안녕하세요 엘빈입니다. 정말 firebase 인증 시스템은 간단하면서도 복잡합니다. 이메일 인증을 구현하기 위해 하루종일 고민하고 겨우 해결했습니다. firebase는 다 좋은데 한글 가이드 문서가 너무 부족합니다. 하다 못해 영어 문서도 자세히 알려주었으면 하는데 많지 않더라고요. 아마 출시된지 얼마 안된 클라우드 서비스라거 그런것 같습니다. 이번 포스팅에서는 node.js와 firebase를 이용하여 이메일 인증하는 방법을 요약해 보겠습니다. Email 인증 회원가입 시스템 이메일 인증 시스템에 대해 모든 소스 코드를 보여주는 것이 아닌 흐름이나 방향을 포스팅하려고 합니다. 개발 문서에 소스 코드들은 자세히 나와있으니 참고하시면서 개발해주시기 바랍니다! 먼저 저 같은 경우 로그인 구현을 크게 sns와..
안녕하세요 엘빈입니다. 요즘 웹개발 프로젝트를 열심히 진행중에 있습니다. 예전에도 firebase를 이용해서 웹개발 프로젝트를 진행하였는데 가장 애를 먹었던 부분이 로그인 구현이였습니다. 원래 firebase는 인증 모듈을 기본적으로 제공해주고 있지만 이 인증 모듈의 DOC 문서가 대부분 안드로이드 아니면 웹 프론트에서 작동하는 방식 위주로 설명해주고 있기 때문에 조금 node.js 서버를 두는 당시 프로젝트 상황상 어려운 부분이 많았죠. 게다가 node.js를 공부한 후 첫 웹 개발 프로젝트였기 때문에 어려움이 더했던 것 같습니다. 이번 포스팅에서는 node.js와 firebase를 이용해 구글 로그인을 구현하려고 합니다. 프론트 엔드 설정값 일단 홈 화면 사이드에다가 로그인을 구현했는데 UI를 Boo..
firebase에서 이미지, 오디오 영상을 저장하는 공간을 firebase storage라고 한다. 메인 저장소인 firestore는 용량이 큰 파일을 저장하지 못하기 때문에 대부분 참조를 통해 storage에 파일을 참조 링크를 firestore DB에 저장한다. 이번 포스팅에서는 firebase storage의 저장 방법에 대해서 정리해보려고 한다. firestore에 데이터 저장하기 123firebase.initializeApp(firebaseConfig); // firebase 키값을 넣으면서 연동 및 초기화 var storage = firebase.storage(); // firestore 연동 객체 cs firestore에 데이터를 저장하는 과정은 간단하다. 단 코드를 구현하기 전에 먼저 fi..
요즘 웹개발을 하면서 많은 라이브러리를 사용하고 있다. 사용하는 라이브러리가 모두 잘 연동되면 좋겠지만 처음 사용하는 것들은 연동하는데 많은 오류가 발생하고 이를 해결하는데 많은 시간이 걸리는 것 같다. 요즘 웹개발을 할때 특별한 경우가 아니면 무조건 firebase를 통해 개발한다. firebase는 로컬 호스팅 및 DB, auth 모듈과 연동성이 좋다. 이번에 포럼 사이트를 만들면서 게시글 작성 페이지를 만들었는데 한국 사람들이 만들고 손쉽게 글작성 탬플릿을 적용할 수 있는 "summernote" 라이브러리를 사용하였다. 사실 firebase와 summernote 연동에는 큰 문제는 없다. 이는 단순히 텍스트를 db에 저장했을때 이야기이다. 먼저 summernote 동작 구조는 삽입한 곳에 글작성 탬..
firestore 데이터 베이스는 mongoDB보다 더 간단하면서도 출시된지 얼마 안된 시스템이라 제한점이 많았다. 특히 firestore에 관한 한국 자료가 많지 않아 불편하였다. firesbase 자체가 웹뿐만 아니라 안드로이드도 지원하여 웹개발에 대한 자료가 그렇게 친절하지는 않았다. 물론 이런 부족한 점은 구글에 영어 검색을 통해 해결한다. 이번 포스팅에서 정리한 것은 firestore number 필드의 값을 증가 혹은 감소시키는 것이다. 12345const admin = require('firebase-admin');const functions = require('firebase-functions'); admin.initializeApp(functions.config().firebase); l..
역시 프로그래밍 공부는 직접 개발하면서 해야하는것 같다. 개발을 진행하면서 난관에 막힐때가 정말 많다. 요즘들어 생각이 드는건 지식을 더욱 확장하기 위해서는 영어가 필수인 것 같다. 한국이 아무래도 세계적으로 볼 때 인구가 적으니 검색을 통해 얻을 수 있는 지식이 어느정도 한계가 있다. firebase가 특히 그런데 한국어로 되어있는 자료가 거의 없어 대부분 구글에 영어로 검색하여 해결하고 있다. 그동안 영어 공부를 소홀히 했던 모습에 후회된다. 이번 포스팅에서 정리할 것은 firebase async awiat 적용 방법이다. 이 방법을 찾아내는 것도 기존 자바스크립트의 비동기 방식에 한계를 느껴서이다. 먼저 firestore에 data를 처리하기 위해서는 then을 통해 데이터를 받고난 뒤 비동기 방식..
firebase와 node.js를 만지다 보면 정말 편리한 라이브러리 및 호스팅 서비스라고 생각되지만 어떤 한편에서는 한계점을 느낄때도 있다. 그래도 웹개발을 하는데 가장 많이 사용하는 서비스이다. 역시 구축한 업체가 구글이다보니.. 대기업은 무시할 수 없나보다. 이번 포스팅에서는 node.js와 firebase를 연동하는데 기본적인 설정법에 대해서 정리해보았다. npm install express --save express는 node.js를 사용하는데 가장 대표적인 통신 모듈이다. 요즘에는 express보다 더 좋은 라이브러리가 출시되었다고 하는데 나중에 천천히 살펴볼 계획이다. 프로젝트 파일을 만드면 가장 먼저 설치하는 라이브러리는 express이다 npm install body-parser --sa..
안녕하세요 엘빈입니다. 최근 프로젝트 때문에 라즈베리파이4 b 모델을 구매하게 되었습니다. 라즈베리파이는 초소형 pc로 최근 각광받고 있는 IOT 분야에서 활용되는 제품인데요. 이번 포스팅에서는 rasbian buster lite를 설치해보겠습니다. Rasbian buster lite는 GUI가 아닌 CUI 환경이며 적은 자원 활용으로 낮은 성능의 기기에서 효율적인 os입니다. 보통 rasbian buster lite를 가장 기반으로 두고 추가로 필요한 패키지만 설치하는 경우가 많습니다. 설치하기 위해서는 sd 카드와 sd card 리더기, raspberry pi 기기가 필요합니다. 먼저 sd card를 포맷해야 합니다. sd card formatter를 이용하면 적절한 형태와 방식으로 포맷할 수 있습니..
1. Interoperability(상호운용성) 서로 다른 사물 또는 시스템간 데이터 교류 및 의사소통이 가능하여 어떤 목적이 상호간 협력적으로 수행되는 것. IOT에선 반드시 인간의 도움 없이 상호 운용성이 가능해야 합니다. 데이터 교환 및 통신이 간으하도록 하려면 상호간표준화가 필요하던가 서로 다른 표준을 연결해줄 브로커(게이트웨이)가 있어야 하고 인간의 도움을 배제하기 위해선 AI가 필요합니다. 목소리는 IOT 지능을 해방하고 활용하는 것을 허락한다면 요구와 목적을 확실히 만들어줍니다. 하지만 문제들도 발생합니다. 운용 시스템이 모든 사람을 만족시킬 수 없습니다. 많은 사람들이 가치 있는 데이터를 나누기를 원하지 않습니다. “giant”는 상호운용성을 만드는데 아무런 이득이 없다. 각 회사들은 그들..
# 스마트 IOT에서 시멘틱 도출하는 과정(Semantic Derivation in Smart IoT) 1. 시멘틱 도출과 정보 발견 CIOT의 현실과 사이버 및 소셜 미디어로부터 얻은 방대한 데이터 분석을 통해 엄청나게 인식 된 데이터는 체계적인 방식으로 처리됩니다. CIOT가 이해하고 인식하는 범위내의 객체(Objectrs)들을 만들기 위해서 분석된 데이터에서 자동적으로 시멘틱(Semantic)을 도출하는 과정이 필요합니다. 시맨틱은 모든 (세트) 객체, 상황, 기호, 언어 등의 의미를 나타냅니다. CIOT에서 시멘틱 도출(SemanticDerivation)은 분석 된 데이터로부터 다양한 종류의 시맨틱 기술을 채택함으로서 시멘틱을 도출하는 과정을 뜻합니다. 2. 시멘틱 도출 (1) 콘텍스트(Conte..
1. 기본 신경망 구조 우리는 네트워크 연결 및 활성화 함수를 정의하면서 다층 신경망을 구축할 수 있습니다. 이전 계층의 출력은 다음 계층으로 값이 넘어가며 다층신경망은 비선형 함수의 구성을 학습하게 됩니다. 인공 신경망에서 노드의 활성화 함수는 입력 또는 입력 세트들이 주어진 해당 노드의 출력을 정의합니다. 2. Activation function 1. Sigmoid 시그모이드 활성화 함수는 0과 1 사이의 뉴런 사전 활성을 산출합니다. 항상 양수이며 경계선으로 무한히 수렴합니다. 2. TanH TanH는 쌍곡 탄젠트 활성화 함수로 -1과 1사이에서 뉴런 사전 활성화가 산출됩니다. 이는 결과값이 음수 혹은 양수가 될 수 있으며 시그모이드와 마찬가지로 경계선에 무한히 수렴합니다. 3. ReLu Recti..
(1) import numpy as np numpy는 파이썬 라이브러리로 백터와 행렬 계산에 있어 편리한 기능들을 제공합니다. numpy 라이브러리를 import 해서 np 구문을 통해 사용하겠다는 뜻입니다. (2) np.array 행렬을 선언하는 구문입니다. dtype = np.float32는 행렬 내용물들을 실수형으로 선언하겠다는 이야기입니다. (3) np.shape 행렬의 차원을 나타내는 함수입니다. 행렬이 몇 행, 몇 열로 구성되어있는지 알아야 하는 경우에 사용합니다. (1) tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) 행렬 차원을 [none,2]로 세팅한 후 나중에 실제값을 실수형으로 대입하겠다는 의미입니다. (2) tf.random_normal([2,1],nam..
안녕하세요. 이번 포스팅에서는 본격적으로 텐서플로우 딥러닝 구현에 어떻게 학습을 시키는지 기본 개념에 대해서 알아보겠습니다. # Linear Regression Hypothesis 훈련 과정을 가장 잘 나타내는 직선을 찾는 과정을 말한다. 가설로 세우는 함수는 다음과 같다 (1) Linear Regression Cost Function Cost Function은 가설이 실제 값과 얼마나 다른지를 보여준다. 또한 Cost Function은 예측 값과 실제 값의 평균이다. 음수 결과를 피하거나 오류를 더 눈에 띄게하려면 제곱을 하면 된다 (2) gradient descent algorithm Cost Function을 최소화 하는 알고리즘을 말합니다. 비용을 최소화 하기 위해 W와 b 값을 찾습니다. 이를 ..
이 포스팅은 강의 자료를 기반으로 요약 및 정리식으로 작성되었습니다. #변수 선언 및 출력 (1) import tensorflow as tf tensorflow 모듈을 가져와서(import) tf 문구로 사용한다는 뜻입니다. (2) a = tf.constant(10) tf.constant는 텐서플로우의 상수를 선언하는 구문입니다. (3) tf.add(a,b) 텐서플로우 변수 a와 b를 더하는 구문이다. 이 때 그래프가 제작된다. (4) with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) session을 실행하는 구문이라고 생각하면 된다. sess.run 구문을 통해 세션이 실행된다. (5) tf.constant([[3,3]]) tf.constant 구문을 통해 행렬 상수..
안녕하세요 엘빈입니다. 요즘 딥러닝이 많이 뜨고 있습니다. 딥러닝에 사용되는 도구들은 많은데요. 그 중 텐서플로우가 있죠. 이번 포스팅부터 텐서플로우에 대한 기초와 실무에 대해서 글을 작성할까 합니다. 저도 배우는 입장이라 강의 자료를 바탕으로 정리 및 요약식으로 작성하겠습니다 텐서플로우란 구글에서 오픈 소스로 제공하는 딥러닝 라이브러리입니다. 머신러닝이나 심층 신경망 연구에 목적을 두고 있습니다. 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산이 주를 이루고 있습니다. 유연한 구조는 사용자가 단일 API로 하나 또는 여러개의 cpu나 gpu를 통해 복잡한 계산을 분배시킬수 있습니다. #Tensor란 무엇인가? 텐서란 다차원 배열을 뜻하며 스칼라의 N 차원 일반화를 뜻합니다. 이들의 요소에는 숫자, 함수, 미분이..
안녕하세요 엘빈입니다. 저번 포스팅에서는 유니티 학습을 위한 c# 가장 기초적인 문법을 포스팅하였습니다. 이번 포스팅에서는 저번 포스팅 단계에서 좀 더 심화된 문법들을 알아보려고 합니다. 1. 클래스 (1) 클래스 선언 C#은 객체 지향 언어이다. 즉 실제 세계에 있는 것을 객체로 표현한다는 이야기인데 이 역할을 클래스가 수행한다. 클래스는 맴버 변수와 메서드로 이루어져 있다. 클래스 선언문은 위 그림과 같으며 중괄호 안에 변수와 메소드를 구현하면 된다. 클래스는 객체를 만들기 위한 그릇이다. 쉽게 말해 설계도라고 생각하면 된다. 선언된 클래스를 기반으로 생성되는 변수를 인스턴스(객체)라고 한다. (2) 객체(인스턴스) 생성 인스턴스는 new 키워드를 통해 생성할 수 있다. 위 그림은 car라는 인스턴스..
이 포스팅은 "유니티 교과서" 내용을 토대로 정리하는 식으로 작성되었습니다. 1. C#의 특징 (1) 형식 안정적인 객체 지향 언어 (2) 기존 프로그래밍 언어에서 생산성을 높였다. (3) 마이크로소프트 사가 만든 닷넷 플랫폼 위에서 동작 (4) C#은 유니티나 모바일 응용 프로그램 프레임 워크(Xamarin)등에 활용된다 2. 실습 환경 준비 (1) using System; c#에서 using은 네임스페이스에 있는 타입을 사용할 수 있도록 해줍니다. 쉽게 말해서 System 네임스페이스에 있는 기능들을 사용하겠다는 뜻이죠. (2) namespace FirstProgram 네임스페이스란 쉽게 말해서 관련이 있는 클래스나,메소드,변수 들이 모여있는 공간을 말합니다. 네임스페이스는 협업이 필요한 프로젝트에서..
스마트 IoT를 다루기 위해선 이들의 학습 방법에 대해서 알아야 합니다. IoT는 기본적으로 의사 결정하는데 있어서 빅데이터를 활용하는 경우가 많습니다. 빅데이터의 데이터가 의사 결정 판단의 근거가 되는 것이죠. 그렇다면 스마트 IoT는 빅데이터에 대해서 어떻게 접근할까요? 이 포스팅은 수업을 기반으로 정리하는 식으로 작성되었습니다. 많은 실제 응용 분야에서 비선형 데이터 프로세싱은 선형 데이터를 능가합니다. 데이터를 가공 및 커널 기반의 학습하고 딥 러닝 기반의 신경 네트워크는 현재 잘 알려진 선형에서 비선형 변형을 구조화 하는데 강력한 수학적 의미를 제공합니다. 이 기법은 많은 엔지니어링 응용 프로그램에 이용됩니다. # 빅데이터 접근법 대규모 데이터 분석에 빅데이터를 활용하는 경우가 많습니다. 빅데이..
안녕하세요 엘빈입니다. 저번 포스팅에서 게임을 안드로이드 빌드하기 위한 세팅 방법에 대해서 알아보았습니다. 설정까지 모두 마쳤으니 실제로 안드로이드로 빌드를 해봐야겠죠? 이번 포스팅에서는 유니티 안드로이드 빌드 방법에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 이 포스팅은 안드로이드 빌드를 위한 설정을 모두 마쳤다는 가정하에 진행됩니다. 혹여나 아직 세팅하지 않으신 분들은 아래 링크로 들어가서 세팅을 완료한 후 이 포스팅을 봐주시기 바랍니다. 유니티 안드로이드 빌드 세팅 가이드 안녕하세요 엘빈입니다. 유니티에서 안드로이드를 빌드하기 위해선 유니티 프로그램 외에 부수적인 것들을 설치하고 설팅하셔야 합니다. 이번 포스팅에서는 안드로이드 빌드를 위한 설정 방법을 알려드리겠습니다... alvine.tistory.com 1. ..
안녕하세요 엘빈입니다. 스마트 IoT. 어디선가 많이 들어본 단어입니다. 저도 참 이해하기 쉬울 줄 알았는데 막상 수업을 들어보니 꽤나 어려운 개념이더라고요. 이번 포스팅에서는 스마트 IoT의 전반적인 개념에 대해서 알아보겠습니다. 스마트 IoT(Smart IoT or Cognitive IoT)는 많은 구조화 혹은 구조화 되지 않은 데이터의 관계를 이해하거나 해석하는 기능을 할 수 있다. Cognitive IoT는 줄여서 CIoT라고 부르며 기계 학습(AI)를 사용하는 방법이다. 수많은 IoT 소스로부터 수집된 데이터를 분석하고 학습하는 방법이라고 생각하면 됩니다. CIoT가 제대로 구축된다면 의사 의사 결정은 거의 실시간이라고 볼 수 있습니다. 기존의 IoT는 점점 CIoT로 이동중입니다. 기존의 Io..
안녕하세요 엘빈입니다. 데이터 베이스를 다루는 데에는 쿼리 언어를 사용합니다. 이 쿼리 언어중 관계를 설계할 때 가장 많이 사용되는 것은 관계 대수(Relational Algebra)라는 것인데요. 이번 포스팅에서는 관게 대수에 대해서 알아보겠습니다. Relational Algebra 데이터 베이스의 관계를 좀 더 편하게 표현하기 위한 기호를 맗나다. 관계 대수는 절차적 언어에 속하며 6개의 연산자 기호가 있다. 이 연산자들은 하나 또는 두개의 관계를 입력받아 결과적으로 새로운 관계를 생성합니다. 1. Selection 연산자 Selection의 정의는 이렇습니다. p를 Selection의 조건이라고 생각하시면 쉽습니다. p는 seleciton predicate라고 불리며 p의 조건식에는 다음의 기호들을..
안녕하세요 엘빈입니다. 데이터 베이스는 대부분 관계형 데이터 베이스로 이루어져 있습니다. 데이터 베이스 학문을 다루는데에 관계형 데이터 베이스를 빼놓을 수 없죠. 이번 포스팅에서는 관계형 데이터 베이스에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다 # 기본 구조 1. 관계란 주어진 세트 D1, D2, …. Dn이 있을때 관계(relation) r은 D1* D2 * …. * Dn 으로 표현합니다. 즉 관계란 n개의 튜플(tuple)들의 집합입니다. 예시 : customer_name = {Jones, Smith, Curry, Lindsay} customer_street = {Main, North, Park} customer_city = {Harrison, Rye, Pittsfield} 튜플이 총 3개 있을때 이들의 ..
안녕하세요 엘빈입니다. 요즘 빅데이터와 인공지능 데이터 베이스 등 데이터 베이스 분야가 뜨거운 관심을 받고 있는데요. 데이터 베이스는 언제부터 등장한 걸까요? 이번 포스팅에서는 데이터 베이스 역사에 관하여 간단하게 알아 볼까 합니다. 1. 1950년~ 1960년 (1). 데이터 처리 과정에서 마크네틱 테이프를 저장 공간으로 사용했습니다. 마그네틱 테이프는 운영 및 보수하는데 많은 문제가 있엇죠. (2) 이 테이프는 오직 연속적으로만 데이터에 접근 가능했습니다. (3) 이 때는 입력을 키보드로 하는 것이 아니라 천공카드를 이용해 입력을 이용하였습니다. 천공 카드는 입력에 있어 매우 비효율적이였습니다. 2. 1960년 말 ~ 1970년 (1) 새로운 저장장치 하드디스크가 등장하였습니다. 하드 디스크는 데이터..
안녕하세요 엘빈입니다. 데이터 베이스를 설계하고 구축하는데 기본적으로 알아야 할 개념들이 있습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 베이스 가장 기초적인 개념들을 간단하게 정리해볼까 합니다. 포스팅은 강의 자료를 바탕으로 정리 및 요약식으로 작성되었습니다. 1. 스키마와 인스턴스 (1) 스키마(Schema) 스키마란 데이터베이스의 논리적인 구조를 뜻한다. 정보들관의 관계를 규정하거나 어떤 형식으로 정리할 것인지 등이 포함된다. (2) 인스턴스(Instance) 데이터베이스의 실제 내용이다. 일련의 데이터의 집합이라고 생각하면 된다. (3) 물리적 자료의 독립성 (Physical Data Independence) 물리적 자료의 독립성이란 아래 단계인 물리적 스키마를 바꿔도 위의 단계인 논리적 스키마에 영향이 않가..
안녕하세요 엘빈입니다. 이번 포스팅에서는 저번 문제 해결 전략을 통해 구현된 소스 코드를 컴파일 할때 어떤 방법으로 디버깅 해야할지 어떤 경우의 오류들이 있는지를 알아보겠습니다. # 코딩과 디버깅에 관하여 코딩은 매우 중요하다! 코딩에 가장 중요한 점은 반복적인 연습을 거쳐 자신의 코드 스타일을 간결하고 일관되게 다듬어야 한다는 점이다. 1. 좋은 코드를 짜기 위한 원칙 (1) 간결한 코드 작성하기 : 대표적인 예로 전역변수 사용이 있다. 전역변수는 적게 사용하는 것이 좋다. (2) 코드 재사용 : 만약 반복적인 코드를 사용해야 할 때 함수나 클래스로 분리하여 재사용하는 것이 좋다. (3) 라이브러리 활용하기 : 각 언어마다 제공하는 라이브러리가 있다. 적극적으로 활용하자. 큐나 스택은 원리만 알면 될 ..
안녕하세요 엘빈입니다. 컴퓨터공학에 있어 알고리즘은 꼭 공부해야할 부분이라고 들었습니다. 이번에 종만북이라고 불리는 "알고리즘 : 문제해결전략"을 구매하여 공부하려고 합니다. 이번 포스팅은 종만북 2장 "문제 해결 개관"을 요약 정리하여 포스팅하겠습니다. 포스팅은 "알고리즘 문제 해결 전략" 책을 바탕으로 정리 및 요약식으로 작성되었습니다. 요점 : 문제 해결 과정을 여러 단계로 나누는 방법을 소개한다. 1. 문제를 해결하는 과정 (1) 문제를 읽고 이해하기 – 문제가 원하는 바가 무엇인지를 파악한다. (2) 재정의와 추상화 – 문제를 자신의 언어로 풀어 쓴다. (3) 계획 세우기 – 문제를 어떤 방식으로 해결할 것인가 생각한다. (4) 계획 검증하기 – 설계한 알고리즘이 모든 경우에 요구 조건을 만족하..
안녕하세요 엘빈입니다. IOT 학습을 위해서는 파이썬이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 대표적인 파이썬 문법 요약 정리를 하겠습니다. 1. 파이썬(Python)이란 (1) 파이썬은 여러 분야에서 활용됩니다. 대표적인 예로 사물 인터넷, GUI 프로그래밍, 웹 프로그래밍 등이 있습니다. (2) 파이썬은 객체지향언어(Object Oriented)입니다. 객체 지향은 프로그래밍 패러다임이 독립된 객체 위주로 진행되는 방식을 말합니다. (3) 강력한 형식의 언어(Strongly typed)이자 동적 타입 검사(Dynamically typed)입니다. 강력한 형식의 언어란 형식 검사를 할때 엄격하게 수행한다는 것이죠. 약한 형식의 언어인 경우 float에 정수를 넣어도 암묵적으로 형변환을 수행합니다. 동적 타입 검..
안녕하세요 엘빈입니다. 학교에서 IOT 수업을 듣고 있습니다. IOT 학습을 위해선 파이썬을 활용해야 한다고 합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 공부를 위해 아나콘다 설치법을 알아보려고 합니다. Index of /archive/.winzip The zip-files on this page each contain the (corresponding) Windows executable. To install Anaconda using the zip-files, you have to first double click the zip-file, and then double click the executable. The reason we provide this page, is because some cor repo.co..
안녕하세요 엘빈입니다. 오늘부터 대학 수업 내용을 바탕으로 데이터베이스 기초 강좌 형식에 포스팅 연재를 진행하려고 합니다. 데이터 베이스는 프로그래밍을 하는데 빠져서 안됩니다. 저와 함께 차근차근 데이터베이스를 정복해볼까요? 포스팅 내용은 수업 내용을 바탕으로 정리 및 요약한 것입니다. 오류가 있다면 댓글 부탁드립니다! 우리 생활에는 무수히 많은 데이터들이 존재합니다. 데이터들은 각자 많은 정보를 가지고 있죠. 예를 들어 '꽃병1의 색깔은 빨간색이다'라던가 "물의 구성 요소는 산소와 수소야"라던가 이 모든 것이 데이터라는 것이죠. 데이터 베이스는 이 데이터들을 구조화시켜 저장해 놓은 집합입니다. 데이터 베이스를 만드는 목적에 따라 논리정렬하게 쌓아두는 것이죠. 데이터 베이스는 왜 필요한 것일까요? 그냥 ..