15주차 · 기말 통합 문제 해결

시험 안내

이 시험은 기말형 서술 문제로 구성됩니다. 총 100점, 권장 소요 시간 약 60분입니다.
코드를 직접 실행하기보다, 단계별 역할 설명, 설명과 실제 동작의 차이 찾기, 검증 포인트 서술에 집중해 답안을 작성하면 됩니다.
범위: 9-14주차 — 함수 리팩토링(W9), 행렬·벡터 기초(W10), NumPy(W11), 시각화(W12), 실용 알고리즘(W13), 통합 코드 워크스루(W14)

답안 quickstart: 서술형은 어떻게 쓰나요?

기말형 문제에서는 “정답 코드”보다 코드를 읽고 구조를 설명하는 문장력이 중요합니다.

가장 기본적인 답안 뼈대

1. 입력: 어떤 데이터가 들어오는가?
2. 처리: 어떤 함수/반복/조건이 핵심 역할을 하는가?
3. 검증: 어디서 실패를 잡거나 결과를 확인하는가?
4. 출력: 최종 결과가 어디에 저장/출력되는가?

문항을 읽을 때 체크할 4가지

1. if, for, return, 배열 shape 같은 구조와 데이터 모양을 먼저 표시한다.
2. 변수 이름만 보지 말고 데이터 흐름을 따라간다.
3. “설명과 실제 동작이 같은가?”를 반드시 따로 확인한다.
4. 마지막에는 왜 이 검증이 필요한지 한 문장 덧붙인다.

채점 포인트

서술형 답안은 보통 입력 → 처리 → 검증 → 출력 순서로 쓰면 구조가 가장 잘 보입니다. 아직 기말 전 학습용 문서이므로, 이 페이지는 정답 전체보다 무엇을 확인해야 하는지를 중심으로 안내합니다.

---

문제 1 · 함수 분해와 리팩토링 분석 (20점) — W9

확인할 것

함수 역할 분리, 데이터 흐름, 성공/실패 저장 위치, assert가 검증하는 불변식을 중심으로 답하세요.

문항 A (12점)

아래 코드를 읽고, 각 함수의 역할과 함수 간 데이터 흐름을 단계별로 설명하세요.

raw_lines = [
    "id=S01,score=88,team=A",
    "id=S02,score=91,team=B",
    "id=S03,score=oops,team=A",
]

def parse_line(line):
    row = {}
    for part in line.split(","):
        key, value = part.split("=", 1)
        row[key] = value
    return row

def convert_or_none(row):
    score_text = row["score"]
    if not score_text.isdigit():
        return None
    score = int(score_text)
    if not (0 <= score <= 100):
        return None
    return {"id": row["id"], "score": score, "team": row["team"]}

valid_rows = []
skipped_rows = []

for line in raw_lines:
    parsed = parse_line(line)
    cleaned = convert_or_none(parsed)
    if cleaned is None:
        skipped_rows.append(parsed)
    else:
        valid_rows.append(cleaned)

print(valid_rows)
print(skipped_rows)

답안에는 아래를 각 항목당 2문장 이상 포함하세요.

1. parse_line과 convert_or_none이 각각 무슨 일을 하는가?
2. 왜 두 함수로 나눴는가? (한 함수로 합치면 어떤 문제가 있는가?)
3. 성공 데이터와 건너뛴 데이터가 어디에 저장되는가?

모범 답안 구조

1번 예시: parse_line은 쉼표로 구분된 문자열을 key=value 쌍으로 분리해 딕셔너리로 반환한다. convert_or_none은 score가 숫자인지와 범위가 맞는지를 확인하고, 유효하지 않으면 None을 반환한다.
2번 예시: 파싱과 검증을 분리하면 문자열 분해와 값 판정을 따로 확인할 수 있다. 합치면 데이터 구조를 만드는 코드와 유효성 판단 코드가 섞여 수정하기 어렵다.

문항 B (8점)

위 코드에서 assert len(raw_lines) == len(valid_rows) + len(skipped_rows) 검증을 추가한다면, 이 검증이 실패하는 상황과 의미를 3문장 이상으로 설명하세요.

---

문제 2 · 행렬과 벡터 계산 규칙 설명 (20점) — W10

확인할 것

행렬 덧셈, 원소별 곱, 행렬곱은 서로 다른 규칙입니다. 먼저 shape를 확인하고, 어떤 연산이 가능한지 판단하세요.

문항 A (10점)

아래 두 행렬을 보고 학생 설명 중 틀린 부분을 모두 찾아 왜 틀렸는지 각각 2-3문장으로 고쳐 쓰세요.

A = [ 1  2  3 ]
    [ 4  5  6 ]      shape: 2 × 3

B = [ 10  20 ]
    [ 30  40 ]
    [ 50  60 ]       shape: 3 × 2

학생 설명:

1. A + B는 가능하다. 숫자가 둘 다 6개이기 때문이다.
2. A @ B는 불가능하다. 두 행렬의 모양이 다르기 때문이다.
3. A @ B의 결과가 가능하다면 결과 크기는 3 × 3이다.

문항 B (10점)

다음 행렬-벡터 곱을 계산하는 과정을 행마다 하나의 가중합이라는 말로 설명하고, 결과 벡터를 구하세요.

A = [ 1  2 ]      x = [ 10 ]
    [ 3  4 ]          [ 20 ]
    [ 5  6 ]

답안에는 아래를 포함하세요.

1. A와 x의 크기
2. 곱이 가능한 이유
3. 결과 크기
4. 각 행의 계산식

---

문제 3 · NumPy 배열과 벡터 연산 (20점) — W11

확인할 것

배열 전체 연산, 불리언 mask, mask를 이용한 필터링 순서를 구분하세요. 수치를 쓸 때는 평균, 표준편차, 임계값 비교를 한 줄씩 추적합니다.

문항 A (12점)

아래 코드를 읽고, NumPy 배열과 파이썬 기본 리스트의 차이를 3문장 이상으로 설명하세요.

import numpy as np

measurements = [3.31, 3.28, 3.30, 3.35, 3.29, 2.10, 3.32]
arr = np.array(measurements)

mean_val = np.mean(arr)
std_val = np.std(arr)
normal_mask = np.abs(arr - mean_val) < 2 * std_val
filtered = arr[normal_mask]

print("원본 개수:", len(arr))
print("필터 후 개수:", len(filtered))
print("필터 후 평균:", np.mean(filtered))

답안에는 아래를 각 항목당 1-2 문장씩 포함하세요.

1. np.abs(arr - mean_val)이 한 줄로 가능한 이유 (벡터 연산)
2. normal_mask은 어떤 값을 가지는가? (불리언 배열)
3. arr[normal_mask]은 어떤 원소를 골라내는가?

모범 답안 구조

1번 예시: NumPy 배열은 모든 원소에 같은 연산을 한 번에 적용하는 벡터 연산을 지원한다. arr - mean_val은 각 원소에서 평균을 빼는 연산을 for 루프 없이 수행한다.
2번 예시: normal_mask은 [True, True, True, True, True, False, True]처럼 각 원소가 조건을 만족하는지를 나타내는 불리언 배열이다.

문항 B (8점)

위 코드에서 2.10은 이상치(outlier)입니다. 이 값이 필터링되는 과정을 수치를 포함해 3-4 문장으로 추적하세요.

---

문제 4 · 알고리즘 패턴과 데이터 활용 (15점) — W13

확인할 것

이 문제는 카운팅과 정렬 패턴입니다. dict.get의 기본값, 정렬 key, 출력 순서를 중심으로 설명하세요.

문항 A (8점)

아래 코드의 카운팅과 정렬 패턴을 분석하세요.

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

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

def sort_key(item):
    return -item[1]

sorted_counts = sorted(counts.items(), key=sort_key)

for status, count in sorted_counts:
    print(status, ":", count)

답안에는 아래를 포함하세요.

1. counts.get(status, 0) + 1이 하는 일을 1-2 문장으로
2. sort_key 함수에서 -item[1]의 의미와 정렬 방향을 1-2 문장으로
3. 출력 결과를 예측하세요 (어떤 순서로 나오는가?)

문항 B (7점)

위 코드에서 “가장 많이 발생한 상태”만 출력하려면 어떤 코드를 추가하면 되는지 2-3 문장으로 설명하세요. (sorted_counts를 활용)

---

문제 5 · 시각화와 결과 해석 (15점) — W12

확인할 것

제목·축 라벨·단위·차트 타입이 해석에 어떤 도움을 주는지 설명하세요. 해석 문장에는 무엇이 변할 때 무엇이 어떻게 바뀌는지를 포함합니다.

문항 A (8점)

아래 그래프 설계안을 읽고, 각 요소의 역할을 항목당 1-2 문장씩 설명하세요.

plot_spec = {
    "title": "전압 vs 거리",
    "x_label": "거리 (m)",
    "y_label": "수신 전압 (mV)",
    "chart_type": "line",
    "x": [1, 2, 3, 4, 5],
    "y": [320, 280, 210, 150, 95],
}

1. 제목, x축, y축 라벨이 각각 왜 필요한가?
2. 이 설계안만 보고 어떤 추세를 예상할 수 있는가?
3. 라벨 없이 숫자만 있으면 왜 해석이 어려운가?

문항 B (7점)

아래 문장을 더 정확한 결과 해석 문장으로 2문장으로 고쳐 쓰세요.

• “그래프가 내려간다.”

조건: (1) 무엇이 변할 때, (2) 어떤 값이, (3) 어느 방향으로 바뀌는지를 포함하세요.

---

문제 6 · 통합 파이프라인 설계 (10점) — W14

확인할 것

5단계를 외우는 것이 아니라 각 단계가 다음 단계의 오류를 어떻게 줄이는지 설명하세요. 특히 검증 단계를 건너뛰었을 때 통계와 시각화가 어떻게 오염되는지 써야 합니다.

문항 A (6점)

아래 통합 파이프라인 예시의 5단계를 읽고, 각 단계가 왜 필요한지 항목당 1-2 문장씩 설명하세요.

1단계: 데이터 생성 (NumPy로 센서 측정값 시뮬레이션)
2단계: 처리 함수 (평균, 표준편차, 이상치 제거)
3단계: 검증 (정상 범위 mask와 shape 점검으로 잘못된 값 걸러내기)
4단계: 출력 포매팅 (f-string으로 요약 테이블 생성)
5단계: 시각화 사양 (plot_spec 딕셔너리 작성)

문항 B (4점)

위 파이프라인에서 3단계(검증)를 건너뛰면 4-5단계 결과에 어떤 문제가 생기는지 3-4 문장으로 설명하세요.

---

추가 연습 문제 (미채점)

연습 문제 안내

아래 문제는 채점 대상이 아닙니다. 시간이 남으면 풀어 보세요.

연습 1 · 코드 설명문 쓰기

아래 코드를 보고, 처음 배우는 학생에게 설명하듯 5문장 이내로 설명하세요.

import numpy as np

scores = [88, 91, 77]
arr = np.array(scores)
result = {"count": len(arr), "avg": float(np.mean(arr))}
print(result)

연습 2 · 리팩토링 판단

아래 코드를 읽고, 함수로 분리하면 좋을 부분을 찾아 함수 이름, 매개변수, 반환값을 제안하세요.

data = [3.2, 5.1, 2.8, 4.9, 3.0]
total = 0
count = 0
for val in data:
    if val > 3.0:
        total += val
        count += 1
if count > 0:
    avg = total / count
else:
    avg = 0
print("평균:", avg, "개수:", count)

주차별 학습 전체 주차 목록으로 돌아가기

실습 콘솔 학생용 빈 Python 콘솔에서 자유롭게 실습하기

Debug Labs 앱에서 step-by-step으로 코드 흐름 보기