ITPE * JackerLab

개요Anchor Modeling은 변화하는 요구사항에 민첩하게 대응할 수 있도록 설계된 데이터 웨어하우스 모델링 기법입니다. 전통적 스타 스키마나 Data Vault와 달리, Anchor Modeling은 정규화와 확장성을 극대화하여 데이터 구조를 유연하게 확장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Anchor Modeling은 6차 정규화(6NF)를 기반으로 한 데이터 웨어하우스 모델링 기법입니다.목적비즈니스 요구사항 변경에 따른 스키마 변경을 최소화하고 장기적 데이터 일관성 유지필요성급격히 변화하는 비즈니스 환경에서 데이터 모델을 지속적으로 진화시킬 필요Anchor Modeling은 데이터 웨어하우스의 **Agile BI(비즈니스 인텔리전스)**를 지원합니다.2. 특징특징설명비교고도의 정..

개요시공간 데이터베이스(Spatiotemporal Database)는 시간(Temporal)과 공간(Spatial) 정보를 함께 저장하고 분석하는 데이터베이스 시스템이다. 이는 GPS 데이터, 교통 흐름 분석, 기상 예측, 지리 정보 시스템(GIS) 등 다양한 분야에서 활용되며, 실시간 데이터 처리와 예측 분석에 강점을 가진다. 본 글에서는 시공간 데이터베이스의 개념, 주요 특징, 기술 요소, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 시공간 데이터베이스란?시공간 데이터베이스는 시간과 공간 속성을 동시에 관리하는 데이터베이스로, 특정 위치에서 특정 시간이 지나면서 발생하는 데이터를 효과적으로 저장하고 질의할 수 있도록 설계된 시스템이다.1.1 기존 데이터베이스와의 차이점기존의 관계형 데이터베이스는 정적인 ..

개요RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 순차적 데이터(sequence data)를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. 기존 신경망과 달리, RNN은 이전 상태를 기억하여 문맥을 반영한 학습이 가능하여 텍스트 생성, 기계 번역, 주가 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. RNN이란?RNN은 이전 입력을 기억하고 다음 예측에 반영할 수 있는 신경망 구조로, 반복적인 계산을 통해 순차적 데이터의 패턴을 학습합니다.1.1 RNN의 핵심 개념순환 구조(Recurrent Connection): 현재 입력과 이전 상태(hidden state)를 함께 고려하여 출력 계산메모리 특성: 시계열 데이터의 과거 정보를 저장하여 ..