Sujin's Dlog

[Java] [Level 1] 대충 만든 자판

곽수진 — Mon, 18 Sep 2023 19:09:45 +0900

문제

휴대폰의 자판은 컴퓨터 키보드 자판과는 다르게 하나의 키에 여러 개의 문자가 할당될 수 있습니다. 키 하나에 여러 문자가 할당된 경우, 동일한 키를 연속해서 빠르게 누르면 할당된 순서대로 문자가 바뀝니다.

예를 들어, 1번 키에 "A", "B", "C" 순서대로 문자가 할당되어 있다면 1번 키를 한 번 누르면 "A", 두 번 누르면 "B", 세 번 누르면 "C"가 되는 식입니다.

같은 규칙을 적용해 아무렇게나 만든 휴대폰 자판이 있습니다. 이 휴대폰 자판은 키의 개수가 1개부터 최대 100개까지 있을 수 있으며, 특정 키를 눌렀을 때 입력되는 문자들도 무작위로 배열되어 있습니다. 또, 같은 문자가 자판 전체에 여러 번 할당된 경우도 있고, 키 하나에 같은 문자가 여러 번 할당된 경우도 있습니다. 심지어 아예 할당되지 않은 경우도 있습니다. 따라서 몇몇 문자열은 작성할 수 없을 수도 있습니다.

이 휴대폰 자판을 이용해 특정 문자열을 작성할 때, 키를 최소 몇 번 눌러야 그 문자열을 작성할 수 있는지 알아보고자 합니다.

1번 키부터 차례대로 할당된 문자들이 순서대로 담긴 문자열배열 keymap과 입력하려는 문자열들이 담긴 문자열 배열 targets가 주어질 때, 각 문자열을 작성하기 위해 키를 최소 몇 번씩 눌러야 하는지 순서대로 배열에 담아 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요.

단, 목표 문자열을 작성할 수 없을 때는 -1을 저장합니다.

입출력 예

입출력 예 설명 #1

"ABCD"의 경우,
1번 키 한 번 → A
2번 키 한 번 → B
2번 키 두 번 → C
1번 키 다섯 번 → D
따라서 총합인 9를 첫 번째 인덱스에 저장합니다.
"AABB"의 경우,
1번 키 한 번 → A
1번 키 한 번 → A
2번 키 한 번 → B
2번 키 한 번 → B
따라서 총합인 4를 두 번째 인덱스에 저장합니다.
결과적으로 [9,4]를 return 합니다.

입출력 예 설명 #2

"B"의 경우, 'B'가 어디에도 존재하지 않기 때문에 -1을 첫 번째 인덱스에 저장합니다.
결과적으로 [-1]을 return 합니다.

입출력 예 설명 #3

"ASA"의 경우,
1번 키 한 번 → A
2번 키 두 번 → S
1번 키 한 번 → A
따라서 총합인 4를 첫 번째 인덱스에 저장합니다.
"BGZ"의 경우,
2번 키 한 번 → B
1번 키 두 번 → G
1번 키 세 번 → Z
따라서 총합인 6을 두 번째 인덱스에 저장합니다.
결과적으로 [4, 6]을 return 합니다.

import java.util.*;
import java.io.*;

class Solution {
    public int[] solution(String[] keymap, String[] targets) {
        int[] answer = new int[targets.length];
        
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        
        for(String s : keymap){
            for(int i=0; i<s.length(); i++){
                char key = s.charAt(i);
                map.put(key, Math.min(i+1, map.getOrDefault(key, Integer.MAX_VALUE)));
            }
        }
        
        for(int i=0; i<targets.length; i++){
            String s = targets[i];
            
            for(int j=0; j<s.length(); j++){
                char key = s.charAt(j);
                
                if(map.containsKey(key)){
                    answer[i] += map.get(key);
                } else{
                    answer[i] = -1;
                    break;
                }
            }
        }
        return answer;
    }
}

▶ int[] answer = new int[targets.length] : 각 문자열을 최소 몇 번 클릭해야 하는지 나타내는 anwer의 크기는 targets 배열에 저장된 값 각각의 클릭 수이기 때문에 targets의 크기로 지정함

▶ Map<Character, Integer> map = new HashMap<>() : keymap에서 각각의 알파벳이 몇 번째에 있는지 확인하기 위해 HashMap 함수 선언

for(String s : keymap){
    for(int i=0; i<s.length(); i++){
        char key = s.charAt(i);
        map.put(key, Math.min(i+1, map.getOrDefault(key, Integer.MAX_VALUE)));
    }
}

▶ keymap 배열의 크기만큼 반복문을 돌리며 keymap의 값을 s에 저장

▶ map.put(key, Math.min(i+1, map.getOrDefault(key, Integer.MAX_VALUE))) : key에 매핑된 value가 없을 경우 정수의 최대 값을 default로 가짐, 이때 이 값과 i+1의 값을 비교해 더 작은 값을 map에 value 값으로 저장함

for(int i=0; i<targets.length; i++){
    String s = targets[i];

    for(int j=0; j<s.length(); j++){
        char key = s.charAt(j);

        if(map.containsKey(key)){
            answer[i] += map.get(key);
        } else{
            answer[i] = -1;
            break;
        }
    }
}

▶ targets 배열의 길이만큼 반복문을 돌리며 targets의 배열 원소 값을 s에 저장

▶ 문자열 s의 문자 하나씩 key에 저장함

▶ HashMap에 key값이 포함되어 있는 경우 answer 배열에 key 값을 저장함

→ key 값이 포함되어 있지 않은 경우 answer 배열에 -1을 저장함

[Java] [Level 1] 덧칠하기

곽수진 — Sun, 17 Sep 2023 17:29:17 +0900

문제

어느 학교에 페인트가 칠해진 길이가 n미터인 벽이 있습니다. 벽에 동아리 · 학회 홍보나 회사 채용 공고 포스터 등을 게시하기 위해 테이프로 붙였다가 철거할 때 떼는 일이 많고 그 과정에서 페인트가 벗겨지곤 합니다. 페인트가 벗겨진 벽이 보기 흉해져 학교는 벽에 페인트를 덧칠하기로 했습니다.

넓은 벽 전체에 페인트를 새로 칠하는 대신, 구역을 나누어 일부만 페인트를 새로 칠 함으로써 예산을 아끼려 합니다. 이를 위해 벽을 1미터 길이의 구역 n개로 나누고, 각 구역에 왼쪽부터 순서대로 1번부터 n번까지 번호를 붙였습니다. 그리고 페인트를 다시 칠해야 할 구역들을 정했습니다.

벽에 페인트를 칠하는 롤러의 길이는 m미터이고, 롤러로 벽에 페인트를 한 번 칠하는 규칙은 다음과 같습니다.

롤러가 벽에서 벗어나면 안 됩니다.
구역의 일부분만 포함되도록 칠하면 안 됩니다.

즉, 롤러의 좌우측 끝을 구역의 경계선 혹은 벽의 좌우측 끝부분에 맞춘 후 롤러를 위아래로 움직이면서 벽을 칠합니다. 현재 페인트를 칠하는 구역들을 완전히 칠한 후 벽에서 롤러를 떼며, 이를 벽을 한 번 칠했다고 정의합니다.

한 구역에 페인트를 여러 번 칠해도 되고 다시 칠해야 할 구역이 아닌 곳에 페인트를 칠해도 되지만 다시 칠하기로 정한 구역은 적어도 한 번 페인트칠을 해야 합니다. 예산을 아끼기 위해 다시 칠할 구역을 정했듯 마찬가지로 롤러로 페인트칠을 하는 횟수를 최소화하려고 합니다.

정수 n, m과 다시 페인트를 칠하기로 정한 구역들의 번호가 담긴 정수 배열 section이 매개변수로 주어질 때 롤러로 페인트칠해야 하는 최소 횟수를 return 하는 solution 함수를 작성해 주세요.

입출력 예

입출력 예 설명 #1

예제 1번은 2, 3, 6번 영역에 페인트를 다시 칠해야 합니다. 롤러의 길이가 4미터이므로 한 번의 페인트칠에 연속된 4개의 구역을 칠할 수 있습니다. 처음에 3, 4, 5, 6번 영역에 페인트칠을 하면 칠해야 할 곳으로 2번 구역만 남고 1, 2, 3, 4번 구역에 페인트칠을 하면 2번 만에 다시 칠해야 할 곳에 모두 페인트칠을 할 수 있습니다.

2번보다 적은 횟수로 2, 3, 6번 영역에 페인트를 덧칠하는 방법은 없습니다. 따라서 최소 횟수인 2를 return 합니다.

입출력 예 설명 #2

예제 2번은 1, 3번 영역에 페인트를 다시 칠해야 합니다. 롤러의 길이가 4미터이므로 한 번의 페인트칠에 연속된 4개의 구역을 칠할 수 있고 1, 2, 3, 4번 영역에 페인트칠을 하면 한 번에 1, 3번 영역을 모두 칠할 수 있습니다.

따라서 최소 횟수인 1을 return 합니다.

입출력 예 설명 #3

예제 3번은 모든 구역에 페인트칠을 해야 합니다. 롤러의 길이가 1미터이므로 한 번에 한 구역밖에 칠할 수 없습니다. 구역이 4개이므로 각 구역을 한 번씩만 칠하는 4번이 최소 횟수가 됩니다.

따라서 4를 return 합니다.

class Solution {
    public int solution(int n, int m, int[] section) {
        int answer = 0;
        
        int start = section[0];
        answer++;
        
        for(int i=0; i<section.length; i++){
            if(start + m > section[i]){
                continue;
            }
            
            start = section[i];
            answer++;
        }
        
        return answer;
    }
}

▶ int start = section[0] : 페인트를 칠하기 시작하는 부분(start)을 페인트를 칠해야 하는 구역의 0번으로 지정함

▶ answer++ : section[0]부터 칠했을 경우에 대한 answer 값을 하나 더함

for(int i=0; i<section.length; i++){
    if(start + m > section[i]){
        continue;
    }

    start = section[i];
    answer++;
}

▶ section 배열의 크기만큼 반복문을 돌림

▶ 페인트를 칠하기 시작하는 곳과 롤러의 길이를 더한 값이 section의 값보다 큰지 비교함

→ 페인트를 칠하기 시작하는 곳과 롤러의 길이를 더한 값이 section 배열의 값보다 크면 한 번의 페인트칠로 끝까지 전부 페인트 칠을 할 수 있음

▶ start = section[i] : start의 값을 section 원소 값들로 변경해가며 페인트칠의 경우를 확인함

[Java] [Level 1] 바탕화면 정리

곽수진 — Sat, 16 Sep 2023 16:25:30 +0900

문제

코딩테스트를 준비하는 머쓱이는 프로그래머스에서 문제를 풀고 나중에 다시 코드를 보면서 공부하려고 작성한 코드를 컴퓨터 바탕화면에 아무 위치에나 저장해 둡니다. 저장한 코드가 많아지면서 머쓱이는 본인의 컴퓨터 바탕화면이 너무 지저분하다고 생각했습니다. 프로그래머스에서 작성했던 코드는 그 문제에 가서 다시 볼 수 있기 때문에 저장해 둔 파일들을 전부 삭제하기로 했습니다.

컴퓨터 바탕화면은 각 칸이 정사각형인 격자판입니다. 이때 컴퓨터 바탕화면의 상태를 나타낸 문자열 배열 wallpaper가 주어집니다. 파일들은 바탕화면의 격자칸에 위치하고 바탕화면의 격자점들은 바탕화면의 가장 왼쪽 위를 (0, 0)으로 시작해 (세로 좌표, 가로 좌표)로 표현합니다. 빈칸은 ".", 파일이 있는 칸은 "#"의 값을 가집니다. 드래그를 하면 파일들을 선택할 수 있고, 선택된 파일들을 삭제할 수 있습니다. 머쓱이는 최소한의 이동거리를 갖는 한 번의 드래그로 모든 파일을 선택해서 한 번에 지우려고 하며 드래그로 파일들을 선택하는 방법은 다음과 같습니다.

드래그는 바탕화면의 격자점 S(lux, luy)를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭한 상태로 격자점 E(rdx, rdy)로 이동한 뒤 마우스 왼쪽 버튼을 떼는 행동입니다. 이때, "점 S에서 점 E로 드래그한다"고 표현하고 점 S와 점 E를 각각 드래그의 시작점, 끝점이라고 표현합니다.
점 S(lux, luy)에서 점 E(rdx, rdy)로 드래그를 할 때, "드래그 한 거리"는 |rdx - lux| + |rdy - luy|로 정의합니다.
점 S에서 점 E로 드래그를 하면 바탕화면에서 두 격자점을 각각 왼쪽 위, 오른쪽 아래로 하는 직사각형 내부에 있는 모든 파일이 선택됩니다.

예를 들어 wallpaper = [".#...", "..#..", "...#."]인 바탕화면을 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.

이러한 바탕화면에서 다음 그림과 같이 S(0, 1)에서 E(3, 4)로 드래그하면 세 개의 파일이 모두 선택되므로 드래그 한 거리 (3 - 0) + (4 - 1) = 6을 최솟값으로 모든 파일을 선택 가능합니다.

(0, 0)에서 (3, 5)로 드래그해도 모든 파일을 선택할 수 있지만 이때 드래그 한 거리는 (3 - 0) + (5 - 0) = 8이고 이전의 방법보다 거리가 늘어납니다.

머쓱이의 컴퓨터 바탕화면의 상태를 나타내는 문자열 배열 wallpaper가 매개변수로 주어질 때 바탕화면의 파일들을 한 번에 삭제하기 위해 최소한의 이동거리를 갖는 드래그의 시작점과 끝점을 담은 정수 배열을 return하는 solution 함수를 작성해 주세요. 드래그의 시작점이 (lux, luy), 끝점이 (rdx, rdy)라면 정수 배열 [lux, luy, rdx, rdy]를 return하면 됩니다.

입출력 예

입출력 예 설명 #1

문제 설명의 예시와 같은 예제입니다. (0, 1)에서 (3, 4)로 드래그 하면 모든 파일을 선택할 수 있고 드래그 한 거리는 6이었고, 6보다 적은 거리로 모든 파일을 선택하는 방법은 없습니다. 따라서 [0, 1, 3, 4]를 return합니다.

입출력 예 설명 #2

예제 2번의 바탕화면은 다음과 같습니다.

(1, 3)에서 (5, 8)로 드래그하면 모든 파일을 선택할 수 있고 이보다 적은 이동거리로 모든 파일을 선택하는 방법은 없습니다. 따라서 가장 적은 이동의 드래그로 모든 파일을 선택하는 방법인 [1, 3, 5, 8]을 return합니다.

입출력 예 설명 #3

예제 3번의 바탕화면은 다음과 같습니다.

모든 파일을 선택하기 위해선 바탕화면의 가장 왼쪽 위 (0, 0)에서 가장 오른쪽 아래 (7, 9)로 드래그 해야만 합니다. 따라서 [0, 0, 7, 9]를 return합니다.

입출력 예 설명 #4

예제 4번의 바탕화면은 다음과 같이 2행 1열에만 아이콘이 있습니다.

이를 드래그로 선택하기 위해서는 그 칸의 왼쪽 위 (1, 0)에서 오른쪽 아래 (2, 1)로 드래그 하면 됩니다. (1, 0)에서 (2, 2)로 드래그 해도 아이콘을 선택할 수 있지만 이전보다 이동거리가 늘어납니다. 따라서 [1, 0, 2, 1]을 return합니다.

import java.util.*;
import java.io.*;

class Solution {
    public int[] solution(String[] wallpaper) {
        int top = Integer.MAX_VALUE;
        int left = Integer.MAX_VALUE;
        int bottom = Integer.MIN_VALUE;
        int right = Integer.MIN_VALUE;
        
        for(int i=0; i<wallpaper.length; i++){
            for(int j=0; j<wallpaper[i].length(); j++){
                if(wallpaper[i].charAt(j) == '#'){
                    top = Math.min(i, top);
                    left = Math. min(j, left);
                    bottom = Math.max(i+1, bottom);
                    right = Math.max(j+1, right);
                }
            }
        }
        return new int[]{top, left, bottom, right};
        
    }
}

int top = Integer.MAX_VALUE;
int left = Integer.MAX_VALUE;
int bottom = Integer.MIN_VALUE;
int right = Integer.MIN_VALUE;

▶ 컴퓨터 바탕화면의 위, 왼쪽, 아래, 오른쪽을 지정

→ 바탕화면을 기준으로 top, left는 최소 값을 가져야 하고 bottom, right은 최대값을 가져야 함

for(int i=0; i<wallpaper.length; i++){
    for(int j=0; j<wallpaper[i].length(); j++){
        if(wallpaper[i].charAt(j) == '#'){
            top = Math.min(i, top);
            left = Math. min(j, left);
            bottom = Math.max(i+1, bottom);
            right = Math.max(j+1, right);
        }
    }
}

▶ 바탕화면의 전체 크기만큼(i는 세로, j는 가로) 반복문을 돌리며 wallpaper 배열의 값 중 원소에 #이 있다면(즉, 바탕 화면에 파일이 있다면) top과 left는 각각 i, j와 top, left랑 값을 비교하여 더 작은 값을 저장함

→ 같은 원리로 bottom과 right는 각각 i+1, j+1과 bottom, right의 값을 비교해 더 큰 값을 저장하는데, 파일의 시작(top, left)이 0,0이라면 파일의 끝(bottom, right)은 1,1이기 때문에 i+1, j+1이 됨

[8월 영 전용 세미나] DEVOCEAN YOUNG 전용 밋업

곽수진 — Fri, 15 Sep 2023 19:19:23 +0900

안녕하세요! DEVOCEAN YOUNG 2기 곽수진입니다!

오늘은 8월에 진행해주셨던 영 전용 밋업과 관련해서 말씀해주신 부분들을 정리한 내용을 공유해보려고 합니다!

요즘 PM의 효과적인 프로젝트 관리 by 전창국님

✅ 프로젝트 성과를 높이기 위한 전략

1. 핵심 목표에 집중하자

프로젝트 전체 목표를 파악
우선순위를 설정
목표의 상세화와 명확화

2. 과제별 일정은 중요하다

태스크별 일정 관리 습관
달성 일정에 늘 관심

3. 검증하고 확인하자

관리 스킴 : V&V (Verification&Validation)
단위테스트 : 개발자, 검증
시스템&인수테스트 : PM, 확인

4. 배웠는지 생각하자

성과에 대한 회고
액션 아이템 기회

✅ 계획 설정 중심의 프로젝트

1. 주간 보고는 계획 중심

: 실적 중심이 아닌 계획 세우기 중심으로 주간 미팅 진행

세부 목표와 일정 수립
의사결정 사항 점검

2. 목표 세분화

: 최종 목표 달성을 위해 작은 목표로 분할을 하는 것부터

큰 목표에 부담 주지 않기
작은 목표에 집중하기
하나씩 단계적으로 해결

3. 시스템 경영

PDCA(계획-실행-점검-추가 조치 단계 지속적 추진)

계획 중심의 주간 미팅
SDLC 절차 수행 : 요구사항, 설계, 구현, 시험, 배포, 유지보수
단계별 검증과 확인 : 요구사항 상세화, 로직 흐름, V&V
모니터링과 분석 : 데이터독 지표 관리, 시스템 로그

✅ 목표 설정과 프로젝트 수행에 있어 가장 중요한 요소들

1. 목표와 계획 수립

목표와 계획은 가장 중요
주기적/효과적으로 추적

2. 커뮤니케이션

내외부적으로 유기적인 소통
비판 보다는 문제해결 중심

3. 협업

이해관계자간의 협업
협업을 통한 팀워크 빌딩

✅ 프로젝트 관리를 위한 최고의 도구와 기술

1. Confluence

함께할 문서화 공간을 제공
표준화된 프로세스의 동작
효율적으로 협업 지원

→ 진도 관리, 일정 관리, 상세화, 구체화, 설계, 시퀀스 다이어그램, 현황 정보, 역할 할당, 가이드, 표준화, 문서화, 템플릿, 정보 공유, 정보 활용

2. Jira

요구사항 관리
이슈 관리 : 문제적 추적
문제해결 : 결함 보고/개선

→ 일정관리, 간트 차트, 요구사항 관리, 스프린트 관리, 백로그 관리, 태스크 관리, TC 관리, 이슈 관리, 위키 연결, 깃랩 연결

3. Gitlab

소스&인프라 코드 저장소
Git을 통한 효과적 코드 관리
지속적인 개선 지원 : CI/CD

→ CI, gitlab-runner, 소스 코드, manifest 코드, Group, 폴더

✅ 협업 툴을 이용한 역할과 활용 방법

1. 시작에 대한 리더십

필요 주제에 대해 리더십을 가지고 먼저 제시
서번트 리더십에 기반하여 추진

2. 목표 달성을 위한 적극적인 대응

발생하는 문제점에 대해서 적극적인 소통
문제점을 신속하게 파악하여 해결
문제점을 통해서 함께 학습하고 성장

3. 자율적인 업무 처리 지향

다양한 시도를 통해 창의성을 높이는 방식
업무 처리 여부를 실시간으로 모니터링

4. 지속적인 피드백과 점검

프로젝트 수행 도중 생기는 다양한 문제점 대응
대상 과제 수행 효율성을 점검
개발 효율성 향상 기여 여부를 점검

✅ 신기술 도입의 목적과 방법

1. 신기술 도입의 목적

프로젝트의 특성과 목표에 기여하는지 분석
- 개발 생산성 : CI/CD
- 안정성과 성능 : DR, latency, TPS
- 경영 효율화 : 시스템 경영, 비용 절감

2. 도입을 위한 기술 습득

도입하려는 기술에 대한 학습과 습득 : 도서, 인강, AI
팀 내 지식 공유 등을 통해 효율적인 도입을 진행

3. 도입 후 유지보수 전략 수립

자동화와 표준화가 고려된 방식의 설계
해당 기술의 원활한 동작을 위한 최적화

⇒ 클라우드, AI, IT 요소기술 등 다양한 새로운 기술들을 도입하여 프로젝트 성과 지속 향상

✅ 신기술 도입의 목적과 방법

1. 시작하자

기업의 프로젝트 활동에서 협업/팀워크 중요
협업 관점에서 프레임워크 구성해보기

2. 학습하자

협업 도구 사용법 공부하기
협업 도구 사용해서 토이 프로젝트 수행하기

3. 익히자

협업 툴을 반복 이용하여 익숙해지기
단축키/템플릿으로 효율성 확보하기

2. 지극히 개인적인 취업준비 & 신입 개발자로 살아남기 by 김혜지님

✅ 코딩 테스트

개념 + 적용
빈출 개념 위주로 공부

→ 자료구조, Brute Force, 그래프 탐색, 이분 탐색, Two Pointers, 최단 경로, Dynamic Programming 등

공부한 개념 문제에 적용하기

→ 왜 그 개념을 적용하는게 적절한지 이해하기

✅ 기술 면접

CS + 선택한 도메인
기초 Computer Science

→ 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 네트워크

→ 디자인 패턴, 아키텍쳐, 객체지향 등등

죽은 지식으로 두지 말 것

→ 결국 기초 CS를 바탕으로 모든 것이 이루어져 있음

→ 공부한 것들을 개인 프로젝트에 적용

✅ 신입 개발자의 마인드셋

내가 찾아보는 것보다 물어보는게 빠르다

→ 1부터 10까지 물어보라는 의미 X

→ 감이 아예 안 올 때는 솔직하게 말하고 방향성 가이드 받기

사고만 안 쳐도 신입 개발자 몫을 해내는 것

→ 배우려는 태도 / 주눅들지 않기

3. 폐쇄망을 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 by 김수겸님

✅ 폐쇄망이란?

망분리된 환경으로 외부 인터넷망과 분리, 차단된 업무망

망분리 : “망분리”는 외부 인터넷망을 통한 불법적인 접근과 내부정보 유출을 차단하기 위해 업무망과 외부 인터넷망을 분리하는 망 차단 조치를 의미

✅ 망분리 방식

물리적 망분리

: 통신망을 물리적으로 업무용과 인터넷용으로 분리하고 별도 pc 혹은 장비를 사용하는 방식

논리적 망분리

: 통신망을 SW적으로 업무용과 인터넷용으로 분리하고 논리적으로 분리된 PC를 사용하는 방식

✅ 해결 방법

불편한 상태를 해결할 수는 없다.

→ 불편 해소 = 법을 어기는 방법

적응해서 최대한 할 수 있는 퍼포먼스를 올려야 한다.

→ 현재 시스템에 대한 이해도 높이기

이론적 이해는 기본
하둡 환경 + 실시간 데이터 처리를 할 수 있는 최소한의 환경 구축
최대한 빨리 보고 처리할 수 있는 참고서 만들기

→ 블로그 작성하기 : 한번 발생한 장애나 이슈에 대해 잘 정리해서 재발시 메뉴얼로 사용 후 대응

4. 지금 알고 있는걸 그때도 알았더라면 좋았을 것들 by 양유석님

✅ 취업을 준비하면서의 멘탈 관리

포모(Fear Of Missing Out) 증후군 : 유행에 뒤쳐지는 것 같아 두려움과 스트레스를 받는 상태(소외 공포증)
취업은 소개팅과 같더라
- 서류 : 내가 정할 수 있는 것은 없다
- 면접 : 면접을 통한 배움
인생은 길다 돌아가는 것에 두려워 할 필욘 없다.
- 먼저된 자가 나중되는 경우
대학생 때 알았더라면 좋았을 것들

✅ 취업 후

결국 우린 사람과 일을 한다
어쩔 수 없는 사회 생활
- 멘탈 관리에 힘쓰자
- 스트레스 관리를 위한 자신만의 노하우를 만들어야 한다
더닝-크루거 효과

가장 먼저 해야 할 일
- 이력서 업데이트
- 포트폴리오 관리
- 자기개발
- 스페셜 티를 만들자
자존감을 높이자
- 미움받을 용기
나를 잘 어필 할 수 있어야 한다
- 프로 정신
- 데보션

✅ 결론

취업은 생각보다 쉽지 않다
멘탈 관리가 가장 중요하다
회사 생활에서의 괴리감을 잘 맞서자
미움받을 용기
회사와 나를 동일시 하지 말자
언제나 중요한건 나 자신
혼자가면 빨리 갈 수 있지만 같이 가면 멀리 갈 수 있다.

인턴 생활을 하면서 프로젝트를 진행할 때 PM의 역할이 정말 중요함을 느꼈었는데 프로젝트를 잘 이끌어 나갈 리더십을 갖기 위해 어떤 노력들을 하셨는지 듣고 나니 너무 감사하고 앞으로 프로젝트를 진행하면서 PM과 자주 소통하고 더 나은 프로젝트를 위해 노력해야겠다는 생각도 들었습니다!

오늘도 세미나를 들으면서 데보션 활동과 블로그 활동의 중요성을 너무 많이 느끼게 되었습니다! 개인적으로 커뮤니티 활동 등으로 하루라도 빨리 컴퓨터에 재미 붙이는 방법을 추천 해주셨는데 매일 데보션 활동을 열심히 해야지 마음은 먹지만 제대로 못 하고 있었어요 ㅠㅠ 매달 마음먹지만 실현하지 못 하고 있었던 1일 1 데보션 활동을 목표로 열심히 활동하며 배우겠습니다!

[Java] [Level 1] 공원 산책

곽수진 — Fri, 15 Sep 2023 16:02:22 +0900

문제

지나다니는 길을 'O', 장애물을 'X'로 나타낸 직사각형 격자 모양의 공원에서 로봇 강아지가 산책을 하려합니다. 산책은 로봇 강아지에 미리 입력된 명령에 따라 진행하며, 명령은 다음과 같은 형식으로 주어집니다.

["방향 거리", "방향 거리" … ]

예를 들어 "E 5"는 로봇 강아지가 현재 위치에서 동쪽으로 5칸 이동했다는 의미입니다. 로봇 강아지는 명령을 수행하기 전에 다음 두 가지를 먼저 확인합니다.

주어진 방향으로 이동할 때 공원을 벗어나는지 확인합니다.
주어진 방향으로 이동 중 장애물을 만나는지 확인합니다.

위 두 가지중 어느 하나라도 해당된다면, 로봇 강아지는 해당 명령을 무시하고 다음 명령을 수행합니다.
공원의 가로 길이가 W, 세로 길이가 H라고 할 때, 공원의 좌측 상단의 좌표는 (0, 0), 우측 하단의 좌표는 (H - 1, W - 1) 입니다.

공원을 나타내는 문자열 배열 park, 로봇 강아지가 수행할 명령이 담긴 문자열 배열 routes가 매개변수로 주어질 때, 로봇 강아지가 모든 명령을 수행 후 놓인 위치를 [세로 방향 좌표, 가로 방향 좌표] 순으로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한 사항

3 ≤ park의 길이 ≤ 50
- 3 ≤ park[i]의 길이 ≤ 50
- park[i]는 다음 문자들로 이루어져 있으며 시작지점은 하나만 주어집니다.
- S : 시작 지점
- O : 이동 가능한 통로
- X : 장애물
- park는 직사각형 모양입니다.
1 ≤ routes의 길이 ≤ 50
- routes의 각 원소는 로봇 강아지가 수행할 명령어를 나타냅니다.
- 로봇 강아지는 routes의 첫 번째 원소부터 순서대로 명령을 수행합니다.
- routes의 원소는 "op n"과 같은 구조로 이루어져 있으며, op는 이동할 방향, n은 이동할 칸의 수를 의미합니다.
- op는 다음 네 가지중 하나로 이루어져 있습니다.
- N : 북쪽으로 주어진 칸만큼 이동합니다.
- S : 남쪽으로 주어진 칸만큼 이동합니다.
- W : 서쪽으로 주어진 칸만큼 이동합니다.
- E : 동쪽으로 주어진 칸만큼 이동합니다.
- 1 ≤ n ≤ 9

입출력 예

입출력 예 설명 #1

입력된 명령대로 동쪽으로 2칸, 남쪽으로 2칸, 서쪽으로 1칸 이동하면 [0,0] -> [0,2] -> [2,2] -> [2,1]이 됩니다.

입출력 예 설명 #2

입력된 명령대로라면 동쪽으로 2칸, 남쪽으로 2칸, 서쪽으로 1칸 이동해야하지만 남쪽으로 2칸 이동할 때 장애물이 있는 칸을 지나기 때문에 해당 명령을 제외한 명령들만 따릅니다. 결과적으로는 [0,0] -> [0,2] -> [0,1]이 됩니다.

입출력 예 설명 #3

처음 입력된 명령은 공원을 나가게 되고 두 번째로 입력된 명령 또한 장애물을 지나가게 되므로 두 입력은 제외한 세 번째 명령만 따르므로 결과는 다음과 같습니다. [0,1] -> [0,0]

import java.util.*;
import java.io.*;

class Solution {
    public int[] solution(String[] park, String[] routes) {
        int[] start = getStartPosition(park);
        
        Map<Character, int[]> map = new HashMap<>();
        
        map.put('E', new int[]{0,1});
        map.put('W', new int[]{0,-1});
        map.put('S', new int[]{1,0});
        map.put('N', new int[]{-1,0});
        
        for(String route : routes){
            char direction = route.charAt(0);
            int moveCount = route.charAt(2) - '0';
            
            int[] dxdy = map.get(direction);
            
            int dx = dxdy[0];
            int dy = dxdy[1];
            
            int curX = start[0];
            int curY = start[1];
            
            boolean isOk = true;
            
            for(int i=0; i<moveCount; i++){
                curX += dx;
                curY += dy;
                
                if(curX<0 || curY<0 || curX>park.length-1 || curY>park[0].length()-1){
                    isOk = false;
                    break;
                }
                
                if(park[curX].charAt(curY) == 'X'){
                    isOk = false;
                    break;
                }
            }
            
            if(isOk){
                start[0] = curX;
                start[1] = curY;
            }
        }
        
        return start;
    }
    
    private int[] getStartPosition(String[] park){
        for(int i=0; i<park.length; i++){
            for(int j=0; j<park[i].length(); j++){
                char c = park[i].charAt(j);
                
                if('S' == c){
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        
        return new int[]{0, 0};
    }
}

private int[] getStartPosition(String[] park){
    for(int i=0; i<park.length; i++){
        for(int j=0; j<park[i].length(); j++){
            char c = park[i].charAt(j);

            if('S' == c){
                return new int[]{i, j};
            }
        }
    }

    return new int[]{0, 0};
}

▶ 공원을 나타내는 문자열 배열 park를 매개변수로 갖는 getStartPosition 함수를 선언함

▶ 공원의 전체 모습(시작 지점, 이동 가능한 통로, 장애물)을 분석하기 위해 문자 하나 하나를 반복문을 통해 c에 저장함

▶ S인 경우, 즉 시작점인 경우에서부터 시작

→ 시작점을 지정해줘야 함

→ 위 경우에 해당하지 않는 경우 0,0에서 시작함

▶ Map<Character, int[]> map = new HashMap<>() : 로봇 강아지의 이동 방향과 이동 거리를 저장할 HashMap을 선언함

map.put('E', new int[]{0,1});
map.put('W', new int[]{0,-1});
map.put('S', new int[]{1,0});
map.put('N', new int[]{-1,0});

▶ E, W, S, N은 각각 동, 서, 남, 북을 의미함

→ {세로, 가로}를 의미하기 때문에 동쪽은 가로 1, 서쪽은 가로 -1, 남쪽은 세로 1, 북쪽은 세로 -1을 의미함

for(String route : routes){
    char direction = route.charAt(0);
    int moveCount = route.charAt(2) - '0';

    int[] dxdy = map.get(direction);

    int dx = dxdy[0];
    int dy = dxdy[1];

    int curX = start[0];
    int curY = start[1];

    boolean isOk = true;

    for(int i=0; i<moveCount; i++){
        curX += dx;
        curY += dy;

        if(curX<0 || curY<0 || curX>park.length-1 || curY>park[0].length()-1){
            isOk = false;
            break;
        }

        if(park[curX].charAt(curY) == 'X'){
            isOk = false;
            break;
        }
    }

    if(isOk){
        start[0] = curX;
        start[1] = curY;
    }
}
return start;

▶ routes 크기만큼 반복문을 돌리며 값들을 route에 저장함

▶ route 값 중 첫 번째 글짜가 방향을 의미하는 direction에 저장됨

▶ route 값 중 두 번째 글자가 이동 횟수를 의미하는 moveCount에 저장됨

→ 문자 0을 빼는 이유는 route 배열에 이동 횟수가 int가 아닌 String으로 저장되어 있기 때문에 형변환 해줘야 함

▶ 이동 횟수만큼 반복문을 돌리며 문제에서 제시된 예외 사항 두 가지를 if문으로 설정하여 boolean 변수인 isOk를 false로 변경함

1. 주어진 방향으로 이동할 때 공원을 벗어나는 경우

2. 주어진 방향으로 이동 중 장애물을 만나는 경우

[Java] [Level 1] 추억 점수

곽수진 — Thu, 14 Sep 2023 12:27:03 +0900

문제

사진들을 보며 추억에 젖어 있던 루는 사진별로 추억 점수를 매길려고 합니다. 사진 속에 나오는 인물의 그리움 점수를 모두 합산한 값이 해당 사진의 추억 점수가 됩니다. 예를 들어 사진 속 인물의 이름이 ["may", "kein", "kain"]이고 각 인물의 그리움 점수가 [5점, 10점, 1점]일 때 해당 사진의 추억 점수는 16(5 + 10 + 1)점이 됩니다. 다른 사진 속 인물의 이름이 ["kali", "mari", "don", "tony"]이고 ["kali", "mari", "don"]의 그리움 점수가 각각 [11점, 1점, 55점]]이고, "tony"는 그리움 점수가 없을 때, 이 사진의 추억 점수는 3명의 그리움 점수를 합한 67(11 + 1 + 55)점입니다.

그리워하는 사람의 이름을 담은 문자열 배열 name, 각 사람별 그리움 점수를 담은 정수 배열 yearning, 각 사진에 찍힌 인물의 이름을 담은 이차원 문자열 배열 photo가 매개변수로 주어질 때, 사진들의 추억 점수를 photo에 주어진 순서대로 배열에 담아 return하는 solution 함수를 완성해주세요.

제한 사항

3 ≤ name의 길이 = yearning의 길이≤ 100
- 3 ≤ name의 원소의 길이 ≤ 7
- name의 원소들은 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
- name에는 중복된 값이 들어가지 않습니다.
- 1 ≤ yearning[i] ≤ 100
- yearning[i]는 i번째 사람의 그리움 점수입니다.
3 ≤ photo의 길이 ≤ 100
- 1 ≤ photo[i]의 길이 ≤ 100
- 3 ≤ photo[i]의 원소(문자열)의 길이 ≤ 7
- photo[i]의 원소들은 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
- photo[i]의 원소들은 중복된 값이 들어가지 않습니다

입출력 예

입출력 예 설명 #1

첫 번째 사진 속 "may", "kein", "kain", "radi"의 그리움 점수를 합치면 19(5 + 10 + 1 + 3)점 입니다. 두 번째 사진 속 그리워하는 사람들인 "may"와 "kein"의 그리움 점수를 합치면 15(5 + 10)점입니다. 세 번째 사진의 경우 "kain"과 "may"만 그리워하므로 둘의 그리움 점수를 합한 6(1 + 5)점이 사진의 추억 점수입니다. 따라서 [19, 15, 6]을 반환합니다.

입출력 예 설명 #2

첫 번째 사진 속 그리워하는 사람들인 "kali", "mari", "don"의 그리움 점수를 합치면 67(11 + 1 + 55)점입니다. 두 번째 사진 속엔 그리워하는 인물이 없으므로 0점입니다. 세 번째 사진 속 그리워하는 사람은 "don"만 있으므로 55점입니다. 따라서 [67, 0, 55]를 반환합니다.

입출력 예 설명 #3

설명 생략

import java.util.*;
import java.io.*;

class Solution {
    public int[] solution(String[] name, int[] yearning, String[][] photo) {
        int[] answer = new int[photo.length];
        
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        
        for(int i=0; i<name.length; i++){
            String nameItem = name[i];
            int point = yearning[i];
            
            map.put(nameItem, point);
        }
        
        for(int i=0; i<photo.length; i++){
            for(String item : photo[i]){
                answer[i] += map.getOrDefault(item, 0);
            }
        }
        return answer;
    }
}

▶ int[] answer = new int[photo.length] : 각 사진에 찍힌 인물의 매력점수 합을 구해야 하기 때문에 photo의 크기만큼 answer 배열 선언

▶ Map<String, Integer> map = new HashMap<>() : 순서에 상관 없기 때문에 HashMap 선언

for(int i=0; i<name.length; i++){
    String nameItem = name[i];
    int point = yearning[i];

    map.put(nameItem, point);
}

▶ 그리워하는 사람의 이름을 담은 배열 name의 크기만큼 반복문을 돌리며 name의 값을 nameItem에 저장함

▶ 각 사람별 그리움 점수를 담은 배열 yearning의 값을 point에 저장함

▶ 각 사람의 이름에 그리움 점수를 저장해 map에 넣음

for(int i=0; i<photo.length; i++){
    for(String item : photo[i]){
        answer[i] += map.getOrDefault(item, 0);
    }
}

▶ 사진에 찍힌 인물의 이름을 담은 photo의 크기만큼 반복문을 돌리며 photo에 저장된 값을 item에 저장함

▶사진들의 추억 점수는 item의 값들을 더하거나 photo 배열에 name이 없는 경우 0을 저장함

[Java][Level 1] 달리기 경주

곽수진 — Wed, 13 Sep 2023 11:06:36 +0900

문제

얀에서는 매년 달리기 경주가 열립니다. 해설진들은 선수들이 자기 바로 앞의 선수를 추월할 때 추월한 선수의 이름을 부릅니다. 예를 들어 1등부터 3등까지 "mumu", "soe", "poe" 선수들이 순서대로 달리고 있을 때, 해설진이 "soe"선수를 불렀다면 2등인 "soe" 선수가 1등인 "mumu" 선수를 추월했다는 것입니다. 즉 "soe" 선수가 1등, "mumu" 선수가 2등으로 바뀝니다.

선수들의 이름이 1등부터 현재 등수 순서대로 문자열 배열 players와 해설진이 부른 이름을 담은 문자열 배열 callings가 매개변수로 주어질 때, 경주가 끝났을 때 선수들의 이름을 1등부터 등수 순서대로 배열에 담아 return 하는 solution 함수를 완성해주세요.

제한 사항

5 ≤ players의 길이 ≤ 50,000
- players[i]는 i번째 선수의 이름을 의미합니다.
- players의 원소들은 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
- players에는 중복된 값이 들어가 있지 않습니다.
- 3 ≤ players[i]의 길이 ≤ 10
2 ≤ callings의 길이 ≤ 1,000,000
- callings는 players의 원소들로만 이루어져 있습니다.
- 경주 진행중 1등인 선수의 이름은 불리지 않습니다.

입출력 예

입출력 예 설명 #1

4등인 "kai" 선수가 2번 추월하여 2등이 되고 앞서 3등, 2등인 "poe", "soe" 선수는 4등, 3등이 됩니다. 5등인 "mine" 선수가 2번 추월하여 4등, 3등인 "poe", "soe" 선수가 5등, 4등이 되고 경주가 끝납니다.

1등부터 배열에 담으면 ["mumu", "kai", "mine", "soe", "poe"]이 됩니다.

import java.util.*;
import java.io.*;

class Solution {
    public String[] solution(String[] players, String[] callings) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        
        for(int i=0; i<players.length; i++){
            String player = players[i];
            map.put(player, i);
        }
        
        for(String calling : callings){
            int grade = map.get(calling);
            
            String forwardCalling = players[grade-1];
            
            players[grade-1] = calling;
            map.put(calling, grade-1);
            
            players[grade] = forwardCalling;
            map.put(forwardCalling, grade);
        }
        return players;
    }
}

▶ Map<String, Integer> map = new HashMap<>() : 순서에 상관 없기 때문에 HashMap 선언

for(int i=0; i<players.length; i++){
    String player = players[i];
    map.put(player, i);
}

▶ 매개변수로 주어진 players 배열의 길이만큼 반복문을 돌림

▶ player(HashMap key값으로 사용)를 선언하여 players 배열의 값 저장

▶ HashMap에 player의 등수 값을 넣음

for(String calling : callings){
    int grade = map.get(calling);

    String forwardCalling = players[grade-1];

    players[grade-1] = calling;
    map.put(calling, grade-1);

    players[grade] = forwardCalling;
    map.put(forwardCalling, grade);
}

▶ 매개변수로 주어진 callings의 크기만큼 반복하며 calling에 값을 저장하고 반복문을 돌림

▶ HashMap에서 저장된 calling의 값을 가져와 grade에 저장

▶ forwardCalling은 앞서 불린 선수를 의미함

▶ players[grade-1] = calling : 불린 선수는 등수가 하나 올라감

▶ players[grade] = forwardCalling : 앞서 있던 선수는 등수가 하나 뒤처짐

[8월 Tech Seminar] 업무 생산성 향상을 위한 생성형 AI 사용

곽수진 — Thu, 7 Sep 2023 19:43:26 +0900

이번 8월 테크 세미나는 조코디님이 진행해주신 '업무 생산성 향상을 위한 생성형 AI 사용'이었습니다!

세미나를 들으면서 오래 기억해두면 좋을만한 내용들과 실시간으로 진행해주신 퀴즈들을 정리해보았습니다!

다른 일정과 겹쳐서 세미나 참여를 못 했었는데 다양한 게임도 많이 하고 퀴즈도 많이 해서 너무 아쉬웠습니다

✔️ 자주 사용할 용어

프롬프트 엔지니어, LLM(Large Language Model), 뉴럴 네트워크, 엔비디아 GPU, 멀티모달

✔️ (사전 학습) 2가지 학습 방식

생성 방식(GPT) : 비가 오는 날이면 막걸리에 파전이 생각나요.

추론 방식(BERT) : 비가 오는 날이면 [ ]에 파전이 생각나요

→ 위 방식들을 보완하는 것이 Transformer Model이고 인코딩(학습 부분)과 디코딩(생성 부분)으로 구성되어 있습니다.

✔️ Chat GPT 특성

OPENAI에서 만든 대화형 인공지능 서비스
LLM
인간 피드백형 강화 학습
불 이후의 인류의 큰 발명물

✔️ 피드백 악용 사례

이루다 / Tay

✔️ LLM 모델의 5조개 문서 사전학습

전세계에서 만들어낸 모든 문서를 학습함 BUT. 한국어가 2%정도 밖에 안 됨 → 정확한 결과를 얻기 위해서는 영어로 질문해야 함

✔️ CHAT GPT 문제점

학습 모델
2021년 10월까지 학습됨
아는 척, 편견, 윤리문제
가짜뉴스
Hallucination 환각(ex. ‘조선왕조실록에 기록 된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘’를 질문하면 답변을 해준다!)

✔️ 좋은 이미지 프롬프트 작성법 작성하는 내용을 자세하게 작성해야 한다!

→ 누가 볼건지, 어떤 스타일, 배경 이미지, 등장인물, 그림의 등장 자세, 사람동물, 날씨, 작동 스타일, 어떻게 사용할거니, 색상/톤

✔️ 생활속 AI 서비스

구글 포토 인물 인식
음성 인식
자동 번역
발표 문서 자동 생성
자동 요약

✅ 편지쓰기

wrtn

✅선물하기/여행가기

네이버클로바X스킬

✔️ 지식에 종류별 활용 방법

- 생산성 관점에서 제한이 없음

책임 없는 지식(소설, 음악, 동영상, 그림, 계획, 요약, 정리 등)
누구나 사용
다양한 AI 서비스 등장
엔터테이먼트와 결합
사용에 제약이 없음
고품질의 성능 향상
전문성의 관점

- 책임 있는 지식(프로세스, 결정, 업무적 접근 등)

고급 전문가가 사용
업무에 특화된 세분화된 분야 많은 정보 요구, 입력
사람이 생각하지 못한 내용 검증 AI 필요

✔️ AI 개발 방법론 DATA 엔지니어(Data 수집, Data 거버넌스, 물리 Database 관리) >

DATA 싸이언티스트(Data 인사이트 확보, 업무적 의미성 확인, Data 분석 정의, 추가 데이터 설계) >

AI 엔지니어(AI 모델링, AI 모델 커스터마이징, AI 추가 개발) >

AI 연구자(AI 평가체계 개발, 모델 접한 AI 개발, AI 모델 분석)

QUIZ 1. 생성형 AI가 나오기 전에 AI는?
정답. 분류형 AI

QUIZ 2. 생성형 AI는 왜 거짓말을 잘 할까?
정답. 생성형 엔진이기 때문에 무언가 만들어내야 하는 모델이다. 15-20% 정도는 거짓말을 하고 있다.

이번에도 세미나 주제만 들었을 때는 다소 어렵지 않을까 걱정 했었는데 모두들 쉽게 이해할 수 있도록 쉽게 풀어서 설명해주시고 다양한 예시와 이미지들을 이용해주셔서 즐겁게 들었습니다!

좋은 세미나 진행해주셔서 감사합니다!

[7월 영 전용 세미나] DEVOCEAN YOUNG 전용 밋업

곽수진 — Fri, 1 Sep 2023 15:41:55 +0900

안녕하세요! DEVOCEAN YOUNG 2기 곽수진입니다 :)

지난 7월 2일, DEVOCEAN YOUNG 전용 밋업이 진행되었습니다!

총 네 분의 현직자분들이 DEVOCEAN YOUNG에게 전하고 싶은 이야기를 준비해주셔서 약 1시간 반 정도 강의를 듣고 QnA를 나누는 시간을 가졌는데요!

밋업이 끝나는대로 후기를 작성하려고 했지만 이제서야 7월 밋업 후기를 올리게 되었네요 ㅎㅎ

저처럼 취업을 준비하고 있는 분들이 보시면 많은 도움을 받을 수 있을 것 같아 발표를 들으면서 정리할 내용들을 쭉 작성해보았습니다!

1. 커리어 전환 스토리(부제: 영업맨 왕대리는 어떻게 데보션 전문가가 되었을까?) by 왕태웅님

어떻게 영업 직군에서 DT 직군으로 이동 할 수 있었을까?

관심(좋아하는 일 찾기, 관심분야 넓히기, 간접 경험 하기, 매일 일기 쓰기)

간접 경험 중에서도 특히 뉴스가 중요하다고 생각함

⇒ 뉴스 레터가 트렌드 잡기 좋음

준비(관심 분야를 찾아서 한 가지를 꾸준히 하기, 기회를 잘 활용하자)

관심 분야를 찾아도 한 가지에 올인은 하지 말자

⇒ 트렌드가 워낙 빠르게 변함

실행(나의 준비 된 모습을 적극 Appeal 하자, 네트워킹)

주어진 일을 열심히 하자

2. 개발자의 성장과 오픈소스, 그리고 커뮤니티 by 박정환님

“오픈소스와 커뮤니티를 통해 자극을 받았으면 좋겠다.”

개발자가 갖추면 좋을 것 같은 소양 ⇒ 기술 스택, 전문 도메인, 커뮤니티

기술 스택

자기가 잘 하는 것 + 그것 앞 뒤로 무슨 일이 일어나는지 + 더 잘하면 좋은 것은 무엇일지 아는 것이 필요하다.

(언어는 상대적으로 덜 중요함)

전문 도메인

전문 도메인의 비즈니스가 어떻게 돌아가고 있는지, 어디에 어떻게 적용될 수 있는지 고민하면 먼저 서비스를 제안할 수 있고 본인의 가치도 올라간다.

커뮤니티

커뮤니티는 함께 성장이 가능함

기술이 빠르게 발전하게 되면서 큰 회사든 작은 회사든 한 명이 온전한 사수가 되기는 힘들 수 있음.

→ 커뮤니티가 ‘맞춤형 사수’ 역할을 할 수 있음

3. 컴공 후배들이 3-4학년 때 가장 많이 하는 질문 Top 10 by 김한성님

취업시 필수적인 자격증

개발자에게 있어서 자격증은 필수가 아니다

→ 정보처리기사 / AWS, Azure, GCP, CKA(k8s)

→ 유의미한 프로젝트 경험이 자격증보다 더 좋다!

개발자에게 필요한 덕목 / 자세 / 태도

→ 구글링 / 남이 잘 만든거 그냥 가져다 써도 되는 시대 / Fact로 승부하기

코딩 테스트 vs 프로젝트

→ 코딩테스트는 기본 정도면 충분하다!

→ 코딩테스트를 하는 이유는 개발을 할 줄 아는지 모르는지 판별하는 용도 / 문제 해결 능력 / 요건 파악 및 이해력

→ 프로젝트 경험이 서류와 면접때 훨씬 도움이 된다!

코딩테스트 준비 방법

→ 릿코드 활용(easy~medium 정도 풀면서 연습하기)

면접 준비 방법

→ 본인이 제출한 이력서/포트폴리오에 대한 내용 분석하기

→ 전공 기초 지식 준비하기

→ 지원한 회사/팀에서 면접본 사례를 찾아서 확인

→ 떨어졌을 경우, ‘내가 못해서 떨어졌다 vs 내가 이 회사랑 맞지 않다’ 스스로 판단하기

포트폴리오 작성 팁

→ 맞춤법 주의하기

→ 이력을 역순으로(최신에서 과거 순으로) 작성하기

→ 본인이 할 줄 아는것 위주로 작성하기

→ 포트폴리오 보고 면접관이 질문할 수 있도록 작성

→ 노션 링크보다는 범용적인 파일로 제출하기(ex. word, ppt)

→ 실제 경험해본 프로젝트의 문제점과 해결 방안 제시

범용적인 기술 vs 최신 기술

범용적인 기술 : java(spring, android), nodejs, python

최신 기술 : svelte, dart(flutter), go, rust

→ 신기술은 쓰는 사람과 회사가 별로 없어 채용 시장이 좁다. 취업이 목표라면 범용적인 기술 위주로 보는것이 나은 것 같다.

스타트업 vs 대기업

주변 눈치보지 말고 본인에게 맞는 회사를 찾아보자!

→ 연봉/복지, 직군/직무, 기업/개발 문화, 성장 가능성, 워라밸

어느 정도 할 줄 알아야 될까요?

T자형 인재(다양한 분야에 대한 폭 넓은 이해 / 전문 분야에 대한 깊은 지식)라고 하지만 면접보면 다 알아야되는 슬픈 현실이다.

“어설픈 자는 살아남지 못 한다.”

→ 많이 해보는 것도 중요하지만 깊게 해봤는가도 중요함

→ 면접도 많이 보면 실력이 는다.

→ 팀에서 했던걸 쓰는건 좋지만 본인이 했던 역할도 중요함

백엔드 예시 면접 질문
1. CRUD가 뭔가? → restrul이란?
2. mysql에서 index의 장단점 → explain을 통한 index 최적화 경험
3. pk를 int로 했을 때 발생할 수 있는 문제점? → 구글은 계정 ID를 무슨 타입으로 쓸까?
4. ALTER TABLE 써도 될까요? → 무중단 서비스 배포해본 경험
5. NoSQL의 장단점 → 쿼리 속도 및 메타데이터 관리 경험
6. JAVA GC가 뭔가? → 변수를 강제로 메모리 날리는 법
7. 알림/모니터링

4. 생생한 취업 후기 by 심재훈

실제 대학 재학시절 겪었던 취업 후기를 기반으로 알려주는 취업 준비 팁

기본기 잡기
코테 프로젝트오일러, 프로그래머스, 백준
토이프로젝트, 졸업프로젝트로 포트폴리오 구성하고 자소서에 녹이기

만약 내가 면접관이라면? (5년차 개발자 기준)
1. REST API 사용 경험, AWS같은 클라우드 사용 경험. 이제는 MSA 시대!
2. 실제로 얼마나 사람들이 본인의 프로젝트를 이용했는가?
3. 블로그 운영하는가? (글쓰고 공유하는걸 좋아하면 팀과 회사에 큰 도움이 되더라.)

이렇게 총 네 분의 발표를 모두 듣고 난 후 취업 준비를 하는 입장에서 조금 더 방향을 잡기 좋았던 것 같습니다.

학생의 입장에서 현직자 분들이 실제 경험해본 내용부터 현업에서 더욱 필요시되는 요소들과 관련하여 이야기 들을 일이 없는데 DEVOCEAN 덕분에 많은 분들을 만나뵙게 되어 감사하고 더 열심히 해야겠다는 생각이 들었습니다!

매번 좋은 세미나 준비해주셔서 감사합니다 :)

[7월 Tech Seminar] 다가오는 Automated AI 시대, 그 기반 기술과 적용 사례

곽수진 — Fri, 11 Aug 2023 13:19:38 +0900

이번 7월 테크 세미나 후기는 ‘다가오는 Automated AI 시대, 그 기반 기술과 적용 사례’였는데요!

세미나를 듣기 전에는 머신 러닝에 대해 공부해본 적이 없어 AutoML이라는 용어도 처음 들어봐 세미나를 듣는 동안 어려운 부분도 많았지만 사례를 들어 설명해주셔서 쉽게 이해할 수 있었고, 세미나를 듣는 동안 정리했던 내용들을 다른 분들과 공유하면 좋을 것 같아 작성해보려고 합니다!

AutoML in Data Analysis Process

데이터 분석 프로세스를 Human Based와 AutoML Based로 구분해서 살펴보면

Human Based인 경우 Business Understanding → Data Understanding → Feature Engineering → Modeling → Hyper-parameter Optimization → Management & Model Interpretation 순서로 진행되는데요.

이때, AutoML은 Modeling, Hyper-Parameter Optimization 중심으로 발달하고 있고 점차 적용 범위가 확대되어 가고 있습니다.

비즈니스를 이해하고 모델링을 잡는 과정은 Human Based와 똑같이 전개되지만 뒷부분으로 진행될수록 급격하게 리소스가 줄어들면서 생산성을 기대할 수 있습니다.

Hyper-parameter Optimization, 하이퍼 파라미터 최적화

Parameter vs Hyper-parameter

Parameter는 모델 내부에서 주어진 데이터로부터 결정되며, 작업자에 의해 조정되지 않습니다.

반면, Hyper-parameter는 모델이 스스로 학습하면서 찾아가는게 아니라 작업자가 직접 세팅해주는 값입니다.

따라서, Hyper-parameter 값을 주고 measurement를 하여 Accuracy를 측정 후 Best Hyper-parameter 값을 알아내게 되는 것입니다.

⇒ Heuristics 혹은 반복된 실험을 통해 얻게 되는 값입니다.

HIPO process by human

Hyper Parameter Setting → Model 생성 → 학습 → 성과 측정 및 기록 → Hyper-parameter 재조정

⇒ 초기의 작업자의 경험으로 세팅하고, 모델 생성 후 성과를 측정하고 기록하는 과정을 Hyper Parameter 값을 조정하면서 반복하게 됩니다.

즉, HIPO는 최적의 모델을 얻기 위해 Best Hyper-parameter를 역으로 찾는 과정입니다.

✔️ Cons

대용량 데이터를 필요로 하는 모델일수록 모델의 복잡도는 커지게 되고, 연산 내용이 급격하게 늘어난다는 문제점이 있습니다.

Grid Search

Hyper-parameter의 탐색 범위를 제한하고 모든 조합을 순차적으로 탐색해서 가장 좋은 것을 찾는 방법입니다.

✔️ Cons

- 탐색해야 할 Hyper Parameter의 탐색값이 늘어날수록 Hyper-parameter 값의 set는 기하급수적으로 늘어나게 됩니다.

- 구성이 쉽고 직관적이지만 모든 구간을 전부 탐색해야 해서 비효율적입니다. (매우 느리다!)

Random Search

Grid Search처럼 Hyper-parameter의 탐색 범위를 제한하고 설정한 횟수만큼 범위 안에서 랜덤하게 조합을 돌려보고 결과값을 찍어보는 방법입니다.

→ 일정 간격의 grid보다 랜덤값으로 뽑아서 봤을 때 최적화를 찾을 가능성이 높습니다.

✔️ Cons

탐색 범위가 넓을 경우 할 때마다 결과가 달라져 일반화된 결과가 나오지 않습니다.

⇒ 단순히 반복적인 실험을 통해 비교 분석을 해서 최적화를 찾아가는 과정이라는 것이 grid와 random search의 단점

Bayesian Inference

내가 알고 있는 일정량의 정보와 관측치를 통해 내가 알고자 하는 값을 추론해 나가는 방법입니다.

→ 이전 시행의 정보(Hyper-parameter set와 성과 pair)로부터 최적의 성과를 낼 수 있을 것 같은 Hyper-parameter를 추론합니다.

✔️ Pros

- Grid Search와 Random Search보다 훨씬 이론적이고 알고리즘적이며, 적은 시도로도 최고의 성능을 낼 수 있습니다.

→ 높은 성능의 Hyper-parameter를 찾을 수 있습니다.

- 기존의 탐색 결과를 활용하는 Sequential Approach라서 속도상의 한계가 있으며 병렬 처리가 불가능합니다. (분산 컴퓨팅의 혜택 X)

SHA, Successive Halving Algorithm

적절한 중간 학습 과정에서 Early Stopping 하는 방법입니다.

→ Halving(절반으로 줄이기) : “연속적으로 개별 모델에 대한 평가를 시행하여 절반은 남기고 나머지 절반은 버리자”

XAI (Permutation, Surrogate Model, LIME, SHAP, PDP)

예측값을 뱉어낼 때 활용되는 입력변수에 관심을 가지는 방법입니다.

→ 해석성을 얻을 때 정보의 수준이 모델이 복잡할수록, 해석성이 부족할수록 예측력은 높아지지만 해석할 수 있는 요인은 줄어들게 됩니다.

Permutation Importance

특정 Feature 값들을 임의로 섞으면 모형성과는 얼마나 나빠질까?라는 의문에서 시작되어 재학습하지 말고 기존의 학습된 모형에 Original Set vs Permutation Set을 예측하여 오차를 비교하는 방법입니다.

✔️ Pros

- 모델을 재학습할 필요가 없어 계산 비용이 적게들고 비교가 용이한 직관적인 Feautre 중요도를 얻게 됩니다.

- Feature간의 상호 작용이 자동적으로 고려됩니다.

✔️ Cons

- 영향의 방향은 알 수 없고 Outlier가 있다면 편향될 수 있습니다.

- Permutation 정도와 에러에 기반한알고리즘 실행시마다 중요도가 다르게 계산될 수 있습니다.

Surrogate Model

복잡도가 높은 딥러닝 모델의 예측력을 설명할 때, 해석이 어려운 블랙박스 모델의 예측에 근사하도록 훈련된 대리 모델을 활용해 블랙박스 모델에 대한 설명력을 제공하는 방법입니다.

→ 회귀선 작업을 했을 때 y 값과 실제값이 얼마나 가까운지 보는게 R Squared입니다.

이때, R Squared(1-RSS/TSS)가 1이되면 완벽한 설명력을 가졌다고 여겨지며 이 되면 설명력이 없다고 여겨집니다.

✔️ Pros

- 해석이 가능하면 어떤 모델이든지 사용할 수 있는 유연합니다.

- 사용자의 접근성에 따라 대리 모델을 선택할 수 있고, Multi-Surrogate 모델 구성 등 설명력의 제공 방식이 열려 있습니다.

✔️ Cons-

- 대리 모형과 Original 모델의 근사함을 판단하는 기준이 명확하지 않으며 sample마다 대리모델과 Original 모델의 근사치가 다를 수 있습니다.

- 해석력은 모든 데이터 포엔트에 대해 동일하지 않습니다.

Example

Case 1.

블랙박스 모델로부터 SVM 대리모델로 CART 의사결정트리를 활용하는데, 대리 모델의 R^2는 0.75, 이는 블랙 박스 모델의 성능에 상당히 가깝지만 완벽하지는 않다는 것을 의미함. 만약 R^2가 0.94라면?

→ 블랙박스 모델을 쓸 필요가 없음. 대리모델이 블랙박스와 유사해서 오리지널을 대리모델로 사용해도 됨

Case 2.

블랙박스모델은 랜덤포레스트, 대리모델은 CART 의사결정트리를 활용하는데, 대리 모델의 R^2은 0.14, 대리 모델의 해석력을 어떻게 봐야 할까?

→ 대리모델을 사용할 수 없음. 오리지널 모델과 동떨어질 가능성이 있기 때문에 다른 대리모델을 찾아봐야 함

LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation)

설명하고 싶은 관측치에 초점을 맞추어서 해석 가능한 대리 모델(Surrogate Model)을 활용하는 방법입니다.

Ex. 대출이 거부된 고객 A에게 은행의 대출 심사역은 대출이 거부된 이유에 대해 설명해주어야 하는데, A씨의 상황이 일반적인 고객의 경향과 달라 전체 데이터의 Feature Importance로 반려 요인을 설명할 때 적용해볼 수 있습니다.

→ A씨의 Local Area로 살펴보면 전체적인 비선형 곡선이 해당 부분에 한해서 직선에 근접하다고 설명할 수 있습니다.

⇒ 설명하고자 하는 관측치와의 근접도에 따라 가중치를 부여하는데, Kernel Width에 따라 전혀 다른 해석력이 나올 수 있어 주의해야 합니다.

✔️ Pros

- 기존 학습 모델을 교체하더라도 로컬 대리 모델을 사용해 동일한 설명력을 제공할 수 있으며, Local Surrogate Model을 통해서 해석이 용이한 Feature로 설명력을 제공할 수 있습니다.

✔️ Cons

- 해석에 큰 영향을 주는 이웃에 대한 적절한 정의는 해결하기 어려운 문제입니다.

SHAP(SHapley Additive exPlanations)

최근에 가장 많이 사용되는 AI 알고리즘으로 Feature 조합의 모든 경우의 수를 따져보는 방법입니다.

✔️ Pros

- 예측값을 결정하는 기준을 균형있게 해석할 수 있으며 Feature간 의존성을 고려해서 모델 영향력을 계산합니다.

✔️ Cons

- Feature 수에 따라 연산 비용이 기하급수적으로 늘어나게 되며, 연산 비용의 한계로 Sample 계산량을 줄이면 오차의 분산이 커집니다.

PDP(Partial Dependence Plot)

다른 Feature는 고정하고 관심 Feature를 구간별로 변화시키면서 Target(Y) 예측의 변화를 관찰하는 방법입니다.

✔️ Pros

- Feature의 값이 변할 때 모델(예측값)에 미치는 영향을 그래프를 통해 가시적으로 이해할 수 있으며, Feature 값에 개입하고 예측값의 변화를 측정함으로써 특성과 예측 사이의 인과관계를 추론해볼 수 있습니다.

✔️ Cons

- 그래프를 통해 표현해 표현의 한계를 가집니다.

AutoML의 Benefit

최소의 Resource로 최대의 효과를 볼 수 있습니다.
검증된 알고리즘으로 신뢰할 수 있는 결과물을 얻을 수 있습니다.
과제 아이디어, 데이터만 준비하면 사용 가능합니다.

이렇게 세미나가 마무리되고, 마지막으로 “Data Scientist에게 AutoML은 어떤 느낌일까요?”라는 질문에 대한 답변을 해주셨습니다.

AutoML은 Task를 돕는 아군인 동시에 나의 역할을 앗아가는 침략자가 될 수 있습니다. 만약 팀의 역량이 높고 오래 일을 해왔다면 거부감있게 느껴질 수 있지만 AutoML이 3-4명의 일을 해내기 때문에 어느정도 연차가 있고 경험이 많은 Data Scientist라면 주니어와 일하는 것보다는 정말 능력 좋은 assistant와 일 하는 것처럼 느껴질 수 있다고 이야기 해주셨습니다.

기술이 발전되면서 생기는 장점이 있다면 동시에 단점도 발생하는건 어쩔 수 없는 점인 것 같다는 생각이 드는 세미나였습니다