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개요데이터베이스 관리 시스템은 **관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)**와 **NoSQL(Database Management System)**로 구분된다. RDBMS는 전통적인 테이블 기반의 데이터 저장 방식을 사용하며, NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원하여 유연성과 확장성이 뛰어난 특징을 갖는다. 본 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 개념, 차이점, 장점 및 단점, 그리고 사용 사례를 비교 분석한다.1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)란?RDBMS는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(Table) 기반의 데이터베이스로, 데이터를 구조적으로 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관리한..

개요데이터베이스 설계에서 **정규화(Normalization)**와 **비정규화(Denormalization)**는 데이터의 무결성과 성능 최적화를 위해 중요한 개념이다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 일관성을 유지하는 반면, 비정규화는 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하는 방식이다. 본 글에서는 정규화와 비정규화의 개념, 특징, 장점과 단점, 그리고 실무에서의 활용 방안을 살펴본다.1. 데이터 정규화(Normalization)란?정규화는 데이터의 중복을 줄이고, 데이터 무결성을 보장하기 위한 프로세스이다. 이를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.정규화의 주요 목적:데이터 중복 방지 및 일관성 유지데이터베이스 크기 절감이상(Anomaly) 제거 (삽입 이상, ..

개요디지털 보안이 점점 중요해지는 시대에 **생체 인증(Biometrics)**과 패스키(Passkey) 기술이 기존의 비밀번호 기반 인증 방식을 대체하고 있다. 생체 인증은 지문, 얼굴, 홍채 등의 고유 생체 정보를 활용하여 보안을 강화하며, 패스키는 비밀번호 없이 간편하면서도 강력한 인증 방식을 제공한다. 본 글에서는 생체 인증과 패스키의 개념, 장점, 활용 사례 및 보안성을 살펴본다.1. 생체 인증(Biometrics)이란?생체 인증(Biometrics)은 개인의 고유한 생체 정보를 기반으로 신원을 확인하는 기술이다. 지문, 얼굴, 홍채, 음성, 정맥 패턴 등을 사용하여 인증이 가능하며, 보안성과 편리성을 동시에 제공한다.주요 생체 인증 방식:지문 인식(Fingerprint Recognition):..

개요머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술이며, 학습 방식에 따라 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**으로 나뉜다. 두 가지 학습 방식은 데이터 처리 방식과 활용 목적에서 차이를 보이며, 각기 다른 장점과 한계를 가진다. 본 글에서는 지도학습과 비지도학습의 개념, 차이점, 주요 알고리즘, 그리고 활용 사례를 살펴본다.1. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 입력 데이터(Input)와 그에 대응하는 정답(Output, Label)이 주어지며, 모델은 주어진 데이터를 학습한 후 새로운 입..

개요머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 하지만 두 개념은 종종 혼용되어 사용되며, 명확한 차이를 이해하는 것이 중요하다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 특징, 활용 사례, 그리고 어떤 경우에 각각을 선택해야 하는지 살펴본다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 자동으로 예측 및 결정을 수행하는 알고리즘 기반 기술이다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터를 기반으로 학습하며, 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등..

개요클린 아키텍처(Clean Architecture)는 로버트 C. 마틴(Robert C. Martin, Uncle Bob)이 제안한 소프트웨어 아키텍처 패턴으로, 의존성을 최소화하고 유지보수가 용이한 구조를 만들기 위한 설계 원칙이다. 클린 아키텍처는 소프트웨어를 계층화하여 비즈니스 로직과 외부 요소(데이터베이스, UI 등)를 분리하여 유연성과 확장성을 높인다. 본 글에서는 클린 아키텍처의 개념, 핵심 원칙, 구조, 장점 및 도입 시 고려사항을 살펴본다.1. 클린  아키텍처란?클린 아키텍처는 애플리케이션의 핵심 비즈니스 로직을 보호하고, 외부 요소(데이터베이스, UI, 프레임워크 등)와의 의존성을 줄이는 구조적 설계 방법이다. 이를 통해 애플리케이션이 변경 에 유연하게 대응할 수 있도록 한다.특징:계층..