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개요통계학에서 데이터를 측정하고 분류하는 기준인 **척도(Scale of Measurement)**는 분석 방법을 결정짓는 중요한 기준입니다. 모든 데이터는 특정 척도에 따라 정의되며, 이를 바탕으로 적용 가능한 통계 기법이 달라지므로 데이터 분석의 출발점이자 기초 개념이라 할 수 있습니다. 통계학에서는 데이터를 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 4가지로 분류합니다.1. 개념 및 정의통계학의 4가지 척도는 측정 대상이 가진 정보의 수준과 특성에 따라 구분되며, 측정값 간의 연산 가능성, 비교 가능성, 통계 기법의 적용 범위에 직접적인 영향을 줍니다. 데이터가 어떤 척도에 속하는지에 따라, 사용할 수 있는 통계분석 방법이 제한되거나 가능해집니다.2. 4가지 척도 정리 척도 정의 주요 특징 예..

개요추정통계(Estimation Statistics)는 모집단 전체 데이터를 확보하기 어려운 상황에서, 표본 데이터를 이용해 모집단의 모수(parameter)를 추정하는 통계 기법입니다. 대표적인 추정 방식으로는 **점추정(point estimation)**과 **구간추정(interval estimation)**이 있으며, 불확실한 현실에서 데이터 기반 예측과 의사결정을 가능하게 해주는 핵심 분석 방법입니다.1. 개념 및 정의추정통계는 표본에서 계산된 통계량(예: 평균, 비율)을 바탕으로 모집단의 모수를 추정합니다. 이때 단일 값으로 제시하는 것을 점추정, 일정한 신뢰수준 하에 구간으로 제시하는 것을 구간추정이라 합니다. 추정값에는 필연적으로 오차가 존재하며, 이를 통제하기 위해 표본의 크기, 표준오차,..

개요추론통계(Inferential Statistics)는 표본 데이터를 기반으로 모집단 전체에 대한 결론을 도출하는 통계 분석 기법입니다. 현실적으로 전체 데이터를 수집할 수 없는 상황에서, 수학적 확률 이론을 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정함으로써 의사결정에 필요한 통계적 근거를 제공합니다. 과학 연구, 품질관리, 사회조사, A/B 테스트 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의추론통계는 제한된 표본으로부터 모집단의 모수(parameter)를 추정하거나, 어떤 주장이 통계적으로 유의한지를 판단하는 데 사용됩니다. 여기에는 신뢰구간 추정, 가설검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA) 등의 기법이 포함되며, 모두 **표본에서의 통계량(statistic)**을 이용하여 모..

개요기술통계(Descriptive Statistics)는 수집된 데이터를 수치적·시각적으로 요약하여 데이터의 전체적인 특성이나 경향을 파악하는 통계의 기초 기법입니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 요약 지표를 통해 데이터 분포를 직관적으로 이해할 수 있으며, 데이터 분석의 출발점이자 추론통계의 기반이 되는 필수 단계입니다.1. 개념 및 정의기술통계는 데이터의 복잡한 내용을 **수치적 요약(대표값, 산포도, 분포형태 등)**과 **시각적 요약(그래프, 차트 등)**을 통해 간단하고 명확하게 전달하는 통계 분야입니다. 데이터를 기반으로 정보를 탐색할 때 반드시 거쳐야 할 기초 분석이며, 추후에 이루어질 인사이트 도출이나 예측 모델링을 위한 첫 단계입니다.2. 주요 분석 항목 항목 설명 대표 지표 중심 ..

개요통계분석은 수집된 데이터를 정리하고 해석하여 유의미한 정보를 추출하고 현상을 설명하거나 예측하는 과학적 분석 기법입니다. 데이터 기반 의사결정의 핵심 수단으로, 마케팅, 품질관리, 사회과학, 금융, AI 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다. 정량적 사고와 데이터 해석 능력을 기반으로 패턴 발견, 상관관계 분석, 가설 검정 등의 기능을 수행합니다.1. 개념 및 정의통계분석은 데이터에서 통계적 특성을 파악하고, 확률 모델과 통계 기법을 활용하여 모집단에 대한 정보를 추론하는 일련의 절차입니다. 크게 **기술통계(Descriptive Statistics)**와 **추론통계(Inferential Statistics)**로 나뉘며, 표본에서 얻은 결과를 바탕으로 모집단 전체를 예측하거나 검증하는 데 사용됩니다..

개요VNet(Virtual Network)은 퍼블릭 클라우드 환경에서 가상 네트워크를 생성하고 관리하기 위한 네트워크 구조로, 사용자가 정의한 범위 내에서 IP 주소, 서브넷, 라우팅, 방화벽 규칙 등을 설정하여 클라우드 상에서도 온프레미스와 유사한 네트워크 환경을 구현할 수 있도록 지원합니다. Microsoft Azure에서 주로 VNet이라는 용어를 사용하며, AWS(VPC), GCP(VPC Network) 등에서도 동일한 개념이 적용됩니다.1. 개념 및 정의VNet은 클라우드 내에서 사용자 정의 가상 네트워크를 구성하는 논리적 단위입니다. 퍼블릭 클라우드 자원을 네트워크 단위로 격리하여 제어할 수 있으며, 내부 서브넷 구성, 가상머신(VM) 간 통신, 온프레미스 연결 등 다양한 네트워크 시나리오를 ..

개요스마트 SOC(Smart Social Overhead Capital)는 기존의 물리적 사회간접자본(도로, 철도, 항만, 교량 등)에 디지털 기술과 데이터 기반의 지능형 시스템을 융합하여, 안전하고 효율적인 운영을 실현하는 차세대 인프라 개념입니다. AI, IoT, 빅데이터, 클라우드 등의 기술을 접목해 교통, 에너지, 재난 대응, 도시 인프라 등 공공 서비스를 스마트하게 혁신합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의IoT, AI, 데이터 분석 기반의 지능형 기술을 사회간접자본 시설에 융합한 스마트 인프라 체계목적시설물 안전 관리, 운영 효율 향상, 국민 체감형 서비스 제공구성 대상도로, 철도, 공항, 항만, 수자원, 교량, 터널 등 국가 기반시설2. 주요 기술 구성 요소기술 요소설명적용 기술IoT ..

개요트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)는 철학적 윤리 문제의 대표 사례로, 도덕적 선택의 딜레마를 통해 인간의 판단 기준과 사회적 가치에 대한 질문을 던집니다. 최근 자율주행차, AI 윤리, 의료 판단 시스템 등 기술의 결정 개입 영역이 넓어지면서 트롤리 딜레마는 단순한 사고 실험을 넘어, 현실적 문제로 재조명되고 있습니다. 본 글에서는 트롤리 딜레마의 개념, 변형 사례, 윤리적 해석, 기술 적용 논쟁을 살펴봅니다.1. 트롤리 딜레마란? 항목 설명 정의한 사람을 희생해 다수를 구할 것인가?라는 선택 상황을 던지는 윤리적 사고 실험원형 시나리오브레이크 고장 난 트롤리, 선로 변경 가능 / A선로 5명 vs B선로 1명도덕 질문행동하지 않으면 5명 사망, 행동하면 1명 희생 → 당신은 스위치를 당..

개요DTG(Digital Tachograph)는 차량의 속도, 주행 거리, 운행 시간, 위치 정보 등을 디지털 방식으로 기록하는 장치로, 흔히 차량 운행기록계로 불립니다. 운전자 안전, 법규 준수, 물류 관리, 보험 심사 등 다양한 분야에서 핵심 데이터 소스로 활용되며, 최근에는 텔레매틱스, IoT 기술과 결합해 더욱 지능화되고 있습니다. 본 글에서는 DTG의 개념, 구성, 활용 사례, 기술 동향 등을 정리합니다.1. DTG란? 항목 설명 정의차량의 주행 정보와 운전자의 운행 행태를 실시간으로 기록·저장하는 디지털 장치법적 근거「교통안전법 시행규칙」, 「화물자동차 운수사업법」 등에 따라 일부 차량 장착 의무화주요 수집 정보속도, RPM, 제동, 가속, 위치(GPS), 운전시간, 휴식시간, 급가속·급감속..

개요텔레매틱스(Telematics)는 **Telecommunication(통신)**과 **Informatics(정보처리)**의 합성어로, 차량·선박·드론 등 이동체에 통신기술을 접목하여 실시간 데이터 수집·전송·분석을 가능하게 하는 기술입니다. 자율주행, 보험, 물류, 스마트시티 등 다양한 산업에서 실시간 위치, 주행, 센서 데이터를 기반으로 새로운 서비스와 의사결정을 가능하게 합니다. 본 글에서는 텔레매틱스의 개념, 구성요소, 기술 동향, 주요 활용 분야를 정리합니다.1. 텔레매틱스란? 항목 설명 정의무선 통신을 통해 이동체와 외부 시스템 간 실시간 정보 교환을 가능하게 하는 기술핵심 요소위치 정보(GPS), 통신(M2M/LTE/5G), 센서, 클라우드 분석특징실시간성, 이동성, 양방향 통신, 센서 ..

개요레이더(Radar)와 라이다(LiDAR)는 물체의 거리, 방향, 속도를 감지하는 대표적인 원거리 센서 기술입니다. 자율주행차, 드론, 스마트시티, 산업자동화 등에서 공간 인식 및 장애물 감지에 활용되며, 각 기술은 작동 원리와 장단점, 적용 환경에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 본 글에서는 레이더와 라이다의 정의, 기술 원리, 비교, 활용 사례를 정리합니다.1. 레이더(Radar)란? 항목 설명 정의전파(Radio Wave)를 발사하고, 반사되어 돌아오는 신호를 분석해 거리·속도·방향을 측정하는 기술어원Radio Detection And Ranging (무선 탐지 및 거리 측정)특징장거리 감지, 날씨 영향 적음, 상대 속도 측정 가능레이더는 군사·항공용에서 발전해 자율주행, 교통 모니터링, 레벨3 이상..

개요엔트로피 지수(Entropy Index)와 지니 지수(Gini Index)는 모두 집단 내 분포의 균형 상태를 수치로 표현하는 통계 지표입니다. 두 지수 모두 '얼마나 고르게 혹은 불균등하게 분포되어 있는가'를 측정하지만, 측정 방식과 해석의 목적이 다릅니다. 이 글에서는 두 지표의 개념, 계산 방법, 차이점, 그리고 활용 사례를 비교해 정리합니다.1. 개념 및 정의지표정의적용 대상지니 지수소득·자산 분포의 불평등 정도 측정경제학, 복지정책, ESG 보고서엔트로피 지수범주 내 구성 요소의 다양성과 균형 측정도시사회학, 생태학, 교육, 산업분석 등지니 지수는 로렌츠 곡선에 기반하며, **분포의 집중도(불평등)**를 측정엔트로피 지수는 정보이론에서 유래하여, **분포의 다양성(균등성)**을 측정2. 계산..

개요엔트로피 지수(Entropy Index)는 집단 내 구성의 다양성과 균형 정도를 측정하는 지표로, 경제학, 사회학, 도시학, 생태학 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 정보 이론에서 유래한 개념으로, 특정 항목이 얼마나 다양하게 분포되어 있는지를 0~1 또는 0~ln(n) 사이의 수치로 정량화합니다. 균일할수록 엔트로피 값이 높고, 특정 항목에 치우칠수록 낮아집니다.1. 개념 및 정의엔트로피는 원래 정보 이론에서 하나의 사건이 발생할 확률과 관련된 정보량을 측정하기 위한 지표였습니다. 이를 다변량 분포 분석에 적용해 다양성(Diversity) 또는 **균등성(Equity)**의 수치적 척도로 확장한 것이 엔트로피 지수입니다.정의: 여러 범주 간 분포의 불균형 정도를 측정하는 지표공식: : i번째 범주의 ..

개요지니 지수(Gini Index 또는 Gini Coefficient)는 소득이나 자산의 분포가 얼마나 불평등한지를 수치로 표현하는 지표입니다. 이탈리아의 통계학자 코라도 지니(Corrado Gini)가 고안하였으며, 경제학, 사회학, 정책 분석 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 값은 0(완전 평등)에서 1(완전 불평등) 사이의 실수로 표현되며, 소득 불균형 상태를 비교·분석하는 데 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의지니 지수는 **로렌츠 곡선(Lorenz Curve)**에 기반하여 전체 인구의 누적 소득 비율과 누적 인구 비율 간의 차이를 수학적으로 나타낸 지표입니다.정의: 전체 소득 중 불평등 정도를 수치화한 계수로, 0은 완전한 평등, 1은 극단적 불평등을 의미공식:G = A / (A +..

개요토러스(Torus) 구조는 병렬 컴퓨팅에서 자주 사용되는 2차원 또는 3차원 메시 네트워크의 확장형 토폴로지로, 각 노드가 양쪽 끝을 서로 연결해 도넛 형태의 폐회로를 형성하는 것이 특징입니다. 이 구조는 메시 구조의 단점인 경계 노드 병목 현상을 보완하면서도, 높은 확장성과 균일한 통신 지연 특성을 제공하여 슈퍼컴퓨터와 고성능 AI 연산 시스템에서 핵심 구조로 활용됩니다.1. 개념 및 정의토러스 구조는 전통적인 메시 구조에 **양 끝 노드를 서로 연결하는 래핑 링크(wrapping link)**를 추가함으로써 네트워크를 폐쇄된 형태로 확장한 것입니다. 2D 토러스는 가로·세로 방향에서 각각의 가장자리 노드가 연결되며, 3D 토러스는 여기에 깊이 방향까지 추가되어 입체적인 연결망을 구성합니다.2. 특..

개요상호연결망(Interconnection Network)은 병렬 컴퓨팅 또는 멀티프로세서 시스템에서 프로세서와 메모리, 또는 프로세서 간의 데이터를 연결하고 교환하는 통신 구조를 의미합니다. 클러스터, 슈퍼컴퓨터, GPU 네트워크, AI 연산 플랫폼 등에서 노드 간 빠르고 안정적인 데이터 전송을 위해 필수적인 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의상호연결망은 병렬 처리 시스템 내 여러 처리 장치(노드)가 데이터를 주고받는 데 사용하는 물리적 및 논리적 통신 경로의 집합입니다. 이는 단순한 케이블 연결을 넘어서, **토폴로지(Topology), 라우팅(Routing), 스위칭(Switching)**과 같은 요소들이 복합적으로 작용하여 시스템 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다.2. 특징 특징 설명 비고 구조..

개요메모리 공유 방식 분류는 다중 프로세서 또는 코어가 메모리 자원을 어떻게 접근하고 관리하는지에 따라 병렬 컴퓨팅 구조를 분류하는 체계입니다. 이는 병렬 시스템의 성능, 확장성, 프로그래밍 모델에 큰 영향을 미치며, 컴퓨터 아키텍처 설계 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 구현 시 중요한 고려 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의메모리 공유 방식은 여러 처리 장치가 메모리를 공유하는 구조인지, 또는 각자 독립적인 메모리를 가지며 메시지를 통해 통신하는지에 따라 크게 **공유 메모리 모델(Shared Memory Model)**과 **분산 메모리 모델(Distributed Memory Model)**로 나뉘며, 최근에는 **하이브리드 모델(Hybrid Memory Model)**이 널리 사용되고 있습니다.2. 분..

개요Feng의 분류(Feng’s Classification)는 컴퓨터 시스템을 명령어 실행의 시간적·공간적 병렬성 기준에 따라 구분한 컴퓨터 구조 분류 체계입니다. 1972년 Tien-Pei Feng 교수가 제안한 이 모델은 Flynn의 분류가 데이터와 명령어 스트림의 수에 따른 구조 구분에 초점을 둔 반면, 하드웨어 단위의 병렬성 수준을 정량적으로 표현할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.1. 개념 및 정의Feng의 분류는 컴퓨터 구조를 "연산 단위(Arithmetic Units)"와 "명령어 실행 타임슬롯" 기준으로 공간-시간적 명령어 흐름 패턴에 따라 4가지로 구분합니다. 이를 통해 컴퓨터가 주어진 시간과 자원에서 얼마나 병렬적으로 명령어를 실행할 수 있는지 측정할 수 있으며, **기계 명령어 실행율(..

개요Flynn의 분류(Flynn’s Taxonomy)는 컴퓨터 아키텍처를 **명령어 스트림(Instruction Stream)**과 **데이터 스트림(Data Stream)**의 처리 방식에 따라 네 가지 유형으로 나누는 분류 체계입니다. 1966년 Michael J. Flynn이 제안한 이 분류는 컴퓨터 시스템의 병렬성(parallelism) 구조를 이해하고 설계 방향을 구분하는 데 중요한 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Flynn의 분류는 하나 또는 다수의 명령어와 데이터 스트림을 처리하는 시스템을 다음 네 가지 유형으로 구분합니다:SISD (Single Instruction, Single Data)SIMD (Single Instruction, Multiple Data)MISD (Multiple..

개요병렬처리 컴퓨팅(Parallel Computing)은 대규모 연산 작업을 여러 개의 프로세서 또는 코어에 동시에 분산 처리하여 성능을 향상시키는 컴퓨팅 방식입니다. 과학 기술 계산, 인공지능, 그래픽 렌더링, 시뮬레이션 등 막대한 처리량이 요구되는 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, CPU와 GPU, 클러스터 및 클라우드 인프라까지 다양한 환경에서 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의병렬 컴퓨팅은 단일 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 동시에 실행하는 방식으로, 처리 시간을 줄이고 자원을 효율적으로 활용하는 것이 목적입니다. 이는 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 알고리즘이 유기적으로 작동해야 하며, 동기화 및 통신 비용도 함께 고려되어야 합니다.2. 특징 특징 설명 비고 다중 처리여러 프..

개요하버드 구조(Harvard Architecture)는 컴퓨터 시스템에서 **명령어(instruction)**와 **데이터(data)**를 각각 물리적으로 분리된 메모리에 저장하고 접근하는 구조를 말합니다. 이는 폰 노이만 구조와 대비되는 개념으로, 병렬 처리를 통한 성능 향상과 안정적인 임베디드 설계에 유리하여 디지털 신호처리기(DSP), 마이크로컨트롤러(MCU), 임베디드 시스템에 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의하버드 구조는 하나의 버스를 통해 명령어와 데이터를 모두 주고받는 폰 노이만 구조의 병목현상을 해결하기 위해 고안되었습니다. 명령어 메모리와 데이터 메모리를 분리된 버스로 구성함으로써, 동시에 명령어를 가져오고 데이터를 읽거나 쓸 수 있는 구조입니다. 이로 인해 속도 향상과 효율적인 자원..

개요오픈 데이터는 누구나 자유롭게 접근·사용·재배포할 수 있도록 공개된 데이터로, 디지털 정부와 데이터 경제의 기반이 되는 공공 자원입니다. 투명한 행정, 시민 참여, 민간 혁신을 이끌며, AI·스타트업·학계 등 다양한 영역에서 활용됩니다. 본 글에서는 오픈 데이터의 개념, 원칙, 유형, 활용 사례, 기술적·정책적 고려사항을 종합적으로 소개합니다.1. 오픈 데이터란? 항목 설명 정의누구나 제한 없이 자유롭게 이용할 수 있도록 공개된 데이터 (재사용·재배포·상업적 이용 가능)핵심 조건무상 공개, 접근성 보장, 표준 포맷 제공, 라이선스 명시주요 대상공공기관 데이터, 연구 데이터, 시민 수집 데이터 등오픈 데이터는 공공재이자 디지털 사회의 사회적 인프라입니다.2. 오픈 데이터 vs 공공데이터항목오픈 데이터..

신 서비스의 기반으로 활용되고 있습니다. 본 글에서는 공공데이터의 개념, 유형, 개방 플랫폼, 활용 사례, 품질 및 기술 요소를 종합적으로 정리합니다.1. 공공데이터란? 항목 설명 정의공공기관이 수집·보유한 정보를 국민 누구나 사용할 수 있도록 개방한 데이터법적 근거「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」 (2013 시행)목적데이터 기반 행정, 민간 활용 촉진, 데이터 경제 활성화공공데이터는 ‘열려 있는 행정정보’이자 ‘디지털 공유자산’입니다.2. 공공데이터 유형유형설명예시행정데이터행정업무에서 생성된 정형 자료인허가 정보, 민원 처리 현황공간데이터위치 기반의 GIS 정보도로망, 건물 주소, 위경도 정보통계데이터분석/조사 기반 수치자료인구·경제통계, 사회조사환경/과학데이터센서 기반 수집 또는 연..

개요데이터 모델링 패턴은 다양한 산업과 시스템에서 반복적으로 검증된 데이터 구조 설계 방식입니다. 이는 설계 초기의 혼란을 줄이고, 일관성 있고 확장성 있는 데이터베이스를 구축하는 데 큰 도움을 줍니다. 본 글에서는 대표적인 데이터 모델링 패턴의 개념, 유형, 적용 예시, 선택 전략을 소개합니다.1. 데이터 모델링 패턴이란? 항목 설명 정의특정 상황에서 반복적으로 사용되는 데이터 구조 설계의 모범 사례목적일관성, 재사용성, 이해도 향상, 설계 효율성 확보적용 대상테이블 설계, 관계 구성, 속성 정의, 확장 구조 등패턴은 데이터베이스 설계에서의 **‘베스트 프랙티스’**입니다.2. 대표적인 데이터 모델링 패턴 유형패턴명설명활용 사례키-값 패턴 (Key-Value)단일 기준 속성과 관련 값 연결설정 저장,..

개요데이터 모델링은 데이터 기반 시스템 구축의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 현실 세계의 비즈니스 개념을 데이터 구조로 표현하여, 정보 흐름을 체계화하고 개발·운영·분석에 최적화된 데이터 환경을 구축합니다. 본 글에서는 데이터 모델링의 개념, 유형, 기법, 설계 원칙, 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 데이터 모델링이란? 항목 설명 정의현실의 개념·비즈니스 규칙을 데이터로 구조화하는 과정목적데이터 일관성 확보, 중복 제거, 정보 흐름 명확화, 설계 기반 확보결과물개념/논리/물리 모델, ERD(Entity Relationship Diagram), 테이블 스키마모델링은 데이터의 설계도이자 시스템 구조의 뼈대입니다.2. 데이터 모델링 3단계단계설명산출물개념 모델핵심 개체와 관계 정의, 비즈니스 중심엔..

개요오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 텍스트 데이터에서 사람들의 의견, 감정, 평가를 자동으로 추출·분석하는 자연어처리(NLP) 기반의 텍스트 마이닝 기법입니다. '감성 분석(Sentiment Analysis)'이라고도 불리며, SNS, 리뷰, 뉴스, 고객 피드백 등에서 긍정·부정·중립의 감성을 분석하여 기업 의사결정, 마케팅 전략, 여론 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의오피니언 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트에서 사용자의 태도, 감정, 평가를 파악하여 정량화된 형태로 표현하는 기술입니다.정의: 텍스트 데이터에서 의견의 주체, 대상, 감성의 극성을 추출하는 데이터 분석 기법구성 요소:의견 주체(Who): 누가 말했는가의견 대상(What): 무엇에 대해 말했는가감성 극성(..

개요공간 데이터 타입은 GIS 및 공간 데이터베이스에서 지리적 위치와 형태를 디지털로 표현하기 위한 데이터 구조입니다. 점, 선, 면, 복합 객체 등으로 분류되며, 좌표계와 결합해 지도 상의 실제 지형과 사물을 정밀하게 모델링할 수 있습니다. 스마트시티, 위치 기반 서비스, 자율주행, 토지관리 시스템 등에서 핵심 기반 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의공간 데이터 타입은 공간 객체(Spatial Object)를 표현하는 데이터 구조로, 위치 및 형태를 수치화하여 데이터베이스에 저장하거나 지도 시각화에 활용됩니다. 대부분의 공간 DBMS(PostGIS, Oracle Spatial 등)와 GIS 도구에서 표준화된 형태로 제공됩니다.정의: 지리 공간상의 객체를 점, 선, 면 등으로 표현하기 위한 기본 데이터..

개요공간 연산자(Spatial Operators)는 GIS(Geographic Information System) 및 공간 데이터베이스에서 지리적 객체들 간의 공간적 관계나 특성을 질의하고 분석하기 위한 연산 함수입니다. 위치 기반 서비스, 스마트시티, 자율주행, 환경 분석 등에서 공간 데이터의 상호 작용을 정의하고 이해하는 데 필수적인 기술 요소입니다.1. 개념 및 정의공간 연산자는 점(Point), 선(Line), 면(Polygon) 등 공간 객체 간의 관계를 판별하거나, 공간 속성을 계산할 수 있도록 도와주는 질의 및 분석 함수입니다. 관계형 DBMS 확장 기능(PostGIS, Oracle Spatial 등) 또는 GIS 엔진에서 사용됩니다.정의: 공간 객체 간의 포함, 교차, 거리, 인접 등의 관..

개요공간 데이터베이스(Spatial Database)는 위치와 관련된 정보를 포함한 데이터를 저장, 질의, 분석할 수 있도록 설계된 특수 목적의 데이터베이스입니다. GIS(Geographic Information System), 스마트시티, 자율주행, 위치 기반 서비스(LBS) 등 다양한 산업 분야에서 핵심 역할을 수행하며, 기존 관계형 DB의 기능을 확장하여 공간 객체와 공간 연산을 지원합니다.1. 개념 및 정의공간 DB는 2차원 또는 3차원의 위치 데이터(점, 선, 면 등)와 속성 데이터를 함께 저장하고, 공간 관계 및 분석이 가능한 DBMS입니다. 일반적인 SQL뿐 아니라 공간 전용 질의 언어와 함수도 지원합니다.정의: 위치 기반 공간 객체와 속성을 통합 저장하고 공간 연산이 가능한 데이터베이스 시..

개요멀티미디어 데이터베이스(Multimedia Database, MMDB)는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 그래픽 등 다양한 **비정형 데이터(Non-structured Data)**를 저장, 관리, 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 디지털 콘텐츠의 폭발적인 증가에 따라 미디어 콘텐츠의 효율적 저장 및 활용이 필수화되면서, MMDB는 디지털 아카이빙, 검색 엔진, 영상 분석 시스템 등에서 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의멀티미디어 데이터베이스는 다양한 형태의 디지털 데이터를 저장할 수 있는 데이터 저장 구조와, 해당 콘텐츠에 대한 특성 기반 검색 기능을 제공하는 DBMS입니다.정의: 텍스트 외의 시각·청각 데이터(이미지, 영상, 음성 등)를 통합 저장하고..