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시계열 데이터 2

시공간 데이터베이스(Spatiotemporal Database)

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 ..

Topic 2025.03.23

RNN(Recurrent Neural Network)

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 ..

Topic 2025.03.05
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