Interpretability 모델 해석 가능성은 인공지능이나 기계 학습 모델이 예측을 어떻게 수행하는지 이해하거나 설명할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 모델이 내리는 결정을 사람에게 설명할 수 있는지, 또 그 이유를 얼마나 잘 전달할 수 있는지를 나타낸. == 모델별 해석 가능성 == 아래 목록은 일반적으로 해석 가능성이 높은 모델을 우선적으로 작성한 내용이다....)
- 2024년 11월 2일 (토) 06:10 CRUD (역사 | 편집) [1,839 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: CRUD는 '''Create, Read, Update, Delete'''의 약자로, 데이터베이스 관리 및 애플리케이션 개발에서 필수적인 네 가지 기본 작업을 의미한다. == 구성 == # '''Create (생성)''': 데이터베이스에 새로운 데이터를 추가하는 작업이다. #* 예를 들어, 사용자 계정 생성, 주문 등록, 제품 추가 등이 포함될 수 있다. # '''Read (읽기)''': 기존 데이터를 조회하거나 보는 작업이다. #* 예를 들...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 31일 (목) 01:25 의대 계약정원제 (역사 | 편집) [4,446 바이트] 172.70.114.223 (토론) (새 문서: 의대 계약정원제는 지방 의대생 일부를 지역 공공병원에서 일정 기간 이상 의무적으로 근무하는 조건으로 선발하도록 하는 제도이다. == 취지 == 이는 지방 의료 인력의 수도권 유출을 막고 의료 공백을 해소할 수 있다. 현재 의사들이 지방에선 거의 근무하지 않으려고 하기 때문에 지방의 필수 의료 인력 부족으로 주민들(주로 노령층)이 아파도 치료를 받지 못하...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 29일 (화) 07:00 나이브 베이즈 (역사 | 편집) [2,556 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: Naive Bayes '''나이브 베이즈'''는 확률에 기반한 분류 알고리즘으로, 조건부 확률을 활용하여 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 계산한다. 이 알고리즘은 '나이브(naive)'라는 이름에서 알 수 있듯이, 각 독립 변수가 서로 독립적이라는 가정을 한다. 이러한 가정은 현실에서는 성립하지 않는 경우가 많지만, 나이브 베이즈는 실제 데이터에서 실용적이고 빠른 분류...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 29일 (화) 05:30 캘리브레이션 플롯 (역사 | 편집) [1,227 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: '''Calibration plot''' 캘리브레이션 플롯은 머신 러닝 등의 예측 모델에서 예측 확률이 실제 결과와 얼마나 잘 일치하는지를 평가하기 위해 사용되는 도구이다. 특히 '''확률적 예측 모델'''에서 유용하며, 분류 모델의 신뢰도를 평가하는 데 자주 활용된다. == Calibration Plot의 구성 == * '''X축''': 모델의 예측 확률 (예: 0.0에서 1.0 사이의 값) * '''Y축''': 실제 관찰된 빈도(또...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 02:32 포워드 DNS (역사 | 편집) [7,049 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Forward DNS''' '''포워드 DNS'''는 도메인 이름을 '''IP 주소로 변환'''하는 과정을 의미한다. 즉, 사용자가 웹 브라우저에서 도메인 이름(예: www.example.com)을 입력하면, 포워드 DNS 조회를 통해 해당 도메인의 IP 주소를 찾아내는 방식이다. DNS 리졸버를 이용하는 과정이라고 할 수 있다. '''포워드 DNS의 예시''' * 사용자가 www.example.com에 접속하려고 할 때, 포워드 DNS 조회...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 01:58 DNS 리졸버 (역사 | 편집) [3,434 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''DNS Resolver''' '''DNS 리졸버'''는 사용자가 도메인 이름을 입력하면 해당 도메인에 대한 '''IP 주소'''를 찾아주는 클라이언트 측 구성 요소이다. DNS 리졸버는 '''도메인 네임 시스템(DNS)'''의 중요한 부분으로, 사용자가 웹사이트에 접근할 수 있도록 도메인 이름과 IP 주소 간의 매핑을 처리한다. DNS 리졸버는 사용자와 DNS 서버 사이의 중개 역할을...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 01:51 지속적 연결 (역사 | 편집) [5,754 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: * '''상위 문서: HTTP''' '''Persistent Connection'''지속적 연결은 '''HTTP/1.1'''에서 도입된 기술로, 한 번 설정된 TCP 연결을 여러 요청에 걸쳐 유지하는 방식이다. 이를 통해 각 요청마다 새로운 연결을 설정하고 종료하는 과정을 반복하는 대신, '''하나의 연결을 여러 리소스 요청에 사용'''하여 효율성을 높일 수 있다. == HTTP/1.0와의 가장 큰 차이 == * '''HTTP/1.0''':...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 01:13 토큰 링 (역사 | 편집) [1,581 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Token Ring''' 토큰링은 컴퓨터 네트워크에서 사용되는 통신 프로토콜 중 하나로, 네트워크의 모든 장치가 링(ring) 형태로 연결된 구조에서 데이터를 전송하는 방식이다. 이 프로토콜에서는 '''토큰'''이라는 특별한 데이터 패킷이 네트워크를 순환하면서 통신을 제어한다. == 주요 특징 == * '''토큰 기반 전송''': 네트워크에서 데이터를 전송하기 위해서는 해당 장치...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 01:06 동기식 시분할 다중화 (역사 | 편집) [1,844 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Synchronous Time Division Multiplexing, STDM''' '''동기식 시분할 다중화'''는 여러 신호를 하나의 통신 채널에서 시간 단위로 나누어 전송하는 방식이다. 여기서 '동기식'이라는 의미는, 각 신호(혹은 사용자)에게 미리 정해진 고정된 시간 슬롯이 주어진다는 것이다. 이 방식에서는 모든 신호가 자신만의 시간 슬롯을 가지고, 주어진 시간에만 데이터를 전송한다. == 주요 특...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 25일 (금) 01:02 도메인 네임 시스템 (역사 | 편집) [1,981 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: 분류:보안 분류:정보보안기사 분류:정보처리기사 분류:네트워크 ;Domain Name System 도메인 이름이 IP 주소로 상호 변환되는 시스템 *숫자로 이루어진 인터넷 주소를 사용자의 이해와 기억을 돕기 위해 이름과 위치 등을 나타내는 일련의 단어로 변환하는 구조 *공대위키는 115.71.236.146 이라는 주소를 가진 서버지만, 외우기 힘드므로 itwiki.kr이라는 도메인을...)
- 2024년 10월 25일 (금) 00:59 네임 서버 (역사 | 편집) [1,176 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Name Server''' 네임 서버는 '''도메인 네임 시스템(DNS)'''의 중요한 구성 요소로, 도메인 이름을 해당 IP 주소로 변환하는 역할을 한다. 인터넷 상에서 모든 기기나 서버는 IP 주소를 통해 서로 통신하지만, 사람이 숫자로 이루어진 IP 주소를 기억하기 어려워서 도메인 이름을 사용하게 된다. 네임 서버는 이러한 도메인 이름과 IP 주소 간의 매핑...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 24일 (목) 11:38 모바일 IP (역사 | 편집) [2,710 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''모바일 IP'''는 '''IETF'''에 의해 개발된 프로토콜로, 장치가 네트워크를 이동할 때도 원래의 홈 주소(Home Address)를 유지하며 통신할 수 있도록하는 시스템이다. * 기존 IP 시스템에서는 네트워크 변경 시 새로운 IP 주소를 할당받아 기존 연결이 끊어지지만, 모바일 IP는 이를 해결하여 네트워크 이동성(Mobility)을 보장한다. 주로 무선 네트워크 환경에서 장치 이동 중에...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 24일 (목) 11:34 CoA (역사 | 편집) [2,273 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: * 상위 개념: '''모바일 IP''' '''Care of Address, CoA'''<ref>한국어 표현이 별도로 없으므로, 일반적으로 불리는 영어 약어를 대표명으로 함</ref> CoA는 모바일 IP(Mobile IP)에서 사용자가 원래 네트워크를 벗어나 새로운 네트워크에 접속했을 때, 해당 네트워크에서 임시로 할당받는 IP 주소이다. 모바일 IP에서 중요한 개념으로, 이동 중인 장치가 네트워크를 변경해도 지...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 24일 (목) 10:09 왈시 코드 (역사 | 편집) [3,920 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Walsh Code''' 왈시 코드는 CDMA에서 사용되는 직교 코드 중 하나로, 서로 다른 사용자 간의 신호 간섭을 방지하기 위해 사용된다. CDMA 시스템에서 여러 사용자가 동시에 같은 주파수 대역을 사용할 때, 각 사용자가 고유한 직교 코드를 사용해 데이터를 인코딩하고, 이를 통해 여러 사용자가 신호 간섭 없이 데이터를 전송할 수 있다. == 특징 == '''직교성:''' * 왈시 코...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 24일 (목) 07:01 무선 링크 (역사 | 편집) [1,830 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Wireless Link''' '''무선 링크'''는 물리적인 케이블 없이 무선 신호로 두 장치 간에 데이터를 주고받는 연결을 말한다. 사용되는 기술에 따라 다양한 거리에서 데이터 전송이 가능하다. 일반적으로 "'''무선 프로토콜'''"이라고도 불린다. == 종류 == 대표적인 무선 링크의 유형은 다음과 같다: * '''Wi-Fi''': 주로 로컬 네트워크(LAN)에서 무선으로 인터넷에 연결할 때 사용...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 24일 (목) 06:48 무선 호스트 (역사 | 편집) [320 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Wireless Host''' 무선 호스트는 아래와 같은 장치가 될 수 있다. * 랩탑 * 스마트폰 * IoT 디바이스 * 데스트톱 * 서버 * 스테이션 '''무선 호스트라고 항상 이동 가능한 모바일 장비를 의미하는 것은 아니다.''') 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 23일 (수) 00:44 애저 IoT 엣지 (역사 | 편집) [3,450 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: Azure IoT Edge는 Microsoft Azure에서 제공하는 서비스로, 사용자가 인공지능(AI), 분석, 맞춤형 로직 등의 클라우드 작업을 IoT 장치에 직접 배포할 수 있도록 해준다. 이 접근 방식은 데이터 소스에 가까운 곳에서 데이터 처리와 의사 결정을 수행할 수 있는 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하여 응답성을 향상시키고 대역폭 사용을 줄인다. == 주요 기능 == # '''로컬 데이터 처리''':...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 21일 (월) 09:59 리프트 곡선 (역사 | 편집) [6,405 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: '''Lift Curve''' '''리프트 곡선'''(한국어로 '''향상 곡선'''으로도 불린다)은 '''이진 분류''' 문제에서 모델의 성능을 평가하는 도구로, ]'''모델이 랜덤 추측에 비해 얼마나 더 나은 결과를 내는지'''를 시각적으로 보여준다. 특히 '''불균형 데이터셋'''에서 모델이 얼마나 잘 예측하는지 측정하는 데 유용하다. 파일:리프트 곡선 예시.png == 그래프 구성 == * '''Lift''':...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 21일 (월) 04:03 ROC 곡선 (역사 | 편집) [8,533 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: '''Receiver Operating Characteristic; Receiver Operating Characteristic Curve''' ROC 곡선은 분류 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 도구로, 주로 이진 분류 문제에서 모델이 얼마나 잘 분류하는지 시각적으로 보여준다. ROC 곡선은 다양한 임계값에서 모델의 '''민감도(양성 탐지율)'''와 '''거짓 양성 비율''' 간의 관계를 나타낸다. == ROC 곡선의 구성 요...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 21일 (월) 03:19 민감도 (역사 | 편집) [2,176 바이트] 핵톤 (토론 | 기여) (새 문서: '''Sensitivity''' 데이터 과학에서 '''민감도'''는 주로 분류 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 지표 중 하나로, '''참 양성 비율(True Positive Rate, TPR)'''을 나타낸다. 즉, 실제로 양성(Positive)인 데이터를 모델이 얼마나 잘 찾아내는지를 의미한다. == 공식 == Sensitivity = True Positive[TP] / (True Positive[TP] + False Positive[FP]) == 활용 == 이 지표는 특히 '''의료 분야'''와 같이 양성 사례...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 21일 (월) 00:11 안드로이드 API 레벨 (역사 | 편집) [4,522 바이트] 웹개발자 (토론 | 기여) (새 문서: '''안드로이드 API 레벨'''은 안드로이드 운영 체제의 특정 버전을 나타내는 숫자 코드이다. 각 API 레벨은 해당 버전에서 추가된 기능, 변경된 동작 및 보안 개선 사항을 포함하며, 개발자가 앱을 개발할 때 중요한 기준이 된다. 안드로이드의 API 레벨은 앱의 호환성과 기능을 결정짓는 중요한 요소로, 개발자는 특정 API 레벨에 맞춰 코드를 작성해야 한다. == API 레벨의...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 20일 (일) 06:07 다중 접속 엣지 컴퓨팅 (역사 | 편집) [2,411 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Multi-access Edge Computing, MEC''' 다중 접속 엣지 컴퓨팅은 다양한 네트워크를 통해 사용자와 가까운 위치에서 데이터를 처리하고 서비스를 제공하는 기술이다. 이 개념은 특히 5G 네트워크와 IoT 환경에서 중요한 역할을 한다. == 주요 특징 == '''다양한 접속 네트워크''': * MEC는 모바일 네트워크(예: 5G), Wi-Fi, 고정 네트워크 등 여러 접속 방식을 지원한다. '''로컬 데이...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 20일 (일) 06:02 MEC (역사 | 편집) [682 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: MEC는 IT 업계에서 두가지 의미로 사용된다. * '''모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)''': 5G의 등장과 함께 먼저 나온 개념으로, 초저지연 초고대역폭이지만 가동 범위가 짧은 5G의 특수성을 보완하기 위해 나온 개념이다. * '''다중 접속 엣지 컴퓨팅(Multi-access Edge Computing)''': 요즘은 이 개념이 더 많이 사용된다. Mobile은...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 20일 (일) 05:40 폼 팩터 (역사 | 편집) [1,176 바이트] 파네라 (토론 | 기여) (새 문서: '''Form Factor''' '''폼팩터'''는 특정한 기기나 부품의 물리적 크기, 형태, 그리고 구조를 정의하는 데 사용되는 개념이다. 주로 정보통신 분야에서 어떤 형태의 기기를 가리키는지를 표현할 때 사용된다 == 폼팩터의 예시 == * '''PC 폼팩터''': ATX, Micro-ATX, Mini-ITX 등과 같은 컴퓨터 마더보드의 크기와 배치를 정의한다. * '''서버 폼팩터''': 1U, 2U 등의 랙 서버의 높이를 정...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 17일 (목) 03:34 자기 설명적 데이터 모델 (역사 | 편집) [2,883 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: '''Self-Describing Data Models'''자기 설명적 데이터 모델은 데이터와 메타데이터(데이터에 대한 정보)가 같은 구조 내에 저장되는 데이터 모델을 의미한다. 즉, 데이터 자체가 구조에 대한 정보를 포함하고 있어, 별도의 외부 스키마가 없어도 데이터를 이해할 수 있다. == 특징 == * '''메타데이터 내장''': 데이터와 그 데이터의 구조적 정보가 함께 저장되므로, 어떤 형식...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 17일 (목) 03:23 데이터베이스 사용자 (역사 | 편집) [2,570 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: '''Database User; Database Actor''' 데이터베이스 사용자는 좁은 의미로는 데이터베이스를 직접 이용하는 사람(Actors on the Scence)을 가리키지만, 광의적으로는 데이터베이스를 만들고 데이터베이스가 설치된 시스템을 관리하는 사람까지(Workers Behind the Scence) 포함한다. == 현장에서 활동하는 사람들 == '''Actors on the Scene''' 이 그룹은 '''데이터베이스를 실제로 사용하거나, 애...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 17일 (목) 03:08 미니 월드 (역사 | 편집) [495 바이트] SOLO (토론 | 기여) (새 문서: 데이터베이스와 정보 시스템의 맥락에서, “미니월드”는 실제 세계의 특정 환경을 단순화하여 나타낸 모델을 의미한다. 시스템에서 필요한 관련된 측면만을 캡처한 추상화라고 할수 있다. 예를 들어, 도서관 데이터베이스의 미니월드는 책, 대출자, 대출 기록과 같은 정보는 포함하지만 건물의 건축 양식과 같은 무관한 세부 사항은 제외할 수 있다. 분류:데이...) 태그: 시각 편집
- 2024년 10월 15일 (화) 22:15 RC4 (역사 | 편집) [452 바이트] Kusun1020 (토론 | 기여) (RC4 (Rivest Cipher 4) 핵심 정리) 태그: 시각 편집
- 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) 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) 00:39 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
