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[자격증] DAsP 준비 전사아키텍처 이해전사아키텍처 개요- 뷰: 비즈니스 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 데이터 아키텍처, 기술 아키텍처- 관점: 계획자(개괄적), 책임자/분석자(개념적), 설계자(논리적), 개발자(물리적)- 사례: ZEAF, FEAF, TEAF, DoDAF, TOGAF, 공공부분EAF- 참조 모델: 성과 참조 모델 (PRM), 업무 참조 모델 (BRM), 서비스 참조 모델 (SRM), 데이터 참조 모델 (DRM), 기술 참조 모델 (TRM)- EA 비전 수립 - EA 구축 - EA 관리 정의 - EA 활용 정의전사아키텍처 구축- EA 기본 원칙: 업무 지향, 성과 지향, 고객 지향, 상호운용- 현행 아키텍처, 목표 아키텍전사아키텍처 관리 및 활용- IT 기획 관리, IT 구축 관리, IT 운영 및 통제데이터..
[자격증] 빅데이터 분석 기사 필기 준비 * 암기할 부분을 위주로 정리* 기본적이라 생각되는 부분이나 비효율적인 부분은 과감히 생략 빅데이터 분석 기획빅데이터의 이해- DIKW 피라미드    - Data(데이터): 객관적 사실    - Information(정보): 데이터간 연관관계&의미도출    - Knowledge(지식): 정보를 구조화&일반화    - Wisdom(지혜): 깊은이해 -> 창의적 아이디어- 바이트 크기: KMGT PEZY(페타, 엑사, 제타, 요타)- 빅데이터 특징: 3V - 5V - 7V (순서대로 추가)    - Volume(규모), Variety(다양성), Velocity(속도)    - Veracity(신뢰성), Value(가치)    - Validity(정확성) Volatility(휘발성)- 빅데이터 유형: 정형 데..
[자격증] SQLP 준비 - 3과목 SQL 고급활용 및 튜닝 (개정 전) SQL 고급활용 및 튜닝아키텍처 기반 튜닝 원리- 서버간 연결상태를 유지하면 서버 자원을 낭비하지만 SQL을 수행할 때 마다 연결 요청을 반복하면 서버 생성과 해제를 반복하므로 성능에 좋지 않아 OLTP성 애플리케이션에서는 Connection Pooling 기법 활용- 요청에 대한 부하는 쓰레드 기반보다 프로세스 기반이 더 심함- 전용 서버 방식 (Dedicated Server) : 연결 요청을 할 때마다 서버 생성- 공유 서버 방식 (Shared Server) : 직접 통신하지 않고 Dispatcher 프로세스를 거침 - 블록(페이지) : 데이터를 읽고 쓰는 단위- 익스텐트 : 데이터파일에 공간을 할당하는 단위- 익스텐트 내 블록들은 서로 인접하지만, 익스텐트끼리는 서로 인접하지 않음- 한 익스텐트에 ..
[백준 BOJ] 174706 배열 돌리기 4 (python) 문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/17406 이어지는 배열 돌리기 문제입니다. 배열을 돌리는 과정은 1, 3과 비슷하지만 배열을 돌릴 부분이 따로 주어지고, 연산을 그저 수행하는 것이 아니라 최적의 연산 순서를 정하기까지 해야합니다.다만 저는 K가 6이하로 크지 않기때문에 이 순서는 permutation(순열)을 통해 완전탐색을 해주었습니다. 배열과 각 순열들 중 하나의 연산들을 get_ans 함수에 입력하여 결과값을 구해주었습니다.get_lists 함수에 각 과정의 r, c, s, 배열을 입력해주어 돌릴 배열들을 lsts 리스트에 deque로 넣어주었습니다.deque들을 1씩 rotate해 준 뒤 알맞은 arr에서 알맞은 위치에 재배치 해주었습니다.이 과정은 배열 ..
[데이터] GIS 지리정보체계 (GIS, Geographic Information System) 데이터 유형- 레스터 (Raster) : 정사각형 픽셀(Pixel)로 구성- 벡터 (Vector) : 점(Point), 선(Line), 면(Polygon)으로 구성 데이터 구조- Feature : 실세계의 객체들- Geometry : 위치 정보- Attribute : 속성 정보 쉐이프 파일 (Shapefile)- *.shp : Feature Geometry- *.dbf : Feature Attribute- *.shx : Feature Geometry의 색인(index)- *.prj : 좌표계 정보- *.sbn과 *.sbx : 피처의 공간 인덱스 (sptial index)- *.xml : 메타데이터 (Metadata) QGIS ..
[LLM] VLM (Multimodal) 업무 비전-언어 모델 (Vision-Language Models, VLM)- 비전과 언어의 양상(Modality)를 통합하는 모델- 이미지와 자연어 텍스트를 모두 처리할 수 있는 능력을 가진 모델 멀티모달 (Multimodal)- 여러가지 데이터 형식을 가지고 수행하는 AI- Early Fusion : 종류가 다른 두가지 데이터를 하나의 데이터로 먼저 합친 이후 모델 학습- Late Fusion : 종류가 다른 두가지 데이터를 각각 다른 모델이 학습시킨 이후 나온 결과를 융합하는 방법- Joint or Intermediate Fusion : 하나의 모달리티로 모델 학습을 진행하다가 마지막 레이어 전에 다른 모달리티와 융합하는 방법 VLM의 3가지 핵심 요소- 이미지 인코더 (Image Encoder)- 텍스트..
[백준 BOJ] 16935 17470 배열 돌리기 3, 5 (python) 문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/16935문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/17470 1, 2로 마찬가지지만 종류가 다양한 구현 문제입니다. 매 과정에서 배열을 직접 바꾸는 과정을 진행하면 시간이 많이 걸리므로 stat이라는 리스트를 조절한 후 그 결과만 배열에 적용해주는 방식을 사용하였습니다.stat = [rotate 여부, 1그룹, 2그룹, 3그룹, 4그룹, flip 여부 (좌우)] 각 연산 과정이 stat을 어떻게 변경해주는지 설명해드리겠습니다.- 1번 연산우선 1, 4와 2, 3 그룹의 위치를 swap 함수를 통해 바꿔줍니다.rotate가 0, 2인 경우는 상하 flip을 해야하는데 rotate를 두번 한 후 좌우 fli..
[백준 BOJ] 16926 16927 배열 돌리기 1, 2 (python) 문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/16926문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/16927 큰 어려움 없는 구현 문제로 deque의 rotate를 활용하여 풀이하였습니다.우선 rotate를 쓰기 위해 돌릴 배열들을 lsts 리스트에 deque로 넣어주었습니다.이후 각 deque들을 rotate해 준 뒤 알맞은 arr에서 알맞은 위치에 재배치 해주었습니다. 1번과 2번의 차이 R의 크기 차이인데 deque의 rotate를 사용하면 문제가 없습니다.실제로 두 문제의 난이도나 제출 결과 메모리와 시간도 똑같습니다. ㄷㄷ import sysfrom collections import dequeN, M, R = map(int, sys.stdin..

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