진박사의 일상

가명처리 KISA 송부키 생성 -> 식별자와 key만 남김 -> 결합률 알 수 있음 -> 가명처리 과정 금융정보가명처리 병원정보가명처리 -> 결합 익명처리 식별자 중에서 분석에 꼭 필요한 경우 아니면 제거 준 식별자 중 분석에 불필요한 것은 제거 - 준식별자가 증가하면 Population Uniqueness Issue(식별자가 같은 record가 특정 하나가 될 확률이 커짐)가 발생 민감정보가 포함된 경우 I-다양성과 T-근접성 반드시 적용 변환에 이슈가 되는 record 삭제하는 것도 유효 ARX SEX, AGE, LOC -> Quasi-identifying SEX(둘중 하나) -> Hierarchy wizard -> Use masking -> (*)으로 AGE(크기가 있음) -> Hierarchy w..

a = [1,3,4] b = ['a','c','d'] a.append(2) b.append('b') print(a) ## [1, 3, 4, 2] print(b) ## ['a', 'c', 'd', 'b'] a, b = map(list, zip(*sorted(zip(a,b)))) print(a) ##[1, 2, 3, 4] print(b) ##['a', 'b', 'c', 'd'] 2개의 배열의 정렬 순서를 동일하게 하고 싶은 경우가 있다. (ex, 좌표값의 dx, dy를 각각 저장해 놓은 경우) 이럴 때 사용할 수 있는 방법이 zip 함수를 활용하는 것. zip 함수를 써서 두 배열을 하나의 set로 만들어 sorted해주고 그것을 다시 unzip 연산자 *를 붙여서 zip에 넣어주면 tuple 형태로 정렬된..

class tmp: def __init__(self, num): self.num = num def foo1(a): a = tmp(3) def foo2(a): a[0] = tmp(3) a = tmp(1) foo1(a) print(a.num) ##### 1 a = [tmp(1)] foo2(a) print(a[0].num) ##### 3 파이썬을 하다보면 사용자 정의 객체를 함수 안에서 다른 객체로 덮어쓰기 하고 싶을 때가 있다. C의 경우 이런 경우에는 pointer를 이용해서 call by reference를 하면 되겠지만 파이썬은 어떻게 하면 되는걸까? 파이썬의 경우 immutable 객체는 call by value처럼 함수에서 처리가 된다. 그리고 사용자 정의 인스턴스도 그런식으로 처리되는 것 같다. ..

import ctypes a = [1,'1',1.0,None] >>> for i in a: b = ctypes.cast(id(i), ctypes.py_object) print(b, b.value, type(b), type(b.value)) ''' py_object(1) 1 py_object('1') 1 py_object(1.0) 1.0 py_object(None) None ''' 오늘의 발견 id 함수는 특정 개체의 주소값을 가져오고 ctype.cast는 그 id를 py_object로 변환한다. 그리고 그 cast된 결과의 value값을 가져오면 원래 class에 맞는 type으로 반환이 된다. 이를 잘 활용하면 python에서도 c의 포인터 비스무리한 것을 할 수 있을지도..

컴퓨터 구조 10. 고정소수점수의 표현 (1) 10진연산 -ㄱ. 언팩형식 : 10진수 한자리를 (zone+digit)로 나눠 한 바이트로 표현. 최하위 바이트 존 부분을 부호(양수는 C(1100), 음수는 D(1101), 부호X = F(1111)). 입출력 I/O에 적합한 형식. ex) 123 -> F1F2C3 / -123 -> F1F2D3 -ㄴ. 팩 형식 : 10진수 한 자리를 4bit로 표현.(1byte에 2자리) 최하위 4번째 비트를 부호로 사용(+=C, -=D) (2) 2진연산 - 보수를 활용해 뺄셈을 덧셈의 원리로 연산할 수 있어 가산기만으로 사칙연산이 가능 -ㄱ. 부호화크기 : MSB를 부호비트(0=양수, 1=음수). 음수표현 간단하지만 감/가산기가 모두 필요해서 하드웨어 비용+ -ㄴ. 1의 ..

목표 : 데이터베이스 시스템의 개념과 구조 - 데이터모델(카테고리), 스키마&인스턴스(3단계 스키마 구조), 데이터 독립, 데이터베이스 언어와 인터페이스 데이터 모델 - DB의 구조(데이터의 특성)를 기술하는 개념의 집합 - 데이터 추상화를 가능하게 함 - concept의 수준별 모델 : Physical Model, Conceptual Model, Representational Models Physical Data Models (물리 데이터 모델) - 컴퓨터 저장 매체에 데이터가 어떻게 물리적으로 저장되는가에 대한 상세를 기술 - 물리적 저장 방식에 가까움 -> Low-level Data Model - 레코드와 관련된 정보 : Type, Index, Access path Conceptual Data Mo..