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관계대수 연습문제 - 기본키 모두 매칭하는 문제   교수의 강의 관련된 정보는 "instructor"-"teaches"-"section"학생의 수강 관련된 정보는 "student"-"takes"-"section"    왜 SELECT에 교집합을 걸어주지 않고 따로 JOIN해 교집합을 걸어둔 걸까?=> 결론부터 말하면,, 하나의 애트리뷰트에 관련된 조건이 두 개면 SELECT 조건에 교집합을 넣어줄 수 없음 !!따라서 연습문제 5번은 교집합 따로 해줘야 하지만 연습문제 4번은 SELECT조건에 두 개의 조건 때려넣어도 됨. 합집합의 경우 맞게 나오지만 교집합의 경우 A가 나와야 하는데 아무것도 나오지 않기 때문에 교집합은 안 된다..자세히 말하면,,애트리뷰트는 원자성을 가진다. "강의한 교수" 라는 애트리뷰트는 L 또는 K.. 2025. 4. 3.
관계형 데이터 모델과 관계대수(2) Relational Algebra(관계 대수) 관계 대수는 한 개 또는 두 개 릴레이션을 피연산자로 하여 연산 결과로 새로운 릴레이션을 반환  : 데이터베이스로부터 데이터를 조회하기 위한 언어* Pure Query Language: 데이터 조회만을 위한 언어(정의, 조작 지원x)선언적 성격이 강한 SQL이 동일하게 동작하여 쿼리최적화할 수 있는 절차적 "관계 대수" 필요(쿼리최적화의 핵심은 내부적으로 절차적인 관계 대수로 표현해두는 것) 관계 대수 기본 연산 1. Select- select predicate에 비교 연산자 사용 가능- 여러 조건을 걸어줄 때 논리 연산자로 연결 가능- select predicate에서 두 속성의 값 비교 가능   2. Project "학번"이라는 속성이 기본키가 아니기 때.. 2025. 4. 2.
Adverserial attack - FGSM & PGD Adverserial attack(적대적 공격)이란 Adverserial attack의 의미 Adverserial attack이란 딥러닝 모델의 내부적 취약점을 이용해 만든 특정 노이즈값을 이용해 의도적으로 오분류를 이끌어내는 입력값을 만들어내는 것이다. 이때 만들어지는 입력값을 "적대적 예제(Adverserial Example)"이라고 하며 이 조작된 입력값은 딥러닝 모델을 속여 공격에 취약하게 한다."특정 노이즈 주입 -> 적대적 예제 생성(잘못된 입력 주입) -> 모델 속임" 예컨대 위처럼모델이 57.7%의 confidence로 "panda"라고 인식한 그림에 어떠한 noise를 주입하면,사람의 눈에는 그대로 "panda"로 보이지만 모델은 99.3%의 confidence로 "gibbon"으로 인식.. 2025. 3. 31.
[Do-It] CH 7-8. 오픈 소스 프로젝트에 기여하기 오픈 소스에 기여하는 기본적인 흐름1. 프로젝트 복제 (Fork)참여하고 싶은 프로젝트를 찾았다면, 먼저 해당 프로젝트를 Fork 해서 내 GitHub 계정으로 복사한다.Fork는 원본 저장소를 그대로 떠와서 내 공간에서 독립적으로 작업할 수 있게 해주는 기능이다.2. 작업 브랜치 생성복제한 저장소에서 새로운 브랜치를 만든다. 예를 들어 fix-typo 또는 add-dark-mode처럼 작업 내용을 반영한 이름을 붙이는 게 좋다.이 브랜치에서 새로운 기능을 추가하거나 문제를 해결하는 코드를 작성하게 된다.3. 변경 사항 저장 (Commit)작업이 끝나면 코드 변경 내역을 커밋(Commit) 한다.각 커밋에는 변경 내용을 잘 설명하는 메시지를 작성해야 협업자들이 내용을 파악하기 쉽다.ex: "Fix: ty.. 2025. 3. 30.

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