[컴퓨터공학] 데이터 마이닝 기술 현황과 RFID v.s IC카드

소개글

데이터 마이닝 기술 현황과 RFID v.s IC카드에 대한 레포트입니다.

목차

1.Data mining의 등장배경
2.Data Mining의 정의와 개념
3.Data Mining의 다른 용어들
4.Database와 Data Warehouse
5.Data Warehouse와 Data Mart
6.OLTP와 OLAP
7.OLTP의 연산
8.OLTP의 종류
9.Data Mining의 활용분야
10.Data Mining의 기법
11.Clustering
12.Genetic Algorithm(유전자 알고리즘)
13.Data Mining Tools



1.RFID(Radio Frequency Identification) : 주파수 식별 기호,방식
2.RFID 시스템
3.RFID 응용 영역
4.RFID의 전망
5.IC카드
6.스마트 카드
7.스마트카드의 변천사
8.스마트카드(IC카드)의 역사
9.스마트카드의 기능
10.스마트카드의 장점
11.IC카드의 특성
12.스마트카드의 형태 및 구조
13.통신방식별 구분
14.스마트카드의 응용분야
15.IC카드의 미래
16.RFID와 IC카드 비교
17.RFID와 IC카드의 미래

본문내용

1.Data mining의 등장배경
1)Data explosion problem: 데이터 홍수, 정보와 지식의 빈곤
"데이터는 부자이나 정보는 가난하다.“
“우리는 데이터는 넘쳐난다. 그러나 지식은 부족하다.”
2)IT분야의 자연적 진화결과:
1960년대-EDPS(electronic data processing system)
1970년대-Hierarchical database system(계층형 트리)
Network database system(그래프)
Relational database system(대부분..SQL등..)
1980년대-객체지향 DBMS
객체관계 DBMS
Web-based(XML) database system
1990~2000년대-Data Warehousing
Data Mining
2.Data Mining의 정의와 개념
1)Data(원시 data=low data), Information, Knowledge
2)Database system의 목표는 Database로부터 Information의 추출.
3)Data Mining system의 목표는 Database 또는 Data Warehouse로부터 Knowledge추출.
4)Data Mining is the process of discovering meaningful new correlations(상호연관성), patterns and trends by sifting through large amounts of data stored in repositories(저장장소), using database, AI, pattern recognition(패턴 인식) technologies as well as statistical(통 계) and mathematical techniques.
-“Mine”이란 의미는 “채광하다” 즉 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가 를 캐낸다는 것.
-Data Mining은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정 보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업.
3.Data Mining의 다른 용어들
1)KDD(Knowledge Discovery in Database:지식발견)
2)Data/Pattern Analysis(데이터 패턴 분석)
3)Knowledge Extraction(지식추출)
4)Data Archaeology(데이터 고고학)
5)Data Dredging(데이터 준설)

*지식발견 절차(KDD)의 한 단계로서의 Data Mining
데이터 정제->데이터 통합->데이터 선택->데이터 변환->데이터마이닝-> 패턴평가->지식 표현
*다양한 학문들의 합류로서의 Data Mining
Data Mining: Database Technology, Statics, Machine Learning, Visualization, Information Science, Other Disciplines
4.Database와 Data Warehouse
-Database:데이터의 체계적인 저장 및 최신 데이터로의 갱신에 중점.
데이터의 활용 측면 약함.
-Data Warehouse:의사 결정 지원의 관점으로 데이터를 저장
history 데이터의 저장 및 관리 강조
전략적, 전사적, 고객 중심의 통합된 양질의 데이터 제공
5.Data Warehouse와 Data Mart
1)Data Warehouse: 주제지향성,통합성,비휘발성,시계열성을 갖는 데이터의 집합체
2)Data Mart: ①전사적인 데이터의 부분 집합 격으로 특정 사용자나 대상 에게 가치가 있는 데이터들을 포함하는 작은 Warehouse.
②Data Warehouse는 초대량의 매우 상세한 데이터와 요약 데이터를 모두 포함하는 반면, Data Mart는 대량의 요약 데 이터만 포함한다.

참고 자료

없음