https://www.acmicpc.net/problem/5585

 

5585번: 거스름돈

타로는 자주 JOI잡화점에서 물건을 산다. JOI잡화점에는 잔돈으로 500엔, 100엔, 50엔, 10엔, 5엔, 1엔이 충분히 있고, 언제나 거스름돈 개수가 가장 적게 잔돈을 준다. 타로가 JOI잡화점에서 물건을 사

www.acmicpc.net

그냥 어 

읽고 바로 생각했다.

 

시간 적기로 했는데.

 

알고리즘 

  • 500부터 나눠서 나눈 몫을 더하고
  • 나눈 나머지를 가지고 또 500확인한다. 
  • 500이 확인 다 했으면 (500으로 나눈 몫이 0이면 )
  • 그 다음 100으로 넘어간다. 

소스코드 

#include <iostream>

using namespace std;
int main() {
	int input,output = 0;
	int coin[6] = { 500,100,50,10,5,1 };
	cin >> input;
	input = 1000 - input;
	for (int i = 0; i < 6; i++) {
		while (input / coin[i] != 0) {
			output += input / coin[i];
			input %= coin[i];
		}
	}
	cout << output;
	return 0;
}

 

python

coin = [500,100,50,10,5,1]
input_num = int(input())
output = 0
input_num = 1000-input_num
for i in range(6):
    while (input_num//coin[i]) != 0:
        output += input_num//coin[i]
        input_num %= coin[i]
        
print(output)

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12977

 

코딩테스트 연습 - 소수 만들기

주어진 숫자 중 3개의 수를 더했을 때 소수가 되는 경우의 개수를 구하려고 합니다. 숫자들이 들어있는 배열 nums가 매개변수로 주어질 때, nums에 있는 숫자들 중 서로 다른 3개를 골라 더했을 때

programmers.co.kr

 

 

계속 소수인지 확인하니깐

"에라토스테네스의 체"를 썼다. 

 

에라토스테네스의 체의 알고리즘은 내가 이해하기론 위키백과가 제일 좋은 것 같다. 

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%90%EB%9D%BC%ED%86%A0%EC%8A%A4%ED%85%8C%EB%84%A4%EC%8A%A4%EC%9D%98_%EC%B2%B4

 

에라토스테네스의 체 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

수학에서 에라토스테네스의 체는 소수를 찾는 방법이다. 고대 그리스 수학자 에라토스테네스가 발견하였다. 알고리즘[편집] 2부터 소수를 구하고자 하는 구간의 모든 수를 나열한다. 그림에서

ko.wikipedia.org

 

간단하게 생각하면 

2의 배수 빼고, 3의 배수 빼고, 5의 배수 빼고, 다 빼면,,,

소수가 남아있는다. 

 

나는 프로그래머스를 오랜만에 해서 오류가 났는데 

오류가 Aborted (core dumped 에러) 가 났다. 

내 생각엔 check배열의 크기가 문제였다. ㅋㅎㅋㅎ...

세상에,,,

 

그래도 해결했당 ㅎㅎㅎㅎ

너무 신낭

 

 

<알고리즘>

에라토스테네스의 체를 사용해서 소수를 구한 뒤

3개의 숫자를 받아 숫자를 만든다(num)

확인한다. 

 

 

엉청 간단한데, 

에라토스테네스의 체가 문제가 아닌

나는 3개의 숫자를 받아서 숫자를 만들때, 

bfs를 사용해서,,

더 별로 였다,,

 

글너데 이런 방법을 사용하니 간단했다. 

 

#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
int max_num = 0;

int solution(vector<int> nums) {
	int answer = 0;
	int check[1001] = { -1,-1,0,0,-1};
	for (int i = 2; i <= sqrt(1001); i++) {
		if (!check[i]) {
			for (int j = 2; i*j <= 1001; j++)
				check[i*j] = 1;
		}
	}
	for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
		for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
			for (int k = j + 1; k < nums.size(); k++) {
				int num = nums.at(i) + nums.at(j) + nums.at(k);
				if (check[num] ==0)
					answer++;
			}
		}
	}
	return answer;
}
int main() {
	vector<int> num = {1,2,7,6,4};
	
	cout << solution(num);
}

이 코드는 비쥬얼에서 한번 실행해본다고,ㅎㅎㅎ

 

main까지 있는 것이다. ㅎㅎ

 

https://www.acmicpc.net/problem/11399

 

11399번: ATM

첫째 줄에 사람의 수 N(1 ≤ N ≤ 1,000)이 주어진다. 둘째 줄에는 각 사람이 돈을 인출하는데 걸리는 시간 Pi가 주어진다. (1 ≤ Pi ≤ 1,000)

www.acmicpc.net

 

최솟값을 구하라고 했으니,

처음부터 많은 것을 더하는 것 보단

작은걸 계속 더하는게 좋으니

정렬해서 더하면 되겠다 생각했다. 

 

 

1. 입력받고

2. 정렬하고

3. 각 순서마다 값을 더한다.

4. 3번에서 더한 값을 계속 더한다. 

 

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


int main() {

	int testcase,output = 0;
	cin >> testcase;
	multiset<int> input;
	for (int i = 0,num; i < testcase; i++) {
		cin >> num;
		input.insert(num);
	}
	int sum = 0;
	for (multiset<int>::iterator it = input.begin(); it != input.end(); it++) {
		sum += *it;
		output += sum;
	}
	cout << output;
	return 0;
}

 

python 공부를 해보자해서 하려는데

python 문법 공부 제대로 안 해봐서 생소했다. 

 

testcase = int(input())
a = list(map(int,input().split()))
a.sort()
sum = 0
output = 0
for i in a:
    sum += i
    output += sum
print(output)

 

list(map(int, input().split())))

생각하자. ㅎㅎㅎ

 

이것 때문에 int형 안 더했다고,, 오류났었따,,

 

https://www.acmicpc.net/problem/9237

 

9237번: 이장님 초대

입력은 두 줄로 이루어져 있다. 첫째 줄에는 묘목의 수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄에는 각 나무가 다 자라는데 며칠이 걸리는지를 나타낸 ti가 주어진다. (1 ≤ ti ≤ 1,000,000)

www.acmicpc.net

 

 

일단 첫 번째 시도를 실패했는데 

문제를 잘못 읽었다.

나무 심는 순서를 신중하게 골라서 최대한 빨리 초대하려고 한다

 

심는 순서를 내가 정하는 것이었다!!!

차례대로인 줄

문제를 잘 읽자.

 

먼저, 최대한 빨리 초대하려고 하니깐,

정렬을 했다.

 

정렬하고 나서 묘묙 하나를 심는데 걸리는 시간이 1일 걸린다고 했다.

그러니 심는데 시간이 1일이 걸린다고 먼저 더하고 시작해야 하는 것이다. 

 

 

정리해보자면, 

만약 묘목 자라는데 걸리는 시간이 5 9 8 2라고 하자.

정렬하면

2 5 8 9이다. 

그럼 빨리 초대하려고 하니깐. 

그럼 묘목 자라는데 걸리는 시간이 9일 걸리는 묘목부터 심어야 한다.

 

그런데 묘목 심는데 걸리는 시간이 1일이니깐,

9일 걸리는 묘목을 심는 데는 1+9일이 걸리고 

이장님을 초대하는데 다음날 초대하니깐 

결과는 9 +2일이 걸리는 것이다.

 

이렇게 더하면

2 5 8 9 묘목은

+ 5 4 3 2

 7 9 11 11일 걸린다. 

 

그럼 최댓값은 11일.

최대 11일이 걸린다. 

 

소스코드는 

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


int main() {
	int count;
	int max_num = 0;
	int input[100001];
	cin >> count;

	for (int i = 0,num; i < count; i++) {
		cin >> input[i];
	}
	sort(input, input + count);

	for (int i = count - 1,add =2; i >= 0; i--) {
		max_num = max(input[i] + add, max_num);
		add++;
	}
	cout << max_num;
	return 0;
}

5. 정규화와 반정규화

  • 함수 종속성의 개념과 추론규칙
    • 함수 종속의 유형
      • 완전 함수 종속 1NF 
      • 부분 함수 종속 2NF
      • 이행함수적 종속성 3NF 
      • 결정자함수 종속성 BCNF : 함수 종속이 되는 결정자가 후보키가 아닌 경우
  • 정규화의 이상현상
    • 삽입이상
      • 원하지 않는 정보까지 함께 삽입해야함
    • 삭제이상
      • 필요한 정보까지 함께 삭제
    • 수정이상(갱신이상)
      • 동일한 내용을 여러 건의 데이터에서 반복 수정해야함
  • 정규화를 적용하여 데이터베이스 설계
    • 1NF -> 2NF제거 -> 3NF제거 -> BCNF제거 -> 함수종속이 아닌 다치 종속제거 -> 후보키를 통하지 않는 조인종속 제거
  • 반정규화 
    • 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템 성능 향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 데이터 모델을 통합하는 프로세스
    • 절차
      • 대상 조사
        • 범위 처리 빈도수 조사
        • 대량의 범위처리 조사
        • 통계성 프로세스 조사
        • 테이블 조인 개수 조사
      • 다른 방법 유도 검토
        • 뷰 테이블 : 많은 조인이 걸칠때
        • 클러스터링 사용 
        • 인덱스 적용 
        • 응용 어플리케이션
      • 반 정규화 적용
        • 테이블 병합
        • 테이블 분할
        • 테이블 추가
        • 중복 칼럼 추가 : 조인에 의한 성능 저하를 예방
  • 성능 설계를 위한 고려사항 설명
    • 성능 개선 목표
      • 처리능력, 처리시간, 응답 시간, 로드 시간
    • 엔터티의 통합 및 분리 
      • 장점 : 불필요한 조인 제거를 통한 성능 향상, 테이블 개수 감소,,
      • 단점 : 데이터 모델의 확장성 저하, 업무 흐름 이해 어렵
    • 기본키 조정
      • 비지니스 키가 복잡한 경우 시스템 키로 대체
    • 데이터 모델 구조 변경
      • 정규화를 통한 성능 개선
      • 반정규화를 통한 성능 개선
      • 데이터 모델의 단순화를 통한 성능 개선
    • 인덱스와 관련된 성능 개선
      • 효율적 순서 지정
      • 함수기반 인덱스 사용

 

6. 데이터베이스 물리설계

  • 관계형 테이블 전환의 개념과 과정
    • 관계형 테이블 전환
      • 엔터티 타입의 전환
      • 악성 엔터티의 변환
      • 1 : 1 관계의 변환
      • 1 : N 관계의 변환
      • M : N 관계의 변환
      • 다중치속성의 변환
      • N - ary 관계의 변환
      • 일반화 관계의 변환
  • 테이블 설계
  • 데이터타입 설계
  • 인덱스 설계
  • 데이터베이스 뷰 설계
    • 뷰 특징
      • 원하는 데이터만 모아 가상적으로 만든 테이블
      • 반복되는 데이터 조작을 효율적으로 수행함
      • 관심을 가지는 데이터에만 초점 
      • 계산된 정보나 파생된 정보 보여줌
      • 사용자가 볼 수 있는 데이터 제한
    • 뷰 생성
      • CREATE VIEW
      • WITH CHECK OPTION : 뷰에 대해 수행되는 모든 데이터 수정 문장들이 뷰를 정의하는 SELECT문의 조건을 지키도록
      • WITH ENCRYPTION : 뷰를 생성하는 텍스트를 사용자가 못보게
      • 제약사항 : SELECT INTO 문 사용 불가, SELECT 권한 있어야 한다
    • 데이터 수정
      • 복사본 가지지 않음
      • 갱신은 항상 원본 테이블에 영향 미침
      • 제약사항
        • 갱신은 하나의 테이블에만 영향 줌
        • 계산된 값이나 내장함수, 계산함수를 포함하는 칼럼에 대해서는 뷰를 통한 개신 허용 X
        • NOT NULL 칼럼을 가지는 테이블에 영향을 미치는 경우는 오류를 유발함
        • 입력되지 않은 칼럼인 경우 디폴트 값이 정의되어 있거나 NULL이 허용되어 있어야함
    • 고려사항
      • 뷰 정의한 뒤 -> 원본 테이블에 새로운 칼럼 추가 -> 뷰에 안나타남
      • 뷰 자체 정의 변경 -> 기존 뷰 삭제해야함
      • 원본 삭제되어도 뷰는 삭제 안됨
  • 분산 데이터베이스 설계
    • 특징 
      • 네트워크 상에서는 물리적으로 분산되어있지만, 사용자 입장에선 하나의 데이터베이스처럼 
    • 장점
      • 원격 데이터에 대한 의존도 감소
      • 대용량 처리 가능
      • 점진적 확장 가능
      • 한 사이트가 고장나도 그기만 고장남
    • 단점 
      • 복잡도  증가
      • 개발 비용 증가
      • 통제 기능 취약
      • 오류 발생 가능성 증가
      • 데이터 무결성 보장 어렵
    • 데이터 투명성
      • 분할 투명성 : 사용자에게 전역 스키마가 어떻게 분할되었는지
      • 위치 투명성 : 사용자나 어플리케이션에서 데이터의 물리적인 위치 알 필요 없
      • 중복 투명성 : 중복되었는지, 어디에 보관하는지 알 필요 없
      • 장애 투명성 : 네트워크 장애가 발생하더락도 데이터의 무결성 보장되어야함
      • 병행 투명성 : 다수 트랜잭션이 동시에 수행되어도 결과의 일관성 유지되는 성질

 

 

10. 데이터베이스 질의 응용

  • 저장 프로시저의 개념과 특징
    • 쿼리를 마치 하나의 함수처럼 실행하기 위한 쿼리의 집합
    • 장점
      • 하나의 요청ㅁ으로 여러 SQL 실행 -> 부하 줄임
      • 처리 시간 단축
      • 트리거와 결합하여 복잡한 규칙에 의해 데이터의 참조 무결성 유지
      • sql문이랑 java 코드 분리되어 가독성 향상
      • 보수성 뛰어남 (저장프로시저의 교체에 의한 수정 가능)
    • 단점
      • 재사용성 낮음( 제품간의 호환성 낮아서)
  • 임베디드SQL의 개념과 특징
    • sql문장이 응용프로그램(c++, java,,,) 포함되어 프로그램 실행 시점에 함께 수행
    • 삽입되는 sql = 임베디드 sql
    • 응용프로그램 = 호스트 프로그램
    • 특징
      • 하나의 투플만 반환가능
      • 반환되는 투플은 일반 변수를 사용하여 저장 가능
      • 호스트 프로그램의 데이터 타입 = 데이터베이스 필드의 데이터 타입
  • 동적 SQL의 개념과 특징
    • 변수를 담아서 동적 처리함
    • 처리방식
      • 변수 생성
      • 구문 생성
      • REF CURSOR에 저장 (SQL)
      • REF CURSOR OPEN
      • REF CURSOR FETCH
      • RECORD TYPE에 데이터 저장
      • REF CURSOR CLOSE 
  • 질의 최적화의 단계별 특징
    • 질의 최적화 : DBMS로 하여금 질의문을 생성하는 여러 전략들을 체계적으로 평가 -> 하나의 최적 전략 선택
  • 유형별 옵티마이저의 특징
    • 옵티마이저 : 가장 빠른 데이터 접근 경로 작성 및 채택 -> 최적의 경로 or 처리 절차 찾아주는 역활
    • 질의 변환
    • 비용 산정
    • 분류
      • 규칙 기준 옵티마이저 (RBO)
        • 인덱스 구조나 비교연산자에 따른 순위 부여 기준으로 최적의 경로 설정
        • 오차가 크게 발생 가능
      • 비용 기준 옵티마이저 (CBO)
        • 처리 방법들에 대한 비용 산정 -> 가장 적게 소요되는거 선택
        • 실행 계획에 대한 예측 및 제어 어렵
  • 웹과 데이터베이스의 연동 기법

 

 

 

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1. 데이터와 데이터베이스의 이해

  • 데이터의 이해
    • 데이터 : 특정의 목적에 의해 평가되지 않은 사실적 자료
    • 정보 : 데이터를 이러정한 프로그램 처리, 가공하여 특정 목적을 달성하는 데 중요한 정보가 생산됨
    • 지식 : 정보가 의사결정이나 창출에 이용되어 부가가치가 발생
    • 데이터 처리 유형
      • 일괄처리시스템 : 일정량 모아 한꺼번에 처리, 대기시간 필요, 수정 절차가 복잡 어려움
      • 온라인처리시스템 : 실시간 처리 시스템, 사용자 중심 처리방법, 사전준비 작업 불필요, 유지 보수 회복어렵 ex) 항공 좌성 예약 처리 시스템
      • 분산처리시스템 : 분산되어있는 처리기와 데이터베이스를 네트워크로 연결하여 처리하는 방식, 클라이언트/서버 시스템 형태로 운영, 연산속도 향상
  • 데이터베이스의 이해
    • 파일처리시스템의 문제점 
      • 독립성 보장 미흡
      • 일관성 보장 문제
      • 무결성 보장 문제
      • 공유성, 사용 편의성 저조
    • 데이터 베이스의 개념과 특징
      • 데이터베이스의 특징
        • 실시간 접근성
        • 계속적인 변화
        • 동시 공용
        • 내용에 의한 참조
  • 데이터베이스 시스템의 이해
    • 구성요소
      • 데이터베이스
      • 데이트베이스 언어
      • 사용자
      • 데이터베이스 관리시스템
    • ANSI-SPARC의 3-level Database Architecture
      • 외부스키마
        • 어떤 화면을 사용자에게 보여줄 것인가???
      • 개념스키마
        • 조직 전체의 DB를 기술하는 것
        • DB에 저장되는 data와 그들 간의 관계 표현
      • 내부스키마
        • DB가 물리적으로 저장된 형식
        • Data가 실제적으로 저장되는 방법 표현
    • 데이터 독립성
      • 논리적 독립성
        • 개념스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향 미치지 않도록
        • 사용자 특성에 맞는 변경기능
      • 물리적 독립성
        • 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념스키마에는 영향 미치지 않도록
  • DBA, DA의 역활
    • DBA(데이터 베이스 관리자) : DB구성 및 관리 운영 전반에 대한 책임을 가지는 역활
      • 데이터 모델링
      • DB물리설계
      • 튜닝(성능개선)
      • DB 구축
      • DB 운영
      • DB 표준화
    • DA(데이터아키텍트) : 데이터, 데이터베이스, 데이터표준, 데이터 보안 등에 대해 정책 및 기준 수립하여 모델링, 체계화하는 역활 수행자
      • 데이터 관리 체계
      • 데이터 표준수립
      • 데이터 모델링 수행
      • 데이터 보안체계 수립
  • DBMS
    • 응용 프로그램과 데이터 사이의 중재자, 모든 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공용할 수 있게 관리해 주는 소프트웨어 시스템
    • 파일시스템의 문제점인 종속성과 중복성 문제 해결
    • 기능
      • 다 사용자 간의 데이터 공유
      • 권한없는 사용자의 데이터 접근 통제
      • 다양한 사용자에게 다양한 형태의 인터페이스 제공
      • 데이터 사이에 존재하는 ㄴ복잡한 관련성 표현
      • 데이터베이스의 무결성 보장

 

2. 데이터베이스 종류 이해

  • 데이터베이스의 데이터 모델과 구조
    • 계층형 데이터베이스
      • 트리형태
      • 액세스 속도 빠름
      • 업무 프로세스에 대한 적응 쉽지 않음
      • 무작위 검색 어렵
    • 네트워크 데이터베이스
      • 망 형태로 확장
      • 포인터 사용
      • 복잡한 형태에서는 많은 유지보수 비용 필요
      • 프로그래머가 이해해야 프로그램 작성 가능
    • 관계형 데이터베이스(RDB)
      • Oracle, SQL, Server, DB2,,,,
      • 이차원 구조에 정보 저장
      • 여러 연산을 수학적으로 최적화할 수 있음
      • 질의어 존재
      • 비정형(멀티미디어) 복합 정보의 처리 곤란
    • 객체 지향 데이터베이스 (OODB)
      • 사용자 정의 데이터타입의 지원 및 상속성의 명세 가능
      • 비정형 복합 정보의 모델링 기능
      • 트랜잭션 처리, 동시처리기능 사용자 수,, 기능 취약-> 기업에서는 한계
  • 객체관계 데이터베이스(ORDB)의 개념과 특징
    • 개념 : 관계형 + 객체 지향형 DB 
    • 특징 
      • 사용자 정의 데이터타입 지원
      • 참조타입 지원
      • 중첩된 테이블 지원
      • 대단위 객체 지원
      • 테이블 상속 관계 지원
  • XML 문서 이해하고 작성
    • 웹 환경에서 데이터를 구조화하고 교환하기 위해 -> 표준으로 개발한 확장 가능한 마크업 언어
    • 특성
      • 단순성
      • 개방성 
      • 확장성 : 자신만의 태그
      • 모두 이해 가능
      • 내용과 표현의 분리 : 사용자가 원하는 포맷으로 변환 가능
      • 계층적 구조 : 구조검색, 전문검색가능
      • 유니코드 : 여러 언어 지원
  • 다양한 데이터베이스 시스템 설명
    • 멀티미디어 데이터베이스 : 멀티미디어 비정형 자료를 효율적으로 검색하고 관리하고자
    • 메인 메모리 데이터베이스(MMDB) : 데이터베이스를 메모리에 상주시킴
    • 임베디드 데이터베이스 : 임베디드 환경 하에 특정 기능 구현
    • 모바일 데이터베이스 : 중앙 서버로 전송하는 기능 
    • 공간 데이터베이스 :  좌표값으로 표현되는 공간 데이터의 집합
    • 칼럼형 데이터베이스 : 

 

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  • 데이터
    • 데이터와 연관된 시스템과 관련된 지식
    • 데이터 자체에 대한 응용 분야

 

  • 데이터 라이프 사이클
    • 데이터와 데이터베이스의 이해
      • 데이터, DB, DBMS, DB시스템
    • 데이터베이스 시스템의 이해
      • ANSI SPARC 3 레벨, 
      • 데이터 독립성
      • DBA, DA의 역활
    • 데이터 베이스 종류의 이해
      • 관계형 데이터베이스
      • 객체지향 데이터베이스
      • XML 데이터베이스
      • NoSQL 데이터 베이스
    • 데이터 베이스 설계
      • 구출 절차에 대한 기본 흐름
      • 데이터 모델링 평가
        • 정규화, 엔티티 속성, 관계, 주 식별자, 외부 식별자
      • 반 정규화
        • 기술, 인덱스, 지식
    • 데이터베이스 품질과 표준화
      • 단어 사전, 용어사전, 도메인 사전, 공통 코드
    • 3. 데이터베이스 프로그래밍
      • 관계 연산
        • 일반 집합 연산, 순수 관계 연산
      • 관계 데이터베이스 언어
        • DDL, DCL, DML
      • 데이터 베이스 질의 응용
        • 실전 현장에서 사용되는 SQL
    • 4. 데이터 베이스 운영
      • 동시성 제어
        • 트랜잭션의 개념과 특징
        • 병행성 제어 이론
        • 교착상태
        • 격리 수준
      • 데이터 베이스 복구
        • 데이터 베이스 장애의 개념 및 유형
        • ㄷ복구에 대한 지식 및 방법
        • 백업 방법
    • 5. 데이터 분석 및 응용 이해
      • 분석의 이해
        • 데이터웨어하우스의 개념과 특징
        • ETL
        • OLAP개념과 특징
        • 데이터 마이닝 개념과 알고리즘
      • 빅데이터의 이해
        • 정형, 비정형, 반정형 데이터
        • 하드웨어 구성 : 대량 데이터 효율적 처리
        • 소프트웨어 구성
        • 빅데이터의 통계적 분석
        • 자연어 처리
        • NoSql 개념
        • base이론
        • NoSQL분류방식 및 설계적 방식
      • 인공지능의 이해
        • 개념
        • 기계학습의 유형
        • 딥러닝의 개념 및 알고리즘 유형

 

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신기술 동향

  • 재해 복구 용어
    • DR : 비상 대비 체제 유지와 복구 계획
    • BR : 핵심 업무 등을 복구 
    • RA : 재해복구 시스템의 BIA 수행하기 위해 재해 위험 요인 분석
    • BIA :  재해 발생 시 영향을 미칠 수 있는 단위업무 정의, 엄무 중단 영향에 대한 정량적, 정성적 분석을 통해 복구 우선순위 도출
      • RSO : 복구되어야 하는 할 엄무들의 종류와 범위
      • RPO : 목표 복구 시점,
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