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컴퓨터를 사용하여 정보를 수집하고 분석하는데 데이터베이스 기술이 활용되고 있음
정보와 데이터는 서로 다름
데이터베이스(database)의 정의
데이터베이스는 조직체의 응용 시스템들이 공유해서 사용하는 운영 데이터 (operational data)들
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데이터 모델, 스키마, 인스턴스
2 3단계-스키마 아키텍처와 데이터 독립성
3 데이터베이스 언어와 인터페이스
4 데이터베이스 시스템 환경
5 DBMS를 위한 중앙집중식과 클라이언트/서버 아키텍처
6 데이터베이스 관리 시스템의 분류
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데이터베이스
9.1.1 중앙집중 방식
9.1.2 자원공유 시스템 방식
9.1.3 클라이언트/서버 시스템 방식
9.2 클라이언트/서버 아키텍처 구현 방법
9.2.1 서버 대 클라이언트의 비율에 따른 구분
9.2.2 클라이언트/서버의 작업 비율에 따른 구분
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시스템 아키텍처를 설명하라.
26. 2층 모델과 3층 모델을 비교하여 설명하라.
28. ODBC가 무엇인가? JDBC와 ODBC의 차이점을 설명하라.
30.대학의 수강 신청 업무를 3층 모델로 구현해다고 가정하자. 클라이언트, 응용서버, 데이터베이스 서버
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데이터 독립성이라고 한다.
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1장 첫부분이며 위와 같은 형식으로 문제와 답 모두 적혀 있습니다. 제1장 데이터베이스와 데이터베이스 사용자복습 문제 49
제2장 데이터베이스 시스템 개념과 아키텍처 51
제3장 엔티티-관계(
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데이터의 유형에는 전산시스템의 붕괴, 직원들의 실수나 사기, 횡령, 부정확한 회계처리, 파업, 법규위반 등 시장위험과 신용위험을 제외한 사실상의 모든 위험이 운영위험에 포함된다고 해도 과언이 아니다. 운영위험 관리가 현대 금융기관
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시스템 프로그램……………………………………………………26
[그림 2-1] 구조화된 타입…………………………………………………………4
[그림 2-2] 객체-관계형 데이터베이스 설계 방법론 …………………………5
[그림 2-3] 객체-관
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시스템 /유시룡, 장규환, 이병욱, 김종일 외/ 대영사/2000.02 Ⅰ 서론
1. 연구의 목적 및 필요성
2.연구의 방법 및 범위
Ⅱ 멀티미디어 데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시
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시스템
1. CRM 정보 시스템의 유형
2. CRM 솔루션 공급 업체 및 주요 제품
Ⅳ. CRM의 도입사례
1. 우리나라의 CRM 역사
2. 도입사례
Ⅴ. CRM 실패 사례의 요인들
1. 실패 사례
Ⅵ. 결론
1. CRM 도입실패 이유와 문제점
2. 연구의 한계점
3. 향후
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시스템의 구현에 가까워 질수 있을 것이다.
이제는 멀티미디어 데이터의 흐름 전체에 포커스를 맞추어 포괄적인 연구가 필요하게 되었다. 이 논문에서 다룬 노드, 네트워크 관점에서의 연구뿐 아니라 데이터베이스, 프로토콜, 디스플레이 까
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시스템베이스(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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시스템베이스(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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시스템베이스(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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시스템베이스(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)한국데이터시스템즈에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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시스템 아키텍처와 운영 현황을 면밀히 분석해 병목 구간과 개선 가능성을 파악하고, 우선순위에 따라 최적화 계획을 수립하겠습니다.
Q17. 데이터베이스 성능 개선 경험이 있나요?
A17. 대규모 데이터 처리 프로젝트에서 인덱스 최적화, 파티
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데이터 처리 시스템 최적화 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. 기존 시스템의 처리 속도 문제를 개선하기 위해 데이터베이스 인덱싱과 쿼리 튜닝을 실시했고, 멀티스레딩 기법을 도입해 동시 처리 성능을 크게 향상시켰습니다. 결과적으로
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시스템 안정성 확보에 달려있다고 생각합니다. 저는 우선적으로 효율적인 코드 작성과 철저한 테스트를 통해 서비스의 품질을 높이는 데 기여할 것입니다. 또한, 시스템 성능 최적화를 위한 아키텍처 개선과 데이터 처리 효율화를 지속적으
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요?
A2: 저는 마이크로서비스 아키텍처를 도입하고, 클라우드 환경을 활용하여 시스템의 확장성과 유연성을 높이는 방식으로 개선할 수 있습니다. 또한, 효율적인 캐시 시스템을 도입하여 데이터베이스의 부하를 줄이고, 요청 처리 속도를 높
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시스템 프로젝트
이 프로젝트에서는 메시지 큐 시스템인 Kafka와 Spring Boot 기반의 API 서버를 설계하고 구축했습니다. Kafka를 통해 서버 간의 트래픽을 분산시키고, MySQL 데이터베이스 성능을 최적화하여 고용량 트래픽을 원활하게 처리할 수 있
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