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Code​

[alias]
  branch-name = "!git rev-parse --abbrev-ref HEAD"
  n = checkout -b
  c = checkout
  s = status
  p = "!git push -u origin $(git branch-name)"
  undo = reset HEAD~1

Description​

• branch-name: Retrieves the current branch name using git rev-parse --abbrev-ref HEAD. This alias is particularly useful for the p command, as it automatically includes the current branch name when pushing to the remote repository.
• n: A shortcut to create a new branch with checkout -b.
• c: A simplified alias for checkout, used to switch between branches.
• s: Short for status, displays the current working directory status.
• p: Pushes the current branch to the remote repository using git push -u origin and automatically includes the branch name.
• undo: A quick command to undo the last commit by resetting the HEAD pointer to the previous commit.

무선 네트워크 프로토콜 비교​

마스터 플랜​

• #1 The Secret Tesla Motors Master Plan (just between you and me)
• #2 Master Plan, Part Deux
• #3 Master Plan Part 3

비교​

현황​

• 마스터 플랜2의 4단계가지 온 것 같다. 다음은 어떤 시대가 올까..

• 정보통신분야 기술사 훑어보기
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• 기술사: IT경영
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~2026-12-31까지 적용

정보 기술 전략 및 관리​

• 정보기술 전략의 수립 및 관리
• 비즈니스 및 정보기술 환경 분석
• 정보기술 아키텍처 설계 및 이행
• IT 투자성과 분석

소프트웨어 개발 및 관리​

• 소프트웨어 개발 방법론 활용
• 소프트웨어 아키텍처의 설계, 문서화 및 변경 관리
• UI/UX 디자인 및 아키텍처 설계
• 소프트웨어 품질 및 안전 관리

데이터 관리 및 분석​

• 데이터모델링 및 물리 데이터베이스 설계
• 데이터마이닝 (정형 및 비정형 데이터)
• 빅데이터 분석 및 결과 해석
• 데이터 품질관리 체계 및 표준화

시스템 운영 및 보안​

• 컴퓨터 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 운영
• 네트워크 및 통신 시스템의 설계 및 관리
• 보안체계의 운영관리 및 감사
• 정보보호 및 개인정보 활용 및 보호

최신 기술 동향 및 법규​

• 인공지능, IoT, 클라우드 기술 등 최신 기술 및 동향
• 전자정부법, 개인정보보호법 등 관련 법령 및 지침
• 기술 및 데이터 관련 정책 분석 및 투자 성과 평가

참조​

• QNet: 정보관리기술사
• QNet: 컴퓨터시스템응용기술사

개요​

• 데이터베이스가 필요 없으면서 블로그에 무료로 댓글을 붙힐 수 있는 기능이 필요했다.
• Hexo 블로그 시스템에서는 Disqus를 사용했었지만, 형편없는 어드민 UX와 많은 트레킹 스크립트로 Gitalk 로 이사를 왔다.
• Gitalk는 생각보다 괜찮았다. 하지만 Docusaurus 기반 블로그로 이전하게 되면서 문제가 발생했다.
  • 트리쉐이킹 없는 모듈을 호출해야했고, document.title 을 가지고오는 로직이 꼬이는지 가끔 댓글 타이틀을 잘못 가지고 왔다.
• Docsly는 원하는 위치에 댓글을 다는 게 재밌어보였다.
  • 플로팅 푸터로 가운데에 댓글을 쓰는 기능이 들어간다. 그런데 powered by docsly 워터마크가 꽤 크게 노출되어 블로그가 docsly로 운영되는 듯한 느낌을 준다.
• Giscus는 Github discussion 기반으로 코멘트를 남기는데 모든 기능을 다 만족했다.

기능 비교​

결론​

• giscus/giscus-component 쓰자.

스텝​

https://ieeexplore.ieee.org/document/1605174

1. Mission & Scope: 미션과 스코프 식별
2. Stakeholders: 이해관계자 실별
3. Goals: 목표 식별
4. Goal Conflicts: 상이한 이해관게자 간의 목표 절충
5. Scenarios: 요구사항을 시나리오 형태로 기술
6. Shall Statement: 해야한다 형태로 기술
7. Justification: 특정 기능이 포함되어야 하는 이유를 정확히 설명
8. Assumptions: 비기능 요구사항과 각종 제약사항 분석
9. Agreed Priorities: 핵심 기능과 기타 요구사항 분리
10. Acceptance Criteria: 요구사항이 제대로 구현되었는지를 판단하는 기준 정의

위험요인​

• Overlooking a crucial requirements
• Inadequate Customer representation
• Modeling only functional requirements: 비기능 요구사항, 예외 시나리오 파악 필요
• Not inspecting requirements
• Attempting to perfect requirements before beginning construction: 완벽한 요구사항 도출, 분석은 현실적으로 불가능.
• Representing requirements in the form of designs: 설계how가 아닌 요구사항을 실현할what에 대해 집중.

어려움​

• Incomplete or hidden requirements
• Poor communication between the team and customer
• Underspecifided requirements
• Poor communication within the team

피하기 위해 Terminology, Abbreviation 등 기술적 용어와 약자를 우선 정의. 자연어 명세를 피하기 위해 각종 UML 다이어그램 활용.

UML​

• Class Diagram
• Sequence
• Activity
• State Machine
• Use Case

위 순서대로 잘 그리면 된다.

방법론​

• 스크럼
• 애자일 기법은 비교적 소수의 인원이 (5~10명의 개발자) 동기부여되어있고 유기적으로 협력할 준비가 되어있는 개발팀이 소프트웨어의 개발생산성을 극대화하기 위해 고안된 것.

테크닉​

1. 데일리 스탠드업
2. 스프린트, 이터레이션 플래닝
3. 회고
4. 스프린트, 이터레이션 리뷰
5. Short iterations
6. 플래닝 포커, team estimation
7. 칸반
8. 릴리즈 플래닝
9. 프로덕트 오너, dedicated customer
10. Single team (dev + test)

데일리 스탠드업 미팅은 XP 에서 왔으나 86% 이상 사용.

데일리 스탠드업 미팅​

AGILE GLOSSARY: Three Questions

• Q1 What have you completed since the last meeting.
• Q2 What do you plan to complete by the next meeting?
• Q3 What is getting in your way?

목적​

• 본인이 하고 있는 일이나 해야할 일에 대해 팀원을 이해시키거나 기여를 홍보하는 자리가 아니다.
• 시급한 일이 있는지 팀원들과 함께 확인하는 목적.

개선점​

팀의 긍정적인 협력관계가 깨지지 않게, 내성적인 개발자들이 심리적 부담을 느끼지 않게 하는 방법

• Q1 생략하고 간단한 텍스트 보고
• 데일리 스탠드업 미팅의 진행자를 팀원이 돌아가면서 하는 방법
• 데일리 스탠드업을 아침이 아니라 점심 전에하여 업무 방해를 줄이고, 이슈가 있을 시 오후에 회의가 이어지게 하는 방법

페어프로그래밍​

The Effectiveness of Pair Programming: Software Professionals' Perceptions

• 페어프로그래밍은 주니어-시니어 조합이 최고.
• 소프트웨어의 복잡도가 Medium - High 인 경우 더 효과적.

애자일과 기존 방법론의 관행​

Have Agile Techniques been the Silver Bullet for Software Development at Microsoft?

결론​

• Agile Smell 을 줄이기 위해 노력해야한다.

개요​

• 어렸을 때 어디선가 속독 책을 봤는데 기호가 난무하고 암호가 즐비한 책인 줄 알았다.
• 한 번 봐도 큰 효과는 없길래 사기구나 싶었다.
• "당신도 지금보다 10배 빨리 책을 읽는다"란 책 후기에 넘어가 도전해보려고 한다.

기준​

단어 수 기준으로는 이렇다.

• 일반인: 600자/분
• 명문대학생: 1,500자/분
• 따라읽기의 한계치: 3,000자/분
• 속독: 10,000자/분

방법​

완벽하게 하려고하지 않는다. 속으로 따라읽지 않는다. 머리나 몸은 고정한다.

빠르게 보기​

• 가로, 세로, 횡대각, 종대각
  • 눈에서 15~20cm 거리에 둔다.
  • 각 점을 따라 0.5초 이내의 속도 간격으로 눈동자를 크게 움직인다.
  • 1에서 10까지 10에서 1까지 돌아온다.
  • 각각 30초씩 반복한다.
  • 시선을 크고 빠르게 움직이는 것을 의식한다.
• 원 운동
  • 눈에서 15~20cm 거리에 둔다.
  • 원 한 바퀴를 왕복하는데 10초 정도로 천천히 시선을 움직인다.
  • 원 운동을 3번 반복한다.
• 기호 2점
  • 눈 가까이 가지고 올 필요는 없다.
  • 좌우의 점만을 교대로 응시한다.
  • 가능한 빠르게 60초 동안 본다.
• 문자 2점
  • 눈 가까이 가지고 올 필요는 없다.
  • 좌우의 점만을 교대로 응시한다.
  • 가능한 빠르게 60~90초 동안 본다.

능동 시야, 수동 시야 늘리기​

• 단계
  • 1단계: 10단어씩 끊어서 그 시야 폭의 가운데를 본다.
  • 2단계: 능동시야를 1행으로, 수동시야를 3행으로 늘린다. 똑같이 문장의 가운데를 본다.
  • 3단계: 능동시야를 3행으로, 수동시야를 5행으로 늘린다. 속독의 시작.
• 시야폭 늘리기
  • 눈에서 15~20cm 거리에 둔다. 마지막 사각형이 수동시야에 들어올듯 말듯한 거리
  • 작은 사각형에서 큰 사각형으로 본다. 큰 사각형까지 봤으면 다시 작은 사각형에서 시작한다.
  • 하나의 사각형을 0.5초 간격으로 본다.
  • 90~180초 동안 반복한다.

요약​

• 따라 읽지 않고, 글자를 더엉리로 보며 이해하는 연습을 꾸준히 하는 것
• 시야 (수동시야)를 넓혀 한 번에 인식할 수 있는 양을 큰 폭으로 늘리는 것
• 전자책은 수동시야에 다음 단락이나 문장이 보이지 않으므로 속독에는 비적합
• 정독으로도 이해 못하는 내용은 속독으로도 이해 못한다.

• 정보통신분야 기술사 훑어보기
• 정보통신분야 기술사 출제기준
• 기술사: IT경영
• 기술사: 융합 IT
• 기술사: 프로젝트관리
• 기술사: 소프트웨어 공학
• 기술사: 정보보안
• 기술사: 데이터베이스
• 기술사: 네트워크
• 기술사: 알고리즘
• 기술사: 에세이

에세이​

문제를 가지고 아래 내용들을 생각해봐야한다.

1. 개념적 What: 무엇인가 핵심, 원리, 가치, 결어 (기술, 서비스, 절차 중 하나)
2. Why: 왜 필요한가
3. 구체적 What: 세부구성은 무엇인가 아키텍쳐, 구성도 (개념도), 구성요소 (소스, 매커니즘, 결과)
4. How: 어떻게 구현하는가 Provider, Consumer 관점, 이전에는 뭐가 있었는지
5. Who: 누가 찾고, 활용하는가
6. 결론: 향후방안, 예상 이슈, 발전 방향

공통 작성법​

• 문제 내 단락은 줄을 띄우지 않는다.
• 다음 문제는 2줄을 띄운다.
• 체점자에게 파워포인트 프리젠테이션을 하는 것이다.

용어형​

1교시

문1)
I. ~의 개요
  - 개념
    개념도 또는 관계도
  - 시사점 || 배경
II. ~의 구조, 핵심요소, 적용방안
  가. ~의 구조 (구성도, 개념도)
  나. ~의 핵심요소
    가.에 그린 다이어그램을 3단 표로 작성
    | 구분 | 내용 | 비고 |
    | --- | --- | --- |
    |  -  |  -  |  -  |
  다. ~의 적용방안
    | 구분 | 내용             | 비고 |
    | --- | --------------- | --- |
    | 공공 | (대국민서비스 향상) |  -  |
    | 금융 | (가용성)         |  -  |
    | 민간 | (이윤추구)        |  -  |
    어려울 경우
    | 구분        | 내용 | 비고 |
    | ---------- | --- | --- |
    | 비지니스 관점 |  -  |  -  |
    | 기술 관점    |  -  |  -  |
    | 보안 관점    |  -  |  -  |
III. ~의 성공을 위한 추가적인 고려사항 || 성공 포인트
  - 1
  - 2                                   "끝"


// 두줄 띄우고 다음 문제

서술형​

2-4교시, 기승전결

문1)
답)
I. ~의 개요
  가. ~의 개념
  나. ~의 시사점 || 필요성 || 중요성 || 배경 || 목적

II. ~구조, 핵심요소, 적용방안
  가. ~의 구조 (구성도, 개념도)
  나. ~의 핵심요소
    가.에 그린 다이어그램을 3단 표로 작성
    | 구분 | 내용 | 비고 |
    | --- | --- | --- |
    |  -  |  -  |  -  |

III. ~의 적용 전략, 접근 전략
  가. ~의 적용 전략
    SWOT 분석
  나. ~의 적용 방안
    | 구분 | 내용             | 비고 |
    | --- | --------------- | --- |
    | 공공 | (대국민서비스 향상) |  -  |
    | 금융 | (가용성)         |  -  |
    | 민간 | (이윤추구)        |  -  |
    어려울 경우
    | 구분        | 내용 | 비고 |
    | ---------- | --- | --- |
    | 비지니스 관점 |  -  |  -  |
    | 기술 관점    |  -  |  -  |
    | 보안 관점    |  -  |  -  |

IV. ~의 성공을 위한 추가적인 고려사항 || 성공 포인트
  - 1
  - 2                                 "끝"


// 두줄 띄우고 다음 문제

주제별​

방법론​

• 프로세스 Process
• 도구 Tool
• 기법 Methods
• 조직 Organization

ISO/IEC 표준​

• 표준 Standard
• 프로세스 Process
• 조직 Organization
• 기술 Technology

보안​

• 공격매커니즘
• 공격절차
• 원인
• 대응방안

신기술​

• 구성도
• 구성요소
• 적용방안
• 적용사례

법/제도​

• 배경
• 개념도
• 핵심요소
• 적용방안

위험​

• 프로세스
  • 식별
  • 분석
  • 평가
  • 대응
• 대응방안
  • 회피 (Avoidance)
  • 전가 (Transference, 제 3자 책임)
  • 감수 (Mitigation)
  • 수용 (Acceptance)
  • 이관 (Escalation)

SW​

• 분석
• 설계
• 구현
• 테스트
• 유지보수

참조​

• Youtube: IT 전문가 - 에세이 시리즈

• 정보통신분야 기술사 훑어보기
• 정보통신분야 기술사 출제기준
• 기술사: IT경영
• 기술사: 융합 IT
• 기술사: 프로젝트관리
• 기술사: 소프트웨어 공학
• 기술사: 정보보안
• 기술사: 데이터베이스
• 기술사: 네트워크
• 기술사: 알고리즘
• 기술사: 에세이

알고리즘​

트리​

이진탐색트리​

• Binary search
• $O(\log n)$

균형이진탐색트리​

• AVL Tree: Adelson-Velskii-Landis Tree
• Balance Factor: $BF(T) = H_l - H_r$ = T의 왼쪽 서브트리 높이 - T의 오른쪽 서브트리의 높이
• BF(T)가 -1, 0, 1 중 하나를 만족해야함.
• LL, LR, RR, RL 용어를 보기보단 그림을 보고 이해해야함.
• 최적화되어 $O(\log n)$ 탐색 시간 보장

m-원 탐색트리​

• m-way Search Tree, Multiway Search Tree

B- 트리​

B* 트리​

• B애스터 트리

B+ 트리​

• 모든 키의 값이 단말 노드에 순차 나열된다, 링크드 리스트로

Red Black 트리​

T 트리​

• AVL Tree + B tree

그래프​

• Node: 정점, Edge: 간선
• 신장트리: Spanning Tree
  • 그래프의 모든 정점과 일부 간선을 포함한 트리로 표현
  • $T = (V, F)$

최소 신장 트리​

• Minimal Spanning Tree
• 가장 적은 비용/거리로 그래프의 모든 정점을 연결할 수 있는 구조

프림 알고리즘​

• Prim
• 노드 기준
• $O(n^2)$

크루스칼 알고리즘​

• Kruscal
• 엣지 기준
• 간선 최소 개수: $O(n \log n)$
• 간선 최대 개수: $O(n^2 \log n)$

최단경로 문제​

• Shortest Path

다익스트라​

• Dijkstra
• 노드 수가 n이라면 n-1개의 목적지가 모두 확정될 때까지 반복
• 다익스트라를 노드마다 반복한게 프림 알고리즘

벨만포드​

• 가중치가 음수일 경우, 불이익이 있는 경우 다익스트라 알고리즘으로 최단 경로가 계속 갱신되므로 이를 방어하기 위한 방법

정렬​

선택 정렬​

• Selection Sort
• $O(n^2)$
• 가장 작은 값을 순서대로 찾아내어 첫 번째 배열부터 채워나가며 정렬

버블 정렬​

• Bubble Sort
• $O(n^2)$
• 왼쪽에서 오른쪽으로 비교해가며 오름차순으로 자리를 교환하여 정렬

합병 정렬​

• Merge Sort
• $O(n \log n)$
• 분할 정복
• 데이터 분포의 영향을 덜 받는다, 최악의 경우에도 효율적.

퀵 정렬​

• Quick Sort
• $O(n \log n)$
• 피봇을 정한다. 전체 값을 읽어 중간값이나 몇 개의 값의 평균을 피봇으로 정함.
• 프로그래밍 랭기지에서는 왼쪽에서 큰 값, 오른쪽에서 작은 값을 찾는 방식으로 구현.

삽입 정렬​

• Insert Sort
• $O(n^2)$
• 추가적인 메모리를 안 씀: in-place sort

힙 정렬​

• Heap Sort
• $O(n \log n)$

Max Heap​

Min Heap​

Min-Max Heap​

Deap​

• 왼쪽은 Min Heap, 루트는 비어있음, 오른쪽은 Max Heap
• 왼쪽 서브트리의 임의 노드는 오른쪽 서브트리 같은 위치에 있는 노드와 대응된다.

기수 정렬​

• Radix Sort
• $O(n)$

MSD​

• Most Significant Digit

LSD​

• Least Significant Digit

탐색​

깊이 우선 탐색​

• DFS, Depth First Search
• Solution 을 찾기 위해 Candidate Solution 인 노드들을 순회
• Optimal Path (최적의 해)가 아닐 가능성이 높음, 보장할 수 없음.

너비 우선 탐색​

• Breadth First Search
• Optimal Path를 보장
• 탐색 과정에서 나타나는 모든 상태를 저장해야하기 때문에 메모리 비효율적.

최고 우선 탐색​

• Best-First Search

백트래킹​

• 탐색을 진행하면서 필수적인 부분의 그래프만 유지하여 시간과 공간을 절약.
• 노드 부모로 돌아가서 다음 자식 노드의 검색을 계속.

N-Queen 문제​

0-1 배낭문제​

인공지능​

휴리스틱 탐색​

• Heuristic Search
• 논리적으로, 수학적으로 증명할 수 없으나 경험이나 직관에 의해 효율적으로 해를 얻을 수 있으리라는 기대를 갖게하는 근거에 의한 방법
• 사람처럼 학습을 통해서 직관적으로 탐색

Hill-Climbing 탐색​

• 남은 경로에 대한 비용만 고려
  • 가장 가파른 길이 정상까지 가장 짧으니까
  • 가파른 다음에 내리막일 수도 있고, 평지일 수도 있고, 다음 가파른 길을 찾을 수 없을 수도 있음
• 남은 길 중에 가장 가파른 길을 찾는 평가함수 사용
  • Evaluatio Function, Objetive Function

A* 탐색​

에이전트​

• 특정 목적을 가지고 자동으로 해결해주는 소프트웨어

신경회로망​

K-means 클러스터링​

패턴인식​

딥러닝​

선형회귀​

• Linear Regression
• 기울기: 가중치, Weight
• 절편: 바이어스, Bias
• 최소 제곱법: LSM, Method of Least Squares
• 평균 제곱근 오차: RMSE, Root Mean Square Error
  • 오차의 값이 더 이상 줄어들지 않을 때가 최적화
• 경사하강법

다중선형회귀​

로지스틱회귀​

시그모이드 함수​

• Sigmoid Function

단층 퍼셉트론​

다층 퍼셉트론​

오차 역전파 알고리즘​

• Back Propagation

다중 분류 문제​

• 원 핫 인코딩
• 소프트맥스

과잉 적합, 과소 적합​

• over fitting, under fitting
• 해결방안
  • 조기 종료: Early Stopping
  • 가중치 규제 방법: Weight Regularization
  • 드롭 아웃: Drop out
  • 데이터 증강: data augmentation
  • 앙상블: Ensemble

유전자 알고리즘​

• 재생산: Reproduction
• 교차: Crossover
• 치환
• 교배/돌연변이: Mutation

그래픽 알고리즘​

베지어 곡선​

압축 알고리즘​

Run-Length 코딩​

LZ77​

허프만 코딩​

논리회로​

논리게이트​

불대수​

카노맵​

전가산기​

반가산기​

비교기​

베이즈 이론​

조건부 확률​

베이즈 정리​