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전선의 구비조건

목차 전선의 구비조건 1. 도전율이 클것 2. 기계적 강도가 클것 3. 비중(밀도)이 작을 것 4. 가선공사(접속)가 쉬울것 5. 부식성이 작을 것 6. 유연성이 좋을 것 7. 경제적일 것

[ADsP 3과목] 초간단 요약 정리(3/3) + 30회 기출문제

Chapter 1 : R 기초와 데이터 마트 Chapter 2 : 통계 분석 (다음) Chapter 3 : 정형 데이터 마이닝 5. 정형 데이터 마이닝 5_1. 데이터 마이닝의 개요 * 데이터마이닝 - 데이터마이닝은 대용량 데이터에서 의미있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법이다. * 통계분석과의 차이점 - 통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석이나 검증을 하지만 데이터마이닝은 다양한 수리 알고리즘을 이용해 데이터베이스의 데이터로부터 의미있는 정보를 찾아내는 방법으로 통칭한다. * 데이터마이닝의 종류 1) 정보를 찾는 방법론에 따른 종류 - 인공지능(Artificial Intelligence), 의사결정나무(Decision Tree), K-평균군집합(K-means Clustering), ..

[ADsP 3과목] 초간단 요약 정리(2/3) + 30회 기출문제

Chapter 1 : R 기초와 데이터 마트 Chapter 2 : 통계 분석 (다음) Chapter 3 : 정형 데이터 마이닝 (다음) 통계분석의 이해 • 통계 - 특정 집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현 • 통계자료의 획득 방법 - 총 조사(census): 대상 집단 모두를 조사하는 것. 많은 비용과 시간이 소요되므로 특별한 경우를 제외하고는 사용되지 않는다. - 표본조사: · 모집단: 조사하고자 하는 대상 집단 전체 · 원소: 모집단을 구성하는 개체 · 표본(sample): 조사하기 위해 추출한 모집단의일부 원소 · 모수: 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보 · 모집단의 정의, 표본의 크기, 조사방법, 조사기간, 표본추출방법을 정확히 명시해..

[ADsP 3과목] 초간단 요약 정리(1/3) + 30회 기출문제

Chapter 1 : R 기초와 데이터 마트 Chapter 2 : 통계 분석 (다음) Chapter 3 : 정형 데이터 마이닝 (다음) 1장 R R 소개 - R은 오픈소스 프로그램으로 통계, 데이터마이닝을 위한 언어이다. - 윈도우, 맥, 리눅스 OS에서 사용 가능하다. - 객체 지향 언어이며 함수형 언어이다. 즉, 통계 기능뿐만 아니라 일반 프로그래밍 언어처럼 자동화하거나 새로운 함수를 생성하여 사용 가능 - 객체 지향 언어는 필요한 부분을 프로그래밍으로 골라 추출하여 활용이 가능하다. - 함수형 언어는 깔끔하고 단축된 코드, 매우 빠른 수행 속도, 디버깅 노력 감소, 병렬 프로그래밍의 전환이 용이하다는 특징을 가진다. R Studio - 메모리에 변수가 어떻게 되어있는 지와 타입이 무엇인지를 볼 수 ..

[정보처리기사/ 정처기] 시험 소개 및 합격률

개요 응시자격 활용 합격률 1. 개요 과학기술정보통신부에서 주관하고 한국산업인력공단에서 시행하는 국가자격 시험 및 그 자격증을 의미한다. 소프트웨어 개발 관련 자격증으로, 정보시스템의 생명주기 전반에 걸친 프로젝트 업무를 수행하는 직무로서 계획수립, 분석, 설계, 구현, 시험, 운영, 유지보수 등의 업무를 수행할 수 있는 능력을 검증하는 시험이다. 1년에 3회로 시험이 실시되고 있다. 2020년부터 NCS 표준에 맞춰 시험 과목이 필기, 실기 모두를 포함해 대폭 개편되었다. 따라서 이 문서 많은 부분이 2019년 이전 정보처리기사에 대해 쓰여져 있고 웹상에 공개되어 있는 요약 내용이나 기출문제 또한 2019년 이전 정보처리기사를 기준으로 하고 있으므로 정보를 검색할 때 유념해야 한다. 2. 응시자격 본디..

[ADsP 2과목] 초간단 요약 정리 + 30회 기출문제

개념 빨간색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 주관식) 파란색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 객관식) 1. 데이터 분석 기회의 이해 1_1. 분석 기획 방향성 도출 * 데이터 사이언티스트 3가지 영역 1) 수학/통계학적 지식 2) 정보 기술(IT기술, 해킹기술, 통신기술 등) 3) 비즈니스 * 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따른 분석 유형 4가지 1) 최적화(Optimization) What-known, How-known 2) 통찰(Insight) What-unknown, How-known 3) 해법(Solution) What-known, How-unknown 4) 발견(Discovery) What-unknown, How-unknown * 목표 시점별 분석 기획 방안 1) 과제 중심..

[ADsP 1과목] 초간단 요약 정리 + 30회 기출문제

개념 빨간색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 주관식) 파란색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 객관식) 1. 데이터의 이해 1_1. 데이터와 정보 * 데이터의 정의 1) 데이터(Data)라는 용어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장하였으며 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 ‘주어진 것’이란 의미로 사용되었다. 2) 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연 과학뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회 과학이 진일보하며, 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다. 3) 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. ㅂ(옥스퍼드 대사전) 4) 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명..

[3과목] 시계열 분석

목차 시계열 자료 정상성 시계열 모형 - AR, MA, ARIMA, 분해 시계열 차분 R 실습 설명 1. 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라 관찰된 데이터 2. 정상성(stationarity) : 현실 세계에서의 대부분의 자료들 중 시계열 자료는 다루기 어려운 비정상성 시계열 자료이다. 따라서 분석하기 쉬운 정상성 시계열 자료로 변환할 필요가 있다. 정상성의 3가지 주요 특징 (1) 평균이 일정 : 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가진다. - 평균이 일정하지 않은 시계열은 차분(difference)을 통해 정상화 - 차분은 현시점 자료에서 이전 시점 자료를 빼는 것 (2) 분산도 시점에 의존하지 않음 :분산이 일정하지 않은 시계열은 변환(transformation)을 통해 정상화 (3) 공분산도 시차에만..

1. 내가 알던 컴퓨터가 아니였다.

파이선 코딩에서 자꾸만 에러가 떠서, 수동으로 디렉토리를 바꿔주는 작업을 하고 있었다. (konlpy 형태소 분석을 위한 라이브러리 설치 도중 에러를 잡기 위해, 근 5시간이상을 소비함..) 자바의 버전을 바꾸고, 각종 방법을 찾아서 해봤지만 도통 무슨 말인지 몰랐다. 하지만, 정작 중요한 파이선의 버전과 자바의 버전, 내 윈도우의 버전 차이에 대한 이해가 부족했었어서 일어났던 해프닝이었다. 자바가 32비트 64비트 용으로 2개다 깔렸는데, 나는 엄한 32비트에서 들쑤시고 있었다.(뻘짓이라고 한다..) 각설하고, 분류 Program Files 64비트용 SW가 설치되는 폴더 Program Files (x86) 32비트 SW가 설치되는 폴더 Q. 왜 같이 있는 것일까? A. 64비트 OS에서 여전히 사용되..

1. 최적 설계 - 원통형 배터리

조건 원통형 배터리를 설계하고자한다. 재료비를 최소화하고, 가격 f 값을 최소화해보자. 제한조건 f 재료비 d 직경 h 높이 k 임의 상수 v 부피 함수 함수를 다음과 같이 넣어줘야한다. 초기에 다음과 같이 엑셀을 설정해두자. 그리고 다음 셀에 각각 각기 다른 함수를 넣어주자 1번 셀 : 비용 최소화 2번 셀 : 용량 최소 3번 셀 : 높이 최소 (좌변) 4번 셀 : 높이 최대 (우변) 5번 셀 : 직경 최소 (좌변) 6번 셀 : 직경 최대 (우변) 옵션 해찾기 기능 셀 참조 함수 (수식) 제한 조건 제약 조건 (이상, 이하) 해찾기 결과 값을 살짝 바꾸면, 높이와 직경의 제한 값을 낮춰보면 값이 dynamic 하게 나올 것 같아 수정해본다. 이게 최적설계의 맛이 아닐까 싶다.