1. ANSI와 ISP는 NDL(네트워크 데이터베이스 언어, Network Database Language)라는 이름으로 CODASYL 데이터베이스 사양을 채택하였으며, 이는 SQL 표준으로서 동일 워크그룹 (X3H2)에서 발생한 작업과 함께 채택된 것이다.

ANSI and ISO adopted the Codasyl database specifications under the name Network Database Language (NDL), with work taking place within the same working group (X3H2) as SQL standardization.

2. SQL:2011 또는 ISO/IEC 9075:2011 ("정보 기술 – 데이터베이스 언어 – SQL"라는 표제로)는 SQL 데이터베이스 질의어를 위한 ISO (1987)와 ANSI (1986) 표준의 제7차 개정안이다.

SQL:2011 or ISO/IEC 9075:2011 (under the general title "Information technology – Database languages – SQL") is the seventh revision of the ISO (1987) and ANSI (1986) standard for the SQL database query language.

3. 데이터베이스 샤드(database shard)는 데이터베이스나 웹 검색 엔진의 데이터의 수평 분할이다.

A database shard is a horizontal partition of data in a database or search engine.

4. 그리하여 데이터베이스 시스템은 뷰의 읽기전용에 기반한 데이터 수정 작업을 실행할 수 있다.

Thus database systems can implement data modifications based on read-only views.

5. 추상화의 주요 이익은 여러 데이터베이스와 데이터베이스 플랫폼을 연계하는 싱글-사인-온(SSO)이다.

The primary benefit of abstraction is that of a single sign-on capability across multiple databases and platforms.

6. 보기 수준(View level): 가장 높은 수준의 추상화는 데이터베이스 전체 가운데 일부만을 기술한다.

View level: The highest level of abstraction describes only part of the entire database.

7. 고객 데이터, 서비스 데이터베이스, 파일 시스템 아키텍처는 여러 지역으로 분산된 데이터 센터에 복제됩니다.

Customer data, the services database, and file system architecture are replicated between multiple geographically dispersed data centers.

8. 주 프로그래밍 APi는 SQL과 JDBC이지만 데이터베이스 또한 PostgreSQL 서버처럼 동작하기 위해 PostgreSQL ODBC를 사용하여 지원한다.

The main programming APIs are SQL and JDBC, however the database also supports using the PostgreSQL ODBC driver by acting like a PostgreSQL server.

9. 동시에, Jim Knopf는 사용자 지원 소프트웨어(user-supported software)라고 불리는 데이터베이스 프로그램인 PC 파일을 공개하였다.

About the same time, Jim "Button" Knopf released PC-File, a database program, calling it user-supported software.

10. BASICA, GW-BASIC이 8비트 컴퓨터에서 흔히 볼 수 있는 베이직 인터프리터 환경을 따라하였다. dBase: 초기 데이터베이스 프로그램들 가운데 하나이다.

BASICA and GW-BASIC replicate the BASIC interpreter environment commonly found on 8-bit computers. dBase, one of the earliest database programs.

11. 데이터베이스 관리자들과 그 밖의 사용자들은 DDDL(데이터 사전 정의 언어, Data Dictionary Definition Language)를 이용하여 IDD에 접속하였다.

DBAs (database administrators) and other users interfaced with the IDD using a language called Data Dictionary Definition Language (DDDL).

12. 이러한 종류의 모델은 일치하는 데이터베이스 스토어 프로시저의 집합을 직접 참조하는 데이터 접근 방식의 클래스를 만듦으로써 구현할 수 있다.

This kind of model could be implemented by creating a class of data access methods that directly reference a corresponding set of database stored procedures.

13. Wget 또는 cURL을 사용한 경우 Wget 또는 cURL을 통해 페이지 소스 코드에서 확인한 피해 상황을 실제 데이터베이스 항목과 서로 비교해 봅니다.

If you used Wget or cURL, try to correlate the damage found in the page's source code through Wget or cURL with the actual database entries.

14. 다른 일반적인 사용에는 AnyLogic의 모델과 TXT, MS Excel, Ehsms MS Access 파일들 및 데이터베이스 (MS SQL, My SQL, Oracle 등)와의 통합이 있다.

Another typical use is integration of an AnyLogic model with TXT, MS Excel , or MS Access files and databases (MS SQL, MySQL, Oracle, etc.).

15. 또한 서버의 데이터베이스 로그와 오류 파일에 비정상적인 활동(예: 일반 사용자에게는 비정상적으로 보이는 예기치 않은 SQL 명령어, 오류)이 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

You may also want to check database log and error files on your server for unusual activity, such as unexpected SQL commands that seem abnormal for regular users or errors.

16. 모델 204는 패트릭 오닐 교수가 처음으로 고안한 자체적인 비트맵 인덱스에 의존하며 해시 테이블, B 트리, 레코드 리스트 기술들을 함께 이용하여 데이터베이스 접근 속도와 효율성을 최적화한다.

Model 204 relies on its own type of bitmap index, originally devised by Bill Mann, and combines the use of hash table, B-tree, and partitioned record list technologies to optimize speed and efficiency of database access.

17. 예를 들어 계좌 번호 매개변수 또는 데이터베이스 표의 이름을 사용하여 공유하고 싶지 않은 데이터를 반환하거나 보고서의 기존 차트와 호환되지 않는 다른 스키마를 반환할 수 있습니다.

For example, an account number parameter, or name of a database table would potentially return data you didn't intend to share, or perhaps return a different schema, which might be incompatible with existing charts in the report.

18. 쿼리 플랜(query plan) 또는 쿼리 실행 계획(query execution plan)은 SQL 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터 접근에 사용되는 순서가 있는 단계별 집합이다.

A query plan (or query execution plan) is an ordered set of steps used to access data in a SQL relational database management system.

19. Google은 또한 비정상적인 상황에서 시스템 성능을 확인하기 위한 스트레스 테스트를 수행하며, 이례적인 과부하, 특정 작업 및 입력의 과중한 반복, 천문학적인 숫자의 입력, 데이터베이스 시스템에 대해 대량의 복잡한 쿼리 수행 등의 상황에서 시스템 기능을 테스트하는 작업 등이 포함됩니다.

Google also performs stress testing to examine system performance in unusual situations, including system functional testing while under unusually heavy loads, heavy repetition of certain actions or inputs, or input of large numerical values and large, complex queries to a database system.

20. 본 발명의 일 실시예는 측위 전용 정보를 포함한 측위용 무선랜 신호를 송출하는 측위용 액세스 포인트(Access Point)와 통신용 무선랜 신호를 송출하는 통신용 액세스 포인트를 포함하는 액세스 포인트; 상기 액세스 포인트에 대한 식별 정보와 상기 식별 정보에 매칭되는 상기 액세스 포인트의 위치 정보를 저장하는 데이터베이스; 상기 액세스 포인트와 통신하는 단말기; 및 상기 단말기로부터 측위 요청이 있는 경우, 상기 단말기로부터 수신된 무선랜 신호의 파라미터(Parameter)를 상기 측위용 액세스 포인트의 식별 정보와 우선적으로 비교하여 일치하는 정보가 있는 경우, 해당 액세스 포인트의 위치 정보에 가장 높은 우선순위를 부여하여 상기 단말기의 위치를 결정하는 무선랜 기반 측위 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 측위 시스템을 제공한다.

According to the embodiment of the present invention, a wireless LAN network having an additional positioning access point installed therein is established so that the same is not affected by a change in the radio environment and by an exclusive line according to the amount of traffic.

21. 본 발명은 경제지수, 고용률, 지역특성 또는 산업구조에 따라 에너지 예상 증감률을 산출하고, 산출된 에너지 예상 증감률이 실제의 에너지 소모량을 지속적으로 추종토록 함으로써 실제 에너지 소모량에 근접한 예측값을 산출하는 적응형 에너지 수요예측 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 발명은 대상 지역에 대한 에너지 소모정보 및 경제지수정보를 구비하는 데이터베이스 중 적어도 하나와 네트워크 접속되는 에너지 수요예측 시스템에 의해 수행되며, 대상 지역에서 에너지 소모량 증가를 유발하는 경제지수와 감소를 유발하는 경제지수의 비율에 대해 가중치를 부여하여 에너지 예상 증감률을 산출하는 단계 및 에너지 예상 증감률에 따라 산출되는 에너지 예상 소모량과 미리 설정된 기준기간 동안 상기 대상지역의 에너지 소모 실측값을 참조하여 상기 대상지역에 대한 적응형 예측값을 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.

Proposed is an adaptive method for predicting demand for energy, the method calculating a predictive value that approximates the actual energy consumption by calculating the predictive energy variation according to the economic index, employment rate, regional characteristics or industrial structure, and managing so that the calculated predictive energy variation continuously follows the actual energy consumption.