๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

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[Math] Gradient Descent (์ฐฉํ•œ๋ฏธ๋ถ„๋ง›) ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ์กด ๋ถ€์บ  ๋•Œ ๋…ธ์…˜์— ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ฒƒ์„ ๊ณต๋ถ€ํ•  ๊ฒธ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ํ•ด์„ํ•ด์„œ ์ž‘์„ฑํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. (ํ‹€๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Œ. ์ •์ •์š”์ฒญ ์š”๋งใ…‹)** ๊ฐ•์˜์ž๋ฃŒ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค **** ์ƒ์—…์  ์ด์šฉ์„ ๊ธˆ์ง€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค **  Today's Keyword๋ฏธ๋ถ„, ๊ธฐ์šธ๊ธฐ, ๊ฒฝ์‚ฌํ•˜๊ฐ•๋ฒ•, ํŽธ๋ฏธ๋ถ„, gradient vector  ๋ฏธ๋ถ„ (Differentiation)๋ณ€์ˆ˜์˜ ์›€์ง์ž„์— ๋”ฐ๋ฅธ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ’์˜ ๋ณ€ํ™” ์ธก์ •์ตœ์ ํ™”์—์„œ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ ๋ฏธ๋ถ„ == ์ ‘์„ ์˜ ๊ธฐ์šธ๊ธฐํ•จ์ˆ˜์˜ ๋ชจ์–‘์ด ๋งค๋„๋Ÿฌ์›Œ์•ผ ํ•œ๋‹ค (์—ฐ์†)ํ•œ ์ ์—์„œ ์ ‘์„ ์˜ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ๋ฅผ ์•Œ๋ฉด ์ฆ๊ฐ€ : ๋ฏธ๋ถ„ ๊ฐ’ ๋”ํ•˜๊ธฐ๊ฐ์†Œ : ๋ฏธ๋ถ„ ๊ฐ’ ๋นผ๊ธฐ ๋ฏธ๋ถ„๊ฐ’์ด ์Œ์ˆ˜(์ขŒ๋กœ ์ƒ์Šนํ•˜๋Š” ํ˜•ํƒœ) = x+f'(x) ๋ฏธ๋ถ„๊ฐ’์ด ์•™์ˆ˜(์šฐ๋กœ ์ƒ์Šนํ•˜๋Š” ํ˜•ํƒœ) = x+f'(x) > x ๋Š” ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•˜์—ฌ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ’์ด ๊ฐ์†Œsympy.s.. 2024. 12. 16.
ํ•ด์–‘๊ธฐ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ NetCDF ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ python ๊ฐœ๋…์„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ „์ œ ํ•˜,๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋“ค ์œ„์ฃผ๋กœ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ตœ์†Œํ•œ์˜ ์ฝ”๋“œ๋กœ ์ž‘์„ฑํ•˜๋Š” ๊ธ€์ž„์„ ์ฐธ๊ณ  ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.NetCDF (Network Common Data Form) ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋ญ์—์šฉ?ํ•ด์–‘๊ณผ ๋Œ€๊ธฐ ๊ณผํ•™์—์„œ ๋„๋ฆฌ ์“ฐ์ธ๋‹ค.๋‹ค์ฐจ์› ๋ฐ์ดํ„ฐ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ๊ณต๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋Œ€๊ธฐ, ํ•ด์–‘, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค๋ฐฐ์—ด ๋˜๋Š” ํ–‰๋ ฌ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ๊ณผํ•™์ •๋ณด ํ˜•์‹ํ•ด์–‘ ์ˆ˜์น˜ ๋ชจ๋ธ ๊ฒฐ๊ณผ๋Š” ๊ณต๊ฐ„์ •๋ณด(3์ฐจ์›)์˜ ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ๊ฐ’์ด ์ž…๋ ฅ, ๊ฐ’ ๋˜ํ•œ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํฌํ•จ. (x,y์— ๋”ฐ๋ฅธ h๊ฐ’. ๋ฉด๋ฐ์ดํ„ฐ)๋˜ํ•œ ๊ณต๊ฐ„๊ณผ ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ํŒŒ๊ณ , ํŒŒํ–ฅ, ํŒŒ์ฃผ๊ธฐ ๋“ฑ ๋ถ€๊ฐ€ ์ •๋ณด๋ฅผ ํฌํ•จ.๊ด€์ธก์ •๋ณด ์ผ ๋•Œ๋Š” ๊ด€์ธก์†Œ๋ช…, ํ‘œ์ค€์‹œ, ์ˆ˜์ธต, ์žฅ๋น„๋ช… ๋“ฑ๊ณผ ๋ชจ๋ธ์ผ ๋•Œ๋Š” ์‹œ๊ฐ„, ๊ณต๊ฐ„ ํ‘œ์ค€, ๊ฐ’ ๋‹จ์œ„, fill_value ๋“ฑ๋“ฑ ํฌํ•จ๋˜์–ด์•ผ ํ•  ์ •๋ณด๋“ค์ด ๋งŽ์Œ. ์˜ˆ.. 2024. 12. 3.
๊ฐ„๋‹จํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ - ์œ„๊ฒฝ๋„ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๊ธฐ ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ python ๊ฐœ๋…์„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ „์ œ ํ•˜,๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋“ค ์œ„์ฃผ๋กœ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ตœ์†Œํ•œ์˜ ์ฝ”๋“œ๋กœ ์ž‘์„ฑํ•˜๋Š” ๊ธ€์ž„์„ ์ฐธ๊ณ  ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.์œ„๊ฒฝ๋„ ๊ฐœ๋… ๊ฐ„๋‹จ์‹ญ์ง„์ˆ˜ ๋„(decimal degrees) ํ˜•์‹์˜ ์œ„๋„์™€ ๊ฒฝ๋„๋ฅผ ๋„-๋ถ„-์ดˆ(degrees-minutes-seconds, DMS) ํ˜•์‹์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜1๋„ = 60๋ถ„1๋ถ„ = 60์ดˆ๋”ฐ๋ผ์„œ, ์‹ญ์ง„์ˆ˜ ๋„์˜ ์†Œ์ˆ˜ ๋ถ€๋ถ„์„ 60์„ ๊ณฑํ•˜์—ฌ ๋ถ„์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๊ณ , ๋‹ค์‹œ ๊ทธ ์†Œ์ˆ˜ ๋ถ€๋ถ„์„ 60์„ ๊ณฑํ•˜์—ฌ ์ดˆ๋กœ ๋ณ€ํ™˜.์ง€๋ฆฌ ์ •๋ณด ์‹œ์Šคํ…œ(GIS)์—์„œ์˜ ํ™œ์šฉ:์œ„๋„์™€ ๊ฒฝ๋„๋Š” ์ง€๊ตฌ ์ƒ์˜ ์œ„์น˜๋ฅผ ํŠน์ •.์œ„๋„๋Š” ์ ๋„๋ฅผ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋ถ์ชฝ(+) ๋˜๋Š” ๋‚จ์ชฝ(-)์œผ๋กœ์˜ ๊ฐ๋„.๊ฒฝ๋„๋Š” ๋ณธ์ดˆ ์ž์˜ค์„ (๊ทธ๋ฆฌ๋‹ˆ์น˜)์„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋™์ชฝ(+) ๋˜๋Š” ์„œ์ชฝ(-)์œผ๋กœ์˜ ๊ฐ๋„. ์ž…๋ ฅ : ์œ„๋„ ๊ฒฝ๋„ ํŒŒ์ผ ๋ณ€ํ™˜์ฃผ์„ ์ฒ˜๋ฆฌ๋œ ๋ถ€๋ถ„์€ .. 2024. 12. 3.
ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ๋ณธ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ์‚ผ๋Œ€์žฅ ; Numpy Pandas Matplotlib ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ python ๊ฐœ๋…์„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ „์ œ ํ•˜, ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋“ค์„ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋“ค ์œ„์ฃผ๋กœ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ž‘์„ฑํ•˜๋Š” ๊ธ€์ž„์„ ์ฐธ๊ณ  ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค Pandas : ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ”„๋ ˆ์ž„ ์ฝ๊ธฐ  pandas๋กœ ํŒŒ์ผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ฝ๋‚˜์š”? ๊ฐœ์ธ data/track_XY.txt ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉ. ( ๊นƒํ—ˆ๋ธŒ์— ์žˆ๊ธดํ•œ๋ฐ ์ถ”ํ›„ ๊ณต๊ฐœ. ๋‹น์žฅ์€ ๋น„์Šทํ•˜๊ฒŒ ์ƒ๊ธด๋†ˆ ์ฐพ์œผ๋ฉด ๋˜๊ฒ ์๋‹ˆ๋‹ค )๋งˆ์ง€๋ง‰์— ์š”์•ฝ์œผ๋กœ ํ”„๋ฆฐํŠธํ•ด์ค˜์„œ ๊ฒฐ๊ณผ๊นŒ์ง€ ํ™•์ธํ•œ๋‹ค., ํ‘œ์ค€\ttab\s+ํ•˜๋‚˜ ์ด์ƒ์˜ ๊ณต๋ฐฑ''txt ํŒŒ์ผ์—์„œ ์ฃผ๋กœ ์‚ฌ์šฉr'\s+'column์ด space๋กœ ๊ตฌ๋ถ„๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ import pandas as pd# ํŒŒ์ผ ์ฝ๊ธฐtrack_data = "data/track_XY.txt"df = pd.read_table(track_data, .. 2024. 12. 3.
[Math] ํ–‰๋ ฌ์„ ์•Œ์•„๋ณด์ž ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ์กด ๋ถ€์บ  ๋•Œ ๋…ธ์…˜์— ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ฒƒ์„ ๊ณต๋ถ€ํ•  ๊ฒธ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ํ•ด์„ํ•ด์„œ ์ž‘์„ฑํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. (ํ‹€๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Œ. ์ •์ •์š”์ฒญ ์š”๋งใ…‹)** ๊ฐ•์˜์ž๋ฃŒ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค **** ์ƒ์—…์  ์ด์šฉ์„ ๊ธˆ์ง€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค **Today's Keywordํ–‰๋ ฌ ๊ณฑ์…ˆ, ํ–‰๋ ฌ ๋‚ด์ , ํ–‰x์—ดy, ํ–‰๋ ฌ๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ์›์†Œ๋กœ ๊ฐ€์ง€๋Š” 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ดํ–‰๋ฒกํ„ฐ(row), ์—ด๋ฒกํ„ฐ(column)๋ฒกํ„ฐ๊ฐ€ ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ํ•œ ์ ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค๋ฉด, ํ–‰๋ ฌ์€ ์—ฌ๋Ÿฌ ์ ๋“ค์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ„. ๊ฐ™์€ ๋ชจ์–‘์ด๋ฉด๋ง์…ˆ, ๋บ„์…ˆ์„ฑ๋ถ„๊ณฑ (๊ฐ ์ธ๋ฑ์Šค ์œ„์น˜๋ผ๋ฆฌ ๊ณฑํ•˜๊ธฐ) X * Y = (Xij Yij)์Šค์นผ๋ผ๊ณฑ aX = aXijvector ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์—ฐ์‚ฐ์ž operator๋กœ ์ดํ•ด. ํ–‰๋ ฌ๊ณฑ์œผ๋กœ ๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ค๋ฅธ ์ฐจ์› ๋ณด๋‚ด๋ฒ„๋ฆฌ๊ธฐ.ํŒจํ„ด์„ ์ถ”์ถœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์••์ถ•ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Œ. ๋ชจ๋“  ์„ ํ˜•๋ณ€ํ™˜ linea.. 2024. 12. 2.
[Math] ๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ์•Œ์•„๋ณด์ž ๋”๋ณด๊ธฐ๊ธฐ์กด ๋ถ€์บ  ๋•Œ ๋…ธ์…˜์— ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ฒƒ์„ ๊ณต๋ถ€ํ•  ๊ฒธ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ํ•ด์„ํ•ด์„œ ์ž‘์„ฑํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. (ํ‹€๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Œ. ์ •์ •์š”์ฒญ ์š”๋งใ…‹)** ๊ฐ•์˜์ž๋ฃŒ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค **** ์ƒ์—…์  ์ด์šฉ์„ ๊ธˆ์ง€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค **Today's Keyword๋ฒกํ„ฐ, Norm, L1-norm, L2-norm, ๋‚ด์ , ์ •์‚ฌ์˜๋ฒกํ„ฐ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ํ•œ ์ . ์›์ ์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ƒ๋Œ€์  ์œ„์น˜ ํ‘œํ˜„์Šค์นผ๋ผ ๊ณฑ ํ•˜๋ฉด ๊ธธ์ด๋งŒ ๋ณ€ํ•จ.์ˆซ์ž๋ฅผ ์›์†Œ๋กœ ๊ฐ€์ง€๋Š” ๋ฆฌ์ŠคํŠธ, ๋ฐฐ์—ด๊ฐ™์€ ๋ชจ์–‘์ด๋ฉด ์„ฑ๋ถ„๊ณฑ Hadamard product๋ฒกํ„ฐ์˜ ๋ง์…ˆ == ๋‹ค๋ฅธ ๋ฒกํ„ฐ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ƒ๋Œ€์  ์ด๋™Norm = ์›์ ์—์„œ ๋ถ€ํ„ฐ์˜ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋…ธ๋ฆ„์˜ ์ข…๋ฅ˜๋”ฐ๋ผ ๋‹ค๋ฆ„ -> ๊ธฐํ•˜ํ•™์  ์„ฑ์งˆ๋„ ๋‹ฌ๋ผ์งL1 norm - ๋ณ€ํ™”๋Ÿ‰์˜ ์ ˆ๋Œ€๊ฐ’ ๋ชจ๋‘ ๋”ํ•ด !for Robust ํ•™์Šต, Lasso ํšŒ๊ท€L2 norm - ํ”ผํƒ€๊ณ ๋ผ์Šค ์ •๋ฆฌ.. 2024. 11. 22.
[์‹ค๊ธฐ] ์ดˆ์ดˆ์ดˆ์š”์•ฝ - 12์žฅ ์ œํ’ˆ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ํŒจํ‚ค์ง• ๋”๋ณด๊ธฐ์ฑ… ์ž์ฒด์—์„œ A, B ์ด๋Ÿฐ ์‹์œผ๋กœ ์ถœ์ œ ์ •๋„๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๊ณ , ์ถœ์ œ๋œ ๋…„๋„ ์ˆ˜๋„ ๋‚˜์˜จ๋‹ค. ํ‘œ์‹œ๋œ ๋Œ€๋กœ ํ•œ ๋ฒˆ ์ด์ƒ ์ถœ์ œ๋Š” ํšŒ์ƒ‰ ๋ฐฐ๊ฒฝ,  ๋‘ ๋ฒˆ์ด์ƒ ๋ฐ ์ง์ ‘ ์ถœ์ œ๋ฅผ ํ™•์ธํ•œ ๊ฒฝ์šฐ, ๋…ธ๋ž‘ ๋ฐฐ๊ฒฝ์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๋˜ํ•œ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์œ„์ฃผ๋กœ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค ์ˆ˜๋„์žˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์จ๋ณผ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค...์—ฌ๊ธด ํ•„๊ธฐ๋กœ ์ฃผ๋กœ ๋‚˜์™€์„œ ๋Œ€์ถฉ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ฒ ๋‹ค!!!!! (๋‹น๋‹นํ•จ)๋ฆด๋ฆฌ์ฆˆ ๋…ธํŠธ ์ž‘์„ฑ ํ•ญ๋ชฉHeader์ด๋ฆ„, SW์ด๋ฆ„, ๋ฒ„์ „, ๋‚ ์งœ, ๋…ธํŠธ ๋‚ ์งœ, ๋…ธํŠธ ๋ฒ„์ „....๊ฐœ์š”์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๊ฐ„๋žต~๋ชฉ์ ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ธฐ๋Šฅ, ๋ชฉ๋ก, ๋ชฉ์ ๋ฌธ์ œ ์š”์•ฝ์ˆ˜์ •๋œ ๋ฒ„๊ทธ์žฌํ˜„ ํ•ญ๋ชฉ๋ฒ„๊ทธ ๋ฐœ๊ฒฌ ๊ณผ์ •์ˆ˜์ •/๊ฐœ์„  ๋‚ด์šฉ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ˆ˜์ •ํ•œ ๊ฑฐ์‚ฌ์šฉ์ž ์˜ํ–ฅ๋„๊ธฐ๋Šฅ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉ์ž์—๊ฒŒ ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅSW ์ง€์› ์˜ํ–ฅ๋„๊ธฐ๋Šฅ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ๋‹ค๋ฅธ ์‘์šฉ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ๋“ค์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ.. 2024. 10. 20.
[์‹ค๊ธฐ] ์ดˆ์ดˆ์ดˆ์š”์•ฝ - 11์žฅ ์‘์šฉ SW ๊ธฐ์ดˆ ๊ธฐ์ˆ  ํ™œ์šฉ ๋”๋ณด๊ธฐ์ฑ… ์ž์ฒด์—์„œ A, B ์ด๋Ÿฐ ์‹์œผ๋กœ ์ถœ์ œ ์ •๋„๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๊ณ , ์ถœ์ œ๋œ ๋…„๋„ ์ˆ˜๋„ ๋‚˜์˜จ๋‹ค. ํ‘œ์‹œ๋œ ๋Œ€๋กœ ํ•œ ๋ฒˆ ์ด์ƒ ์ถœ์ œ๋Š” ํšŒ์ƒ‰ ๋ฐฐ๊ฒฝ,  ๋‘ ๋ฒˆ์ด์ƒ ๋ฐ ์ง์ ‘ ์ถœ์ œ๋ฅผ ํ™•์ธํ•œ ๊ฒฝ์šฐ, ๋…ธ๋ž‘ ๋ฐฐ๊ฒฝ์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๋˜ํ•œ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์œ„์ฃผ๋กœ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค ์ˆ˜๋„์žˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์จ๋ณผ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค...์—ฌ๊ธด ํ•„๊ธฐ๋กœ ์ฃผ๋กœ ๋‚˜์™€์„œ ๋Œ€์ถฉ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ฒ ๋‹ค!!!!! (๋‹น๋‹นํ•จ) ์šด์˜์ฒด์ œ OS ; Operating System ์ปดํ“จํ„ฐ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์ž์›๋“ค ํšจ์œจ์  ๊ด€๋ฆฌ, ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ™˜๊ฒฝ ์ œ๊ณต.  UNIXAT&T ๋ฒจ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ, MIT, General Electric ์ด ๊ณต๋™ ๊ฐœ๋ฐœํ•œ ์šด์˜์ฒด์ œ๋Œ€๋ถ€๋ถ„ C. Time Sharing System ๋Œ€ํ™”์‹ ์šด์˜์ฒด์ œ. Tree ๊ตฌ์กฐ์˜ ํŒŒ์ผ ์‹œ์Šคํ…œKern.. 2024. 10. 20.
[์‹ค๊ธฐ] ์ดˆ์ดˆ์ดˆ์š”์•ฝ - 9์žฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ ๋ณด์•ˆ ๊ตฌ์ถ• ๋”๋ณด๊ธฐ์ฑ… ์ž์ฒด์—์„œ A, B ์ด๋Ÿฐ ์‹์œผ๋กœ ์ถœ์ œ ์ •๋„๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๊ณ , ์ถœ์ œ๋œ ๋…„๋„ ์ˆ˜๋„ ๋‚˜์˜จ๋‹ค. ํ‘œ์‹œ๋œ ๋Œ€๋กœ ํ•œ ๋ฒˆ ์ด์ƒ ์ถœ์ œ๋Š” ํšŒ์ƒ‰ ๋ฐฐ๊ฒฝ,  ๋‘ ๋ฒˆ์ด์ƒ ๋ฐ ์ง์ ‘ ์ถœ์ œ๋ฅผ ํ™•์ธํ•œ ๊ฒฝ์šฐ, ๋…ธ๋ž‘ ๋ฐฐ๊ฒฝ์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๋˜ํ•œ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์œ„์ฃผ๋กœ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค ์ˆ˜๋„์žˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์จ๋ณผ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค...์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ ๋ณด์•ˆ ์š”์†Œ๋ณด์•ˆ์˜ 3๋Œ€ ์š”์†Œ๊ธฐ๋ฐ€์„ฑ Confidentiality์ธ๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉ์ž์—๊ฒŒ ์ ‘๊ทผ ํ—ˆ์šฉ๋ฌด๊ฒฐ์„ฑ Integrity์ธ๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉ์ž๋งŒ ์ˆ˜์ •๊ฐ€์šฉ์„ฑ Availability์ธ๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉ์ž ์–ธ์ œ๋“  ์‚ฌ์šฉ์ธ์ฆ Authentication - ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ํ•ฉ๋ฒ•์ ์ธ ์‚ฌ์šฉ์ž์ธ์ง€ ํ™•์ธ (ํŒจ์Šค์›Œ๋“œ, ์ธ์ฆ ์นด๋“œ, ์ง€๋ฌธ...)๋ถ€์ธ๋ฐฉ์ง€ NonRepudiation - ์†ก ์ˆ˜์‹  ์ฆ๊ฑฐ ์ œ๊ณตSQL ์‚ฝ์ž…web์— SQL.. 2024. 10. 18.
[์‹ค๊ธฐ] ์ดˆ์ดˆ์ดˆ์š”์•ฝ - 8์žฅ SQL ์‘์šฉ ๋”๋ณด๊ธฐ๋”๋ณด๊ธฐ์ฑ… ์ž์ฒด์—์„œ A, B ์ด๋Ÿฐ ์‹์œผ๋กœ ์ถœ์ œ ์ •๋„๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๊ณ , ์ถœ์ œ๋œ ๋…„๋„ ์ˆ˜๋„ ๋‚˜์˜จ๋‹ค. ํ‘œ์‹œ๋œ ๋Œ€๋กœ ํ•œ ๋ฒˆ ์ด์ƒ ์ถœ์ œ๋Š” ํšŒ์ƒ‰ ๋ฐฐ๊ฒฝ,  ๋‘ ๋ฒˆ์ด์ƒ ๋ฐ ์ง์ ‘ ์ถœ์ œ๋ฅผ ํ™•์ธํ•œ ๊ฒฝ์šฐ, ๋…ธ๋ž‘ ๋ฐฐ๊ฒฝ์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๋˜ํ•œ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์œ„์ฃผ๋กœ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์–ตํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค ์ˆ˜๋„์žˆ์ง€๋งŒ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์จ๋ณผ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค...DDL ; Data Define LanguageDB๋ฅผ ๊ตฌ์ถ•ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ˆ˜์ •ํ•  ๋ชฉ์  CREATE ; SCHEMA, DOMAIN, TABLE, VIEW, INDEX ์ •์˜CREATE [UNIQUE] INDEX ์ธ๋ฑ์Šค๋ช… ON ํ…Œ์ด๋ธ”๋ช… (์†์„ฑ๋ช… [ASC | DESC]);ALTER ; TABLE์— ๋Œ€ํ•œ ์ •์˜ ๋ณ€๊ฒฝALTER TABLE ํ…Œ์ด๋ธ”๋ช… ADD | DROP COLUMN ์†์„ฑ๋ช… ๋ฐ์ดํ„ฐํƒ€์ž….. 2024. 10. 17.
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