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[3강] 데이터베이스 시스템의 정의

repository — Tue, 18 Mar 2025 21:11:12 +0900

1. 데이터베이스 시스템의 정의

1-1) 데이터베이스 시스템 (DBS; DataBase System)

데이터베이스에 데이터를 저장하고 이를 관리하여 조직에 필요한 정보를 생성해주는 시스템

1-2) 데이터베이스 시스템 구성 요소

데이터베이스
데이터베이스 관리 시스템
스키마
데이터베이스 사용자
데이터베이스 언어

2. 데이터베이스 구조

2-1) 스키마와 인스턴스

스키마 (schema)

데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약 조건을 정의한 것
데이터베이스를 설계, 디자인한것
화살표 → 참조 관계, 2개를 동시에 access해서 사용할 수 있는 참조 관계참조해오는것 → 외래 키 (다른 테이블에 있는것을 참조해올수도 있고 자기 자신에서도 참조 가능.. 한 테이블에 여러개의 외래 키가 존재할 수 있다.)
밑줄 → 기본 키 (필드 하나에만 설정, 테이블 안에 저장되는 키중에서 중복이 될 수 없는것)

인스턴스 (instance)

스키마에 따라서 데이터베이스에 실제로 저장된 값

2-2) 3단계 데이터베이스 구조

미국 표준화 기관인 ANSI/SPARC에서 제안
데이터를 쉽게 이해하고 이용할 수 있도록 하나의 데이터베이스를 관점에 따라서 나누 것
1. 외부 단계(external level): 개별 사용자의 관점
2. 개념 단계(conceptual level): 조직 전체의 관점
3. 내부 단계(internal level): 저장 장치의 관점
각 단계별로 다른 추상화 (abstraction) 제공
- 내부 단계에서 외부 단계로 갈수록 추상화 레벨이 높아짐

1. 외부 단계

데이터베이스를 개별 사용자 관점에서 이해하고 표현하는 단계
하나의 데이터베이스에 외부 스키마가 여러 개 존재할 수 있음
- 외부 스키마 (external schema)
  - 외부 단계에서 사용자에게 필요한 데이터베이스를 정의한 것
  - 각 사용자가 생각하는 데이터베이스의 모습, 즉 논리적 구조로 사용자마다 다름
  - 서브 스키마라고함
  - 관심을 가지는게 다르다….

2. 개념 단계

데이터베이스를 조직 전체의 관점에서 이해하고 표현하는 단계
하나의 데이터베이스에는 하나의 개념 스키마가 존재한다.
- 개념 스키마 (conceptual schema)
  - 개념 단계에는 전체 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
  - 조직 전체의 관점에서 생각하는 데이터베이스의 모습
  - 전체 데이터베이스에 어떤 데이터가 저장되는지, 데이터들 간에는 어떤 관계가 존재하고 어떤 제약 조건이 있는지에 대한 정의 뿐만 아니라 데이터에 대한 보안 정책이나 접근 권한에 대한 정의도 포함

3. 내부 단계

데이터베이스를 저장 장치의 관점에서 이해하고 표현하는 단계
하나의 데이터베이스에 내부 스키마가 하나만 존재함
- 내부 스키마 (internal schema)
  - 전체 데이터베이스가 저장 장치에 실제로 저장되는 방법을 정의한 것
  - 레코드 구조, 필드 크기, 레코드 접근 경로 등 물리적 저장 구조를 정의
논리적 독립성 (외부↔개념)
- 필드명 변경 → 참조되는 값의 필드명만 바꿔주면 됨
- 개념 스키마의 값이 바뀌어도 외부 스키마에 영향을 주지 않아
물리적 독립성 (개념↔내부)
- 필드의 레코드 순서를 바꾼다고해서 DB의값이(개념스키마의 값이) 바뀌지 않음 4Byte→8Byte 막 이럴일없음
- 따라서 내부 스키마와 개념 스키마는 물리적인 독립성이 존재한다.
- 영향을 미치지 않음!

2-3) 3단계 데이터베이스 구조의 사상 또는 매핑

스키마 사이의 대응 관계
- 외부/개념 사상: 외부 스키마와 개념 스키마의 대응 관계
  - 응용 인터페이스(application interface)라고도 함
- 개념/내부 사상: 개념 스키마와 내부 스키마의 대응 관계
  - 저장 인터페이스 (storage interface)라고도 한다.
미리 정의된 사상 정보를 이용해 사용자가 원하는 데이터에 접근

2-4) 데이터 독립성과 종속성

데이터 종속성

응용 프로그램에 대한 데이터의 종속성
예) 파일 시스템
- 응용 프로그램과 데이터가 상호 의존적
- 데이터를 저장한 파일 구조가 변경되면 이에 대응하면 응용 프로그램도 변경되어야 함

데이터 독립성

데이터 구조가 변경되어도 응용 프로그램이 변경될 필요가 없음
논리적 독립성 + 물리적 독립성으로 실현됨

데이터 독립성이 유지되지 않으면?

데이터의 중복성 및 복잡도 증가
요구사항 대응 난이도 증가 → 데이터 유지보수 비용 증가

2-5) 데이터 독립성

하위 스키마를 변경하더라도 사우이 스키마가 영향을 받지 않는 특성

2-6) 데이터 사전

시스템 카탈로그(system catalog)라고도 함
데이터베이스에 저장되는 데이터에 관한 정보, 즉 메타데이터를 유지하는 시스템 데이터베이스
- 메타데이터: 데이터에 대한 데이터
- 데이터 사전과 메타데이터는 다르다는 점을 기억해야 한다.ㅎ
스키마, 사상정보, 다양한 제약 조건 등을 저장
데이터베이스 관리 시스템이 스스로 생성하고 유지함
일반 사용자도 접근이 가능하지만 저장 내용을 검색만 할 수 있음

데이터 디렉토리 (data directory)

데이터 사전에 있는 데이터에 실제로 접근하는데 필요한 위치정보를 저장하는 시스템 데이터베이스
일반 사용자의 접근은 허용되지 않음

사용자 데이터베이스 (user database)

사용자가 실제로 이용하는 데이터가 저장되어있는 일반 데이터베이스

3. 데이터베이스 사용자

3-1) 데이터베이스 사용자

데이터베이스를 이용하기 위해 접근하는 모든 사람
이용 목적에 따라 구분
- 데이터베이스 관리자, 최종 사용자, 응용 프로그래머

3-2) 데이터베이스 관리자 (DBA; Database Administrator)

데이터베이스 시스템을 운영 및 관리하는 사람
주로 데이터 정의어와 데이터 제어어를 이용

3-3) 최종 사용자 (end user)

데이터베이스에 접근하여 데이터를 조작(삽입, 삭제, 수정, 검색)하는 사람
주로 데이터 조작어를 이용
캐주얼 사용자와 초보 사용자로 구분

3-4) 응용 프로그래머

데이터 언어를 사용하여 응용 프로그램을 작성하는 사람
주로 데이터 조작어를 이용

4. 데이터 언어

4-1) 데이터 언어

사용자와 데이터베이스 관리 시스템 간의 통신 수단
사용 목적에 따라 데이터 정의어, 데이터 조작어, 데이터 제어어로 구분

데이터 정의어(DDL; Data Definition Language)

스키마를 정의, 수정, 삭제
CREATE, ALTER, DROP

데이터 조작어 (DML; Data Manipulation Language)

데이터의 삽입, 삭제, 수정, 검색 등의 처리를 요구하기 위해 사용 (인스턴스에 관한 내용이다)
절차적 데이터 조작어와 비절차적 데이터 조작어로 구분
- 절차적 데이터 조작어 (procedural DML)
  - 사용자가 어떤 데이터를 원하고 그 데이터를 얻으려면 어떻게 처리해야하는지도 설명
- 비절차적 데이터 조작어 (nonprocedutral DML)
  - 사용자가 어떤 데이터를 원하는지만 설명
  - 선언전 언어 (declarative language)라고도 함

데이터 제어어(DCL; Data Control Language)

내부적으로 필요한 규칙이나 기법을 정의하기 위해 사용
사용 목적
- 무결성: 정확하고 유효한 데이터만 유지
- 보안: 허가받지 않은 사용자의 데이터 접근 차단, 허가된 사용자에게 권한 부여
- 회복: 장애가 발생해도 데이터 일관성 유지
- 동시성 제어: 데이터 동시 공유 지원

5. 데이터베이스 관리 시스템의 구성

5-1) 데이터 관리 시스템

데이터베이스 관리와 사용자의 데이터 처리 요구 수행

주요 구성 요소

질의 처리기 (query processor)
- 사용자의 데이터 처리 요구를 해석하여 처리
- DDL 컴파일러, DML 프리 컴파일러, DML 컴파일러, 런타임 데이터베이스 처리기, 트랜잭션 관리 등을 포함
저장 데이터 관리자 (stored data manager)
- 디스크에 저장된 데이터베이스와 데이터 사전을 관리하고 접근함

[Linux] 시스템 프로그래밍과 시스템 명령어

repository — Sat, 15 Mar 2025 13:32:17 +0900

1. 시스템 프로그래밍

시스템 프로그래밍이란 일반적인 응용 프로그래밍(application programming)과 달리 시스템에서 제공하는 시스템 호출(시스템 함수, system call)을 사용해 프로그램을 작성하는 것을 말한다.

리눅스 시스템은 파일 시스템 접근, 사용자 정보, 시스템 시간 정보, 네트워킹 등 다양한 기능을 제공한다.

이러한 서비스를 이용해 프로그램을 구현할 수 있도록 제공되는 프로그래밍 인터페이스를 시스템 호출 이라고 한다.

즉, 시스템 호출을 사용하면 리눅스 시스템 서비스를 직접 사용하는 프로그램을 작성할 수 있다.

시스템 프로그래밍은 OS와 직접 상호작용하는 프로그램을 개발한다.

일반적인 응용 프로그램(e.g. 웹 브라우저, 워드 프로세서)와는 달리, 시스템 프로그래밍에서는 운영체제의 기능을 직접 사용해야 한다.

운영체제의 기능을 활용하기 위해 제공되는 것이 시스템 호출 이다.

1-1) 시스템 호출

시스템 호출은 프로그래밍 인터페이스 이며, 기본 형식은 C언어의 함수와 같다.

시스템 호출은 운영체제에서 제공하는 기능을 사용할 수 있도록 제공되는 프로그래밍 인터페이스이고, 이 인터페이스를 사용하면 파일 시스템, 프로세스 관리, 메모리 관리, 네트워크 등 운영체제의 기능을 직접 활용할 수 있다.

리턴값=시스템호출명(인자,...);

시스템 호출명은 함수명 처럼 사용할 이름이 정의되어 있다.

시스템 호출의 종류에 따라 인자는 있을 수도 있고 없을 수도 있다.

시스템 호출은 결괏값을 리턴하는 경우도 있지만 대부분은 시스템 호출의 성공이나 실패를 알리는 정숫값을 리턴한다.

(성공하면 일반적으로 0 이상의 값을 반환하고 실패하면 -1을 반환하며 errno를 통해 오류 원인을 확인할 수 있음.

운영체제의 커널이 직접 실행한다.)

✅ 자주 쓰이는 시스템 호출 예제

#include <unistd.h>  // write(), read(), fork() 등을 포함
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    int fd = open("test.txt", O_WRONLY | O_CREAT, 0644); // open()-> 파일 열기, 없으면 생성
    if (fd == -1) {
        perror("파일 열기 실패");
        return 1;
    }

    write(fd, "Hello, System Call!\n", 20); //파일에 데이터 쓰기
    close(fd); //파일 닫기

    return 0;
}

1-2) 라이브러리 함수

라이브러리는 미리 컴파일된 함수를 묶어서 제공하는 특수한 형태의 파일이다.

C언어는 데이터 입출력, 수학 공식, 문자열 처리 등 응용 프로그램 개발에 필요한 함수를 유형별로 분류해 라이브러리로 제공한다.

라이브러리 함수는 라이브러리에 포함된 함수를 의미한다. 함수를 묶어서 라이브러리로 만드는 이유는 자주 사용하는 기능을 독립적으로 구현해 둠으로써 프로그램 개발과 디버깅을 쉽게 하고 컴파일을 좀 더 빠르게 할 수 있기 때문이다.

리눅스 시스템에서 라이브러리는 보통 /usr/lib에 위치한다.

대부분 리눅스 시스템에서 /lib는 /usr/lib에 대한 심벌릭 링크이다.

라이브러리 이름은 일반적으로 'lib'로 시작하고, 확장자는 .a나 .so이다.

lib*.a는 정적 라이브러리 이고, lib*.so는 공유 라이브러리 이다.

정적 라이브러리는 프로그램을 컴파일 할 때 같이 적재되어 실행 파일을 구성한다.

실행 파일에 라이브러리 코드가 포함 되므로 그만큼 크기가 커진다.

반면에 공유 라이브러리는 실행 파일에 포함되지 않는다. 공유 라이브러리를 이용해 생성한 실행 파일은 실행 시에 해당 라이브러리가 메모리에 적재된다. 이렇게 적재된 라이브러리는 다른 실행 파일에서도 공유할 수 있다.

최근에는 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 공유 라이브러리를 많이 사용한다.

✅ 라이브러리 함수 예제

#include <stdio.h>

int main(){
	FILE *fp=fopen("test.txt", "w");
    if(fp==NULL){
    	perror("파일 열기 실패");
        return 1;
    }
    
    fprintf(fp, "Hello, Libraray function!\n");
    fclose(fp);
    
    return 0;
 }

- fopen()은 내부적으로 open() 시스템 호출을 사용한다.

- 하지만 fopen()은 버퍼링 기능을 제공해 성능이 더 좋을 수 있다.

✅ 라이브러리 함수 vs 시스템 호출 차이점

o.s의 시스템 호출을 직접 사용하는 것은 불편할 수도 있다.

그래서 printf(), scanf(), fopen()과 같은 라이브러리 함수가 제공되는데

이들은 시스템 호출을 감싸는 wrapper 역할을 하며 프로그래밍을 쉽게 만들어준다.

비교 항목	시스템 호출	라이브러리 함수
실행 위치	운영체제 커널 모드	사용자 모드
직접 실행 여부	운영 체제가 직접 실행	시스템 호출을 감싸는 래퍼(wrapper)
예시	open(), write(), read(), fork()	fopen(), printf(), malloc()

2. 시스템 도구

시스템 프로그래밍을 할 때 유용하게 사용할 수 있는 기본 도구를 살펴본다.

시스템에서 프로그래밍을 할 때 반드시 알아야 할 기본 명령은 시스템 접속, 파일, 디렉토리에 대한 것이다.

로그인/로그아웃 명령

명령	기능	주요 옵션	예제
telnet	리눅스 시스템에 접속 (telnet: 원격 서버에 접속 ssh: ssh로 원격 접속)		telent ***.co.kr
ssh	리눅스 시스템에 접속 (telnet: 원격 서버에 접속 ssh: ssh로 원격 접속)		ssh ***.co.kr
exit	리눅스 시스템에 접속 해제		exit
logout	리눅스 시스템에 접속 해제		logout

파일/디렉토리 명령

명령	기능	주요 옵션	예제
pwd	현재 디렉토리 경로 출력		pwd
ls	디렉토리 내용 출력	-a: 숨김 파일 출력 -l: 파일 상세 정보 출력	ls -a/tmp ls -l
cd	디렉토리 이동		cd /tmp cd ~han01
cp	파일 복사 디렉토리 복사	-r: 디렉토리 복사	cp a.txt b.txt cp -r dir1 dir2
mv	파일명/디렉토리명 변경		mv a.txt b.txt mv dir1 dir2
mv	파일/디렉토리 이동		mv a.txt dir1
rm	파일 삭제		rm a.txt
rm	디렉토리 삭제	-r: 디렉토리 삭제	rm -r dir1
mkdir	디렉토리 생성		mkdir dir1
rmdir	빈 디렉토리 삭제		rmdir dir1
cat	파일 내용 출력		cat a.txt
more	화면 크기 단위로 파일 내용 출력		more a.txt
chmod	파일/디렉토리 접근 권한 변경		chmod 755 a.exe chmod go+x a.exe
grep	패턴 검색		grep abcd a.txt

프로세스 명령

명령	기능	주요 옵션	예제
ps	현재 실행 중인 프로세스 정보 출력	-ef: 모든 프로세스의 상세 정보 출력	ps ps -ef ps -ef \| grep ftp
kill	프로세스 강제 종료	-9: 강제 종료	kill 5000 kill -9 5001

✅ 실행 중인 특정 프로그램 종료

ps -ef | grep firefox # 실행중인 프로세스 찾기
kill -9 <PID> # 해당 PID 종료

기타 명령

명령	기능	주요 옵션	예제
su	사용자 계정 변경	- : 변경할 사용자의 환경 초기화 파일 실행	su su - su -han02
tar	파일/디렉토리 묶기	cvf: tar 파일 생성 tvf: tar 파일 내용 보기 xvf: tar 파일 풀기	tar cvf a.tar * tar tvf a.tar tar xvf a.tar
whereis which	파일 위치 검색		whereis ls which telnet

3. 리눅스에서 파일 생성하고 수정해보기

1) 파일 생성 및 수정

echo "Hello, Linux"! > hello.txt # 파일 내용 생성 및 내용 입력
cat hello.txt # 파일 내용 확인

2) 프로세스 확인 및 종료

ps -ef | grep bash # 실행중인 bash 프로세스 찾기
kill -9 <PID> # 프로세스 종료

3) 디렉토리 압축 및 해제

tar cvf myfiles.tar mydir/ # mydir 폴더 압축
tar xvf myfiles.tar # 압축 해제

[Spring] DI (Dependency Injection) with XML Configuration

repository — Fri, 14 Mar 2025 18:16:10 +0900

DI(Dependency Injection)이란 의존 관계 주입 또는 의존성 주입이라고 불린다.

Spring은 3가지 핵심 프로그래밍 모델 (AOP, DI, IOC)를 지원하는데, 그 중 하나가 바로

의존 관계 주입 (Dependency Injection)이다. 그리고 Spring은 객체의 의존 관계 주입을 통해 객체의 의존 관계를 관리한다.

DI는 외부에서 객체 간의 관계를 결정해주는데, 즉 객체를 직접 생성하는 것이 아니라 외부에서 생성 후 주입시켜주는것 이라고 할 수있다.

의존성 주입이란 스프링 컨테이너에서 객체 Bean을 먼저 생성해두고, 생성한 객체를 지정한 객체에 주입하는 방법!

✅ 1. Dependency(의존성) 이란?

객체 A가 객체 B를 사용해야 한다면, A는 B에 의존 한다고 말한다.

예를 들어 Customer 클래스가 Address 객체를 사용해야 한다면, Customer는 Address에 의존하는 것이다.

class Customer{
	Address address;
}

이렇게 작성하면 Customer는 Address 객체를 필요로 한다는 뜻 이다.

✅ 2. 의존성 설정 방법

객체 A가 객체 B를 사용하는 방법에는 2가지가 있다.

객체 간의 관계 설정은 객체 내부 또는 객체 외부에서 이루어진다.

1) 내부에서 직접 생성 (내부 설정)

class Customer {
	Address address;
    
    public Customer(){
    	address=new Address(); //직접 객체 생성
    }
 }

이 방법은 Customer 클래스 안에서 Address 객체를 직접 생성하는 방법이다.

문제점: Customer 클래스가 Address 객체를 스스로 생성하기 때문에, Address가 변경되면 Customer도 수정해야한다.

즉, 유연성이 부족하다는 뜻 이다.

2) 외부에서 주입 (외부 설정)

public static void main(String[] args){
	Customer cst=new Customer(new Address());
    // 생성자로 Address 주입
}

이 방법은 main에서 Address 객체를 생성한 후,

Customer 생성자에 넘겨준다.

이렇게 하면 Customer는 Address가 어떻게 만들어지는지 몰라도 된다.

이것이 바로 "의존성 주입 (DI: Dependency Injection)" 이라는 개념이다.

✅ 3. Spring에서 DI(의존성 주입)이란?

Spring에서는 객체 간의 의존성을 직접 코드에서 설정하는 것이 아니라

Spring IoC컨테이너 (ApplicationContext)가 대신 설정해준다.

1) DI 적용 전 (기존 방식)

public class HelloApp{
	public static void main(String[] args){
    	MessageBean bean=new MessageBean(); //직접 객체 생성
        bean.sayHello("Spring");
    }
 }

- HelloApp이 MessageBean을 직접 생성하고 있다.

- MessageBean이 변경되면, HelloApp도 변경해야 한다.

2) DI 적용 후 (Spring의 방식)

public class HelloApp{
	public static void main(String[] args){
    	ApplicationContext ctx=new GenericXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        
        MessageBean bean=(MessageBean) ctx.getBean("messageBean"); //Spring이 객체 생성
        bean.sayHello("Spring");
    }
 }

- applicationContext.xml 설정 파일에서 MessageBean 객체를 생성하고 관리한다.

- HelloApp에서는 ctx.getBean("messageBean")을 호출하여 Spring 컨테이너에서 객체를 받아오기만 하면 된다.

✅ 4. Spring의 DI 방식

Spring에서 DI를 구현하는 방법에는 2가지가 있다.

1) 생성자 주입 (Constructor Injection)

<bean id="messageBean" class="sample3.MessageBean">
	<constructor-arg value="Spring" />
</bean>

2) 세터 주입 (Setter Injection)

<bean id="messageBean" class="sample3.MessageBean">
	<property name="greeting" value="Hello, " />
</bean>

✅ 5. Spring DI의 장점

1. 코드 수정 없이 객체 변경 가능

- applicationContext.xml만 수정하면 객체 변경 가능!

2. 객체 간 결합도 낮아짐

- HelloApp이 MessageBean 객체를 직접 생성하지 않으므로, 다른 구현체로 쉽게 변경 가능

3. 객체 관리가 편리

- Spring IoC 컨테이너가 객체를 관리하기때문에 getBean()으로 쉽게 가져올 수 있음

정리

1. DI (의존성 주입): 객체 간의 의존성을 외부에서 주입

2. Spring IoC 컨테이너: 객체를 생성하고 관리하는 역할을 하는 Spring의 핵심 개념

3. DI 방법: 생성자 주입 (Constructor Injection), 세터 주입 (Setter Injection) + 필드 주입(Field Injection)

4. XML 설정을 사용하면 코드 수정 없이 객체 변경 가능

5. IoC(Inversion Of Control): 객체의 생성과 관리는 스프링프레임워크가 대신해주는것.

스프링 IoC 컨테이너라는 공간에서 객체의 생성과 의존성 관리를 대신해준다.

IoC를 사용하면 객체 간의 의존성 관리가 용이해지며 코드의 유지보수성, 확장성 또한 높아진다.

또한, 객체의 생명주기 관리나 AOP 등의 기능을 사용할 수 있다.

참고자료

학교피피티

https://velog.io/@think2wice/Spring-%EC%9D%98%EC%A1%B4%EC%84%B1-%EC%A3%BC%EC%9E%85DI%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%98%EC%97%AC

[Spring] 의존성 주입(Dependency Injection)에 대하여

Spring의 중요한 원리 의존성 주입(DI)이 무엇인지, 어떻게 사용하는지에 대해 알아보자

velog.io

https://innovation123.tistory.com/167

[Spring / 스프링 부트 핵심 가이드] 제어의 역전(IoC, DI, AOP)

스프링 프레임워크(Spring Framework) 스프링 프레임워크(이하 스프링)는 Java에서 가장 많이 사용하는 프레임워크다. 스프링은 Java 언어로 엔터프라이즈급 개발을 편리하게 만들어주는 '오픈소스 경

innovation123.tistory.com

https://amy-it.tistory.com/99

[Spring] 의존성 주입(Dependency Injection) - (1) XML 기반 설정

목차 의존성 주입(Dependency Injection)이란? 의존성 주입(DI)은 스프링 프레임워크가 지원하는 핵심 기능 중 하나로서, 객체 사이의 의존관계가 객체 자신이 아닌 외부에 의해 결정되는 디자인 패턴

amy-it.tistory.com

[Spring] Maven, build-tool에 대한 정리

repository — Thu, 13 Mar 2025 20:27:23 +0900

spring initializer에서 처음 스프링 프로젝트 환경 설정을 할때

이런 화면에서 Project 빌드 툴을 설정할 수 있다.

이 빌드 툴들이 정확히 어떤 역할을 하는지에 대해 Maven을 위주로 정리해 보았다.

✅ 빌드 도구

Spring initializr에서 프로젝트를 생성할 때 Gradle-Groovy, Gradle-Kotlin, Maven 중 하나를 선택할 수 있다.

이들은 빌드 도구 (build tool)으로 프로젝트의 의존성 관리와 빌드 과정을 자동화 하는 역할을 하는데,

어떤 것을 선택하느냐에 따라서 빌드 방식과 설정 파일의 문법이 달라진다.

개발자가 작성한 소스 코드를 실행할 수 있는 독립적인 형태 (.war, .jar)로 변환하는 과정 및 결과를 빌드라고 말한다.

변환하는 과정에는 컴파일 과정도 포함되어있다.

예를 들어, 개발자가 이클립스나 인텔리제이와 같은 IDE로 java 코드를 작성하면 개발자는 '실행' 버튼을 눌러서 코드의 결과물을 볼 수 있다.

그런데 개발자가 아닌 사용자가 코드의 결과물을 보려면?

사용자가 JAVA를 설치하고 IDE를 설치하고 해당 코드를 가져와 실행을 누를일은 없다.

사용자는 어떠한 형태로든 빌드 된 결과물 (.war, .jar 등)을 실행만 하면 된다.

그리고 이런 빌드 결과물을 실제 서버에 업로드하는것이 배포이다.

만약 java 프로젝트가 하나 있다고 하면, 해당 프로젝트에는 개발자가 작성한 ~~.java 파일들이 있을 것이고,

여러가지 정적 파일들을 관리하는 resource 파일들이 있을 것이다.

이 프로젝트를 빌드한다면, .java 파일을 .class 파일로 컴파일하고, resource 파일들을 .class를 참조할 수 있는 위치를 옮기는 등, 여러 데이터들을 압축하는 과정을 거쳐 하나의 결과물로 나올 것이다.

빌드(Build): 프로젝트의 소스코드 개발에서 최종 사용자에게 전달되기 까지의 모든 과정 (프로젝트 생명주기)를 아우르는 행위

이런 빌드를 자동화해서 도와주는 도구가 빌드 툴 이다.

그렇다면 왜 빌드 툴을 사용할까?

아니 만약 개발자가 빌드 툴을 사용하지 않고 개발자가 직접 프로젝트를 빌드 해야 한다면???

개발자는 프로젝트에 필요한 수많은 라이브러리들을 다운받고, 라이브러리에 대한 의존성도 수동으로 잡아주고, 컴파일하고, 테스트하고, 실행파일로 만들고....... 프로젝트 환경을 설정하는데 한 세월을 쏟을 것이다.

그런데! 빌드 툴은 이러한 과정들을 자동화 시켜준다.

빌드 툴: 빌드 자동화를 도와주는 프로그램

✅ 1. Maven vs Gradle

Maven (pom.xml)

- xml 기반의 빌드 도구

- 정형화된 구조(마크업 언어)로 가독성이 좋지만, 설정이 길어질 수 있음

- pom.xml 파일에서 의존성 (dependencies)를 설정

- 라이브러리를 자동으로 추가, 관리 및 라이브러리 버전을 자동 동기화

- 프로젝트의 정보 전달 및 라이프 사이클 관리

* XML (eXtensible Markup Language): 마크업 언어로 표현 된 데이터 전달 언어

Maven 설정 예제 (pom.xml)

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <version>2.5.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

Gradle (build.gradle)

- 가장 최근에 나온 Maven과 같이 빌드 자동화를 도와주는 빌드 도구

- 프로젝트 설정을 위해 groovy 언어를 사용한다. 스크립트 언어를 사용하기 때문에 유연하게 빌드 스크립트를 작성할 수 있다.

- Maven의 pom.xml 파일과 같은 build.gradle 파일에 groovy언어로 의존성과 플러그인 설정과 같은 빌드에 필요한 설정을 작성할 수 있다.

- Maven보다 최대 100배 빠르고 Wrapper를 통해 Gradle이 설치되지 않은 환경에서도 빌드 가능하다.

* Gradle.Wrapper: 환경에 상관없이 Gradle 빌드를 수행할 수 있도록 하는 내장 task. Java나 Gradle이 설치되어 있지 않아도 빌드 가능.

Gradle (Groovy) 설정 예제 build.gradle

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:2.5.2'
}

Gradle (Kotlin) 설정 예제 build.gradle.kts

dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:2.5.2")
}

✅ 2. Gradle-Groovy vs Gradle-Kotlin

- Gradle를 사용할 때 설정 파일을 Groovy 문법으로 작성할 수도 있고 Kotlin 문법으로 작성할 수도 있다.

둘다 기능은 동일하지만 문법 스타일이 다르다.

Gradle-Groovy

- 기본적으로 Groovy DSL 사용

- 기존 Gradle 프로젝트와 호환성 높음

- 문법이 유연하지만 타입 안정성이 부족

plugins {
    id 'org.springframework.boot' version '2.5.2'
    id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.11.RELEASE'
    id 'java'
}
dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
}

Gradle-Kotlin

- Kotlin DSL를 사용

- 정적 타입 지원으로 IDE 자동 완성 기능이 강력함

- 코틀린 기반 프로젝트에서는 Gradle-Kotlin이 더 적합함

plugins {
    kotlin("jvm") version "1.6.21"
    kotlin("plugin.spring") version "1.6.21"
}
dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")
}

비교 항목	Maven	Gradle-Groovy	Gradle-Kotlin
설정 파일	XML (pom.xml)	Groovy (build.gradle)	Kotlin (build.gradle.kts)
빌드 속도	느림	빠름	빠름
가독성	길고 정형화	짧고 유연	짧고 정적 타입 지원
확장성	적당한 편	높음	높음
자동완성 지원	부족함	중간	강력함

Gradle-Kotlin은 정적 타입 언어, 런타임에 타입을 결정하는 동적타입과 달리 컴파일 시 타입을 체크하는 정적 타입 지원이기 때문에 더 안정적이고, IDE 자동완성이 더 잘 동작한다.

✅ Maven이란?

Maven은 자바 프로젝트 빌드 및 의존성 관리 도구이다.

- 프로젝트를 자동으로 빌드하고

- 필요한 라이브러리를 관리하며

- JAR, WAR 같은 산출물을 배포하는 역할을 한다.

Maven을 사용하면 pom.xml에 라이브러리 목록을 적어두는 것만으로 자동으로 필요한 라이브러리를 다운로드하고 설정까지해준다.

1. Maven의 핵심 개념

POM (Project Object Model)

- pom.xml은 Maven의 가장 중요한 설정 파일이며, 프로젝트에 필요한 빌드 정보를 여기에 적는다.

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.example</groupId>  <!-- 프로젝트 그룹 ID -->
    <artifactId>spring-demo</artifactId>  <!-- 프로젝트 이름 -->
    <version>1.0.0</version>  <!-- 프로젝트 버전 -->
    <packaging>jar</packaging>  <!-- 생성될 파일 유형 (jar, war 등) -->

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.5.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

태그	설명
<groupId>	프로젝트의 그룹명 (일반적으로 도메인 기반)
<artifactId>	프로젝트이름
<version>	프로젝트 버전
<packaging>	산출물 종류 (jar, war, ear)
<dependencies>	프로젝트에서 사용할 라이브러리 ㅁ고록
<build>	빌드 관련 설정

2. Maven의 기본 라이프 사이클

Maven은 프로젝트를 관리하는 일련의 단계 즉, 라이프사이클이 존재한다.

compile -> test -> package -> install -> deploy

Maven 실행 방법

명령어	입력	출력
mvn compile	src/main/java의 모든 Java 파일을 컴파일	target/classes/에 .class 파일 생성
mvn test	src/test/java의 단위 테스트 실행	테스트 결과 출력 (Surefire report)
mvn package	.jar, .war 같은 배포 파일 생성	target/ 폴더에 산출물 생성
mvn install	로컬 저장소(~/.m2/repository)에 배포	다른 프로젝트에서 해당 패키지 사용 가능
mvn deploy	원격 저장소(예: Nexus, Artifactory)에 배포	팀원들과 공유 가능

3. Maven 실행 방법

직접 실행

1. 프로젝트 생성 후 빌드

mvn clean compile package

-> 기존 빌드 결과를 삭제(clean)하고 컴파일(compile) jar 파일(package)생성

2. 로컬 저장소에 배포

mvn install

-> target/폴더에 생성된 .jar를 ~/.m2/repository/에 저장

3. 원격 저장소에 배포

mvn deploy

-> .jar 파일을 원격 저장소로 업로드

✅ 참고블로그

https://velog.io/@nopecho/Spring-%EB%B9%8C%EB%93%9C-%EB%8F%84%EA%B5%AC-%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%B3%B4%EC%9E%90

[Spring] 빌드 도구 부터 알고보자

빌드가 뭐죠?

velog.io

[백준_24479/JAVA] 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1

repository — Wed, 12 Mar 2025 21:04:11 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/24479

문제풀이

DFS는 재귀함수/스택 자료구조로 구현할 수 있다.

1. DFS를 시작할 노드를 정한 후 사용할 자료구조 초기화 하기
- 인접 리스트로 그래프 표현하기
- 방문 배열 초기화 하기
- 시작 노드 스택에 삽입하기
2. 스택에서 노드를 꺼낸 후 꺼낸 노드의 인접 노드를 다시 스택에 삽입하기
3. 스택 자료구조에 값이 없을 때 까지 반복한다.

코드

public class Main {
	static ArrayList<Integer>[] A;
	static boolean visited[];
	static int[] visitedOrder;
	static int order=1;

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
        
        // 정점 수 N, 간선 수 M, 시작 정점 R
        StringTokenizer st=new StringTokenizer(br.readLine());
        int N=Integer.parseInt(st.nextToken());
        int M=Integer.parseInt(st.nextToken());
        int R=Integer.parseInt(st.nextToken());
        
        A=new ArrayList[N+1];
        visited=new boolean[N+1];
        visitedOrder=new int[N+1];
        
        // 인접 리스트 초기화 하기
        for(int i=1;i<=N;i++) {
        	A[i]=new ArrayList<Integer>();
        }
        
        // 간선 정보 -  정점 u와 정점 v의 가중치 1인 양방향 간선
        for(int i=0;i<M;i++) {
        	st=new StringTokenizer(br.readLine());
        	int u=Integer.parseInt(st.nextToken());
        	int v=Integer.parseInt(st.nextToken());
        	A[u].add(v); //양방향 edge
        	A[v].add(u);
        }
        
        // 정점 방문 순서를 보장하기 위한 정렬
        for(int i=1;i<=N;i++) {
        	Collections.sort(A[i]);
        }
       
        // 시작 정점 R에서 DFS 시작
        DFS(R);
        
        // 각 정점의 방문 순서 출력
        for(int i=1;i<=N;i++) {
        	bw.write(visitedOrder[i]+"\n");
        }
        bw.flush();
        bw.close();
    }
    
    static void DFS(int v) {
    	if (visited[v]) return;
    	visited[v]=true;
    	visitedOrder[v]=order++;
    	
    	for(int i: A[v]) {
    		// 연결 노드들 중 방문하지 않았던 노드만 탐색
    		if(visited[i]==false) {
    			DFS(i);
    		}
    	}
    }
    
    
}

시간복잡도

1. 그래프 인접 리스트 구성 - M개의 간선에 대해 각 간선마다 A[u].add(v), A[v].add(u) 호출, O(M)

2. 인접 리스트 정렬

-> 각 정점에 대해 연결된 노드들을 정렬, 최악의 경우에는 한 정점이 모든 정점과 연결된 경우

- O(M log N) 모든 간선의 정보를 한번씩 처리하고 각 간선의 양끝에 대해 정렬이 이루어짐

3. DFS

- 모든 노드를 한번씩 방문해 각 노드의 인접 리스트를 탐색한다

- 탐색하는 동안 각 간선에 대해 한번씩 접근하므로 O(N+M)

-----> O(M log N)

[2강] 데이터베이스 관리 시스템

repository — Tue, 11 Mar 2025 16:36:19 +0900

1. 데이터베이스 관리 시스템의 등장 배경

1) 파일 시스템 (file system)

데이터를 파일로 관리하기 위해 파일을 생성 삭제 수정 검색하는 기능을 제공하는 소프트웨어
응용 프로그램 별로 필요한 데이터를 별도의 파일로 관리함
→ 각 팀이 데이터를 관리한다. 중복된 데이터가 업데이트 된다면 문제가 생길 수도 있음
파일 시스템의 주요 문제점
- 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장됨 → 데이터 중복성
  - 저장 공간의 낭비는 물론 데이터 일관성과 데이터 무결성을 유지하기 어려움
    - 한 고객의 연락처를 고객 데이터 파일에서만 수정하고 실수로 주문 데이터 파일에서 수정하지 않았다면???
  - 데이터 중복성 문제를 해결하는 방법?
    - 따로 따로 되어있는 데이터 파일을 하나로 통합하자
    - 중복되는 내용들을 하나의 DB로 관리하고 별도로 관리해야하는 부서의 특성을 가진 데이터들은 별도로 ㅇㅇ..
- 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적 → 데이터 종속성
  - 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적이다
    - 사용하는 파일의 구조를 변경하면 응용 프로그램도 함께 변경해야함 (e.g. column 추가)
    - 파일을 사용하는 응용 프로그램이 많거나 파일의 구조가 자주 변경되는 경우 더 심각
- 데이터 파일에 대한 동시 공유, 보안, 회복 기능이 부족하다.
  - 응용 프로그램 하나가 사용중인 다른 응용프로그램이 접근하여 사용할 수 있는 동시 공유 기능이 없음
    - 이를 해결하기 위해 같은 내용의 파일을 여러 개 만들 경우 데이터 중복이 발생
  - 데이터가 중복된 모든 파일의 보안을 같은 수준으로 유지하기 어려움
  - 응용 프로그램이 파일을 사용하는 도중에 장애가 발생하면 데이터를 일관된 상태로 회복하기 어려움
- 응용 프로그램을 개발하기 쉽지 않다
  - 사용자 요구에 맞는 응용 프로그램을 개발하는데 어려움이 있음
  - 새로운 응용 프로그램을 개발하려면 파일에서 데이터 읽기, 삽입, 기존 데이터 삭제하기 등의 기본적인 데이터 관리 기능을 모두 포함해야함

2. 데이터베이스 관리 시스템의 정의

1) 데이터베이스 관리 시스템

DBMS (DataBase Management System)
파일 시스템의 문제를 해결하기 위해 제시된 소프트웨어
조직에 필요한 데이터를 데이터베이스에 통합하여 저장하고 관리함

2) 데이터 베이스 관리 시스템에서의 데이터 관리

사용자와 데이터베이스 사이의 인터페이스 역할을 하는 DBMS

3) 데이터베이스 관리 시스템의 주요 기능

정의 기능: 데이터베이스 구조를 정의하거나 수정할 수 있다.
- 정의 기능에서의 데이터 삽입삭제수정??→ column에
조작 기능: 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산 가능
- Just “행” 삭제or추가
제어 기능: 데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지할 수 있다. (무결성이 유지되도록 제어해준다)

3. 데이터베이스 관리 시스템의 장단점

1) 장점

데이터 중복을 통제할 수 있다.
- 데이터베이스에 데이터를 통합해 관리하므로 데이터 중복 문제 해결
데이터 독립성이 확보된다.
- 응용 프로그램 대신 데이터베이스에 접근하고 관리하는 모든 책임 담당
  - 응용 프로그램과 데이터베이스 사이에 독립성이 확보됨
데이터를 동시 공유할 수 있다.
- 동일한 데이터를 여러 응용 프로그램이 공유하여 동시 접근할 수 있게 지원
  - 동시 접근 제어 기술 보유
데이터 보안이 향상된다.
- 중앙 집중식으로 데이터를 관리하므로 효율적인 접근 제어 가능
  - 권한이 없는 사용자의 접근, 허용되지 않는 데이터와 연산에 대한 요청 차단
데이터 무결성 유지 가능
- 데이터 삽입 수정 등의 연산이 수행될 때마다 유효성을 검사해 데이터 무결성 (정확성)을 유지
표준화 가능
- 데이터 베이스 관리 시스템이 정한 표준화된 방식을 통해 데이터 베이스에 접근
장애 발생 시 회복 가능
- 데이터 일관성과 무결성을 유지하면서 장애 발생 이전 상태로 데이터를 복구하는 회복 기능 지원
응용 프로그램 개발 비용이 줄어든다
- 파일 시스템을 사용할 때 보다 데이터 관리 부담이 줄어 응용 프로그램 개발 비용 및 유지 보수 비용이 줄어든다

2) 단점

비용이 많이 든다.
- 별도 구매 비용이 들고, 동시 사용이 허용되는 사용자 수에 따라 증가
백업과 회복 방법이 복잡하다.
- 장애 발생의 원인과 상태를 정확히 파악하기 어렵고 회복 방법도 복잡함
중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재한다.
- 데이터베이스나 데이터베이스 관리 시스템에 장애가 발생하면 전체 시스템의 업무처리가 중단됨.
- 데이터베이스 의존도가 높은 시스템 일수록 가용성과 신뢰성에 치명적임

4. 데이터베이스 관리 시스템의 발전

✅ 1세대: 네트워크 DBMS, 계층 DBMS

계층 DBMS: 데이터베이스를 트리 형태로 구성 (먼저나옴!)
- 1:1 대응도 가능하다 ㅁ-ㅁ-ㅁ-ㅁ, n:m (다대다) 형태는 불가능….
- e.g.) IMS (Information Management System) - 1960년대 후반에 개발
네트워크 DBMS: 데이터베이스를 그래프 형태로 구성
- e.g.) IDS(Integrated Data Store)- 1960년대 초에 개발

✅ 2세대: 관계 DBMS

관계 DBMS: 데이터베이스를 테이블 형태로 구성 (like 엑셀시트 ㅎ)
- e.g.) Oracle, MS SQL 서버, Access, Informix, MySQL, MariaDB

✅ 3세대: 객체지향 DBMS, 객체 관계 DBMS

객체지향 DBMS: 객체를 이용해 데이터베이스를 구성
- e.g.) O2, ONTOS, GemStone
객체관계 DBMS: 객체지향 DBMS + 관계 DBMS
- e.g.) 관계 DBMS 제품들이 객체지향 기능을 지원하면서 객체 관계 DBMS로 분류되기도 함 (오라클이 대표적)

✅ 4세대: NoSQL, NewSQL DBMS

NoSQL DBMS: 비정형 데이터를 처리하는데 적합하고 확장성이 뛰어남
- 안정성과 일관성 유지를 위한 복잡한 기능 포기
- 데이터 구조를 미리 정해두지 않는 유연성
- 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 분산하여 저장하고 처리하는 환경에서 주로 사용
- e.g.) Mongo DB, HBase, Cassandra, Redis, Neo4j, OrientDB
NewSQL DBMS: 관계 DBMS의 장점 + NoSQL의 확장성 및 유연성
- 정형 및 비정형 데이터를 안정적이고 빠르게 처리 가능
- e.g.) Spanner(구글 스패너), VoltDB, NuoDB

[1강] 자료와 통계학

repository — Mon, 10 Mar 2025 14:45:31 +0900

Chapter 1: 자료와 통계학

1. 통계학의 개념과 응용

통계학(Statistics) 정의
자료를 수집, 분석, 표현, 해석하는 예술이자 과학으로, 평균, 중앙값, 비율, 최댓값 등 다양한 수치를 통해 비즈니스와 경제환경을 이해하는 데 도움을 준다.
응용 분야
- 회계학: 감사 시 통계적 표본 이론 활용
- 경제학: 경제 미래 예측에 통계정보 이용
- 재무학: 주가수익비율(P/E Ratio), 배당수익률 등으로 투자 분석
- 마케팅: 전자스캐너 등으로 고객 데이터 수집
- 생산관리: 품질관리차트로 생산품 모니터링
- 정보시스템: 네트워크 성능 평가에 활용

2. 자료와 자료집합

자료(data): 표현 및 해석을 위해 수집, 분석, 요약되는 사실과 숫자
자료집합(data set): 특정 연구를 위해 수집된 모든 자료
원소, 변수, 관측값
- 원소(elements): 자료가 수집되는 대상(예: 회사)
- 변수(variable): 각 원소에서 측정하고자 하는 구체적 특성
- 관측값(observation): 특정 원소에 대해 측정된 변수의 값
- 자료의 총 개수는 ‘원소 수 × 변수 수’로 산정

3. 자료의 측정척도

명목척도 (Nominal Scale)
- 자료의 특성을 이름이나 기호로 표현 (예: 학과 분류)
순서척도 (Ordinal Scale)
- 자료의 순서가 의미가 있음 (예: 학년 분류)
구간척도 (Interval Scale)
- 값들 간의 차이를 일정한 단위로 표현 (예: SAT 점수, 차이의 의미만 있음)
비율척도 (Ratio Scale)
- 순서 및 차이 뿐 아니라 두 값의 비율도 의미 있음 (예: 거리, 높이, 학점 등, 0이 절대적 의미)

4. 자료의 유형과 시간적 성격

범주형 자료 vs. 정량적 자료
- 범주형 자료: 레이블이나 이름으로 구분 (명목/순서척도)
- 정량적 자료: 수치로 표현, 사칙연산 가능 (구간/비율척도)
횡단면자료 (Cross-sectional Data)
- 특정 시점에 수집된 자료 (예: 2013년 오하이오 건물 허가 건수)
시계열자료 (Time Series Data)
- 여러 기간에 걸쳐 수집된 자료 (예: 지난 36개월간 건물 허가 건수)

5. 자료의 출처

회사 내부 자료: 생산, 재고, 판매, 고객정보 등
정부 기관: 인구조사, 경제, 노동, 통계청 등 (예: www.census.gov, www.bls.gov)
인터넷 및 API: 대용량 자료 취득 및 오픈 데이터
통계적 연구
- 관측연구: 자연환경에서 관측 및 기록 (예: 흡연자와 비흡연자 비교)
- 실험연구: 주요 변수에 영향을 주는 다른 변수들을 조절하여 연구 (예: 백신 실험 연구)

6. 자료 수집의 이슈

시간 문제: 정보 수집에 소요되는 시간, 시의성 문제
비용 문제: 자료 제공기관의 비용 요구 가능성
수집 오류: 부주의한 자료 수집으로 인한 오류 가능성

7. 기술통계학 (Descriptive Statistics)

목적: 자료를 요약, 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 표현
표와 그래프: 도수분포표, 비율분포표, 히스토그램 등을 활용하여 자료 시각화
수치적 기술통계량: 평균, 중앙값, 최빈값, 범위 등
- 예) 허드슨 자동차 수리점 사례 – 50건의 엔진 수리 비용 평균 $79

8. 통계적 추론

모집단과 표본
- 모집단: 연구의 관심 대상 전체
- 표본: 모집단의 일부로, 이 표본을 통해 전체 특성 추정
추정과 검정: 표본을 바탕으로 모집단 특성 추정 및 가설 검정

9. 엑셀을 이용한 통계분석

엑셀의 활용
- 자료 입력: 데이터를 엑셀 시트에 정리
- 함수 및 수식 사용: AVERAGE, MEDIAN, MODE 등 기본 통계함수 활용
- 도구 사용: 데이터 분석 도구로 표, 그래프 등 시각적 표현
실제 예시: 허드슨 자동차 수리점의 엔진 수리비용 데이터를 기반으로 평균 계산 및 도수분포표 작성

10. 데이터웨어하우징과 데이터마이닝

데이터웨어하우징:
- 대규모 데이터를 수집, 저장, 관리하는 시스템
- 예) 월마트의 거래 데이터, 비자의 초당 거래 처리
데이터마이닝:
- 통계, 수학, 컴퓨터 과학 기법을 결합하여 데이터 내 유용한 정보 추출
- 응용 분야: 소매업, 금융, 통신 등 고객 행동 분석 및 미래 예측
- 주요 기법: 다중 회귀, 로지스틱 회귀, 상관 분석, 머신러닝 등
- 모형의 신뢰성: 표본에 맞춰진 모형이 다른 데이터에도 적용될 수 있는지 검증 필요

11. 통계분석을 위한 윤리적 가이드라인

비윤리적 행태 방지
- 부정확한 표본, 데이터 분석, 그래프 표현, 요약 통계 사용 등
통계 분석 시 준수 사항
- 공정하고 객관적인 자세 유지
- 데이터 수집, 분석, 표현 과정에서 비윤리적 가능성 배제
미통계협회 가이드라인
- 전문성, 고객과 고용주에 대한 책무, 연구 주제와 팀 동료에 관한 책임 등 8개 분야, 총 67개 세부 가이드라인

[0] 빅데이터 분석 개요

repository — Mon, 10 Mar 2025 14:28:26 +0900

0) 개요

1. Big Data 개요

정의: 빅데이터란 기존의 일반적인 기술 (예를 들어 관계형 데이터베이스)로 관리하기 곤란한 대량의 데이터 군
빅데이터를 실시간으로 분석하여 기업의 경쟁력 제고 (RDB만으로는 데이터를 분석하기 힘들다.)
- 로그 데이터를 분석하여 이용자가 스스로 제공하지 않는 정보까지 분석하여 매출 증대 및 경쟁력 제고
Big Data 특징: 3V (Volume, Variety, Velocity)
RDBMS 특징: ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)

구조화데이터: RDB

비구조화: text, video, ..

하둡: 데이터 로드, 머신러닝, 딥러닝,

인재, 조직

2. Big Data 특징

비즈니스 인텔리전스와 빅데이터의 교차
- 과거의 가시화를 통한 미래 예측
빅데이터 분석의 기원
- 하라즈 엔터테인먼트: 라스베거스에 거점을 둔 세계의 최대의 카지노 운영사
- 확산은 아마존이 시킴

3. Big Data 기반 기술

하둡: Big Data Platform, 데이터 관리 (Oracle ⇒ hadoop)

- hadoop→ Text 데이터를 받음

NoSQL 데이터베이스
분석적 데이터베이스: Massive Parallel Processing Architecture, Shared Nothing Architecture, 칼럼 지향, 데이터 압축 기능, 범용 하둡에서 동작 가능, 어플라이언스로서의 기능, 하둡 지원
스트림 데이터 처리
다양한 분석 기술: machine learning, data minig, clustering, neural network, ⭐regression, ⭐decisition tree, association analysis 등
자연어 처리 등: 자연어 처리, 시멘틱 검색, 링크 마이닝, A/B 테스트 등 정의

4. HADOOP 아키텍처

5. 제4차 산업혁명

4차 산업혁명 기술은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 IoT, 로봇 공학, 자율 주행, 블록체인, 가상 현실, 증강 현실 등이 포함되며, 이러한 기술들은 디지털 혁신을 이루어 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 생산성을 증대시키는 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다.

- 플랫폼 기업의 도래 → 디지털 기술을 기반으로 한 중개 플랫폼

이들은 가입자들의 데이터 분석을 바탕으로 고객의 욕구를 예측하고 만족시키며 수익을 올리고 있다.

- 플랫폼 기업은 빅데이터가 경쟁력의 핵심이므로 데이터 수집 기본

- 이용자들도 빅데이터 이용 가능: open API를 이용해 (Portal, SNS, 증권회사 등..)

STM(딥러닝)<ARIMA(빅데이터소프트웨어)..

[백준_1764/JAVA] 듣보잡

repository — Thu, 6 Mar 2025 20:07:34 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/1764

문제풀이

듣도 못한 사람과 보도 못한 사람의 교집합을 찾아 사전순으로 출력하는 문제이다.

나는 중복방지를 위해 HashSet 사용, 사전 순 정렬을 위해 ArrayList 사용했다.

코드

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
    	BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
    	BufferedWriter bw=new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
    	
    	StringTokenizer st=new StringTokenizer(br.readLine());
    	int N=Integer.parseInt(st.nextToken()); // 듣도 못함
    	int M=Integer.parseInt(st.nextToken()); // 보도 못함
    	
    	// 듣도 못함
    	HashSet<String> set=new HashSet<>();
    	for(int i=0;i<N;i++) {
    		set.add(br.readLine());
    	}
    	
    	
    	ArrayList<String> result=new ArrayList<>();
    	
    	// 보도 못함
    	for(int i=0;i<M;i++) {
    		String str=br.readLine();
    		// 듣도 보도 못함
    		if(set.contains(str)) {
    			result.add(str);
    		}
    	}
    	
    	Collections.sort(result);
    	
    	StringBuilder sb=new StringBuilder();
    	sb.append(result.size()).append("\n");
    	for(int i=0;i<result.size();i++) {
    		sb.append(result.get(i)).append("\n");
    	}
    	
    	bw.write(sb.toString());
    	bw.flush(); bw.close();
    }    
}

[백준_2775/JAVA] 부녀회장이 될테야

repository — Wed, 5 Mar 2025 20:42:58 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/2775

문제풀이

코드

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
    	BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
    	BufferedWriter bw=new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
    	StringBuilder sb=new StringBuilder();
    	
    	int T=Integer.parseInt(br.readLine()); //Test case
    	int apt[][]=new int[15][15];
    	
    	// 0층의 i호에는 i명이 산다.
    	for(int i=1;i<15;i++) {
    		apt[0][i]=i;
    	}
    	
    	for(int i=1;i<15;i++) {
    		for(int j=1;j<15;j++) {
    			apt[i][j]=apt[i-1][j]+apt[i][j-1];
    		}
    	}
    	
    	for(int i=0;i<T;i++) {
    		int k=Integer.parseInt(br.readLine());
    		int n=Integer.parseInt(br.readLine());
    		
    		sb.append(apt[k][n]).append("\n");
    	}
    	bw.write(sb.toString());
    	bw.flush(); bw.close();
    	
    }    
}