ADsP 39회 기출 복원

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데이터분석 준전문가(ADsP) 2023년 39회차 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

   다음 중 데이터 사이언티스트에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

   • 1.

     머신러닝 모델 구축을 위한 기본적인 언어를 사용한 코딩 스킬이 필요하다.

   • 2.

     외국의 각 전문가들은 강력한 호기심이야말로 데이터 사이언티스트의 중요한 특징이라 생각한다.

   • 3.

     데이터 해커, 애널리스트, 커뮤니케이션, 신뢰받는 어드바이저 등의 조합이라 할 수 있다.

   • 4.

     개인적으로 업무를 진행하기에 커뮤니케이션 기술은 중요하지 않다.

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   정답

   4번

   개인적으로 업무를 진행하기에 커뮤니케이션 기술은 중요하지 않다.

   해설

   정답: 4. 데이터 사이언티스트는 분석 결과를 이해관계자에게 설득력 있게 전달하고 협업해야 하므로 커뮤니케이션 기술은 핵심적인 소프트 스킬이다. 개인적으로 업무를 진행한다며 커뮤니케이션을 경시하는 설명은 옳지 않다.

   오답 풀이

   • 1번: 모델 구현을 위한 코딩 스킬(R·Python 등)은 데이터 사이언티스트의 기본적인 하드 스킬이다.
   • 2번: 강한 호기심은 문제를 끝까지 파고드는 분석가의 핵심 자질로 자주 강조된다.
   • 3번: 데이터 사이언티스트는 해커(기술)·애널리스트(분석)·커뮤니케이터·어드바이저 역량의 조합으로 묘사된다.
   • 4번: 커뮤니케이션을 불필요하다고 보았으므로 옳지 않은 설명이다.

   보충 개념 데이터 사이언티스트 역량은 빅데이터 이론·기술 등 하드 스킬과 통찰력·전달력·협업 같은 소프트 스킬로 구분된다.

2. 문제 2

   4지선다

   다음 중 데이터 사이언티스트의 역량으로 가장 적절한 것은?

   • 1.

     데이터베이스 테이블 설계 능력

   • 2.

     소프트 스킬로 통찰력 있는 분석 능력

   • 3.

     네트워크 최적화 능력

   • 4.

     데이터 분석 알고리즘으로 인해 불이익을 당한 사람을 구제하는 능력

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   정답

   2번

   소프트 스킬로 통찰력 있는 분석 능력

   해설

   정답: 2. 통찰력 있는 분석 능력은 데이터 사이언티스트의 대표적인 소프트 스킬로, 단순 계산을 넘어 데이터에서 의미와 가치를 끌어내는 핵심 역량이다.

   오답 풀이

   • 1번: 테이블 설계는 DB 엔지니어·설계자의 영역으로 데이터 사이언티스트의 핵심 역량은 아니다.
   • 2번: 통찰력 있는 분석은 데이터 사이언티스트의 소프트 스킬이므로 옳다.
   • 3번: 네트워크 최적화는 인프라·통신 엔지니어 영역이다.
   • 4번: 알고리즘 피해자 구제는 알고리즈미스트의 역할에 가깝고, 사이언티스트의 일반적 역량으로 보기 어렵다.

   보충 개념 데이터 사이언티스트의 소프트 스킬에는 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달(스토리텔링), 다분야 협업이 포함된다.

3. 문제 3

   4지선다

   다음 중 빅데이터 출현 배경으로 옳지 않은 것은?

   • 1.

     비정형 데이터의 확산

   • 2.

     학계의 거대 데이터 활용 과학 확산

   • 3.

     중앙 집중 처리 방식의 특성

   • 4.

     데이터 처리 기술 발전

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   정답

   3번

   중앙 집중 처리 방식의 특성

   해설

   정답: 3. 빅데이터는 분산 처리(클라우드·하둡 등) 기술의 발전을 배경으로 출현했다. 중앙 집중 처리 방식은 대용량 데이터를 감당하기 어려워 오히려 한계로 작용했으므로 출현 배경으로 보기 어렵다.

   오답 풀이

   • 1번: SNS·로그·영상 등 비정형 데이터의 폭증은 빅데이터 출현의 직접적 배경이다.
   • 2번: 학계에서 거대 데이터를 활용하는 과학(유전체 분석 등)이 확산된 것도 배경이다.
   • 3번: 중앙 집중 처리 방식은 대용량 처리에 부적합해 배경이 아니며, 분산처리가 핵심이다.
   • 4번: 저장·처리 비용 하락과 기술 발전은 빅데이터를 가능하게 한 배경이다.

   보충 개념 빅데이터 출현 배경은 산업계의 데이터 축적, 학계의 데이터 기반 연구 확산, 저장·분산처리 기술의 발전으로 정리된다.

4. 문제 4

   4지선다

   다음 중 데이터베이스의 특징에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

   • 1.

     통합된 데이터로 동일한 내용의 데이터가 중복되어 저장된다.

   • 2.

     저장된 데이터로 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된다.

   • 3.

     공용 데이터로 여러 사용자에게 서로 다른 목적으로 데이터가 공동 이용된다.

   • 4.

     변화되는 데이터로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 한다.

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   정답

   1번

   통합된 데이터로 동일한 내용의 데이터가 중복되어 저장된다.

   해설

   정답: 1. 통합된 데이터(integrated data)는 동일한 내용의 데이터가 중복되지 않도록 통합·관리되는 것을 의미한다. '중복되어 저장된다'는 설명은 통합 데이터의 정의에 반하므로 옳지 않다.

   오답 풀이

   • 1번: 통합 데이터는 중복을 배제한 데이터이므로 '중복 저장'은 틀린 설명이다.
   • 2번: 저장된 데이터는 컴퓨터가 접근 가능한 저장 매체에 보관된 데이터를 의미한다.
   • 3번: 공용 데이터는 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 함께 이용하는 데이터이다.
   • 4번: 운영(변화) 데이터는 삽입·삭제·갱신으로 늘 변화하면서도 현재의 정확한 상태를 유지한다.

   보충 개념 데이터베이스의 4대 특징: 통합 데이터, 저장 데이터, 공용(공유) 데이터, 변화(운영) 데이터.

5. 문제 5

   4지선다

   다음 내용 중 빅데이터 위기 요인과 해결 방안이 잘못 연결된 것을 모두 고르면?

   가. 사생활 침해 → 정보사용자의 동의제에서 책임제로 변환 나. 책임 원칙의 훼손 → 알고리즘에 대한 접근권 제공 다. 데이터의 오용 → 데이터의 선택적 공개

   • 1.

     가, 나

   • 2.

     가, 다

   • 3.

     나, 다

   • 4.

     가, 나, 다

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   정답

   3번

   나, 다

   해설

   정답: 3. 위기 요인별 올바른 통제 방안은 (사생활 침해 → 동의제에서 책임제로), (책임 원칙 훼손 → 결과 기반 책임 원칙 고수), (데이터 오용 → 알고리즘 접근권 허용)이다. 나·다는 통제 방안이 서로 뒤바뀌어 잘못 연결되었다.

   오답 풀이

   • 가: 사생활 침해의 통제는 '동의제 → 책임제 전환'으로 올바르게 연결되었다.
   • 나: '알고리즘 접근권 제공'은 데이터 오용의 통제 방안이며, 책임 원칙 훼손의 대책은 '결과 기반 책임 원칙'이므로 잘못 연결되었다.
   • 다: '데이터의 선택적 공개'는 책임 원칙 훼손과 관련된 표현이고, 데이터 오용의 통제는 '알고리즘 접근권 허용'이므로 잘못 연결되었다.

   보충 개념 빅데이터 3대 위기 요인과 통제: 사생활 침해→동의제에서 책임제로, 책임 원칙 훼손→결과 기반 책임 원칙, 데이터 오용→알고리즘에 대한 접근권 허용(알고리즈미스트).

6. 문제 6

   4지선다

   다음 중 암묵지-형식지 상호 작용에 대한 용어와 설명이 옳게 연결된 것은?

   • 1.

     내면화: 암묵적 지식 노하우를 책이나 교본 등 형식지로 만드는 것

   • 2.

     공통화: 만들어진 책이나 교본을 보고 다른 직원들이 암묵적 지식을 습득하는 것

   • 3.

     연결화: 책이나 교본에 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가하는 것

   • 4.

     표출화: 암묵적 지식 노하우를 다른 사람에게 알려주는 것

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   정답

   3번

   연결화: 책이나 교본에 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가하는 것

   해설

   정답: 3. 연결화(Combination)는 형식지(책·교본)에 또 다른 형식지를 결합해 새로운 지식을 만드는 과정으로, '교본에 자신이 아는 새 지식을 추가하는 것'은 연결화의 올바른 설명이다.

   오답 풀이

   • 1번: 암묵지를 형식지(책·교본)로 만드는 것은 내면화가 아니라 표출화이다.
   • 2번: 형식지를 보고 암묵지를 습득하는 것은 공통화가 아니라 내면화이다.
   • 3번: 형식지 간 결합으로 새 지식을 추가하는 것은 연결화로 옳게 연결되었다.
   • 4번: 노하우를 직접 전수해 공유하는 것(암묵지→암묵지)은 표출화가 아니라 공통화이다.

   보충 개념 SECI 모델 — 공통화(Socialization, 암묵→암묵), 표출화(Externalization, 암묵→형식), 연결화(Combination, 형식→형식), 내면화(Internalization, 형식→암묵).

7. 문제 7

   4지선다

   다음 중 빅데이터 가치 패러다임의 변화 단계를 옳게 나열한 것은?

   • 1.

     Agency → Digitalization → Connection

   • 2.

     Digitalization → Connection → Agency

   • 3.

     Connection → Digitalization → Agency

   • 4.

     Digitalization → Agency → Connection

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   정답

   2번

   Digitalization → Connection → Agency

   해설

   정답: 2. 빅데이터 가치 패러다임은 디지털화(Digitalization) → 연결(Connection) → 에이전시(Agency) 순으로 발전한다. 아날로그를 디지털로 바꾸고, 디지털화된 정보를 연결하며, 연결된 데이터로 지능적 대리·자동화를 수행하는 흐름이다.

   오답 풀이

   • 1번: Agency가 가장 앞에 와서 순서가 어긋난다.
   • 2번: Digitalization → Connection → Agency로 올바른 순서이다.
   • 3번: Connection이 Digitalization보다 앞서 순서가 어긋난다.
   • 4번: Agency와 Connection의 순서가 뒤바뀌어 있다.

   보충 개념 디지털화(정보의 디지털 전환) → 연결(데이터·서비스 간 결합) → 에이전시(지능형 자동화·대리)로 가치 창출의 무게중심이 이동한다.

8. 문제 8

   4지선다

   다음 중 데이터의 가공 및 처리와 데이터 간 상관 관계 속에서 의미가 도출된 것은?

   • 1.

     정보

   • 2.

     지식

   • 3.

     지혜

   • 4.

     기호

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   정답

   1번

   정보

   해설

   정답: 1. 정보(Information)는 데이터를 가공·처리하고 데이터 간의 관계를 분석해 의미를 부여한 결과이다. DIKW 위계에서 데이터 바로 위 단계에 해당한다.

   오답 풀이

   • 1번: 데이터 간 관계 속에서 의미가 도출된 것은 정보이므로 옳다.
   • 2번: 지식은 정보를 구조화하여 행동·판단의 근거로 삼은 단계이다.
   • 3번: 지혜는 지식을 일반화·통찰로 발전시킨 단계이다.
   • 4번: 기호는 데이터 이전의 표현 수단으로 의미 도출과 직접 관련이 없다.

   보충 개념 DIKW 피라미드: 데이터(가공 전 사실) → 정보(관계·의미 부여) → 지식(행동 근거) → 지혜(일반화된 통찰).

9. 문제 9

   4지선다

   다음 내용은 빅데이터가 만들어 내는 본질적인 변화에 대한 설명이다. (A)와 (B)에 들어갈 내용이 옳게 연결된 것은?

   "(A)는 어떤 현상에 대하여 현상을 발생시킨 원인과 그 결과 사이의 관계를 말하고, (B)는 어떤 두 현상이 관계가 있음을 말하지만 어느 쪽이 원인인지 알 수 없다."

   • 1.

     A: 선형 관계, B: 비선형 관계

   • 2.

     A: 비선형 관계, B: 선형 관계

   • 3.

     A: 인과 관계, B: 상관 관계

   • 4.

     A: 상관 관계, B: 인과 관계

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   정답

   3번

   A: 인과 관계, B: 상관 관계

   해설

   정답: 3. 원인과 결과의 방향이 분명한 관계는 인과 관계(A), 두 현상이 함께 변하지만 원인-결과를 단정할 수 없는 관계는 상관 관계(B)이다. 빅데이터 시대에는 인과 관계 규명보다 상관 관계 활용으로 무게중심이 이동한다.

   오답 풀이

   • 1·2번: 선형/비선형은 관계의 함수적 형태이지, '원인 규명 가능 여부'를 가르는 개념이 아니다.
   • 3번: A=인과 관계, B=상관 관계로 정의에 정확히 부합한다.
   • 4번: A와 B가 뒤바뀌어 정의와 반대로 연결되었다.

   보충 개념 빅데이터가 가져온 변화 중 하나는 '인과 관계 → 상관 관계' 중심으로의 전환으로, 왜(why)보다 무엇(what)이 함께 일어나는지를 활용한다.

10. 문제 10

    4지선다

    다음 내용은 데이터베이스를 기반으로 기업 내에 구축하는 주요 정보시스템 중 하나를 설명한 것이다. 아래의 내용이 설명하고 있는 정보 시스템은?

    "고객 별 구매 이력 데이터베이스를 분석하여 고객에 대한 이해를 돕고 이를 바탕으로 각종 마케팅 전략을 통해 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션"

    • 1.

      CRM

    • 2.

      SCM

    • 3.

      EDW

    • 4.

      OLTP

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    정답

    1번

    CRM

    해설

    정답: 1. CRM(고객관계관리)은 고객의 구매 이력 등 데이터를 분석해 고객을 이해하고, 이를 마케팅·영업 전략에 활용해 수익을 높이는 정보시스템이다.

    오답 풀이

    • 1번: 고객 구매 이력 분석을 통한 마케팅 솔루션은 CRM에 해당한다.
    • 2번: SCM(공급망관리)은 원자재·물류·재고 등 공급망 전반을 관리하는 시스템이다.
    • 3번: EDW(전사적 데이터 웨어하우스)는 분석용 통합 데이터 저장소이다.
    • 4번: OLTP는 실시간 거래(트랜잭션) 처리 시스템이다.

    보충 개념 CRM은 고객 관점(획득·유지·확대), SCM은 공급망 관점(조달·생산·물류)의 시스템으로 목적이 구분된다.

11. 문제 11

    4지선다

    다음 중 데이터 분석을 위한 조직 구조로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      사업 구조

    • 2.

      집중 구조

    • 3.

      분산 구조

    • 4.

      기능 구조

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    정답

    1번

    사업 구조

    해설

    정답: 1. 데이터 분석을 위한 조직 구조 유형은 집중형, 기능형, 분산형의 세 가지이다. '사업 구조'는 이 분류에 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 사업 구조는 분석 조직 구조 유형이 아니므로 옳지 않다.
    • 2번: 집중 구조는 전사 분석 업무를 전담 조직이 별도로 수행하는 형태이다.
    • 3번: 분산 구조는 분석 인력을 현업 부서로 배치해 업무에 밀착시키는 형태이다.
    • 4번: 기능 구조는 일반적으로 해당 부서에서 분석을 수행하는 형태이다.

    보충 개념 분석 조직 구조 3유형 — 집중형(전담 조직), 기능형(현업 부서 자체 수행), 분산형(분석가를 현업에 분산 배치).

12. 문제 12

    4지선다

    다음 중 분석 마스터 플랜 수립 과정에서 데이터 분석 우선순위를 평가할 때 고려해야 할 사항으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      분석 기술 능력

    • 2.

      전략적 중요도

    • 3.

      실행 용이성

    • 4.

      ROI

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    정답

    1번

    분석 기술 능력

    해설

    정답: 1. 분석 마스터 플랜의 우선순위 평가 기준은 전략적 중요도, 비즈니스 성과·ROI, 실행 용이성이다. '분석 기술 능력'은 적용 범위·방식(난이도)을 정할 때 고려하는 요소로, 우선순위 평가의 표준 기준에 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 분석 기술 능력은 적용 우선순위의 표준 평가 기준이 아니므로 옳지 않다.
    • 2번: 전략적 중요도는 우선순위 평가의 핵심 기준이다.
    • 3번: 실행 용이성(투자·기술 용이성)은 우선순위 평가 기준이다.
    • 4번: ROI 관점의 비즈니스 성과도 우선순위 평가 기준이다.

    보충 개념 분석 마스터 플랜의 우선순위 평가 기준은 전략적 중요도, ROI(투자·비즈니스 효과), 실행 용이성이며, 적용 범위·방식은 별도 기준으로 정의한다.

13. 문제 13

    4지선다

    다음 중 분석 프로젝트의 영역별 주요 관리 항목으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      시간(Time)

    • 2.

      관계(Relationship)

    • 3.

      범위(Scope)

    • 4.

      원가(Cost)

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    정답

    2번

    관계(Relationship)

    해설

    정답: 2. 프로젝트 관리 영역(PMBOK 기반)은 범위·시간·원가·품질·통합·조달·자원·의사소통·이해관계자·위험으로 구성된다. '관계(Relationship)'는 표준 관리 영역 명칭이 아니므로 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 시간(Time)은 일정 관리로 핵심 관리 영역이다.
    • 2번: 관계(Relationship)는 표준 프로젝트 관리 영역이 아니다(이해관계자·의사소통이 해당).
    • 3번: 범위(Scope)는 과제 범위 관리 영역이다.
    • 4번: 원가(Cost)는 비용·예산 관리 영역이다.

    보충 개념 분석 프로젝트는 분석 특유의 데이터 양·복잡도·속도·분석 모델 등의 추가 관리 항목까지 고려해야 한다.

14. 문제 14

    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.

      수용(Accept)

    • 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 네 가지이다. '관리(Management)'는 별도의 대응 유형이 아니므로 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 회피는 위험을 유발하는 활동 자체를 제거하는 대응이다.
    • 2번: 수용은 위험을 인지하되 별도 조치 없이 받아들이는 대응이다.
    • 3번: 완화는 위험의 발생 확률·영향을 줄이는 대응이다.
    • 4번: 관리는 위험 대응 4가지 유형에 속하지 않으므로 옳지 않다.

    보충 개념 위험 대응 4유형 — 회피(Avoid), 전이(Transfer, 보험·아웃소싱 등), 완화(Mitigate), 수용(Accept).

15. 문제 15

    4지선다

    다음 중 데이터 거버넌스의 구성요소로 옳지 않은 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 구성요소는 원칙(Principle), 조직(Organization), 프로세스(Process)이다. '분석 방법(Method)'은 거버넌스의 구성요소가 아니다.

    오답 풀이

    • 1번: 원칙은 데이터 관리의 지침·가이드를 정의하는 구성요소이다.
    • 2번: 조직은 데이터 관리 역할·책임을 부여하는 구성요소이다.
    • 3번: 분석 방법은 거버넌스 구성요소가 아니므로 옳지 않다.
    • 4번: 프로세스는 데이터 관리 활동과 절차를 정의하는 구성요소이다.

    보충 개념 데이터 거버넌스 3대 구성요소: 원칙(Principle), 조직(Organization), 프로세스(Process).

16. 문제 16

    4지선다

    다음 중 분석방법(How)은 알고 있으나, 분석의 대상(What)을 모르는 경우의 분석 주제 유형으로 적합한 것은?

    • 1.

      최적화(Optimization)

    • 2.

      통찰(Insight)

    • 3.

      솔루션(Solution)

    • 4.

      발견(Discovery)

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    정답

    2번

    통찰(Insight)

    해설

    정답: 2. 분석 방법은 알지만 분석 대상을 모르는 경우는 통찰(Insight) 유형이다. 알고 있는 방법으로 데이터를 탐색해 새로운 통찰을 얻는 접근이다.

    오답 풀이

    • 1번: 최적화는 대상(What)과 방법(How)을 모두 아는 경우이다.
    • 2번: 대상은 모르고 방법은 아는 경우가 통찰이므로 옳다.
    • 3번: 솔루션은 대상은 알지만 방법을 모르는 경우이다.
    • 4번: 발견은 대상과 방법을 모두 모르는 경우이다.

    보충 개념 분석 주제 4유형 — 최적화(대상O·방법O), 솔루션(대상O·방법X), 통찰(대상X·방법O), 발견(대상X·방법X).

17. 문제 17

    4지선다

    다음 중 분석 과제 관리 프로세스에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?

    • 1.

      과제 발굴 단계에는 분석 아이디어 발굴, 분석 과제 후보제안, 분석 과제 확정 프로세스가 있다.

    • 2.

      분석 과제로 확정된 분석 과제를 풀(pool)에서 관리한다.

    • 3.

      분석 과제를 진행하면서 만들어진 시사점과 분석 결과물은 풀(Pool)에 잘 축적하고 관리한다.

    • 4.

      과제 수행 단계에서는 팀 구성, 분석 과제 실행, 분석 과제 진행 관리, 결과 공유 프로세스가 있다.

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    정답

    2번

    분석 과제로 확정된 분석 과제를 풀(pool)에서 관리한다.

    해설

    정답: 2. 풀(pool)에서 관리되는 것은 '확정된 과제'가 아니라 발굴 단계에서 제안된 '분석 과제 후보들'이다. 후보 풀에서 평가·확정 과정을 거치므로, 확정된 과제를 풀에서 관리한다는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 과제 발굴 단계의 세부 프로세스(아이디어 발굴·후보 제안·과제 확정) 설명은 옳다.
    • 2번: 풀에서 관리되는 것은 후보 과제이며, 확정 과제를 풀에서 관리한다는 표현이 옳지 않다.
    • 3번: 수행 중 도출된 시사점·결과물을 풀에 축적·관리한다는 설명은 옳다.
    • 4번: 과제 수행 단계의 세부 프로세스(팀 구성·실행·진행 관리·결과 공유) 설명은 옳다.

    보충 개념 분석 과제 관리는 '과제 발굴(후보 풀 관리·확정) → 과제 수행(팀 구성·실행·관리·공유)'의 흐름으로 진행되며, 산출물과 시사점은 지속적으로 축적·재활용한다.

18. 문제 18

    4지선다

    다음 중 빅데이터의 4V 중 ROI관점에서 효과(Return)에 해당하는 요소는?

    • 1.

      가치(Value)

    • 2.

      양(Volume)

    • 3.

      속도(Velocity)

    • 4.

      다양성(Variety)

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    정답

    1번

    가치(Value)

    해설

    정답: 1. ROI 관점에서 양(Volume)·다양성(Variety)·속도(Velocity)는 투자(Investment) 요소이고, 가치(Value)는 효과(Return)에 해당한다.

    오답 풀이

    • 1번: 가치(Value)는 분석을 통해 얻는 효과(Return)에 해당하므로 옳다.
    • 2번: 양(Volume)은 투자(데이터 규모) 요소에 해당한다.
    • 3번: 속도(Velocity)는 투자(처리 속도) 요소에 해당한다.
    • 4번: 다양성(Variety)은 투자(데이터 형태) 요소에 해당한다.

    보충 개념 4V를 ROI로 보면 3V(Volume·Variety·Velocity)는 투자, 4번째 V인 Value는 비즈니스 효과(Return)에 대응한다.

19. 문제 19

    4지선다

    다음 내용은 어떤 모델에 대한 설명인가?

    "반복을 통하여 점증적으로 개발, 처음 시도하는 프로젝트에 적용이 용이하지만, 반복에 대한 관리체계를 효과적으로 갖추지 못한 경우 복잡도가 상승하여 프로젝트 진행이 어려울 수 있다."

    • 1.

      프로토타입 모델

    • 2.

      나선형 모델

    • 3.

      폭포수 모델

    • 4.

      혼합 모델

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    정답

    2번

    나선형 모델

    해설

    정답: 2. 위험을 분석하며 반복을 통해 점증적으로 개발하는 모델은 나선형(Spiral) 모델이다. 처음 시도하는 대규모 프로젝트에 적합하지만, 반복 관리체계가 미흡하면 복잡도가 커지는 단점이 있다.

    오답 풀이

    • 1번: 프로토타입 모델은 시제품을 빠르게 만들어 요구사항을 확정하는 데 초점을 둔다.
    • 2번: 반복·점증·위험 분석 기반 개발은 나선형 모델로 옳다.
    • 3번: 폭포수 모델은 단계가 순차적으로 진행되어 반복이 어렵다.
    • 4번: 혼합 모델은 정형화된 단일 개념이 아니며 설명과 부합하지 않는다.

    보충 개념 나선형 모델은 계획 → 위험 분석 → 개발 → 평가의 사이클을 반복하며, 위험 관리에 강점이 있으나 관리 비용이 크다.

20. 문제 20

    4지선다

    다음 중 새로운 문제를 탐색할 때, 문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제의 재정의 및 해결방안을 탐색하고 이를 지속적으로 개선하는 분석과제 접근방법을 무엇이라고 하는가?

    • 1.

      중앙식 접근 방법

    • 2.

      디자인 사고

    • 3.

      하향식 접근 방법

    • 4.

      상향식 접근 방법

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    정답

    4번

    상향식 접근 방법

    해설

    정답: 4. 문제 정의가 어려운 상황에서 데이터에서 출발해 문제를 재정의하고 해결방안을 탐색하며 반복 개선하는 방식은 상향식(Bottom-up) 접근 방법이다.

    오답 풀이

    • 1번: '중앙식 접근 방법'은 분석 과제 접근법으로 존재하지 않는 용어이다.
    • 2번: 디자인 사고는 상향식과 하향식을 오가며 발산·수렴하는 사고 방식이나, 본 설명(데이터 기반 문제 재정의)은 상향식의 정의에 더 부합한다.
    • 3번: 하향식 접근은 문제가 명확히 정의된 상황에서 단계적으로 분해해 내려가는 방식이다.
    • 4번: 데이터 기반의 문제 재정의·반복 개선은 상향식 접근이므로 옳다.

    보충 개념 하향식은 문제→데이터(연역적), 상향식은 데이터→문제(귀납적·탐색적)로 접근하며, 상향식은 비지도학습·프로토타이핑과 연결된다.

21. 문제 21

    4지선다

    다음 중 잔차의 정규성(Normality) 검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling 등의 정규성 검정을 위한 방법을 사용한다.

    • 2.

      정규성 가정을 충족하지 못할 경우, 상관계수가 높은 변수를 제거한다.

    • 3.

      잔차의 정규성 검정은 잔차가 정규 분포를 보이는지에 대한 검정이다.

    • 4.

      Q-Q plot으로 대략적인 확인이 가능하다.

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    정답

    2번

    정규성 가정을 충족하지 못할 경우, 상관계수가 높은 변수를 제거한다.

    해설

    정답: 2. 상관계수가 높은 변수를 제거하는 것은 다중공선성(공선성) 문제에 대한 처방이지 정규성 위반에 대한 대응이 아니다. 정규성 미충족 시에는 변수 변환(로그·제곱근 등)이나 비모수적 방법을 고려한다.

    오답 풀이

    • 1번: Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling은 대표적인 정규성 검정 방법이다.
    • 2번: 상관 높은 변수 제거는 다중공선성 대응이므로 정규성 검정 설명으로 옳지 않다.
    • 3번: 잔차의 정규성 검정은 잔차가 정규 분포를 따르는지 확인하는 절차이다.
    • 4번: Q-Q plot은 잔차의 정규성을 시각적으로 점검하는 도구이다.

    보충 개념 회귀 진단의 핵심 가정 — 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성. 정규성 위반은 변수 변환·비모수 방법으로, 다중공선성은 변수 제거·규제(능형/라쏘)로 대응한다.

22. 문제 22

    4지선다

    다음은 단순회귀분석 결과이다. 이에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      speed가 한 단위 증가할 때 dist는 3.932만큼 증가한다.

    • 2.

      유의수준 5%하에서 위의 모델은 통계적 유의미성을 갖는다.

    • 3.

      speed 변수의 변동성 중 설명력은 0.6511이다.

    • 4.

      speed와 dist의 상관계수는 0보다 클 것이다.

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    정답

    3번

    speed 변수의 변동성 중 설명력은 0.6511이다.

    해설

    정답: 3. 0.6511은 결정계수(R-squared)로, 'speed가 dist(종속변수)의 변동을 설명하는 비율'을 뜻한다. 'speed 변수의 변동성 중 설명력'이라는 표현은 설명 대상을 종속변수가 아닌 독립변수로 잘못 서술한 것이므로 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: speed의 회귀계수(기울기)가 3.9324이므로 speed 1 증가 시 dist는 약 3.932 증가한다.
    • 2번: F-검정 p-value가 1.49e-12로 0.05보다 훨씬 작아 모델은 유의미하다.
    • 3번: 0.6511은 dist의 변동 중 설명되는 비율(결정계수)이지 'speed의 변동성 설명력'이 아니므로 옳지 않다.
    • 4번: 기울기가 양수(3.93)이므로 두 변수의 상관계수도 양수(0보다 큼)이다.

    보충 개념 결정계수 R²는 종속변수의 총변동 중 회귀모형이 설명하는 비율이며, 단순회귀에서는 두 변수 상관계수의 제곱과 같다(√0.6511 ≈ 0.807).

23. 문제 23

    4지선다

    다음 코드는 chickwts dataset의 weight 변수의 t.test 결과에 대한 해석이다. 이에 대한 내용으로 가장 적절하지 않은 것은?

    • 1.

      닭 무게 260은 신뢰구간 안에 존재한다.

    • 2.

      전체 관측치의 수는 70이다.

    • 3.

      닭 무게의 95% 신뢰구간은 242.8~279.7이다.

    • 4.

      닭 무게의 점 추정량은 261.3이다.

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    정답

    2번

    전체 관측치의 수는 70이다.

    해설

    정답: 2. 자유도(df)가 70이므로 일표본 t-검정에서 관측치 수 n은 df+1 = 71이다. 따라서 '전체 관측치의 수가 70'이라는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 신뢰구간 242.83~279.79 안에 260이 포함되므로 옳다.
    • 2번: df=70이므로 관측치 수는 71이며, 70이라는 설명은 옳지 않다.
    • 3번: 출력의 95% 신뢰구간이 242.83~279.79이므로 옳다.
    • 4번: 표본평균(mean of x)이 261.31이므로 점 추정량은 261.3으로 옳다.

    보충 개념 일표본 t-검정의 자유도는 n−1이므로, 출력의 df로부터 표본 크기 n = df+1을 역산할 수 있다.

24. 문제 24

    4지선다

    다음 중 모수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      표본 평균은 모든 데이터를 더한 값을 데이터의 개수로 나눈 값이다.

    • 2.

      중앙값은 데이터의 중간에 있는 값을 의미한다.

    • 3.

      표본 분산은 모든 데이터의 편차의 제곱 값을 더해 데이터 개수를 n이라고 했을 때, n-1로 나눈 값이다.

    • 4.

      p-백분위수는 전체 데이터 중 p번째 순위에 해당하는 값을 의미한다.

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    정답

    4번

    p-백분위수는 전체 데이터 중 p번째 순위에 해당하는 값을 의미한다.

    해설

    정답: 4. p-백분위수는 'p번째 순위 값'이 아니라, 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 전체의 하위 p%에 해당하는 위치의 값이다. 순위가 아니라 비율(%) 기준이므로 ④는 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 표본 평균은 합을 개수로 나눈 산술평균으로 옳다.
    • 2번: 중앙값은 정렬했을 때 가운데에 위치한 값으로 옳다.
    • 3번: 표본 분산은 편차 제곱합을 n−1로 나눈 값(불편분산)으로 옳다.
    • 4번: 백분위수는 순위가 아닌 누적 비율 기준이므로 옳지 않다.

    보충 개념 p-백분위수는 전체의 p%가 그 값 이하가 되는 지점이며, 25·50·75 백분위수는 각각 Q1·중앙값·Q3에 해당한다.

25. 문제 25

    4지선다

    다음 중 목표변수가 연속형인 회귀나무의 경우 사용하는 분류 기준으로만 짝지어진 것은 무엇인가?

    • 1.

      카이제곱 통계량, 지니 지수

    • 2.

      지니 지수, 엔트로피 지수

    • 3.

      엔트로피 지수, 분산 감소량

    • 4.

      분산 감소량, F-통계량

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    정답

    4번

    분산 감소량, F-통계량

    해설

    정답: 4. 목표변수가 연속형인 회귀나무에서는 분산 감소량과 F-통계량을 분리 기준으로 사용한다. 지니 지수·엔트로피·카이제곱은 목표변수가 범주형인 분류나무의 기준이다.

    오답 풀이

    • 1번: 카이제곱·지니 지수는 모두 분류나무(범주형)용 기준이다.
    • 2번: 지니 지수·엔트로피 지수는 분류나무용 기준이다.
    • 3번: 엔트로피는 분류나무용이며, 회귀나무 기준이 아니다.
    • 4번: 분산 감소량·F-통계량은 연속형 목표변수의 회귀나무 기준이므로 옳다.

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

26. 문제 26

    4지선다

    다음 중 나이, 신분, 급여 등을 사용한 신용카드 월간 사용액 예측에 적합한 모형은?

    • 1.

      능형 회귀 모형(Ridge Regression)

    • 2.

      로지스틱 회귀 모형(Logistic Regression)

    • 3.

      DBSCAN

    • 4.

      SOM

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    정답

    1번

    능형 회귀 모형(Ridge Regression)

    해설

    정답: 1. 월간 사용액(연속형 금액) 예측은 회귀 문제이므로 연속형 종속변수를 다루는 능형 회귀(Ridge Regression)가 적합하다.

    오답 풀이

    • 1번: 능형 회귀는 연속형 종속변수 예측에 쓰이는 규제 선형회귀로 적합하다.
    • 2번: 로지스틱 회귀는 범주(이진) 분류용이므로 연속형 금액 예측에 부적합하다.
    • 3번: DBSCAN은 밀도 기반 군집(비지도) 기법으로 예측 모형이 아니다.
    • 4번: SOM은 비지도 신경망 군집·시각화 기법으로 금액 예측 모형이 아니다.

    보충 개념 종속변수가 연속형이면 회귀(능형·라쏘·선형 등), 범주형이면 분류(로지스틱·SVM 등)를 사용한다. 능형 회귀는 L2 규제로 다중공선성을 완화한다.

27. 문제 27

    4지선다

    다음 중 두 좌표 A, B 간의 유클리드 거리(Euclidean Distance)는?

    변수	A	B
    키	175	180
    몸무게	70	65

    • 1.

      10

    • 2.

      50

    • 3.

      √10

    • 4.

      √50

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    정답

    4번

    √50

    해설

    정답: 4. 유클리드 거리는 √(차이 제곱의 합)이다. 키 차이 (175−180) = −5, 몸무게 차이 (70−65) = 5이므로, 거리 = √((−5)² + (5)²) = √(25 + 25) = √50이다.

    오답 풀이

    • 1번: 10은 두 차이의 절댓값 합(맨해튼 거리 |−5|+|5|)으로 유클리드 거리가 아니다.
    • 2번: 50은 제곱합(25+25)으로 제곱근을 취하기 전의 값이다.
    • 3번: √10은 차이를 잘못 계산한 값이다.
    • 4번: √50은 √(25+25)로 올바른 유클리드 거리이다.

    보충 개념 유클리드 거리 d = √Σ(xᵢ−yᵢ)², 맨해튼 거리 d = Σ|xᵢ−yᵢ|. √50 = 5√2 ≈ 7.07이다.

28. 문제 28

    4지선다

    다음 중 표본추출 시 발생하는 오차에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      표본오차는 모집단의 일부인 표본에서 얻은 자료를 통해 모집단 전체의 특성을 추론함으로써 생기는 오차를 의미한다.

    • 2.

      비표본오차는 표본 크기가 증가함에 따라 증가한다.

    • 3.

      표본 편의는 표본 추출방법에서 기인하는 오차를 의미하고, 정규화에 의해 최소화하거나 없앨 수 있다.

    • 4.

      표본오차는 표본의 크기를 증가시키고, 표본 선택 방법을 엄격히 하여 줄일 수 있다.

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    정답

    3번

    표본 편의는 표본 추출방법에서 기인하는 오차를 의미하고, 정규화에 의해 최소화하거나 없앨 수 있다.

    해설

    정답: 3. 표본 편의(bias)는 표본 추출 과정의 치우침에서 비롯되는 오차로, 확률화(랜덤화·임의 추출)를 통해 줄일 수 있다. '정규화'로 최소화하거나 없앨 수 있다는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 표본오차는 일부 표본으로 전체를 추론하는 데서 생기는 오차로 옳다.
    • 2번: 비표본오차(측정·기록·무응답 등)는 표본이 커질수록 누적되어 증가하는 경향이 있다.
    • 3번: 표본 편의는 정규화가 아니라 확률화(랜덤 추출)로 줄이는 것이므로 옳지 않다.
    • 4번: 표본오차는 표본 크기 증가와 엄격한 추출 방법으로 줄일 수 있다.

    보충 개념 표본 편의는 임의(확률) 추출로 줄이고, 표본오차는 표본 크기를 키워 줄인다. 비표본오차는 조사·처리 과정에서 발생하며 크기 증가로 줄지 않는다.

29. 문제 29

    4지선다

    다음 오분류표(혼동행렬)에서 특이도(Specificity) 계산식으로 옳은 것은?

    		예측치 True	예측치 False	합계
    실제값	True	TP	FN	P
    실제값	False	FP	TN	N
    합계		P'	N'	P+N

    • 1.

      (TP+TN) ÷ (P+N)

    • 2.

      TN ÷ N

    • 3.

      TP ÷ (TP+FP)

    • 4.

      TP ÷ P

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    정답

    2번

    TN ÷ N

    해설

    정답: 2. 특이도(Specificity)는 실제 음성(False, N) 중에서 음성으로 올바르게 예측한 비율이므로 TN ÷ N = TN ÷ (FP+TN)이다.

    오답 풀이

    • 1번: (TP+TN)÷(P+N)은 전체 정확도(Accuracy)이다.
    • 2번: TN÷N은 실제 음성 중 음성 예측 비율로 특이도이므로 옳다.
    • 3번: TP÷(TP+FP)는 정밀도(Precision)이다.
    • 4번: TP÷P는 실제 양성 중 양성 예측 비율로 민감도(재현율, Recall)이다.

    보충 개념 민감도(재현율) = TP/(TP+FN) = TP/P, 특이도 = TN/(FP+TN) = TN/N, 정밀도 = TP/(TP+FP), 정확도 = (TP+TN)/(P+N).

30. 문제 30

    4지선다

    다음 중 카탈로그 배열, 교차 판매 등의 마케팅을 계획할 때 적절한 데이터 마이닝 기법은?

    • 1.

      분류

    • 2.

      추정

    • 3.

      군집

    • 4.

      연관분석

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    정답

    4번

    연관분석

    해설

    정답: 4. 함께 구매되는 품목 간의 관계를 찾아 카탈로그 배열·교차 판매(cross-selling)·상품 추천에 활용하는 기법은 연관분석(장바구니 분석)이다.

    오답 풀이

    • 1번: 분류는 범주(라벨)를 예측하는 지도학습 기법이다.
    • 2번: 추정은 연속형 값을 예측하는 기법이다.
    • 3번: 군집은 유사한 개체를 묶는 비지도 기법으로, 품목 간 동시구매 규칙 발견과는 다르다.
    • 4번: 동시 구매 패턴을 찾는 연관분석이 교차 판매 계획에 적합하다.

    보충 개념 연관분석은 지지도·신뢰도·향상도로 규칙의 유용성을 평가하며, 장바구니 분석이라고도 한다.

31. 문제 31

    4지선다

    다음은 USArrests 데이터 주성분 분석 결과이다. 80% 이상을 설명하려면 최소 몇 개의 주성분이 필요한가?

    • 1.

      1개

    • 2.

      2개

    • 3.

      3개

    • 4.

      4개

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    정답

    2번

    2개

    해설

    정답: 2. 누적 설명 비율(Cumulative Proportion)을 보면 Comp.1까지 0.6201, Comp.2까지 0.8675이다. 80%(0.8) 이상을 처음으로 넘기는 지점이 Comp.2이므로 최소 2개의 주성분이 필요하다.

    오답 풀이

    • 1번: Comp.1까지의 누적 설명력은 62.0%로 80%에 미달한다.
    • 2번: Comp.2까지의 누적 설명력이 86.75%로 80%를 처음 초과하므로 옳다.
    • 3·4번: 3개·4개는 80%를 넘기기 위한 '최소' 개수가 아니라 과도하다.

    보충 개념 주성분 개수 선택은 누적 설명 비율(예: 80%·90%) 기준, 고유값 1 이상(Kaiser) 기준, Scree plot의 엘보 지점 등을 종합해 결정한다.

32. 문제 32

    4지선다

    다음 중 f(x)를 확률질량함수로 갖는 이산형 확률 변수일 때 기댓값을 구하는 계산식으로 올바른 것은?

    • 1.

      E(x) = Σxf(x)

    • 2.

      E(x) = ∫xf(x)

    • 3.

      E(x) = E[(x-μ)²]

    • 4.

      E(x) = x³ - x²

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    정답

    1번

    E(x) = Σxf(x)

    해설

    정답: 1. 이산형 확률변수의 기댓값은 각 값 x에 그 확률 f(x)를 곱해 모두 더한 것이므로 E(x) = Σ x·f(x)이다.

    오답 풀이

    • 1번: Σ x·f(x)는 이산형 확률변수의 기댓값 정의로 옳다.
    • 2번: ∫ x·f(x) dx는 연속형 확률변수의 기댓값 식이다.
    • 3번: E[(x−μ)²]는 기댓값이 아니라 분산(Var)의 정의이다.
    • 4번: x³ − x²는 기댓값과 무관한 임의의 식이다.

    보충 개념 이산형 기댓값 E(X)=Σx·f(x), 연속형 기댓값 E(X)=∫x·f(x)dx. 분산은 Var(X)=E[(X−μ)²]=E(X²)−μ²이다.

33. 문제 33

    4지선다

    다음 중 배깅(Bagging)에 대한 설명으로 옳은 것은?

    • 1.

      서로 다른 여러 개 모형에 대한 결과를 집계하여 최종 결과를 결정한다.

    • 2.

      두 단계의 학습이 있으며 첫 번째 단계는 다양한 기본 모델들을 사용한 학습이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 얻은 결과를 입력으로 하는 메타 모델의 학습이다.

    • 3.

      약한 학습기의 오류 데이터에 가중치를 부여하면서 최종 모형을 만들어가는 방법이다.

    • 4.

      붓스트랩(bootstrap) 방법을 사용하여 동일한 데이터가 여러 번 선택될 수 있고, 어떤 데이터는 추출되지 않을 수 있다.

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    정답

    4번

    붓스트랩(bootstrap) 방법을 사용하여 동일한 데이터가 여러 번 선택될 수 있고, 어떤 데이터는 추출되지 않을 수 있다.

    해설

    정답: 4. 배깅(Bootstrap Aggregating)은 원자료에서 복원추출(붓스트랩)로 여러 표본을 만들어 각각 모형을 학습한 뒤 결과를 결합한다. 복원추출이므로 같은 데이터가 여러 번 뽑히거나 한 번도 안 뽑힐 수 있다.

    오답 풀이

    • 1번: '서로 다른 여러 모형의 결과 집계'는 보팅·일반 앙상블의 설명에 가깝고, 배깅은 동일 알고리즘을 붓스트랩 표본에 적용한다.
    • 2번: 1차 모델 결과를 메타 모델 입력으로 쓰는 2단계 학습은 스태킹(Stacking)의 설명이다.
    • 3번: 오류 데이터에 가중치를 높여가며 학습하는 것은 부스팅(Boosting)이다.
    • 4번: 붓스트랩 복원추출의 특징을 정확히 설명했으므로 옳다.

    보충 개념 앙상블 비교 — 배깅(병렬·복원추출·분산 감소), 부스팅(순차·오분류 가중·편향 감소), 스태킹(메타 모델로 결합).

34. 문제 34

    4지선다

    다음 중 K-Fold 교차검증에 대한 내용으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      K=2인 경우, LOOCV라고 한다.

    • 2.

      주어진 데이터를 가지고 K번 반복적으로 성과를 측정해 그 결과를 평균한다.

    • 3.

      K-Fold는 데이터를 K개로 분할하는 것을 의미한다.

    • 4.

      데이터가 충분하지 않은 경우 주로 사용한다.

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    정답

    1번

    K=2인 경우, LOOCV라고 한다.

    해설

    정답: 1. LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)는 K를 관측치 수 n과 같게 설정한 경우(K=n)이다. K=2가 LOOCV라는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: K=2가 아니라 K=n일 때가 LOOCV이므로 옳지 않다.
    • 2번: 데이터를 K개로 나눠 K번 학습·검증을 반복하고 성과를 평균하는 설명은 옳다.
    • 3번: K-Fold는 데이터를 K개의 폴드로 분할하는 것을 의미한다.
    • 4번: 데이터가 부족할 때 모든 데이터를 검증에 활용할 수 있어 교차검증을 주로 사용한다.

    보충 개념 LOOCV는 K=n인 극단적 K-Fold로, 검증 편향은 작지만 계산비용이 크다. 일반적으로 K=5 또는 10을 많이 사용한다.

35. 문제 35

    4지선다

    다음 중 비계층적 군집 분석인 K-means 군집의 수행 절차를 옳게 나타낸 것은?

    가. 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한다. 나. 군집 중심의 변화가 거의 없을 때까지 자료를 중심에 할당과 중심 갱신을 반복한다. 다. 초기 군집의 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택한다. 라. 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 계산하여 갱신한다.

    • 1.

      가→나→다→라

    • 2.

      나→가→다→라

    • 3.

      다→나→가→라

    • 4.

      다→가→라→나

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    정답

    4번

    다→가→라→나

    해설

    정답: 4. K-means는 (다) k개 초기 중심 선택 → (가) 각 자료를 가장 가까운 중심에 할당 → (라) 군집별 평균으로 중심 갱신 → (나) 중심 변화가 거의 없을 때까지 반복 순으로 수행된다. 따라서 다→가→라→나이다.

    오답 풀이

    • 1번: 초기 중심 선택(다)이 빠지고 할당(가)부터 시작해 순서가 틀렸다.
    • 2번: 반복 단계(나)가 맨 앞에 와서 순서가 틀렸다.
    • 3번: 반복(나)이 할당(가)보다 먼저 와서 순서가 틀렸다.
    • 4번: 초기화→할당→갱신→반복의 올바른 순서이므로 옳다.

    보충 개념 K-means는 중심 초기화 후 '할당 ↔ 중심 갱신'을 수렴할 때까지 반복하는 비계층적 군집 기법이며, 초기 중심에 따라 결과가 달라질 수 있다.

36. 문제 36

    4지선다

    다음 중 주성분 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      주성분은 변수들의 선형결합으로 이루어져 있다.

    • 2.

      지도학습법 중 하나이다.

    • 3.

      가장 분산이 큰 것을 제1주성분으로 설정한다.

    • 4.

      공분산행렬 또는 상관계수 행렬을 사용해 모든 변수를 가장 잘 설명하는 주성분을 찾는다.

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    정답

    2번

    지도학습법 중 하나이다.

    해설

    정답: 2. 주성분 분석(PCA)은 목표(라벨) 변수 없이 데이터의 분산 구조만으로 차원을 축소하는 비지도 학습 기법이다. 지도학습이라는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 각 주성분은 원래 변수들의 선형결합으로 정의되므로 옳다.
    • 2번: PCA는 비지도 학습이므로 '지도학습'이라는 설명은 옳지 않다.
    • 3번: 분산이 가장 큰 방향을 제1주성분으로 잡는 것은 PCA의 핵심이다.
    • 4번: 공분산행렬 또는 상관계수 행렬을 분해해 주성분을 찾는다는 설명은 옳다.

    보충 개념 PCA는 분산이 큰 순서로 직교하는 주성분을 추출하는 비지도 차원축소 기법이며, 변수 스케일 차이가 크면 상관계수 행렬(표준화)을 사용한다.

37. 문제 37

    4지선다

    다음 중 연관 분석과 관련된 지표로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      신뢰도

    • 2.

      향상도

    • 3.

      순수도

    • 4.

      지지도

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    정답

    3번

    순수도

    해설

    정답: 3. 연관분석의 대표 지표는 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)이다. '순수도(purity)'는 의사결정나무·군집 평가 등에서 쓰이는 개념으로 연관분석 지표가 아니다.

    오답 풀이

    • 1번: 신뢰도는 X를 산 거래 중 Y도 산 비율로 연관분석 지표이다.
    • 2번: 향상도는 우연 대비 함께 구매되는 정도를 나타내는 연관분석 지표이다.
    • 3번: 순수도는 분리·군집의 동질성 척도로 연관분석 지표가 아니다.
    • 4번: 지지도는 전체 거래 중 X·Y를 함께 포함하는 비율로 연관분석 지표이다.

    보충 개념 연관분석 3대 지표 — 지지도 = P(X∩Y), 신뢰도 = P(Y|X), 향상도 = 신뢰도 / P(Y). 향상도가 1보다 크면 양의 연관이다.

38. 문제 38

    4지선다

    다음 중 분해 시계열의 분해 요인으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      정상 요인

    • 2.

      추세 요인

    • 3.

      순환 요인

    • 4.

      계절 요인

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    정답

    1번

    정상 요인

    해설

    정답: 1. 분해 시계열의 구성 요인은 추세(Trend), 순환(Cyclical), 계절(Seasonal), 불규칙(Irregular) 요인이다. '정상(stationary) 요인'은 분해 요인에 포함되지 않는다.

    오답 풀이

    • 1번: 정상 요인은 분해 시계열의 구성 요인이 아니므로 옳지 않다.
    • 2번: 추세 요인은 장기적 증가·감소 경향을 나타내는 분해 요인이다.
    • 3번: 순환 요인은 일정하지 않은 주기로 반복되는 변동 요인이다.
    • 4번: 계절 요인은 1년 등 고정 주기로 반복되는 변동 요인이다.

    보충 개념 시계열 분해 4요인 — 추세(T), 순환(C), 계절(S), 불규칙(I). 정상성(stationarity)은 시계열 모형의 전제 조건이지 분해 요인이 아니다.

39. 문제 39

    4지선다

    SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      SOM은 입력 변수의 위치 관계를 그대로 보존한다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 입력 변수의 정보와 그들의 관계가 지도상에 그대로 나타난다.

    • 2.

      SOM을 이용한 군집 분석은 인공신경망의 역전파 알고리즘을 사용함으로써 수행 속도가 빠르고 군집의 성능이 매우 우수하다.

    • 3.

      SOM 알고리즘은 고차원의 데이터를 저차원의 지도 형태로 형상화하기 때문에 시각적으로 이해하기 쉬울 뿐 아니라 변수의 위치 관계를 그대로 보존하기 때문에 실제 데이터가 유사하면 지도상 가깝게 표현된다.

    • 4.

      SOM은 경쟁 학습으로 각각의 뉴런이 입력 벡터와 얼마나 가까운가를 계산하여 연결 강도를 반복적으로 재조정하여 학습한다. 이 과정을 거치면서 입력 패턴과 가장 유사한 경쟁층 뉴런이 승자가 된다.

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    정답

    2번

    SOM을 이용한 군집 분석은 인공신경망의 역전파 알고리즘을 사용함으로써 수행 속도가 빠르고 군집의 성능이 매우 우수하다.

    해설

    정답: 2. SOM은 역전파(backpropagation)가 아니라 경쟁 학습(competitive learning)을 사용한다. 따라서 '역전파 알고리즘을 사용한다'는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: SOM은 입력 공간의 위상(위치) 관계를 지도상에 보존하므로 옳다.
    • 2번: SOM은 경쟁 학습 기반이며 역전파를 쓰지 않으므로 옳지 않다.
    • 3번: 고차원을 저차원 지도로 형상화하고 위상 관계를 보존한다는 설명은 옳다.
    • 4번: 입력 벡터와 가장 가까운 뉴런(승자)을 찾아 연결 강도를 갱신하는 경쟁 학습 설명은 옳다.

    보충 개념 SOM(자기조직화지도)은 코호넨이 제안한 비지도 신경망으로, 승자독식(winner-take-all) 경쟁 학습을 통해 위상 보존 매핑을 만든다.

40. 문제 40

    4지선다

    다음 중 동전 3개를 던져서 앞면이 한 번 나올 확률은?

    • 1.

      1/4

    • 2.

      3/8

    • 3.

      1/2

    • 4.

      5/8

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    정답

    2번

    3/8

    해설

    정답: 2. 동전 3개의 전체 경우의 수는 2³ = 8이고, 앞면이 정확히 한 번 나오는 경우는 (앞,뒤,뒤),(뒤,앞,뒤),(뒤,뒤,앞)의 3가지이므로 확률은 3/8이다.

    오답 풀이

    • 1번: 1/4는 분모를 4로 잘못 둔 값이다.
    • 2번: 3/8 = ₃C₁ × (1/2)³로 올바른 확률이다.
    • 3번: 1/2는 앞면 한 번 사건의 확률이 아니다.
    • 4번: 5/8은 '앞면이 적어도 한 번'(1 − 1/8) 등 다른 사건의 확률이다.

    보충 개념 이항분포 P(X=k) = ₙCₖ pᵏ(1−p)ⁿ⁻ᵏ. 여기서 n=3, k=1, p=1/2이므로 ₃C₁(1/2)³ = 3/8이다.

41. 문제 41

    4지선다

    다음 중 ARIMA(1, 2, 3) 모형에서 ARMA로 정상화할 때 필요한 차분 수는?

    • 1.

      0

    • 2.

      1

    • 3.

      2

    • 4.

      3

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    정답

    3번

    2

    해설

    정답: 3. ARIMA(p, d, q)에서 가운데 값 d가 차분 차수를 의미한다. ARIMA(1, 2, 3)이므로 d=2, 즉 2회 차분하면 정상 시계열(ARMA)로 변환된다.

    오답 풀이

    • 1번: 0은 차분이 필요 없는 경우(d=0)로 본 모형과 다르다.
    • 2번: 1은 d=1인 모형의 차분 수이다.
    • 3번: ARIMA(1,2,3)의 d=2이므로 2회 차분이 필요하여 옳다.
    • 4번: 3은 MA 차수 q값이지 차분 차수가 아니다.

    보충 개념 ARIMA(p, d, q): p=AR 차수, d=차분 차수, q=MA 차수. d번 차분하면 ARMA(p, q)가 된다.

42. 문제 42

    4지선다

    시계열 분석에 대한 내용으로 적절한 것은?

    • 1.

      AR 모형은 과거 q시점 이전 오차들에서 현재 항의 상태를 추론한다.

    • 2.

      지수 평활법은 이동 평균법의 종류로 특정 기간 안에 속하는 모든 관측치에 대해 동일한 가중치를 부여한다.

    • 3.

      일반적으로 평균이 일정하지 않은 비정상 시계열은 변환을 통해, 분산이 일정하지 않은 비정상 시계열은 차분을 통해 정상 시계열로 바꾼다.

    • 4.

      AR 모형과 MA 모형은 둘 다 정상성(stationary)을 만족하는 정상 시계열 모형이다.

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    정답

    4번

    AR 모형과 MA 모형은 둘 다 정상성(stationary)을 만족하는 정상 시계열 모형이다.

    해설

    정답: 4. AR 모형과 MA 모형은 모두 정상성을 전제로 하는 정상 시계열 모형이다(비정상 시계열은 차분 등을 거쳐 ARIMA로 다룬다).

    오답 풀이

    • 1번: 과거 오차로 현재를 설명하는 것은 MA 모형이며, AR 모형은 과거 관측값으로 설명한다.
    • 2번: 지수 평활법은 최근 관측치에 더 큰 가중치를 주므로 '동일 가중치'라는 설명은 틀리다(동일 가중치는 단순이동평균).
    • 3번: 평균이 일정하지 않으면 차분, 분산이 일정하지 않으면 변환(로그 등)으로 처리하는데 본 보기는 둘을 뒤바꿔 설명했다.
    • 4번: AR·MA 모형이 정상 시계열 모형이라는 설명은 옳다.

    보충 개념 정상화 처리 — 평균 비정상(추세) → 차분, 분산 비정상 → 로그 등 변환. AR/MA는 정상 시계열 모형, ARIMA는 비정상을 차분해 다룬다.

43. 문제 43

    4지선다

    다음 중 아래의 회귀 분석 결과에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

    • 1.

      5개의 독립변수를 갖는 47개의 표본(Sample)이 사용되었다.

    • 2.

      독립변수의 수가 많아 수정된 결정계수 값이 더 작다.

    • 3.

      Examination 변수는 유의하지 않으므로 회귀식은 Fertility = 66.915 − 0.172Agriculture − 0.871Education + 0.104Catholic + 1.077Infant.Mortality이다.

    • 4.

      이 모델은 데이터를 70.67% 설명한다.

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    정답

    3번

    Examination 변수는 유의하지 않으므로 회귀식은 Fertility = 66.915 − 0.172Agriculture − 0.871Education + 0.104Catholic + 1.077Infant.Mortality이다.

    해설

    정답: 3. Examination이 통계적으로 유의하지 않더라도, 이 회귀식은 5개 변수를 모두 적합한 모형의 계수이다. 유의하지 않다는 이유만으로 임의로 변수를 제거해 회귀식을 다시 쓰는 것은 출력 결과의 추정식과 다르므로 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 독립변수 5개, 잔차 자유도 41 → 표본 수 n = 41 + 5 + 1 = 47로 옳다.
    • 2번: 수정 결정계수(0.671)는 변수 수에 대한 벌점이 반영되어 결정계수(0.7067)보다 작으므로 옳다.
    • 3번: 유의성과 무관하게 제거하지 않은 모형의 계수를 임의로 빼고 식을 다시 쓴 것이므로 옳지 않다.
    • 4번: Multiple R-squared가 0.7067이므로 약 70.67%를 설명한다는 설명은 옳다.

    보충 개념 변수 유의성(p값)이 낮다고 곧바로 제거하는 것이 아니라 변수 선택(전진·후진·단계적) 절차를 거쳐야 하며, 수정 결정계수는 변수 수를 벌점으로 반영해 과적합을 견제한다.

44. 문제 44

    4지선다

    다음 데이터 군집 분석 결과에 대한 설명으로 틀린 것은?
    • 1.

      계층적 군집 방법을 사용하여 군집한 결과를 그래프로 표현한 것이다.

    • 2.

      임의 파라미터 k를 선택할 필요가 없다.

    • 3.

      두 군집 사이의 거리를 군집에서 하나씩 관측값을 뽑았을 때 나타날 수 있는 거리의 최솟값을 갖는 두 관측값을 연결한다.

    • 4.

      고립된 군집을 찾기 어렵다.

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    정답

    4번

    고립된 군집을 찾기 어렵다.

    해설

    정답: 4. 그림은 계층적 군집의 덴드로그램으로, 묶이는 높이(거리)를 보면 다른 군집들과 멀리 떨어져 늦게 결합되는 고립된 군집을 오히려 시각적으로 쉽게 식별할 수 있다. '고립된 군집을 찾기 어렵다'는 설명은 옳지 않다.

    오답 풀이

    • 1번: 덴드로그램은 계층적 군집의 병합 과정을 나무 형태로 보여주는 그래프이므로 옳다.
    • 2번: 계층적 군집은 K-means와 달리 사전에 군집 수 k를 정할 필요가 없으므로 옳다.
    • 3번: 군집 간 최소 거리(관측값 쌍의 최솟값)로 연결하는 것은 최단연결법(single linkage)의 설명으로 옳다.
    • 4번: 덴드로그램에서는 고립 군집이 높은 높이에서 결합되어 오히려 잘 드러나므로 '찾기 어렵다'는 설명은 옳지 않다.

    보충 개념 계층적 군집의 연결법 — 최단연결(최솟값), 최장연결(최댓값), 평균연결, 와드연결. 덴드로그램에서 절단 높이를 정해 군집 수를 사후적으로 결정한다.

45. 문제 45

    4지선다

    다음 중 모집단에서 표본을 추출하여 모집단의 모수를 추측하는 과정에서 범위가 아니라 가장 참 값이라고 여겨지는 하나의 모수를 택하는 것은?

    • 1.

      점 추정

    • 2.

      구간 추정

    • 3.

      가설 검정

    • 4.

      비모수적 추론

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    정답

    1번

    점 추정

    해설

    정답: 1. 점 추정(point estimation)은 모수를 하나의 값(예: 표본평균)으로 추정하는 방법이다. 범위가 아니라 단일 값으로 참값을 추측하는 것이므로 점 추정이다.

    오답 풀이

    • 1번: 모수를 하나의 값으로 추정하는 것은 점 추정으로 옳다.
    • 2번: 구간 추정은 신뢰구간처럼 모수가 포함될 범위를 추정한다.
    • 3번: 가설 검정은 모수에 대한 가설의 채택·기각을 판단하는 절차이다.
    • 4번: 비모수적 추론은 모집단 분포 가정을 두지 않는 추론 방법이다.

    보충 개념 추정은 점 추정(단일 값)과 구간 추정(신뢰구간)으로 나뉜다. 좋은 점 추정량의 조건은 불편성·효율성·일치성·충분성이다.

46. 문제 46

    4지선다

    다음 내용의 빈칸에 들어갈 알맞은 용어는?

    "아래는 로지스틱 회귀 모형이다. exp(βᵢ)의 의미는 x₁, x₂, … xₖ가 주어질 때 xᵢ가 한 단위 증가할 때마다 성공(Y=1)의 (　　　)가 몇 배 증가하는지를 나타내는 값이다."

    log( Π(x) / (1 − Π(x)) ) = β₀ + β₁x₁ + … + βₖxₖ

    • 1.

      확률(Probability)

    • 2.

      오즈비(odds ratio)

    • 3.

      오즈(odds)

    • 4.

      시그모이드(Sigmoid)

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    정답

    3번

    오즈(odds)

    해설

    정답: 3. 로지스틱 회귀에서 exp(βᵢ)는 xᵢ가 한 단위 증가할 때 성공의 오즈(odds = 성공확률/실패확률)가 몇 배가 되는지를 나타낸다. 따라서 빈칸에는 '오즈(odds)'가 들어간다.

    오답 풀이

    • 1번: 확률 자체가 exp(βᵢ)배로 곱해지는 것이 아니므로 '확률'은 부적절하다.
    • 2번: 오즈비(odds ratio)는 두 오즈의 비율이며, exp(βᵢ) 그 값이 곧 오즈의 변화 배수(=오즈비)이긴 하나, 문장은 '성공의 (　)가 몇 배 증가'를 묻고 있어 변화 대상인 '오즈'가 빈칸에 적절하다.
    • 3번: xᵢ 한 단위 증가 시 성공의 오즈가 exp(βᵢ)배가 되므로 '오즈'가 옳다.
    • 4번: 시그모이드는 로지스틱 함수의 형태를 부르는 이름이지 빈칸의 변화 대상이 아니다.

    보충 개념 로짓(logit) = log(odds) = β₀+β₁x₁+…이며, 회귀계수 βᵢ의 지수 exp(βᵢ)가 곧 xᵢ에 대한 오즈비(오즈의 변화 배수)이다.

47. 문제 47

    4지선다

    다음 거래 데이터에서 추출된 연관 규칙 중 하나인 빵 → 우유의 지지도는?

    항목	거래수
    빵, 치즈, 우유	10
    사과, 우유, 치즈	35
    우유, 빵, 사과	10
    빵, 라면	25
    우유, 라면, 치즈	20
    합계	100

    • 1.

      0.45

    • 2.

      0.75

    • 3.

      0.44

    • 4.

      0.2

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    정답

    4번

    0.2

    해설

    정답: 4. 지지도는 전체 거래 중 빵과 우유를 모두 포함하는 거래의 비율이다. 빵·우유가 함께 들어간 거래는 '빵, 치즈, 우유'(10)와 '우유, 빵, 사과'(10)로 합 20건이므로, 지지도 = 20 / 100 = 0.2이다.

    오답 풀이

    • 1번: 0.45는 우유 또는 빵을 포함하는 거래 등 다른 집계로 나온 값이다.
    • 2번: 0.75는 우유를 포함하는 거래 비율 등과 혼동한 값이다.
    • 3번: 0.44는 신뢰도(빵 포함 거래 중 우유 포함 비율, 20/45) 근처 값으로 지지도가 아니다.
    • 4번: 빵∩우유 거래 20건을 전체 100으로 나눈 0.2가 지지도로 옳다.

    보충 개념 지지도 = P(빵∩우유) = (빵·우유 동시 거래수)/(전체 거래수). 참고로 신뢰도 = P(우유|빵) = 20/45 ≈ 0.44이다.

48. 문제 48

    4지선다

    다음 중 P(A) = 0.3, P(B) = 0.4일 때, 사건 A와 사건 B가 독립 사건이라면 P(B|A)는?

    • 1.

      0.4

    • 2.

      0.3

    • 3.

      0.12

    • 4.

      0.7

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    정답

    1번

    0.4

    해설

    정답: 1. 두 사건이 독립이면 한 사건의 발생이 다른 사건의 확률에 영향을 주지 않으므로 P(B|A) = P(B) = 0.4이다.

    오답 풀이

    • 1번: 독립이면 P(B|A)=P(B)=0.4이므로 옳다.
    • 2번: 0.3은 P(A)의 값이지 P(B|A)가 아니다.
    • 3번: 0.12는 P(A∩B)=P(A)P(B)=0.3×0.4의 값이다.
    • 4번: 0.7은 P(A)+P(B) 등과 혼동한 값이다.

    보충 개념 독립이면 P(A∩B)=P(A)·P(B), P(B|A)=P(B). 일반적으로 P(B|A)=P(A∩B)/P(A)이다.

49. 문제 49

    4지선다

    다음 중 여러 대상 간의 거리가 주어져 있을 때, 대상들을 동일한 상대적 거리를 가진 실수 공간의 점들로 배치시키는 차원 축소 기법은 무엇인가?

    • 1.

      주성분 분석(Principal Component Analysis)

    • 2.

      다차원 척도법(Multi-Dimensional Scaling)

    • 3.

      요인 분석(Factor Analysis)

    • 4.

      정준 상관분석(Canonical Correlation Analysis)

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    정답

    2번

    다차원 척도법(Multi-Dimensional Scaling)

    해설

    정답: 2. 대상 간의 거리(비유사성)를 가능한 한 보존하면서 저차원 공간의 점들로 배치하는 기법은 다차원 척도법(MDS)이다.

    오답 풀이

    • 1번: 주성분 분석은 변수의 분산을 최대로 보존하는 새 축(주성분)을 찾는 기법이다.
    • 2번: 거리를 보존해 점들로 배치하는 것은 다차원 척도법이므로 옳다.
    • 3번: 요인 분석은 관측 변수 이면의 잠재 요인을 추출하는 기법이다.
    • 4번: 정준 상관분석은 두 변수 집단 간 상관을 최대화하는 선형결합을 찾는 기법이다.

    보충 개념 MDS는 거리(비유사도) 행렬을 입력으로 받아 개체 간 상대적 거리를 보존하는 저차원 배치를 찾으며, 시각적 군집 탐색에 활용된다.

50. 문제 50

    4지선다

    다음 중 모집단 개체에 1, 2, …, N까지 일련번호를 부여한 후, 첫 번째 표본을 임의로 선택하고 일정 간격(K)으로 다음 표본을 선택하는 방법은?

    • 1.

      층화 추출법

    • 2.

      단순 무작위 추출

    • 3.

      계통 추출

    • 4.

      군집 추출

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    정답

    3번

    계통 추출

    해설

    정답: 3. 일련번호를 부여하고 첫 표본을 임의로 뽑은 뒤 일정 간격(K)마다 표본을 선택하는 방법은 계통 추출법(systematic sampling)이다.

    오답 풀이

    • 1번: 층화 추출법은 모집단을 동질적 층으로 나눈 뒤 각 층에서 표본을 뽑는다.
    • 2번: 단순 무작위 추출은 모든 개체가 동일한 확률로 뽑히도록 무작위로 선택한다.
    • 3번: 일정 간격 K로 뽑는 것은 계통 추출이므로 옳다.
    • 4번: 군집 추출은 모집단을 군집(집락)으로 나눈 뒤 일부 군집을 통째로 조사한다.

    보충 개념 계통 추출은 추출 간격 K = N/n으로 정하며, 모집단에 주기성이 있으면 편향이 생길 수 있으니 주의한다.