서울에서 주택분 재산세를 500만 원 넘게 내는 사람이 올해 처음 10만 명을 넘었습니다. 서울시 자료를 국회가 받아 공개한 수치인데, 숫자만 보면 한 해 만에 거의 절반 가까이 늘었습니다. 내 세금은 어떻게 되는지, 왜 이렇게 갑자기 뛰었는지 궁금한 분이 많을 것 같아 정리했습니다. 500만 원 넘게 내는 사람이 1년 새 3만 명 넘게 늘었다 보도에 따르면 … Read more
기출문제를 풀어 보라는 조언은 맞지만, 기출 원문을 그대로 옮기는 것은 저작권과 정확성 면에서 적절하지 않습니다. 그래서 이 글은 교재와 학습 자료에서 반복되는 접근통제·인증 개념을 바탕으로 새로 만든 8문제를 푸는 방식으로 구성했습니다. 실제 기출 원문이 아니며, 풀이 속 계산은 직접 검산했습니다. 이 글의 구성 접근통제 모델, 기밀성·무결성 모델, 커버로스, 생체인식, 패스워드 해시, AAA 프로토콜, SSO·인가, 보안 … Read more
HTTPS가 안전하다는 말은 누구나 알지만, 무엇이 어떻게 안전한지 설명하라고 하면 막히는 경우가 많습니다. 정보보안기사에서는 TLS 핸드셰이크 순서와 키 교환 방식, 전방 비밀성(PFS)이 필기와 실기 모두에서 반복되는 주제입니다. 이번 글에서는 TLS 1.2와 1.3을 비교하며 핵심만 짚어 보겠습니다. 이 글의 구성 TLS가 해결하는 문제와 핸드셰이크의 큰 흐름 1.2와 1.3의 차이 전방 비밀성(PFS)이란 0-RTT와 세션 재개의 주의점 openssl로 … Read more
한국은행 금융통화위원회가 내일(10월 22일) 기준금리를 결정합니다. 7월과 8월 두 번 연속 올린 뒤 처음 맞는 회의라서, 시장의 관심은 올릴지보다 멈추면서 어떤 신호를 줄지에 쏠려 있습니다. 지금까지 보도된 내용으로 판을 정리해 봅니다. 지금 상황 요약 현재 기준금리는 연 3.00%입니다. 7월 16일과 8월 27일에 각각 0.25%p씩 올려 2.50%에서 3.00%가 됐습니다. 8월에는 위원 7명 중 6명이 인상에 찬성했고 … Read more
전날 3.7%대 급락했던 코스피가 하루 만에 3%대 반등하며 5,700선을 되찾았습니다. 장중에는 매수 사이드카까지 발동됐고, 원·달러 환율은 2년 만의 최저 수준으로 내려왔습니다. 오늘 시장에서 무슨 일이 있었는지 숫자 위주로 정리합니다. 오늘 시장 한눈에 보기 코스피: 5,735.66, 전일 대비 182.92포인트(3.29%) 상승 코스닥: 792.76, 10.79포인트(1.38%) 상승 원·달러 환율: 1,325.2원, 2.9원 하락(주간 거래 종가) 장중 흐름과 사이드카 코스피는 5,666.34로 … Read more
DSR 계산기 연소득과 기존 대출을 반영한 DSR과 스트레스 금리 적용 전후의 최대 대출 가능액을 한 번에 확인하세요. 계산기 센터청약가점 계산기DSR 계산기 1. 소득과 한도 기준 연소득 (세전) 만원 근로소득은 세전 연소득, 사업·기타 소득은 증빙 가능한 연 소득 기준입니다. DSR 한도 은행권 40% 비은행(2금융) 50% 2. 새로 받으려는 대출 희망 대출금액 만원 대출 금리 (연) % … Read more
청약가점 계산기 무주택 기간, 부양가족, 청약통장 가입기간을 입력하면 84점 만점 기준 가점과 다음 가점 상승일까지 보여줍니다. 계산기 센터청약가점 계산기DSR 계산기 1. 무주택 기간 (최대 32점) 현재 상태 무주택 (본인·배우자) 만 30세 미만 미혼 주택 보유 무주택 기산일만 30세 생일(30세 이전 혼인이면 혼인신고일)과 마지막 주택 처분일 중 늦은 날 입주자모집공고일모집공고를 확인하세요. 기본값은 오늘입니다. 2. 부양가족 수 … Read more
IT Stack 계산기 센터 청약가점과 DSR을 몇 번의 입력으로 가늠해 보세요. 가입도, 저장도 필요 없습니다. 계산기 센터청약가점 계산기DSR 계산기 84 청약가점 계산기 무주택 기간, 부양가족 수, 청약통장 가입기간을 넣으면 84점 만점 기준 가점과 다음 가점이 오르는 날짜까지 알려줍니다. 계산하러 가기 → % DSR 계산기 연소득과 기존 대출을 반영해 DSR을 계산하고, 스트레스 금리 적용 전후의 최대 … Read more
표준화와 정규화는 이름이 비슷해서 시험에서 서로 바꿔 내기 좋은 개념입니다. 더 중요한 것은 개념 구분이 아니라, 이를 어느 데이터에 대해 계산하느냐입니다. 이 부분을 잘못하면 모델 성능이 실제보다 좋게 나오는 데이터 누수가 생깁니다. 이 글의 구성 스케일링이 필요한 이유 표준화와 Min-Max 정규화 이상치가 있을 때의 차이 데이터 누수와 올바른 순서 스케일링은 왜 필요한가 키(cm)와 연봉(원)처럼 단위와 … Read more
분류 모델을 만들었다면 그다음은 얼마나 잘 맞히는지를 말해야 합니다. 이때 정확도 하나만 보면 전혀 쓸모없는 모델이 좋은 모델처럼 보이는 일이 생깁니다. 빅데이터분석기사 필기와 실기에서 평가지표가 반복되는 이유도 여기에 있습니다. 이 글의 구성 혼동행렬의 네 칸 숫자 하나로 보는 정확도의 함정 정밀도, 재현율, F1, 특이도 ROC 곡선과 AUC 혼동행렬의 네 칸 혼동행렬은 실제 값과 예측 값을 … Read more
