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1. VAE의 개념- 입력 데이터를 압축한 뒤 다시 복원하는 과정에서 데이터의 잠재 공간을 학습하는 딥러닝 기반의 생성 모델활용) 이미지 생성, 이미지 스타일 변화, 이상치 탐지, 데이터 압축 2. VAE의 구성도 및 구성요소가. VAE 구성도 나. VAE 구성요소구분구성 요소설명Encoder- Input- 학습할 입력 데이터- Encoder- 입력 데이터 차원 축소 학습Latent Space- 평균, 분산- 입력 데이터 평균, 분산 생성- 잠재 변수- 평균, 분산 활용 잠재 변수 계산Decoder- Decoder- 잠재 변수 활용 원래 데이터 복원- Output- 복원된 출력 데이터Loss Function- Reconstruction Loss- 입력과 출력 데이터 비교- KL divergence- 잠..

1. B 트리, B+ 트리 개념 비교B 트리B+ 트리균형잡힌 m-차 트리로, 모든 노드에 키와 데이터를 저장하는 트리 구조B트리 확장 구조로, 리프 노드에만 실제 데이터 저장, 내부 노드는 인덱스 역할하는 구조 2. B 트리, B+ 트리 상세 비교 항목B 트리B+ 트리데이터 저장모든 노드리프 노드내부 노드 역할데이터 저장, 인덱스인덱스 역할리프 노드 연결없음linked list 연결검색 경로루트 -> 내부 노드루트 -> 리프범위 검색느림 (리프 간 연결 없음)빠름 (리프 간 연결)공간 효율적은 노드에 분산 저장인덱스는 작지만 리프는 큼장점- 삽입/삭제 처리 단순- 노드 수 작음- 검색/범위 검색 빠름- 정렬된 순서 유지 쉬움단점- 범위 탐색 비효율적- 내부 노드 변경 많음- 리프 노드가 커서 디스크 ..

1. 다익스크라 알고리즘의 확장, A* 알고리즘의 개념- 시작점에서부터 현재 정점까지의 최단거리와 현재 정점에서 목표점까지의 추정잔여 거리를 활용해 최단거리 구하는 알고리즘 2. A * 알고리즘 개념도 및 계산 원리가. A * 알고리즘 개념도 나. A* 알고리즘 계산 방식비용 함수g(n)시작 노드에서 현재 노드 n까지 거리h(n)현재 노드 n에서 목표 노드까지 예상거리f(n)g(n) + f(n), 총 예상 비용계산 방식1시작 노드를 리스트에 넣고 탐색 시작2리스트에서 f(n)이 가장 작은 노드 꺼냄3현재 노드가 목표 노드면 경로 반환4이웃 노드의 g(n), h(n), f(n) 계산5더 나은 경로의 f(n) 리스트에 추가6리스트에 더 이상 더 나은 f(n) 없을 때까지 반복 3. A*, Dijkstra,..

1. Last-In, First Out, 스택정의모든 데이터의 삽입과 삭제가 리스트의 한쪽 끝에서만 수행되는 제한 조건을 가지는 선형 자료 구조개념도- Top: 리스트의 끝으로 삽입과 삭제 발생- Bottom: Top의 반대쪽 리스트의 끝- Push: 스택에서 값을 삽입(입력)- Pop: 스택에서 값을 삭제(출력)입출력 원리# push stack.append('A') # top = 0 stack.append('B') # top = 1# pop top_item = stack.pop() # 'B' 반환, top = 0- append(): 끝에 데이터 추가 (top += 1)- pop(): 끝에 데이터 제거 (top -= 1) 2. First-In, First Out, 큐정의- 데이터를 한쪽 끝에서 삽..

1. 자기 균형 이진 탐색 트리, 레드-블랙 트리 개념- 각 노드에 레드 또는 블랙 색상 속성이 부여된 이진 탐색 트리로 특정 규칙을 통해 항상 균형 형태를 유지하는 트리특징) worst-case guarantees, 실시간 처리에 유용 2. 레드-블랙 트리 개념도 및 규칙가. 레드-블랙 트리 개념도 나. 레드-블랙 트리 규칙번호조건설명1Root Property루트 노드는 모두 블랙이다2External Property모든 리프(NULL)은 블랙이다3Internal Property레드 노드의 자식은 항상 블랙이다4Depth Property노드에서 리프 노드까지 가는 모든 경로에는 동일한 블랙 노드가 있다 3. Double Red 해결 방법 Restructuring, Recoloring구분설명Restruc..

1. 트리구조의 노드 탐색 기법, 트리 순회의 개념- Node와 Edge로 구성된 트리 형태의 자료구조에서 모든 노드를 빠짐없이 한 번씩 방문하여 node를 탐색하는 방법특징) 검색 성능 예측 가능, 깊이 우선 순회, 너비 우선 순회 2. 트리 순회의 유형 및 탐색 매커니즘가. 트리 순회의 유형구분유형탐색 순서깊이 우선 순회(DFS)pre-order루트 -> 왼쪽 자식 -> 오른쪽 자식in-order왼쪽 자식 -> 루트 -> 오른쪽 자식post-order왼쪽 자식 -> 오른쪽 자식 -> 루트너비 우선 순회(BFS)level-order루트부터 레벨별 왼쪽 -> 오른 나. 트리 순회 매커니즘3. 코드 예제preorderinorderpostorderdef preorder(node): if node: ..

1. DB 일관성 및 무결성 보장, 트랜잭션 회복의 개요가. 데이터베이스 회복기법의 정의정의- 데이터베이스 운영도중 장애가 발생한 경우, 장애 발생 이전의 일관된 상태로 복원시키는 것 나. 데이터베이스 회복기법의 주요 요소구분주요 요소설명회복 준비로그(Log)트랜잭션 변경 이력 저장 파일회복 수행체크포인트특정 시점까지 변경내용 기록REDO회복된 DB 상태로 복원UNDO원래의 DB 상태로 복원회복 정책일관성 보장트랜잭션 Commit 또는 Rollback- DB 회복은 IT 컴플라이언스와 비즈니스 연속성을 위한 필수 요소  2. REDO와 UNDO 이용 회복방법가. REDO 이용 방법개념- 장애 발생 시 진행된 트랜잭션에 대해 로그 기록 이용하여 재반영하여 복원하는 기법개념도상세동작1) 트랜잭션 시작 시 해..

1. 검색 연산 최적화를 위한, 인덱스의 개요개념도개념- 데이터 검색 시 테이블 전체 검색하지 않고, 정렬된 키 값에 접근하여 빠른 탐색을 수행하는 자료구조특징(PATI)성능 향상(Performance Improvement)트랜잭션의 조회 성능 향상 목적알고리즘(Algorithm)Tree 구조, Hash 함수 적용트레이드 오프(Trade-Off)조회와 입력, 수정, 삭제 간 성능 균형 고려독립성(Isolation)테이블에 저장구조와 별도로 인덱스만 저장 2. 인덱스 스캔 방식스캔 방식개념도설명Index Unique Scan- PK 또는 Unique 제약조건이 보장된 컬럼에서 1건 검색- 가장 빠른 장식Index Range Scan- 조건 범위에 해당하는 인덱스 값들 검색- Between, >, Index..

1. 빅데이터 시각화의 개념 및 절차가. 빅데이터 시각화 개념- 정형/비정형 데이터를 시각화하여 의사결정의 효율성과 데이터 인사이트를 극대화하는 목적의 기술 나. 빅데이터 시각화 절차단계절차설명1데이터 수집IoT, 로그, 센서, SNS  등 대용량 데이터 수집2데이터 전처리이상치 제거, 정규화, 결측치 처리 등 가공3데이터 분석 및 모델링통계 분석, 머신러닝 기반 분석 등 항목 도출4시각화 설계 및 구현시각화 방법 및 도구 선택, 차트/그래프/맵 등5시각화 공유 및 적용대시보드 형태로 제공, 협업 시스템 연계  2. 빅데이터 시각화 방법방법개념도설명바 차트 - 범주형 데이터 간 크기 비교- 가로/세로 막대 형태의 차트라인 차트 - 시간의 흐름에 따른 추세 분석에 적합한 선형 연결 차트파이 차트 - 전체 ..

1. 분산 메시징 시스템, 카프카의 개요가. 카프카의 정의- 센서, 애플리케이션 등에서 수집한 데이터 스트림을 실시간으로 관리하기 위한 오픈소스 시스템 나. 카프카의 주요 역할구성 요소주요 역할설명Producer메시지 생성자데이터 Topic으로 전송 클라이언트Consumer메시지 수진사메시지 읽어와 처리 애플리케이션Broker메시지 저장소Topic과 Particion 데이터 저장, 전달Topic메시지 분류 단위메시지 분리 논리적 채널Partition메시지 병렬 처리 단위Topic 분할하여 분산,병렬 처리ZooKeeper메타데이터 및 클러스터 관리브로커 등록, 리더 선출Kafka Controller클러스터 직접 제어Zookeeper 없이 자체 관리- 메시지 전송 시 보내는 역할과 받는 역할 완벽하게 분리된..