SELECT 명령어

SELECT [ALL | DISTINCT] 속성명1, 속성명2 [AS 별칭], ...
    FROM 테이블명1, ...
[WHERE 조건]
[GROUP BY 속성명1, ...]
[HAVING 그룹조건]
[ORDER BY 속성 [ASC | DESC]];

SELECT 절

• ALL : 모든 튜플 검색 (중복 허용)
• DISTINCT : 중복된 속성 조회될 경우 한개만 검색 (중복 비허용)
• AS : 속성명 별칭 사용 가능
• 그 외

| **문법** | **설명** |
| --- | --- |
| IFNULL(컬럼, ‘값’) | 조회 시 컬럼의 값이 NULL이면 ‘값’으로 치환하여 반환 |
| DATE_FORMAT(컬럼, 형식) | %Y : 4자리 연도 (2023) <br>%y : 2자리 연도 (23)<br>%m : 2자리 월 (01-12)<br>%d : 2자리 일 (01-31)<br>%H : 24시간 형식 (00-23)<br>%i : 분 (00-59)<br>%s : 초 (00-59) |
| LEFT(문자열, 길이) | 문자열의 왼쪽부터 길이 개수만큼 문자열 반환 |
| SUBSTRING(문자열, 시작위치, 길이) | 문자열의 시작위치부터 길이 개수만큼 문자열 반환 |
| **CASE** <br>WHEN 조건1 THEN 값1 <br>WHEN 조건2 THEN 값2<br>WHEN 조건3 THEN 값3<br>ELSE 값4<br>**END** | 조건1 만족시 값1 반환<br>조건2 만족시 값2 반환<br>조건3 만족시 값3 반환<br>모두 만족하지 않으면 4 반환<br>**※ END로 CASE문이 끝났음을 명시해야 함** |
| FLOOR(나눗셈연산) | 나눗셈 연산에 대한 몫|
MOD(나눗셈연산) | 나눗셈 연산에 대한 나머지 |
| ROUND(숫자, N) | 숫자를 반올림하여 N째 자리까지 출력 <br>EX. ROUND(123.24,1) ⇒ 123.2 |
|  |  |

• MAX를 함부로 쓰면 안되는 이유

    FOOD_PRODUCT 테이블에서 가격이 제일 비싼 식품의 식품 ID, 식품 이름, 식품 코드, 식품분류, 식품 가격을 조회하는 SQL문을 작성해주세요.
  
    SELECT PRODUCT_ID, PRODUCT_NAME, PRODUCT_CD, CATEGORY, MAX(PRICE) AS PRICE
    FROM FOOD_PRODUCT;
  
    => 틀린 이유
    : PRICE만 MAX값이 나오고 나머지 컬럼에 대해서는 0번째 행의 값이 나옴
  
    MAX PRICE인 행 - P0051    맛있는배추김치    CD_KC00001    김치    19000
    0번째 행 - P0001    맛있는라면    CD_ND00001    면    3780

WHERE 절

• 검색 조건 서술
• 컬럼명에는 따옴표 생략, 속성값에는 따옴표 작성
• 문법

| **연산자** | **설명** |
| --- | --- |
| <>, != | 값이 다름 |
| BETWEEN 값1 AND 값2 | 컬럼 >= 값1 AND 컬럼 <= 값2 |
| IN, NOT IN (값1, 값2, …) | 포함 여부 |
| LIKE | % : 0개 이상의 문자열과 일치 |
|  | [] : 1개 이상의 문자와 일치 / ex. [AB]% : A 또는 B로 시작하는 문자열 |
|  | [^] : 1개 이상의 문자와 불일치 |
|  | _ : 특정 위치의 1개 문자와 일치 |
| IS NULL, IS NOT NULL | 컬럼이 [NULL인 데이터 / NULL이 아닌 데이터] 조회 |

GROUP BY 절

• 속성값을 그룹으로 분류

• 예제

  급여테이블

  이름	직책	부서	급여
  김철수	차장	마케팅	5000
  한유리	차장	전산	4800
  신짱구	사원	마케팅	2500
  이훈이	사원	마케팅	2700

SELECT 부서, SUM(급여) AS 급여합계
FROM 급여
GROUP BY 부서;

SELECT 직책, 부서, SUM(급여) AS 급여합계
FROM 급여
GROUP BY 직책, 부서;

HAVING 절

• GROUP BY에 의해 분류한 후 그룹에 대한 조건 지정

• 예제

  급여테이블

  이름	직책	부서	급여
  김철수	차장	마케팅	5000
  한유리	차장	전산	4800
  신짱구	사원	마케팅	2500
  이훈이	사원	마케팅	2700

SELECT 직책, 부서, SUM(급여) AS 급여합계
FROM 급여
GROUP BY 직책, 부서
HAVING SUM(급여) >= 5000;

ORDER 절

• 속성값을 정렬
• EX. ORDER BY 학점 DESC, 이름 ASC;
  1. 학점에 대해 내림차순 정렬
  2. 같은 값이 존재할 경우 이름에 대해 오름차순 정렬

LIMIT 절

• EX. LIMIT N;
  • 상위부터 N개의 레코드만 출력

JOIN 명령어

: 두 개 이상의 테이블을 연결하여 데이터 검색

INNER JOIN

• 공통 존재 컬럼의 값이 같은 경우를 추출
• FROM 테이블1 A [INNER] JOIN 테이블2 B ON 조인조건

OUTER JOIN

• LEFT OUTER JOIN

  • 왼쪽 테이블의 모든 데이터 + 오른쪽 테이블의 동일 데이터

• RIGHT OUTER JOIN

  • 왼쪽 테이블의 동일 데이터 + 오른쪽 테이블의 모든 데이터

• FULL OUTER JOIN

  • 왼쪽 테이블의 모든 데이터 + 오른쪽 테이블의 모든 데이터

CROSS JOIN

• 조인 조건이 없는 모든 데이터 조합을 추출

SELF JOIN

• 자기 자신에게 별칭 지정 후 다시 조인

예제

[도서]

[도서가격]

SELECT A.책번호, A.책명, B.가격
FROM 도서 A JOIN 도서가격 B
ON A.책번호 = B.책번호;

SELECT A.책번호, A.책명, B.책번호, B.가격
FROM 도서 A LEFT JOIN 도서가격 B
ON A.책번호 = B.책번호;

SELECT A.책번호, A.책명, B.책번호, B.가격
FROM 도서 A RIGHT JOIN 도서가격 B
ON A.책번호 = B.책번호;

SELECT A.책번호, A.책명, B.책번호, B.가격
FROM 도서 A FULL JOIN 도서가격 B
ON A.책번호 = B.책번호;

SELECT A.책번호, A.책명, B.가격
FROM 도서 A CROSS JOIN 도서가격 B;

[도서]

SELECT A.책번호, A.책명, B.책번호, B.책명
FROM 도서 A SELF JOIN 도서 B
ON A.선수과목_책번호 = B.책번호;

서브쿼리

: SQL문 안에 포함된 또 다른 SQL문

→ 알려지지 않은 기준을 위한 검색을 위해 사용

FROM 절 서브쿼리

SELECT MAX(가격) AS 가격
FROM 도서가격 A,
            (SELECT 책번호
                FROM 도서
                WHERE 책명='자료구조') B
WHERE A.책번호 = B.책번호;

WHERE 절 서브쿼리

SELECT MAX(가격) AS 가격
FROM 도서가격
WHERE 책번호 IN (SELECT 책번호
                                    FROM 도서
                                    WHERE 책명='자료구조');

집합 연산자

UNION

• 중복 행이 제거된 쿼리 결과 반환

UNION ALL

• 중복 행이 제거되지 않은 쿼리 결과 반환

INTERSECT

• 공통적으로 존재하는 결과를 반환

MINUS

• 첫 쿼리에 있고 두 번째 쿼리에는 없는 결과

예제

[EMP 테이블]

SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL <= 2000
UNION
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL >= 1500;

• UNION ALL

SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL <= 2000
UNION ALL
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL >= 1500;

• INTERSECT

SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL <= 2000
INTERSECT
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL >= 1500;

• MINUS

SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL <= 2000
UNION
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE SAL >= 1500;

INSERT 명령어

INSERT INTO 학생(학번, 성명, 학년, 수강과목)
VALUES (6677, '장길산', 3, '수학');

• 숫자는 따옴표 X, 문자는 따옴표 O

UPDATE 명령어

UPDATE 학생
SET 주소 = '인천'
WHERE 이름 = '장길산';

• 학생 테이블에서 이름이 ‘장길산’인 튜플의 주소를 ‘인천’으로 변경

DELETE 명령어

DELETE FROM 학생
WHERE 이름 = '장길산';

• 학생 테이블에서 이름이 ‘장길산’인 튜플 삭제

다중 행 연산자

집계 함수

⇒ 참조 문자열이 정렬 순으로 지정된 문자열 앞 혹은 뒤에 오는지 또는 동일한 문자열인지 나타내는 수치를 반환

• 매개변수

  • compareString
    • referenceStr가 비교되는 문자열
  • locales와 options
    • 함수의 동작을 사용자 정의하여 응용 프로그램에서 포맷 규칙을 사용할 언어를 지정
      

• 반환값

  • compareString 전에 referenceStr가 위치하는 경우 음수
  • compareString 후에 referenceStr가 위치하는 경우 양수
  • 동등할 경우 0
    

• 사용 예시
  • '레벨 닉네임'의 형태로 복수개의 데이터가 들어온 상황
    • 닉네임을 기준으로 사전순 정렬 후 출력해야 함
    • 단순히 sort()를 사용할 경우 레벨을 기준으로 정렬됨
      
    • 시도 1 const result = rooms[item].members.sort((a, b) => a.split(' ')[1] - b.split(' ')[1]);
    • 이는 문자열의 비교가 아닌 숫자 비교 연산이기 때문에 잘못된 접근임
      
    • 시도 2 const result = rooms[item].members.sort((a, b) => a.split(' ')[1].localeCompare(b.split(' ')[1]));
    • '레벨 닉네임'을 ['레벨', '닉네임'] 으로 변경 후 닉네임을 기준으로 문자열 비교

set은 해시테이블 구조이기 때문에 시간복잡도 O(1)을 가진다. 코드는 list와 동일한 구조이므로 가독성 역시 높아진다.

결론

포함 여부를 확인할 때는 set을 사용하는 것이 유용하다

특징

• 수학적 상수/함수를 위한 속성과 메서드를 가진 내장 객체 ※ Math는 내장 함수가 아닌 내장 객체!!!!!!
• Number 자료형만 지원하며 BigInt와는 사용 불가
  

메서드

매우매우 많지만 오늘은 풀던 알고리즘 문제와 관련된 floor, ceil만 알아보겠습니다

1. floor(x)

    : 인수보다 작거나 같은 수 중에서 가장 큰 정수를 반환
    <br/>

2. ceil(x)

    : 인수보다 크거나 같은 수 중에서 가장 작은 정수를 반환

Array = [ 1000, 2, 1] Array.sort()의 결과는 무엇일까?

자연스러운 논리로는 Array = [1, 2, 1000]이 되어야 한다. 하지만 JavaScript는 Array = [1, 1000, 2]를 반환한다.

이는 JavaScript의 sort()함수는 “문자열의 유니코드 코드 포인트”를 따르기 때문이다.

의도한 결과를 만들기 위해서는 compareFunction을 제공해야 한다. compareFunction의 판단 논리는 다음과 같고, 이러한 반환 값에 따라 정렬된다.

• compareFunc(a, b) > 0 : a < b
• compareFunc(a, b) = 0 : a === b
• compareFunc(a, b) < 0 : a > b
  

만약 숫자를 비교한다면 compareFunc를 다음과 같이 정의할 수 있다

function compareNumbers(a, b) {
    return a - b;
}

let array = [14, 2, 5, 1, 3]

// 방법 1
function compareNumbers(a, b) {
    return a - b;
}

array.sort(compareNumbers);

// 방법 2
array.sort((a, b) => a - b);

+) map을 사용한 정렬

• compareFunction은 배열 내의 요소마다 여러 번 호출되므로 높은 오버헤드가 발생할 수 있음
• compareFunction이 복잡하고, 정렬 요소가 많을 경우 map을 사용하는 것이 좋음

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/sort

예제

const fruits = ["apple", "banana", "grapes", "mango", "orange"];

// 검색 조건에 따른 배열 필터링(쿼리)
function filterItems(arr, query) {
  return arr.filter((el) => el.toLowerCase().includes(query.toLowerCase()));
}

console.log(filterItems(fruits, "ap")); // ['apple', 'grapes']
console.log(filterItems(fruits, "an")); // ['banana', 'mango', 'orange']

특징

1. 순회 메서드

• 배열의 각 요소에 대해 제공된 callbackFn 함수를 한 번씩 호출
• callbackFn이 참 값을 반환하는 모든 값으로 새 배열을 구성
• callbackFn 테스트를 통과하지 못한 배열 요소는 새 배열에 포함 X
  ### 2. [복사 메서드](https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array#%EB%B3%B5%EC%82%AC_%EB%A9%94%EC%84%9C%EB%93%9C%EC%99%80_%EB%B3%80%EA%B2%BD_%EB%A9%94%EC%84%9C%EB%93%9C)
• this를 변경하지 않음
  
• 원래 배열의 요소와 동일한 요소를 포함하는 얕은 복사본을 반환
  
• callbackFn으로 제공된 함수는 배열을 변경할 수 있음
  
• 배열의 length는 callbackFn을 처음 호출하기 전에 저장됨
  • callbackFn은 filter() 호출이 시작 후 초기 length 값을 초과하여 추가된 요소는 방문 X
    
  • 이미 방문한 인덱스를 변경해도 callbackFn이 해당 인덱스에 대해 다시 호출되지 X
    
  • 배열의 아직 방문하지 않은 기존 요소가 callbackFn에 의해 변경되는 경우, callbackFn에 전달된 값은 해당 요소가 방문될 당시의 값이며,  삭제된 요소는 방문 X

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/filter

순회 메서드

→ 배열의 각 요소에 대해 callbackFn 함수를 오름차순 인덱스 순서로 한 번씩 호출

→ map()과 달리 forEach()는 항상 undefined를 반환하므로 체이닝 불가

→ 값이 할당된 배열 인덱스에 대해서만 호출

    const array1 = ['a', 'b', 'c'];

    array1.forEach((element) => console.log(element));

    // Expected output: "a"
    // Expected output: "b"
    // Expected output: "c"

구조

  forEach(callbackFn)
  forEach(callbackFn, thisArg)

• 매개변수

  • callbackFn → 배열의 각 요소에 대해 실행할 함수입니다. 반환값은 사용되지 않습니다. → 함수는 다음 인수를 사용하여 호출됩니다.

    1. element : 배열에서 처리 중인 현재 요소
       2. index : 배열에서 처리 중인 현재 요소의 인덱스
       3. array : forEach()를 호출한 배열
       • thisArg (optional)
    • callbackFn을 실행할 때 this 값으로 사용할 값
      

• 반환 값 : undefined (없음)

  
  

특징

• 호출되는 배열을 변경하지 않지만, callbackFn으로 제공되는 함수는 배열 변경 가능

  
  

• 배열의 length는 callbackFn을 처음 호출하기 전에 저장

  - `callbackFn`은 `forEach()` 호출이 시작되었을 때 배열의 초기 length 값을 초과하여 추가된 요소는 방문 X

  • 이미 방문한 인덱스를 변경해도 callbackFn이 해당 인덱스에 대해 다시 호출 X
  • 배열의 아직 방문하지 않은 기존 요소가 callbackFn에 의해 변경되는 경우,  callbackFn에 전달된 값은 해당 요소가 방문될 당시의 값이 됩니다.
  • 삭제된 요소는 방문되지 않습니다.
    - 예외를 발생시키는 것 외에는 `forEach()` 루프를 중지/중단 불가 - 루프 중지가 필요하다면, `forEach()` 메서드는 적절한 도구가 아님
    

• forEach()는 동기 함수를 기대하며 프로미스를 기다리지 않으므로 프로미스(또는 비동기 함수)를 forEach 콜백으로 사용할 때는 그 의미를 알고 있어야 함

       const ratings = [5, 4, 5];
        let sum = 0;
  
        const sumFunction = async (a, b) => a + b;
  
        ratings.forEach(async (rating) => {
          sum = await sumFunction(sum, rating);
        });
  
        console.log(sum);
        // 순진하게 예상한 출력: 14
        // 실제 출력: 0
  

• && : 논리 연산자 AND

• & : 비트 연산자 AND

  
  

논리 연산자 AND

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Operators/Logical_AND

• 피연산자를 왼쪽에서 오른쪽으로 평가한다

• 평가 중 첫 거짓 같은 피연산자를 만나면 즉시 그 값을 반환한다

  • 거짓 같은 값 : boolean 문맥에서 false로 평가되는 값
  • null, undefined, false, NaN,, 0, -0, 0n, “”, document.all (유일한 거짓 같은 객체)

• 모든 값이 참 같은 값이라면 마지막 피연산자의 값이 반환된다

  • 참 같은 값 : boolean 문맥에서 true로 평가되는 값
  • 거짓 같은 값으로 정의된 값을 제외한 모든

• Boolean이 아닌 값을 보존하고 반환한다

  
  ```js //boolean이 아닌 값을 보존하는 경우

result = "" && "foo"; // result 에 ""(빈 문자열)이 할당됩니다 result = 2 && 0; // result 에 0 이 할당됩니다 result = "foo" && 4; // result 에 4 가 할당됩니다.

// boolean을 반환하는 경우

const a = 3; const b = -2; console.log(a > 0 && b > 0); ```

1. Math.floor

    var q = Math.floor(13 / 5)
    console.log(q)    // 2

   
   

2. parseInt

   https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/parseInt

   • parseInt() 함수는 문자열 인자를 파싱하여 특정 진수(수의 진법 체계에서 기준이 되는 값)의 정수를 반환

   • parseInt(string, radix);

     • string : 파싱할 값 (문자열이 아닐경우 ToString에 의해 문자열로 변환)
     • radix (optional) : string의 진수를 나타내는 2부터 36까지의 정수 (기본값이 10이 아님)

   • 주의

     parseInt를 Math.floor()의 대체품으로 사용해서는 안된다!

     • 일부 숫자는 6.022e23(6.022 × 10^23)처럼 문자열 표현에 e 문자를 사용하기 때문에, parseInt를 매우 크거나매우 작은 숫자의 소수점 이하 값을 자르기 위해 사용하면 예기치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.

<br/>

```js
console.log(parseInt('123'));
// 123 (default base-10)

console.log(parseInt('123', 10));
// 123 (explicitly specify base-10)

console.log(parseInt('   123 '));
// 123 (whitespace is ignored)

console.log(parseInt('077'));
// 77 (leading zeros are ignored)

console.log(parseInt('1.9'));
// 1 (decimal part is truncated)

console.log(parseInt('ff', 16));
// 255 (lower-case hexadecimal)

console.log(parseInt('0xFF', 16));
// 255 (upper-case hexadecimal with "0x" prefix)

console.log(parseInt('xyz'));
// NaN (input can't be converted to an integer)

console.log(parseInt("546", 2); 
// NaN  (0과 1을 제외한 숫자는 2진법에서 유효하지 않음)
```

강 주변에서 다리를 짓기에 적합한 곳을 사이트라고 한다. 강의 서쪽에는 N개의 사이트가 있고 동쪽에는 M개의 사이트가 있다는 것을 알았다. (N ≤ M)

다리를 최대한 많이 지으려고 하기 때문에 서쪽의 사이트 개수만큼 (N개) 다리를 지으려고 한다. 다리는 서로 겹쳐질 수 없다고 할 때 다리를 지을 수 있는 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하라.

💭 알고리즘

💬 Code

import sys
sys.setrecursionlimit(10**7)

def fact(n):
    if n == 1 or n == 0 :
        return 1
    return n * fact(n-1)

T = int(input())

for test_case in range(1, T+1) :
    N, M = map(int, input().split())

    brdg = int(fact(M) / (fact(N) * fact(M-N)))

    print(f'#{test_case} {brdg}')

🤓 고려사항

1. 조합 공식은 아래와 같다.

   

2. 조합 식을 계산하기 위해서는 팩토리얼 함수를 구현해야 한다.

3. 팩토리얼의 계산 식은 f(n) = n * f(n-1) 으로, 재귀함수의 형태이다.

   return n * f(n-1)로 작성하면 return값 안에 함수 f(n-1)이 포함된 형태이므로 재귀가 잘 동작한다.

4. 팩토리얼 함수에 삽입되는 n은 0 이상의 정수이다.

   처음 작성 시, if n == 1 :로 조건을 작성했다. 따라서 M=N인 경우에서는 반환값이 없으므로 결과 값이 출력되지 않았다 😒

5. 결과 brdg는 나눗셈의 결과이므로 float 형태로 출력된다. 따라서 정수형 변환 int를 적용해주어야 한다.

   
   
   ## 🐞 **보완**

A

brdg = fact(M) // fact(N) * fact(M-N)

1. // 연산

// 연산은 결과값으로 나눗셈의 정수 몫을 반환하므로 int형변환이 불필요하다.

B

def factorial(n):
    result = 1
    for i in range(1, n + 1):
        result *= i
    return result

def calculate_bridge_count(N, M):
    if N == 0 or N == M:
        return 1
    return factorial(M) // (factorial(N) * factorial(M - N))

T = int(input())

for test_case in range(1, T + 1):
    N, M = map(int, input().split())

    bridge_count = calculate_bridge_count(N, M)

    print(f'#{test_case} {bridge_count}')

1. factorial의 구현은 재귀 함수 외에도 반복문으로 구현할 수 있다.
   
   

🤔 New!

• 최대 재귀한도 깊이 제한

  RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

  • 에러 발생 이유
    

    : Python은 안정화를 위해 최대 재귀 깊이가 정해져 있다. 사용자가 정해진 깊이보다 더 깊이 재귀를 호출한다면 해당 에러가 발생하게 되는 것이다.

    
    

  • 에러 해결 방법

      import sys
      sys.setrecursionlimit(10**7)

    sys.setrecursionlimit()을 통해 python이 정해둔 최대 재귀 깊이를 변경할 수 있다.
    

    충분히 큰 값인 10**7로 최대 깊이를 변경하여 에러를 해결했다.

"숫자 10개를 리스트에 삽입한다. 이후, 각 원소에 대해 홀수 판별을 진행하여 홀수만 더한다."

💬 Code

T = int(input())
# 여러개의 테스트 케이스가 주어지므로, 각각을 처리합니다.
for test_case in range(1, T + 1):

    list_n = list(map(int, input().split()))
    sum = 0

    for i in range(0,10):
        if list_n[i] % 2 ==0 :
            continue
        else:
            sum += list_n[i]
    print('#' + str(test_case) + ' ' + str(sum)) 

🤓 고려사항

1. 숫자 10개를 받아야 하므로 변수를 각각 설정하기 보다는 list를 이용하여 받아온다.

2. 반복문에서는 변수를 list의 index로 설정해서 각각의 원소에 대해 홀짝 판별을 진행할 수 있도록 했다.

3. 범위는 range(0,10)으로 두어 list_n[0] ~ list_n[9]까지로 설정했다.

   처음에 숫자가 10개라서 range(1,11)로 뒀다가 "IndexError: list index out of range"를 마주했다 😂 list의 index는 0부터 시작한다는 것 다시 한 번 주의하기!!

4. print문 내에서는 데이터 타입이 같은 요소들만 작성할 수 있으므로 모두 문자형으로 변경해서 작성해주었다.

🐞 보완 (with GPT😅)

1. range(0, 10) → range(10)

range함수는 시작 index를 0으로 설정하는 것이 기본임.

2. if list_n[i] % 2 ==0 → if list_n[i] % 2 != 0

홀수를 찾는 문제이므로 if 조건을 짝수 판별이 아닌 홀수 판별로 변경하는 것이 좋음.
3. print('#' + str(test_case) + ' ' + str(sum)) → print('#{} {}'.format(test_case, sum))

문자열 포맷팅¹을 사용하면 출력을 더 간단하게 작성할 수 있음.

🤔 New!

** ㆍ문자열 포매팅 ** : 문자열 안에 특정 값(정수, 문자열, 소수 등)을 삽입하는 방법

ㆍ 형식 print("문자열{}".format(변수))

Ex>

name = "홍길동"
age = 22
print("제 이름은 {}이고, {}살입니다.".format(name, age))

결과 : 제 이름은 홍길동이고 22살입니다.

+) 최신 형식 : f-string

name = "홍길동"
age = 22
print(f"제 이름은 {name}이고, {age}살입니다.")

→ 더욱 간결한 작성 가능

운전자 또는 승객의 조작 없이 스스로 운행이 가능한 자동차 자율주행 자동차 : 자율주행을 위해 자동차에 IT/센서 등 첨단 기술을 융합하여 스스로 주변 환경을 인식, 위험을 판단하고 주행 경로를 계획하여 운전자 또는 승객의 조작 없이 안전한 운행이 가능하도록 한 자동차

자율주행 시스템

: 운전자 또는 승객의 조작 없이 주변 상황/도로 정보를 스스로 인지 및 판단하여 자동차 운행이 가능케하는 자동화 장비, 소프트웨어 및 이와 관련한 일체의 장치

• 종류 ① 부분 자율주행시스템 : 지정된 조건에서 자동차를 운행하되 작동한계상황 등 필요한 경우 운전자의 개입을 요구하는 자율주행시스템 ② 조건부 완전자율주행시스템 : 지정된 조건에서 운전자의 개입 없이 자동차를 운행하는 자율주행시스템 ③ 완전 자율주행시스템 : 모든 영역에서 운전자의 개입 없이 자동차를 운행하는 자율주행시스템

자동화 단계 구분

• Level 0~2 : 운전자 보조 기능 (최대 부분 자동화)

• Level 3~5 : 자율주행 기능 (조건부 자동화 ~ 완전 자동화)

• 현행 : 레벨2 '부분 자동화' 기술 상용화, 레벨3 '조건부 자동화' 기술 도입 (양산차에 레벨3 적용 : 메르세데스 벤츠, 혼다, 현대자동차 / 작동 조건이 100km/h 이하로 매우 낮음) : 자율주행 시스템이 정상적으로 작동하는 상황에서 사고 발생 시, 책임 소재는 명확히 자량 제조사에 있음.

장점

• 운전 노동의 자유화
• 독립적이며 안전한 이동
• 이동 중 가치를 생산하는 새로운 융합 산업의 발전 도모
• 고령화 사회 및 취약 지역에 인프라 제공 (정기 순환형 무인미니버스)
• 무인 수송 및 물류 셔틀
• 음주운전/운전부주의 등의 운전자 원인 사고는 현격히 감소할 것

필요 사항

• 도로 환경 개선

• 자율 주행 전용 도로 개설 : 기존 차량의 통행에 영향 주지 않으며, 새로운 투자 및 시장 창출의 효과도 기대할 수 있음 : 장애인, 고령자 등 교통 약자 or 교통 서비스 소외지역 주민의 이동 편의 높일 수 있는 기술

• 교통 법규의 변화 및 새로운 규제 설정

• 일반 도로에서의 주행 우선권 결정 (사람이 운전하는 차량 vs 자율주행 차량)

• 자율주행 시스템을 위한 장치

• 운전자 기준의 신호등, 교통 법규, 도로 인프라(디지털화) : 자율주행 시스템의 원활한 작동을 위해서는 낮밤/날씨 등에 영향을 받지 않고 정확하게 도로 표지판을 식별하는 것이 중요 (ex. LED 스마트 가로등 필요)

문제점

• 프로그램화된 기술로는 해결하기 어려운 복잡한 상황에 대한 직관적 판단 능력/융통성 부족

• 데이터가 없는 긴급 상황에 대한 대처 능력

▷ AR/VR 혹은 실제 도로 상황과 매우 유사한 게임환경 구축 후 사용자들 토대로 발생 가능한 사고 상황/ 도로 상황 데이터 축적

• 프라이버시 침해 : 주행 과정에서 수집된 데이터에 대한 프라이버시 침해 및 보안 (이용자의 현재 위치, 자주 가는 장소, 운전자 습성 등) : 차량으로 촬영된 정보가 유출될 시 나라 사이의 간첩 행위에 활용될 수 있음

• 해킹에 의한 위험 : 목적지 변경 시 택배 화물의 분실, 운행시스템 해킹으로 인한 통제불능 등

▷ 사이버 보안 관리체계를 탄탄하게 갖추고 위험 평가/관리를 필수적으로 수행한 차량만이 판매 가능하도록 규정 ▷ 허점을 찾기 위해 사이버 보안 챌린지 대회 개최, 레드팀 훈련 시행 등 (해킹에 성공할 시 상금)

• 윤리적 판단 기준의 설정 : 누가 어떤 해결 방안으로 프로그래밍? : 그 기준은 무엇이며 전 세계적으로 동일한 기준 제정/개별 국가 자율?

▷ 인명 보호를 최우선하도록 설계 및 제작 ▷ 이를 제외한 윤리에는 정답이 없음. 모든 관련 주체의 합의/논의를 통해 끊임없이 개선하는 과정이 필수적임

트롤리 딜레마 논제의 비현실성

트롤리 딜레마 : 사고가 불가피할 때 자동차의 소프트웨어가 어느 방향을 취할지 결정해야 하는 상황을 의미 EX> 사고가 일어날 것이 확실한 상황에서 도로의 한 쪽에는 엄마와 아기가 있고, 자동차 앞쪽엔 한 무리의 어린 학생들이 길을 건너고 있으며, 도로의 다른 쪽은 절벽이라면, 자동차가 내릴 수 있는 가장 윤리적인 결정은 무엇일까? 자동차가 방향을 틀어 엄마를 치는 것일까, 아이들에게 돌진하는 것일까, 아니면 절벽으로 몰아 차 안에 탄 사람을 죽도록 하는 것일까?

• 비현실성 ① 상황 발생 가능성 : 트롤리 딜레마와 같은 매우 제한적인 공간에서, 자율주행자동차는 트롤리 결정을 내리는 상황을 맞닥뜨리기 전에 이미 환경에 반응함 ② 반응 속도 : 자율주행자동차는 인간 운전자보다 훨씬 빨리 멈출 수 있음. 충돌 가능성이 있는 상황이 감지되면, 자동차는 밀리초만에 제동을 시작함. 센서의 범위가 차량의 정지거리를 훨씬 넘어서므로 자동차가 치명적인 상황에 처할 경우는 훨씬 줄어들게 됨.

[참고자료] https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=90783 https://www.koya-culture.com/news/article.html?no=131812 https://m.hankookilbo.com/News/Read/A2022062309390004941 https://www.etri.re.kr/webzine/20190705/sub01.html https://www.easylaw.go.kr/CSP/CnpClsMainBtr.laf?csmSeq=1593&ccfNo=1&cciNo=1&cnpClsNo=1 https://www.hani.co.kr/arti/science/future/1036771.html http://www.carguy.kr/news/articleView.html?idxno=45963

전통적인 데이터 프로세싱 방법으로는 처리할 수 없을 만큼 대규모이거나 복잡한 데이터

빅데이터 기술

: 기존의 데이터베이스, 관리 시스템을 넘어 다양한 형태를 가진 대량의 데이터를 분석함으로써 의미있는 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술

빅데이터 등장배경

• 기술 발전에 따른 데이터 저장, 처리 비용 감소
• 실시간 서비스, SNS 서비스 등으로 디지털 정보량의 기하급수적 증가
• 기존 데이터의 저장, 관리, 분석, 기법의 한계

빅데이터 특징

• Volume(규모) : 대규모 크기
• Variety(다양성) : 비표준 형식의 광범위한 범위
• Velocity(속도) : 신속하고 효율적으로 처리
• Value (가치) : 분석할만한 가치를 가지는 데이터여야 함
• Veracity (유효성/진실성) : 신뢰성 및 타당성
• Volatility (휘발성) : 데이터가 얼마나 오래 유의미함을 가지는지
• Validity (정확성) : 정확한 정보인가 (정확성이 없다면 규모가 커도 무의미)

빅데이터 활용

• 수백 년 전 기록을 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 미래 예측 가능

• 역사적 데이터를 기반으로 한 과거 기상 데이터는 향후 몇 십년 내의 지진, 화산 폭발 등 기후 예측에 도움

• 심야 버스 노선도, 고객 맞춤형 상품 출시 등 데이터를 기반으로 사용자의 니즈 파악 가능

• 페이팔 : 온라인 쇼핑몰 사기 수법 분석 및 예방을 위한 딥러닝 도입 → 사기 유형 비교 및 사기 방식 탐지, 다양한 유사수법 파악

• 아마존 : 분석 시스템을 통해 특정 나이, 특정 취향, 특정 수입의 고객이 어떤 상품을 좋아할지 예측하여 쇼핑하는 시간 동안 배너로 보여줌 : 경쟁 업체의 가격, 예상 이익률, 웹사이트 내의 활동 등을 토대로 상품의 가격을 10분마다 최적화

빅데이터 장점

• 분야를 가리지 않고 전 영역에 걸쳐 사회와 인류에 가치 있는 정보 제공 가능

• 데이터 처리 및 분석 : 대규모 데이터 세트의 분산 처리를 가능하게 하므로 처리 시간 단축 및 컴퓨팅 리소스의 효율적 사용이 가능 : 기계 학습 알고리즘을 통해 고객 행동 및 선호도 패턴/경향 식별 가능

• 공급망 최적화 : 소매 업체는 공급망 데이터 분석을 통해 비효율성과 개선 기회를 식별 가능함 (ex. 운송 경로의 최적화를 통한 비용 감소)

빅데이터 단점

• 사생활 침해 및 보안 문제 : 수 많은 개인 정보의 집합이므로 보안 문제가 발생한다면 개인정보 유출로 이어짐. 또한 누적된 정보 패턴에 기초하여 개인의 생활 패턴/성향에 대해 분석할 수 있게 되므로 개인정보 침해 그 이상의 위험이 발생 가능 → 블록체인을 결합하여 데이터의 암호화를 통해 보호 가능 → 보호와 활용의 균형적 인식을 고려한 법률 규제 필요

• 통합, 스토리지 용량 및 부족한 IT 예산 : 대량의 데이터를 관리 및 저장하기 위한 전문 인프라 및 도구가 필요 → 데이터 웨어하우징, 분산 컴퓨팅 및 클라우드 기반 스토리지 솔루션

• 기술 격차 : 빅데이터 기술 및 데이터 과학에 능숙한 전문가가 부족 → 전문가 양성을 위한 국가적/기업 차원에서의 교육 및 개발 투자가 필요

Security Token Offering, 토큰 증권 발행 : 디지털 자산 산업과 종전 증권산업의 융합을 의미

토큰 산업이 블록체인 기술에 기초한 수평·분권화 플랫폼으로 종전의 인프라를 대체할 것이라는 예측도 있음. 이 때, 블록체인 기술은 웹 3.0과 챗GPT 등 인공지능을 활용해 처리 속도, 처리 용량 문제를 해결하는 대안으로 떠오르고 있음.

: 종전 인프라의 단점 보완 가능 ▷ 수직·중앙 집권화 플랫폼을 뛰어넘어 독과점 이슈 해소 ▷ 사회적 비용을 대폭 감소

STO 인프라 마련? 가상자산의 제도적 기틀 선행 필요

STO를 가상자산 시장과 분리해서 볼 수 없음 → 국제적으로 가상자산 관련 명확한 가이드라인 필요 → (해외 G7) 가상자산을 제도권으로 편입시켜 투자자 보호와 블록체인 산업의 투명성 강화를 추진

• 우려점 → 가상 자산과 관련된 잠재적 위험 Ex> 자금 세탁, 테러 자금 조달 및 탈세 등

Artificial Intelligence : 컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 데이터를 분석하고 추천하는 기능을 포함하여 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지능 능력 등 사고 판단과 관련된 다양한 고급 영역을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 일련의 기술

AI의 특징

1. 문제 해결력 : 수식 계산, 사진 속 대상 판단 등 문제 해결을 위한 지능적 행동
2. 학습 : 입력과 출력의 데이터가 주어지면 규칙을 자동으로 파악하는 모델 (머신러닝, 딥러닝)
3. 범용성 : 딥러닝 모델을 수정하여 다양한 분야로의 응용이 가능

분석형 AI

전통적 인공지능 기술 : 데이터 분석, 소비자 패턴 분석, 사용자 언어 분석에 특화

생성형 AI

텍스트, 영상, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 콘텐츠를 새로 만들어 내는 인공지능 기술 Ex) 챗GPT(텍스트 생성형) 미드저니(이미지 생성형)

활용성/전망

• 공정 및 물류 '스마트 팩토리' : 공장에 인공지능을 적용하여 공정 및 물류 업무 프로세스를 스마트하게 처리함 → Ex> 물류 자동화, 자율 주행 로봇이 필요한 물건 직접 찾고 나름, 기계의 고장 여부 분석 및 부품 교체 필요 여부 예측

• 영업 분야 : 사용자 맞춤 추천 기능으로 판매율 향상 → Ex> 넷플릭스 : 사용자의 영상 시청 패턴 분석 및 선호도 파악 & 맞춤 콘텐츠 추천

• 마케팅 분야 : 소비자의 취향 및 트렌드 흐름 예측 가능 : AI 비디오 편집을 통해 단시간 내에 고품질의 비디오 제작 가능 → 제품/서비스 기획 및 디자인 구상에 생성형 AI 활용성 매우 높을 것으로 예상

• 고객 관리 : CS 업무에서 챗봇 도입함으로써 24시간 고객에게 서비스 제공 가능 : 고객들의 니즈 파악을 통한 유의미한 데이터 찾아내기

• 얼굴 인식을 통한 보안 관리 : 기업에서 정보 유출 및 보안 이슈에 대응하기 위해 얼굴 인식 기술을 사내 컴퓨터에 도입하여 보안을 강화

• 사무 행정 Ex) 마이크로 소프트 Ms Office의 '코파일럿(Copilot)' ▷ Word - 간단한 프롬프트만으로 조직 정보를 받아와 초안을 작성 ▷ 엑셀 - 수식뿐만 아니라 자연어로 데이터 세트에 대한 질문이 가능하며 질문에 기반한 새로운 수식 제안 ▷ PPT - 기존 서면 문서를 제공하면 발표자 메모 및 소스가 포함된 PPT 자료를 제공

• 새로운 일자리 : 기획과 가장 유사한 결과물을 창출해내기 위해 생성형 AI와 소통하는 직업이 생겨남

한계 및 위험성

• 정보의 정확성 : 제한적인 학습 데이터 범위(챗GPT는 2021/9까지의 데이터만 습득함) 및 정확성 판별 능력의 부재 → 데이터의 출처를 함께 확인할 수 있도록 기능 개선? (구글 바드)

• 데이터 보안과 윤리 (저작권 분쟁) : 개인 정보, 기밀 정보, 지적 재산을 생성형 AI에 입력할 경우 이는 공개 정보로 취급되어 타인에게 민감한 정보가 유출될 수 있음. → 데이터 입력시 공개 정보로 취급할 것인지 말것인지 체킹하는 방식은? → 저작권 문제가 없는 자료들로만 학습 모델로써 사용

• 데이터 오염 문제 : 인공지능의 학습 과정에서 주입되는 데이터를 조금만 오염시켜도 엇나간 결과물이 나올 수 있음. 이는 인공지능에게 일반적이지 않은 일이 벌어지면 엉뚱한 결과 심지어는 위험한 결과로 이어질 수 있음. Ex> 유명인의 사진을 학습하는 머신러닝 알고리즘의 학습 자료로써 두 사진을 합치거나 원래 이미지 안에 작은 그림을 삽입하여 학습시킴. 알고리즘은 결국 사진 속 인물을 타른 사람으로 인식하게 됨. → 기본 보안 실천 사항인 '망 분리'와 '최소한의 권리 부여'를 통해 학습 데이터를 무분별하게 제공하지 않도록 제한을 둔다면 해결될 수 있을 것임. → 모의 해킹과 레드팀 훈련을 더욱 강화된 방법으로 철저히 진행하여 강화 실험을 여러번 거친 알고리즘 모델 완성.

• 윤리적 문제 : 자율 주행 - AI의 판단에 의해 발생한 사고의 책임은 누구에게 있는가? : 딥페이크 - 정치/사회 영역의 가짜 뉴스로 인한 혼란, 특정 인물을 콘텐츠로 활용하여 음란물/음해의 목적으로 사용 → 윤리적 요인과 관련한 명확한 기준 및 강화된 법률를 토대로한 규제가 필요

참고자료 https://m.blog.naver.com/skinfosec2000/222029239340 https://elice.io/newsroom/dx_ai_definition_examples_5 https://imvip.tistory.com/284

Finance + Technology : 금융 서비스와 정보기술의 융합을 통한 금융서비스/산업의 변화를 통칭

Ex> 모바일 뱅킹, 앱카드 (서비스 외에도 금융 시스템의 전반을 혁신하는 기술 역시 핀테크의 일부임.)

핀테크 기술의 기대효과

• 금융 경쟁 촉진
• 소비자 편익 향상
• 일자리 창출 : 규제를 줄이고 지원을 늘리면 새로운 서비스가 시도됨에 따라 핀테크 기업의 창업 및 성장으로 일자리가 늘어남.

핀테크 기술의 단점

• 보안 및 신뢰성 : 공인인증서/보안카드의 부재로 보안성 낮아짐 : 오프라인 대리점의 부재로 노년층 접근성이 낮아짐 → 블록체인을 통한 데이터 암호화로 보안 문제에 대응
• 클라우드 컴퓨팅 보안 문제 → 다중 클라우드/하이브리드 클라우드를 적용한 데이터 분산 저장
• 기존 뱅킹 시스템의 이전 → 모든 사용자 계정 및 액세스 권한을 철저히 검토하여 안전하지 않은 접근 불허용

핀테크 문제 해결 : 보안 대책

• AI를 이용한 부정행위 감지 → AI와 머신러닝으로 고객 및 기업 데이터 효과적 분석 및 위험 예측, 대량의 데이터 검사를 통해 취약성 확인

• SASE(보안 접근 서비스 엣지) → 클라우드 기반 인프라를 통해 조직의 보안 강화 및 민감성 데이터의 악용 효과적으로 방지

• 첨단 블록체인 → 블록체인에서 일어나는 거래는 복호화가 어려우므로 안정성과 신뢰성이 높음.

블록체인 (Block Chain)

데이터 분산 처리 기술 : 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 모든 거래 내역 등의 데이터를 분산/저장하는 기술

거래 명세서를 담은 새로운 '블록'들이 이전의 블록과 '체인'처럼 연결되어 하나의 장부를 만듦. 공공 거래 장부라고도 부르며, 가상 화폐로 거래할 때 발생할 수 있는해킹을 막음.

블록체인 기술의 특징

• 분산저장 : 여러 명이 데이터를 저장하므로 위/변조가 어려움
• 중앙 관리자가 불필요 (탈중앙화) : 다수가 데이터를 저장하므로 공식적인 증명 등이 필요 없어짐에 따라 중앙 관리자가 존재하지 않음
• 가상 화폐의 등장 : 중앙 은행이 없어도 화폐 발행 및 유통이 가능해짐
• 계약의 자동화 (스마트 컨트랙트) : 중재자 필요없음에 따른 효율 상승, 빠른 거래, 비용 절감 가능
• 무결성 및 안정성 : 한 번 기록된 데이터는 수정이 어려움

블록체인 기술의 단점

• 잊혀질 권리 : 개인정보보호법- 자신의 개인정보 삭제를 요구할 수 있는 '삭제권' 보장 : 블록체인은 '삭제권'에 상충함 → 개인정보를 암호화하여 온체인에 넣고, 삭제 요청이 올 경우 암호키만 삭제하는 방법 (암호화로 인해 정보에 접근할 수 없으며, 암호키를 없애면 삭제로 간주할 수 있음. 다만 "진짜 정보 삭제 vs 접근 권한 삭제"에 대한 논쟁은 있음)

• 확장성 문제 : 모든 참여자들에게 동기화된 원장을 유지해야 하므로 처리할 수 있는 거래량에 제한이 있음. 퍼블릭 블록체인은 모든 거래를 모든 노드가 처리하기에 확장성에 더 큰 문제가 나타남. → 블록 저장 공간의 분산화를 통해서 해결할 수 있지 않을까? 분산형 클라우드 등)

블록체인 적용 가능 분야

• 금융 서비스 : 은행 간 결제, 해외 송금, 디지털 자산 거래 등 금융 분야에서 신뢰성 및 보안성 향상

• 의료 및 건강관리 : 환자의 기록에 대한 보안 및 무결성을 보장하므로 의료 데이터의 공유와 액세스 개선이 가능. ▷ 신원 확인, 의료 기록 공유, 의약품 관리, 임상 실험 결과 추적 등에 활용

• 에너지 관리 : 분산 에너지 시스템에서 에너지 거래와 공급 관리를 간소화하고 효율적으로 처리할 수 있음. 에너지 생산자-소비자의 직접 거래를 통해 중간 업체 배제 및 에너지 효율성 향상 가능

핀테크 관련 Key word

• Open API : 인터넷 이용자가 직접 응용프로그램과 서비스 개발이 가능하도록 공개된 API Ex> 구글맵 API 공개 ▷ 친구찾기/부동산 정보 등 신규서비스 창출

• 로보어드바이저 : 로봇이 개인의 자산운용을 자문/관리하는 자동화 서비스

• 인터넷 전문은행 : 모든 금융서비스를 이넡넷 상에서 제공하는 은행 (실물 지점 운영 X → 낮은 대출금리/수수료)

• 크라우드 펀딩 : 자금이 필요한 사용자가 네트워크를 이용해 불특정 다수로부터 자금을 모으는 방식

• 빅데이터 : 디지털 환경에서 생성되는 문자/영상을 포함하는 대규모 데이터 (이를 이용한 생각과 의견의 분석/예측 가능)

• 테크핀 : 기술기반 업체가 구축해놓은 플랫폼을 통해 다양한 금융 서비스를 제공하는 형태

• ICT (Information and Communications Technologies) : 정보통신 기술로, 정보 매체를 운영/관리하는테 필요한 소프트웨어 기술 및 정보 활용의 모든 방법을 아우르는 개념

• 테스트베드 (Test-Bed) : 새로운 기술의 성능 및 효과를 시험할 수 있는 환경으로, 금융시장과 소비자를 대상으로 금융서비스 테스트가 가능

• 금융규제 샌드박스 : 신기술/서비스에 규제를 적용하지 않고 실험과 검증을 임시로 허용하는 것

• 레그테크 (Regtech = 규제 Regulation + Technology) : 혁신적인 사업 모델 운영 시, _AI/블록체인/빅데이터 분석 등을 통해 규제 대응을 자동화하고 이를 실시간으로 활용함_으로써 각종 규제와 법규에 효과적으로 대응하고 소비자 신뢰 및 준법성을 높이는 기술

• 인슈(어)테크 (보험 Insurance + Technology) : 블록체인/바이오인증/빅데이터 등으로 절차를 줄이고 보험지급을 자동화 하는 방식

▲ 클라우드 서비스의 정량적 특징

▲ 클라우드 서비스의 정성적 특징

특징

클라우드 vs 클라우드 컴퓨팅 vs 클라우드 서비스

① 클라우드 컴퓨팅 (Cloud computing)

* 퍼블릭 클라우드 (Public cloud)

* 프라이빗 클라우드 (Public cloud)

* 하이브리드 클라우드 (Public cloud)

* 멀티 클라우드 (Public cloud)

② 클라우드 서비스 (Cloud service)

* Saas (Software as a Service, 소프트웨어 기반 서비스)

* Paas (Platform as a Service, 플랫폼 기반 서비스)

* Iaas (Infra as a Service, 인프라 기반 서비스)

장점

고려 요소

멀티 클라우드와 데브옵스

클라우드 + HPC = HPCaaS

HPCaaS (HPC as a Service, 클라우드 HPC)

적용 분야

코드를 입력하세요
```<div> : 화면 전체를 사용하기 때문에 자동으로 줄바꿈 됨.
<span> : 줄바꿈이 되지 않는 무색 무취의 tag

코드 내의 동일 단어 한번에 바꾸기 : replace (vsc 단축키 : ctrl + h)

<style>
. = class 
# = id
단, 우선순위 : id > class > tag
id : 학번(절대로 중복되지 않는 것)
class : 반(같은 반일 수 있음)


제어할 태그 선택하기
-> button을 클릭했을 때 button에 저장된 js 코드에 의해 동적으로 <body> tag를 선택하게 만들고 싶음

: document.querySelector(selector);
(selector : <body>, #id, .class 등 내가 선택하고자 하는 것)



JavaScript란?
Html, CSS = 컴퓨터 언어
JavaScript = 컴퓨터 프로그래밍 언어

-> 프로그래밍?
어원 : "순서"를 만드는 행위

-> 컴퓨터 사용의 목적
어떤 일을 수행할 때
: 특정 하나의 기능만 사용 (x)
: 어떤 의도에 따라 순서대로 여러 기능을 작동 (o)
-> 시간의 순서에 따라('동적으로') 실행되어야 할 동작을 배치하여 적어둔 후, 컴퓨터에게 전달 = 프로그래밍



toggle
- 오직 두 가지 상태만 존재하는 상황에서, 스위치를 누르면 한 값이 되고 다시 한 번 누르면 나머지 값으로 변하는 것 
(ex : 야간모드 on/off)

<script> tag

= 웹 브라우저에게 ' Html의 코드로 JS가 시작됨 ' 을 알려주는 tag : script tag 안쪽의 코드를 JS로 해석

• HTML : 정적인 코드

    <h3>HTML</h3>
         1+1

   결과 : 1+1

  
  

• JavaScript : 동적인 코드

    <h3>JavaScript</h3>
      <script>
        document.write(1+1);
      </script>

 결과 : 2  

2. EVENT

<input type = "button" value="Hi" onclick="alert('hello')">

• 'onclick 속성'의 "속성값" = alert('hello') : 반드시 JS가 와야함. : 웹은 'onclick 속성'의 "속성값(=JS)"을 기억하고 있다가 onclick이 소속된 tag를 사용자가 클릭했을 때 실행시킴.
  이처럼 웹 위에서 일어나는 일을 EVENT라 칭함. 어떠한 이벤트가 일어났을 때 특정 JS가 실행되도록 하는 것이 onclick.
  * 웹의 이벤트 ? - onclick="(~JS~)" : onclick이 속성된 button을 누를 경우 속성 값으로 저장된 JS 코드 실행 - onchange="" : 입력된 글씨가 변경될 경우 속성값으로 저장된 JS 코드 실행 - onkeydown="" : 아무 키를 누를 경우 속성값으로 저장된 JS 코드 실행 - +) type : type="button" : click : type="text" : 글씨 입력

• box 모델

        h1{
            border-width : 5px;
            border-color : pink;
            border-style : solid;
            display : inline;  /* h1 태그가 블록이 아닌 인라인으로 content 크기만큼만 차지하게 해줌 */
  
        }   /* h1 태그는 화면 전체를 차지 = "block level element" */
        a{
            border-width : 5px;
            border-color : pink;
            border-style : solid;
            display: block;  /* a 태그가 블록으로 content 크기만큼만 차지하게 해줌 */
  
        }   /* a 태그는 자신의 content 크기만큼만 차지 = "inline element" */

h1, a{ /,를 통해 여러 태그에 한번에 적용 가능/ border-width : 5px; border-color : pink; border-style : solid;

            border : 5px pink solid; 
            /*위, 아래 동일 코드임. 중복 코드 방지를 위해 한번에 작성 가능(단 콤마(,) 사용을 하지 않아야함*/
        }

• div 태그

• 어떠한 의미도 가지지 않음. 디자인의 목적을 위한 무색무취의 태그임.

• block level의 태그이므로 기본적으로 줄바꿈이 적용됨.

• span 태그

• div와 동일한 용도의 태그

• inline level의 태그이므로 줄바꿈이 적용되지 않음.

#grid ol { ~ } => id가 grid인 요소에 포함된 ol에만 적용