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데이터 타입
→데이터 객체들의 집합과 이러한 객체들을 조작하는 미리 정의된 연산들의 집합으로 정의. 컴퓨터 프로그램은 데이터를 조작함으로써 결과를 생성 언어는 적절하고 다양한 데이터 타입과 구조체를 지원하는 것이 매우 중요하
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데이터를 위한 ER 다이어그램을 설계하라.
(2) 데이터베이스 테이블을 설계하라.
(1) E-R Diagram (성적 관련 데이터)
(2) 데이터베이스 테이블 설계
속성
속성명
데이터타입
길이
제약사항
학번
SID
char
9
PK
이름
Name
varchar2
20
not null
학과
Dept
varchar2
20
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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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데이터타입
길이
제약사항
학번
SID
char
6
PK
이름
Name
char
10
학과
Dept
char
20
학년
Grade
int
지도교수번호
PID
char
3
FK
속성
속성명
데이터
타입
길이
제약사항
교수번호
PID
char
3
PK
이름
Name
char
10
소속 학과
Dept
char
20 1. 계층 데이터 모델
1. 계층
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데이터타입
최대 4000 바이트, 최소 1바이트의 크기제한을 가짐
DATE
: 날짜 형식을 저장하기 위한 데이터타입
NUMBER(p,s) :
정밀도(p)와 스케일(s)로 표현되는 숫자 데이터타입
☞ Question
02. CHAR(10)와 VARCHAR2(10)을 가지는 칼럼에 'DATA'
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2.3. 변수중요도
2.4. 다중공선성
3. 결과
3.1. 중요변수 도출
3.2. 고소득산업체수와 신혼부부수 사이의 연관성
4. 제안
4.1. 산학협력 플랫폼
4.2. 일본 후쿠이현의 사례
4.3. 피그마를 이용한 프로토타입 구현
5. 한계점
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데이터를 포함하여 발견되었고, 이것은 더욱 우리 발견을 입증하였다.
ERM과 MWM 그룹 사이의 상대적으로 작은 표본 크기에서의 상당한 FLEX-SF 향상 변화 때문에, 통계적인 확신의 부족이 타입2 오류 때문일 수 있다. 우리는 그룹들 사이에서 3점
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데이터 분석 45
4.3.4 음영각을 구하기 46
4.3.5 음영각 표 47
4.3.6 차양길이 48
4.3.7 시뮬레이션 49
4.3.8 결론 50
4.4 복합학제적 문제 해결 51
4.5 사용 도구 52
5장 설계 결과물의 장단점 분석
5.1 설계 목표의 달성 54
5.2 경제적 관점에서의 장단
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데이터 유비쿼터스연구회, 2003
이은곤, “RFID 확산 추진현황 및 전망”, 정보통신정책연구원, 정보통신정책 제16권 6호, 통권 344호, 2004
이지평, 강선구, 디지털 컨버전스에 따른 뉴트렌드, LG경제연구원, 2002
장재득, 장문수, 최송인, 무선 주파
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타입 변위계(LVDT) 40
그림 3.6. 와이어 변위계(CDP-50) 40
그림 3.7. 데이터로거(TDS-602) 41
그림 3.8. 모형지반 조성과정 43
그림 3.9. 모형실험 개략도 44
그림 4.1. 모형실험에 의한 Cycle별 수평하중-수평변위 48
그림 4.2. 모형실험에서의 수평하중-수
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데이터 파이프라인 설계 방향을 두고 의견 충돌이 있었습니다. 각자 제안한 방식을 직접 소규모 프로토타입으로 구현해 성능과 구현 난이도를 비교했습니다. 데이터 처리 속도, 유지보수 용이성, 확장 가능성을 기준으로 객관적 지표를 도출
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데이터를 활용해 시각화하거나 효율적으로 분류하는 방법을 탐구하고, 실제로 적용해보는 작은 개선 아이디어도 제안해보고자 합니다. Python 기반의 데이터 시각화, 간단한 웹 대시보드 프로토타입 제작 등도 시도하며, 인턴으로서의 역할 이
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데이터 분석가로써의 기본적 역량을 쌓을 수 있었습니다.
"OO의료원 - AI기반 응급의료개발사업 - 데이터분석 연구원"
AI 기반 응급의료개발사업의 ‘병원 이송 전(前)단계 심혈관 질환 예측’을 맡아 프로토 타입 모델을 개발했습니다.
데이터
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데이터를 만들어보고, 디지털 프로토타입 제작 과정을 CATIA 하나의 플랫폼 안에서 완성해보는 경험을 하고 싶습니다.
또한 팀 프로젝트를 통해 설계 기준 통일, 데이터 호환, 공동 리뷰 프로세스 등 협업에 필요한 실무 관행을 직접 경험하고
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수하여 이론적 깊이를 더하고, 최신 연구 동향을 반영한 세미나와 논문 발표를 통해 비판적 사고와 연구기획 능력을 함양하겠습니다. 게다가 실제 실험 데이터 분석, 프로토타입 설계, 사용자 검증 등 실용적 연구 역량을 기르는 데 집중토록
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