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정보시스템(EA) 5가지 구성요소

BA (Business Architecture)

• 비즈니스 목표와 전략을 지원하는 구조와 프로세스를 정의합니다.

DA (Data Architecture)

• 데이터의 흐름, 저장, 관리 방법을 설계하고 데이터 관련 정책을 정의합니다.

AA (Application Architecture)

• 애플리케이션의 구조와 상호작용을 설계하며, 애플리케이션 간의 관계를 정의합니다.

TA (Technology Architecture)

• 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 등 기술 인프라의 설계를 포함합니다.

SA (Security Architecture)

• 정보 시스템의 보안을 설계하는 구조로, 보안 정책, 절차, 기술을 포함하여 데이터와 시스템을 보호하는 방법을 정의합니다.

ERP (Enterprise Resource Planning)

• 기업의 자원(인사, 재무, 물류 등)을 통합적으로 관리하는 시스템.

BPR (Business Process Reengineering)

• 비즈니스 프로세스를 근본적으로 재설계하여 효율성과 효과성을 극대화하는 접근법.

SI (System Integration)

• 다양한 IT 시스템과 소프트웨어를 통합하여 상호 운용 가능하게 만드는 과정.

SM (System Maintenance)

• IT 시스템의 운영, 점검, 수정 및 업그레이드를 포함하여 시스템이 원활하게 작동하도록 보장하는 과정.

PM (Project Management)

• 프로젝트의 계획, 실행, 모니터링, 제어 및 완료를 관리하는 기법과 방법론.

• INNER JOIN(내부 조인)은 두 테이블을 조인할 때, 두 테이블에 모두 지정한 열의 데이터가 있어야 한다.

두 테이블의 교집합을 출력하고 싶을 때

• OUTER JOIN(외부 조인)은 두 테이블을 조인할 때, 1개의 테이블에만 데이터가 있어도 결과가 나온다.

머닝러닝의 바이블이라고 할수 있는 타이타닉 머신러닝에 도전을 했습니다!!!

IaaS (Infrastructure as a Service): 기본 IT 인프라(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 클라우드 환경에서 제공하며, 사용자는 이 자원을 가상화된 형태로 관리하고 운영할 수 있다.

예: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)

PaaS (Platform as a Service): 애플리케이션 개발과 배포에 필요한 플랫폼을 클라우드에서 제공하며, 개발자는 인프라 관리 없이 애플리케이션의 개발과 운영에 집중할 수 있다.

예: Google App Engine, Heroku, Microsoft Azure App Service

SaaS (Software as a Service): 소프트웨어 애플리케이션을 클라우드에서 호스팅하고, 사용자는 인터넷을 통해 접근하여 사용할 수 있다.

예: Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce

DL (Deep Learning)

• 딥러닝: 인공 신경망을 사용하여 데이터를 통해 복잡한 패턴을 학습하는 기술
  • 자율주행 자동차가 도로 상황을 분석하여 운전 결정을 내림

ML (Machine Learning)

• 머신러닝: 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 기술
  • 스팸 이메일 필터링, 이메일을 스팸과 비스팸으로 자동 분류

AI (Artificial Intelligence)

• 인공지능: 기계가 인간의 지능적인 행동을 모방하는 기술
  • 가상 비서(예: 애플의 시리, 아마존의 알렉사)와 자연어로 대화

ANN (Artificial Neural Network)

• 인공 신경망: 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 시스템, 패턴 인식과 분류 작업에 사용
  • 손글씨 숫자 이미지를 인식하여 올바른 숫자로 분류

CNN (Convolutional Neural Network)

• 합성곱 신경망: 이미지의 특징을 추출하는 데 사용, 이미지 처리에 강점
  • 고양이와 개의 이미지를 분류

RNN (Recurrent Neural Network)

• 순환 신경망: 시퀀스 데이터를 처리, 입력 데이터의 순차적 정보를 기억
  • 문장의 다음 단어를 예측하여 문장 생성

LSTM (Long Short-Term Memory)

• LSTM: RNN의 변형으로 장기 및 단기 메모리를 모두 효과적으로 처리, 자연어 처리에 주로 사용
  • 긴 문맥의 의미를 파악하여 텍스트 번역

모델(Model)

데이터와 비즈니스 로직을 처리합니다. 데이터의 상태를 저장하고 수정하며, 데이터와 관련된 작업을 수행합니다.

뷰(View)

사용자에게 데이터를 보여주는 부분입니다. 화면에 표시되는 내용을 담당하며, 모델로부터 데이터를 받아와서 출력합니다.

컨트롤러(Controller)

사용자 입력을 처리하고, 모델과 뷰 사이의 상호작용을 조정합니다. 사용자 요청을 받아 모델을 업데이트하고, 그 결과를 뷰에 전달합니다.

여기를 클릭하여 사용이라는 버튼을 누르면 아래로 접속이 됩니다.

계정이 있다면 Redeem Credit 클릭

크레딧 사용 클릭

메일로 온 프로모션 코드 입력, 보안코드 입력, 크레딧 사용 클릭!!!

Spring

자바 플랫폼을 위한 애플리케이션 프레임워크로, 애플리케이션의 구조를 설계하고, 의존성 관리 및 트랜잭션 처리를 지원한다.

• 의존성 주입(Dependency Injection): 객체 간의 의존성을 자동으로 관리하여 코드의 결합도를 줄인다.
• AOP(Aspect-Oriented Programming): 공통 기능을 모듈화하여 코드 중복을 줄이고 유지보수를 용이하게 한다.
• 트랜잭션 관리: 데이터베이스 트랜잭션을 선언적으로 관리할 수 있다.
• 웹 애플리케이션 개발: Spring MVC를 사용하여 RESTful 웹 서비스 및 웹 애플리케이션을 구축할 수 있다.
• 보안: Spring Security를 통해 인증 및 권한 부여 기능을 제공한다.

Spring Boot

Spring 프레임워크를 기반으로 한 애플리케이션 개발 도구로, 빠르고 간편한 설정을 통해 독립 실행형 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 돕는다.

• 자동 설정(Auto Configuration): 클래스패스와 설정을 자동으로 감지하여 적절한 설정을 적용한다.
• 스타터 패키지(Starter Packages): 자주 사용하는 기능들을 쉽게 추가할 수 있도록 미리 정의된 패키지 세트를 제공한다.
• 독립 실행형 애플리케이션: 내장 웹 서버를 포함하여 별도의 배포 서버 없이 독립적으로 실행할 수 있다.
• 최소한의 설정: 기본적인 설정을 최소화하여 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있게 한다.
• 운영 및 모니터링: Actuator를 통해 애플리케이션 상태 모니터링 및 운영 작업을 지원한다.