ADsP 35회 기출 복원

📝 기출문제 전체 보기

데이터분석 준전문가(ADsP) 2022년 35회차 기출 복원입니다. 각 문제 아래의 「정답·해설 보기」를 펼치면 정답과 해설이 나타나요. 실전 시험 환경(타이머·자동 채점·오답 누적)에서 풀어보고 싶다면 글 맨 아래 「직접 풀러가기」를 눌러주세요.

1. 문제 1

   4지선다

   사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자 요구에 따라 정보처리 데이터베이스 관리를 하는 소프트웨어를 무엇이라고 하는가?

   • 1.

     DBMS

   • 2.

     Data Dictionary

   • 3.

     SQL

   • 4.

     ERD

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   정답

   1번

   DBMS

   해설

   정답: 1. 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자 요구를 받아 데이터의 정의·조작·제어를 대행하며 데이터베이스를 관리하는 소프트웨어는 DBMS(DataBase Management System)이다.

   오답 풀이

   • 1번: DBMS는 사용자와 DB 사이에서 데이터 관리를 담당하는 관리 소프트웨어이므로 정답이다.
   • 2번: Data Dictionary(데이터 사전)는 데이터에 대한 정보(메타데이터)를 모아 둔 저장소일 뿐 관리 소프트웨어가 아니다.
   • 3번: SQL은 DB를 다루기 위한 질의·조작 언어이지 소프트웨어 자체가 아니다.
   • 4번: ERD는 개체-관계를 도식화한 설계 모델로 소프트웨어가 아니다.

   보충 개념 DBMS는 데이터 정의(DDL)·조작(DML)·제어(DCL) 기능을 제공하며 데이터 무결성·동시성·회복·보안을 책임진다. 대표적으로 Oracle, MySQL, PostgreSQL 등이 있다.

2. 문제 2

   4지선다

   데이터 사이언티스트의 필요 역량으로 적절하지 않은 것은?

   • 1.

     하드 스킬과 소프트 스킬 능력

   • 2.

     데이터 처리 기술

   • 3.

     네트워크 최적화 능력

   • 4.

     고객들에 대한 공감 능력

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   정답

   3번

   네트워크 최적화 능력

   해설

   정답: 3. 데이터 사이언티스트의 역량은 빅데이터 처리·분석 기술의 하드 스킬과, 통찰·전달·협력의 소프트 스킬로 구성된다. 네트워크 최적화 능력은 네트워크 엔지니어의 역량으로 데이터 사이언티스트의 핵심 필요 역량과 거리가 멀다.

   오답 풀이

   • 1번: 데이터 사이언티스트는 분석 기술(하드 스킬)과 통찰·소통(소프트 스킬)을 모두 갖춰야 한다.
   • 2번: 데이터 처리 기술은 분석을 수행하기 위한 대표적 하드 스킬이다.
   • 3번: 네트워크 최적화 능력은 데이터 사이언티스트의 직무 역량이 아니므로 정답이다.
   • 4번: 분석 결과를 비즈니스 관점에서 전달하려면 고객·이해관계자에 대한 공감 능력이 필요하다.

   보충 개념 데이터 사이언티스트의 소프트 스킬에는 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달(스토리텔링·시각화), 다분야 협력이 포함된다. 하드 스킬에는 빅데이터 관리·분석 기술과 도메인 지식이 포함된다.

3. 문제 3

   4지선다

   사생활 침해 방지 기술에 해당하는 것으로 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아 볼 수 없는 형태로 변환하는 포괄적 기술로 올바른 것은?

   • 1.

     익명화

   • 2.

     데이터 마스킹

   • 3.

     가명

   • 4.

     데이터 값 삭제

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   정답

   1번

   익명화

   해설

   정답: 1. 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 것을 포괄하는 상위 개념은 익명화(Anonymization)이다. 데이터 마스킹·가명처리·데이터 값 삭제 등은 모두 익명화를 구현하는 세부 기법에 해당한다.

   오답 풀이

   • 1번: 익명화는 개인을 식별할 수 없게 만드는 포괄적 기술로 정답이다.
   • 2번: 데이터 마스킹은 특정 값을 가리거나 대체하는 익명화의 한 기법이다.
   • 3번: 가명(가명처리)은 식별자를 다른 값으로 대체하는 세부 기법이다.
   • 4번: 데이터 값 삭제는 식별 항목을 제거하는 세부 기법이다.

   보충 개념 비식별화 기법에는 가명처리, 총계처리(집계), 데이터 삭제, 데이터 범주화, 데이터 마스킹이 있으며, 이들을 적용해 개인을 식별할 수 없게 만드는 포괄 개념이 익명화이다.

4. 문제 4

   4지선다

   데이터 분석 알고리즘으로 부당한 피해를 보는 사람을 방지하기 위해서 생겨난 직업으로 데이터 분석 알고리즘으로 인해 피해를 입은 사람을 구제하는 전문가를 무엇이라 하는가?

   • 1.

     데이터 엔지니어

   • 2.

     알고리즈미스트

   • 3.

     데이터 사이언티스트

   • 4.

     데이터 분석가

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   정답

   2번

   알고리즈미스트

   해설

   정답: 2. 알고리즘이 부당하게 적용되어 피해를 입은 사람을 찾아내고 구제하며, 알고리즘의 의사결정을 해명·중재하는 전문가는 알고리즈미스트(Algorithmist)이다.

   오답 풀이

   • 1번: 데이터 엔지니어는 데이터 수집·저장·처리 파이프라인을 구축하는 직무이다.
   • 2번: 알고리즈미스트는 알고리즘에 의한 피해를 구제하는 전문가로 정답이다.
   • 3번: 데이터 사이언티스트는 데이터에서 가치·통찰을 도출하는 분석 전문가이다.
   • 4번: 데이터 분석가는 데이터를 분석해 의사결정을 지원하는 직무로, 피해 구제와는 다르다.

   보충 개념 빅데이터의 부정적 영향(책임 원칙 훼손 등)을 통제하기 위해 등장한 직업이 알고리즈미스트이다. 알고리즘의 객관성·공정성에 문제가 있는지 살피고, 그로 인한 피해를 해결하는 역할을 한다.

5. 문제 5

   4지선다

   빅데이터의 영향에 대해 올바르지 않은 것은 무엇인가?

   • 1.

     산업 전체의 생산성이 향상되었다.

   • 2.

     맞춤형 서비스를 저렴한 비용으로 이용할 수 있게 되었다.

   • 3.

     사회 변화를 추정, 각종 재해 관련 정보를 추출할 수 있게 되었다.

   • 4.

     사물인터넷(IoT)의 발달로 인해 사람이 최대로 개입하게 되었다.

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   정답

   4번

   사물인터넷(IoT)의 발달로 인해 사람이 최대로 개입하게 되었다.

   해설

   정답: 4. IoT의 발달은 센서·기기가 데이터를 자동 수집·처리하게 하여 사람의 개입을 최소화·자동화하는 방향으로 작용한다. "사람이 최대로 개입하게 되었다"는 설명은 사실과 반대이므로 올바르지 않다.

   오답 풀이

   • 1번: 빅데이터 활용으로 의사결정이 정교해져 산업 전반의 생산성이 향상되었다.
   • 2번: 데이터 기반 맞춤형 서비스를 저렴하게 제공·이용할 수 있게 되었다.
   • 3번: 사회 변화 추정, 재해 예측 등 공공·사회 영역에서도 정보를 추출할 수 있게 되었다.
   • 4번: IoT는 자동화를 통해 사람의 개입을 줄이는 방향이므로 옳지 않아 정답이다.

   보충 개념 빅데이터는 기업에는 경쟁력·생산성, 정부에는 사회 변화 대응·미래 전략, 개인에는 맞춤형 서비스를 제공한다. IoT는 사물 간 자율적 데이터 교환으로 자동화를 촉진한다.

6. 문제 6

   4지선다

   빅데이터의 기술 활용에 관련된 설명으로 거리가 먼 것은?

   • 1.

     기업은 원가절감, 제품 차별화, 기업 활동의 투명성 제공 등에 활용한다.

   • 2.

     미래 사회 도래에 대비한 법 제도 및 거버넌스 시스템 정비 방향, 미래 성장 전략 등에 대한 정보를 제공한다.

   • 3.

     정부의 이익을 위해 개인의 정보를 활용한다.

   • 4.

     적시에 필요한 정보를 얻어 다양한 형태로 기회 비용을 절약할 수 있다.

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   정답

   3번

   정부의 이익을 위해 개인의 정보를 활용한다.

   해설

   정답: 3. 빅데이터는 기업의 경쟁력, 정부의 사회 대응·환경 탐색, 개인의 편익 향상에 활용된다. "정부의 이익을 위해 개인 정보를 활용한다"는 것은 사생활 침해·데이터 오용이라는 위기 요인에 해당하며 올바른 활용 방향과 거리가 멀다.

   오답 풀이

   • 1번: 기업은 빅데이터로 원가절감·제품 차별화·투명성 확보에 활용한다.
   • 2번: 정부는 환경 탐색과 미래 전략 수립을 위한 정보로 활용한다.
   • 3번: 정부 이익을 위해 개인정보를 활용하는 것은 오용·침해이므로 거리가 멀어 정답이다.
   • 4번: 적시 정보 획득으로 기회비용을 절약하는 것은 빅데이터의 가치이다.

   보충 개념 빅데이터 활용은 기업·정부·개인 측면으로 나뉜다. 정부의 활용은 사회 변화 대응과 공공 가치 창출이 목적이며, 개인정보를 정부 이익만을 위해 쓰는 것은 통제·관리가 필요한 위기 요인이다.

7. 문제 7

   4지선다

   다음 중 빅데이터 위기 요인과 통제 방안에 대한 내용과 관련이 없는 것은?

   • 1.

     사생활 침해

   • 2.

     데이터의 오용

   • 3.

     데이터 변화 관리

   • 4.

     책임 원칙의 훼손

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   정답

   3번

   데이터 변화 관리

   해설

   정답: 3. 빅데이터의 3대 위기 요인은 사생활 침해, 책임 원칙의 훼손, 데이터 오용이다. "데이터 변화 관리"는 위기 요인 분류에 포함되지 않으므로 관련이 없다.

   오답 풀이

   • 1번: 사생활 침해는 개인정보 노출로 발생하는 대표적 위기 요인이다.
   • 2번: 데이터 오용은 잘못된 분석·예측으로 잘못된 의사결정을 낳는 위기 요인이다.
   • 3번: 데이터 변화 관리는 위기 요인 분류 항목이 아니므로 관련이 없어 정답이다.
   • 4번: 책임 원칙 훼손은 예측에 근거해 사전 처벌·차별이 일어나는 위기 요인이다.

   보충 개념 각 위기 요인의 통제 방안: 사생활 침해 → 동의에서 책임으로(데이터 사용자 책임제), 책임 원칙 훼손 → 결과 기반 책임 원칙 고수, 데이터 오용 → 알고리즈미스트를 통한 구제.

8. 문제 8

   4지선다

   다음 중 데이터베이스와의 통신을 위해 고안된 언어는 무엇인가.

   • 1.

     Python

   • 2.

     Java

   • 3.

     R

   • 4.

     SQL

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   정답

   4번

   SQL

   해설

   정답: 4. 관계형 데이터베이스에 데이터를 정의·조작·제어하기 위해 고안된 표준 질의어는 SQL(Structured Query Language)이다.

   오답 풀이

   • 1번: Python은 범용 프로그래밍 언어로, 라이브러리를 통해 DB에 접근할 수 있을 뿐 DB 전용 언어는 아니다.
   • 2번: Java는 범용 객체지향 언어이며 DB 통신 자체를 위한 언어가 아니다.
   • 3번: R은 통계·데이터 분석 중심 언어로 DB 통신 전용 언어가 아니다.
   • 4번: SQL은 데이터베이스 통신·조작을 위해 고안된 언어이므로 정답이다.

   보충 개념 SQL은 기능에 따라 DDL(CREATE·ALTER·DROP), DML(SELECT·INSERT·UPDATE·DELETE), DCL(GRANT·REVOKE)로 나뉜다.

9. 문제 9

   단답형

   문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된 다수의 콘텐츠를 정보처리 및 정보통신 기기에 의해 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체는?

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   모범답안

   데이터베이스

   키워드: 데이터베이스, DataBase, Database, DB, 데이터 베이스

   해설

   정답: 데이터베이스

   상호 관련된 다수의 콘텐츠를 정보처리·정보통신 기기로 체계적으로 수집·축적하여 다양한 용도로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체는 데이터베이스(DataBase)이다.

   보충 개념 데이터베이스의 특성은 통합된 데이터(중복 최소화), 저장된 데이터(컴퓨터 매체에 저장), 공용 데이터(여러 사용자 공유), 변화하는 데이터(삽입·삭제·갱신으로 현 시점 상태 유지)이다.

10. 문제 10

    단답형

    다음 설명에 해당하는 빅데이터 활용 테크닉은 무엇인가?

    "최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?와 같은 최적화 메커니즘을 찾아가는 방법이다"

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    모범답안

    유전 알고리즘

    키워드: 유전 알고리즘, 유전알고리즘, Genetic Algorithm, GA, 유전자 알고리즘

    해설

    정답: 유전 알고리즘

    생물의 진화(선택·교차·돌연변이) 과정을 모방하여 최적의 해를 점진적으로 찾아가는 최적화 기법이 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)이다. "최대 시청률을 위한 최적의 프로그램·시간대 편성"처럼 최적화 메커니즘을 탐색하는 문제에 사용된다.

    보충 개념 대표적 빅데이터 활용 테크닉: 연관규칙학습(무엇이 같이 팔리나), 유형분석(분류), 유전 알고리즘(최적화), 기계학습, 회귀분석(변수 간 영향), 감정분석, 소셜 네트워크 분석 등이 있다.

11. 문제 11

    4지선다

    데이터 분석을 위한 조직 구조 중 분석 조직 인력들을 현업 부서로 직접 배치하여 신속한 업무 수행이 가능한 구조는 무엇인가?

    • 1.

      분산 조직 구조

    • 2.

      집중형 조직 구조

    • 3.

      기능 중심 조직 구조

    • 4.

      혼합형 조직 구조

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    정답

    1번

    분산 조직 구조

    해설

    정답: 1. 분석 인력을 각 현업 부서로 직접 배치하여 부서가 신속하게 분석 업무를 수행하도록 하는 구조는 분산형 조직 구조이다.

    오답 풀이

    • 1번: 분산형은 분석 인력을 현업에 배치해 신속한 업무 수행이 가능하므로 정답이다.
    • 2번: 집중형은 별도의 독립적인 분석 전담 조직을 두고 전사 분석을 모아 수행하는 구조이다.
    • 3번: 기능 중심 조직 구조는 분석을 별도 조직이 아닌 일반 업무 부서가 수행해 전사적 핵심 분석이 어려운 구조이다.
    • 4번: 혼합형은 보기에 제시된 표준 분류(집중·기능·분산)에 해당하지 않는다.

    보충 개념 ADsP 분석 조직 구조는 집중형(전담 조직, 우선순위 조정 용이·업무 중복 가능), 기능형(현업 부서 자체 수행, 전사 관점 부족), 분산형(전담 인력을 현업에 분산, 신속 대응·전사 표준화 가능)으로 나뉜다.

12. 문제 12

    4지선다

    데이터 거버넌스 체계 단계 중 메타 데이터와 데이터 사전(Data Dictionary)의 관리 수립과 관련된 단계는 무엇인가?

    • 1.

      데이터 표준화

    • 2.

      데이터 관리체계

    • 3.

      데이터 저장소 관리

    • 4.

      표준화 활동

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    정답

    2번

    데이터 관리체계

    해설

    정답: 2. 메타데이터와 데이터 사전의 관리 원칙을 수립하는 단계는 데이터 관리체계 단계이다. 이 단계에서 데이터 정의·관리 정책·표준·절차를 수립한다.

    오답 풀이

    • 1번: 데이터 표준화는 데이터 표준 용어 설정·명명 규칙·메타데이터 구축·데이터 사전 구축을 수행하는 단계로, 그 관리 체계를 세우는 것은 데이터 관리체계 단계이다.
    • 2번: 데이터 관리체계는 메타데이터·데이터 사전의 관리 원칙을 수립하는 단계로 정답이다.
    • 3번: 데이터 저장소 관리는 데이터 관리를 위한 물리적 저장소(데이터베이스·DW 등)를 관리하는 단계이다.
    • 4번: 표준화 활동은 거버넌스 체계 수립 후 데이터 거버넌스 체계를 지속적으로 점검·관리하는 활동이다.

    보충 개념 데이터 거버넌스 체계는 데이터 표준화 → 데이터 관리체계 → 데이터 저장소 관리 → 표준화 활동의 단계로 구성된다.

13. 문제 13

    4지선다

    분석 마스터 플랜의 과제 우선순위 결정과 관련된 내용으로 적절하지 않은 것은?

    • 1.

      난이도 판단 기준은 데이터 획득/저장/가공 비용 및 분석 적용 비용, 분석 수준 등이 있다.

    • 2.

      시급성의 판단 기준은 전략적 중요도가 핵심이다.

    • 3.

      Value(가치)는 투자비용 요소이다

    • 4.

      ROI관점에서의 분석 과제 우선순위 평가 기준은 시급성과 난이도가 있다.

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    정답

    3번

    Value(가치)는 투자비용 요소이다

    해설

    정답: 3. ROI 관점에서 투자비용(Investment) 요소는 데이터 크기·다양성·속도(3V)이고, 비즈니스 효과(Value)는 분석 결과의 가치를 나타내는 요소이다. 따라서 "Value(가치)는 투자비용 요소이다"라는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 난이도는 데이터 획득·저장·가공 비용과 분석 적용 비용, 분석 수준 등으로 판단한다.
    • 2번: 시급성은 전략적 중요도와 목표 가치를 핵심 기준으로 한다.
    • 3번: Value(가치)는 비즈니스 효과 요소이지 투자비용 요소가 아니므로 옳지 않아 정답이다.
    • 4번: ROI 관점의 우선순위 평가 기준은 시급성과 난이도이다.

    보충 개념 빅데이터의 4V를 ROI에 대응하면, 투자비용 요소는 Volume·Variety·Velocity(3V), 비즈니스 효과는 Value(가치)이다. 우선순위는 시급성(전략적 중요도·목표가치)과 난이도(비용·범위)로 평가한다.

14. 문제 14

    4지선다

    다음 중 데이터 거버넌스의 구성요소가 아닌 것은?

    • 1.

      원칙(Principle)

    • 2.

      조직(Organization)

    • 3.

      분석 방법(Method)

    • 4.

      프로세스(Process)

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    정답

    3번

    분석 방법(Method)

    해설

    정답: 3. 데이터 거버넌스의 3대 구성요소는 원칙(Principle), 조직(Organization), 프로세스(Process)이다. 분석 방법(Method)은 구성요소에 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 원칙(Principle)은 데이터 관리의 지침·가이드로 구성요소이다.
    • 2번: 조직(Organization)은 데이터를 관리하는 조직·역할로 구성요소이다.
    • 3번: 분석 방법(Method)은 데이터 거버넌스 구성요소가 아니므로 정답이다.
    • 4번: 프로세스(Process)는 데이터 관리 활동·체계로 구성요소이다.

    보충 개념 데이터 거버넌스는 전사 차원에서 데이터의 가용성·유용성·통합성·보안성·안정성을 관리하기 위한 체계로, 원칙·조직·프로세스 3요소로 구성된다.

15. 문제 15

    4지선다

    분석 과제 도출 방법 중 상향식 접근 방식의 절차로 알맞은 것은?

    • 1.

      프로세스 분류 → 프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의

    • 2.

      프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의 → 프로세스 분류

    • 3.

      프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 프로세스 분류 → 분석 요건 정의

    • 4.

      프로세스 분류 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의 → 프로세스 흐름 분석

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    정답

    1번

    프로세스 분류 → 프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의

    해설

    정답: 1. 프로세스 관점의 분석 기회 발굴(상향식)은 프로세스 분류 → 프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의의 순서로 진행한다. 먼저 전사 업무 프로세스를 분류하고, 흐름을 분석해 분석 기회를 찾은 뒤 요건을 식별·정의한다.

    오답 풀이

    • 1번: 프로세스 분류로 시작해 흐름 분석·요건 식별·요건 정의로 이어지므로 정답이다.
    • 2번: 프로세스 분류가 마지막에 오는 것은 절차가 뒤바뀐 것이다.
    • 3번: 분석 요건 식별과 프로세스 분류의 순서가 뒤바뀌어 옳지 않다.
    • 4번: 프로세스 흐름 분석이 마지막에 오는 것은 순서가 어긋난다.

    보충 개념 분석 과제 발굴은 하향식(문제가 주어진 상태에서 구조적으로 도출)과 상향식(데이터·프로세스 기반으로 새로운 분석 기회를 탐색)으로 나뉜다. 상향식의 프로세스 분석은 위 4단계를 따른다.

16. 문제 16

    4지선다

    다음 중 분석 과제의 우선 순위 선정 시 난이도와 시급성을 모두 고려 하였을 때, 우선적으로 추진해야 하는 분석 과제는 무엇인가?

    • 1.

      난이도 - 어려움, 시급성 - 미래

    • 2.

      난이도 - 쉬움, 시급성 - 미래

    • 3.

      난이도 - 어려움, 시급성 - 현재

    • 4.

      난이도 - 쉬움, 시급성 - 현재

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    정답

    4번

    난이도 - 쉬움, 시급성 - 현재

    해설

    정답: 4. 시급성과 난이도를 모두 고려할 때, 가장 먼저 추진할 과제는 지금 당장 필요하고(시급성=현재) 수행하기도 쉬운(난이도=쉬움) 과제이다. 효과가 빠르고 위험이 작아 우선순위가 가장 높다.

    오답 풀이

    • 1번: 어려움·미래는 가장 나중에 고려할 영역이다.
    • 2번: 쉬움·미래는 당장 시급하지 않아 우선순위가 떨어진다.
    • 3번: 어려움·현재는 시급하지만 난이도가 높아 두 기준을 함께 보면 1순위는 아니다.
    • 4번: 쉬움·현재는 시급하고 수행도 쉬워 가장 먼저 추진하므로 정답이다.

    보충 개념 우선순위 매트릭스에서 시급성을 우선 기준으로 보면 추진 순서는 (현재·쉬움) → (현재·어려움 또는 미래·쉬움) → (미래·어려움)으로, 시급하고 쉬운 과제를 먼저 수행한다.

17. 문제 17

    4지선다

    다음 중 기업의 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 분석 준비도와 관계가 적은 항목은 무엇인가?

    • 1.

      분석 인력 및 조직

    • 2.

      분석 기법

    • 3.

      목표와 정책

    • 4.

      분석 데이터

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    정답

    3번

    목표와 정책

    해설

    정답: 3. 분석 준비도(readiness)의 평가 영역은 분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라의 6개이다. "목표와 정책"은 이 평가 영역에 포함되지 않으므로 관계가 적다.

    오답 풀이

    • 1번: 분석 인력 및 조직은 준비도 평가 영역에 포함된다.
    • 2번: 분석 기법은 준비도 평가 영역에 포함된다.
    • 3번: 목표와 정책은 준비도 6개 평가 영역에 속하지 않으므로 정답이다.
    • 4번: 분석 데이터는 준비도 평가 영역에 포함된다.

    보충 개념 분석 준비도는 6개 영역으로 현재 수준을 진단하고, 분석 성숙도(도입·활용·확산·최적화)와 결합해 4분면 분석 수준 진단으로 기업 위치를 파악한다.

18. 문제 18

    4지선다

    다음 중 빅데이터 분석 방법론의 분석 기획 단계에서 프로젝트 위험 계획 수립 시 위험에 대한 대응 방법의 종류에 포함되지 않는 것은?

    • 1.

      회피(avoid)

    • 2.

      전이(Transfer)

    • 3.

      완화(mitigate)

    • 4.

      관리(management)

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    정답

    4번

    관리(management)

    해설

    정답: 4. 프로젝트 위험 대응 방법은 회피(Avoid), 전이(Transfer), 완화(Mitigate), 수용(Accept)의 4가지이다. "관리(management)"는 위험 대응 방법의 표준 분류에 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 회피(Avoid)는 위험 발생 자체를 제거하는 대응 방법이다.
    • 2번: 전이(Transfer)는 위험을 제3자(보험·외주 등)에게 넘기는 방법이다.
    • 3번: 완화(Mitigate)는 위험의 발생 확률·영향을 줄이는 방법이다.
    • 4번: 관리(management)는 표준 4가지 대응 방법에 없으므로 정답이며, 빠진 항목은 수용(Accept)이다.

    보충 개념 위험 대응 4종은 회피·전이·완화·수용이다. 식별된 위험은 그 영향과 발생 가능성에 따라 적절한 대응 전략을 선택해 관리한다.

19. 문제 19

    단답형

    문제가 주어지고 해답을 찾기 위해 각 과정이 체계적이고 단계화 되어 수행하는 분석 과제 도출 방식은 무엇인가?

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    모범답안

    하향식 접근 방법

    키워드: 하향식 접근 방법, 하향식 접근법, 하향식, Top-down, Top Down, 하향식 접근방식

    해설

    정답: 하향식 접근 방법

    문제가 명확히 주어진 상태에서 해답을 찾기 위해 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 검토의 과정을 체계적·단계적으로 수행하는 분석 과제 도출 방식은 하향식 접근 방법(Top-down Approach)이다.

    보충 개념 이와 대비되는 상향식 접근 방법(Bottom-up)은 문제가 명확하지 않을 때 데이터를 기반으로 새로운 분석 기회를 탐색하는 방식으로, 디자인 사고(Design Thinking)·프로토타이핑과 연결된다.

20. 문제 20

    단답형

    다음이 설명하는 분석 조직 구조는 무엇인가?

    • 조직 내 별도의 독립적인 분석 전담 조직 구성, 분석 전담 조직에서 회사의 모든 분석 업무를 담당.
    • 전사 분석 과제의 전략적 중요도에 따라 우선 순위를 정해 추진
    • 일부 협업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화 될 가능성이 있음
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    모범답안

    집중형 조직 구조

    키워드: 집중형 조직 구조, 집중형, 집중 구조, 집중형 구조, 집중형 조직

    해설

    정답: 집중형 조직 구조

    별도의 독립적인 분석 전담 조직을 두어 전사 분석 업무를 모아 수행하고, 전략적 중요도에 따라 우선순위를 정해 추진하지만, 현업 부서와 업무가 중복·이원화될 수 있는 구조는 집중형(집중 구조) 조직 구조이다.

    보충 개념 분석 조직 구조 3종: 집중형(전담 조직, 우선순위 조정 용이·업무 중복 가능), 기능형(현업 부서가 직접 수행, 전사 핵심 분석 어려움), 분산형(전담 인력을 현업에 분산 배치, 신속 대응·표준화 가능).

21. 문제 21

    4지선다

    다음 중 회귀분석의 결정 계수에 관한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?

    • 1.

      결정 계수는 회귀제곱합(SSR) / 총제곱합(SST) 로 구할 수 있다.

    • 2.

      종속변수와 독립변수 사이의 표본 상관계수와 값이 같다.

    • 3.

      결정계수가 커질수록 회귀방정식의 설명력이 높다고 할 수 있다.

    • 4.

      일반적으로 결정 계수는 0~1의 값을 갖는다.

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    정답

    2번

    종속변수와 독립변수 사이의 표본 상관계수와 값이 같다.

    해설

    정답: 2. 단순선형회귀에서 결정계수(R²)는 상관계수(r)의 제곱과 같다(R² = r²). 따라서 "상관계수와 값이 같다"는 설명은 옳지 않다(제곱한 값이 같다).

    오답 풀이

    • 1번: 결정계수는 SSR/SST(회귀제곱합/총제곱합)로 정의되며 맞는 설명이다.
    • 2번: 결정계수는 상관계수의 제곱이지 상관계수 자체와 같지 않으므로 옳지 않아 정답이다.
    • 3번: 결정계수가 클수록 회귀모형이 데이터를 잘 설명하므로 설명력이 높다.
    • 4번: 결정계수는 0과 1 사이의 값을 가진다.

    보충 개념 SST(총제곱합) = SSR(회귀제곱합) + SSE(오차제곱합)이고, R² = SSR/SST = 1 − SSE/SST 이다. 단순회귀에서는 R² = r²(상관계수의 제곱)이 성립한다.

22. 문제 22

    4지선다

    다음 중 목표 변수가 연속형인 회귀 나무의 분류 기준값을 선택하는 기준으로 구성된 것은 무엇인가?

    • 1.

      지니 지수, 엔트로피 지수

    • 2.

      카이 제곱 통계량, 분산 감소량

    • 3.

      F 통계량, 분산 감소량

    • 4.

      엔트로피 지수, 카이 제곱 통계량

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    정답

    3번

    F 통계량, 분산 감소량

    해설

    정답: 3. 목표 변수가 연속형인 회귀나무에서는 분리 기준으로 F 통계량(의 p-값)과 분산 감소량(Variance Reduction)을 사용한다.

    오답 풀이

    • 1번: 지니 지수·엔트로피 지수는 목표 변수가 이산형인 분류나무의 분리 기준이다.
    • 2번: 카이제곱 통계량은 분류나무의 기준이며, 분산 감소량만 회귀나무 기준이라 절반만 맞다.
    • 3번: F 통계량과 분산 감소량은 모두 연속형 목표(회귀나무)의 분리 기준이므로 정답이다.
    • 4번: 엔트로피 지수·카이제곱 통계량은 모두 이산형(분류나무) 기준이다.

    보충 개념 의사결정나무 분리 기준 — 이산형(분류나무): 카이제곱 통계량(p값), 지니 지수, 엔트로피 지수. 연속형(회귀나무): F 통계량(p값), 분산 감소량.

23. 문제 23

    4지선다

    EM알고리즘을 사용한 혼합 분포 모형의 결과 해석에 대한 설명으로 적절한 것은 무엇인가?
    • 1.

      반복횟수 2회 만에 로그 가능 함수가 최대가 됨을 알 수 있다.

    • 2.

      로그 가능 함수의 최대값은 -1050이다

    • 3.

      결과적으로 3개의 정규 분포가 혼합된 것을 알 수 있다.

    • 4.

      모수 추정을 위해 8회 이상의 반복이 필요함을 알 수 있다.

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    정답

    1번

    반복횟수 2회 만에 로그 가능 함수가 최대가 됨을 알 수 있다.

    해설

    정답: 1. 좌측 그래프에서 로그 가능도(Log-Likelihood)는 반복(Iteration) 2회 부근에서 급격히 상승해 최대값(약 -1035)에 도달한 뒤 평탄해진다. 즉 약 2회 만에 수렴해 최대에 이르므로 1번이 적절하다.

    오답 풀이

    • 1번: 로그 가능도가 2회 부근에서 최대에 도달하므로 옳아 정답이다.
    • 2번: 최대값은 약 -1035이며, -1050은 시작점(초깃값)에 가까운 값이므로 틀리다.
    • 3번: 우측 밀도 그래프에는 두 개(빨강·초록)의 정규분포가 혼합되어 있으므로 3개가 아니다.
    • 4번: 2회 부근에서 이미 수렴하므로 8회 이상의 반복이 필요하다는 설명은 틀리다.

    보충 개념 EM 알고리즘은 E-step(기댓값 계산)과 M-step(모수 갱신)을 반복하며 로그 가능도를 단조 증가시켜 수렴한다. 혼합분포 군집에서는 각 정규분포의 평균·분산·혼합비율을 추정한다.

24. 문제 24

    4지선다

    Lasso 회귀 모형의 정의로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      모형에 포함된 회귀계수의 절댓값이 클수록 Penalty를 부여하는 방식이다.

    • 2.

      람다값(lambda)으로 penalty의 정도를 조정한다.

    • 3.

      자동적으로 변수 선택을 하는 효과가 있다.

    • 4.

      L₂ norm을 사용하여 penalty를 부여한다

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    정답

    4번

    L₂ norm을 사용하여 penalty를 부여한다

    해설

    정답: 4. Lasso는 회귀계수의 절댓값 합(L1 norm)에 페널티를 부여하는 방식이다. L2 norm(계수의 제곱합)을 사용하는 것은 Ridge 회귀이므로 4번 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: Lasso는 회귀계수의 절댓값이 클수록 페널티를 부여한다(L1).
    • 2번: 람다(λ)가 클수록 페널티가 강해져 계수가 더 많이 축소된다.
    • 3번: Lasso는 일부 계수를 정확히 0으로 만들어 자동 변수 선택 효과가 있다.
    • 4번: Lasso는 L2가 아닌 L1 norm을 사용하므로 옳지 않아 정답이다.

    보충 개념 규제 회귀: Lasso는 L1 규제(계수 일부를 0으로 → 변수 선택), Ridge는 L2 규제(계수를 작게 축소하지만 0으로 만들진 않음), Elastic Net은 L1·L2를 결합한다.

25. 문제 25

    4지선다

    SOM에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      SOM은 비지도 학습이다.

    • 2.

      SOM은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행하는 기법이다.

    • 3.

      입력층과 출력층이 부분연결 되어 있다.

    • 4.

      출력 뉴런들은 승자 뉴런이 되기 위해 경쟁하고 오직 승자만이 학습한다.

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    정답

    3번

    입력층과 출력층이 부분연결 되어 있다.

    해설

    정답: 3. SOM(자기조직화지도)에서 입력층과 출력층(경쟁층)은 완전 연결(fully connected)되어 있다. "부분연결 되어 있다"는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: SOM은 정답 레이블 없이 학습하는 비지도 학습이다.
    • 2번: SOM은 고차원 입력을 저차원(주로 2차원) 격자로 사상해 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다.
    • 3번: 입력층-출력층은 완전 연결이므로 "부분연결"은 옳지 않아 정답이다.
    • 4번: 출력 뉴런들은 입력과 가장 가까운 승자(BMU)가 되기 위해 경쟁하며 승자(와 이웃)가 학습한다.

    보충 개념 SOM은 코호넨(Kohonen)이 제안한 인공신경망으로, 경쟁 학습을 통해 위상(topology)을 보존하며 입력 데이터를 저차원 지도에 시각화한다.

26. 문제 26

    4지선다

    다음 오분류표를 사용하여 특이도(Specificity)를 구한 결과는 무엇인가?

    오분류표		예측값 TRUE	예측값 FALSE	합계
    실제값	TRUE	300	300	600
    실제값	FALSE	450	150	600
    합계		750	450	1200

    • 1.

      0.375

    • 2.

      0.75

    • 3.

      0.25

    • 4.

      0.5

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    정답

    3번

    0.25

    해설

    정답: 3. 특이도(Specificity)는 실제 음성(FALSE) 중에서 음성으로 옳게 예측한 비율, 즉 TN / (TN + FP)이다. 실제 FALSE 행에서 예측 FALSE(TN)=150, 예측 TRUE(FP)=450 이므로 특이도 = 150 / (150 + 450) = 150 / 600 = 0.25 이다.

    오답 풀이

    • 1번: 0.375는 표의 다른 비율로, 특이도 계산과 일치하지 않는다.
    • 2번: 0.75는 실제 TRUE 중 예측 TRUE 비율(민감도와 무관한 계산)에 가까운 오답이다.
    • 3번: 150/600 = 0.25 이므로 정답이다.
    • 4번: 0.5는 단순 비율로 특이도 정의와 맞지 않는다.

    보충 개념 민감도(Sensitivity) = TP/(TP+FN) = 300/600 = 0.5, 특이도(Specificity) = TN/(TN+FP) = 150/600 = 0.25. 정확도 = (TP+TN)/전체 = (300+150)/1200 = 0.375 이다.

27. 문제 27

    4지선다

    다음 중 입력 신호를 받아 출력 신호로 연결하기 위한 활성화 함수로 로지스틱 회귀 모델에서도 사용하는 함수는 무엇인가?

    • 1.

      sigmoid

    • 2.

      ReLU

    • 3.

      tanh

    • 4.

      log

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    정답

    1번

    sigmoid

    해설

    정답: 1. 입력을 0~1 사이의 값으로 변환하는 시그모이드(sigmoid) 함수는 신경망의 활성화 함수이자, 로지스틱 회귀에서 선형 결합을 확률로 변환하는 데 사용하는 함수이다.

    오답 풀이

    • 1번: 시그모이드는 로지스틱 회귀에서 확률(0~1)을 계산하는 함수로 정답이다.
    • 2번: ReLU는 음수를 0으로, 양수는 그대로 출력하는 신경망 활성화 함수로 로지스틱 회귀에는 쓰지 않는다.
    • 3번: tanh는 -1~1 범위의 활성화 함수로 로지스틱 회귀의 표준 함수가 아니다.
    • 4번: log는 단순 로그 함수일 뿐 활성화 함수가 아니다.

    보충 개념 로지스틱 회귀는 선형 결합값을 시그모이드 σ(z)=1/(1+e^−z)에 통과시켜 0~1의 확률을 출력한다. 같은 시그모이드가 신경망 출력층의 이진 분류 활성화 함수로도 쓰인다.

28. 문제 28

    4지선다

    로지스틱 회귀에 대한 특징으로 적절한 것은?

    • 1.

      모형 검정에는 F검정이 사용된다.

    • 2.

      종속변수(=반응변수)가 범주형인 경우 적용되는 회귀분석 모형이다.

    • 3.

      softmax 함수를 사용하여 종속 변수를 전체 실수 범위로 확장하여 분석한다.

    • 4.

      모형 탐색 방법에는 최소 자승법(최소 제곱법)이 있다.

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    정답

    2번

    종속변수(=반응변수)가 범주형인 경우 적용되는 회귀분석 모형이다.

    해설

    정답: 2. 로지스틱 회귀는 종속변수(반응변수)가 범주형(이항/다항)일 때 사건이 발생할 확률을 추정하는 회귀모형이다.

    오답 풀이

    • 1번: 로지스틱 회귀의 모형 검정에는 카이제곱 검정(우도비 검정)이 사용되며, F검정은 선형회귀의 검정이다.
    • 2번: 종속변수가 범주형일 때 적용되는 회귀모형이므로 정답이다.
    • 3번: 이항 로지스틱은 시그모이드(로짓)를 사용하며, softmax는 다항 분류에 쓰인다. 또한 종속변수를 전체 실수로 확장하는 것이 아니라 확률(0~1)로 변환한다.
    • 4번: 로지스틱 회귀의 모수 추정은 최대우도추정법(MLE)을 사용하며, 최소제곱법은 선형회귀의 방법이다.

    보충 개념 선형회귀는 연속형 종속변수에 최소제곱법·F검정을 쓰고, 로지스틱 회귀는 범주형 종속변수에 로짓 변환·MLE·우도비(카이제곱) 검정을 사용한다.

29. 문제 29

    4지선다

    선형 회귀 모델의 통계적 유의성 검증을 위해 사용하는 것은?

    • 1.

      회귀계수의 t 통계량

    • 2.

      결정 계수

    • 3.

      잔차 통계량

    • 4.

      F 통계량

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    정답

    4번

    F 통계량

    해설

    정답: 4. 선형 회귀모형 전체(모든 회귀계수가 0인가)의 통계적 유의성은 분산분석에 기반한 F 통계량으로 검정한다.

    오답 풀이

    • 1번: t 통계량은 모형 전체가 아니라 개별 회귀계수의 유의성을 검정한다.
    • 2번: 결정계수는 설명력(적합도)을 나타내는 지표일 뿐 유의성 검정 통계량이 아니다.
    • 3번: 잔차 통계량은 모형 가정(정규성·등분산성 등) 진단에 쓰이며 모형 유의성 검정은 아니다.
    • 4번: F 통계량은 회귀모형 전체의 유의성을 검정하므로 정답이다.

    보충 개념 회귀분석에서 F검정은 모형 전체 유의성(H0: 모든 β=0), t검정은 개별 계수의 유의성을 본다. 결정계수(R²)는 모형이 데이터를 얼마나 설명하는지(적합도)를 나타낸다.

30. 문제 30

    4지선다

    의사 결정 나무에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?

    • 1.

      비지도 학습으로 상향식 접근 방법을 이용한다.

    • 2.

      구조가 단순하여 해석이 용이하다.

    • 3.

      목표 변수가 이산형인 경우 분류나무 목표변수가 연속형인 경우 회귀나무가 있다.

    • 4.

      부모마디보다 자식마디의 순수도가 증가하도록 분류나무를 형성해 나간다.

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    정답

    1번

    비지도 학습으로 상향식 접근 방법을 이용한다.

    해설

    정답: 1. 의사결정나무는 목표 변수(레이블)가 있는 지도 학습이며, 뿌리에서 잎으로 분할해 내려가는 하향식(top-down) 분할로 형성된다. 따라서 "비지도 학습으로 상향식 접근"이라는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 의사결정나무는 지도 학습이며 하향식 분할을 사용하므로 옳지 않아 정답이다.
    • 2번: 나무 구조가 직관적이라 결과 해석·설명이 용이하다.
    • 3번: 목표가 이산형이면 분류나무, 연속형이면 회귀나무로 구분된다.
    • 4번: 분할 시 부모보다 자식 마디의 순수도(불순도 감소)가 커지도록 트리를 키운다.

    보충 개념 의사결정나무는 불순도(지니·엔트로피)를 줄이는 방향으로 재귀 분할하며, 과적합 방지를 위해 가지치기(pruning)와 정지 규칙을 적용한다.

31. 문제 31

    4지선다

    다음 중 군집의 수를 미리 지정하지 않으며 탐색적 기법에 적합한 군집 방법은 무엇인가?

    • 1.

      계층적 군집

    • 2.

      비계층적 군집

    • 3.

      K-means 군집

    • 4.

      혼합분포 군집

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    정답

    1번

    계층적 군집

    해설

    정답: 1. 계층적 군집은 군집 수를 사전에 지정하지 않고 모든 개체의 병합(또는 분할) 과정을 덴드로그램으로 보여주어, 적절한 군집 수를 사후에 탐색적으로 결정할 수 있다.

    오답 풀이

    • 1번: 계층적 군집은 군집 수를 미리 정하지 않고 탐색적으로 결정하므로 정답이다.
    • 2번: 비계층적 군집은 군집 수 k를 사전에 지정해야 한다.
    • 3번: K-means는 대표적 비계층적 군집으로 k를 미리 정해야 한다.
    • 4번: 혼합분포 군집(EM)도 혼합 성분 수(군집 수)를 미리 지정해야 한다.

    보충 개념 계층적 군집은 덴드로그램을 잘라 군집 수를 정하며, 군집 간 거리 측정법(최단·최장·평균·중심·와드)을 사용한다. 비계층적(K-means 등)은 사전에 k를 지정하고 반복 갱신한다.

32. 문제 32

    4지선다

    확률변수 X의 기대값은 무엇인가?

    X	1	2	3
    f(x)	0.5	0.3	0.2

    • 1.

      0.5

    • 2.

      1.7

    • 3.

      6

    • 4.

      2

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    정답

    2번

    1.7

    해설

    정답: 2. 이산확률변수의 기대값은 E[X] = Σ x·f(x) 이다. E[X] = 1×0.5 + 2×0.3 + 3×0.2 = 0.5 + 0.6 + 0.6 = 1.7 이다.

    오답 풀이

    • 1번: 0.5는 x=1의 확률값일 뿐 기대값이 아니다.
    • 2번: 1×0.5 + 2×0.3 + 3×0.2 = 1.7 이므로 정답이다.
    • 3번: 6은 x값들의 단순 합(1+2+3)으로 확률 가중을 무시한 오답이다.
    • 4번: 2는 단순히 x의 중앙값일 뿐 가중 평균(기대값)이 아니다.

    보충 개념 기대값은 각 값에 그 확률을 곱해 모두 더한 가중 평균이다. 확률의 합 Σf(x) = 0.5+0.3+0.2 = 1 이 되어야 유효한 확률분포이다.

33. 문제 33

    4지선다

    다음 두 좌표(A, B) 간의 맨해튼 거리를 구하시오.

    구분	A	B
    키	175	180
    몸무게	70	65

    • 1.

      10

    • 2.

      50

    • 3.

      √10

    • 4.

      √50

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    정답

    1번

    10

    해설

    정답: 1. 맨해튼 거리는 각 차원 차이의 절댓값의 합이다. |175 − 180| + |70 − 65| = 5 + 5 = 10 이다.

    오답 풀이

    • 1번: 5 + 5 = 10 이므로 정답이다.
    • 2번: 50은 차이의 곱(5×10 등) 식으로 잘못 계산한 오답이다.
    • 3번: √10 은 정의에 맞지 않는 값이다.
    • 4번: √50 은 유클리드 거리 √(5²+5²) = √50 으로, 맨해튼 거리가 아니라 유클리드 거리이다.

    보충 개념 맨해튼 거리 Σ|xi − yi| 는 격자 경로 합이고, 유클리드 거리 √Σ(xi − yi)² 는 직선 거리이다. 이 문제의 유클리드 거리는 √50 = 5√2 이다.

34. 문제 34

    4지선다

    혼합 분포 군집의 특징으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?

    • 1.

      군집을 몇 개의 모수로 표현할 수 있으며, 확률 분포를 도입하여 군집 수행한다.

    • 2.

      EM 알고리즘을 이용한 모수 추정에서 데이터가 커지면 수렴에 시간이 더 많이 걸릴 수 있다.

    • 3.

      군집의 크기가 작을 수록 추정이 쉽고, 정밀한 추정이 가능하다.

    • 4.

      복잡한 형태를 가진 분포의 경우 여러 분포를 확률적으로 선형 결합한 혼합 분포로 설명할 수 있다.

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    정답

    3번

    군집의 크기가 작을 수록 추정이 쉽고, 정밀한 추정이 가능하다.

    해설

    정답: 3. 혼합분포 군집에서는 군집(성분)의 크기(데이터 수)가 너무 작으면 해당 분포의 모수(평균·분산) 추정이 어렵고 불안정해진다. 따라서 "작을수록 추정이 쉽고 정밀하다"는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 혼합분포 군집은 각 군집을 확률분포의 모수로 표현하는 모형 기반 군집이다.
    • 2번: EM은 반복 추정이라 데이터가 커지면 수렴에 시간이 더 걸릴 수 있다.
    • 3번: 군집 크기가 작으면 모수 추정이 어려워지므로 옳지 않아 정답이다.
    • 4번: 복잡한 분포를 여러 정규분포 등의 확률적 선형 결합(혼합)으로 표현할 수 있다.

    보충 개념 혼합분포 군집은 데이터가 K개의 확률분포(주로 정규분포)의 혼합에서 나왔다고 가정하고, EM 알고리즘으로 각 성분의 모수와 혼합비율을 추정한다. 이상치에 민감하고 표본이 작으면 추정이 불안정하다.

35. 문제 35

    4지선다

    다음 시계열 분석에 대한 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?

    • 1.

      데이터가 추세를 가지면 변환(자연로그)를 사용하여 정상 시계열로 만든다.

    • 2.

      정상 시계열인 경우 평균값 주변에서의 변동은 대체로 일정한 폭을 갖는다.

    • 3.

      시계열 데이터는 대부분 비정상 시계열이기 때문에 정상 시계열로 만든 후 분석을 수행한다.

    • 4.

      시계열 그래프를 보면서 이상치와 정상성 여부를 확인할 수 있다.

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    정답

    1번

    데이터가 추세를 가지면 변환(자연로그)를 사용하여 정상 시계열로 만든다.

    해설

    정답: 1. 추세(평균이 시간에 따라 변함)가 있을 때는 차분(differencing)을 통해 정상 시계열로 만든다. 자연로그 변환은 분산이 시간에 따라 커지는(이분산) 경우에 분산을 안정화하는 방법이므로, 추세 제거에 "자연로그 변환"을 쓴다는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 추세 제거는 차분으로 하며, 자연로그 변환은 분산 안정화 목적이므로 옳지 않아 정답이다.
    • 2번: 정상 시계열은 평균이 일정하고 평균 주변 변동 폭이 대체로 일정하다.
    • 3번: 실제 시계열은 대부분 비정상이므로 정상화 후 분석한다.
    • 4번: 시계열 그래프로 이상치·추세·정상성 여부를 시각적으로 확인할 수 있다.

    보충 개념 정상성 조건: 평균 일정, 분산 일정, 자기공분산이 시차에만 의존. 추세(평균 변동)는 차분으로, 분산 변동은 로그(또는 박스-콕스) 변환으로 안정화한다.

36. 문제 36

    4지선다

    다음 중 군집 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?

    • 1.

      유사성을 이용하여 몇 개의 집단으로 그룹화 하는 분석이다.

    • 2.

      집단별 특성이 유사할 경우 안정성이 높다.

    • 3.

      군집 분석은 이상치 자료에 민감한 특성이 있다.

    • 4.

      안정성 검토 방법으로 지도학습과 동일한 교차타당성(Cross Validation)을 사용한다.

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    정답

    4번

    안정성 검토 방법으로 지도학습과 동일한 교차타당성(Cross Validation)을 사용한다.

    해설

    정답: 4. 군집 분석은 정답 레이블이 없는 비지도 학습이므로, 지도학습에서 쓰는 정답 기반 교차타당성(Cross Validation)을 그대로 적용해 안정성을 검토할 수 없다. 따라서 4번은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 군집 분석은 개체 간 유사성을 이용해 집단으로 그룹화하는 분석이다.
    • 2번: 같은 군집 내 특성이 유사(동질)할수록 군집 결과의 안정성이 높다.
    • 3번: 거리·평균에 기반하므로 이상치(극단값)에 민감하다.
    • 4번: 비지도 학습이라 지도학습의 교차타당성을 동일하게 쓸 수 없어 옳지 않아 정답이다.

    보충 개념 군집 안정성은 표본을 나눠 군집 결과의 일관성을 보거나, 실루엣 계수·군집 내/간 분산 비교 등으로 평가한다. 지도학습의 CV는 정답이 있는 예측 성능 평가에 쓰인다.

37. 문제 37

    4지선다

    다음 연관규칙 관련 식 중 A → B일 때의 지지도(Support)에 대한 올바른 식은 무엇인가?

    • 1.

      A와 B가 동시에 포함된 거래 수 / B가 포함된 거래 수

    • 2.

      A와 B가 동시에 포함된 거래 수 / A가 포함된 거래 수

    • 3.

      A와 B가 동시에 포함된 거래 수 / 전체 거래 수

    • 4.

      품목 B를 구매한 고객 대비 품목 A를 구매한 후 품목 B를 구매하는 고객에 대한 확률

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    정답

    3번

    A와 B가 동시에 포함된 거래 수 / 전체 거래 수

    해설

    정답: 3. 지지도(Support)는 전체 거래 중 A와 B가 동시에 포함된 거래의 비율, 즉 (A∩B 거래 수) / (전체 거래 수)이다.

    오답 풀이

    • 1번: A∩B / B가 포함된 거래 수 는 표준 척도에 해당하지 않는다.
    • 2번: A∩B / A가 포함된 거래 수 는 신뢰도(Confidence)의 정의이다.
    • 3번: A∩B / 전체 거래 수 는 지지도의 정의이므로 정답이다.
    • 4번: B 대비 A→B 확률 형태는 향상도(Lift) 관련 개념에 가깝다.

    보충 개념 연관규칙 3대 지표 — 지지도 = P(A∩B), 신뢰도 = P(B|A) = P(A∩B)/P(A), 향상도 = P(B|A)/P(B) = 신뢰도/지지도(B). 향상도가 1보다 크면 양의 상관이 있다.

38. 문제 38

    4지선다

    아래 산점도는 차량 392대의 연비(mpg)와 마력에 관한 그래프이다. 이와 관한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
    • 1.

      연비와 마력은 음의 상관관계이다.

    • 2.

      연비-마력의 상관 관계는 피어슨 상관계수로 분석이 가능하지 않다.

    • 3.

      연비와 마력 간의 영향력으로 단순 선형회귀모형 추정이 가능하다.

    • 4.

      마력이 증가할 때 연비가 감소하는 경향이 있다.

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    정답

    2번

    연비-마력의 상관 관계는 피어슨 상관계수로 분석이 가능하지 않다.

    해설

    정답: 2. 연비와 마력은 모두 연속형 수치 변수이고 산점도에서 뚜렷한 (음의) 선형 경향을 보이므로, 두 변수의 선형 상관은 피어슨 상관계수로 분석할 수 있다. "피어슨 상관계수로 분석이 가능하지 않다"는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 마력이 커질수록 연비가 작아지는 우하향 패턴이므로 음의 상관관계가 맞다.
    • 2번: 두 연속형 변수의 선형 상관은 피어슨 상관계수로 분석 가능하므로 옳지 않아 정답이다.
    • 3번: 산점도가 선형 추세를 보여 단순 선형회귀모형 추정이 가능하다.
    • 4번: 우하향 추세선처럼 마력 증가 시 연비가 감소하는 경향이 있다.

    보충 개념 피어슨 상관계수는 두 연속형 변수의 선형 관계 강도를 −1~1로 나타낸다. 비선형 관계나 순위 자료에는 스피어만·켄달 상관계수를 사용한다.

39. 문제 39

    4지선다

    다음 이산형 확률 분포의 확률 변수 X에 대한 설명 중 적절한 것은 무엇인가?

    x	1	2	3
    f(x)	1/6	1/2	1/3

    • 1.

      확률변수 x의 확률의 합은 1보다 작거나 클 수 있다.

    • 2.

      확률변수 x가 0이거나 4일 확률은 0이 아니다.

    • 3.

      확률변수 x에 대한 기댓값은 13/6 이다.

    • 4.

      확률변수 x가 1이거나 2일 확률은 5/6이다.

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    정답

    3번

    확률변수 x에 대한 기댓값은 13/6 이다.

    해설

    정답: 3. 기대값 E[X] = 1×(1/6) + 2×(1/2) + 3×(1/3) = 1/6 + 1 + 1 = 13/6 이다. 따라서 3번이 적절하다.

    오답 풀이

    • 1번: 확률분포의 모든 확률의 합은 항상 1이다(1/6 + 1/2 + 1/3 = 1). "작거나 클 수 있다"는 옳지 않다.
    • 2번: 표에 x=0, x=4는 정의되어 있지 않으므로 그 확률은 0이다.
    • 3번: E[X] = 1/6 + 1 + 1 = 13/6 이므로 정답이다.
    • 4번: P(x=1 또는 2) = 1/6 + 1/2 = 4/6 = 2/3 이지 5/6이 아니다.

    보충 개념 이산확률분포는 Σf(x)=1, 0≤f(x)≤1 을 만족해야 한다. 기대값 E[X]=Σx·f(x), 분산 Var[X]=E[X²]−(E[X])² 로 계산한다.

40. 문제 40

    4지선다

    다음 회귀 분석 결과에 대한 해석 중 옳지 않은 설명은 무엇인가?

    • 1.

      로지스틱 회귀 모형을 사용한 분석 결과이다.

    • 2.

      income은 default를 설명하는데 통계적으로 유의미한 변수이다.

    • 3.

      studentYes의 값이 Yes 일 때, 채무 불이행(default)될 확률이 낮다.

    • 4.

      balance는 default를 설명하는데 통계적으로 유의미한 변수이다.

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    정답

    2번

    income은 default를 설명하는데 통계적으로 유의미한 변수이다.

    해설

    정답: 2. income의 p-값(Pr(>|z|))은 0.71152로 유의수준 0.05보다 매우 크다. 즉 income은 default를 설명하는 데 통계적으로 유의하지 않으므로 "유의미한 변수이다"는 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: family = "binomial"의 glm 결과이므로 로지스틱 회귀 분석이 맞다.
    • 2번: income의 p-값이 0.71로 유의하지 않으므로 옳지 않아 정답이다.
    • 3번: studentYes의 계수가 음수(-0.6468)이므로 학생일 때 default 로그 오즈가 낮아져 채무 불이행 확률이 낮다.
    • 4번: balance의 p-값이 < 2e-16(***)으로 매우 유의하므로 유의미한 변수가 맞다.

    보충 개념 로지스틱 회귀에서 계수의 부호는 사건 확률 증감 방향을, p-값(z값)은 유의성을 나타낸다. 계수가 음수면 해당 변수가 클수록 사건 확률이 감소한다.

41. 문제 41

    4지선다

    다음 중 데이터 마이닝 프로세스 순서로 올바르게 나열한 것은 무엇인가?

    (가) 목적 정의 (나) 데이터 준비 (다) 데이터 가공 (라) 데이터 마이닝 기법의 적용 (마) 검증

    • 1.

      가 - 마 - 다 - 나 - 라

    • 2.

      가 - 나 - 다 - 라 - 마

    • 3.

      가 - 나 - 라 - 마 - 다

    • 4.

      나 - 가 - 다 - 라 - 마

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    정답

    2번

    가 - 나 - 다 - 라 - 마

    해설

    정답: 2. 데이터 마이닝은 목적 정의(가) → 데이터 준비(나) → 데이터 가공(다) → 데이터 마이닝 기법 적용(라) → 검증(마)의 순서로 진행한다.

    오답 풀이

    • 1번: 검증(마)을 두 번째에 둔 것은 순서가 잘못되었다.
    • 2번: 가-나-다-라-마 순서가 표준 프로세스이므로 정답이다.
    • 3번: 데이터 가공(다)이 검증(마) 뒤에 오는 것은 잘못되었다.
    • 4번: 데이터 준비(나)가 목적 정의(가)보다 앞서는 것은 옳지 않다.

    보충 개념 데이터 마이닝 5단계: ① 목적 정의(분석 목표·기법 선정) ② 데이터 준비(수집) ③ 데이터 가공(전처리·모델링용 변환) ④ 마이닝 기법 적용 ⑤ 검증(성능 평가·업무 적용).

42. 문제 42

    4지선다

    다음 중 과대 적합 방지를 위한 방법이 아닌 것은 무엇인가?

    • 1.

      배깅(bagging)

    • 2.

      홀드 아웃(Hold-out)

    • 3.

      의사결정 나무

    • 4.

      Lasso, Ridge 모델

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    정답

    3번

    의사결정 나무

    해설

    정답: 3. 의사결정나무는 그 자체로 과적합(과대적합)이 잘 일어나는 모형으로, 과적합을 방지하는 기법이 아니다. 배깅·홀드아웃·규제(Lasso·Ridge)는 모두 과적합을 줄이는 방법이다.

    오답 풀이

    • 1번: 배깅은 여러 모델을 부트스트랩으로 학습·결합해 분산을 줄여 과적합을 완화한다.
    • 2번: 홀드아웃은 데이터를 학습·검증으로 나눠 일반화 성능을 점검해 과적합을 방지한다.
    • 3번: 의사결정나무는 깊어지면 과적합되기 쉬운 모형이므로 방지 방법이 아니어서 정답이다.
    • 4번: Lasso·Ridge는 계수에 규제를 가해 모델 복잡도를 낮춰 과적합을 방지한다.

    보충 개념 과적합 방지: 데이터 분할(홀드아웃·교차검증), 규제(L1·L2), 앙상블(배깅·부스팅), 가지치기(트리), 드롭아웃(신경망) 등이 있다. 의사결정나무는 가지치기로 과적합을 줄인다.

43. 문제 43

    4지선다

    다음 중 분류 모형에 대한 설명으로 적절한 것은 무엇인가?

    • 1.

      레코드 자체가 가진 다른 레코드와의 유사성에 의해 그룹화되고 이질성에 의해 세분화 된다.

    • 2.

      카탈로그 배열, 교차 판매 등의 마케팅 계획에 사용되는 데이터 마이닝 기법이다.

    • 3.

      새롭게 나타나는 현상을 검토하여 기존의 분류, 정의된 집합에 배정하는 것으로 현상 이해를 위해 데이터를 범주, 등급 등으로 나눈다

    • 4.

      데이터가 가진 특징 및 의미를 단순하게 설명하는 것이다.

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    정답

    3번

    새롭게 나타나는 현상을 검토하여 기존의 분류, 정의된 집합에 배정하는 것으로 현상 이해를 위해 데이터를 범주, 등급 등으로 나눈다

    해설

    정답: 3. 분류(Classification)는 새로운 관측치를 기존에 정의된 범주(클래스) 중 하나에 배정하는 지도 학습 기법이다. "기존 분류·정의된 집합에 배정하고 데이터를 범주·등급으로 나눈다"는 3번이 분류의 정의에 부합한다.

    오답 풀이

    • 1번: 유사성으로 그룹화하고 이질성으로 세분화하는 것은 군집(Clustering)의 설명이다.
    • 2번: 카탈로그 배열·교차판매에 쓰이는 것은 연관규칙(Association) 분석이다.
    • 3번: 새 현상을 기존 정의된 집합으로 배정·범주화하는 것이 분류이므로 정답이다.
    • 4번: 데이터의 특징·의미를 단순히 설명하는 것은 기술(요약·Description)에 해당한다.

    보충 개념 데이터 마이닝 기능: 분류(미리 정의된 클래스로 배정·지도), 군집(유사성 기반 그룹화·비지도), 연관(같이 발생하는 항목 규칙), 예측(수치 추정), 기술(데이터 요약).

44. 문제 44

    4지선다

    다음 중 연관 분석에 대한 특징으로 적절한 것은 무엇인가?

    • 1.

      조건반응(if ~ then)으로 표현되는 연관 분석의 결과를 이해하기 쉽다.

    • 2.

      강력한 목적성 분석 기법에 해당한다.

    • 3.

      세분화된 품목을 가지고 연관규칙을 찾아야만 의미 있는 분석 결과가 도출된다.

    • 4.

      분석 품목 수가 증가하더라도 분석 계산이 많이 증가하지는 않는다.

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    정답

    1번

    조건반응(if ~ then)으로 표현되는 연관 분석의 결과를 이해하기 쉽다.

    해설

    정답: 1. 연관 분석의 결과는 "if A then B" 형태의 조건반응 규칙으로 표현되어 직관적이고 이해하기 쉽다. 이는 연관 분석의 대표적 장점이다.

    오답 풀이

    • 1번: 결과가 if-then 규칙으로 표현되어 이해하기 쉬우므로 적절하여 정답이다.
    • 2번: 연관 분석은 목적성이 강한 기법이 아니라, 데이터에서 규칙을 탐색하는 비목적성(탐색적) 기법이다.
    • 3번: 품목이 너무 세분화되면 지지도가 낮아져 의미 있는 규칙을 찾기 어렵다. 적절히 일반화(통합)할 필요가 있다.
    • 4번: 품목 수가 늘면 가능한 규칙 조합이 기하급수적으로 증가해 계산량이 크게 늘어난다.

    보충 개념 연관 분석(장바구니 분석)은 지지도·신뢰도·향상도로 규칙을 평가한다. 장점은 이해하기 쉬운 if-then 결과, 단점은 품목 증가 시 계산량 폭증과 너무 세분화하면 규칙이 드물어지는 점이다.

45. 문제 45

    단답형

    다음이 설명하는 이산형 확률 분포는 무엇인가?

    "단위 시간이나 단위 공간에서 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지 표현하는 분포로 특정 기간 동안 사건 발생의 확률을 구할 때 사용된다"

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    모범답안

    포아송 분포

    키워드: 포아송 분포, 포아송분포, 푸아송 분포, Poisson, Poisson Distribution, 포아송

    해설

    정답: 포아송 분포

    단위 시간 또는 단위 공간에서 어떤 사건이 평균 λ회 발생할 때, 그 사건이 정확히 몇 번 일어날지를 나타내는 이산확률분포는 포아송 분포(Poisson Distribution)이다.

    보충 개념 포아송 분포의 기대값과 분산은 모두 λ로 같다. 이항분포에서 시행 횟수 n이 매우 크고 발생 확률 p가 매우 작을 때(np=λ 일정) 포아송 분포로 근사된다.

46. 문제 46

    단답형

    P(A)=0.3, P(B)=0.4 일 때, 사건 A와 사건 B가 독립사건일 경우 P(B | A)는?

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    모범답안

    0.4

    키워드: 0.4, 0.40, 2/5, 40%

    해설

    정답: 0.4

    두 사건 A, B가 독립이면 한 사건의 발생이 다른 사건의 확률에 영향을 주지 않으므로 P(B|A) = P(B)이다. 따라서 P(B|A) = P(B) = 0.4 이다.

    보충 개념 조건부확률의 정의는 P(B|A) = P(A∩B)/P(A) 이다. 독립이면 P(A∩B) = P(A)·P(B) 이므로 P(B|A) = P(A)·P(B)/P(A) = P(B) = 0.4 가 된다.

47. 문제 47

    단답형

    다음 빈칸에 들어갈 알맞은 용어는?

    ( )은 두 군집 사이의 거리를 군집에서 하나씩 관측 값을 뽑았을 때 나타날 수 있는 거리의 최솟값으로 측정하는 계층적 군집의 거리 기반 측정 방법이다. 사슬 모양으로 생길 수 있으며 고립된 군집을 찾는데 중점을 두는 방식이다.

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    모범답안

    최단연결법

    키워드: 최단연결법, 최단 연결법, 단일연결법, 단일 연결법, Single Linkage, 최단거리법

    해설

    정답: 최단연결법

    두 군집에서 각각 하나씩 뽑은 관측값 쌍의 거리 중 최솟값을 군집 간 거리로 정의하는 계층적 군집의 거리 측정 방법은 최단연결법(단일연결법, Single Linkage)이다. 사슬(chaining) 현상이 나타날 수 있고 고립된 군집을 찾는 데 유리하다.

    보충 개념 계층적 군집의 군집 간 거리 측정법: 최단연결법(최솟값·사슬현상), 최장연결법(최댓값·완전연결), 평균연결법(모든 쌍 평균), 중심연결법(중심 간 거리), 와드연결법(군집 내 분산 증가 최소화).

48. 문제 48

    단답형

    다음이 설명하는 데이터마이닝의 모형평가 방법은 무엇인가.

    원천 데이터를 랜덤하게 두 분류로 분리하여 교차 검정을 실시하는 방법으로 하나는 모형 학습 및 구축을 위한 훈련용 자료로 다른 하나는 성과 평가를 위한 검증용 자료로 사용하는 방법이다.

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    모범답안

    홀드 아웃

    키워드: 홀드 아웃, 홀드아웃, 홀드아웃 방법, Holdout, Hold-out, Hold out, 홀드 아웃 방법

    해설

    정답: 홀드 아웃

    원천 데이터를 랜덤하게 훈련용(학습)과 검증용(평가)으로 나누어 모형을 평가하는 방법은 홀드아웃(Holdout) 방법이다. 보통 70:30, 80:20 등으로 분할한다.

    보충 개념 모형 평가 방법: 홀드아웃(한 번 분할), K-fold 교차검증(K개로 나눠 K번 반복), LOOCV(관측치 하나씩 검증), 부트스트랩(복원추출 표본으로 평가) 등이 있다.

49. 문제 49

    단답형

    설명 변수 선택 방법 중에서 독립 변수 후보를 모두 포함한 모형에서 출발해 제곱합의 기준으로 가장 적은 영향을 주는 변수부터 하나씩 제거하면서 더 이상 유의하지 않은 변수가 없을 때까지 설명 변수를 제거하는 모형은 무엇인가?

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    모범답안

    후진 제거법

    키워드: 후진 제거법, 후진제거법, 후방 제거법, Backward Elimination, Backward, 후진소거법

    해설

    정답: 후진 제거법

    모든 독립 변수를 포함한 완전 모형에서 출발해, 모형에 가장 적게 기여하는(영향이 작은) 변수부터 하나씩 제거하며 더 이상 제거할 변수가 없을 때까지 진행하는 변수 선택 방법은 후진 제거법(Backward Elimination)이다.

    보충 개념 변수 선택 방법: 전진 선택법(빈 모형에서 유의한 변수를 하나씩 추가), 후진 제거법(완전 모형에서 영향 작은 변수를 하나씩 제거), 단계적 방법(전진·후진을 결합해 추가·제거를 반복).

50. 문제 50

    단답형

    차원 축소 기법 중, 객체들 사이의 유사성·비유사성을 2차원 혹은 3차원 공간상에 점으로 표현하여 개체 사이의 군집을 시각적으로 표현하는 기법은 무엇인가?

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    모범답안

    다차원 척도법

    키워드: 다차원 척도법, 다차원척도법, MDS, Multidimensional Scaling, 다차원 스케일링

    해설

    정답: 다차원 척도법

    객체들 간의 유사성/비유사성(거리)을 최대한 보존하면서 2차원 또는 3차원의 저차원 공간에 점으로 배치해, 개체 간 관계와 군집 구조를 시각적으로 파악하는 차원 축소 기법은 다차원 척도법(MDS, Multidimensional Scaling)이다.

    보충 개념 대표적 차원 축소 기법: 주성분분석(PCA, 분산 최대 방향으로 축소), 다차원 척도법(MDS, 거리/유사성 보존), 특이값분해(SVD), t-SNE 등이 있다. MDS는 스트레스(stress) 값으로 적합도를 평가한다.