73. 다음은 두 문서의 용어 벡터(term vector)이다. 이 두 벡터 간 코사인 유사도(cosine similarity)의 계산 결과로 올바른 것은?   ▣ 코사인 유사도(Cosine Similarity)코사인 유사도는 벡터간의 코사인 각도를 이용하여 서로간에 얼마나 유사한지를 산정각도를 유사도로 판별하기 때문에 거리가 중요하지 않을 경우 사용되는 방식코사인 유사도는 -1 ~ 1 사이의 값을 가지며, 벡터들의 방향이 완전히 다를 경우 즉 각도가 180도 일 경우에는 -1이고, 방향이 완전히 동일하면 1이며, 값이 90도의 각일 경우 0 값을 가짐적용 : 다차원의 양수 공간에서의 유사도 측정(정보검색, 텍스트마이닝), 두 문서의 유사도 측정 * 계산공식 벡터 표현 Doc1 = [3,1,0,3,1,2..

71. 트랜잭션 관리에서 다음과 같이 3개의 트랜잭션에 대해 검사시점(checkpoint) 회복 기법이 사용될 때, 시스템이 장애가 발생한 후 트랜잭션들의 REDO 연산과 UNDO 연산을 수행하는 설명으로 옳지 않은 것은?  · 검사시점 C1이 정상적으로 수행되었고 검사시점 C2가 수행될 때 장애가 발생했다.· 트랜잭션 T1은 C1 이전에 시작해서 C1 이전에 완료되었다.· 트랜잭션 T2는 C1 이전에 시작해서 C2 이전에 완료되었다.· 트랜잭션 T3는 C1 이전에 시작해서 C2일 때 수행 중이었다. ① T1은 회복 작업에 관련될 필요가 없다.② T2는 처음부터 끝까지 REDO를 수행한다.③ T3는 처음부터 끝까지 UNDO를 수행한다.④ 회복 작업이 완료될 때까지 시스템은 새로운 트랜잭션을 받아들일 수 ..

69. 대출을 위한 신용 등급 판단을 위해 다음 데이터에 대해 나이브 베이지안 분류기를 적용할 경우 가장 작은 값은?   ① P(집소유=아니오 | 우수)② P(집소유=예 | 우수)③ P(결혼=미혼 | 우수)④ P(결혼=미혼 | 불량) ▣ 나이브 베이즈 분류기 - 텍스트 분류를 위해 전통적으로 사용되는 분류기(베이즈 정리 이용)나이브 베이즈 분류기를 이해하기 위해서는 우선 베이즈의 정리(Baye's theorm)를 이해베이즈 정리는 조건부 확률을 계산하는 방법 중 하나P(A)가 A 가 일어날 확률, P(B)가 B가 일어날 확률, P(B│A) 가 일어나고 나서 B가 일어날 확률, P(A│B) 가 B가 일어나고 나서 A가 일어날 확률 만약, P(B│A) 를 쉽게 구할 수 있는 상황이라면, 다음의 식으로 P(A..

67. 사원 정보를 저장하는 릴레이션 EMPLOYEE와 부양 가족 정보를 저장하는 릴레이션 DEPENDENT가 다음과 같이 정의되었다고 할 때, “부양가족이 없는 사원의 이름을 검색하라”라는 SQL 질의의 ㉮,㉯, ㉰에 들어갈 내용으로 가장 적절한 것은?  CREATE TABLE EMPLOYEE (NAME VARCHAR(30) NOT NULL, SSN CHAR(9) NOT NULL, ADDR VARCHAR(30), PHONE CAHR(10), PRIMARY KEY (SSN));CREATE TABLE DEPENDENT (ESSN CHAR(9) NOT NULL, DEPNAME VARCHAR(30) NOT NULL, AGE INT, PRIMARY KEY (ESSN, DEPNAME), FOREIGN KEY (E..

65. 다음의 두 릴레이션 직원(EMP), 부서(DEPT)의 CREATE TABLE 문에 포함될 참조무결성 조치에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (단, Super_ENO는 상사 직원번호, E_DNO는 소속부서, Mgr_ENO는 부서 관리자의 직원번호를 나타내고, 밑줄은 기본키를 표시한다.)  EMP(ENO, Name, Super_ENO, E_DNO)참조무결성제약 및 조치:FOREIGN KEY (Super_ENO) REFERENCES EMP(ENO) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADEFOREIGN KEY (E_DNO) REFERENCES DEPT(DNO) ON DELETE SET DEFAULT ON UPDATE CASCADEDEPT(DNO, Dname, Mgr_ENO)참조무..

63. 다음과 같은 EMPLOYEE 릴레이션이 있다고 하자. EMPLOYEE   EMPLOYEE 릴레이션에 대해 다음과 같은 질의문을 사용하여 자체 조인(self join)을 실행했을 때, 실행 결과로 나타나지 않는 것은?   E.ENAME M.ENAME① KIM LEE② PARK KIM③ CHO PARK④ CHOI YOO ▣ SQLSELECT E.ENAME, M.ENAME FROM EMPLOYEE E, EMPLOYEE MWHERE E.MANAGER = M.ENO;수행결과는 KIM, LEE / PARK, YOO / LEE, YOO / CHO, PARK / CJOI, YOO 가 된다 정답 : ②  64. 동시성 제어를 하지 않고 다수의 트랜잭션을 동시에 수행하면 문제가 발생할 수 있다. 다음과 같이 트랜잭..

61. 다음 릴레이션 R과 S에 대해 결과 릴레이션 RS가 얻어지도록 하는 관계 대수 연산으로 옳은 것은?   ① R⋈N S (natural join)② R⟖c=c S (right outer join)③ R⋉S (semi join)④ R⋃+S (outer union) ▣ 세미조인세미조인(semi-join) : 조인할 두 릴레이션 A⋉ 가 지리적으로 떨어진 사이트에 있을 때, B릴레이션 모두를 A 사이트로 보내는 것보다는 A와 조인될 가능성이 있는 B 의 투플만을 골라 전송하는 연산  (ex:Nested Subquery) 정답 : ③  62. 다음과 같은 특징을 가지는 NoSQL 데이터베이스 유형으로 가장 적절한 것은? · 관계 데이터 모델과 비슷하게 데이터는 물론 데이터 간의 관계를 표현하는데 적합하다...

59. 세 개의 릴레이션 학생(학번, 이름, 학년, 학과), 과목(과목번호, 과목이름, 학점, 학과), 등록(학번, 과목번호, 성적)에서 “모든 과목에 수강하고 있는 학생의 학번과 이름을 검색하라”는 질의를 효율적인 관계 대수 명령어로 작성할 때 사용되는 연산으로 가장 적절하지 않은 것은? (단, 밑줄 속성은 릴레이션의 기본키를 표시한다.)  ① 조인 ② 차집합③ 디비전 ④ 프로젝션 ▣ 주어진 결과에 대한 관계연산 수행" 모든 과목에 수강하고 있는 학생의 학번과 이름을 검색하라 " 1) 등록 릴레이션 ÷ 과목 릴레이션(과목번호) → 모든 과목에 수강하고 있는 학생 검색2) 검색 결과에 학생 릴레이션을 조인하고, 학번, 이름을 프로젝션 그러므로 디비전, 조인, 프로젝션을 사용 정답 : ②  60. 학생(학..

57. 객체 데이터 모델(object data model)에서 사용하는 OID(Object IDentifier)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① OID는 객체마다 유일한 값을 가지고 있으므로 하나의 시스템 내에서 OID가 동일한 객체는 있을 수 없다.② OID는 객체가 생성될 때 시스템에 의해 생성되고 일단 생성된 뒤에는 어떠한 경우에도 변경되지 않는다.③ OID는 관계 데이터 모델에서 사용하는 기본 키와 본질적으로 동일한 성질을 가지고 있다.④ OID는 객체가 제거될 때만 삭제되며 이렇게 삭제된 OID는 다시 재사용할 수 없다. ▣ 객체(Object) 와 객체 식별자(Object Identifier:OID)객체는 실세계 환경에서는 존재하는 개체를 추상적으로 표현한 것임수많은 객체들을 유일..

55. SQL 뷰(view)에 대한 설명 중 옳은 것으로만 짝지어진 것은?  가. 뷰에 대한 투플의 삽입은 시스템에 의해 거부 될 수 있다.나. 원본과의 불일치 문제로 인해 뷰 생성 시 GROUP BY절을 사용할 수 없다.다. 집계(aggregation)함수에 의해 생성된 뷰의 경우 일반적으로 갱신을 허용하지 않는다.라. 실체화된 뷰(materialized view)를 생성할 경우에는 CREATE VIEW 구문을 사용하고, 그렇지 않은 뷰를 생성할 경우에는 CREATE TABLE 구문을 사용한다. ① 가, 나 ② 가, 다③ 나, 라 ④ 다, 라 ▣ 뷰에서 변경 연산이 허용되지 않는 경우① 뷰의 열이 상수나 산술 연산자 또는 함수가 사용된 산술 식으로 만들어질 경우② 집계 함수(COUNT, SUM, AVG..