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[빅데이터분석기사 실기] 기출 복원 문제 - 제2유형

starrykss — Wed, 5 Jun 2024 15:43:43 +0900

빅데이터분석기사 실기 기출 복원 문제 - 제2유형

들어가며

빅데이터분석기사 실기 기출 제2유형 복원 문제를 정리해본다.
2회 ~ 6회까지 분량이다.
문제 해결 방법을 쭉 읽어 보는 용도로 정리해보았다.

문제

2021년 2회

기업에서 생성된 주문 데이터 (train.csv)
정시 도착 가능 여부 예측 모델을 만들고, test.csv 파일에 대하여 정시 도착 여부를 예측한 확률을 기록한 CSV 생성하기

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import recall_score
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 훈련용 데이터 불러오기
df1 = pd.read_csv('train.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df1.describe())   

                ID  Customer_care_calls  Customer_rating  Cost_of_the_Product  \
count  8009.000000          8009.000000      8009.000000          8009.000000   
mean   4005.000000             3.980022         2.997128           206.941691   
std    2312.143486             1.123538         1.409124            48.179596   
min       1.000000             2.000000         1.000000            96.000000   
25%    2003.000000             3.000000         2.000000           166.000000   
50%    4005.000000             4.000000         3.000000           208.000000   
75%    6007.000000             5.000000         4.000000           248.000000   
max    8009.000000             7.000000         5.000000           310.000000   

       Prior_purchases  Discount_offered  Weight_in_gms  Reached.on.Time_Y.N  
count      8009.000000       8009.000000    8009.000000          8009.000000  
mean          3.481833         16.295043    3545.574229             0.662005  
std           1.534307         18.057606    1601.181104             0.473056  
min           2.000000          1.000000    1001.000000             0.000000  
25%           2.000000          4.000000    1867.000000             0.000000  
50%           3.000000          8.000000    3922.000000             1.000000  
75%           4.000000         23.000000    4958.000000             1.000000  
max          10.000000         65.000000    7846.000000             1.000000 

## 속성 및 결측값 확인
print(df1.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8009 entries, 0 to 8008
Data columns (total 12 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   ID                   8009 non-null   int64 
 1   Warehouse_block      8009 non-null   object
 2   Mode_of_Shipment     8009 non-null   object
 3   Customer_care_calls  8009 non-null   int64 
 4   Customer_rating      8009 non-null   int64 
 5   Cost_of_the_Product  8009 non-null   int64 
 6   Prior_purchases      8009 non-null   int64 
 7   Product_importance   8009 non-null   object
 8   Gender               8009 non-null   object
 9   Discount_offered     8009 non-null   int64 
 10  Weight_in_gms        8009 non-null   int64 
 11  Reached.on.Time_Y.N  8009 non-null   int64 
dtypes: int64(8), object(4)
memory usage: 751.0+ KB
None

# 데이터 전처리
## 데이터 형 변환
df1['Reached.on.Time_Y.N'] = df1['Reached.on.Time_Y.N'].astype('category')   # 정수형을 범주형으로 변환

# 평가용 데이터 풀러오기
## 두 번째 CSV를 불러와서 정보 파악해보기
df2 = pd.read_csv('test.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df2.describe())

                 ID  Customer_care_calls  Customer_rating  \
count   2990.000000          2990.000000      2990.000000   
mean    9504.500000             4.253846         2.972910   
std      863.282978             1.165228         1.425618   
min     8010.000000             2.000000         1.000000   
25%     8757.250000             3.000000         2.000000   
50%     9504.500000             4.000000         3.000000   
75%    10251.750000             5.000000         4.000000   
max    10999.000000             7.000000         5.000000   

       Cost_of_the_Product  Prior_purchases  Discount_offered  Weight_in_gms  
count          2990.000000      2990.000000       2990.000000    2990.000000  
mean            218.916054         3.797324          5.546823    3870.918395  
std              46.652061         1.467523          2.923180    1701.404250  
min              96.000000         2.000000          1.000000    1003.000000  
25%             182.000000         3.000000          3.000000    1788.000000  
50%             228.000000         4.000000          6.000000    4535.500000  
75%             256.000000         5.000000          8.000000    5259.500000  
max             310.000000        10.000000         10.000000    6000.000000

## 속성 및 결측값 확인
print(df2.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2990 entries, 0 to 2989
Data columns (total 11 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   ID                   2990 non-null   int64 
 1   Warehouse_block      2990 non-null   object
 2   Mode_of_Shipment     2990 non-null   object
 3   Customer_care_calls  2990 non-null   int64 
 4   Customer_rating      2990 non-null   int64 
 5   Cost_of_the_Product  2990 non-null   int64 
 6   Prior_purchases      2990 non-null   int64 
 7   Product_importance   2990 non-null   object
 8   Gender               2990 non-null   object
 9   Discount_offered     2990 non-null   int64 
 10  Weight_in_gms        2990 non-null   int64 
dtypes: int64(7), object(4)
memory usage: 257.1+ KB
None

## 독립 변수와 종속 변수로 나누기
x = df1.drop('Reached.on.Time_Y.N', axis=1)   # 독립 변수
y = df1['Reached.on.Time_Y.N']   # 종속 변수

## 원-핫 인코딩
x_encoded = pd.get_dummies(x)

# 모델링
## 데이터 분할
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded.drop('ID', axis=1), y, test_size=0.25)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_train, y_train)

## 예측
pred = md.predict(x_valid)

## 평가
cm = confusion_matrix(y_valid, pred, labels=[1, 0])
print(cm)

[[948 352]
 [259 444]]

print(accuracy_score(y_valid, pred))   # 정확도
print(recall_score(y_valid, pred))   # 재현율
print(precision_score(y_valid, pred))   # 정밀도
print(roc_auc_score(y_valid, pred))   # ROC AUC

0.6949575636545182
0.7292307692307692
0.7854183927091963
0.6804048582995951

# 평가
x_test = df2

## 원-핫 인코딩
x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_encoded.drop('ID', axis=1), y)

## 예측
pred = md.predict_proba(x_test_encoded.drop('ID', axis=1))
print(pred)

[[0.41       0.59      ]
 [0.22333333 0.77666667]
 [0.56333333 0.43666667]
 ...
 [0.35       0.65      ]
 [0.31       0.69      ]
 [0.32666667 0.67333333]]

 # CSV 내보내기
 result = pd.DataFrame({
    "ID": df2["ID"], 
    "pred": pred[:, 1]
})
print(result)

result.to_csv("./outputs/task2-q1.csv", index=False)

         ID      pred
0      8010  0.590000
1      8011  0.776667
2      8012  0.436667
3      8013  0.616667
4      8014  0.383333
...     ...       ...
2985  10995  0.680000
2986  10996  0.670000
2987  10997  0.650000
2988  10998  0.690000
2989  10999  0.673333

[2990 rows x 2 columns]

2021년 3회

고객의 예약 현황을 나타낸 데이터 (train.csv)
여행 보험 가입 여부 예측 모델을 만들고, test.csv 파일에 저장된 테스트 데이터로 여행 보험 패키지 가입 여부를 예측하는 결과를 예시 파일과 동일한 형태의 CSV 파일로 생성하기

- train.csv : 훈련 및 검증 데이터 포함
- test.csv : 여행 보험 가입 여부가 없는 테스트 데이터

예시 파일(CSV)

index	y_pred
1	0.5781239
2	0.8623277
3	0.9581221
...	...

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import recall_score
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 훈련용 데이터 불러오기
df1 = pd.read_csv('train.csv')

print(df1.describe())

                 X          Age  AnnualIncome  FamilyMembers  ChronicDiseases  \
count  1491.000000  1491.000000  1.491000e+03    1491.000000      1491.000000   
mean    745.000000    29.690812  9.355466e+05       4.767270         0.283032   
std     430.558939     2.919325  3.751519e+05       1.628241         0.450623   
min       0.000000    25.000000  3.000000e+05       2.000000         0.000000   
25%     372.500000    28.000000  6.000000e+05       4.000000         0.000000   
50%     745.000000    29.000000  9.000000e+05       5.000000         0.000000   
75%    1117.500000    32.000000  1.250000e+06       6.000000         1.000000   
max    1490.000000    35.000000  1.800000e+06       9.000000         1.000000   

       TravelInsurance  
count      1491.000000  
mean          0.362844  
std           0.480982  
min           0.000000  
25%           0.000000  
50%           0.000000  
75%           1.000000  
max           1.000000  

## 요약 통계량 확인
print(df1.info())

## 속성 및 결측값 확인
print(df1.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1491 entries, 0 to 1490
Data columns (total 10 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   X                    1491 non-null   int64 
 1   Age                  1491 non-null   int64 
 2   Employment Type      1491 non-null   object
 3   GraduateOrNot        1491 non-null   object
 4   AnnualIncome         1491 non-null   int64 
 5   FamilyMembers        1491 non-null   int64 
 6   ChronicDiseases      1491 non-null   int64 
 7   FrequentFlyer        1491 non-null   object
 8   EverTravelledAbroad  1491 non-null   object
 9   TravelInsurance      1491 non-null   int64 
dtypes: int64(6), object(4)
memory usage: 116.6+ KB
None

# 데이터 전처리
## 데이터 형변환
df1['TravelInsurance'] = df1['TravelInsurance'].astype('category')  # 수치형 -> 범주형

# 평가용 데이터 불러오기
df2 = pd.read_csv('test.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df2.describe())

                 X         Age  AnnualIncome  FamilyMembers  ChronicDiseases
count   496.000000  496.000000  4.960000e+02     496.000000       496.000000
mean   1738.500000   29.528226  9.243952e+05       4.709677         0.262097
std     143.327132    2.894650  3.821915e+05       1.553226         0.440219
min    1491.000000   25.000000  3.000000e+05       2.000000         0.000000
25%    1614.750000   28.000000  6.000000e+05       4.000000         0.000000
50%    1738.500000   28.500000  9.000000e+05       5.000000         0.000000
75%    1862.250000   32.000000  1.200000e+06       6.000000         1.000000
max    1986.000000   35.000000  1.800000e+06       9.000000         1.000000

## 속성 및 결측값 확인
print(df2.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 496 entries, 0 to 495
Data columns (total 9 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   X                    496 non-null    int64 
 1   Age                  496 non-null    int64 
 2   Employment Type      496 non-null    object
 3   GraduateOrNot        496 non-null    object
 4   AnnualIncome         496 non-null    int64 
 5   FamilyMembers        496 non-null    int64 
 6   ChronicDiseases      496 non-null    int64 
 7   FrequentFlyer        496 non-null    object
 8   EverTravelledAbroad  496 non-null    object
dtypes: int64(5), object(4)
memory usage: 35.0+ KB
None

## 독립 변수와 종속 변수로 나누기
x = df1.drop('TravelInsurance', axis=1)   # 독립 변수
y = df1['TravelInsurance']   # 종속 변수

## 원-핫 인코딩
x_encoded = pd.get_dummies(x)

# 모델링
## 데이터 분할
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded.drop('X', axis=1), y, test_size=0.25)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_train, y_train)

## 예측
pred = md.predict(x_valid)

## 평가
cm = confusion_matrix(y_valid, pred, labels=[1, 0])
print(cm)

[[ 92  44]
 [ 28 209]]

print(accuracy_score(y_valid, pred))   # 정확도
print(recall_score(y_valid, pred))   # 재현율
print(precision_score(y_valid, pred))   # 정밀도
print(f1_score(y_valid, pred))   # F1 점수

0.806970509383378
0.6764705882352942
0.7666666666666667
0.71875

# 평가
## 원-핫 인코딩
x_test = df2
x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_encoded.drop('X', axis=1), y)

## 예측
pred = md.predict_proba(x_test_encoded.drop('X', axis=1))
print(pred)

[[1.00000000e-01 9.00000000e-01]
 [1.99722222e-01 8.00277778e-01]
 [7.74809524e-01 2.25190476e-01]
 [8.61111111e-01 1.38888889e-01]
 [9.95833333e-01 4.16666667e-03]
 [7.12433862e-01 2.87566138e-01]
 [1.36666667e-01 8.63333333e-01]
 [8.23333333e-01 1.76666667e-01]
 [6.80769841e-01 3.19230159e-01]
 [2.05592833e-01 7.94407167e-01]
 [8.68940187e-01 1.31059813e-01]
 [9.85436508e-01 1.45634921e-02]
 [8.95055556e-01 1.04944444e-01]
 [8.52833333e-01 1.47166667e-01]
 [5.94221741e-01 4.05778259e-01]
 [9.97083333e-01 2.91666667e-03]
 [9.37808201e-01 6.21917989e-02]
 [3.63333333e-01 6.36666667e-01]
 [7.97007937e-01 2.02992063e-01]
 [9.99166667e-01 8.33333333e-04]
 [8.09722222e-01 1.90277778e-01]
 [9.52777778e-01 4.72222222e-02]
 [3.33333333e-03 9.96666667e-01]
 [3.33333333e-03 9.96666667e-01]
 [8.56382275e-01 1.43617725e-01]

# CSV 내보내기
result = pd.DataFrame({'index': df2['X'], 'y_pred': pred[:, 1]})
print(result)

...
494   1985  0.716667
495   1986  0.244693

[496 rows x 2 columns]

result.to_csv('./outputs/task2-q2.csv', index=False)

2022년 4회

자동차 보험 회사는 새로운 전략을 수립하기 위하여 고객을 4가지 분류(A, B, C, D)로 세분화하였다.
기존 고객에 대한 분류(train.csv)를 바탕으로 신규 고객(test.csv)이 어떤 분류에 속할지 예측하기

답안 작성 유의사항

제출 파일명 : 수험번호.csv
제출 컬럼명 : ID, pred
평가 : Macro F1-Score
예측할 값 : Segmentation
제출되는 파일은 테스트 데이터의 행의 수와 같아야 함.

ID	pred
1	A
2	B
3	D
...	...
1500	D

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 훈련용 데이터 불러오기
df1 = pd.read_csv('train.csv')

# 요약 통계량 확인
print(df1.describe())

                 ID          Age  Work_Experience  Family_Size
count    6665.00000  6665.000000      6665.000000  6665.000000
mean   463519.84096    43.536084         2.629107     2.841110
std      2566.43174    16.524054         3.405365     1.524743
min    458982.00000    18.000000         0.000000     1.000000
25%    461349.00000    31.000000         0.000000     2.000000
50%    463575.00000    41.000000         1.000000     2.000000
75%    465741.00000    53.000000         4.000000     4.000000
max    467974.00000    89.000000        14.000000     9.000000

# 속성 및 결측값 확인
print(df1.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664
Data columns (total 11 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype 
---  ------           --------------  ----- 
 0   ID               6665 non-null   int64 
 1   Gender           6665 non-null   object
 2   Ever_Married     6665 non-null   object
 3   Age              6665 non-null   int64 
 4   Graduated        6665 non-null   object
 5   Profession       6665 non-null   object
 6   Work_Experience  6665 non-null   int64 
 7   Spending_Score   6665 non-null   object
 8   Family_Size      6665 non-null   int64 
 9   Var_1            6665 non-null   object
 10  Segmentation     6665 non-null   object
dtypes: int64(4), object(7)
memory usage: 572.9+ KB
None

## 데이터형 변환
df1['Segmentation'] = df1['Segmentation'].astype('category')

# 평가용 데이터 불러오기
df2 = pd.read_csv('test.csv')

# 요약 통계량 확인
print(df2.describe())

                  ID          Age  Work_Experience  Family_Size
count    2154.000000  2154.000000      2154.000000  2154.000000
mean   463496.744661    43.461467         2.551532     2.837047
std      2591.465156    16.761895         3.344917     1.566872
min    458989.000000    18.000000         0.000000     1.000000
25%    461282.250000    30.000000         0.000000     2.000000
50%    463535.000000    41.000000         1.000000     2.000000
75%    465705.750000    52.000000         4.000000     4.000000
max    467968.000000    89.000000        14.000000     9.000000

# 속성 및 결측값 확인
print(df2.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2154 entries, 0 to 2153
Data columns (total 10 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype 
---  ------           --------------  ----- 
 0   ID               2154 non-null   int64 
 1   Gender           2154 non-null   object
 2   Ever_Married     2154 non-null   object
 3   Age              2154 non-null   int64 
 4   Graduated        2154 non-null   object
 5   Profession       2154 non-null   object
 6   Work_Experience  2154 non-null   int64 
 7   Spending_Score   2154 non-null   object
 8   Family_Size      2154 non-null   int64 
 9   Var_1            2154 non-null   object
dtypes: int64(4), object(6)
memory usage: 168.4+ KB
None

# 데이터 전처리
## 독립 변수, 종속 변수 나누기
x = df1.drop('Segmentation', axis=1)    # 독립 변수
y = df1['Segmentation']   # 종속 변수

## 원-핫 인코딩
x_encoded = pd.get_dummies(x)

# 모델링
## 데이터 분할
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded, y, test_size=0.25, random_state=42)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_train.drop('ID', axis=1), y_train)

## 예측
pred = md.predict(x_valid.drop('ID', axis=1))

## 평가
cm = confusion_matrix(y_valid, pred, labels=['A', 'B', 'C', 'D'])   # 문제에서 고객을 4가지(A, B, C, D)로 세분화 하였다고 언급되었기 때문에 label 값을 4가지로 설정
print(cm)

[[176  79  66  80]
 [107 125 123  32]
 [ 58 103 214  52]
 [ 99  37  30 286]]

print(accuracy_score(y_valid, pred))   # 정확도

0.48050389922015596

# 평가
## 평가 데이터 불러오기
x_test = df2

## 원-핫 인코딩
x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_encoded.drop('ID', axis=1), y)

## 예측
pred = md.predict(x_test_encoded.drop('ID', axis=1))   # 확률이 아닌 레이블을 반환해야 하기 때문에 predict_proba가 아닌 predict 함수 사용
print(pred)

['B' 'C' 'C' ... 'B' 'C' 'D']

# CSV 내보내기
result = pd.DataFrame({
    'ID': df2['ID'],
    'pred': pred
})
print(result)

          ID pred
0     458989    B
1     458994    C
2     459000    C
3     459003    C
4     459005    A
...      ...  ...
2149  467950    A
2150  467954    D
2151  467958    B
2152  467961    C
2153  467968    D

[2154 rows x 2 columns]

result.to_csv('./outputs/task2-q3.csv', index=False)

2022년 5회

주어진 훈련 데이터(train.csv)를 이용하여 중고 차량 가격(price)을 예측하는 모형을 만들고, 테스트 데이터(test.csv)를 이용하여 중고 차량 가격 예측하기

답안 작성 유의사항

제출 파일명 : result.csv
제출 컬럼명 : pred (1개만 있어야 함.)
평가 : RMSE(Root Mean Squared Error)
제출되는 파일은 테스트 데이터의 행의 수와 같아야 함.

파일 형식 예시

pred
1230
2560
...
3761

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor   # 회귀
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 평가 데이터 불러오기
df1 = pd.read_csv('train.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df1.describe())

              year          price       mileage          tax          mpg  \
count  6899.000000    6899.000000   6899.000000  6899.000000  6899.000000   
mean   2017.800406   25620.647050  17069.500797   137.603276    54.386215   
std       1.729377   11274.931248  18115.761525    46.786012    29.678184   
min    2013.000000    3076.000000      1.000000     0.000000     5.500000   
25%    2017.000000   17990.500000   3795.500000   145.000000    43.500000   
50%    2019.000000   23450.000000   9612.000000   145.000000    51.400000   
75%    2019.000000   30000.000000  26000.000000   145.000000    60.100000   
max    2020.000000  123456.000000  97185.000000   570.000000   470.800000   

        engineSize  
count  6899.000000  
mean      2.189593  
std       0.544294  
min       0.000000  
25%       2.000000  
50%       2.000000  
75%       3.000000  
max       4.400000 

## 속성 및 결측값 확인
print(df1.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6899 entries, 0 to 6898
Data columns (total 9 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   model         6899 non-null   object 
 1   year          6899 non-null   int64  
 2   price         6899 non-null   int64  
 3   transmission  6899 non-null   object 
 4   mileage       6899 non-null   int64  
 5   fuelType      6899 non-null   object 
 6   tax           6899 non-null   int64  
 7   mpg           6899 non-null   float64
 8   engineSize    6899 non-null   float64
dtypes: float64(2), int64(4), object(3)
memory usage: 485.2+ KB
None

# 평가용 데이터 불러오기
df2 = pd.read_csv('test.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df2.describe())

              year        mileage          tax          mpg  engineSize
count  3882.000000    3882.000000  3882.000000  3882.000000  3882.00000
mean   2015.796754   40474.117980   121.214580    59.976172     2.12898
std       2.727920   28671.240945    80.292637    33.795645     0.56357
min    1996.000000       6.000000     0.000000     5.500000     0.00000
25%    2015.000000   19037.500000    30.000000    48.700000     2.00000
50%    2016.000000   35408.000000   145.000000    56.500000     2.00000
75%    2017.000000   57997.750000   150.000000    65.325000     2.00000
max    2020.000000  214000.000000   580.000000   470.800000     6.60000

## 속성 및 결측값 확인
print(df2.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3882 entries, 0 to 3881
Data columns (total 8 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   model         3882 non-null   object 
 1   year          3882 non-null   int64  
 2   transmission  3882 non-null   object 
 3   mileage       3882 non-null   int64  
 4   fuelType      3882 non-null   object 
 5   tax           3882 non-null   int64  
 6   mpg           3882 non-null   float64
 7   engineSize    3882 non-null   float64
dtypes: float64(2), int64(3), object(3)
memory usage: 242.8+ KB
None

# 데이터 전처리
## 독립 변수, 종속 변수 분리
x = df1.drop('price', axis=1)    # 독립 변수
y = df1['price']   # 종속 변수

## 원-핫 인코딩
x_encoded = pd.get_dummies(x)

# 모델링
## 데이터 분할
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded, y, test_size=0.25)

## 모델링
md = RandomForestRegressor(n_estimators=300)
md.fit(x_train, y_train)

## 예측
pred = md.predict(x_valid)

## 평가
print(mean_squared_error(y_valid, pred, squared=False))   # squared=False -> rmse, squared=True -> mse

3033.410834503241

# 평가용 데이터 불러오기
x_test = df2

## 원-핫 인코딩
x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test)

## x_encoded와 x_test_encoded의 열 이름 중에서 공통으로 있는 열 이름을 찾기
### 원-핫 인코딩을 수행하면 x_encoded와 x_test_encoded의 변수가 일치하지 않아서 공통으로 있는 열 이름 추출 필요
common_features = list(set(x_encoded.columns).intersection(x_test_encoded.columns))
x_train_common = x_encoded[common_features]
x_test_common = x_test_encoded[common_features]

## 모델링
md = RandomForestRegressor(n_estimators=300)
md.fit(x_train_common, y)

## 예측
pred = md.predict(x_test_common)
print(pred)

[17925.63666667 29562.83       24140.66       ... 17127.34666667
 10891.46666667 16564.74      ]

# CSV 내보내기
result = pd.DataFrame({'pred': pred})
print(result)

              pred
0     17925.636667
1     29562.830000
2     24140.660000
3     23431.850000
4     20333.606667
...            ...
3877  18869.156667
3878  15831.900000
3879  17127.346667
3880  10891.466667
3881  16564.740000

[3882 rows x 1 columns]

result.to_csv('./outputs/task2-q4.csv', index=False)

2023년 6회

모바일 데이터 세트 (train.csv)
분류 모델을 사용하여 price_range 값 예측하기
train.csv 파일의 학습 데이터로 모델을 생성하고, test.csv 파일의 평가 데이터로 평가하여 예측하기
평가 데이터의 예측값을 출력 형식에 맞게 파일로 저장하기

평가 기준

Macro F1 Score로 평가한다.
feature engineering, 하이퍼파라미터 최적화 등을 수행할 수 있으며, 과대적합이 발생할 수 있다.

제출 형식

pred
2
3
0
...

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 평가용 데이터 불러오기
df1 = pd.read_csv('train.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df1.describe())

       battery_power       blue  clock_speed     dual_sim           fc  \
count    2000.000000  2000.0000  2000.000000  2000.000000  2000.000000   
mean     1238.518500     0.4950     1.522250     0.509500     4.309500   
std       439.418206     0.5001     0.816004     0.500035     4.341444   
min       501.000000     0.0000     0.500000     0.000000     0.000000   
25%       851.750000     0.0000     0.700000     0.000000     1.000000   
50%      1226.000000     0.0000     1.500000     1.000000     3.000000   
75%      1615.250000     1.0000     2.200000     1.000000     7.000000   
max      1998.000000     1.0000     3.000000     1.000000    19.000000   

            four_g   int_memory        m_dep    mobile_wt      n_cores  ...  \
count  2000.000000  2000.000000  2000.000000  2000.000000  2000.000000  ...   
mean      0.521500    32.046500     0.501750   140.249000     4.520500  ...   
std       0.499662    18.145715     0.288416    35.399655     2.287837  ...   
min       0.000000     2.000000     0.100000    80.000000     1.000000  ...   
25%       0.000000    16.000000     0.200000   109.000000     3.000000  ...   
50%       1.000000    32.000000     0.500000   141.000000     4.000000  ...   
75%       1.000000    48.000000     0.800000   170.000000     7.000000  ...   
max       1.000000    64.000000     1.000000   200.000000     8.000000  ...   

         px_height     px_width          ram         sc_h         sc_w  \
count  2000.000000  2000.000000  2000.000000  2000.000000  2000.000000   
mean    645.108000  1251.515500  2124.213000    12.306500     5.767000   
std     443.780811   432.199447  1084.732044     4.213245     4.356398   
min       0.000000   500.000000   256.000000     5.000000     0.000000   
...
75%      16.000000     1.000000      1.000000     1.000000     2.250000  
max      20.000000     1.000000      1.000000     1.000000     3.000000  

[8 rows x 21 columns]

## 속성 및 결측값 확인
print(df1.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2000 entries, 0 to 1999
Data columns (total 21 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype  
---  ------         --------------  -----  
 0   battery_power  2000 non-null   int64  
 1   blue           2000 non-null   int64  
 2   clock_speed    2000 non-null   float64
 3   dual_sim       2000 non-null   int64  
 4   fc             2000 non-null   int64  
 5   four_g         2000 non-null   int64  
 6   int_memory     2000 non-null   int64  
 7   m_dep          2000 non-null   float64
 8   mobile_wt      2000 non-null   int64  
 9   n_cores        2000 non-null   int64  
 10  pc             2000 non-null   int64  
 11  px_height      2000 non-null   int64  
 12  px_width       2000 non-null   int64  
 13  ram            2000 non-null   int64  
 14  sc_h           2000 non-null   int64  
 15  sc_w           2000 non-null   int64  
 16  talk_time      2000 non-null   int64  
 17  three_g        2000 non-null   int64  
 18  touch_screen   2000 non-null   int64  
 19  wifi           2000 non-null   int64  
 20  price_range    2000 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int64(19)
memory usage: 328.3 KB
None

## 데이터 형변환 (수치형 -> 범주형)
### 범주형이 될만한 것들을 수치형에서 범주형으로 변환하기
df1['price_range'] = df1['price_range'].astype('category')
df1['blue'] = df1['blue'].astype('category')
df1['dual_sim'] = df1['dual_sim'].astype('category')
df1['four_g'] = df1['four_g'].astype('category')
df1['n_cores'] = df1['n_cores'].astype('category')
df1['three_g'] = df1['three_g'].astype('category')
df1['touch_screen'] = df1['touch_screen'].astype('category')
df1['wifi'] = df1['wifi'].astype('category')

# 평가 데이터 불러오기
df2 = pd.read_csv('test.csv')

## 요약 통계량 확인
print(df2.describe())

                id  battery_power         blue  clock_speed     dual_sim  \
count  1000.000000    1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000   
mean    500.500000    1248.510000     0.516000     1.540900     0.517000   
std     288.819436     432.458227     0.499994     0.829268     0.499961   
min       1.000000     500.000000     0.000000     0.500000     0.000000   
25%     250.750000     895.000000     0.000000     0.700000     0.000000   
50%     500.500000    1246.500000     1.000000     1.500000     1.000000   
75%     750.250000    1629.250000     1.000000     2.300000     1.000000   
max    1000.000000    1999.000000     1.000000     3.000000     1.000000   

                fc       four_g   int_memory        m_dep   mobile_wt  ...  \
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.00000  ...   
mean      4.593000     0.487000    33.652000     0.517500   139.51100  ...   
std       4.463325     0.500081    18.128694     0.280861    34.85155  ...   
min       0.000000     0.000000     2.000000     0.100000    80.00000  ...   
25%       1.000000     0.000000    18.000000     0.300000   109.75000  ...   
50%       3.000000     0.000000    34.500000     0.500000   139.00000  ...   
75%       7.000000     1.000000    49.000000     0.800000   170.00000  ...   
max      19.000000     1.000000    64.000000     1.000000   200.00000  ...   

                pc    px_height     px_width          ram         sc_h  \
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000   
mean     10.054000   627.121000  1239.774000  2138.998000    11.995000   
std       6.095099   432.929699   439.670981  1088.092278     4.320607   
min       0.000000     0.000000   501.000000   263.000000     5.000000   
...
75%       8.000000    16.000000     1.000000       1.00000     1.000000  
max      18.000000    20.000000     1.000000       1.00000     1.000000  

[8 rows x 21 columns]

## 속성 및 결측값 확인
print(df2.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 21 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype  
---  ------         --------------  -----  
 0   id             1000 non-null   int64  
 1   battery_power  1000 non-null   int64  
 2   blue           1000 non-null   int64  
 3   clock_speed    1000 non-null   float64
 4   dual_sim       1000 non-null   int64  
 5   fc             1000 non-null   int64  
 6   four_g         1000 non-null   int64  
 7   int_memory     1000 non-null   int64  
 8   m_dep          1000 non-null   float64
 9   mobile_wt      1000 non-null   int64  
 10  n_cores        1000 non-null   int64  
 11  pc             1000 non-null   int64  
 12  px_height      1000 non-null   int64  
 13  px_width       1000 non-null   int64  
 14  ram            1000 non-null   int64  
 15  sc_h           1000 non-null   int64  
 16  sc_w           1000 non-null   int64  
 17  talk_time      1000 non-null   int64  
 18  three_g        1000 non-null   int64  
 19  touch_screen   1000 non-null   int64  
 20  wifi           1000 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int64(19)
memory usage: 164.2 KB
None

## 데이터 형변환
df2['blue'] = df2['blue'].astype('category')
df2['dual_sim'] = df2['dual_sim'].astype('category')
df2['four_g'] = df2['four_g'].astype('category')
df2['n_cores'] = df2['n_cores'].astype('category')
df2['three_g'] = df2['three_g'].astype('category')
df2['touch_screen'] = df2['touch_screen'].astype('category')
df2['wifi'] = df2['wifi'].astype('category')

# 데이터 전처리
## 독립 변수, 종속 변수 분리
x = df1.drop('price_range', axis=1)   # 독립 변수
y = df1['price_range']   # 종속 변수

## 원-핫 인코딩
x_encoded = pd.get_dummies(x)

# 모델링
## 데이터 분할
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded, y, test_size=0.25, random_state=42)

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_train, y_train)

## 예측
pred = md.predict(x_valid)

## 평가
cm = confusion_matrix(y_valid, pred)   # 혼동 행렬
print(cm)

[[124   8   0   0]
 [ 10  97  11   0]
 [  0  16  90  14]
 [  0   0  10 120]]

print(accuracy_score(y_valid, pred))   # 정확도

0.862

# 평가 데이터 불러오기
x_test = df2

## 원-핫 인코딩
x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test.drop('id', axis=1))

## 모델링
md = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
md.fit(x_encoded, y)

## 평가
pred = md.predict(x_test_encoded)
print(pred)

[3 3 2 3 1 3 3 1 3 0 3 3 0 0 2 0 2 1 3 2 1 3 1 1 3 0 2 0 3 0 2 0 3 0 0 1 3
 1 2 1 1 2 0 0 0 0 0 3 1 2 2 0 3 0 3 0 3 1 1 3 3 2 0 1 1 1 1 3 1 2 1 2 2 3
 3 0 2 0 2 3 0 3 3 0 3 0 3 1 3 0 1 2 2 0 2 1 0 2 1 3 1 0 0 3 1 2 0 1 2 3 3
 3 1 3 3 3 3 1 3 0 0 3 2 1 1 0 3 2 3 1 0 2 1 1 3 1 2 0 3 2 1 3 2 2 2 3 3 2
 2 3 2 3 0 0 2 2 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 1 0 3 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 2 0 0 0 1 2
 2 2 1 0 0 0 1 0 3 1 0 2 2 2 3 1 2 3 3 3 1 2 1 0 0 1 3 0 2 3 3 0 2 0 3 2 2
 3 0 0 1 0 3 0 1 0 2 2 1 3 0 3 0 3 1 2 0 0 2 1 3 3 3 1 1 3 0 0 2 3 3 1 3 1
 1 3 2 1 2 3 3 3 1 0 1 1 3 1 1 3 2 0 3 0 1 2 0 0 3 2 3 3 2 1 3 3 2 3 2 2 1
 1 0 2 3 1 0 0 3 0 3 0 1 1 0 2 2 1 3 1 2 1 2 0 0 0 1 3 2 0 0 0 3 1 0 3 3 1
 2 3 2 3 1 3 3 2 2 3 3 3 1 3 0 3 1 3 1 3 3 0 1 1 3 1 3 1 3 0 0 0 0 2 0 0 1
...

# CSV 내보내기
result = pd.DataFrame({ 'pred' : pred })
print(result)

...
998     2
999     2
[1000 rows x 1 columns] 

result.to_csv('./outputs/task2-q5.csv', index=False)

[빅데이터분석기사 실기] 기출 복원 문제 - 제1유형

starrykss — Wed, 5 Jun 2024 15:28:18 +0900

빅데이터분석기사 실기 기출 복원 문제 - 제1유형

들어가며

빅데이터분석기사 실기 기출 제1유형 복원 문제를 정리해본다.
2회 ~ 6회까지 분량이며, 2회부터 5회까지의 제1유형은 단답형 문제였으나 6회 시험부터 작업형 문제로 바뀌었고, 이에 맞게 문제의 내용이 수정되었다.
문제 해결 방법을 쭉 읽어 보는 용도로 정리해보았다.

문제

2021년 2회

문제 1

BostonHousing 데이터
@crim@ 항목의 상위에서 10번째 값(즉, 상위 10개의 값 중에서 가장 적은 값)으로 상위 10개의 값을 변환하고, @age@가 @80@ 이상인 값에 대하여 `@crim@의 평균 구하기
소수점 3째 자리에서 반올림해서 소수점 2째 자리로 출력하기

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv')

# (1) 상위 10개 값 중에서 가장 적은 값으로 상위 10개의 값 변환하기
top10 = df['crim'].sort_values(ascending=False).head(10)   # 내림차순 정렬 후 상위 10개만 뽑아내기
print(top10)

380    88.9762
418    73.5341
405    67.9208
410    51.1358
414    45.7461
404    41.5292
398    38.3518
427    37.6619
413    28.6558
417    25.9406
Name: crim, dtype: float64

tenth = top10.iloc[9]
df['crim'] = np.where(df['crim'] >= tenth, tenth, df['crim'])   # tenth 변수보다 크거나 같으면 tenth 값으로 변환

# (2) age가 80 이상인 값에 대하여 crim의 평균 구하기
over80 = df[df['age'] >= 80]
print(over80['age'].describe())

count    240.000000
mean      93.230833
std        5.734098
min       80.300000
25%       88.750000
50%       94.500000
75%       98.200000
max      100.000000
Name: age, dtype: float64

print(round(over80['crim'].mean(), 2))   # 병균을 구하고 반올림해서 소수점 2째자리까지 출력

5.76

문제 2

housing 데이터
데이터의 첫 번째 행부터 순서대로 80%까지의 데이터를 훈련 데이터로 추출 후, total_bedrooms 변수의 결측값(NA)을 total_bedrooms 변수의 중앙값으로 대체하고, 대체 전의 total_bedrooms 변수 표준편차 값과 대체 후의 total_bedrooms 변수 표준편차 값의 차이의 절댓값 구하기
소수점 3째 자리에서 반올림해서 소수점 2째 자리로 출력하기

import numpy as np
import pandas as pd

housing = pd.read_csv('dataset.csv')

# (1) 첫 번째 행부터 순서대로 80%까지의 데이터를 추출
nrow = int(len(housing) * 0.8) 
df = housing.iloc[:nrow, :]
df = pd.DataFrame(df)

a = df['total_bedrooms'].std()  # 대체 전의 표준편차

# (2) 결측값(NA)를 중앙값으로 대체
median_train = df['total_bedrooms'].median()    # 중앙값
df['total_bedrooms'] = df['total_bedrooms'].fillna(median_train)

b = df['total_bedrooms'].std()   # 대체 후의 표준편차

# (3) 대체 전과 대체 후의 total_bedrooms 변수 표준편차 값 차이의 절댓값 구하기
print(round(np.abs(a - b), 2))

1.98

문제 3

Insurance 데이터 세트
Charges 항목에서 이상값의 합 구하기
이상값은 평균에서 1.5 표준편차 이상인 값으로 하고, 소수점 이하는 버리고 정수로 출력하기

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 이상값 구하기
upper = np.mean(df['charges']) + 1.5 * np.std(df['charges'])
lower = np.mean(df['charges']) - 1.5 * np.std(df['charges'])

range = (df['charges'] >= upper) | (df['charges'] <= lower)   # or 연산자 대신 | 연산자 사용

# 이상값의 합 구하기
result = df[range].sum()
print(result)

age                                                      6192
sex         malemalefemalemalemalemalemalemalemalemalemale...
bmi                                                  5468.835
children                                                  177
smoker      yesyesyesyesyesyesyesyesyesyesyesyesyesyesyesy...
region      southeastsouthwestnortheastsouthwestsouthwests...
charges                                         6421430.02067
dtype: object

# 소수점 이하는 버리고 정수로 출력하기
print(int(result['charges']))

6421430

2021년 3회

문제 1

housing 데이터
결측값이 있는 모든 행을 제거한 후, 데이터의 순서대로 상위 70%의 데이터를 학습 데이터로 만들고, 훈련 데이터의 housing_median_age 컬럼의 제1사분위수(Q1) 구하기
소수점 이하는 버리고 정수로 출력하기

import numpy as np
import pandas as pd

housing = pd.read_csv("dataset.csv")
print(housing.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 20640 entries, 0 to 20639
Data columns (total 10 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype  
---  ------              --------------  -----  
 0   longitude           20640 non-null  float64
 1   latitude            20640 non-null  float64
 2   housing_median_age  20640 non-null  float64
 3   total_rooms         20640 non-null  float64
 4   total_bedrooms      20433 non-null  float64
 5   population          20640 non-null  float64
 6   households          20640 non-null  float64
 7   median_income       20640 non-null  float64
 8   median_house_value  20640 non-null  float64
 9   ocean_proximity     20640 non-null  object 
dtypes: float64(9), object(1)
memory usage: 1.6+ MB
None

# (1) 결측값이 있는 모든 행을 제거
## 결측값이 있는 행의 개수 출력
step1_before = sum(housing.isnull().any(axis=1))
print(step1_before)

207

## 결측값 제거 후, 결측값이 제거되었는지 확인
housing = housing.dropna()   # 결측값이 있는 모든 행 제거
step1_after = sum(housing.isnull().any(axis=1))
print(step1_after)

0

# (2) 데이터의 순서대로 상위 70%의 데이터를 학습 데이터로 만들기
nrow = int(len(housing) * 0.7)
df = housing.iloc[:nrow , :]

# (3) 훈련 데이터의 housing_median_age 컬럼의 Q1 구하기
step2 = int(np.quantile(df['housing_median_age'], q=0.25))
print(step2)

19

문제 2

타이타닉 데이터
데이터가 없는 것을 결측값으로 하여 결측값 비율을 구하고 결측값 비율이 가장 높은 컬럼의 이름 구하기

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv("dataset.csv")

# (1) 데이터가 없는 것을 결측값으로 하여 결측값 비율 구하기
cs = titanic.isna().sum() / len(titanic)    # 컬럼별 결측값의 비율=컬럼별 결측값 개수 / 전체 개수) 계산
print(cs)

PassengerId    0.000000
Survived       0.000000
Pclass         0.000000
Name           0.000000
Sex            0.000000
Age            0.198653
SibSp          0.000000
Parch          0.000000
Ticket         0.000000
Fare           0.000000
Embarked       0.002245
dtype: float64

# (2) 결측값 비율이 가장 높은 컬럼 이름 구하기
cs = pd.DataFrame(cs)
ds = cs.sort_values(by=0, ascending=False)   # 내림차순 정렬 (by=0 : 첫 번째 열 기준 정렬)
print(ds)

                    0
Age          0.198653
Embarked     0.002245
PassengerId  0.000000
Survived     0.000000
Pclass       0.000000
Name         0.000000
Sex          0.000000
SibSp        0.000000
Parch        0.000000
Ticket       0.000000
Fare         0.000000

print(ds.index[0])

Age

문제 3

연도별 각 국가의 결핵 감염에 대한 유병률 데이터
country, year, new_sp 컬럼에 결측값이 있을 경우 제거하고, 2000년도에 국가별 결핵 발생 건수에 대한 평균 결핵 발생 건수를 구하고, 2000년도의 결핵 발생 건수가 2000년도 국가별 결핵 발생 건수에에 대한 평균 결핵 발생 건수보다 결핵 발생 건수가 높은 국가의 개수 구하기
국가별 결핵 발생 건수에 대한 평균 결핵 발생 건수를 출력할 때 소수점 3째 자리에서 반올림해서 소수점 2째자리로 출력하기

import pandas as pd

who = pd.read_csv('dataset.csv')

# (1) 대상 컬럼 선택 후, 결측값이 있을 경우 제거하기
who = who[["year", "country", "new_sp"]]   # new_sp : 결핵 발생 건수
who = who.dropna()     # 결측값 제거
print(who)

      year      country   new_sp
17    1997  Afghanistan    618.0
18    1998  Afghanistan   1833.0
19    1999  Afghanistan   1669.0
20    2000  Afghanistan   2892.0
21    2001  Afghanistan   4639.0
...    ...          ...      ...
8694  2008     Zimbabwe   9830.0
8695  2009     Zimbabwe  10195.0
8696  2010     Zimbabwe  11654.0
8697  2011     Zimbabwe  12596.0
8698  2012     Zimbabwe  12163.0

[3902 rows x 3 columns]

# (2) 2000년도에 국가별 결핵 발생 건수에 대한 평균 결핵 발생 건수 구하기
crit1 = who["year"] == 2000
who2000 = who[crit1]

mean_cnt = np.mean(who2000["new_sp"])
print(round(mean_cnt, 2))    # 소수점 둘째자리까지 출력

7865.34

# (3) 2000년도의 결핵 발생 건수가 2000년도 국가별 결핵 발생 건수에 대한 평균 결핵 발생 건수보다 결핵 발생 건수가 높은 국가의 개수 구하기
crit2 = who2000["new_sp"] >= mean_cnt
country = who2000[crit2]
print(len(country))

38

2022년 4회

문제 1

순서대로 처리하고 결과를 정수로 출력하기
- (1) y 변수의 1사분위와 3사분위 값 구하기
- (2) 3사분위수에서 1사분위수를 뺀 값 구하기
- (3) 소수점 이하는 버리고 정수로 출력하기

import pandas as pd

df = pd.read_csv("dataset.csv")
print(df.describe())

              x          y
count  10.00000  10.000000
mean    5.50000  58.500000
std     3.02765  24.712795
min     1.00000  15.000000
25%     3.25000  40.250000
50%     5.50000  60.000000
75%     7.75000  77.000000
max    10.00000  91.000000

# (1) y 변수의 1사분위와 3사분위 값 구하기
q1 = df['y'].quantile(0.25)   # 1사분위 값
q3 = df['y'].quantile(0.75)   # 3사분위 값

# (2) 3사분위수에서 1사분위수를 뺀 값 구하기
print(int(abs(q3 - q1)))   # (3) 소수점 이하는 버리고 정수로 출력하기

36

문제 2

페이스북 평가 데이터
'좋아요' 수(num_loves)와 '놀랐어요' 수(num_wows)를 긍정의 평가로 보고 전체 반응(num_reactions)에서 긍정인 비율이 0.4보다 크고 0.5보다 작은 비디오 개수 구하기

import pandas as pd

f = pd.read_csv('dataset.csv')

# (1) 긍정 평가 비율 구하기 (긍정 = 좋아요 + 놀랐어요)
f['pos'] = (f['num_loves'] + f['num_wows']) / f['num_reactions']

# (2) 긍정인 비율이 0.4 보다 크고 0.5 보다 작은 비디오 개수 구하기
range = (f['pos'] > 0.4) & (f['pos'] < 0.5)    # and 연산자 대신 & 연산자 사용 (비트 연산자)
result = f[range]

print(len(result))

90

문제 3

넷플릭스에서 상영된 작품들의 목록 데이터
2018년 1월에 넷플릭스에서 추가한 작품 중 United Kingdom에서 단독으로 제작된 작품의 개수 구하기

import pandas as pd

netflix = pd.read_csv('dataset.csv')

# 추가된 날짜 확인하기
print(netflix['date_added'].head())

0    September 25, 2021
1    September 24, 2021
2    September 24, 2021
3    September 24, 2021
4    September 24, 2021
Name: date_added, dtype: object

# 2018년 1월 영국에서 단독으로 추가된 작품 고르기
netflix['date_added'] = pd.to_datetime(netflix['date_added'], format="%B %d, %Y")    # January 1, 2023

print(netflix['date_added'])

0      2021-09-25
1      2021-09-24
2      2021-09-24
3      2021-09-24
4      2021-09-24
          ...    
8802   2019-11-20
8803   2019-07-01
8804   2019-11-01
8805   2020-01-11
8806   2019-03-02
Name: date_added, Length: 8807, dtype: datetime64[ns]

crit1 = netflix['country'] == "United Kingdom"    # United Kingdom
crit2 = netflix['date_added'].dt.year == 2018    # 2018년
crit3 = netflix['date_added'].dt.month == 1     # 1월

result = netflix[crit1 & crit2 & crit3]   # 기준에 맞는 행만 저장
print(len(result))

6

2022년 5회

문제 1

종량제 쓰레기 데이터
다음 기준에 따른 데이터를 추출하고 평균 가격을 제출 형식에 따라 제출하기
- 종량제봉투종류 : 규격봉투
- 종량제봉투용도 : 음식물쓰레기
- 종량제봉투용량 : 2L
- (가격이 0인 것은 구매하지 않은 것으로 평균 계산할 때 제외한다.)
소수점 첫 번째 자리에서 반올림해서 정수형으로 출력하기

import pandas as pd

waste = pd.read_csv('dataset.csv', encoding='euc-kr')
print(waste.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 746 entries, 0 to 745
Data columns (total 26 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype 
---  ------     --------------  ----- 
 0   시도명        746 non-null    object
 1   시군구명       746 non-null    object
 2   종량제봉투종류    746 non-null    object
 3   종량제봉투처리방식  746 non-null    object
 4   종량제봉투용도    746 non-null    object
 5   종량제봉투사용대상  746 non-null    object
 6   1L가격       746 non-null    int64 
 7   1.5L가격     746 non-null    int64 
 8   2L가격       746 non-null    int64 
 9   2.5L가격     746 non-null    int64 
 10  3L가격       746 non-null    int64 
 11  5L가격       746 non-null    int64 
 12  10L가격      746 non-null    int64 
 13  20L가격      746 non-null    int64 
 14  30L가격      746 non-null    int64 
 15  50L가격      746 non-null    int64 
 16  60L가격      746 non-null    int64 
 17  75L가격      746 non-null    int64 
 18  100L가격     746 non-null    int64 
 19  120L가격     746 non-null    int64 
...
memory usage: 151.7+ KB
None

# 기준에 따른 데이터 추출하기
crit1 = waste['종량제봉투종류'] == '규격봉투'
crit2 = waste['종량제봉투용도'] == '음식물쓰레기'
crit3 = waste['2L가격'] != 0   # 가격이 0인 것(구매하지 않은 것)을 제외하기

df = waste[crit1 & crit2 & crit3]

# 평균 가격 구하기
mean_price = df['2L가격'].mean()
print(int(mean_price))    # 정수값으로 출력하기

120

문제 2

Body 데이터
다음 기준에 의해 BMI를 계산하여 분류하고, 정상 체중 범위의 구간에 있는 인원과 위험 체중 범위의 구간에 있는 인원의 차이를 절댓값으로 구하기
- BMI = Weight / Height² (Weight 단위 : kg, Height 단위 : m)
- 저체중 : 18.5 < BMI
- 정상체중 : 18.5 ≤ BMI < 23
- 위험체중 : 23 ≤ BMI < 25
- 비만 : 25 ≤ BMI
BMI 계산시 단위에 유의하고, 소수점 첫 번째 자리에서 반올림해서 정수로 출력하기

import pandas as pd

body = pd.read_csv('dataset.csv')

# BMI를 계산한 후 추가하기
body['bmi'] = body['Weight'] / ((body['Height'] / 100) ** 2)

# 체중 범위 구하기
## 정상 체중
crit1 = (body['bmi'] >= 18.5) & (body['bmi'] < 23)
normal = body[crit1]
cnt_normal = len(normal)
print(cnt_normal)

47

## 위험 체중
crit2 = (body['bmi'] >= 23) & (body['bmi'] < 25)
danger = body[crit2]
cnt_danger = len(danger)
print(cnt_danger)

19

# 인원의 차이를 절댓값으로 구하기
result = int(abs(cnt_normal - cnt_danger))
print(result)

28

문제 3

임의의 데이터
순전입학생수가 가장 큰 학교의 전체 학생수를 출력하기
- 순전입학생수 = 총전입학생수 - 총전출학생수

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv', encoding='euc-kr')
print(df.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6287 entries, 0 to 6286
Data columns (total 30 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   시도교육청       6287 non-null   object 
 1   지역교육청       6287 non-null   object 
 2   지역          6280 non-null   object 
 3   정보공시 학교코드   6287 non-null   object 
 4   학교명         6287 non-null   object 
 5   학교급코드       6287 non-null   int64  
 6   설립구분        6287 non-null   object 
 7   제외여부        6287 non-null   object 
 8   제외사유        0 non-null      float64
 9   1학년 전입학생수   6287 non-null   int64  
 10  1학년 전출학생수   6287 non-null   int64  
 11  1학년 전체학생수   6287 non-null   int64  
 12  2학년 전입학생수   6287 non-null   int64  
 13  2학년 전출학생수   6287 non-null   int64  
 14  2학년 전체학생수   6287 non-null   int64  
 15  3학년 전입학생수   6287 non-null   int64  
 16  3학년 전출학생수   6287 non-null   int64  
 17  3학년 전체학생수   6287 non-null   int64  
 18  4학년 전입학생수   6287 non-null   int64  
 19  4학년 전출학생수   6287 non-null   int64  
...
memory usage: 1.4+ MB
None

# <순전입학생수> 구하기
df['순전입학생수'] = df['전입학생수(계)'] - df['전출학생수(계)']
df = df.sort_values(by="순전입학생수", ascending=False)   # <순전입학생수> 열 기준으로 내림차순 정렬하기

# 최댓값 뽑아내기 (순전입학생수가 가장)
result = df['전체학생수(계)'].iloc[0]   # 첫 번째 행 값 가져오기
print(result)

956

2023년 6회

문제 1

출동소방서별로 주민으로부터 연락 받은 신고일시와 출동한 출동일시를 기록한 데이터
출동소방서별 신고일시로부터 출동일시까지의 연도별 월평균을 구하고, 가장 늦게 출동한 출동소방서의 월평균 시간을 분단위로 제출 형식에 맞게 제출하기
시간은 30초 단위로 반올림하기

신고일시 YYYY-MM-DD hh:mm
출동일시 YYYY-MM-DD hh:mm
출동소방서

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 각 컬럼에 저장
df['call_time'] = pd.to_datetime(df['신고일시'])   
df['arrive_time'] = pd.to_datetime(df['출동일시'])
df['fire_station'] = df['출동소방서']

# 시간 차이 구하기
## .dt 속성은 datetime 형식의 열에 대해 날짜와 시간 구성 요소에 접근할 수 있게 해준다.
df['diff_time'] = (df['arrive_time'] - df['call_time']).dt.total_seconds()   # 차이를 초로 계산

# 그룹화 한 후 내림차순 정렬하기
df = df.groupby([df['fire_station'], df['call_time'].dt.year, df['call_time'].dt.month]).mean('diff_time')    # diff_time 열에 대해서만 평균 계산
df = df.sort_values('diff_time', ascending=False)   # diff_time 열 기준으로 내림차순 정렬

res_date = df['diff_time'].head(1)    # 첫 번째 행만 선택 (diff_time이 제일 큰 항목)

print(res_date)

fire_station  call_time  call_time
대화119안전센터     2018       9            3840.0
초월119안전센터     2018       7            2925.0
                         6            2865.0
경기도소방재난본부     2018       8            2220.0
                         10           1620.0
                                       ...  
용문119안전센터     2018       2              45.0
설악119안전센터     2018       6              45.0
백암119안전센터     2018       12             40.0
영북119안전센터     2018       3               0.0
가평119안전센터     2018       6               0.0
Name: diff_time, Length: 623, dtype: float64

print(res_date.iloc[0])

3840.0

res_num = float(res_date.iloc[0]) / 60    # 초 단위로 저장된 res_date를 실수형으로 변환 후, 분단위인 60으로 나눔.
result = round(res_num)    # 반올림

print(result)

64

문제 2

초등학교 학년별 학생 수와 교사 수를 기록한 데이터
교사 1인당 학생 수가 가장 많은 학교를 선정하고, 선정된 학교의 교사 수를 제출 형식에 맞게 제출하기
- 제출 형식 : 정수
학교명 중복은 없고 단일 학교의 학생 수, 교사 수 데이터만 있는 것으로 함.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv')

# df 변수의 구조 파악
print(df.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6309 entries, 0 to 6308
Data columns (total 8 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   school_name  6309 non-null   object
 1   student_1    6309 non-null   int64 
 2   student_2    6309 non-null   int64 
 3   student_3    6309 non-null   int64 
 4   student_4    6309 non-null   int64 
 5   student_5    6309 non-null   int64 
 6   student_6    6309 non-null   int64 
 7   teacher      6309 non-null   int64 
dtypes: int64(7), object(1)
memory usage: 394.4+ KB
None

# df 변수의 요약 통계량 확인
print(df.describe())

         student_1    student_2    student_3    student_4    student_5  \
count  6309.000000  6309.000000  6309.000000  6309.000000  6309.000000   
mean     67.578697    66.378982    66.438897    73.728642    71.712474   
std      67.752782    65.398715    64.544496    70.324875    67.134313   
min       0.000000     0.000000     0.000000     0.000000     0.000000   
25%      10.000000    10.000000    10.000000    11.000000    11.000000   
50%      50.000000    49.000000    51.000000    57.000000    56.000000   
75%     104.000000   101.000000   103.000000   115.000000   112.000000   
max     470.000000   390.000000   401.000000   420.000000   393.000000   

         student_6      teacher  
count  6309.000000  6309.000000  
mean     71.538120    23.925503  
std      66.448847    17.191077  
min       0.000000     0.000000  
25%      11.000000     8.000000  
50%      58.000000    20.000000  
75%     112.000000    35.000000  
max     428.000000    95.000000  

# 상위 5개 데이터 확인
print(df.head())

       school_name  student_1  student_2  student_3  student_4  student_5  \
0    서울교육대학교부설초등학교         95         95         95        104        108   
1  서울대학교사범대학부설초등학교         97        100        102        102        102   
2         서울개일초등학교        183        163        176        186        177   
3         서울구룡초등학교        109        115        115        131        133   
4         서울논현초등학교         34         47         34         46         46   

   student_6  teacher  
0        110       31  
1        104       36  
2        193       42  
3        132       38  
4         46       18  

# 교사 1인당 학생 수(학생 수 합계 / 교사 수) 구한 후 내림차순 정렬하기
df["tch_std"] = (df["student_1"] + df["student_2"] + df["student_3"] + df["student_4"] + df["student_5"] + df["student_6"]) / df["teacher"]

df_sort = df.sort_values("tch_std", ascending=False)
df_sort["tch_std"].head()   # 내림차순 정렬된 것 확인

1044    36.500000
3387    34.125000
1464    32.333333
360     32.041667
687     31.652174
Name: tch_std, dtype: float64

# 제일 상단 데이터를 추출하고 변수에 저장
result = df_sort["teacher"].head(1)
print(result)

1044    6
Name: teacher, dtype: int64

# 마지막 컬럼 1개만 추출하여 변수에 저장
result = result.iloc[-1]
print(result)

6

문제 3

월별 범죄를 기록한 데이터
연도별 월평균 범죄 건수를 구하고, 가장 범죄가 많이 발생한 연도의 연평균 범죄 건수 구하기
파이썬의 경우, CSV 파일을 읽을 때 index_col = 0 옵션을 적용하기

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv')

# df 변수의 구조 파악
print(df.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 84 entries, 0 to 83
Data columns (total 7 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   년월      84 non-null     object
 1   강력범     84 non-null     int64 
 2   절도범     84 non-null     int64 
 3   폭력범     84 non-null     int64 
 4   지능범     84 non-null     int64 
 5   풍속범     84 non-null     int64 
 6   기타형사범   84 non-null     int64 
dtypes: int64(6), object(1)
memory usage: 4.7+ KB
None

# df 변수의 요약 통계량 확인
print(df.describe())

              강력범          절도범          폭력범          지능범          풍속범  \
count   84.000000    84.000000    84.000000    84.000000    84.000000   
mean   446.285714  3840.976190  5931.738095  5659.059524   236.666667   
std    143.197780  1359.567144   986.131802   906.075429   161.785767   
min     22.000000    91.000000   263.000000   256.000000     8.000000   
25%    340.500000  2653.500000  5504.750000  5265.000000   149.750000   
50%    420.000000  3924.500000  6034.000000  5831.500000   190.500000   
75%    559.500000  4765.250000  6501.250000  6174.500000   265.500000   
max    724.000000  7317.000000  7849.000000  7115.000000  1216.000000   

             기타형사범  
count    84.000000  
mean   1405.666667  
std     287.946796  
min      44.000000  
25%    1257.000000  
50%    1408.000000  
75%    1577.250000  
max    2099.000000  

# 상위 5개 데이터 확인
print(df.head())

        년월  강력범   절도범   폭력범   지능범  풍속범  기타형사범
0  2007-01  291  2608  6494  5283  242   1126
1  2007-02  252  2403  4613  4270  158    880
2  2007-03  292  2273  6242  5110  196   1119
3  2007-04  306  2794  6813  5492  250   1311
4  2007-05  298  3469  7221  5432  192   1412

df.columns = ["ym", "a", "b", "c", "d", "e", "f"]   # 컬럼명을 사용하기 편하게 변경
df["crim_sum"] = df["a"] + df["b"] + df["c"] + df["d"] + df["e"] + df["f"]   # 범죄수 합계 구하기
df["year"] = df["ym"].str[:4]   # 연도 부분만 추출 

# 연도별로 그룹화하여 crim_sum 데이터에 대한 합계를 구한 후, 내림차순으로 정렬하여 변수에 저장
df1 = df.groupby(by="year", as_index=False).sum("crim_sum").sort_values("crim_sum", ascending=False)
print(df1.head())

   year     a      b      c      d     e      f  crim_sum
6  2013  6276  61585  65422  76541  1562  20565    231951
5  2012  6023  61329  70623  72238  1942  19345    231500
4  2011  6905  54294  72044  71252  2377  16484    223356
2  2009  4495  37175  73069  72262  6203  16864    210068
3  2010  6628  49382  68798  66368  2457  15059    208692

# 2013년의 범죄수 총합(crim_sum)이 제일 크므로 해당 데이터만 추출하여 변수에 저장
crit = df["year"] == "2013"
df2 = df[crit]
print(df2.head())

         ym    a     b     c     d    e     f  crim_sum  year
72  2013-01  396  4858  4990  6336  126  1631     18337  2013
73  2013-02  346  4382  4192  4900  115  1259     15194  2013
74  2013-03  444  4266  4936  5829  129  1495     17099  2013
75  2013-04  546  4915  5363  6499  125  1748     19196  2013
76  2013-05  558  5203  5834  7029  133  1662     20419  2013

res_mean = df2["crim_sum"].mean()
result = round(res_mean)    # 반올림해서 소수 0번째 자리까지 구한 값을 저장

print(result)

19329

[정보처리기사 실기] 단원별 정리 & 예상 문제 & 기출 문제

starrykss — Mon, 13 May 2024 16:28:48 +0900

정보처리기사 단원별 정리 & 예상 문제 & 기출 문제

정보처리기사 실기 시험을 준비하면서 블로그에 올렸었던 글들을 한 페이지에 정리해본다.

개념 정리

2020년 NCS 개편 후의 내용들
수험서, 인터넷 블로그 등의 자료를 보면서 정리했던 내용들

단원	링크	비고
시험 개요	https://starrykss.tistory.com/1598
1. 요구사항 확인	https://starrykss.tistory.com/1605
2. 데이터 입출력 구현	https://starrykss.tistory.com/1624
3. 통합 구현	https://starrykss.tistory.com/1628
4. 서버 프로그램 구현	https://starrykss.tistory.com/1629
5. 인터페이스 구현	https://starrykss.tistory.com/1630
6. 화면 설계	https://starrykss.tistory.com/1633
7. 애플리케이션 테스트 관리	https://starrykss.tistory.com/1634
8. SQL 응용	https://starrykss.tistory.com/1640
9. 소프트웨어 보안 구축	https://starrykss.tistory.com/1644
10. 프로그래밍 언어 활용	https://starrykss.tistory.com/1654
11. 응용 SW 기초 기술 활용	https://starrykss.tistory.com/1655
12. 제품소프트웨어 패키징	https://starrykss.tistory.com/1659

기출 문제

주제	링크	비고
프로그래밍 기출 문제 정리	https://starrykss.tistory.com/1797	2017년 ~ 2022년 (6개년)
데이터베이스 기출 문제 정리	https://starrykss.tistory.com/1840	2017년 ~ 2022년 (6개년)

예상 문제 / 문제 정리

주제	링크	비고
단답형/약술형 문제 모음	https://starrykss.tistory.com/1849	풀었었던 문제 정리
예상 문제 모음 ① (최신 경향)	https://starrykss.tistory.com/1850	수제비 카페 Daily 문제 등
예상 문제 모음 ② (최신 경향)	https://starrykss.tistory.com/2128	수제비 카페 Daily 문제 등
2022년 정처기 1회/2회 필기 기출 복원 문제	https://starrykss.tistory.com/1852	필기 시험에 출제되었던 용어가 실기 시험에 출제될 수 있음.

기출 문제

주제	링크	비고
2022년 1회	https://starrykss.tistory.com/1939	기출 복원 문제
2022년 2회	https://starrykss.tistory.com/2082	기출 복원 문제
2022년 3회	https://starrykss.tistory.com/2107	기출 복원 문제
2023년 1회	https://starrykss.tistory.com/2138	기출 복원 문제
2023년 2회	https://starrykss.tistory.com/2147	기출 복원 문제
2023년 3회	https://starrykss.tistory.com/2151	기출 복원 문제
2024년 1회	https://starrykss.tistory.com/2154	기출 복원 문제

시험에 도움이 될 만한 것들

주제	링크	비고
단원별 중요도	https://starrykss.tistory.com/1660	단원별 중요도를 ⭐의 개수로 표현
개념 암기	https://starrykss.tistory.com/1793	YouTube 수제비 두음쌤
단원별 핵심 키워드 정리	https://starrykss.tistory.com/1851	단원별 중요한 핵심 키워드 정리
핵심 키워드 정리 (01~ 08)	https://starrykss.tistory.com/1853
핵심 키워드 정리 (09~12)	https://starrykss.tistory.com/1854
SQLD 개념 정리 & 문제 풀기	https://starrykss.tistory.com/1987	시험에서 빈출되는 SQL 파헤치기 (개념, 문제)
2022 정처기 1회 실기 총평	https://youtu.be/o2tzV-IM8Ys
2022 정치기 1회 실기 후기	https://starrykss.tistory.com/1855
2022 정처기 2회 실기 총평	https://youtu.be/ACQ6cu1g-Ko
2022 정처기 3회 실기 총평	https://youtu.be/C3WFbL8iFVk
2023 정처기 1회 실기 총평	https://youtu.be/7mOXd_mg1Ts
2023 정처기 2회 실기 총평	https://youtu.be/SWv4Tdg_JqU
2023 정처기 3회 실기 총평	https://youtu.be/jxjRhZ10wLo?si=A6TWKqDUm8FG0RKP
2024 정처기 1회 실기 총평	https://youtu.be/rNm3krnUS7A?si=wEgFMzXihaiAMHJR
2024 정처기 2회 실기 총평	https://youtu.be/5JPk-QGrkMQ?si=UCzlqE3i71tEInbI
2024 정처기 3회 실기 총평	https://youtu.be/7R3lFUQ_drE?si=kAMKUwz6UbRRoUqr
수제비 카페 (네이버)	https://cafe.naver.com/soojebi	Daily 문제, 예상 문제, Q&A 등 시험 관련 여러 정보를 얻을 수 있는 곳

시험 준비 팁

개념을 꼼꼼히 학습한 후, 인터넷에 있는 자료들을 적극 찾아 활용하자!
- 예) 수제비 카페 : Daily 문제, 시험 족보, 예상 문제 등

정보처리기사 실기 시험 합격을 기원합니다!

[정보처리기사 실기] 2024년 1회 기출문제

starrykss — Mon, 13 May 2024 16:27:34 +0900

정보처리기사 실기 2024년 1회 기출문제

2024년 4월에 진행되었던 정보처리기사 실기 1회 기출 복원 문제를 올려본다.

문항	문제	답
1	다음은 Java 코드이다. 올바른 출력 결과를 쓰시오. public class Connection { private static Connection _inst = null; private int count = 0; private Connection() {} public static Connection getInstance() { if (_inst == null) { _inst = new Connection(); } return _inst; } public void count() { count++; } public int getCount() { return count; } public static void main(String[] args) { Connection conn1 = Connection.getInstance(); conn1.count(); Connection conn2 = Connection.getInstance(); conn2.count(); Connection conn3 = Connection.getInstance(); conn3.count(); conn1.count(); System.out.print(conn1.getCount()); } }	4
2	다음은 C 코드이다. 올바른 출력 결과를 쓰시오. #include <stdio.h> int main() { int v1 = 0, v2 = 35, v3 = 29; if (v1 > v2 ? v2 : v1) { v2 = v2 << 2; } else { v3 = v3 << 2; } printf("%d", v2 + v3); return 0; }	151
3	응집도 높은 순 (ㄱ. 기능 ㄴ. 교환 ㄷ. 우연 ㄹ.시간)	ㄱ ㄴ ㄹ ㄷ
4	스트링 리버스 후 짝수번째 출력 =============================== 파이썬 문제 ABCDEFGH -> HGFEDCBA -> 여기서 홀수번째만 출력 GECA	GECA
5	네트워크범위 주어지고 라우터 양 옆 인터페이스IP 구하기 1) 192.168.35.xxx/24 3) 129.200.10.xx/22 6) 192.168.36.xxx/24	192.168.3x.249 129.200.8.xxx 192.168.3x.249 192.168 2개는 문제랑 3번째까진 같은 애들이 정답 129.200.8 1개는 .0이랑 남은 하나(249) 있었는데 남은 하나가 정답 ---------------- 2)192.168.35.72 4)129.200.8.249 5)192.168.36.249
6	정규화 이름 강좌명 강좌번호 apple swimming p1001 banana p1002 carrot carrot	제3정규형
7	내부 라우팅 프로토콜, 링크 상태, Dijkstra 알고리즘	OSPF (Open Shortest Path First)
8	조인문제 [세미, 세타, 자연, 동등, 외부] 관계대수의 조인과 관련된 내용이다. (1), (2), (3) 은 대표적인 조인의 예시다. (1) 조인에 참여하는 두 릴레이션의 속성 값을 비교하여 조건을 만족하는 투플만 반환한다. (2) 조건이 정확하게 (=) 등호로 일치하는 경우만 가져온다. (3) (2)에서 조인에 참여한 속성이 두 번 나오지 않도록 중복된 속성(두 번째 속성)을 제거한 결과를 반환한다.	세타 조인, 동등 조인, 자연 조인
9	1 2 3 1 2 4 1 2 5 7 페이지부재 LRU, LFU	6,6
10	※각 숫자는 최대 1번만 사용가능 #include <stdio.h> class Parent { int x, y; Parent(int x, int y) { this.x = x; this.y = y; } int getA() { return x * y; } } class Child extends Parent { int x; Child(int x) { super(x + 1, x); } int getA(int n) { return x + x; } } class Main { public static void main(String[] args) { Parent parent = new Child(3); System.out.println(parent.getA()); } }	5 -> 6 -> 3-> 1-> 7->2
11	#include <stdio.h> typedef struct { int accNum; double bal; } BankAcc; double sim_pow(double base, int year) { double r = 1.0; for (int i = 0; i < year; i++) { r = r * base; } return r; } void initAcc(BankAcc acc, int x, double y) { acc->accNum = x; acc->bal = y; } void xxx(BankAcc acc, double bal, double en) { if (en > 0 && en < bal) { acc->bal -= en; } else { acc->bal += en; } } void yyy(double bal) { bal = sim_pow((1 + 0.1), 3); } int main() { BankAcc myAcc; initAcc(&myAcc, 9981, 2200.0); xxx(&myAcc, &myAcc.bal, 100.0); yyy(&myAcc.bal); printf("%d and %.2f", myAcc.accNum, myAcc.bal); return 0; }	9981 and 2795.10
12	a = ["Seoul", "Kyeonggi", "Incheon", "Daejun", "Daegu", "Pusan"] str01 = "S" for i in a: str01 = str01 + i[1] print(str01)	Seynaau
13
14	개별 조건식을 전체 조건식에 독립적으로 영향	ㄹ. 변경 조건/결정 커버리지 (MC/DC; Modified Condition/Decision Coverage)
15	{ isUpper(p - 'A' + 5) % 26 + 'A' isLower(p - 'a' + 10) % 26 + 'a' isNum(*p - '0' + 3) % 10 + '0' (isUpper \| isLower \| isNum == 0) [이부분은 위에 3개 아니면 원래 칸 유지] } p = [ It is 8]	패키지Nd sc 1
16	자바 상속 po * po class classOne { int a, b; public classOne(int a, int b) { this.a = a; this.b = b; } public void print() { System.out.println(a + b); } } class classTwo extends classOne { int po = 3; public classTwo(int i) { super(i, i + 1); } public void print() { System.out.println(po * po); } } public class Test { public static voidek main(String[] args) { classOne one = new classTwo(i: 10); one.print(); } }	9
17	몰래 침입, 침입 위치 커널이라 판별 쉽지 않음. 불법적인 해킹에 사용되는 기능을 제공하는 프로그램 모음이라고 불림.	ㅅ. Rootkit
18	SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE EMPNO > 100 AND SAL > 3000 OR EMPNO = 200;	1
19	특정 대상을 상대로 지속적이고 지능적인 공격기법 절차 4개 설명해줌 (침투 -> 검색 -> 수집 -> 유출) 보기 1.사회공학 기법 2.? 3.MITM 4.XDR 5.Replace attack 6.키로거 7.ATM 8.NAT(NTA?)	ㅅ. APT
20	디자인패턴 / 생.구.행 보기 / kit라고 불림 / 절차를 추상화하는 패턴으로 서로 연관되거나 의존적인 개체들의 조합을 만드는 인터페이스를 제공하는 패턴	Abstract Factory

[Windows] 윈도우 11 로컬 계정 추가하기

starrykss — Sat, 4 May 2024 19:45:21 +0900

윈도우 11 로컬 계정 추가하기

들어가며

윈도우 11에서 로컬 계정을 추가하는 방법을 알아보자.

방법

@[Window]@ + @[R]@ 버튼을 클릭하여 @<실행>@ 창을 실행한다.
그리고 @netplwiz@를 입력하고 @[확인]@ 버튼을 클릭한다.

@netplwiz@

"사용자 계정 제어"라고도 불리는 Windows 운영 체제의 유틸리티
로그인 시스템에서 자동 로그인을 설정하거나 사용자 계정과 관련된 다양한 설정을 변경할 수 있다.
사용자 계정 제어 패널에서 이 도구를 실행하면 사용자 계정 설정 창이 열리며, 여기서 로그인 시 자동으로 로그인할 사용자를 선택할 수 있다.
이 도구를 사용하면 특정 사용자의 비밀번호를 변경하거나, 자동 로그인을 설정/해제하고, 사용자 계정 제어와 관련된 다른 설정을 조정할 수 있다.

@<사용자 계정>@ 창이 나타나면 @[추가]@ 버튼을 클릭한다.
그리고 @Microsoft 계정 없이 로그인(권장하지 않음)@을 클릭한다.

@[로컬 계정]@을 클릭한다. 그리고 @사용자 이름@과 @암호@를 적어주고 @[다음]@ 버튼을 클릭한다.
- 암호는 필수가 아니다. (암호를 생략하고 바로 @[다음]@ 버튼을 클릭해도 된다.)

계정이 생성된 것을 확인하고 @[확인]@ 버튼을 클릭한다.

[Git] 깃허브(GitHub) 마크다운(Markdown) 페이지에 Note, Warning, Important 하이라이트(Highlight) 표시하는 방법

starrykss — Tue, 24 Oct 2023 17:50:07 +0900

깃허브(GitHub) 마크다운(Markdown) 페이지에 Note, Warning, Important 하이라이트(Highlight) 표시하는 방법

들어가며

깃허브(GitHub) 마크다운(Markdown) 페이지에 @Note@, @Warning@, @Important@ 하이라이트(Highlight)를 표시하는 방법을 알아보자.

방법

@>@(Blockquote)와 @[!NOTE]@, @[!IMPORTANT]@, @[!WARNING]@을 함께 사용하여 표시할 수 있다.

> [!NOTE]  
> Highlights information that users should take into account, even when skimming.

> [!IMPORTANT]  
> Crucial information necessary for users to succeed.

> [!WARNING]  
> Critical content demanding immediate user attention due to potential risks.

참고 사이트

[Markdown] An option to highlight a "Note" and "Warning" using blockquote (Beta) · community · Discussion #16925

Alerts are an extension of Markdown used to emphasize critical information. On GitHub, they are displayed with distinctive colors and icons to indicate the importance of the content. An example of ...

github.com

[정보처리기사 실기] 2023년 3회 기출문제

starrykss — Fri, 20 Oct 2023 12:30:17 +0900

정보처리기사 실기 2023년 3회 기출문제

2023년 10월에 진행되었던 정보처리기사 실기 3회 기출 복원 문제를 올려본다.

문항	문제	답
1	다음은 Java 코드이다. 올바른 출력 결과를 쓰시오. public class Test { public static void main(String[] args) { A b = new B(); b.paint(); b.draw(); } } class A { public void paint() { System.out.print("A"); draw(); } public void draw() { System.out.print("B"); draw(); } } class B extends A { public void paint() { super.draw(); System.out.print("C"); this.draw(); } public void draw() { System.out.print("D"); } }	BDCDD
2	다음에서 설명하는 용어를 쓰시오. - 사용자가 비밀번호를 제공하지 않고 다른 웹사이트나 애플리케이션의 접근 권한을 부여할 수 있게 하는 개방형 표준기술이다. - 구글, 페이스북 등의 외부 계정을 기반으로 토큰을 이용하여 간편하게 회원가입 및 로그인할 수 있는 기술이다.	OAuth
3	리눅스(Linux)에서 사용자에게 읽기/쓰기/실행 권한을 부여하고, 그룹에게는 읽기/실행을 부여하고, 그 이외에는 실행 권한을 Test.txt 파일에 부여하는 위한 명령어는 다음과 같다. 빈칸에 들어갈 답을 작성하시오. (8진법을 사용) ( ① ) ( ② ) Test.txt	①: chmod, ②: 751
4	다음은 C언어 코드이다. 출력 결과를 쓰시오. #include <stdio.h> int perfect_number(int n) { int i, sum = 0; for (i = 1; i <= n / 2; i++) { if (n % i == 0) sum += i; } if (n == sum) return 1; return 0; } int main() { int i, sum = 0; for (i = 2; i <= 100; i++) { if (perfect_number(i)) sum += i; } printf("%d ", sum); return 0; }	34
5	C언어에서 구조체의 멤버에 접근하기 위한 기호를 쓰시오.	->
6	다음 빈칸에 들어갈 UNION 연산에 대한 결괏값을 작성하시오. [쿼리] SELECT A FROM t1 UNION SELECT A FROM t2 ORDER BY A DESC; [t1 테이블] A 3 1 4 [t2 테이블] A 2 4 3	A 4 3 2 1
7	다음은 서버 접근통제의 유형이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오. (단, 영어 약어로 작성하시오.) - ( ① )은/는 규칙 기반(Rule-Based) 접근통제 정책으로, 객체에 포함된 정보의 허용 등급과 접근 정보에 대하여 주체가 갖는 접근 허가 권한에 근거하여 객체에 대한 접근을 제한하는 방법이다. - ( ② )은/는 중앙 관리자가 사용자와 시스템의 상호관계를 통제하며 조직 내 맡은 역할(Role)에 기초하여 자원에 대한 접근을 제한하는 방법이다. - ( ③ )은/는 신분 기반(Identity-Based) 접근통제 정책으로, 주체나 그룹의 신분에 근거하여 객체에 대한 접근을 제한하는 방법이다.	①: MAC, ②: RBAC, ③: DAC
8	7! 재귀함수로 구하기	5040
9	53 BYTE CELL로 구성	ATM
10	KOREA 포인터문제 #include <stdio.h> int main() { char* p = "KOREA"; printf("%s ", p); printf("%s ", p + 1); printf("%c ", p); printf("%c ", (p + 3)); printf("%c ", *p + 4); }	KOREA OREA K E O
11	7을 매개변수로 넘겨주어 재귀함수로 리턴 (n -1 ) + (n - 3)	2
12	사설 네트워크에 속한 IP를 공인 IP 주소로 바꿔주는 네트워크 주소 변환 기술은?	NAT
13	오류 라인 찾는 문제 class Person { private String name; public Person(String val) { name = val; } public static String get() { return name; } public void print() { System.out.println(name); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Person obj = new Person("Kim"); obj.print(); } }	7
14	파이썬 함수 num1, num2 = input()._____()	split
15	다이어그램 그림 문제	패키지
16	입력 데이터의 영역을 유사한 도메인별로 유효값/무효값을 그룹핑하여 대푯값 테스트 케이스를 도출하여 테스트하는 기법	Equivalence Partitioning
17	클라우드 유형 (IaaS, PaaS, SaaS) 보기중에 기업이 운영하는 구역과 서비스를 제공해주는 구역을 그림과 같이 나누었을 때 알맞은 것을 고르는 문제	IaaS, PaaS, SaaS
18	IGP 중 거리벡터 알고리즘에 해당하는 프로토콜 문제	RIP
19	관계대수 연산자 기호 문제	1. join [보타이(⋈)] 2. project [파이(π)] 3. select [시그마(σ)] 4. division [나누기(÷)]
20	다음 릴레이션에 생기는 문제를 방지하기 위해서는 ( )무결성 제약 조건을 준수해야 한다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오. - 릴레이션 위, 아래 하나씩 있는데 밑에 릴레이션에서 A라는 고객이 위에 릴레이션에 없음	참조

[MacOS] 윈도우 가상 데스크톱(Virtual Desktop)과 맥 미션 컨트롤(Mission Control) (비교, 단축키 정리)

starrykss — Fri, 22 Sep 2023 10:47:15 +0900

윈도우 가상 데스크톱(Virtual Desktop)과 맥 미션 컨트롤(Mission Control) (비교, 단축키 정리)

들어가며

윈도우(Windows)에 가상 데스크톱(Virtual Desktop) 기능이 있다면, 맥(Mac)에는 미션 컨트롤(Mission Control) 기능이 있다.
윈도우의 가상 데스크톱과 맥의 미션 컨트롤을 비교해보고, 각각의 단축키를 정리해본다.

용어 정리

윈도우 가상 데스크톱(Windows Virtual Desktop)

기능 및 목적

여러 작업 공간을 생성하고 관리하는 데 사용되며, 주로 다른 작업을 분리하고 전환하는 데 도움을 준다.

기능

가상 데스크톱 생성 및 관리: 여러 개의 가상 데스크톱을 생성하고 필요할 때 전환할 수 있다.
윈도우 이동: 현재 실행 중인 앱 및 창을 다른 가상 데스크톱으로 이동할 수 있다.
작업 보기: 작업 보기 기능을 사용하여 현재 열려 있는 가상 데스크톱을 시각적으로 확인할 수 있다.

사용자 경험

작업 공간을 체계적으로 관리하는 데 도움을 주며, Windows 사용자가 작업을 분리하고 전환하기 위해 사용할 수 있는 효과적인 도구이다.

맥OS 미션 컨트롤(MacOS Mission Control)

기능 및 목적

여러 개의 앱과 윈도우를 효과적으로 관리하고 전환하는 데 도움을 주는 기능이며, 주로 다중 작업 환경을 관리하고 빠른 앱 및 윈도우 창 이동을 지원한다.

기능

전체화면 미리보기: 데스크톱 및 앱의 미리보기를 표시하여 빠르게 전환할 수 있다.
디스플레이 모션: 윈도우를 다른 데스크톱으로 드래그하여 새로운 데스크톱에 윈도우를 이동할 수 있다.
데스크톱 추가 및 삭제: 새로운 데스크톱을 생성하거나 기존 데스크톱을 삭제하여 작업 공간을 조직화할 수 있다.
전환 및 앱 관리: 미션 컨트롤을 사용하여 현재 실행 중인 앱 및 데스크톱 간에 전환할 수 있다.

사용자 경험

시각적으로 매력적이며 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며, Mac 사용자가 다중 작업 환경을 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는다.

Windows Virtual Desktop

MacOS Mission Control

단축키

가상 데스크톱 또는 미션 컨트롤 단축키를 사용하여 작업 공간을 효과적으로 관리하고 앱을 전환할 수 있다.

윈도우 가상 데스크톱(Windows Virtual Desktop)

가상 데스크톱 생성 및 관리

단축키	설명
[Windows] + [Ctrl] + [D]	새로운 가상 데스크톱 생성
[Windows] + [Ctrl] + [F4]	현재 가상 데스크톱 닫기
[Windows] + [Ctrl] + [←/→]	다른 가상 데스크톱으로 전환

앱 이동 및 창 관리

단축키	설명
[Windows] + [Tab]	작업 보기 열기 (가상 데스크톱 및 실행 중인 앱을 표시)
[Windows] + [Ctrl] + [←/→]	작업 보기에서 가상 데스크톱 간에 이동
[Windows] + [Ctrl] + [D]	현재 가상 데스크톱에서 새로운 가상 데스크톱으로 선택한 앱 복사
[Windows] + [Ctrl] + [F4]	현재 가상 데스크톱에서 선택한 앱 닫기
[Alt] + [Tab]	현재 가상 데스크톱에서 실행 중인 앱 간에 전환

맥OS 미션 컨트롤(MacOS Mission Control)

미션 컨트롤 열기

단축키	설명
[Ctrl] + [↑] (또는 [Ctrl] + [미션 컨트롤 키])	미션 컨트롤 열기

미션 컨트롤 키의 모습

미션 컨트롤을 실행한 모습

디스플레이 모션 및 데스크톱 관리

단축키	설명
[Ctrl] + [←/→]	미션 컨트롤에서 다른 데스크톱 간에 이동
[Ctrl] + [↑] (또는 [Ctrl] + [미션 컨트롤 키])	미션 컨트롤 열고 데스크톱 및 창 미리보기 표시
[Ctrl] + [↓] (또는 [Ctrl] + [미션 컨트롤 키])	미션 컨트롤 닫기

앱 이동 및 창 관리

단축키	설명
드래그 앤 드롭	데스크톱 간에 앱 창 이동
클릭	원하는 데스크톱 또는 앱 창 선태

[VS Code] 맥(Mac)에서 터미널 폰트 크기 조정하는 방법

starrykss — Thu, 21 Sep 2023 10:01:07 +0900

맥(Mac)에서 터미널 폰트 크기 조정하는 방법

들어가며

맥(Mac)에서 VS Code를 이용하여 터미널을 보려고 할 때, 표시되는 폰트 크기가 작을 때가 있다.
이때, 터미널의 폰트 크기를 조절하는 방법을 정리해본다.

방법

명령 팔레트(Command Palette)를 켜준다. (단축키 : [Cmd] + [Shift] + [P])
그리고 @Open User Settings (JSON)@을 검색해서 실행시켜준다.

@settings.json@ 파일이 열리면 아래의 내용을 추가해준다.

"terminal.integrated.fontSize": 16

변경된 터미널의 폰트 크기를 확인해본다.

참고 사이트

How To Change the VSCode Terminal Font Size

For some reason your VSCode terminal's font is either way too big or way too small. I'm going to show you exactly how you can change the terminal font size so you can actually read it comfortably.

vscode.one

[Windows] 명령어로 Hyper-V 끄기/켜기

starrykss — Sat, 2 Sep 2023 17:22:40 +0900

명령어로 Hyper-V 끄기/켜기

들어가며

터미널에서 명령어로 간단하게 Hyper-V를 끄고 켜보자.

방법

우선 터미널(명령 프롬프트)을 관리자 권한으로 실행한다.

Hyper-V 끄기

아래의 명령을 실행한다.

> bcdedit /set hypervisorlaunchtype off

Hyper-V 켜기

아래의 명령을 실행한다.

> bcdedit /set hypervisorlaunchtype auto

재부팅을 진행한다.

[정보처리기사 실기] 2023년 2회 기출문제

starrykss — Mon, 28 Aug 2023 00:51:15 +0900

정보처리기사 실기 2023년 2회 기출문제

2023년 7월에 진행되었던 정보처리기사 실기 2회 기출 복원 문제를 올려본다.

문항	문제	답
1	54321 면 43215로 출력되도록 비트 shift 직접 구현하는 문제	// 1 대신 6, 11, 16, ... 들어가도 OK n[(i+1) % 5]
2	거스름돈구하기 (m=4620, int a, b, c, d) a는 천원4장, b는 500원1개, c는 100원1개, d는 10원2개 (주어진 연산자, 숫자로만 구현) a, b, c, d에 들어갈 코드 순서대로 작성	m / 1000 (m % 1000) / 500 (m % 500) / 100 (m % 100) / 10 // 괄호 없어도됨
3	"#include<stdlio.h> #include<stdlib.h> char n[30]; char test() { printf(""""입력하세요 : """"); gets(n); return n; } int main() { char test1; char * test2; char * test3; test1 = test(); test2 = test(); test3 = test(); printf(""""%s\n,test1); printf(""""%s\n,test2); printf(""""%s,test3); } 입력값으로 홍길동, 김철수, 박영희 순서대로 주어짐"	박영희 박영희 박영희
4	학생 테이블에 데이터 입력하기(학생테이블은 이미 존재)(작은따옴표사용)(학번,이름,학년,전공?,번호)	INSERT INTO 학생 VALUES(9830287, '한국산', 3, '경영학개론', '050-1234-1234'); 또는 insert into 학생 (컬럼1, 컬럼2, ...) values (숫자, '문자', ..);
5	C언어 int n[3] = [73, 95, 82] sum = 0 for(i=0;i<3;i++){ sum += n[i]; } switch(sum/30){ case 10: case 9: printf("A"); case 8: printf("B"); case 7: case 6: printf("C"); default: printf("D"); }	BCD
6	커버리지 문제	기호: o (조건 커버리지)
7	for(int i = 1; i <=2023; i++) { if(i%4 == 0) c++; } printf("%d", c);	505
8	불법적인 정보 수정이 탐지되면 소프트웨어 접근 막음?워터마크, 핑거프린트, 코드 난독화	템퍼 프루핑(Tamper proofing)
9	take(), isWhat[], into(), isempty(), isfull() #include <stdio.h> #define MAX_SIZE 10 int isWhat[MAX_SIZE]; int point= -1; void into(int num) { if (point >= 10) printf("Full"); isWhat[++point] = num; } int take() { if (isEmpty() == 1) printf("Empty"); return isWhat[point--]; } int isEmpty() { if (point == -1) return 1; return 0; } int isFull() { if (point == 10) return 1; return 0; } int main(int argc, char const *argv[]) { int e; into(5); into(2); while(!isEmpty()) { printf("%d", take()); into(4); into(1); printf("%d", take()); into(3); printf("%d", take()); printf("%d", take()); into(6); printf("%d", take()); printf("%d", take()); } return 0; }	213465
10	DB 구축 프로세스 문제	요구조건 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현
11	디자인 패턴 문제	1. 싱글톤(Singleton) 2. 비지터(Visitor)
12	패리티 비트 관련문제	hamming, FEC, BEC, parity, CRC
13	hdlc 선택지 문제	1. 정보 2. 감독 3. 비번호 4. 비동기 균형 모드 5. 비동기 응답 모드
14	JAVA String str1 = 'Programming'; // true or false String str2 = 'Programming'; String str3 = new String('Programming'); println(str1==str2) println(str1==str3) println(str1.equals(str3)) print(str2.equals(str3))	true false true true
15	대칭키, 비대칭키 암호	대칭키: DES, AES, ARIA, SEED 비대칭키: RSA, ECC
16	( )는 단방향(일방향) 암호화에 사용되는 함수이다. ~~	해시 or 해싱
17	SQL 뷰 Drop, 연쇄적으로 제거	cascade or CASCADE
18	선택정렬 구현 문제, 빈칸에 알맞은 연산자 넣으시오 int E[] = {64, 25, 12, 22, 11}; int n = sizeof(E) / sizeof(E[0]); int i = 0; do { int j = i + 1; do { if (E[i] (빈칸) E[j]) { int tmp = E[i]; E[i] = E[j]; E[j] = tmp; } j++; } while (j < n); i++; } while (i < n - 1);	>
19	파이썬 슬라이싱 a = "Engineer Information Processing" b = a[:3] c = a[4:6] d = a[28:] e=b+c+d print(e)	engneing
20	하향식 / 상향식	스텁, 드라이버 (테스트 스텁, 테스트 드라이버)

[Batch] 윈도우 배치 스크립트(Batch Script)에서 주석(Comment) 설정하는 방법

starrykss — Sun, 27 Aug 2023 15:58:47 +0900

윈도우 배치 스크립트(Batch Script)에서 주석(Comment) 설정하는 방법

들어가며

윈도우의 배치 스크립트(Batch Script)에서 주석(Comment)을 설정하는 방법을 알아보자.

방법

① rem 문 사용하기 (단일 행 주석)

문법

@Rem@ 키워드를 문장의 앞에 적어주고, 그 뒤에 내용을 적어준다.
@rem@은 "Remark"의 줄임말이다.

rem comment

사용 예

@echo off
rem myproject 폴더로 이동
cd c:/projects/myproject

② @::@ 사용하기

문법

@::@를 문장의 앞에 적어주고, 그 뒤에 내용을 적어준다.

:: comment

사용 예

@echo off
:: myproject 폴더로 이동
:: 그리고 메시지 출력
cd c:/projects/myproject
set message=Hello World!
echo %message%

Hello World!

참고

주석을 너무 많이 달면 스크립트에 성능 저하가 올 수 있다고 한다.
주석은 해당 라인의 시작부터 사용해야 한다. 즉, 앞에 코드나 공백이 있을 경우 주석으로 인식되지 않는다.

[VS Code] VS Code 에디터 안에 라이브 서버(Live Server)를 넣는 방법

starrykss — Mon, 10 Jul 2023 18:34:59 +0900

VS Code 에디터 안에 Live Server를 넣는 방법

들어가며

VS Code에서 HTML 코드를 작성할 때, Liver Server를 통해 확인하면서 보는 경우가 있다.
코드의 실행 결과가 새로운 웹 브라우저의 창에 기본적으로 열리게 되는데, 웹 브라우저 창과 VS Code 프로그램에서 번갈아 움직이면서 작업하기가 불편한 경우가 발생한다.
이럴 때, VS Code 안에 라이브 서버(Live Server)를 넣는 방법이 있다.

방법

HTML 소스 코드에 마우스 커서를 올린 후 [마우스 오른쪽 버튼] > [Open with Live Server] 항목을 클릭한다.

코드의 실행 결과가 새로운 웹 브라우저 창에 열리는데, 해당 웹 브라우저 창의 주소(URL)을 복사한다.

VS Code에서 [Ctrl] + [Shift] + [P]를 눌러서 명령 팔레트를 실행시킨 후, [Simple Browser: Show] 항목을 클릭한다.

아까 복사했던 URL을 붙여 넣은 후, [Enter] 버튼을 누른다.

라이브 서버가 VS Code 안에서 실행되는 것을 확인할 수 있다.

참고 사이트

https://stackoverflow.com/questions/68325778/can-i-use-live-server-inside-vscode-editor

Can I use Live Server inside Vscode editor?

I know live server opens with a browser. But is it possible to open it inside editor? Like I split the editor window with two .js files.

stackoverflow.com

[Windows] Hyper-V 가상 머신 바로가기 만들기

starrykss — Sat, 17 Jun 2023 17:44:10 +0900

Windows Hyper-V 가상 머신 바로가기 만들기

들어가며

윈도우에서 Hyper-V 가상 머신을 만든 후, 바로 접속할 수 있도록 바로가기 아이콘을 만들어보자.

방법

바탕화면에 마우스 커서를 올린 후 [새로 만들기] > [바로가기]를 선택한다.
@<바로 가기 만들기>@ 창이 뜨면 @[찾아보기]@ 버튼을 누르고 @[C:\Windows\System32]@ 디렉터리의 @[vmconnect]@를 지정해준다.
[항목 위치 입력] 뒷 공간에 @localhost@와 @바로가기로 지정할 가상 머신 이름@을 적어준다.

C:\Windows\System32\vmconnect.exe localhost "바로가기로_지정할_가상_머신_이름"

@가상 머신 이름@은 Hyper-V에서 지정한 이름을 지정해준다.

바로가기로 지정할 가상 머신 이름 확인하기

바로 가기 이름을 지정한 후, @[마침]@ 버튼을 누른다.

관리자 권한으로 실행될 수 있도록 해준다. 생성된 아이콘 클릭 > [마우스 오른쪽 버튼 클릭] > [속성] > [바로 가기] 탭 > [고급] 버튼 클릭 > [관리자 권한으로 실행] 체크

이제 생성된 바로가기 아이콘으로 바로 가상 머신을 실행시킬 수 있다.

[TeX] 문자 위에 바(Bar) 표시하는 방법 (크게 표시하기)

starrykss — Thu, 1 Jun 2023 19:02:22 +0900

문자 위에 바(Bar) 표시하는 방법 (크게 표시하기)

들어가며

TeX를 이용하여 수식을 나타낼 때, 문자 위에 바(Bar)를 표현하는 방법을 알아보자.

방법

작은 바 표시하기

@\bar{문자}@를 사용하는 방법이다.

$$ \bar{X} $$

$$\bar{X}$$

큰 바 표시하기

@\overline{문자}@를 사용하는 방법이다.
@\bar{문자}@를 사용할 때, 바의 크기가 작아서 가독성이 많이 떨어지는데, @\overline{}@을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있다.

$$ \overline{X} $$

$$ \overline{X}$$

[Windows] 윈도우 11 키보드 입력 시, 마지막 글자가 삭제되는(지워지는) 현상 해결 하는 방법

starrykss — Wed, 31 May 2023 20:38:48 +0900

윈도우 11 키보드 입력 시, 마지막 글자가 삭제되는(지워지는) 현상 해결 하는 방법

들어가며

윈도우 11에서 키보드로 글자를 입력할 때, 마지막 글자가 삭제되는(지워지는) 현상이 발생할 때가 있다.
이 문제를 간단하게 해결해보자.

방법

작업 표시줄의 검색창에 @지역 설정@을 입력해준 후, 해당 설정창으로 이동한다.

@[언어]@ 섹션의 @[한국어]@ 항목의 옵션(@…@)을 클릭한 후 @[언어 옵션]@을 클릭한다.

@Microsoft 입력기@의 옵션(@…@)을 클릭한 후 @[키보드 옵션]@을 클릭한다.

@[호환성]@ 섹션의 @[이전 버전의 Microsoft IME]@ 설정을 켜준다.

[VS Code] 비주얼 스튜디오 코드 다크/라이트 모드 자동 전환 기능 켜는 방법 (Auto Detect Color Scheme)

starrykss — Tue, 16 May 2023 14:20:29 +0900

비주얼 스튜디오 코드 다크/라이트 모드 자동 전환 기능 켜는 방법(Auto Detect Color Scheme)

들어가며

비주얼 스튜디오 코드(VS Code)를 사용할 때, 시스템의 모드(라이트/다크)에 따라 테마가 바뀌도록 설정해보자.
보통 대부분의 프로그램은 이 기능(Auto Theme Sync)을 지원한다. 몇몇 VS Code는 자동으로 이 기능이 켜져 있을 수도 있으나, 몇몇 VS Code는 이 기능이 자동으로 설정되어 있지 않아서 이 기능을 쓰려면 따로 설정해줘야 한다.

방법

VS Code 상단의 @[File]@ 메뉴 → @[Preference]@ → @[Settings]@ 순으로 들어간다. (혹은 단축키 @[Ctrl]@ + @[,]@를 누른다.)

@[Settings]@ 페이지의 상단 검색창에 @theme@를 검색한다. 그러면 @[Appearance]@ 페이지로 이동하게 된다.
그리고 라이트/다크 모드일 때, VS Code에 적용시킬 테마들을 자신의 기호에 맞게 선택해준다.
- @Workbench: Preferred Dark Color Theme@ : 다크 모드일 때 적용시킬 테마 설정
- @Workbench: Preferred Light Color Theme@ : 라이트 모드일 때 적용시킬 테마 설정

그리고 마지막으로 중요한 자동 동기화 기능(Auto Sync) 기능을 켜준다. (@Appearance@ 페이지에서 스크롤을 쭉 밑으로 내려주면 확인할 수 있다.)
- @Window: Auto Detect Color Scheme@ 항목을 체크해준다.

테스트 해보기

실제로 잘 작동하는지 확인해보자.

제대로 잘 작동하는 것을 확인할 수 있다.

참고 사이트

How do I sync the Visual Studio Code (vscode) theme to use my OS light/dark color scheme?

MacOS now supports both "Light" and "Dark" mode (found in "System Preferences", "General", "Appearance"). How can I make VS Code automatically change it's theme to be light or dark, when I change my

apple.stackexchange.com

[PyCharm] 파이참 유용한 단축키 모음

starrykss — Mon, 15 May 2023 11:56:16 +0900

PyCharm 유용한 단축키 모음

들어가며

PyCharm에서 유용하게 사용할 수 있는 단축키들을 정리해본다.

단축키

편집 단축키

기능	단축키	설명
칸 띄우기	tab	열을 오른쪽으로 이동할 수 있으며, 코드를 드래그해서 누를 경우 코드 전체가 동작
칸 줄이기	Shift + tab	열을 왼쪽으로 이동할 수 있으며, 드래그해서 누를 경우 코드 전체가 동작
에워싸기	Ctrl + Alt + T	특정 코드 아래 부분을 if문, try문 등으로 묶을 수 있도록 함
주석 처리	Ctrl + /	드래그된 부분 전체를 주석(#) 처리 함
선택 라인 복제	Ctrl + D	커서가 있는 라인 전체를 그대로 복사·붙여넣기함 ✅
선택 라인 삭제	Ctrl + Y	커서가 있는 라인 전체를 삭제함
라인을 위로	Alt + Shift + ↑	커서가 있는 라인을 한 줄 위로 이동
라인을 아래로	Alt + Shift + ↓	커서가 있는 라인을 한 줄 아래로 이동
시작부분 삭제	Ctrl + Backspace	단어가 시작되는 부분까지 삭제함
끝부분 삭제	Ctrl + Delete	단어의 마지막 부분까지 삭제함
코드 블록 확장	Ctrl + Numpad+	if문이나 try문 등을 기점으로 코드 열기 또는 접기 실행
코드 블록 축소	Ctrl + Numpad -	if문이나 try문 등을 기점으로 코드 열기 또는 접기 실행

탐색 단축키

기능	단축키	설명
선언으로 이동	Ctrl + 클릭	Ctrl을 누른 상태로 함수 또는 변수를 클릭하면 작성된 곳으로 이동함
클래스로 이동	Ctrl + N	현재 커서가 있는 위치를 감싸고 있는 클래스로 이동함
라인으로 이동	Ctrl + G	디버깅 시 특정 라인이 출력되는데, 해당 라인으로 이동할 때 사용 가능함
코드 블록 이동	Ctrl + [ or ]	코드 블록의 처음 부분([) 또는 마지막 부분(])으로 이동
내용 보기	Ctrl + Shift + I	특정 변수에 해당 단축키를 사용할 경우 세부적인 정의 내용이 표현됨
함수 간 이동	Alt + ↑ or ↓	하나의 함수를 단위로 하여 위 아래로 화면 이동
작성 지역 이동	Ctrl + Alt + ← or →	가장 최근에 커서가 있었던(이전에 코드를 작성하던) 곳으로 이동
오류로 이동	F2	오류가 존재하는 코드로 곧바로 이동

검색 단축키

기능	단축키	설명
찾기	Ctrl + F	단축키 실행 후 찾고자 하는 내용 입력시 검색(엔터키로 이동 가능)
경로 찾기	Ctrl + Shift + F	해당 변수가 사용되고 있는 구간 자세히 찾기

실행 단축키

기능	단축키	설명
코드 실행하기	Shift + F10	이전에 실행했던 파일 실행
코드 디버깅하기	Shift + F9	이전에 디버그했던 파일 디버그
파일 선택 실행	Alt + Shift + F10	코드 실행 시 실행할 파일 선택 후 실행 가능
파일 선택 디버그	Alt + Shift + F9	코드 디버깅 시 디버그할 파일 선택 후 디버그 가능
한 줄씩 디버그	F8	코드 디버깅 시 Break Point를 걸어 실행했을 경우에 사용 가능함

[정보처리기사 실기] 2023년 1회 기출문제

starrykss — Sun, 14 May 2023 19:48:02 +0900

정보처리기사 실기 2023년 1회 기출 문제

2023년 4월에 진행되었던 정보처리기사 실기 1회 기출 복원 문제를 올려본다.

문항	문제	답
1	스태틱 변수 b , 변수 a 정수 class Static { public int a = 20; static int b = 0; } public class Main { public static void main(String[] args) { int a; a = 10; Static.b = a; Static st = new Static(); System.out.println(Static.b++); System.out.println(st.b); System.out.println(a); Syste m.out.print(st.a); } }	10 11 10 20
2	C언어 Art- println #include <stdio.h> int main() { char a[] = "Art"; char* p = NULL; p = a; printf("%s\n", a); printf("%c\n", p); printf("%c\n", a); printf("%s\n", p); for (int i = 0; a[i] != '\0'; i++) { printf("%c", a[i]); } }	Art A A Art Art
3	qwer , qwtety .. #include <stdio.h> int main() { char* a = "qwer"; char* b = "qwtety"; for (int i = 0; a[i] != '\0' ; i++){ for (int j = 0; b[j] != '\0'; j++) { if (a[i] == b[j]) printf("%c", a[i]); } } }	qwe
4	웹에서 JS, XML을 이용하여 비동기식으로 웹 페이지의 일부 컨텐츠만 리로드해오는 방식. 클라이언트 사이드에서는 JS만처리하고, 서버 사이드에서는 만 처리하기 대문에 빠르게 처리 가능한 방식이다.Google Maps와 Google 에서 이러한 방식을 사용한다.	ajax
5	데이터교환방식 패킷교환문제	가상회선 , 데이터그램
6	VPN 문제, 데이터 링크 계층 프로토콜 L2F, PPTP의 결합 형태	L2TP
7	Port번호 22인 프로토콜	SSH
8	웜 •인터넷 또는 네트워크를 통해서 컴퓨터에서 컴퓨터로 전파되는 악성 프로그램이다. • 윈도우의 취약점 또는 응용 프로그램의 취약점을 이용하거나 이메일이나 공유 폴더를 통해 전파되며, 최근에는 공유 프로그램(P2P)을 이용하여 전파되기도 한다. • 네트워크에 존재하는 다른 컴퓨터로 스스로 전파되는 특성이 있다. 트로이 목마 • 컴퓨터에 직접적인 피해를 주지는 않지만, 악의적인 공격자가 컴퓨터에 침투하여 사용자의 컴퓨터를 조종할 수 있는 프로그램이다. • 고의적으로 만들어졌다는 점에서 프로그래머의 실수인 버그와는 다르다. • 사용자가 의도치 않은 코드를 포함하여 (어쩌고저쩌고.. '의도치 않은 코드'에 관한 설명이 두번째 문단 마지막 줄에 명시되어 있었음.) 바이러스 • 사용자 컴퓨터(네트워크로 공유된 컴퓨터 포함) 내에서 사용자 몰래 프로그램이나 실행 가능한 부분을 변형해 자신 또는 자신의 변형을 복사하는 프로그램이다. • 가장 큰 특성은 복제와 감염이다. 다른 네트워크의 컴퓨터로 스스로 전파되지는 않는다.	ㄴ웜 ㄷ트로이 목마 ㄱ바이러스 (※ 답안 순서는 복원이기때문에 정확하지 않음.)
9	int 형태로 표현된 이진수 101110를 int 형태의 십진수로 변환하는 코드에 관한 문제. 문제가 출제된 영역은 이진수를 2또는 10으로 나눈 나머지만 취하여 변수 sum에 합하는 방식으로 구현되어 있었음. int main() { int input = 101110; int di = 1; int sum = 0; while (1) { if (input == 0) break else { sum = sum + (input ⓐ ⓑ) * di; di = di * 2; input = input / 10; } printf("%d", sum); return 0; }	1. ⓐ % ⓑ 10 or 5 or 2 2. ⓐ & ⓑ 1
10	ping 찍을 때테스트 메시지, 오류 등을 담아 보내고, reach에 실패할 경우 이에 대한 정보를 가지고 송신 단으로 돌아오는 방식의 프로토콜. Ping-of-Death에서 사용하는 것	ICMP
11	디자인 패턴문제 보기에 생성(Builder, Singleton, Abstract Factory?) 구조(Bridge, Decorater, Facade, Proxy ..) 행위(Observer, Moderator, Visitor.. ) 일부가 주어지고 밑에 설명 3~4개 있었음 객체의 대리자를 이용하여 원래 객체의 작업을 대신 처리하는 디자인 패턴	proxy
12	튜플, 릴레이션 인스턴스, 카디널리티	튜플, 릴레이션 인스턴스, 카디널리티
13	[학생] 릴레이션에서 학생 이름(컬럼 명)이'민수'인 튜플을 삭제하는 쿼리를 작성하여라 (sql delete 문제)	delete from 학생 where 이름 = '민수' ;
14	버블정렬문제(변수로 작성) void swap(int[] a, int idx1, int idx2){ int t = idx1; a[idx1] = a[idx2]; a[1번] = t; } void Usort(int[] a, int len){ 버블정렬 코드 } int main() { int nx = 5; .... Usort(a, 2번문제); }	idx2, nx
15	파이썬 중국 홍콩 .. a = {'한국', '중국', '일본'} a.add('베트남') a.add('중국') a.remove('일본') a.update({'홍콩', '한국', '태국'}) print(a)	{'한국', '중국', '베트남', '홍콩', '태국'}
16	sql문제 group by사용 (조건: where사용하지 말 것. 세미콜론 생락가능, group by와 having사용. 집계함수 사용)	select 과목이름, MIN(점수) AS 최소점수,MAX(점수) AS 최대점수 From 성적 group by 과목이름 having avg(점수) >= 90 ;
17	Java car, vehicle 상속 abstact class Vehicle { String name; abstract public String getName(String val); public String getName() { return "Vehicle name: " + name; } } class Car extends Vehicle { public Car(String val) { name=super.name=val; } public String getName(String val) { return "Car name:" + val; } public String getName(byte val[]) { return "Car name:" + val; } } public class Test { public static void main(String[] args) { Vehicle obj = new Car("Spark"); System.out.println(obj.getName()); } }	Vehicle name: Spark
18	외부 개념 내부스키마	외부 개념 내부 (ㄱㄴㄷ)
19	화이트박스문제 (분기 커버리지)	1234567, 124561 or 1234561, 124567
20	JAVA get x class Parent { int x = 100; Parent() { this(500); } Parent(int x) { this.x = x; } int getX() { return x; } } class Child extends Parent { int x = 4000; Child() { this(5000); } Child(int x) { this.x = x; } } public class Main { public static void main(String[] args) { Child obj = new Child(); System.out.println(obj.getX()); } }	500

[Widnows] 윈도우 11 다크/라이트 모드 바꾸는 방법 (수동, 단축키)

starrykss — Sat, 13 May 2023 13:22:57 +0900

윈도우 11 다크/라이트 모드 바꾸는 방법 (수동, 단축키)

들어가며

단축키로 간단하게 윈도우 11의 다크/라이트 모드를 전환하는 방법을 알아보자.

방법

① 수동으로 변경하기

수동으로 다크/라이트 모드를 변경하는 방법이다.
변경할 때마다 [설정] > [개인 설정] > [색] > [모드 선택]에서 바꿔주면 된다.

1. 바탕화면 아무곳에 마우스 커서를 올린 후 '마우스 오른쪽 버튼' 클릭!	2. [개인 설정]에서 [색] 탭 클릭!

3. 다크/라이트 모드 선택

② 단축키로 변경하기

아쉽게도 윈도우 11에서 다크/라이트 모드를 변경할 수 있는 단축키(Shortcut)가 없다.
그래서 별도의 프로그램을 실행하여 사용해야 하는데, 그 프로그램이 @EasyDark@라는 프로그램이다.

EasyDark 프로그램 다운로드

프리웨어이고, 별도의 설치 없이 사용할 수 있다.
Windows 11 Pro에는 몇가지 기능 제약이 있다고 한다.

Easy Dark Mode - Quick switching between Dark and Light

Easy Dark Mode is a useful utility software which facilitates the setup of Light and Dark display modes available in Windows 10, and enables quick switching between them. In Windows 10, the required settings can be accessed through several steps by default

www.wintools.info

단축키 설정 방법

1. 프로그램 실행 후, 시스템 트레이에서 Easy Dark Mode 프로그램을 클릭한다.	2. 옵션 창이 나오면, [Hotkey] 탭을 클릭한다.

3. 단축키로 사용할 키를 설정한다. (@[Alt]@ + @[S]@)	4. 이제 @[Alt]@ + @[S]@ 키를 누르면 자동으로 다크/라이트 모드 전환이 된다.

[Windows] 윈도우 11 TPM 없이 우회 설치하는 방법

starrykss — Wed, 10 May 2023 14:59:36 +0900

윈도우 11 TPM 없이 우회 설치하는 방법

들어가며

윈도우 11부터 TPM 2.0을 지원하는 컴퓨터만 OS를 설치할 수 있게 되었다.
그래서 컴퓨터 사양은 좋은데 이러한 TPM 제약 조건 때문에 윈도우 11을 설치하지 못하는 경우가 발생하게 되는데, 이러한 TMP 제약 조건을 우회하여 설치하는 방법이 있다.

방법

TPM 제약 조건 우회를 위한 레지스트리 파일 다운로드

다음의 TPM 제약 조건 우회를 위한 레지스트리 파일을 다운로드 한 후, 윈도우 11 설치 장치(USB 등)의 최상단 경로에 넣어준다.

Windows11_Bypass.reg

0.00MB

윈도우 11 설치 USB 최상단에 TPM 우회 레지스트리 파일을 넣은 모습

윈도우 11 설치하기

윈도우 11 설치 과정에서 @[Shift]@ + @[F10]@ 키를 눌러서 명령 프롬프트(CMD)를 실행한다.
명령 프롬프트에서 @notepad.exe@를 입력해 메모장을 실행한다.

> notepad.exe

메모장 프로그램이 열리면 [파일] > [열기]를 클릭한다.
<열기> 화면에서 윈도우 11 설치 장치의 최상단 경로로 들어간다. 그리고 <열기> 화면의 파일 형식을 @모든 파일@로 변경한 후, 넣었던 레지스트리 파일(@Windows11_Bypass.reg@)을 한 번 클릭하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 후 [병합]을 선택한다.

설치를 진행한다.

참고

윈도우 11 설치 이미지 다운로드 & 설치 디스크 만들기

Windows 11 다운로드

요청의 유효성을 검사하는 중입니다. 이 작업은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 페이지를 새로 고치거나 뒤로 이동하지 마세요. 그러면 요청이 취소됩니다.

www.microsoft.com

[Python] 파이썬에서 외부 모듈 등록 방법 (sys.path.append, PYTHONPATH)

starrykss — Tue, 11 Apr 2023 21:18:54 +0900

파이썬에서 외부 모듈 등록 방법

들어가며

해당 모듈이 있는 디렉터리로 이동하지 않고 모듈을 불러와서 사용하는 방법을 알아보자.

방법

① `sys.path.append` 사용하기

먼저 파이썬 셸을 실행한 후 sys 모듈을 불러온다.

C:\myPy> python
>>> import sys

sys 모듈은 파이썬을 설치할 때 함께 설치되는 라이브러리 모듈이다
이 sys 모듈을 사용하면 파이썬 라이브러리가 설치되어 있는 디렉터리를 확인할 수 있다.
다음과 같이 입력해 보자.

>>> sys.path
['', 'C:\\Windows\\SYSTEM32\\python311.zip', 'c:\\Python311\\DLLs',
'c:\\Python311\\lib', 'c:\\Python311', 'c:\\Python311\\lib\\site-packages']

sys.path는 파이썬 라이브러리가 설치되어 있는 디렉터리를 보여 준다.
만약 파이썬 모듈이 위 디렉터리에 들어 있다면 모듈이 저장된 디렉터리로 이동할 필요 없이 바로 불러서 사용할 수 있다.
그러므로 sys.path에 C:\myPy\mymod 디렉터리를 추가하면 아무 곳에서나 불러 사용할 수 있다.
sys.path는 리스트이므로 다음과 같이 할 수 있다.

>>> sys.path.append("C:/myPy/mymod")    # C:/myPy/mymod 디렉터리를 sys.path에 추가하기
>>> sys.path
['', 'C:\\Windows\\SYSTEM32\\python311.zip', 'c:\\Python311\\DLLs',
'c:\\Python311\\lib', 'c:\\Python311', 'c:\\Python311\\lib\\site-packages',
'C:/myPy/mymod']
>>>

sys.path.append를 사용해서 C:/myPy/mymod라는 디렉터리를 sys.path에 추가했다.
그리고 다시 sys.path를 출력해 보니 가장 마지막에 C:/myPy/mymod 디렉터리가 추가되었다.

>>> import mod2
>>> print(mod2.add(3,4))
7

② `PYTHONPATH` 환경 변수 사용하기

모듈을 불러와서 사용하는 또 다른 방법으로는 PYTHONPATH 환경 변수를 사용하는 방법이 있다.

C:\myPy*set PYTHONPATH=C:\myPy\mymod    # PYTHONPATH 환경 변수 사용하기
C:\myPy> python  
>>> import mod2
>>> print(mod2.add(3,4))
7

set 명령어를 사용해 PYTHONPATH 환경 변수에 mod2.py 파일이 있는 C:\myPy\mymod 디렉터리를 설정한다.
그러면 디렉터리 이동이나 별도의 모듈 추가 작업 없이 mod2 모듈을 불러와서 사용할 수 있다.
맥이나 유닉스 환경에서는 set 대신 export 명령을 사용해야 한다.

[GitHub] 깃허브 페이지에 GIF 이미지 넣는 방법 (README.md 등)

starrykss — Mon, 10 Apr 2023 11:38:32 +0900

깃허브 페이지에 GIF 이미지 넣는 방법 (README.md 등)

들어가며

깃허브 페이지(README.me) 페이지 등에 GIF 이미지를 넣는 방법을 알아보자.
깃허브의 이슈(Issues) 페이지에 글을 첨부하는 기능을 활용하는 방법이다.

방법

① gif 파일 준비하기

깃허브 페이지에 넣고 싶은 @.gif@ 파일을 준비한다.
https://giphy.com/ 와 같은 사이트에서 다운로드 받는다.

② 깃허브의 아무 레포지토리의 Issues 탭 들어가서 이미지 첨부하기

깃허브의 아무 레포지토리에 들어가서 @[Issues]@ 탭을 클릭한다.

@[New Issue]@ 버튼을 클릭한다.

준비한 @gif@ 파일을 본문 영역에 드래그 & 드롭(Drag & Drop)해준다.

@![Uploading (파일이름).gif...]()@ 라는 문장이 나타나는데, 기다리면 완전히 생성된 문장(@![he](https://~)@)이 나타난다. 이 문장을 복사해주고, 화면에서 빠져나온다.

③ 원하는 페이지에 복사한 문장 붙여넣기

복사한 문장을 GIF 이미지를 넣고자 하는 페이지에 추가해준다.

[CSS] 글자색을 투명색으로 설정하는 방법

starrykss — Fri, 7 Apr 2023 13:10:54 +0900

글자색을 투명색으로 설정하는 방법

들어가며

글자의 공간은 유지한 채, 글자색을 투명색으로 설정하는 방법을 알아보자.

방법

해당 요소의 @color@ 속성의 값을 @transparent@로 설정해준다.

h1 { color: transparent; }

참고 사이트

Hide text using css

I have a tag in my html like this: <h1>My Website Title Here</h1> Using css I want to replace the text with my actual logo. I've got the logo there no problem via resizing the tag and

stackoverflow.com

[SQLD] SQL개발자 48회 시험 후기 및 시험 준비 팁 (2023년 3월 19일)

starrykss — Sun, 19 Mar 2023 13:02:40 +0900

[SQLD] SQL개발자 48회 시험 후기 및 시험 준비 팁 (2023년 3월 19일)

들어가며

오늘 SQLD 48회 시험을 보고 왔다.
간단하게 시험 후기를 적어본다.

시험 후기

난이도가 그렇게 어렵지는 않았다.
- SQL 자격검정 실전문제(노랭이) 보다 난이도가 쉬웠지만, SQL에서 사용되는 함수의 특징을 잘 알고 있어야 풀 수 있는 문제들이 다수 출제되었다.
  - 기본 함수의 사용법들을 모르고, 노랭이 문제집의 문제와 답만 달달 외웠더라면 절대로 풀 수 없는 문제가 많았다.
  - 노랭이 문제집은 SQLD와 SQLP를 준비하는 사람들을 위한 문제집이기 때문에 문제의 난이도가 높을 수 밖에 없다. 따라서 너무 어렵다고 포기하지 말고, 그 문제에서 사용된 SQL 함수가 어떤 원리로 동작하는지 이해하는게 중요할 것 같았다. (그리고 오답 이유도 이해할 수 있을 만큼 공부하는 것이 좋을 것 같았다.)
- 기본적인 SQL 함수의 사용 방법을 이해한다면 풀 수 있는 문제들이 다수 출제 되었다.
10-20% 정도는 노랭이 문제집에서 선지의 순서만 바꿔서 그대로 출제된 것 같았다.
- 노랭이 문제집 문제를 풀고 외웠던 문제에서, 익숙했던 문제들이 많이 출제되었고, 다행히 본능적으로 답을 고를 수 있었다.
가채점 결과가 나와야 정확히 알 수 있겠지만, 합격권 점수(60점)를 넘긴 것 같다. 혹시 시험 보면서 혹시 떨어질까봐 조마조마 했는데 다행이다.

시험 준비 방법

구글링을 통해 찾아본 SQLD 시험 준비 방법은 크게 다음과 같았다.
- SQL 자격검정 실전문제(노랭이) 문제집 문제 여러번 풀기 (SQLD 자격검정 실전 문제)
  - 선지 순서가 다른 비슷한 문제가 다수 출제될 수 있다.
- SQL 전문가 가이드 교재 개념 공부 (선택)
  - SQLD와 SQLP 자격증 시험을 위한 내용이 모두 포함되어 있고, 책이 상당히 두껍다.
  - 그래서 여러 사람들이 요약 정리해 놓은 요약집 파일을 다운로드 받아서 공부하는 것이 추천된다.
- '데이터 전문가 포럼(네이버 카페)' 가입하고 자료 활용하기
  - SQL 전문가들이 많이 활동하고 있으며, SQL 관련 질문을 올리면 친절하게 답변을 해준다고 한다.
  - 과거 SQLD 기출 (복원) 문제, SQL 전문가 가이드 요약집 등 다양한 자료들을 무료로 다운로드 받을 수 있다.
- 과거 기출 (복원) 문제 풀어보기

SQL 자격검정 실전문제 문제집. (노랭이라고 불리는 책이다.)

SQL 전문가 가이드 교재 (개념서)

SQLD 시험 준비 팁

우선 SQL 전문가 가이드 개념서 요약집을 다운로드 받은 후 쭉 훑어본다.
- SQL 전문가 가이드 개념서 요약집은 '데이터 전문가 포럼(네이버 카페)'이나 구글링을 통해 다른 분들의 블로그에서 무료로 다운로드 받을 수 있다.
  - 여러 사람들이 정리해서 올렸는데, 자신에게 마음에 드는 걸로 다운로드 받으면 된다.
- 이해가 안되는 부분이 있으면 검색이나 실습을 통해 반드시 이해하도록 한다.
노랭이 문제집을 푼다.
- 노랭이 문제집의 해설은 이해가 잘 안되고 어렵기로 유명하다.
  - 궁금한 점이 있으면 '데이터 전문가 포럼' 사이트나 구글링, 실습을 통해 이해하도록 한다.
- 노랭이 문제집의 지문과 정답, 그리고 오답이 되는 이유와 문제에서 사용된 SQL 함수들이 어떤 원리로 동작하고 어떤 결과를 만들어내는지(가장 중요!) 꼭 이해한다.
과거 기출 (복원) 문제를 가볍게 훑어 본다.
- 사실, 시험 문제를 복원하거나 불법 유출하는 것은 금지되어 있다. 하지만 과거 몇몇 기출 복원 문제들이 돌아다니고 있다.
- 최신 / 실전 문제 유형 파악을 위해 가볍게 한 번 훑어 보는 것을 추천한다.

시험을 준비하면서 도움이 되었던 사이트

우선, 잘 알려지지 않았지만 SQLD 시험을 준비하면서 관련 개념과 실전 문제들을 블로그에 정리했던 글들이 있다. 정리했던 개념을 가볍게 한 번 훑어보고, 실전 문제를 반복해서 풀고 암기했다.

[SQLD] SQL개발자 단원별 내용 정리 & 실전 문제

SQL개발자(SQLD) 단원별 내용 정리 & 실전 문제 SQL개발자(SQLD) 자격증을 준비하면서 블로그에 올렸었던 글들을 한 페이지에 정리해본다. 개념 정리 인터넷 블로그, 교재 등을 보면서 정리했던 내용

starrykss.tistory.com

주관식(단답형) 시험 문제를 대비하기 위해 활용했던 사이트이다. 주관식 시험으로 나올 만한 핵심적인 개념들이 모두 있었다. (노랭이 문제집에 나온 주관식 문제도 모두 정리되어 있었다.)

[SQLD 시험 대비] 시험장 가기 전에 꼭 봐야 할 주관식 문제 모음

시험장 가기 전에 꼭 봐야 할 주관식 문제 모음 들어가며 시험에 나올 수 있는 주관식 문제들을 정리해본다. 자료 출처 : 노랭이 문제집, SQLD 시험 대비 문제집 등 문제 1 Q. 모델링의 특징 3가지를

dev-astra.tistory.com

'데이터 전문가 포럼' 사이트에서 '양근당파'님이 공부하면서 만든 요약집이 크게 도움이 되었다.
- SQL 전문가 가이드 교재에서 중요한 내용을 대부분 정리한 요약집 파일이었다.
- 양이 조금 많았지만, 시험에 나올만한 내용들이 알기 쉽게 정리되어 있었다.

'데이터 전문가 포럼' (네이버 카페)
- 기출 (복원) 문제, SQL 관련 질문 & 답변, 요약집 다운로드 등 많은 자료를 얻을 수 있는 곳이다.

데이터 전문가 포럼 (빅데이터분석기사... : 네이버 카페

빅데이터분석기사, ADP, ADsP, SQLP, SQLD, DAP, DAsP, 자격증 취득 등 데이터 전문가 커뮤니티입니다.

cafe.naver.com

마치며

비전공자분들도 많이 보고, 많이 합격하는 시험이다. (합격률 50%대)
SQL에 대한 기본 개념과 약간의(?) 문제 암기만 하면 쉽게 취득할 수 있을 것 같은 느낌이 들었다.
지금까지 계속 취득하겠다고 마음만 먹고 마음의 여유가 없어서 계속 미루고 미뤘었는데, 취득할 수 있게 되어 너무 기쁘다.

[Windows] nvlddmkm.sys 파일 관련 블루 스크린 문제 해결 방법 (윈도우 10/11에서 순간 캡처([Win] + [Shift] + [S])가 작동하지 않는 경우)

starrykss — Wed, 22 Feb 2023 20:07:24 +0900

윈도우에서 nvlddmkm.sys 파일 관련 블루 스크린 문제 해결 방법 (윈도우 10/11에서 순간 캡처([Win] + [Shift] + [S])가 작동하지 않는 경우)

들어가며

nvlddmkm.sys 파일 문제로 블루 스크린 오류가 뜰 때가 있다.

가끔 @nvlddmkm.sys@ 파일 문제로 인해 블루 스크린이 뜰 수 있다.
이 문제는 대부분 그래픽 카드 드라이버 문제로 인해 발생한다고 한다.
- 새로운 그래픽 카드 드라이버로 업데이트 하고난 후, 예전의 그래픽 카드 드라이버와 충돌하여 이 문제가 발생하는 경우가 많다고 한다.
이 문제는 대부분 그래픽 카드 드라이버를 완전히 깨끗하게 지운 후, 다시 설치하면 문제를 해결할 수 있다.

방법

제어판에서 직접 드라이버를 제거해도 깨끗하게 드라이버가 제거되지 않기 때문에 전문적인 프로그램을 써야 한다.
DDU(Display Driver Uninstaller)라는 프로그램으로 한 번에 그래픽 카드 드라이버를 삭제 할 수 있다. (무료)

DDU - Driver Easy

DDU (Display Driver Uninstaller) and Driver Easy have teamed up to keep your pc drivers up to date.

www.drivereasy.com

@지우고 다시 시작(적극 권장)@ 버튼을 누르면 컴퓨터가 재부팅 된 후, 안전 모드(Safe Mode)에 진입한 후, 자동으로 그래픽 카드 드라이버가 제거된다.

다시 재부팅이 되고, 인터넷에서 최신 그래픽 카드 드라이버를 다운로드 받아 설치하면 된다.

(참고) 윈도우 10/11에서 순간 캡처([Win] + [Shift] + [S]) 기능이 작동하지 않는 경우 해결 방법

위와 같은 방법으로 그래픽 카드 드라이버를 완전히 제거해준 후, 다시 설치해주면 된다.
또는 컴퓨터에 @Fasoo DRM Client@ 프로그램이 깔려 있다면 지워준다.
- 교보문고 등 컴퓨터에서 E-Book을 볼 때 필수적으로 깔아야 하는 프로그램인데, 설치 후 인터넷 속도도 느려지고 '캡처 도구' 프로그램이 제대로 실행되지 않는다.
- 나 같은 경우에는 이 프로그램을 제거하니 순간 캡처 기능이 바로 작동되었다.

Fasoo DRM Client 프로그램을 제거해준다.

[정보처리기사 실기] 예상 문제 모음 ② (최신 경향)

starrykss — Sun, 19 Feb 2023 19:42:35 +0900

예상 문제 모음 ② (최신 경향)

최신 경향을 반영한 문제들을 모아봤다.
문제 출처 : 수제비 카페 등

[1] 단답형

문제 1

Q. 다음은 소프트웨어 개발 방법론에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 소프트웨어 개발 방법론 유형을 쓰시오.

- ( ① ) 방법론은 개발과 함께 즉시 피드백을 받아서 유동적으로 개발하고 절차보다는 사람이 중심이 되어 변화에 유연한 방법론이다.
- ( ② ) 모델은 소프트웨어 개발 시 각 단계를 확실히 마무리 지은 후에 다음 단계로 넘어가는 소프트웨어 생명주기 모델이다.
- ( ③ ) 모델은 시스템 개발 시 위험을 최소화하기 위해 점진적으로 완벽한 시스템으로 개발해 나가는 모델이다.

① 애자일(Agile)

② 폭포수(Waterfall)

③ 나선형(Spiral)

[1과목] 요구사항 확인

문제 2

Q. 다음은 보안 시스템에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( )은/는 결제자의 다양한 정보를 수집해 패턴을 만든 후 패턴과 다른 이상 결제를 잡아내고 결제 경로를 차단하는 보안 시스템으로, 보안 솔루션에 의존하던 기존 보안과 달리 빅데이터를 바탕으로 적극적인 보안 개입을 하는 것이 특징이다.

이상 행위 탐지 시스템(FDS; Fraud Detection System)

해설)

- FDS는 전자금융거래 시 단말기 정보와 접속 정보, 거래 정보 등을 수집하고 분석해 의심스러운 거래나 평소와 같지 않은 금융 거래가 발생하면 이를 차단하는 시스템이다.
- FDS는 빅데이터를 기반으로 작동하는데 수집한 빅데이터를 바탕으로 종합적으로 분석하여 다양한 조건, 위험 점수 등을 매겨 위험 정도에 따라 본인 확인·재인증·거래 중지 등의 조치를 한다.

*정보보안기사 응용 문제

문제 3

Q. 다음은 데이터 비식별화 처리기법에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 처리 기법을 보기에서 골라 쓰시오.

• ( ① ) : 개인 식별이 가능한 데이터에 대하여 직접 식별할 수 없는 다른 값으로 대체하는 기법으로 그 자체로 완전 비식별화가 가능하며 데이터의 변형, 변질 수준이 낮음
• ( ② ) : 개인정보에 대하여 통곗값을 적용하여 특정 개인을 판단할 수 없도록 하는 기법

| 보기 |

가명처리(Pseudonymisation), 총계처리(Aggregation), 데이터 값 삭제(Data Reduction), 범주화(Data Suppression), 데이터 마스킹(Data Masking), K-익명성(k-anonymity), l-다양성(l-diversity), t-근접성(t-closeness)

① 가명처리(Pseudonymisation)
② 총계처리(Aggregation)

해설)

가명처리 (Pseudonymisation)	- 개인 식별이 가능한 데이터에 대하여 직접 식별할 수 없는 다른 값으로 대체하는 기법
총계처리 (Aggregation)	- 개인정보에 대하여 통곗값을 적용하여 특정 개인을 판단할 수 없도록 하는 기법
데이터 값 삭제 (Data Reduction)	- 개인정보 식별이 가능한 특정 데이터 값을 삭제 처리하는 기법
범주화 (Data Suppression)	- 단일 식별 정보를 해당 그룹의 대표값으로 변환(범주화)하거나 구간 값으로 변환(범위화)하여 고유 정보의 추적 및 식별을 방지하는 기법
데이터 마스킹 (Data Masking)	- 개인 식별 정보에 대하여 전체 또는 부분적으로 대체값(공백, ‘*’, 노이즈 등)으로 변환하는 기법

*정보보안기사 응용 문제

문제 4

Q. 다음은 UML 다이어그램에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 UML 다이어그램의 유형을 쓰시오.

- ( ① ) 다이어그램은 컴포넌트 사이의 종속성을 표현하고, 결과물, 프로세스, 컴포넌트 등 물리적 요소들의 위치를 표현하는 다이어그램이다.
- ( ② ) 다이어그램은 객체 상태 변화와 시간 제약을 명시적으로 표현하는 다이어그램이다.

① 배치(Deployment)
② 타이밍(Timing)

[2과목] 화면 설계

문제 5

Q. 다음 자바 프로그램 결과를 쓰시오.

public class Main
{
    // isPrime 메소드는 Prime number 이면 1, 아니면 0을 리턴한다.
    public static int isPrime(int num){
        for(int i=2;i<num;i++){
            if(num%i == 0){
                return 0;
            }
        }
        return 1;
    }
    
	public static void main(String[] args) {
		int num=100, cnt=0;
		for(int i=2;i<num;i++){     // i가 2부터 num보다 작을 떄 까지 반복
		    cnt = cnt + isPrime(i);  //오른쪽 cnt에 isPrime의 결과를 더하여 왼쪽 cnt에 대입한다.
		}
		
		System.out.println(cnt);   // cnt 를 화면에 출력한다.
	}
}

해설)

isPrime 메소드는 Prime number 이면 1, 아니면 0을 리턴한다.
main 함수는 2부터 99까지 숫자 중에서 소수의 갯수를 구하고 화면에 출력한다.
Prime number 는 '%' 를 알고 있다면 어렵지 않게 풀 수 있다!

[6과목] 프로그래밍 활용

*2022년 정보처리기사 1회 기출 문제

문제 6

Q. 다음은 관계 데이터 모델의 구성요소에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 구성요소를 쓰시오.

- ( ① ) : 튜플(Row)의 수
- ( ② ) : 애트리뷰트(Column)의 수
- ( ③ ) : 정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터의 집합

① 카디널리티(Cardinality)
② 차수(Degree)
③ 인스턴스(Instance)

[3과목] 데이터 입출력 구현

문제 7

Q. 다음은 악성 프로그램에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 한 시스템에서 다른 시스템으로 전파하기 위해서 사람이나 도구의 도움이 필요한 악성 프로그램이다.
- ( ② )은/는 스스로를 복제하여 네트워크 등의 연결을 통하여 전파하는 악성 소프트웨어 컴퓨터 프로그램이다.
- ( ③ )은/는 합법적 프로그램 안에 내장된 코드로서 특정한 조건이 만족하였을 때 작동하는 악성 코드이다.

① Virus
② Worm
③ Logic Bomb

해설)

바이러스 (Virus)	- 한 시스템에서 다른 시스템으로 전파하기 위해서 사람이나 도구의 도움이 필요한 악성 프로그램 - 다른 독립적 프로그램의 코드 내에 스스로를 주입한 다음, 그 프로그램이 악성 행동을 하고 스스로 확산되도록 강제하는 컴퓨터 코드
웜 (Worm)	- 스스로를 복제하여 네트워크 등의 연결을 통하여 전파하는 악성 소프트웨어 컴퓨터 프로그램
논리 폭탄 (Logic Bomb)	합법적 프로그램 안에 내장된 코드로서 특정한 조건이 만족하였을 때 작동하는 악성 코드

- 바이러스와 웜은 자가복제기능의 공통점이 있지만, 바이러스는 파일을 통해 감염되고 파일을 옮겨야만 전파가 되고 PC의 시스템 및 파일을 손상시키지만, 웜은 네트워크를 통해 스스로 전파되고 독립 실행이 된다는 특징이 있다.

*정보보안기사 기출 문제

문제 8

Q. 다음은 운영체제에서 프로세스 간 서로 데이터를 주고받기 위한 통신 기술인 IPC 주요 기법들에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 메시지가 발생하면 메모리 공간을 이용하여 메세지를 전달하는 통신 방식으로 FIFO 정책으로 데이터가 전송된다. ( ① )은/는 메시지 또는 패킷 단위로 동작하는 프로세스 간 통신 방법이다.
- 프로세스간 메시지 전송을 하거나, 메모리 공유를 통해서 특정 데이터를 공유하게 될 때 공유된 자원에 여러 개의 프로세스가 동시에 접근하면 안되며, 한번에 하나의 프로세스만 접근 가능하도록 해야 하기 때문에 ( ② )을/를 사용하여 상호배제를 구현해야 한다.

① 메세지 큐(Message Queue)
② 세마포어(Semaphore)

[4과목] 통합 구현

문제 9

Q. 다음 중 [직원] 테이블에서 부서별로 그룹을 묶었을 때 부서의 급여합계가 500 이상인 부서, 해당 부서의 급여합계를 출력하는 구하는 쿼리를 작성하시오.

[직원]

이름 부서 급여

장길산 영업 300

임꺽정 마케팅 400

조맹달 기획 200

홍길동 기획 500

고길동 마케팅 100

[결과]

부서 급여합계

마케팅 500

기획 700

SELECT 부서, SUM(급여) AS 급여합계 FROM 직원 GROUP BY 부서 HAVING SUM(급여) >= 500;
또는,
SELECT 부서, SUM(급여) AS 급여합계 FROM 직원 GROUP BY 부서 HAVING 급여합계 >= 500;

[7과목] SQL 응용

문제 10

Q. 다음은 인터페이스 시스템에 대한 내용이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- A은행과 B은행은 마이데이터 법에 따라서 사용자 거래 내역을 공유하는 인터페이스 시스템을 구축하였다.
- 외부, 내부 모듈 연계는 ( ① ) 방식을 통해 은행에서 운영되는 서로 다른 플랫폼 및 애플리케이션들 간을 하나의 시스템으로 관리 운영할 수 있도록 서비스 중심의 통합을 지향하도록 했고,
- 속성-값(Attribute-Value Pair) 쌍 또는 “키-값 쌍”으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷인 ( ② )을/를 사용하여 구축하였다.
- 또한 상호간 거래 내역 데이터를 전송할 때에는 반드시 IP 계층(3계층)에서 무결성과 인증을 보장하는 인증 헤더(AH)와 기밀성을 보장하는 암호화(ESP)를 이용하여 양 종단 간(End Point) 구간에 대한 보안 서비스를 제공하는 터널링 프로토콜인 ( ③ )을/를 사용하도록 시스템을 구축하였다.

① ESB
② JSON
③ IPSec

[5과목] 인터페이스 구현

문제 11

Q. 다음 Java 프로그램의 실행 결과를 쓰시오.

abstract class Animal{
   abstract void value();
   void key(){
     System.out.print("animal");
   }
}
class Dog extends Animal{
   void value(){
     System.out.print("dog");
   }
}
class Main {
   public static void main(Strings[] args) {
     Animal d = new Dog();
     d.key();
     d.value();
   }
}

animaldog

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 12

Q. 다음에서 설명하는 프로토콜은 무엇인가?

- 비트(Bit) 위주의 프로토콜로, 각 프레임에 데이터 흐름을 제어하고 오류를 보정할 수 있는 비트 열을 삽입하여 전송하는 역할하는 프로토콜
- 상단방향, 반이중, 전이중 통신을 모두 지원하고 오류 제어를 위해 Go-Back-N ARQ 방식을 사용
- 점대점 방식이나 다중방식의 통신에 사용되는 동기식 비트 중심의 데이터 링크 프로토콜

HDLC(High-level Data Link Control) 프로토콜

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

*2022년 정보처리산업기사 3회 기출 문제 응용

문제 13

Q. 다음은 소프트웨어 아키텍처의 시스템 품질 속성에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 품질 속성을 쓰시오.

- ( ① )은/는 사용자가 원하는 작업을 수행할 때 시스템을 쉽게 사용하고, 고민 없이 사용할 수 있는 편의성이다.
- ( ② )은/는 주로 응답 시간과 관련이 있는 속성으로 사용자의 요청이 있을 때 시스템이 적절하고 신속하게 처리할 수 있는 능력이다.

① 사용성(Usability)
② 성능(Performance)

해설)

SW 아키텍처의 시스템 품질 속성은 가용성, 변경 용이성, 성능, 보안성, 사용성, 시험용이성, 확장성이 있다.

가용성 (Availability)	시스템이 필요할 때 문제없이 정상적으로 서비스를 제공할 수 있는 성질
변경 용이성 (Modifiability)	특정 변경 요구사항이 시스템에 반영될 수 있는 시스템의 성질
성능 (Performance)	주로 응답 시간과 관련이 있는 속성으로 사용자의 요청이 있을 때 시스템이 적절하고 신속하게 처리할 수 있는 능력
보안성 (Security)	올바른 사용자에게 서비스가 제공되는 동안 승인되지 않은 불법적인 사용에 대응하는 시스템 능력
사용성 (Usability)	사용자가 원하는 작업을 수행할 때 시스템을 쉽게 사용하고, 고민 없이 사용할 수 있는 성질
시험용이성 (Testability)	소프트웨어가 용이하게 시험될 수 있는 소프트웨어의 성질
확장성 (Scalability)	시스템의 용량, 처리 능력 등을 확장했을 때 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 구현하는 성질

[1과목] 요구사항 확인

*2022년 정보처리산업기사 3회 필기 기출 문제 변형

문제 14

Q. 다음은 테스트 관련 용어이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어을 보기에서 골라 쓰시오.

- ( ① )은/는 결정 조건 내 모든 개별 조건식의 모든 가능한 조합을 100% 보장하는 테스트 커버리지로 기본 조건식의 가능한 논리적인 조합이 적어도 한 번은 테스트되도록 테스트 케이스를 도출한다.
- ( ② )은/는 수행 가능한 모든 경로를 테스트하는 기법으로 맥케이브의 순환복잡도를 기반으로 커버리지를 계산한다.

| 보기 |

Branch Coverage, Multiple Condition Coverage, Condition Coverage, Modified Condition/Decision Coverag, Control Flow Testing, Base Path Coverage, Statement Coverage, Data Flolw Testing, Equivalence Partitioning Testing, Decision Table Testing, State Transition Testing

① Multiple Condition Coverage
② Base Path Coverage

[10과목] 애플리케이션 테스트 관리

문제 15

Q. 다음은 네트워크 보안 공격이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 TCP 연결 설정을 위한 3-way handshaking과정에서 half-open 연결 시도가 가능하다는 취약성을 이용하는 공격 방식이다.
- ( ② )은/는 서버와 클라이언트가 TCP 통신을 하고 있을 때, RST 패킷을 보내고 시퀀스 넘버 등을 조작하여 연결을 가로채는 공격 방식이다.
- ( ③ )은/는 IP 패킷의 재조합 과정에서 잘못된 Fragment Offset 정보로 인해 수신시스템이 문제를 발생하도록 만드는 DoS 공격이다.

① SYN 플러딩(SYN Flooding)
② 세션 하이재킹(Session Hijacking)
③ 티어 드롭(Tear Drop)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 16

Q. 다음은 IT 기술에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 네트워크를 제어부(Control Plane), 데이터 전달부(Data Plane)로 분리하여 네트워크 관리자가 보다 효율적으로 네트워크를 제어, 관리할 수 있는 기술이다. 기존의 라우터, 스위치 등과 같이 하드웨어에 의존하는 네트워크 체계에서 안정성, 속도, 보안 등을 소프트웨어로 제어, 관리하기 위해 개발되었다.
- ( ② )은/는 범용 하드웨어(서버/스토리지/스위치)에 가상화 기술을 적용하여 네트워크 기능을 가상 기능으로 모듈 화하여 필요한 곳에 제공(스위치, 라우터 등)하는 기술이다.

① SDN(Software Defined Networking)
② NFV(Network Function Virtualization)

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

문제 17

Q. 다음은 정보보안 위험의 처리 방식에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 위험 처리 방안을 쓰시오.

- ( ① )은/는 사업 목적상 위험을 처리하는 데 들어가는 과도한 비용 또는 시간으로 인해 일정 수준의 위험을 받아 들이는 방법으로 그 위험이 조직에 발생시키는 결과에 대한 책임을 관리층이 지는 방식이다.
- ( ② )은/는 위험에 대한 책임을 제 3자와 공유하는 것으로, 보험을 들거나 다른 기관과의 계약을 통하여 잠재적 손실을 제 3자에게 이전하거나 할당하는 방식이다.

① 위험 수용
② 위험 전가

해설)

- 위험관리를 위한 위험 처리 방안은 아래와 같다. "회전완수"

위험 회피	- 발생할 위험을 감내할 수 없으므로 위험의 근원이 되는 자산을 제거하거나 해당 업무를 수행하지 않는 방안
위험 전가	- 위험에 대한 책임을 제삼자와 공유하는 방안으로 보험, 다른 기관과 계약(보안관제) 등이 있음.
위험 완화(감소)	- 위험이 발생했을 때 조직에 피해가 되는 결과를 감소시키는 방안으로 백업, 프로세스 확립, 이중화, 재난 복구 계발 계획 등이 있음 - 비용효과 분석 후 자산의 취약점이 실제로 이용될 수 있는 가능성을 낮추는 통제수단을 구현하는 방안으로 기술적 통제(방화벽, 액세스 토큰 설치), 관리적 통제(교육, 비밀번호 정책 설정)를 포함할 수 있음
위험 수용	- 현재의 위험을 받아들이고 잠재적 손실 비용을 감수하는 방법 - 과도한 비용 또는 시간이 들 경우 위험을 수용하고 위험에 대한 손실을 책임져야 함.

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 18

Q. 다음은 디지털 저작권 관리(DRM) 구성요소에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 구성 요소를 쓰시오.

- ( ① )은/는 콘텐츠를 메타데이터와 함께 배포 가능한 단위로 묶는 도구이다.
- ( ② )은/는 저작권에 대한 사용 권한, 라이센스 발급, 사용량에 따른 관리 등을 수행하는 도구이다.
- ( ③ )은/는 배포된 디지털 콘텐츠의 이용 권한을 통제하는 장치이다.

① 패키저(Packager)
② 클리어링 하우스(Clearing House)
③ DRM 컨트롤러(DRM Controller)

[12과목] 제품 소프트웨어 패키징

문제 19

Q. 다음은 보안 관련 용어 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 소프트웨어 개발 과정에서 개발자의 실수, 논리적 오류 등으로 인해 소스 코드 등에 내포될 수 있는 잠재적인 보안 취약점을 최소화하고, 안전한 소프트웨어를 개발하기 위한 일련의 보안 활동이다.
- ( ② )은/는 미국 비 영리회사인 MITRE 사에서 공개적으로 알려진 소프트웨어의 보안취약점을 표준화한 식별자 목록이다.
- ( ③ )은/는 오픈소스 웹 애플리케이션 보안 프로젝트로서 주로 웹을 통한 정보 유출, 악성 파일 및 스크립트, 보안 취약점 등을 연구하는 기관이다.

① 시큐어 코딩(Secure Coding)
② CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)
③ OWASP(The Open Web Application Security Project)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 20

Q. 관계형 데이터베이스 역정규화(denormalization)에 대한 설명으로 옳지 않은 것을 모두 고르시오. (기호로 쓰시오.)

ㄱ. 릴레이션들은 역정규화한 후 정규형 수준이 높아진다.
ㄴ. 역정규화 기법에는 테이블 병합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 컬럼 중복화, 중복관계 추가 등이 있다.
ㄷ. 데이터베이스의 데이터 무결성을 강화할 목적으로 개발되었다.
ㄹ. 릴레이션들의 데이터 중복을 줄임으로써 데이터베이스의 크기를 감소시킨다.
ㅁ. 둘 이상의 릴레이션들에 대하여 조인한 결과를 빈번하게 이용하는 경우, 역정규화 함으로써 질의응답 시간이 단축될 수 있다.

ㄱ, ㄷ, ㄹ

[3과목] 데이터 입출력 구현

문제 21

Q. 다음은 테스트 관련 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

하나의 모듈을 테스트할 때 상위나 하위 모듈이 개발이 안 된 경우가 있다. 이때 상위나 하위 모듈이 개발될 때까지 기다릴 수 없어 가상의 상위나 하위 모듈을 만들어 사용한다. 상위 모듈 역할을 하는 가상의 모듈을 ( ① )(이)라고 하고 그 역할은 테스트할 모듈을 호출하고, 모듈 테스트 수행 후의 결과를 도출하는 역할을 한다. 반대로 하위 역할을 하는 모듈을 ( ② )(이)라고 하고 인자를 통해 받은 값을 가지고 테스트를 수행한 후 그 반환 값만 테스트할 모듈에 넘겨주는 역할을 한다..

① 드라이버(Driver) 또는 테스트 드라이버(Test Driver)
② 스텁(Stub) 또는 테스트 스텁(Test Stub)

[10과목] 애플리케이션 테스트 관리

문제 22

Q. 다음은 비용산정 모형에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 모형을 쓰시오.

- ( ① )은/는 보헴(Boehm)이 제안한 모형으로 프로그램 규모에 따라 비용을 산정하는 방식으로 비용산정 결과는 프로젝트를 완성하는 데 필요한 노력(Man-Month)으로 산정한다.
- ( ② )은/는 소프트웨어 개발주기의 단계별로 요구할 인력의 분포를 가정하는 방식으로 시간에 따른 함수로 표현되는 Rayleigh-Norden 곡선의 노력 분포도를 기초로 한다.

① COCOMO(COnstructive COst MOdel) 모형
② 푸트남(Putnam) 모형

[1과목] 요구사항 확인

문제 23

Q. 다음은 클래스 다이어그램의 구성요소에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 구성요소를 쓰시오.

- ( ① )은/는 클래스의 구조적 특성에 이름을 붙인 것으로 특성에 해당하는 인스턴스가 보유할 수 있는 값의 범위를 기술한다.
- 클래스에 접근할 수 있는 정도를 표현한 ( ② )의 유형에는 -, +, #, ~ 가 있다.

① 속성(Attribute)
② 접근 제어자(Access Modifier)

[2과목] 화면 설계

문제 24

Q. 다음은 시스템 보안 공격기법에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 컴퓨터 사용자의 키보드 움직임을 탐지해서 저장하고, ID나 패스워드, 계좌 번호, 카드 번호 등과 같은 개인의 중요한 정보를 몰래 빼가는 해킹 공격이다.
- ( ② )은/는 시스템 침입 후 침입 사실을 숨긴 채 차후의 침입을 위한 백도어, 트로이 목마 설치, 원격 접근, 내부 사용 흔적 삭제, 관리자 권한 획득 등 주로 불법적인 해킹에 사용되는 기능을 제공하는 프로그램의 모음이다.

① 키로거 공격(Key Logger Attack)
② 루트킷(Rootkit)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 25

Q. 다음은 클래스 간의 관계(Relationships)에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 집합 관계의 특수한 형태로, 포함하는 사물의 변화가 포함되는 사물에게 영향을 미치는 관계를 표현한다.
- ( ② )은/는 하나의 클래스에 있는 멤버 함수의 인자가 변함에 따라 다른 클래스에 영향을 미칠 때의 관계로 사물 사이에 서로 연관은 있으나 필요에 따라 서로에게 영향을 주는 짧은 시간 동안만 연관을 유지하는 관계를 표현한다.

① 포함(Composition) 관계(=복합 관계)
② 의존(Dependency) 관계

[2과목] 화면 설계

문제 26

Q. 다음은 소프트웨어 아키텍처 패턴에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 아키텍처 패턴의 유형을 쓰시오.

- 분산 시스템을 위한 ( ) 아키텍처 패턴은 연산, 통신, 조정을 책임지는 부분과 제어되고 동기화되는 대상으로 구성되는 패턴으로 컴포넌트들에서 처리된 결과물을 돌려받아 최종 결과값을 산출하는 방식으로 작업을 수행하는 패턴이다.

마스터-슬레이브(Master-Slave)

해설)

▲ 마스터-슬래이브(Master-Slave) 아키텍처 패턴
- 마스터와 슬레이브, 두 부분으로 구성된다.
- 마스터 컴포넌트는 동등한 구조를 지닌 슬레이브 컴포넌트들로 작업을 분산하고, 슬레이브가 반환한 결과값으로부터 최종 결과값을 계산한다.
- 연산, 통신, 조정을 책임지는 마스터 부분과 제어되고 동기화되는 대상인 슬레이브 부분으로 구성된 패턴이다.

[1과목] 요구사항 확인

문제 27

Q. 다음은 관계형 데이터베이스의 세 가지 기능적 요소에 대한 설명이다. ①～③에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )는(은) SQL에서 삽입, 삭제, 갱신과 같은 데이터 변경문을 실행할 때 미리 명시된 조건을 만족하는 경우 특정한 동작을 자동으로 수행할 수 있도록 한다.
- ( ② )는(은) 일련의 쿼리들을 마치 하나의 함수처럼 실행하기 위한 쿼리의 집합이다.
- ( ③ )는(은) 데이터베이스에서 데이터를 신속하게 탐색할 수 있도록 만든 데이터 구조이다.

① 트리거(trigger)
② 프로시저(Procedure)
③ 인덱스(Index)

[7과목] SQL 응용

문제 28

Q. 다음은 암호화 알고리즘에 대한 설명이다. ①～②에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )는(은) 3명의 MIT 수학 교수가 고안한 소수를 활용한 비대칭키 암호화 알고리즘이다.
- ( ② )는(은 )2001년 미국 표준 기술 연구소(NIST)에서 개발한 암호 알고리즘으로 128bit의 블록 크기, 키 길이에 따라 128bit, 192bit, 256bit로 분류되는 대칭 키 암호화 알고리즘이다.

① RSA(Rivest- Shamir-Adleman)
② AES(Advanced Encryption Standard)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 29

Q. 다음에서 설명하는 프로세스 관련 용어를 쓰시오.

- 운영체제가 프로세스 관리를 위해 필요한 자료를 담고 있는 자료구조
- 프로세스 식별자, 프로세스 상태, 프로그램 카운트, 레지스터 저장 영역, 프로세서 스케줄링 정보, 계정 정보, 입출력 상태 정보 등으로 구성

프로세스 제어 블록(PCB; Process Control Block)

해설)

- 프로세스 제어 블록(PCB)는 운영체제가 프로세스 관리를 위해 필요한 자료를 담고 있는 자료 구조이다.
- PCB는 프로세스 생성 시 만들어지고, 메인 메모리에 유지되며, 운영체제에서 한 프로세스의 전체를 정의한다.
- PCB는 PID(프로세스 식별자), 프로세스 상태, 프로그램 카운트, 레지스터 저장 영역, 프로세서 스케줄링 정보, 계정 정보, 입출력 상태 정보, 메모리 관리 정보로 구성되어 있다.

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

문제 30

Q. 다음은 소프트웨어 개발 방법론에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 방법론을 보기에서 골라 기호로 쓰시오.

- ( ① ) : 정보시스템 개발에 필요한 관리 절차와 작업 기법을 체계화한 방법론으로 대형 프로젝트를 수행하는 체계적인 방법론이다.
- ( ② ) : 특정 제품에 적용하고 싶은 공통된 기능을 정의하여 개발하는 방법론으로 임베디드 소프트웨어를 작성하는 데 유용한 방법론이다.

| 보기 |

ⓐ Structured Development, ⓑ Information Engineering Development,
ⓒ Object-Oriented Development, ⓓ Agile Development, ⓔ Product Line Development,
ⓕ Spiral Development, ⓖ Prototyping Development

① : ⓑ
② : ⓔ

[1과목] 요구사항 확인

문제 31

Q. 다음은 Class Diagram에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 보기에서 골라 쓰시오.

- 클래스 다이어그램의 구성요소 중 ( ① )은/는 클래스의 구조적 특성에 이름을 붙인 것으로 특성에 해당하는 인스턴스가 보유할 수 있는 값의 범위를 기술한 구성요소이다.
- 클래스 간의 관계 중 ( ② ) 관계는 하나의 객체에 여러 개의 독립적인 객체들이 구성되는 관계로 하나의 사물이 다른 사물에 포함되어 있는 관계를 표현하고 포함되는 쪽에서 포함하는 쪽으로 속이 빈 마름모를 연결하여 표현한다.

| 보기 |

Class, Attribute, Operation, Access Modifier, Association, Dependency, Generalization, Realization, Composition, Aggregation, Stereotype, extend, include

① : Attribute
② : Aggregation

[2과목] 화면 설계

문제 32

Q. 다음은 데이터 모델 표시요소에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영어 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 릴레이션을 조작하는 기본 도구 - ( ② )은/는 데이터베이스에 논리적으로 표현될 대상으로서의 개체 타입과 개체 타입 간의 관계로 데이터 구조 및 정적 성질을 표현하는 요소

① Operation
② Structure

[3과목] 데이터 입출력 구현

문제 33

Q. 다음 C 프로그램 결과를 쓰시오.

#include <stdio.h>

int main()
{
    char c = 65;
    int a = (int)1.0;
    
    printf("%c%d", ++c, a);

    return 0;
}

해설)

char 타입 c 변수는 선언과 동시에 65를 대입한다.
정수형 변수 a는 1.0을 int로 형 변환을 하여 1을 대입 한다.
printf 문장에서 c를 1 증가 시킨 값을 '%c'인 문자로 출력하고 a는 '%d'인 숫자로 출력한다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 34

Q. 다음은 Web Service 유형에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 HTTP, HTTPS, SMTP 등을 사용하여 XML 기반의 메시지를 네트워크 상태에서 교환하는 프로토콜이다.
- ( ② )은/는 웹 서비스에 대한 정보를 등록하고 검색하기 위한 저장소로 공개적으로 접근, 검색이 가능한 레지스트리이자 표준이다.

① SOAP(Simple Object Access Protocol)
② UDDI(Universal Description, Discovery and Integration)

[4과목] 통합 구현

문제 35

Q. 다음은 인터페이스 구현 검증 및 감시 도구에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 도구 이름을 쓰시오.

- ( ① )은/는 루비(Ruby) 기반 웹 애플리케이션 테스트 프레임워크로 모든 언어 기반의 웹 애플리케이션 테스트와 브라우저 호환성 테스팅이 가능하다.
- ( ② )은/는 인터페이스 감시 도구로 애플리케이션에 대한 모니터링 및 DB Agent를 통해 오픈 소스 DB 모니터링 기능, 인터페이스 감시 기능을 제공한다.

① watir
② 스카우터(SCOUTER)

[5과목] 인터페이스 구현

문제 36

Q. 다음은 IPSec(IP Security)에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- IPSec은 IP 계층(3계층)에서 메시지 Checksum을 활용한 데이터 인증과 비연결형 무결성을 보장해 주는 프로토콜인 ( ① )와/과 암호화 알고리즘을 활용한 캡슐화 기반 페이로드 기밀성을 제공하는 프로토콜인 ( ② )을/를 이용하여 양 종단 간(End Point) 구간에 보안 서비스를 제공한다.

① AH(Authentication Header)
② ESP(Encapsulating Security Payload)

[5과목] 인터페이스 구현

문제 37

Q. 다음은 C 코드이다. 출력 결과를 쓰시오.

#include <stdio.h>

void f1(){
  printf("f1");
}

int f2(int a){
  return a++;
}

int main(){
  int a = 1;
  void (*pf1)();
  int (*pf2)(int);
  
  pf1 = f1;
  pf2 = f2;
  
  pf1();
  a += pf2(5);
  printf("%d", a);
  
  return 0;
}

f16

해설)

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 38

Q. 다음은 악성 프로그램에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 어떤 제품이나 컴퓨터 시스템, 암호시스템 혹은 알고리즘에서 정상적인 인증 절차를 우회하는 기법이다.
- ( ② )은/는 시스템 침입 후 침입 사실을 숨긴 채 차후의 침입을 위한 백도어, 트로이 목마 설치, 원격 접근, 내부 사용 흔적 삭제, 관리자 권한 획득 등 주로 불법적인 해킹에 사용되는 기능을 제공하는 프로그램의 모음이다.

① Backdoor
② Rootkit

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 39

Q. 다음은 C 코드이다. 출력 결과를 쓰시오.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define SIZE 5

int main()
{
    int i = 0;
    int *p = NULL;
    int *p2 = NULL;

    p = (int *)malloc(sizeof(int)*SIZE);   // malloc(memory allocation) 메모리 할당
    if( p == NULL ){   // p 가 NULL 이면 (메모리 할당이 안되었다면)
      exit(1);         // 프로그램 종료
    }

    for( i=0;i<SIZE;i++){    
        p[i] = i+1;       // 1부터 5까지 대입
    }
    
    p2 = p;    // p가 가리키는 주소값을 p2에 대입
    p2++;     // p2 가 가리키는 주소값을 다음 주소값으로 이동
    
    printf("%d", *p2);   // p2가 가리키는 값을 화면에 출력
    
    if(p != NULL){    // p가 NULL이 아니면
        free(p);        // 메모리 해제함
    }
    return 0;
}

해설)

배열이 아닌 malloc 함수와 free 함수를 이용하여 메모리를 할당 및 해제하는 예제이다.
포인터를 사용할 때 주소값에 ++ 연산자를 사용할 수 있다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 40

Q. 다음은 C 코드이다. 출력 결과를 쓰시오.

#include <stdio.h>

typedef struct test *TstPointer;    // struct test * 를 TstPointer 로 바꿈

typedef struct test{     // struct test를 tst로 바꿈
  char gender;
  int age;
  int (*pfunc)(TstPointer);     // 함수 포인터
}tst;      

int func1(TstPointer p){
    printf("%c", p->gender);
    return 0; 
}

int func2(TstPointer p){
    printf("%d", p->age);
    return 0; 
}

int main() 
{
    tst s[2] = {'F', 21, func1, 'M', 20, func2};      // 3번째, 6번째에 함수명을 작성
    TstPointer p = s;     // s는 구조체 배열 변수명이자 주소값이며, 그 값을 p 에 대입
    p++;     // p 값을 다음 값으로 증가 시킴
    
    printf("%d\n", p->pfunc(p));    // 구조체 변수의 pfunc함수를 호출
    
    return 0;
}

200

해설)

함수 포인터를 구조체의 멤버로 추가하여 함수를 연결하는 예제이다.
구조체는 이미 출제 되었다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 41

Q. 다음 중 아래 설명에 나오는 이것이 무엇인지 쓰시오.

- A 은행은 사용자의 가입정보를 보관하고 있고, 사용자가 B 은행의 상품 가입을 하려고 하고 있다.
- B 은행에서 사용자의 가입정보를 새롭게 수집하지 않고, 사용자의 동의하에 이것을 통해서 A 은행에서 가지고 있는 사용자의 가입정보를 B 은행에서 받아서 사용하려고 한다.

마이 데이터(My Data)

해설)

- 마이 데이터(My Data)는 개인이 자신의 정보를 관리, 통제할 뿐만 아니라 이러한 정보를 신용이나 자산관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정을 의미한다.
- 마이 데이터에서 개인은 데이터 주권인 자기 정보결정권으로 개인 데이터의 활용과 관리에 대한 통제권을 개인이 가진다는 것이 핵심 원리이다.
- 마이데이터를 통해서 개인의 동의하에 타 기업에 저장된 개인정보를 받아서 필요한 곳에 활용할 수 있게 된다.

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

*신기술 용어 문제

문제 42

Q. 학생(STUDENT) 테이블에 컴퓨터공학과 학생 120명, 인공지능학과 학생 160명, 빅데이터학과 학생 80명에 관한 데이터가 있다고 했을 때, 다음에 주어지는 SQL 문 ①, ②를 각각 실행시킨 결과 튜플 수는 각각 몇 개인가? (단, DEPT는 학과 컬럼명임)

① SELECT DISTINCT DEPT FROM STUDENT;
② SELECT DEPT FROM STUDENT;

① 3
② 360

[7과목] SQL 응용

문제 43

Q. 다음은 통합 인증과 관련된 내용이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- 1980년대 중반 MIT의 Athena 프로젝트의 일환으로 개발된 ( ① )은/는 클라이언트/서버 모델에서 동작하며 대칭키 암호기법에 바탕을 둔 프로토콜이다. ( ① )은/는 "티켓"(ticket)을 기반으로 동작하는 컴퓨터 네트워크 인증 암호화 프로토콜로서 비보안 네트워크에서 통신하는 노드가 보안 방식으로 다른 노드에 대해 식별할 수 있게 허용한다.
- ( ② )은/는 한 번의 시스템 인증을 통하여 여러 정보시스템에 재인증 절차 없이 접근할 수 있는 통합 로그인 솔루션이다.

① 커버로스(Kerberos)
② SSO(Single Sign On)

[12과목] 제품 소프트웨어 패키징

문제 44

Q. 다음은 애플리케이션 성능 개선과 관련된 내용이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 잘 작성되어 가독성이 높고, 단순하며, 의존성을 줄이고, 중복을 최소화하여 깔끔하게 잘 정리된 코드이다.
- ( ② )은/는 매우 오래되거나 참고문서 또는 개발자가 없어 유지보수 작업이 몹시 어려운 코드이다.
- ( ③ )은/는 컴퓨터 프로그램의 소스 코드가 복잡하게 얽혀 있고 작동은 정상적으로 하지만, 사람이 코드를 읽으면서 그 코드의 작동을 파악하기는 어려운 코드이다.

① 클린 코드(Clean Code)
② 외계인 코드(Alien Code)
③ 스파게티 코드(Spaghetti Code)

[10과목] 애플리케이션 테스트 관리

문제 45

Q. 다음은 요구사항 분석에 사용하는 기능 모델링 기법과 관련된 내용이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 데이터가 각 프로세스를 따라 흐르면서 변환되는 모습을 나타내고 시스템 분석과 설계에서 매우 유용하게 사용된다.
- ( ① )의 구성 요소 중 입력된 데이터를 원하는 형태로 변환하여 출력하기 위한 과정이며, 원으로 표시하는 것은 ( ② )이다.

① 자료 흐름도(DFD; Data Flow Diagram)
② 처리기(Process)

[1과목] 요구사항 확인

문제 46

Q. 다음 파이썬 코드의 결과를 쓰시오.

s = "시험.정보처리기사.정보처리산업기사.정보처리기능사.빅데이터분석기사"
r = s.split('.')
print(r[1])

정보처리기사

해설)

split은 구분자를 기준으로 나누는 함수이다.
문자열 s에서 '.'을 기준으로 나누고 그 결과를 r에 대입한다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 47

Q. 다음은 각종 재해, 장애, 재난으로부터 위기관리를 기반으로 재해복구, 업무복구 및 재개, 비상계획 등을 통해 비즈니스 연속성을 보장하는 체계인 BCP에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 약자 또는 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 장애나 재해로 인해 운영상의 주요 손실을 볼 것을 가정하여 시간 흐름에 따른 영향도 및 손실평가를 조사하는 BCP를 구축하기 위한 분석이다.
- ( ② )은/는 조직의 최고 경영층이 주요 지원 서비스의 중단으로 인한 업무의 영향에 대해 허용할 수 있는 최대의 시간을 의미한다.

① BIA(Business Impact Analysis)
② MTD(Maximum Tolerable Downtime)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 48

Q. 다음 C 코드의 결과를 쓰시오

#include <stdio.h>
typedef struct _TEST_STRUCT   // TEST 구조체 정의
{
  int n;
  char c;
}TEST;

int test(TEST *p, int length)
{
  int i;    
  if(p == NULL || length < 0){   // 매개변수 체크 로직
    return -1;                        // p가 NULL 이거나 length가 0보다 작으면 -1 을 리턴함
  }    
  for(i=0;i<length;i++){
    p[i].n = i+1;     // p[i].n에 1, 2, 3 대입
    p[i].c = i+65;    // p[i].c에 A, B, C 대입
    printf("%d%c", p[i].n, p[i].c );    // 1A2B3C 출력
  }
  return 1;
}

int main()
{
  TEST s[3];   // 구조체 배열 변수 s 언언
  int ret=0;
  int len = sizeof(s)/sizeof(s[0]);    // len 계산
  ret = test(s, len);    // 구조체 주소와 len을 매개변수로 넘김
  if(ret < 0) printf("%d", ret);  // ret가 0보다 작으면 ret를 출력
  return 0;
}

1A2B3C

해설)

구조체 배열과 구조체 포인터 예제이다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 49

Q. 다음은 프로세스 스케줄링 알고리즘에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 약자 또는 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 가장 짧은 시간이 소요되는 프로세스를 먼저 수행하고, 남은 처리 시간이 더 짧다고 판단되는 프로세스가 준비 큐에 생기면 언제라도 프로세스가 선점되는 알고리즘이다.
- ( ② )은/는 대기 중인 프로세스 중 현재 응답률(Response Ratio)이 가장 높은 것을 선택하는 방법으로 긴 작업과 짧은 작업 간의 불평등을 완화하여 기아 현상을 방지하는 알고리즘이다.

① SRT(Shortest Remaining Time First)
② HRN(Highest Response Ratio Next)

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

문제 50

Q. 다음은 보안 공격에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 악의적인 해커가 불특정 웹 서버와 웹 페이지에 악성 스크립트를 설치하고, 불특정 사용자 접속 시 사용자 동의 없이 실행되어 의도된 서버(멀웨어 서버)로 연결하여 감염시키는 공격기법이다.
- ( ① )은/는 사용자가 특정 웹사이트에 접속하였을 때(이메일 메세지에 포함된 사이트 주소를 클릭하는 경우 포함), 사용자도 모르게, 악성 SW가 사용자의 디바이스(PC나 스마트폰)에 download 되도록 하는 해킹기법이라고 할 수 있다.
- ( ② )은/는 특정인에 대한 표적 공격을 목적으로 특정인이 잘 방문하는 웹 사이트에 악성코드를 심거나 악성코드를 배포하는 URL로 자동으로 유인하여 감염시키는 공격기법이다.

① 드라이브 바이 다운로드(Drive By Download)
② 워터링홀(Watering Hole)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 51

Q. 다음은 서버와 저장 장치를 연결하는 기술에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 약자 또는 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 하드 디스크와 같은 데이터 저장 장치를 호스트 버스 어댑터에 직접 연결하는 방식이다.
- ( ② )은/는 저장 장치와 서버를 직접 연결하는 것이 아니라 네트워크를 통해 스토리지에 접속하고, 파일 단위로 관리하는 방식이다.

① DAS(Direct Attached Storage)
② NAS (Network Attached Storage)

해설)

- SAN(Storage Area Network) : 서버와 스토리지를 저장 장치 전용 네트워크로 상호 구성하여 고가용성, 고성능, 융통성, 확장성을 보장하고 데이터를 블록(Block) 단위로 관리하는 기술

[11과목] 응용 SW 기초 기술 활용

문제 52

Q. 다음 파이썬 코드의 결과를 쓰시오.

s = "DPETest"
print(s*2)

DPETestDPETest

해설)

파이썬에서는 문자열 연산이 매우 간편하게 가능하다.

[6과목] 프로그래밍 활용

문제 53

Q. 다음은 객체 지향 설계에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 객체 지향 구성요소 중 특정 객체 내에 있는 변수와 메서드를 정의하는 일종의 틀이자 객체 지향 프로그래밍에서 데이터를 추상화하는 단위이다.
- 객체 지향 기법 중 ( ② )은/는 하나의 메시지에 대해 각 객체가 가지고 있는 고유한 방법으로 응답할 수 있는 능력이자 상속받은 여러 개의 하위 객체들이 다른 형태의 특성을 갖는 객체로 이용될 수 있는 성질이다.

① 클래스(Class)
② 다형성(Polymorphism)

[1과목] 요구사항 확인

문제 54

Q. 다음은 보안 공격에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 사용자 계정을 탈취해서 공격하는 유형 중 하나로, 다른 곳에서 유출된 아이디와 비밀번호 등의 로그인 정보를 다른 웹 사이트나 앱에 무작위로 대입해 로그인이 이루어지면 타인의 정보를 유출시키는 기법이다.
- ( ② )은/는 컴퓨터의 소프트웨어나 하드웨어 및 컴퓨터 관련 전자 제품의 버그, 보안 취약점 등 설계상 결함을 이용해 공격자의 의도된 동작을 수행하도록 만들어진 절차나 일련의 명령, 스크립트, 프로그램을 사용한 공격 행위이다.

① 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)
② 익스플로잇(Exploit)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 55

Q. 다음 성적 테이블에서 과목이 자료구조이고, 학점이 A인 학생의 이름을 내림차순으로 정렬 하시오

[성적]

이름 과목 학점

김철수 C언어 A

한유리 자료구조 A

신짱구 자료구조 A

이훈이 알고리즘 B

공분산 자료구조 B

select 이름
from 성적
where 과목 = '자료구조' AND 학점 = 'A'
order by 이름 desc;

[7과목] SQL 응용

문제 56

Q. 다음은 애플리케이션 성능 개선과 관련된 사항이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 보기에서 골라 기호로 쓰시오.

- ( ① )은/는 애플리케이션 성능 측정 지표 중 애플리케이션에 사용자가 요구를 입력한 시점부터 트랜잭션을 처리 후 그 결과의 출력이 완료할 때까지 걸리는 시간을 말한다.
- ( ② )은/는 소스 코드 품질분석 도구 중 동적 분석 도구로 자동화된 메모리 및 스레드 결함 발견 분석 도구이다.

| 보기 |

ⓐ Throughput, ⓑ Response Time, ⓒ Turnaround Time, ⓓ Resource Usage, ⓔ pmd, ⓕ cppcheck, ⓖ Valgrind, ⓗ checkstyle

① : ⓒ
② : ⓖ

[10과목] 애플리케이션 테스트 관리

문제 57

Q. 다음은 암호 알고리즘에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 보기에서 골라 기호로 쓰시오.

- ( ① )은/는 유한체 위에서 정의된 타원곡선 군에서의 이산대수의 문제에 기초한 공개키 암호화 알고리즘으로 키의 비트 수를 적게하면서 동일한 성능을 제공한다.
- ( ② )은/는 국내 표준 서명 알고리즘 KCDSA(Korean Certificate-based Digital Signature Algorithm)를 위하여 개발된 해시함수로 MD5와 SHA1의 장점을 취하여 개발된 해시 알고리즘이다.

| 보기 |

ⓐ DES, ⓑ SEED, ⓒ AES, ⓓ RSA, ⓔ pmd, ⓕ ARIA, ⓖ IDEA, ⓗ LFSR, ⓘ ECC, ⓙ HAS-160, ⓚ HAVAL

① : ⓘ
② : ⓙ

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 58

Q. 다음은 응집도, 결합도에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① ) 결합도: 모듈 간의 인터페이스로 배열이나 객체, 구조 등이 전달되는 경우의 결합도로 두 모듈이 동일한 자료 구조를 조회하는 경우의 결합도이며, 자료 구조의 어떠한 변화는 모든 모듈에 영향을 미치게 된다.
- ( ② ) 응집도: 모듈 내에서 한 활동으로부터 나온 출력값을 다른 활동이 사용할 경우의 응집도이다.

① : 스탬프 (Stamp)
② : 순차적(Sequential)

[8과목] 서버 프로그램 구현

문제 59

Q. 다음은 XP의 12가지 기본 원리에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 영문 약자 또는 영문 Full-name으로 쓰시오.

- ( ① )은/는 작성해야 하는 프로그램에 대한 테스트를 먼저 수행하고 이 테스트를 통과할 수 있도록 실제 프로그램의 코드를 작성한다는 원리이다.
- ( ② )은/는 소프트웨어를 보다 쉽게 이해할 수 있고 적은 비용으로 수정할 수 있도록 겉으로 보이는 동작의 변화 없이 내부 구조를 변경하고 재구성한다는 원리이다.

① : TDD(Test Driven Development)
② : Refactoring

[1과목] 요구 사항 확인

문제 60

Q. 다음은 인터페이스 간의 통신을 위하여 이용되는 데이터 포맷에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 비동기 브라우저 / 서버 통신(AJAX)을 위해 "속성-값 쌍", "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다.
- ( ② )은/는 데이터를 사람이 쉽게 읽을 수 있는 형태로 표현하기 위해 사용하는 데이터 직렬화 양식이다.
- ( ③ )은/는 HTML의 단점을 보완한 인터넷 언어로, SGML의 복잡한 단점을 개선한 특수한 목적을 갖는 마크업 언어이다.

① : JSON(Javascript Object Notation)
② : YAML(YAML Ain't Markup Language)
③ : XML(Extensible Markup Language)

[5과목] 인터페이스 구현

문제 61

Q. 다음은 인증 기술의 유형에 대한 설명이다. 괄호( ) 안에 들어갈 유형을 쓰시오.

- ( ① )기반 인증은 '그가 가지고 있는 것(Something You Are)'으로 예시로는 홍채, 정맥 등이 있다.
- ( ② )기반 인증은 '그가 하는 것(Something You Do)'으로 예시로는 서명, 움직임, 음성 등이 있다.

① : 생체
② : 특징(행위)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

문제 62

Q. 다음은 단위 테스트와 관련된 내용이다. 괄호( ) 안에 들어갈 용어를 쓰시오.

- ( ① )은/는 필요 테스트를 인자를 통해 넘겨주고, 테스트 완료 후 그 결괏값을 받는 역할을 하는 가상의 모듈로 하위 모듈을 호출하는 상위 모듈의 역할을 수행한다.
- ( ② )은/는 일시적으로 필요한 조건만을 가지고 임시로 제공되는 시험용 모듈로 상위 모듈에 의해 호출되는 하위 모듈의 역할을 수행한다.

① : 테스트 드라이버(Test Driver)
② : 테스트 스텁(Test Stub)

[10과목] 애플리케이션 테스트 관리

[2] 약술형

문제 1

Q. 인터넷과 같은 공중망에 인증, 암호화, 터널링 기술을 활용하여 마치 전용망을 사용하는 효과를 가지는 보안 솔루션은?

가상사설망 (VPN; Virtual Private Network)

[9과목] 소프트웨어 개발 보안 구축

[Notion] 노션에서 '페이지 멘션'과 '페이지 링크'의 차이점이 무엇일까?

starrykss — Thu, 9 Feb 2023 23:19:23 +0900

노션에서 '페이지 멘션'과 '페이지 링크'의 차이점이 무엇일까?

들어가며

한 페이지를 복사해서 다른 페이지에 붙여 넣으려고 할 때, 다음과 같이 2가지 옵션을 선택할 수 있다. 그렇다면 두 옵션의 차이점은 무엇일까?

페이지 멘션 vs. 페이지 링크

페이지 멘션(Page Mention)

하이퍼 링크(Hyper Link)를 만드는 것과 비슷하다.
해당 페이지에 하위 페이지(Sub Page)를 생성하지 않는다.
한 페이지에 여러 번 멘션을 할 수 있다.
@ 기호를 입력하여 바로 멘션을 할 수 있다.
한 줄에 여러 페이지를 링크할 수 있다.

하위 페이지가 생성되지 않는다.

페이지 링크(Page Link)

해당 페이지에 하위 페이지(Sub Page)를 생성 한다.
사이드바에서 하위 페이지를 확인할 수 있다.
한 줄에 여러 페이지를 링크할 수 없다.

하위 페이지가 생성된다.

참고 사이트

https://www.reddit.com/r/Notion/comments/ihuv12/whats_the_difference_between_basic_blocks_link_to/

r/Notion on Reddit

What's the difference between "Basic Blocks -> Link to a page" and "Inline -> Mention a page"?

www.reddit.com

[VS Code] 비주얼 스튜디오 코드 표시 언어 변경 방법

starrykss — Mon, 6 Feb 2023 03:52:52 +0900

비주얼 스튜디오 코드 표시 언어 변경 방법

들어가며

비주얼 스튜디오 코드 프로그램의 언어를 변경하는 방법을 알아보자.

방법

[Command]([Ctrl]) + [Shift] + [P] 버튼을 누르면 모든 명령 표시 창이 뜨는데, '표시 언어 구성(Configure Display Language)'을 선택한다.
언어를 설정한다. (영어 : @en@, 한국어 : @ko@)

모든 명령 표시 창에서 Configure Display Language를 선택한다.

한국어(ko) 또는 영어(en)을 선택한다.

[MacOS] M1 / M2 맥에서 MinGW 설치하는 방법

starrykss — Sun, 5 Feb 2023 22:32:36 +0900

M1 / M2 맥에서 MinGW 설치하는 방법

들어가며

애플에서 자체 개발한 M 실리콘 칩은 ARM 아키텍처를 사용하기 때문에 x86_64 용으로 만들어진 MinGW를 설치할 수 없다.
M 실리콘 칩이 탑재된 맥에서 터미널을 통해 간단한 명령을 입력하여 MinGW를 설치하는 방법을 알아보자.

방법

터미널에서 아래의 명령들을 하나하나씩 입력해준다.

% arch -arm64 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)"

arm64 프로세서용 mingw를 설치하는 명령을 입력한다.

% arch -arm64 brew install mingw-w64

<bits/stdc++.h> 헤더를 사용하고자 할 경우

터미널에서 아래의 명령들을 하나하나씩 입력해준다.

% cd /usr/local/include

% mkdir bits

% nano stdc++.h

이곳에서 코드를 복사해서 @stdc++.h@ 파일 안에 넣어준다.
그리고 [Control] + [x] 버튼을 누른 후, [y]를 입력한 후 엔터([return]) 버튼을 눌러서 저장해준다.

참고 사이트

https://www.geeksforgeeks.org/c-installation-on-macbook-m1-for-vs-code/

C++ Installation on MacBook M1 for VS Code - GeeksforGeeks

A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview Questions.

www.geeksforgeeks.org

[MacOS] MinGW로 C++ 컴파일 할 때 "warning: 'auto' type specifier is a C++11 extension [-Wc++11-extensions]" 오류가 뜰 경우 해결 방법

starrykss — Sun, 5 Feb 2023 22:20:14 +0900

MinGW로 C++ 컴파일 할 때 "warning: 'auto' type specifier is a C++11 extension [-Wc++11-extensions]" 오류가 뜰 경우 해결 방법

들어가며

맥에서 MinGW를 이용하여 C++ 컴파일을 할 때, @auto@ 자료형을 사용할 경우, 다음과 같은 오류가 출력되면서 컴파일이 진행되지 않는다.

warning: 'auto' type specifier is a C++11 extension [-Wc++11-extensions]

간단한 명령어를 이용하여 이 문제를 해결해줄 수 있다.

방법

터미널에 다음과 같은 명령들을 입력한다.

% echo 'alias g++="g++ -std=c++11"' >> ~/.bash_profile
% source ~/.bash_profile

이제 g++ 명령어를 사용하여 컴파일 할 경우, 자동으로 @-std=c+11@ 옵션이 적용된다.

참고 사이트

https://clay-atlas.com/us/blog/2021/09/18/cpp-en-warning-auto-extension/

[Solved] warning: 'auto' type specifier is a C++11 extension [-Wc++11-extensions] - Clay-Technology World

Today when I was programming on Mac OS, I found some old programs would issue the following warning when compiling: "warning: 'auto' type specifier is a C++11 extension [-Wc++11-extensions]"

clay-atlas.com

[MacOS] 맥(Mac)에서 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 연동하는 방법

starrykss — Wed, 25 Jan 2023 00:44:52 +0900

맥(Mac)에서 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 연동하는 방법

들어가며

맥에서 간편하게 GCP를 터미널에 연동하여 사용할 수 있다.

방법

Here's how I solved it:

Open a terminal on your workstation and use the ssh-keygen command to generate a new key. Specify the -C flag to add a comment with your username.

ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/[KEY_FILENAME] -C [USERNAME]

In my case it was:

ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/kubernetes-trial -C promisepreston

Navigate into the .ssh directory:

cd ~/.ssh

Restrict access to your private key so that only you can read it and nobody can write to it.

chmod 400 [KEY_FILENAME]

In my case it was:

chmod 400 kubernetes-trial

Double click on kubernetes-trial.pub to open it OR print it on the console using the cat command:

sudo cat kubernetes-trial.pub

The public SHH key should be of this format:

ssh-rsa [KEY_VALUE] [USERNAME]

ssh-rsa [KEY_VALUE] google-ssh {"userName":"[USERNAME]","expireOn":"[EXPIRE_TIME]"}

In my case it was:

ssh-rsa AAAAB3MzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQDdLjLb2b97m9NSK5Z8+j6U8awAwIx1Sbn9o4cEpYT2USYlFhJPRckgnmCQ+Eaim/sgL40V2v3Jwt6HVAY0L9bl84jmvox9QP4FOY7+LM02ZqfRB6LaEukM1tGdObVr+HBvhOwrxGCI06GFjnD3vVzW4jEsK75Y7MPzXd5YSpebGvU+7ZOuEcuSKp/R9dJcJn4kdXeaqor4gh8uTKQ43PGPTEvyoNlCWLkwSgy8khbo2BpoChLA7B53pVEhviMvVVIbmwpc6V2AIhRYY7ppR8oBzklLgh8CtTBPXtQRYiahLOIhds6ORf7wGNFI+A4sbBqwEL3J6av5fE1+zkUBhAHX promisepreston

Copy its contents and paste in the SSH Section of your instance under the Metadata section Adding or removing instance-level public SSH keys

In a local terminal, navigate to the directory where you have the private SSH key file, use the ssh command along with your private SSH key file, the username, and the external IP address of the instance to connect. For example:

ssh -i private-key username@external-ip-of-the-virtual-instance

In my case it was:

ssh -i kubernetes-trial promisepreston@52.174.274.72

After you connect, run commands on your instance using this terminal. When you finish, disconnect from the instance by running the exit command.

참고 사이트

https://stackoverflow.com/questions/51614552/google-cloud-platform-ssh-to-google-cloud-instance-will-have-permission-denied

Google Cloud Platform: SSH to Google cloud instance will have "Permission denied (publickey)"

I have come across the issue as below when I use ssh login google cloud instance $ ssh -i DD2 root@35.237.32.84 Permission denied (publickey). After some testing, I found that the cause of the e...

stackoverflow.com

[MacOS] 맥(Mac) 로그인 화면 비밀번호 없애기 (자동 로그인)

starrykss — Tue, 17 Jan 2023 18:43:21 +0900

맥(Mac)에서 로그인 화면 비밀번호 없애기 (자동 로그인)

들어가며

현재 맥 미니를 사용하고 있는데, 로그인 화면의 비밀번호 입력 페이지에 비밀번호를 입력해야 하는데, 블루투스 키보드가 연결되지 못해서 헤맸던 적이 많았다.
그래서 로그인 화면의 비밀번호를 제거하는 방법을 생각해보았고, 구글링을 통해 '자동 로그인'이라는 기능을 알게 되었다. 특정 계정에 자동 로그인 설정을 하면 맥을 켤 때마다 비밀번호를 입력하지 않고 바로 로그인을 진행할 수 있다.

방법

왼쪽 상단의 애플 로고를 클릭한 후 [시스템 설정]을 누른다.

[사용자 및 그룹] -> [다음으로 자동 로그인] 부분의 목록 상자에서 자동 로그인을 설정할 계정을 설정해준다.

[VBA] 액셀(Excel)에서 이모지(Emoji) 사용하는 방법

starrykss — Wed, 4 Jan 2023 20:24:43 +0900

액셀(Excel)에서 이모지(Emoji) 사용하는 방법

들어가며

액셀에서 VBA 작업을 할 때, 이모지(Emoji)를 사용하는 방법에 대해 정리해본다.
VBA 작업을 할 때, 코드 창에 이모지를 복사하여 붙여넣을 경우 ??로 표시된다.

If chkbox보관판매.Value = True Then
    Sheets("1월").Cells(입력행, 1) = ??    '이모지를 넣었을 경우 ??로 표시됨.
End If

따라서 이모지를 표시되도록 하려면 특별한 작업을 해줘야 한다.

방법

FileFormat.Info 사이트에 들어가서 원하는 이모지를 검색한다.
- https://www.fileformat.info/index.htm
예를 들어, Thumbsup( ) 이모지를 검색해본다.

UTF-16(decimal) 또는 UTF-16(hex) 부분의 두 숫자(55,357, 56,397)를 기억한다.
VBA 코드를 작성할 때, 다음과 같이 ChrW() 함수를 조합하여 사용하면 된다.

If chkbox보관판매.Value = True Then
    Sheets("1월").Cells(입력행, 1) = ChrW(55357) & ChrW(56397)    'ChrW(&HD83D) & ChrW(&HDC4D)도 가능
End If

참고

https://stackoverflow.com/questions/55195005/can-anyone-explain-how-to-insert-emojis-to-vba-excel

Can anyone explain how to insert emojis to VBA Excel?

In VBA Excel to print " & Chr(34) & " is used to define ". I have searched and it said 34th character is ", as per this website. In same way for Thumbs Up Sign the code is ...

stackoverflow.com

[Windows] CMD/PowerShell을 이용하여 윈도우 기본 언어 영어로 설정하기 (How to make basic language to English on Windows using CMD/PowerShell)

starrykss — Wed, 4 Jan 2023 18:29:33 +0900

CMD/PowerShell을 이용하여 윈도우 기본 언어 영어로 설정하기(How to make basic language to English on Windows using CMD/PowerShell)

방법

Type these commands on CMD or PowerShell.

> Set-WinSystemLocale en-US
> Set-WinUserLanguageList en-US

한국어로 설정하는 방법

한국어로 설정하면 [한/영] 버튼으로 한글과 영어를 모두 사용할 수 있다.

> Set-WinSystemLocale ko-KR
> Set-WinUserLanguageList ko-KR

참고

https://superuser.com/questions/1309399/change-display-language-in-windows-10-with-cmd-or-powershell-commands

Change display language in Windows 10 with CMD or PowerShell commands

How can I use either CMD or PowerShell to change the display language only, for all users in a Windows 10 Pro? I would rather avoid using any external ps1 file or batch file. I have seen some solu...

superuser.com

[C++] 3개의 숫자 중에서 최댓값 구하기 (max(a, b, c))

starrykss — Tue, 13 Dec 2022 22:02:15 +0900

3개의 숫자 중에서 최댓값 구하기 (max(a, b, c))

들어가며

@max()@ 함수의 매개변수로 2개의 숫자밖에 넣질 못한다.
따라서 3개 이상의 숫자를 비교하려면 @max(a, max(b, c))@와 같이 사용해야 한다.
하지만 다음과 같이 간단하게 3개의 숫자 중 최댓값을 구하는 커스텀 함수를 작성하여 사용할 수 있다.

방법

int myMax(int a, int b, int c) {
    return a > b ? (a > c) ? a : c : (b > c) ? b : c;
}

a > b

(a > c)

(b > c)

예제

#include <iostream>
using namespace std;

int myMax(int a, int b, int c) {
    return a > b ? (a > c) ? a : c : (b > c) ? b : c;
}

int main() {
    cout << myMax(3, 5, 8) << endl;
    return 0;
}

[MacOS] 이모지 쉽게 사용하는 방법

starrykss — Mon, 12 Dec 2022 18:23:38 +0900

맥(Mac)에서 이모지 쉽게 사용하는 방법

들어가며

맥에서 이모지를 입력하려면 항상 [Ctrl] + [Option] + [Spacebar] 단축키를 입력해야해서 정말 불편하다.
슬랙(Slack)이나 노션(Notion) 프로그램처럼 간편하게 이모지를 사용할 수 있도록 도와주는 프로그램이 있다. (세미콜론(@:@)과 문자를 사용하는 방법)

다운로드 사이트

https://matthewpalmer.net/rocket/

Rocket – the best emoji app for Mac

Pro Scroll and search your way through every emoji in the Search & Browse window Use Rocket to send and store gifs, images, and memes Set custom emoji shortcuts and add your own emoji Add text expansion snippets to Rocket Check out your very, very importan

matthewpalmer.net

[MacOS] 아이폰/아이패드 백업 파일 지우는 방법

starrykss — Mon, 12 Dec 2022 17:57:42 +0900

아이폰/아이패드 백업 파일 지우는 방법

들어가며

맥에서 아이폰 또는 아이패드의 백업 파일을 지우는 방법에 대해 알아보자.

방법

[Finder] 앱을 실행한 후, 상단의 [이동] 탭을 클릭한다. 그리고 키보드의 [Option] 버튼을 누른다.

이 상태에서 [Option] 버튼을 누른다.

숨겨져 있던 [라이브러리] 항목이 나타나는데 클릭해준다.
그리고 다음 경로에 진입한다.
- [사용자] > [USER명] > [라이브러리] > [Application Support] > [Mobile Sync]

해당 디렉터리에 있는 [Backup] 폴더를 삭제해준 후, 휴지통을 비워준다.

[MacOS] 아이폰의 사진/영상을 외장 하드로 옮기는 방법

starrykss — Sat, 10 Dec 2022 00:09:16 +0900

맥(Mac)에서 아이폰의 사진/영상을 외장 하드로 옮기는 방법

들어가며

맥에서 [사진] 앱을 통해 아이폰의 사진을 동기화하면 기본적으로 메인 드라이브에 저장된다. 하지만 동기화가 메인 드라이브가 아닌 맥에 연결한 외장 하드로 되도록 하는 방법은 없을까?
애플 공식 홈페이지에서 이 방법을 찾아서 정리해본다.

방법

[Finder] 앱을 실행한 후, [Macintosh HD] 탭을 클릭한다. (메인 드라이브 진입)

[사용자] > [계정명(USER)] > [그림] 디렉터리로 진입한다.

사진 보관함 파일([Photos Library...toslibrary])이 들어 있다. 이 파일을 끌어서 외장 하드에서 동기화하고 싶은 디렉터리로 옮긴다. (기존의 사진 보관함 파일은 그대로 유지되고, 외장 하드의 해당 디렉터리에 사진 보관함 파일이 복사된다.)

복사된 사진 보관함 파일을 더블 클릭하여 실행시켜 준다.
그러면 [사진] 앱이 실행 되면서 사진 보관함을 옮길 것이냐라는 경고창이 드는데, [예] 버튼을 눌러준다.
이제 [사진] 앱을 통해 아이폰에서 사진/동영상을 불러오면 이 위치로 사진/동영상이 동기화 되어 보관된다.

참고 사이트

https://support.apple.com/ko-kr/HT201517

사진 보관함을 옮겨 Mac에서 공간 확보하기

Mac의 저장 공간을 절약하기 위해 사진 보관함을 다른 저장 장치로 옮길 수 있습니다.

support.apple.com

[티스토리 블로그] 특정 문자로 인라인 코드 블럭 설정하기 (인라인 코드 블럭으로 만들기)

starrykss — Thu, 1 Dec 2022 19:07:23 +0900

특정 문자로 인라인 코드 블럭 설정하기 (인라인 코드 블럭으로 만들기)

들어가며

마크 다운을 사용할 때, 다음과 같이 작성할 경우, 인라인 코드 블럭이 적용된 요소를 작성할 수 있다. (문자)

`(문자)`

이 방법처럼 티스토리 에디터를 사용할 때, 문자를 특정 문자로 둘러 쌓을 경우 인라인 코드 블럭이 적용되도록 하려면 어떻게 해야할까?
- 물론, 위와 같은 방법으로 [마크다운] 모드로 바꾼 후 인라인 코드 블럭을 적용한 후, 다시 [기본모드]로 작업해도 되겠지만, [마크다운] 모드에 들어갔다가 [기본모드]로 돌아오면 기존에 입혔던 스타일이 깨진다는 문제점이 존재했다.
- 어떤 블로그에서는 자주 사용하지 않는 ~~취소선~~의 CSS를 인라인 코드 블럭처럼 바꿔서 사용하라는 글이 있었는데, 취소선을 사용할 수 없게 된다는 단점이 존재했다.
오랜 기간 동안 고민하다가 구글링을 통해 오늘 그 방법을 찾게 되었다.

방법

제이쿼리(jQuery)와 정규 표현식(RegEx)을 이용한 방법이다.
사용 방법을 바로 확인해보자.

See the Pen <code> RegEx Test by starrykss (@starrykss) on CodePen.

티스토리 블로그에 코드 적용하기

우선, 블로그에서 제이쿼리(jQuery)를 사용하려면 다음의 코드를 추가해주어야 한다.

<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script>

다음과 같이 스킨 편집 창의 </body> 태그 바로 위쪽에 다음의 코드를 추가해준다.

<script>
    // <body> 태그 내부에서 _로 둘러 쌓인 문자를 인라인 코드 블럭으로 만들기
    $('body').html(function(i, html) {    
      return html.replace(/_(.*?)\_/g, '<code>$1</code>');
    });
</script>

이제 언더바(_)로 둘러쌓인 문자는 인라인 코드 블럭으로 처리되는 것을 확인할 수 있다.

This is my @code@. Welcome!

참고 사이트

https://stackoverflow.com/questions/43541143/wrap-all-words-between-specific-characters

Wrap all words between specific characters

I have some text in different elements. What I want is wrap all words between the specific character / in a span element. See example below. <ul> <li>/Lorem Ipsum/ has been the industr...

stackoverflow.com

[VS Code] 비주얼 스튜디오 코드 커스텀 스니펫(Snippet) 만드는 방법

starrykss — Tue, 15 Nov 2022 18:26:30 +0900

비주얼 스튜디오 코드 커스텀 스니펫(Snippet) 만드는 방법

스니펫(Snippet)이란?

재사용 가능한 소스 코드, 기계어, 텍스트의 작은 부분을 일컫는 프로그래밍 용어로, 사용자가 루틴 편집 조작 중 반복 타이핑을 회피할 수 있게 도와준다.
매번 파일을 생성할 때 마다 동일한 코드를 반복적으로 작성해야 할 경우, 커스텀 스니펫을 제작하여 사용하면 작업을 편리하게 할 수 있다.

비주얼 스튜디오 코드에서 스니펫(Snippet) 사용 예

나만의 커스텀 스니펫(Snippet)을 만드는 방법

비주얼 스튜디오 코드 프로그램을 실행한 후, 상단의 [File] 탭 → [Preference] → [Configure User Snippets] 순서대로 클릭해준다.

커스텀 스니펫을 사용할 언어를 선택한다.

관련 json 파일(언이이름.json)이 열리는데, 중괄호({ }) 안에 다음과 같이 커스텀 스니펫을 적어주면 된다.

{
    "mySnippet": {
    "prefix": "mySnippet",
    "body" : [
        "#include <iostream>\n",
        "int main() {\n",
        "\treturn 0;",
        "}"
    ],
    "description": "This is my custom snippet."
    }
}

prefix : 커스텀 스니펫을 호출할 때 작성할 단축어를 넣어준다.
body : 커스텀 스니펫을 호출할 때 불러올 내용을 적어준다.
- 큰 따옴표 안에는 공백을 넣을 수 없다. 따라서 이스케이프 시퀀스(Escape Sequence) 문자를 큰따옴표 안에 넣어서 작성해줘야 한다.
  - \t : 탭
  - \n : 줄바꿈
description : 커스텀 스니펫에 대한 설명을 적어준다.

사용 예

cpp.json

{
    "boilerplate": {
        "prefix": "boilerplate code",
        "body" : [
            "#include <iostream>",
            "using namespace std;\n",
            "int main() {",
            "\tios_base::sync_with_stdio(false);",
            "\tcin.tie(NULL);",
            "\tcout.tie(NULL);\n",
            "\treturn 0;",
            "}"
        ],
        "description": "This is the boilerplate code to include header file and some codes which are good for coding test and it takes tab in main function."
    }
}

참고 사이트

https://www.geeksforgeeks.org/custom-c-user-snippet-in-visual-studio-code/

Custom C++ User Snippet in Visual Studio Code - GeeksforGeeks

www.geeksforgeeks.org

[VS Code] 비주얼 스튜디오 코드 에러 메시지 출력시키는 방법

starrykss — Wed, 9 Nov 2022 18:52:38 +0900

비주얼 스튜디오 코드 에러 메시지 출력시키는 방법

들어가며

비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)를 사용하다가 간혹 실수로 코드 에러 표시(빨간 밑줄) 기능을 끌 경우가 있다.
- 이렇게 코드에 에러가 있는지 표시해주는 기능을 errorSquiggles 라고 한다.
그런데 다시 에러 표시가 나타나도록 하려면 방법을 찾기 쉽지 않다. 다음과 같이 간단하게 이 기능을 켜줄 수 있다.

방법

비주얼 스튜디오 코드 프로그램 내부에서 [Ctrl] + [P] 단축키를 누르고, "settings.json" 을 검색하여 진입한다.

[Ctrl] + [P] 를 누른 후, settings.json 을 검색한다.

에러 메시지 표시 기능을 껐다면, 다음과 같이 기능이 disabled 되어있을 것이다. 이 문장을 지워주고 저장해준다.

errorSquiggles 옵션을 지워주고 저장해준다.

[Notion] 노션에서 Embed 할 수 있는 위젯 제작 사이트 (Apption.co)

starrykss — Fri, 4 Nov 2022 22:00:36 +0900

노션에서 Embed 할 수 있는 위젯 제작 사이트 (Apption.co)

들어가며

노션의 페이지에서는 HTML 코드를 바로 삽입할 수 없어 답답하다.
그래서 약간 불편한 점이 있는데, 개인 위젯을 제작하여 Embed 하는 방법으로 이 문제를 해결해줄 수 있다.
노션에서 Embed를 하려면 페이지에 다음과 같이 명령어를 입력하면 된다.

/embed

/embed 명령어를 입력하면 임베드를 삽입할 수 있도록 설정 화면이 뜬다.

Apption.co

https://apption.co/

Apption - Notion friendly Embeddable Widget Apps

Find & Learn Notion friendly Embeddable Widget Apps

apption.co

노션에서 Embed 할 수 있는 위젯(Widget)을 제작할 수 있는 사이트이다.
무료로 회원 가입 후, [DIY Embed URL] 페이지에서 개인 위젯을 제작할 수 있다.
- HTML, CSS, JavaScript 등 여러 코드를 이용하여 자유롭게 위젯을 제작할 수 있다.
- 제작된 위젯은 URL 형식으로 내보낼 수 있고, 이 URL을 노션에서 Embed의 URL로 지정해주면 페이지에 위젯을 삽입할 수 있다.

DIY Embed URL

개인 위젯을 Embed 하고 난 후의 모습

디데이 위젯을 직접 제작하여 Embed 한 모습

[Notion] 노션(Notion) 다크 모드 설정하는 방법 (Windows)

starrykss — Fri, 4 Nov 2022 21:05:10 +0900

노션(Notion) 다크 모드 설정하는 방법 (Windows)

들어가며

윈도우에서 노션 앱을 사용할 때, 간단하게 다크 모드(Dark Mode)를 설정할 수 있다.

방법

노션 앱에서 [설정과 멤버(Settings & Members]에 들어간다.

[내 알림과 설정] 탭의 [내 설정] 구간에서 [테마]를 다크 모드로 변경해준다.

다크 모드 적용 전

다크 모드 적용 후

[C++] 벡터 내부의 중복된 문자 제거 방법

starrykss — Tue, 1 Nov 2022 00:21:16 +0900

벡터 내부의 중복된 문자 제거 방법

알고리즘 문제를 풀 때, 벡터 내부의 중복된 문자를 제거하고 싶을 때가 있다.
다음과 같이 간단하게 중복되는 문자를 공백(" ")으로 바꿔주고, 출력할 때 공백(" ")이 아닌 문자만 출력하도록 하는 방법을 사용할 수 있다.

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int N;
string word;
vector<string> words;    

int main() {
    cin >> N;

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> word;
        words.push_back(word);
    }

    // 벡터 내의 중복된 단어 제거
    for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
        for (int j = i + 1; j < words.size(); j++) {
            if (words[i] == words[j]) {    // 중복되는 단어가 있는 경우
                words[j] = " ";    // 두 번째 중복된 단어를 공백(" ")으로 바꾼다.
            }
        }
    }

    for (auto i : words) {
        if (i != " ") {    // 공백이 아닌 요소를 출력
            cout << i << '\n';
        }
    }

    return 0;
}

입력

4
somewhat
how
somewhat
elephant

출력

somewhat
how
elephant

[BOJ2566][C++] 최댓값

starrykss — Mon, 24 Oct 2022 16:18:20 +0900

문제

<그림 1>과 같이 9×9 격자판에 쓰여진 81개의 자연수 또는 0이 주어질 때, 이들 중 최댓값을 찾고 그 최댓값이 몇 행 몇 열에 위치한 수인지 구하는 프로그램을 작성하시오.

예를 들어, 다음과 같이 81개의 수가 주어지면

	1열	2열	3열	4열	5열	6열	7열	8열	9열
1행	3	23	85	34	17	74	25	52	65
2행	10	7	39	42	88	52	14	72	63
3행	87	42	18	78	53	45	18	84	53
4행	34	28	64	85	12	16	75	36	55
5행	21	77	45	35	28	75	90	76	1
6행	25	87	65	15	28	11	37	28	74
7행	65	27	75	41	7	89	78	64	39
8행	47	47	70	45	23	65	3	41	44
9행	87	13	82	38	31	12	29	29	80

이들 중 최댓값은 90이고, 이 값은 5행 7열에 위치한다.

입력

첫째 줄부터 아홉 번째 줄까지 한 줄에 아홉 개씩 수가 주어진다. 주어지는 수는 100보다 작은 자연수 또는 0이다.

출력

첫째 줄에 최댓값을 출력하고, 둘째 줄에 최댓값이 위치한 행 번호와 열 번호를 빈칸을 사이에 두고 차례로 출력한다. 최댓값이 두 개 이상인 경우 그 중 한 곳의 위치를 출력한다.

예제 입력 1

3 23 85 34 17 74 25 52 65
10 7 39 42 88 52 14 72 63
87 42 18 78 53 45 18 84 53
34 28 64 85 12 16 75 36 55
21 77 45 35 28 75 90 76 1
25 87 65 15 28 11 37 28 74
65 27 75 41 7 89 78 64 39
47 47 70 45 23 65 3 41 44
87 13 82 38 31 12 29 29 80

예제 출력 1

90
5 7

출처

Olympiad > 한국정보올림피아드 > 한국정보올림피아드시․도지역본선 > 지역본선 2007 > 중등부 1번
Olympiad > 한국정보올림피아드 > 한국정보올림피아드시․도지역본선 > 지역본선 2007 > 고등부 1번

데이터를 추가한 사람: jbs30_jsh

알고리즘 분류

구현

문제 출처

https://www.acmicpc.net/problem/2566

2566번: 최댓값

www.acmicpc.net

문제 해결 방법

81번의 입력을 받아 최댓값을 받은 후, 해당 최댓값이 위치하는 행과 열의 위치를 출력하도록 하였다.
- 행 : (index / 9) + 1
- 열 : (index % 9) + 1

코드

#include <iostream>
using namespace std;

int matrix, maxNum, index;

int main() {
    ios_base::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(NULL);
    cout.tie(NULL);

    maxNum = 0;
    for (int i = 0; i < 81; i++) {
        cin >> matrix;
        if (maxNum < matrix) {
            maxNum = matrix;
            index = i;
        }
    }

    cout << maxNum << '\n' << (index / 9) + 1 << " " << (index % 9) + 1;
    
    return 0;
}

[MacOS] 맥에서 gcc/g++ 설치하기 (brew 패키지 이용)

starrykss — Mon, 17 Oct 2022 21:13:25 +0900

맥에서 gcc/g++ 설치하기

맥에서 gcc/g++ 패키지를 설치하려면?

맥에서는 보통 xCode 와 VS Code 편집기를 통해 코드를 구축한다.
맥에서는 brew를 통해 쉽게 gcc/g++ 패키지를 설치할 수 있다.

Homebrew

MacOS에서 편하게 패키지를 관리해주는 애플리케이션
맥에서는 Homebrew를 통해 특정한 패키지를 설치하는 것이 일반적이다.

brew 패키지 설치하기

① 패키지 설치하기

Homebrew 홈페이지(https://brew.sh/)에 접속하여 명령어를 긁어온다.

터미널에 다음 긁어온 명령어를 입력하여 brew 패키지를 설치해준다.
- sudo 명령어를 입력하여 슈퍼 유저 모드로 설치해야 한다.
- 설치하는데 5-10분 정도 소요된다.

# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

② Next steps 따라하기

설치를 마친 후, 터미널에 표시된 Next steps 과정을 수행해준다. 이 과정을 생략하면 실행이 정상적으로 되지 않으니, 반드시 해주어야 한다.

다음의 세 명령어들을 입력해준다.

# echo '# Set PATH, MANPATH, etc., for Homebrew.' >> /Users/유저명/.zprofile

# echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users/유저명/.zprofile

# eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

M1 맥을 사용하고 있다면? (zsh: command not found: brew 와 같이 출력될 경우)

환경 변수를 따로 추가해주어야 한다. 환경 변수 설정 파일을 에디터로 불러와 준다.

# vi ~/.zshrc

.zshrc 파일의 맨 아래 부분에 아래의 내용을 추가해주고 저장해준다. (:wq!)

export "PATH=/opt/homebrew/bin:$PATH"

③ 패키지가 설치되었는지 확인하기

다음의 명령어를 입력하여 brew 패키지가 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

# brew --version

다음과 같이 버전이 표시되면 정상적으로 설치된 것이다.

Homebrew 3.6.5
Homebrew/homebrew-core (git revision 78cc46dac4b; last commit 2022-10-17)

gcc 패키지 설치하기

터미널에 다음 명령어를 입력하여 gcc 패키지를 설치해준다.

> brew install gcc

설치되었는지 확인하기

다음의 명령어를 입력하여 gcc 와 g++ 패키지가 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

$ gcc --version

$ g++ --version

참고 사이트

[정보처리기사 실기] 2022년 3회 기출 문제

starrykss — Sun, 16 Oct 2022 22:44:13 +0900

정보처리기사 실기 2022년 3회 기출 문제

2022년 10월에 진행되었던 정보처리기사 실기 3회 기출 복원 문제를 올려본다.

문항	문제	답
1	mines {{0,0,0,0},{0,0,0,0},{0,0,0,0},{0,0,0,0}} field {{0,1,0,1},{0,0,0,1},{1,1,1,0},{0,1,1,1}} int w = 4, h = 4; for(y=0; y<h; y++) { for(x=0;x<w;x++) { if(field[y][x] == 0) continue; for(j=y-1;j<=y+1;j++) { for(i=x-1;i<=x+1;i++) { if(field[j][i] == 1) { mines[y][x] += 메서드(w,h,j,i); } } } } } int 메서드(w,h,j,i) { if (i >= 0 && i < w && j >= 0 && j < h) return 1; return 0; }	[ [1, 1, 3, 2], [3, 4, 5, 3], [3, 5, 6, 4], [3, 5, 5, 3] ]
2	관계대수 합집합, 차집합, 카티션, 프로젝트, 조인	∪, -, ×, π, ⋈
3	디자인 패턴	브릿지 패턴, 옵저버 패턴
4	class Gisafirst { public static void main(String[] args) { int[] result= new int[5]; int[] arr = {79,34,10,99,50}; for(int i = 0; i < 5; i++) { result[i] = 1; for(int j = 0; j < 5; j++) { if(arr[i] } } for(int k = 0; k < 5; k++) { System.out.print(result[k]); } } }	24513
5	네트워크 IP 192.168.1.0/26. FLSM 방식으로 서브넷팅하여 3개로 분할, ip subnet-zero로 설정한다. 이때, 두 번째 서브넷의 브로드캐스트의 주소는? (단, 첫번째 서브넷의 네트워크 주소는 192.168.1.0/26이다.)	192.168.1.127
6	경곗값 분석 문제 -1 0 59 60 61 79 80 81 99 100	Boundary Value Analysis(ㅅ)
7	테이블 2개 생성 [직원]-부서테이블 부서코드 참조 (10, 기획부) (20, 영업부) (30, 디자인부) [직원] 부서코드/부서원 중 (10, ㅇㅇㅇ) (10, ㄴㄴㄴ) (20, ㅁㅁㅁ) (20, ㄷㄷㄷ) (20, ㅈㅈㅈ) (30, ㄱㄱㄱ) (30, ㅎㅎㅎ) [부서] 테이블 생성할 때 부서코드는 PRIMARY KEY 선언 되어있고 cascade 함수를 사용 [직원] 테이블 생성 쿼리에서 [부서] 테이블의 부서코드를 FOREIGN KEY로 참조함 1. SELECT DISTINCT COUNT(부서코드) FROM 직원 WHERE 부서코드='20'; 2. DELETE FROM 테이블1 WHERE 부서코드='20'; SELECT DISTINCT COUNT(부서코드) FROM 직원;	(1). 3 (2). 4
8	사람 꼬셔서 공격하는기법, 사람들의 심리와 행동 양식을 교묘하게 이용해 원하는 정보를 얻는 공격 기법 정보를 수집한 후, 저장만 하고 분석에 활용하고 있지 않는 다량의 데이터	사회공학(=기법,공격기법), 다크 데이터
9	TestList = [1,2,3,4,5] TestList = list(map(lambda num : num + 100, TestList))) print(TestList)	[101,102,103,104,105]
10	빅데이터 기반 로그 분석 보안 솔루션	SIEM or ESM
11	형상관리 도구를 3가지 고르시오 ㄱ. OLAP ㄴ.CVS ㄷ. ATM ㄹ. Cyber Kill Chain ㅁ. Git ㅂ. ㅅ. O. SVN	svn, cvs, git
12	SQL distinct 정보과 = 50명 전기과 = 100명 전산과 = 50명 DEPT 는학과명(?) SELECT DEPT FROM 학생; SELECT DISTINCT DEPT FROM 학생; SELECT COUNT(DISTINCT DEPT) FROM 학생 WHERE DEPT = '전산과'; 각쿼리의 결과에서 튜플의 수를 구하시오	200,3,1
13	int main(void) { int n, k, s; int el=0; for (n=6; n<=30; n++){ s=0; k=n/2; for (int j=1; j<=k; j++){ if (n%j==0){ s=s+j; } } if (s==n){ el++; } } printf("%d", el); }	2
14	__________은/는 프로세서(processor) 안에 독립적인 보안 구역을 따로 두어 중요한 정보를 보호하는 ARM사에서 개발한 하드웨어 기반의 보안 기술로 프로세서(processor) 안에 독립적인 보안 구역을 따로 두어 중요한 정보를 보호하는 하드웨어 기반의 보안 기술이다. __________은/는 네티즌들이 사이트에 접속할 때 주소를 잘못 입력하거나 철자를 빠뜨리는 실수를 이용하기 위해 이와 유사한 유명 도메인을 미리 등록하는 일로, URL 하이재킹(hijacking)이라고도 한다.	트러스트존(ㄱ), 타이포스쿼팅(ㄴ)
15	커버로스에서 사용되는 기술, 한 번의 인증 과정으로 여러 컴퓨터상의 자원을 이용할 수 있게 하는 인증 기능	SSO
16	스케쥴링 문제	SJF, RR, SRT
17	UML 설명	관계, 클래스, 인터페이스
18	다이어그램 관계 E-R 다이어그램 기본키 속성에 밑줄도 그어져있고, 속성이랑 이름 같이 그려져 있고 기본키에 밑줄 그어져있고, 실선으로 마름모랑 이어진 복잡한 사각형 : 관계 집합의 속성을 나타내며, 기본 키로 사용될 수 있는 항목이 있을 경우 밑줄로 나타낸다 그냥 점선으로 이어져 있고 date라고 사각형만 그려진거 : 개체를 나타낸다 실선에 대한 설명은 : 관계 집합의 속성을 관계집합에 이어준다 점선에 대한 설명은 : 개체를 관계집합에 이어준다 중간에 있는 마름모에 대한 설명은 : 관계 집합을 나타낸다	ㄴ, ㄷ, ㄱ, ㄹ, ㅁ
19	public class Exam { static int[] MakeArray(){ int[] tempArr = new int[4]; for(int i=0; i<tempArr.Length;i++){ tempArr[i] = i; } return tempArr; } public static void main(String[] args){ int[] intArr; intArr = MakeArray(); for(int i=0; i < intArr.Length; i++) System.out.print(intArr[i]); } }	0123
20	public class Exam { public static void main(String[] args){ int a = 0; for(int i=1; i<999; i++){ if(i%3==0 && i%2!=0) a = i; } System.out.print(a); } }	993

[TeX] 첨가 행렬(Augmented Matrix) 표현하는 방법

starrykss — Thu, 13 Oct 2022 13:43:43 +0900

첨가 행렬(Augmented Matrix) 표현하는 방법

들어가며

(La)TeX를 이용하여 첨가 행렬(Augmented Matrix)를 표현해보자.

방법

$\left[ 
    \begin{array}{cc|c}
        1 & 2 & 3 \\
        4 & 5 & 6 \\
    \end{array}
\right]$

$\left[ \begin{array}{cc|c} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ \end{array} \right]$

이 방법 외에도 다양한 방법으로 첨가 행렬을 표현할 수 있다. 관련된 내용은 참고 사이트에서 확인할 수 있다.

참고 사이트

[Windows] rundll32.exe 응용 프로그램 오류 문제 해결방법

starrykss — Mon, 10 Oct 2022 22:41:09 +0900

rundll32.exe 응용 프로그램 오류 문제 해결방법

들어가며

부팅을 하고나서 로그인 화면에 진입했을 때 다음과 같은 오류가 빈번하게 발생하는 경우가 있다.

간단한 방법으로 이 문제를 해결할 수 있다.

해결 방법

'관리자 모드'로 명령 프롬프트에 진입한다.

다음의 명령어를 입력하여 순차적으로 검사를 진행해준다.

> dism.exe /online /cleanup-image /restorehealth

> sfc /scannow

명령어를 입력하면 자동으로 시스템에서 손상된 파일을 복구해준다.

>dism.exe /online /cleanup-image /restorehealth

Deployment Image Servicing and Management tool
Version: 10.0.22000.653

Image Version: 10.0.22000.978

[==========================100.0%==========================] 복원 작업을 완료했습니다.
The operation completed successfully.

C:\Windows\system32>sfc /scannow

시스템 검사를 시작합니다. 이 프로세스를 수행하는 데에는 약간의 시간이 소요됩니다.

시스템 검사의 확인 단계를 시작하고 있습니다.
100% 검증 완료

Windows 리소스 보호에서 손상된 파일을 발견하고 성공적으로 복구했습니다.
온라인 복구의 경우 세부 정보는 windir\Logs\CBS\CBS.log에 있는
CBS 로그 파일에 포함되어 있습니다. 예: C:\Windows\Logs\CBS\CBS.log. 오프라인
복구의 경우 세부 정보는 /OFFLOGFILE 플래그에 의해 제공되는 로그 파일에 포함되어 있습니다.

이름	부서	급여
장길산	영업	300
임꺽정	마케팅	400
조맹달	기획	200
홍길동	기획	500
고길동	마케팅	100

이름	과목	학점
김철수	C언어	A
한유리	자료구조	A
신짱구	자료구조	A
이훈이	알고리즘	B
공분산	자료구조	B