SARAMROBOT

현대 사회에서 소프트웨어가 얼마나 중요한 역할을 하는지는 모두가 잘 알고 있습니다. 생활의 거의 모든 면에서 필수적인 역할을 하고 있죠. 그럼에도 불구하고, 한국에서는 소프트웨어 공학의 중요성을 충분히 인식하지 못하는 경향이 있는 것 같습니다. 이러한 태도는 개발 프로세스를 체계적으로 관리하고 품질을 향상시키기 위한 필수적인 접근 방식과 도구들의 적용을 어렵게 만들고 있습니다. 개발 성숙도에 대해 말씀드리자면, 이는 소프트웨어 개발 과정에서 조직이 얼마나 체계적이고 효율적으로 프로젝트를 관리하고 실행할 수 있는지를 나타내는 지표입니다. 성숙한 개발 프로세스는 품질이 높고 예측 가능한 소프트웨어를 제공함으로써 비즈니스 목표의 달성을 지원합니다. 한국에서는 때때로 소프트웨어 개발이 체계적이지 못한 방식으로 ..

SSO(Single Sign-On)는 사용자가 여러 시스템에 접근할 때 단 한 번의 로그인으로 모든 시스템에 접근할 수 있게 해주는 인증 공유 메커니즘입니다. SSO는 사용자의 편의성을 높이고, 관리자가 사용자 인증을 중앙에서 관리할 수 있게 해주어 보안성을 강화합니다. 여러 SSO 기술과 표준이 있으며, 각각의 기술은 내부적으로 다른 방식으로 구현됩니다. 여기에는 몇 가지 주요 SSO 기술과 그들의 내부 구현 방식에 대한 간단한 설명이 있습니다: SAML (Security Assertion Markup Language): 설명: SAML은 XML 기반의 오픈 스탠다드로, 보안 도메인(Identity Provider)에서 다른 도메인(Service Provider)으로 사용자의 인증 및 권한 부여 데이터..

블로그 인용의 함정: Spring Framework와 예외 처리의 오해 최근 한 블로그에서 Spring Framework를 다루면서 checked exception와 unchecked exception에 대한 내용이 소개되었습니다. 하지만 이 글에서는 Java의 예외 처리 메커니즘을 Spring Framework에 국한된 개념처럼 잘못 전달하였습니다. 이러한 오류는 특히 기술 커뮤니티 내에서 정보의 정확성과 신뢰성에 대한 중대한 문제를 제기합니다. 정보의 정확성이 중요한 이유 기술 블로그나 문서를 인용할 때 정확성은 매우 중요합니다. 잘못된 정보는 독자들에게 혼란을 주고, 잘못된 실무나 학습 방향을 제시할 수 있습니다. 특히 checked exception와 unchecked exception과 같은 기..

인터폴레이션 탐색이란? 인터폴레이션 탐색(Interpolation Search)은 정렬된 데이터 집합에서 값을 찾는 고급 탐색 알고리즘입니다. 이 방법은 이진 탐색을 개선하여, 데이터의 분포를 고려하여 탐색 위치를 예측하고, 그 예측 위치에서 시작하여 탐색하는 기법입니다. 인터폴레이션 탐색의 작동 원리 인터폴레이션 탐색은 데이터 집합의 최소값과 최대값 사이의 비율을 이용하여 탐색할 위치를 예측합니다. 이는 찾고자 하는 키 값이 데이터 집합 내에서 어디에 위치해 있을지 추정하여, 더 적절한 시작점에서 탐색을 시작하게 합니다. 인터폴레이션 탐색의 단계별 과정 데이터 집합의 최소 인덱스(min)와 최대 인덱스(max)를 정합니다. 찾고자 하는 값(target)의 위치를 예측하여 중앙 인덱스(mid)를 계산합니..

이진 탐색이란? 이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 데이터 집합에서 효율적으로 특정 값을 찾는 알고리즘입니다. 중앙값을 기준으로 데이터를 반으로 나누어가며 탐색 범위를 절반씩 줄여나가는 방식으로 작동합니다. 이 과정은 찾고자 하는 값이 발견되거나 탐색 범위가 더 이상 없을 때까지 반복됩니다. 이진 탐색의 작동 원리 이진 탐색은 정렬된 배열에서 중앙에 위치한 요소를 찾고, 그 요소가 찾고자 하는 값인지 확인합니다. 찾고자 하는 값이 중앙값보다 작으면 왼쪽 부분을, 크면 오른쪽 부분을 새로운 탐색 범위로 선택하여 같은 과정을 반복합니다. 이진 탐색의 단계별 과정 정렬된 데이터 집합의 최소 인덱스(min)와 최대 인덱스(max)를 정합니다. 현재 탐색 범위의 중앙 인덱스(mid)를 계산합니다. 중앙..

선형 탐색이란? 선형 탐색(Linear Search), 또는 순차 탐색(Sequential Search)은 가장 기본적인 탐색 알고리즘 중 하나로, 데이터 집합에서 특정 값을 찾기 위해 원소를 하나씩 순차적으로 확인하는 방법입니다. 복잡한 자료구조나 알고리즘을 사용하지 않고, 시작부터 끝까지 원소를 차례대로 탐색합니다. 선형 탐색의 작동 원리 선형 탐색은 배열이나 리스트 등의 자료구조에 저장된 데이터를 처음부터 끝까지 차례로 검사하여 원하는 값을 찾습니다. 찾고자 하는 값이 발견되면, 그 값의 위치(인덱스)를 반환하고 탐색을 종료합니다. 만약 리스트 전체를 탐색했음에도 불구하고 해당 값이 없다면, 탐색 실패를 의미하는 특정 값을 반환합니다. 선형 탐색의 단계별 과정 데이터 집합의 첫 번째 원소부터 시작합..

셀 정렬이란? 셀 정렬(Shell Sort)은 삽입 정렬의 효율을 개선하기 위해 고안된 알고리즘으로, '간격'이라는 개념을 도입하여 떨어진 위치의 요소들을 비교, 교환함으로써 더 빠르게 전체 배열을 정렬합니다. 셀 정렬은 도널드 셀(Donald Shell)에 의해 1959년에 처음 소개되었습니다. 셀 정렬의 작동 원리 셀 정렬은 배열 전체에 걸쳐 광범위하게 요소들을 비교, 교환한 다음, 점차 간격을 줄여가며 비교, 교환하는 과정을 반복합니다. 초기에는 큰 간격으로 시작하여 점차 간격을 줄여가며, 마지막에는 간격이 1인 삽입 정렬을 수행합니다. 이 과정을 통해 삽입 정렬의 이동 횟수를 줄이고, 전체적인 정렬 속도를 향상시킵니다. 셀 정렬의 단계별 과정 초기 간격 h를 결정합니다. 간격 h만큼 떨어진 요소들..

힙 정렬이란? 힙 정렬(Heap Sort)은 완전 이진 트리인 힙(heap) 자료구조를 사용하여 배열을 정렬하는 효율적인 알고리즘입니다. 힙 정렬은 배열 내의 최대값(또는 최소값)을 찾아 맨 끝 요소와 교환하고, 힙의 크기를 줄여가며 이 과정을 반복함으로써 전체 배열을 정렬합니다. 힙 정렬의 작동 원리 힙 정렬은 먼저 입력 배열을 최대 힙(max heap)이나 최소 힙(min heap)으로 구성합니다. 이후, 힙의 루트(최대값 또는 최소값)를 배열의 마지막 요소와 교환하고, 힙의 크기를 하나 줄인 뒤, 다시 힙을 재구성합니다. 이 과정을 배열이 완전히 정렬될 때까지 반복합니다. 힙 정렬의 단계별 과정 입력 배열을 최대 힙으로 구성합니다. 힙의 루트(최대값)를 배열의 마지막 요소와 교환합니다. 힙의 크기를..

병합 정렬이란? 병합 정렬(Merge Sort)은 효율적인 정렬 방법 중 하나로, 분할 정복 알고리즘의 대표적인 예입니다. 배열을 절반으로 나누고, 각 부분을 재귀적으로 정렬한 후, 두 부분을 합치는 방식으로 작동합니다. 병합 정렬의 작동 원리 병합 정렬은 전체 배열을 더 이상 나눌 수 없을 때까지 반으로 나누며, 각 부분을 정렬한 다음, 정렬된 부분 배열들을 다시 합치는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 정렬된 부분 배열들은 서로 비교되며 최종적으로 전체가 정렬됩니다. 병합 정렬의 단계별 과정 배열을 반으로 나눕니다. 각 부분을 재귀적으로 병합 정렬합니다. 정렬된 두 부분 배열을 합쳐 전체를 정렬합니다. 병합 정렬의 복잡도 시간 복잡도: 모든 경우에 O(n log n)입니다. 공간 복잡도: O(n)으로, ..

퀵 정렬이란? 퀵 정렬(Quick Sort)은 분할 정복(divide and conquer) 전략을 사용하는 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 배열을 분할하여 정복하는 이 방식은 대규모 데이터셋에 대해서도 빠른 정렬 속도를 제공합니다. 퀵 정렬의 작동 원리 퀵 정렬은 '피벗'(pivot)이라는 기준 값을 사용하여 배열을 분할합니다. 피벗보다 작은 모든 요소를 피벗의 왼쪽으로, 큰 모든 요소를 오른쪽으로 이동시킵니다. 이렇게 하여 두 부분 배열로 나눈 후 각 부분에 대해 동일한 과정을 재귀적으로 반복합니다. 퀵 정렬의 단계별 과정 배열에서 피벗을 선택합니다(일반적으로 첫 번째 요소, 마지막 요소, 중간 요소 중 하나). 피벗을 기준으로 배열을 두 부분으로 분할합니다. 분할된 각 부분에 대해 퀵 정렬을 재귀적으..