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데이터 경제(Data Economy)는 데이터 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하여 새로운 서비스를 창출하여 경제를 활성화 함을 의미한다.

요즘 데이터 3법의 시행함으로써, 공공데이터의 개방함으로써, 데이터를 분석하여 마이데이터 활용하여 가치를 창출 하고 있습니다.

 

예시 

- 한 번에 나의 자산을 조회 및 소비패턴 분석하여 금융상품 추천하는 서비스

- 통신사 고객 위치정보 활용으로 버스 정류장 이용량 분석하여 노선 만든 심야버스

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wtmp

- 성공한 로그인/로그아웃 정보를 담고 있는 로그파일

- var/log/wtmp에 위치

- last 명령어 사용


utmp

- 현재 로그인 사용자 상태 정보를 담고 있는 로그파일

- var/run/utmp

- w, who, finger 명령어 사용


 btmp

- 실패한 로그인 정보를 담고 있는 로그파일

-/var/log/btmp

- lastb 명령어 사용


last log

- 마지막으로 성공한 로그인 정보를 담고있는 로그파일

- var/log/lastlog

- lastlog 명령어 사용

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계정에 테이블 접근 권한을 부여할 때 GRANT 구문을 사용한다. 

 

A계정에게 B 테이블의 select 권한을 주기

grant select on B to A

 

A계정에게 B 테이블의 select, insert, delete 권한 주기

grant select, insert, delete on B to A

 

A계정에게 C데이터베이스 모든 오브젝트 조회 권한을 주기

 

grant select on C.* to A

 

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대안 신용평가는 개인 신용도를 평가할 때 금융정보 외에 비금융정보(대체정보)를 이용하는 방식을 말한다.


비금융정보에는 온라인 쇼핑정보, sns정보, 공공요금 납부 정보 등이 있습니다.


일반적으로 은행에 대출을 할 때 신용평가사가 책정한 신용등급 기반으로 이루어지는데, 기존 신용등급은 대출, 카드 사용 등의 이력으로 산정하였습니다.


하지만 금융 서비스를 적게 이용한 경우에는 개인 신용상태를 정확하게 파악할 수 없으며, 취약계층의 신용도를 평가하여 맞춤형 대출 상품을 제공하기 위해 대안신용평가의 필요성이 부각되었으며, 최근 금융위원회에서는 비금융 정보 전문 신용평가사 설립을 발표하였습니다. 즉 대체 정보를 이용한 고객 신용평가 회사를 합법화 한다는 의미입니다.


대안 신용평가에서 신용평가시스템(ACSS,Alternative Credit Scoring System) 구축이 가장 핵심이며, 네이버, SK 등이 구축을 한 사례가 있습니다.

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최근에 연산자 우선순위 문제를 접하였다..


,의 우선순위를 물어보았다.. 그래서 정리한다.



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공인인증서 폐지

공인인증서가 폐지되는걸로 확정이 되었다.
공인인증서는 인터넷 뱅킹을 사용하는 PC에 초점을 맞춰져있었다. 왜냐하면 PC는 사용자 식별을 하기가 어렵기 때문이다. 예를 들자면 누군가 나의 PC 앞에 앉아서 사용하면 문제가 생길 수 있기 때문이다.
하지만 요즘은 인터넷 뱅킹등의 사용은 모바일로 많이 하는데 모바일 결제할 때에는 공인인증서가 아니어도 사용자 식별이 가능하기 때문에 불필요하다고 판단이 되어 폐지가 되었다.


공인인증서 단점

  • 공인인증서 사용을 위해 부가적인 프로그램 필요
  • USB나 휴대폰 등 저장매체에 저장 필요
  • 인증서 절차 복잡
  • 자주 사용하지 않으면 저장 위치 망각
  • 매년 공인인증서 갱신


공인인증서 폐지효과

  • 민간기업(카카오,통신사 등)에서 발급하는 인증서를 비교하여 사용 가능함(선택 권리 생김)
  • 인증서 절차 간소화
  • 인증서의 사용자 인식 방식의 다양화(기존은 비밀번호였으나 이제는 홍채인식, 지문, 패턴 등 다양해짐)
  • 인증서 갱신 기간이 3년으로 증가 및 자동 갱신
  • 저장 매체 불필요


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응집도

응집도는 하나의 모듈안에 얼마나 많은 기능이 집중되어 있는지를 의미한다. 하나의 모듈에서 많은 기능을 책임지고 있다면, 응집도가 낮다고 한다.

낮은 응집도의 문제점

  • 여러 기능을 하나의 모듈에서 책임
  • 유지보수가 어려움
  • 재사용하기 어려움
  • 다른 모듈의 변화에 예민
  • 이해하기 어려움

결합도

결합도는 하나의 모듈이 다른 모듈에 얼마나 의존을 하고 있는가를 의미한다. 결합도가 높으면 다른 모듈의 변경에 따라 자신도 변경을 해야 한다.

높은 결합도의 문제점

  • 다른 프로그램에서 모듈 재사용 어려움
  • 연관된 모듈이 변경되면 자신도 변경됨
  • 수정할 모듈을 이해할려면 연관된 모듈도 이해해야됨

결론, 높은 응집도와 낮은 결합도를 만족하면 유지보수 하기 용이하며, 이상적인 모듈화라고 할 수 있다.

ps. 응집도랑 결합도 종류가 있는데, 추후 필요하다면 정리 하겠음



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이상현상

데이터베이스의 설계가 잘못되었을 시에, 데이터의 중복이 발생하여 문제가 생기는 것을 이상현상이라고 한다.


이상현상에는 3개로 구분되어진다.

  • 삽입 이상 : 데이터 삽입 시 불필요한 데이터도 같이 삽입해야하는 문제
  • 갱신 이상 : 데이터 갱신 시 일관성 유지가 안되는 현상
  • 삭제 이상 : 데이터 삭제 시 필요한 데이터까지 연쇄 삭제 되는 현상

학번(PK)

과목(PK)

이름

생년월일

주소

20120001

자료구조

박무일

930201

대구

20140001

자바

김제리

950501

대전


삽입 이상

 학번

과목

이름

생년월일

주소

20120001

자료구조

박무일

930201

대구

20140001

자바

김제리

950501

대전

20150001

null

이현도

960601

인천


이현도라는 신규 데이터를 삽입하려는데 수강한 과목이 없는 상태라 null을 넣었으나, 과목은 pk이기에 not null이다.

그래서 이현도를 저장하기 위해선 임의의 값(불필요한 값)을 입력해야 넣을 수 있음. 이게 삽입 이상

갱신 이상

 학번

과목

이름

생년월일

주소

20120001

자료구조

박무일

930201

대구

20140001

자바

김제리

950501

대전

20120001

파이썬

박무일

930201

서울


파이썬을 수강한 박무일의 주소를 서울로 변경을 하였는데,

자료구조를 수강한 박무일의 주소 값과 다르게 된다.

위와 같이 일관성이 맞지 않는 것을 갱신 이상


삭제 이상

 학번

과목

이름

생년월일

주소

20120001

자료구조

박무일

930201

대구

20140001

자바

김제리

950501

대전

20120001

파이썬

박무일

930201

대구


자바를 수강한 김제리의 데이터를 삭제할 시에는 김제리의 생년월일 주소도 삭제되어 찾을수 없게된다. 이게 삭제 이상


위와 같은 이상 현상을 없애기 위해 정규화를 하게 된다.

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프로시저?

프로시저는 PL/SQL로 만들어지며, 자주 사용하는 sql를 프로시저로 만들어두면 필요할때마다 호출해서 사용할 수 있게한다. 예제로 알아보자.

프로시저 생성


프로시저 실행

만들어진 프로시저를 아래와 같이 실행하면된다.

EXEC PLAYER_PROC('3','꼬물이');



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오피니언 마이닝

오피니언 마이닝은 사람이 특정 제품 및 서비스에 대해 긍정적인지 부정적인지를 분석하여 실시간 변화를 확인하는 것이다.


텍스트 마이닝의 대표적인 예로 파이썬이나 R을 사용하여 정형 데이터 및 비정형 데이터의 웹 문서로 분석을 한다.


활용 예시

  • 신문, SNS의 여론을 파악 가능
  • 기업 제품 설문조사를 통해 마케팅 전략에 활용 가능
  • 2012 미국 오바마 대선에서 활용하였음



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