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없음
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1. 키 필드 book#를 갖는 BOOKS 파일에 다음과 같은 book#을 갖는 레코드들이 있다. 23, 65, 37, 60, .. 중략.. 75, 8, 49, 33, 38. 이 탐색키 값들을 차수 P = 4와 Pleaf = 3을 갖는 B+트리에 위의 순서대로 삽입한다고 가정하자. 트리의 형태가 어떻게 변해가는지,
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데이터베이스
-네트워크형 데이터베이스
-관계형 데이터베이스(RDBMS)
1-1 데이터베이스 관리 시스템
DBMS
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• 계층형 데이터베이스
-트리(Tree) 구조를 기반
-데이터가 트리 구조
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데이터베이스 모형
데이터베이스 모형이란 데이터베이스의 개념적 구성으로 자료간의 관계를 정의하거나 묘사한 것을 의미한다.
(1) 계층형(hierarchical) 모형
게층형DB는 트리구조를 갖고 있으며, 각 개체는 계층성을 가지고 정의된다. 계층구
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데이터의 테이블이 바뀌면 그에 따라 쿼리, 업데이트, 보고서통신 등이 변해야 하고, 이미 저장되어 있는 정보도 늘어난다.)
현존하는 비 추론적이고 형식화된 데이터 시스템은 유저들에게 트리 구조 파일들 또는 아주 조금 더 일반화된 네
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트리
2.1.2 의사결정트리
2.1.3 가지치기
2.1.4 군집화
2.2 분류방법
2.2.1 AD Tree
2.2.2 J48 Tree
2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5
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데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시스템
2.1 멀티미디어 DBMS 구조
2.2 멀티미디어 데이터의 효율적 저장
3. 미디어스트리밍 기술의 발전
Ⅲ 모바일 스트리밍의 동향 및 기
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구조에 대한 한국공정거래위원회의 독특한 데이터를 활용한다. 그들은 채무 보증들이 계열사 지원 목적에 주로 제공되지만 불법 내부 거래들은 터널링 또는 계열사 지원 목적으로 이용된다는 것을 확인한다.
한국공정거래위원회의 소유권
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구조를 복잡하게 만들어 결론적으로는 운영위험을 가중시키고 있다. 금융데이터의 유형에는 전산시스템의 붕괴, 직원들의 실수나 사기, 횡령, 부정확한 회계처리, 파업, 법규위반 등 시장위험과 신용위험을 제외한 사실상의 모든 위험이 운
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(주)데이터트리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터트리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터트리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터트리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터트리코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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트리로 자식노드가 최대 2개인 트리로 왼쪽 자식노드가 부모 노드가 가진 값보다 작고 오른쪽 자식노드가 부모노드가 가진 값보다 큰 조건을 만족하는 이진트리 구조
balanced tree일때는 logN(탐색할때 마다 데이터양이 1/2씩 감소하기 때문에) O
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트리 맵 차이는?
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HDFS는 CAP theorem으로 보면 어떠한 구조인가?
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Java List vs Stream 차이는?
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현재 서비스가 성공하려면 뭘 해야 할까?
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앞으로 플랫폼 산업이 나아가야할 방향들을 말해주세요.
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향후 페이관련 산업에 대한 비전은 어떻게 되나
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데이터 구조 등의 지식은 데이터사이언스 분야를 학습하는 데 매우 중요한 기초가 되리라 생각합니다. 또한, 컴퓨터공학에서 다양한 문제 해결을 위한 모델링과 소프트웨어 개발 경험을 통해, 데이터사이언스에서 요구하는 문제 분석 및 해
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데이터 요구사항과 규제를 이해하고, 이를 반영한 데이터 관리 체계를 구축할 것입니다. 현지 시장의 특성을 고려하여 데이터베이스 구조를 최적화하고, 기업의 확장을 지원하겠습니다.
마지막으로, 팀워크의 중요성을 인식하고, 다른 부서
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데이터 분석에서는 데이터의 비구조적 특성이나 잡음 문제 등이 여전히 해결되지 않은 과제입니다.
● 연구 방법
본 연구는 소셜 미디어 데이터를 활용하여 여론 분석 및 트렌드 예측을 진행할 예정입니다.
- 데이터 수집 및 전처리: 트위터,
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