15주차 · 기말고사 안내와 연습문제

기말고사 공지

기말고사는 2026년 6월 18일 목요일 오후 2시에 공학2호관 435호에서 진행합니다.
문제 유형은 중간고사처럼 코드를 읽고 답하는 서술형 중심이지만, 중간고사보다 살짝 어려운 난이도로 출제됩니다. 단순 실행 순서보다 shape 판단, NumPy 배열 연산, 카운팅/정렬 기준 설명을 더 정확히 써야 합니다.

시험 범위

포함 범위

주차	포함 내용	시험에서 묻는 방식
10주차	행렬과 벡터 기초	행렬/벡터 크기 판단, 곱셈 가능 여부, 결과 shape, 간단한 계산
11주차	NumPy 기초	배열 연산, 평균/차이 계산, 불리언 mask, 필터링 결과 추적
13주차	실용 알고리즘	dict.get 카운팅, sorted(..., key=...), 정렬 방향, tie-break 설명
14주차	통합 코드 읽기	데이터가 생성 → 정제 → 요약되는 흐름 설명. 단, 시각화 설계안은 제외

제외 범위

• 9주차 리팩토링과 테스트: 함수 분해, 테스트 설계, assert 중심 리팩토링 문제는 기말 범위에서 제외합니다.
• 12주차 데이터 시각화(matplotlib): 그래프 작성, 축 라벨, plot_spec, matplotlib 코드는 기말 범위에서 제외합니다.
• 14주차 내용 중에서도 시각화 설계안이나 그래프 해석은 제외합니다.

공부 방향

기말고사는 외운 문법을 쓰는 시험이 아니라, 주어진 코드에서 데이터 모양과 흐름을 정확히 추적하는 시험입니다. 답안을 쓸 때는 “입력 데이터 → 중간 계산 → 최종 결과 → 왜 그렇게 되는가” 순서로 쓰면 좋습니다.

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문제 유형과 난이도

중간고사보다 달라지는 점은 다음과 같습니다.

1. 자료형보다 shape가 중요해집니다.
   예: A @ x가 가능한지, 결과가 몇 행 몇 열인지 먼저 판단해야 합니다.
2. for 루프보다 NumPy 배열 전체 연산이 자주 나옵니다.
   예: arr - arr.mean()이 각 원소에 동시에 적용되는 이유를 설명합니다.
3. 정렬은 “결과만”보다 “기준 함수”를 설명해야 합니다.
   예: return (-count, name)이 왜 빈도 내림차순과 이름 오름차순을 동시에 표현하는지 씁니다.
4. 자주 하는 실수도 시험 범위 안에서 확인할 수 있습니다.
   예: 여러 조건을 결합하는 방식, 음수 값의 정렬 방향, 동점 처리 기준을 혼동하지 않도록 점검하세요.

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답안 작성 빠른 점검

기말 답안은 정답 숫자만 쓰면 부족합니다. 아래 4단계를 짧게라도 포함하세요.

1. shape/자료구조 확인: 배열인가, 리스트인가, dict인가? 행렬 크기는 얼마인가?
2. 연산 규칙 설명: 원소별 연산인가, 행렬곱인가, 카운팅인가, 정렬인가?
3. 중간 결과 추적: mask, counts, sorted 결과처럼 중간 변수를 한 번 이상 확인하세요.
4. 최종 해석: 왜 그 출력/결과가 나오는지 1-2문장으로 마무리하세요.

연습문제 난이도

아래 연습문제는 실제 시험보다 조금 낮은 난이도의 복습 문제입니다. 실제 시험에서는 숫자, 조건, 정렬 기준이 더 복잡하게 제시될 수 있습니다.

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연습문제 1 · 행렬과 벡터 계산 규칙

다음 행렬과 벡터를 보고 질문에 답하세요.

A = [ 1  2 ]      x = [ 10 ]
    [ 3  4 ]          [ 20 ]

질문

1. A의 shape와 x의 shape를 쓰세요.
2. A @ x가 가능한 이유를 안쪽 크기 관점에서 설명하세요.
3. A @ x의 결과 shape를 쓰세요.
4. 각 행의 가중합을 계산해 결과 벡터를 구하세요.

힌트

• 행렬곱에서는 왼쪽 행렬의 열 수와 오른쪽 벡터의 행 수가 같아야 합니다.
• 첫 번째 결과는 1*10 + 2*20입니다.

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연습문제 2 · NumPy mask와 필터링

아래 코드를 읽고, 각 변수가 어떤 값을 가지는지 추적하세요.

import numpy as np

raw = np.array([3.1, -1.0, 4.2, 5.5, 8.0])
valid_mask = (raw >= 0.0) & (raw <= 6.0)
clean = raw[valid_mask]
shifted = clean - 3.0

print(valid_mask)
print(clean)
print(shifted)

질문

1. valid_mask의 True/False 값을 순서대로 쓰세요.
2. clean에 남는 값들을 쓰세요.
3. shifted = clean - 3.0이 for 루프 없이 가능한 이유를 설명하세요.
4. shifted의 값을 순서대로 쓰세요.

힌트

• 조건은 “0 이상이고 6 이하”입니다.
• NumPy 배열에서 clean - 3.0은 각 원소에 같은 연산을 적용합니다.

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연습문제 3 · 카운팅과 정렬 기준

아래 코드는 상태 로그를 세고, 많이 나온 상태부터 정렬합니다.

logs = ["OK", "WARN", "OK", "ERR", "WARN", "OK"]

counts = {}
for status in logs:
    counts[status] = counts.get(status, 0) + 1

def sort_key(item):
    status, count = item
    return (-count, status)

ordered = sorted(counts.items(), key=sort_key)
print(counts)
print(ordered)

질문

1. counts.get(status, 0) + 1이 처음 보는 key와 이미 본 key에서 각각 어떻게 동작하는지 설명하세요.
2. 최종 counts 딕셔너리를 쓰세요.
3. sort_key의 -count는 어떤 정렬 방향을 만들기 위한 것인지 설명하세요.
4. ordered의 출력 순서를 예측하세요.

힌트

• counts.items()의 원소는 ("OK", 3) 같은 tuple입니다.
• (-count, status)는 먼저 count를 큰 순서로 보고, count가 같으면 상태 이름을 알파벳 순서로 봅니다.

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연습문제 4 · dBm 정렬 방향

수신 전력 데이터가 다음과 같이 주어졌습니다.

channels = [
    {"id": "A", "power_dbm": -55},
    {"id": "B", "power_dbm": -42},
    {"id": "C", "power_dbm": -61},
    {"id": "D", "power_dbm": -42},
]

def power_key(row):
    return (-row["power_dbm"], row["id"])

ordered = sorted(channels, key=power_key)
print([row["id"] for row in ordered])

질문

1. dBm 값에서 -42 dBm과 -61 dBm 중 어느 쪽이 더 강한 신호인지 쓰세요.
2. -row["power_dbm"]를 key로 쓰면 왜 강한 신호가 앞쪽에 오는지 설명하세요.
3. B와 D는 전력이 같을 때 어떤 기준으로 순서가 정해지는지 설명하세요.
4. 최종 출력되는 채널 ID 순서를 쓰세요.

힌트

• RSSI/dBm은 숫자가 클수록, 즉 덜 음수일수록 강한 신호입니다.
• tuple key는 첫 번째 기준이 같으면 두 번째 기준을 봅니다.

10주차 · 행렬과 벡터 행렬/벡터 shape와 계산 규칙 복습

11주차 · NumPy 기초 배열, mask, 벡터 연산 복습

13주차 · 알고리즘 패턴 카운팅, 정렬, 탐색 패턴 복습

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