실제로 어떻게 쓰이나요?
아래 예문들을 통해 각 단어가 어떤 상황에서 어떻게 쓰일 수 있는지 감을 잡아보세요!
canonicalizing
예문
Before analyzing the data, we need to start by canonicalizing it to ensure consistency. [canonicalizing: verb]
데이터를 분석하기 전에 일관성을 보장하기 위해 데이터를 정규화하는 것부터 시작해야 합니다. [정식화: 동사]
예문
The software automatically performs canonicalizing of the input data to maintain uniformity. [canonicalizing: gerund or present participle]
소프트웨어는 균일성을 유지하기 위해 입력 데이터의 정규화를 자동으로 수행합니다. [정식화: 동명사 또는 현재 분사]
normalizing
예문
We need to normalize the database to remove any duplicate entries. [normalize: verb]
중복 항목을 제거하려면 데이터베이스를 정규화해야 합니다. [정규화 : 동사]
예문
The normalization process ensures that the data is structured and organized efficiently. [normalization: noun]
정규화 프로세스는 데이터가 효율적으로 구조화되고 구성되도록 합니다. [정규화 : 명사]
추가로 알아두면 좋아요
어떤 단어가 더 많이 쓰이나요?
Normalizing는 데이터 관리 및 분석 분야에서 canonicalizing보다 더 일반적으로 사용됩니다. Normalizing는 데이터베이스 설계 및 데이터 모델링에서 널리 알려진 용어이지만 일부 개인에게는 canonicalizing 익숙하지 않을 수 있습니다.
어떤 단어가 더 포멀한가요?
canonicalizing와 normalizing는 모두 데이터 관리 분야에서 사용되는 기술 용어입니다. 일반적으로 공식 언어로 간주되며 전문적 또는 학문적 맥락에서 일반적으로 사용됩니다.
