Truman Show

테이블 생성 데이터베이스 생성 1. 데이터베이스 : 밥상 - 테이블(그릇)을 올리기 전에 데이터베이스(밥상)부터 만들어야함 2. MS-SQL에서 데이터 베이스 만들기 3. T-SQL을 이용하여 데이터베이스 만들기 - DB이름 : test01 - 사용자 DB를 생성하려면, master DB를 사용해야함 1) USE master 2) CREATE DATABASE test01 4. SSMS를 이용하는 방법(GUI 이용) - DB이름 : test02 - 논리적 DB => 물리적 파일 : .mdf, .ldf, .ndf (사진) 기본 데이터 타입 - DB(밥상)를 만들었으면 테이블(밥그릇)을 만들어야 함 - 어떤 모양의 테이블을 만들까? : MS-SQL에서 제공하는 기본 속성 타입 1. 숫자타입 - bit : 1b..

SQL의 개념 SQL의 역사와 특징 SQL의 역사 - SEQUEL - SQL을 처음만들었을땐 SEQUEL이란걸 썼음 - SEQUEL은 1974년, IBM San Jose Lab에서 만들어짐 (현재 IBM Almaden 연구소) - 최초의 관계형 데이터베이스 관리 시스템 프로토타입인 SystemR을 위한 데이터베이스 언어로 개발됨 - SQL - 1986년 ANSI(국제표준을 선정하는곳)에서 관계형 데이터베이스 표준언어로 인증 - 지속적인 SQL 개선이 진행됨 - 1986년 : SQL-86 또는 SQL1 - 1992년 : SQL/92, SQL-92 또는 SQL2 - 1999년 : SQL-99 또는 SQL3 - 2003년 : SQL4, SQL-2003 (객체 지향 개념 추가) SQL의 특징 1. SQL은 무엇..

데이터 모델이란? 데이터 모델은 구조(S), 연산(O), 제약조건(C)로 이루어져 있음 1. 구조 : 데이터의 구조 - 정적 성질, 객체 타입과 이들간의 관계를 명세함 2. 연산 : 데이터의 동적 성질 - 객체 인스턴스를 처리하는 작업에 대한 명세 - 데이터 조작 기법 3. 제약조건 : 데이터의 논리적인 제약 - 구조로부터 파생 의미적 제약 - 데이터 조작의 한계를 표현하는 규정 예) 정수 구조 : -2.-1,0,1,2... 연산 : 사칙연산 제약조건 :정수의 제한 2.5는 정수가 아님 관계형 데이터 모델을 사용하는 이유 - 모델의 구조가 단순함 - 집합 이론이라는 수학족 이론에 기반하여 모델이 강건함 - SQL이라는 간단한 비절차적 언어로 사용하기 쉬움 관계형 데이터 모델 - 구조 : 릴레이션 (또는 ..

데이터 베이스의 정의 어느 한 조직의 다양한 응용 프로그램들이 공동으로 사용하는 데이터들을 통합하여 저장한 운영 데이터의 집합 사람들이 필요한 데이터를 모아둔것 이러한 데이터베이스를 생성 관리할수있도록 만든 소프트웨어 시스템을 데이터베이스 시스템이라고 함 데이터베이스 = DBMS = 데이터베이스 시스템 데이터 베이스 정의에 함축된 개념 1. 공용데이터 - 한 조직의 여러 응용프로그램이 공통으로 사용하는 것 - 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 공유함 2. 통합된 데이터 - 여러 부서에서 사용하는 데이터를 한 곳에 모아서 공동 관리하는 것 - 최소한의 중복, 통제된 중복 예) 학생처와 교무처에서 사용하는 학생 정보가 유사하지만 조금 다를 것임. 공통부분을 통합시켜서 학생의 정보를 학생처와 교무처가 같이 보..

오라클 11g 설치 실행 파일을 열면 위와 같은 창이 열립니다. Next버튼을 눌러 다음으로 넘어갑니다. 첫번째 동그라미를 클릭하여 license agreement에 동의합니다. Next 버튼을 눌러 다음으로 넘어갑니다. 위 창의 Browse...버튼을 클릭하면 오라클의 설치 경로를 지정할 수 있습니다. 지정이 완료되면 Next버튼을 눌러 다음으로 넘어갑니다. 매우매우매우 중요한 오라클 sys와 system의 패스워드를 지정하는 단계입니다. Enter Password란에 패스워드를 입력하고, Confirm Password란에 동일한 패스워드를 입력하여 확인해줍니다. 지정한 패스워드는 꼭 기억해 두시길 바랍니다. 패스워드 지정이 완료되면 Next버튼을 눌러 다음으로 이동합니다. Install 버튼을 클릭하..

인공지능이란 무엇일까? 인공지능은 '강아지 사진을 보면 이것이 강이지다.', '고양이 사진을 보면 이것이 고양이다.' 같은 문제(image classification)를 기존의 알고리즘에 비해 굉장히 잘풀어낸다. 문제를 단순화해보면 입력을 주어지면 출력을 내보낸다. 즉, 인공지능란 입력이 주어지면 출력을 내보내는 시스템으로 생각하면 된다. 이러한 입출력 시스템은 우리가 배웠던 '함수'를 떠올리게 된다. 그럼 그냥 입출력 시스템인 인공지능이 왜 무서운걸까? 우리는 원의 넓이를 구하는 함수를 알면 원의 넓이를 구할 수 있다. 개발자는 원의 넓이를 구하는 함수로 원의 넓이를 구하는 시스템도 만들 수 있다. 단, 개발자가 지정해주는 일(원의 넓이 구하기)만 할 수 있는 안무서운 시스템이 만들어진다. 여기에 도형..