메뉴 건너뛰기

imp

상수 e에 대한 글

박영식2007.08.26 21:12조회 수 2175댓글 0

    • 글자 크기

 상수 e는 다음과 같은 과정에서 느닷없이 나타나기도 한다. (1) 0과 1사이에 있는 임의의 수를 선택한다. (2) 같은 구간에서 또 하나의 수를 선택하여 이전의 수에 더한다. (3) 동일한 과정을 반복한다. 이런 식으로 0과 1사이에서 임의로 선택된 수를 계속더해 나간다고 했을 때, 총합이 1보다 커지려면 평균적으로 몇 번을 더해야 할까? 답 : 2.718523... <리만 가설 중>


 수 e는 수학적 중요도로 볼 때 원주율(파이)와 대등하고, 통상 얌전한 영어 소문자로 쓰여져 친숙한 느낌을 주는, 하지만 그래도 그 속을 이해하기가 보통 쉽지 않은 자연로그의 밑수 e는 대략 그 값이 2.718281828459045235360287471352662497이다.
상수 e는 18세기 중엽에 스위스의 수학자 오일러가 처음으로 세상에 소개한 수이다. 상수 e에 대한 표준적 정의를 처음 접하는 사람에게는 그 정의가 약간 복잡하고 어렵게 보일지 모른다.

수 e는 '정수 N이 점점 커질 때, 일반항이
(1+1/N)^N
인 수열의 극한값'으로 정의된다. N이 2일 때, 위의 식은
(1+1/2)^2=(3/2)^2=2.25
가 된다. N이 3일 때 그것은
(1+1/3)^3=(4/3)^3=2.37
이고, N의 값이 연속적으로 커짐에 따라 차례로
(1+1/4)^3=(5/4)^3=2.44, (6/5)^5, (7/6)^6,......
이렇게 계속된다. 따라서 e는
(10,001/10,000)^10,000=2.718145
와 아주 가깝다. 또한 상수 e는
(1,000,001/1,000,000)^1,000,000
에 더 가깝다.

비록 정의가 추상적이기는 하지만 이와 같이 e를 정의하면, 우리는 은행의 서류나 복리계산에 빠짐없이 나오는 e의 중요한 역할을 눈치챌 수가 있다.
e는 자연로그 함수의 밑수이다. 이 말을 명확이 이해하려면 까다로운 로그에 대한 약간의 부연 설명이 필요하다. 예를 들어, 10의 제곱은 100이므로 100의 상용로그는 2이다. 10의 세제곱은 1000이므로 1000의 상용로그는 3이다. 그리고 10의 2.7제곱은 500이므로 상용로그는 2.7이다. [log(500)=2.7] 한편, 어떤 수의 자연로그는 그 수와 같아지는 e의 지수를 나타낸다. 따라서, e의 (6.9)제곱은 1000이므로 1000의 자연로그는 (6.9)가 된다. [ln(1000)=6.9] e의 (4.6)제곱은 100이므로 100의 자연로그는 (4.6)이고, e의 (0.7)제곱은 2이므로 2의 자연로그는 0.7이다. 특히 마지막 수 2의 자연로그인 (0.7)은 재정학에서 매우 중요하다. 상수 (0.7)을 당신이 받는 이율로 나눈 값이 바로 당신의 원금이 두 배가 되는 데 걸리는 년수가 된다. 따라서 이율이 10%(0.10)일 때 당신의 원금이 두 배가 되는 데 걸리는 년수는 7년(0.7을 0.1로 나눈값)이고, 이율이 14%이면 원금이 두 배가 되는 년수는 5년(0.7을 0.14로 나눈값)이다.
이제부터 상수 e가 연출하는 믿기지 않는 현상을 몇 가지만 살펴보자. 우선 부교수를 1명 채용하고자 N명의 후보를 면접해야 하는 S대학 M학과가 있는데, 그 학과는 아래의 3가지 면접 원칙을 가지고 있다고 하자.
첫째, 후보의 면접이 끝나는 즉시 당사자에게 채용 여부를 알린다.
둘째, 일단 면접에서 떨어진 사람을 다시 면접해서 채용할 수는 없다.
면접이 마지막 사람까지 가면 그는 자동적으로 채용된다.
이 3가지 면접 원칙으로 M학과는 과연 자신이 원하는 최선의 후보를 채용할 수 있을까? M학과가 최선의 후보를 채용할지 여부는 아무도 장담할 수 없다. 그러나 M학과는 자신이 원하는 최선의 호보를 채용할 수 있는 확률은 극대화할 수 있는데, 그 전략은 통상 다음과 같이 세워진다. 먼저 Kn 따라서 만약 40명의 후보를 무작위 순서로 면접한다면 최적의 전략은 즉석에서 40명의 37%인 처음 15명을 무조건 떨어뜨린 다음 그의 앞 사람 모두보다 더 나은 후보를 부교수로 채용하는 것이다. 이런 방법을 사용해서 최선의 후보를 채용하게 될 확률 또한 아주 이상하게 1/e 또는 약 37%이다. 어떤 전략도 37%보다 더 좋은 확률을 가져다 주진 않는다. 비록 전제 조건인 M학과의 면접 원칙에 부자연스러운 면이 없진 않지만, 배우자를 선택하기 위한 '맛선 보기'와 같은 유사한 문제들 역시 이와 동일한 접근법과 논법이 사용된다.
상수 e는 무리수(두 정수의 비로 나타낼 수 없기 때문에 비순환 무한소수)인 동시에 초월수(대수방정식의 근이 될 수 없는 수)이다. 그럼에도 불구하고 e는 중요한 수학공식과 정리에 매우 흔하게 나타난다. 수 e는 삼각함수, 기하학, 미분방정식, 무한급수, 해석학 등 무수히 많은 서로 다른 수학의 분야에서 항상 필수적으로 등장하는 참으로 신출귀몰하고 의미심장한 수이다.
(1998년 3월 21일 하창호)

~ : 틸드(tilde), | : 버티컬바(vertical bar), ^ : 서큠플렉스(Circumflex)
! : 익스클레메이션 포인트(Exclamaion Point) ` : 그레이브(Grave)

박영식 (비회원)
    • 글자 크기

댓글 달기

[bWAPP] Broken Auth. - Logout Management

[원문보기]

A2 - Broken Auth. & Session Mgmt.

Broken Auth. - Logout Management


로그아웃 후, back button을 눌러 이전 페이지에서 중요 정보를 접근할 수 있는지 여부 확인


A2BA-LM.PNG

[bWAPP] Broken Auth. - Password Attacks

[원문보기]

A2 - Broken Auth. & Session Mgmt.

Broken Auth. - Password Attacks


무작위 공격이나 id/pw 예측 공격으로 로그인을 시도한다.


A2BA-PA.PNG

[bWAPP] SQL Injection (GET/Search)

[원문보기]

A1 - Injection

SQL Injection (GET/Search)


컬럼명을 담고 있는 db의 table로 접근해 SQL Injection 공격을 해볼 수 있다.


Iron Man' union select 1,1,1,column_name,1,1,1 from information_schema.columns;#


A1SQL1.PNG

[bWAPP] Base64 Encoding (Secret)

[원문보기]

A6 - Sesitive Data Exposure

Base64 Encoding (Secret)



cookie 값을 url decode 하여, base64decode 해본다.


A6SDE-B64.PNG

[oAuth2] 구글 스프레드시트 접근

[원문보기]

기존 data query 로 visualization 을 사용하던 코드에서


Error in query: ACCESS_DENIED. This spreadsheet is not publicly viewable and requires an OAuth credential.


상기와 같은 에러가 발생한다면, 아래를 통해 authorization 관련 내용을 추가해야 한다.


https://developers.google.com/chart/interactive/docs/spreadsheets


demo.html, demo.js 로 적용 가능하며, 개발자 콘솔에서 client id를 생성하여 해당 문서들에 적용해야 한다.


1) 프로젝트가 없다면 생성

2) 사용자 인증정보 선택

3) 사용자 인증정보 만들기 - OAuth 2.0 클라이언트 ID

도메인 입력(최상단 도메인으로 하면 된다.)


demo.js 의 makeApiCall() 함수에서 oauth2 라는 전역 변수에 추가 파라미터를 입력하고


function makeApiCall() {
  // Note: The below spreadsheet is "Public on the web" and will work
  // with or without an OAuth token.  For a better test, replace this
  // URL with a private spreadsheet.
  var tqUrl = 'https://docs.google.com/spreadsheets' +
      '/d/[SS경로]/gviz/tq' +
      '?tqx=responseHandler:handleTqResponse' +
      '&access_token=' + encodeURIComponent(gapi.auth.getToken().access_token);
  oauth2 = '&tqx=responseHandler:handleTqResponse' + '&access_token=' + encodeURIComponent(gapi.auth.getToken().access_token);
  $(window.document.body).append('<script src="' + tqUrl +'" type="text/javascript"></script>');
}



기존 visualization data query 호출 경로에 access_token 파라미터가 추가되도록 했다.


var srUrl = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/[SS경로]/gviz/tq?gid=0"+oauth2;



오랜만에 다시하려니, 설명이 부족해 조금 더 추가함


문서에 들어갈 소스
  <button id="authorize-button" style="visibility: hidden">Authorize</button>
  <script src="./demo.js" type="text/javascript"></script>
  <script src="https://apis.google.com/js/auth.js?onload=init"></script>
    <script src="[J쿼리경로]" type="text/javascript"></script> 
<script>데이터쿼리함수</script>


[demo.js]

// NOTE: You must replace the client id on the following line.
var clientId = '발급받은ID';
var scopes = 'https://spreadsheets.google.com/feeds';

function init() {
  gapi.auth.authorize(
      {client_id: clientId, scope: scopes, immediate: true},
      handleAuthResult);
}

function handleAuthResult(authResult) {
  var authorizeButton = document.getElementById('authorize-button');
  if (authResult && !authResult.error) {
    authorizeButton.style.visibility = 'hidden';
    makeApiCall();
  } else {
    authorizeButton.style.visibility = '';
    authorizeButton.onclick = handleAuthClick;
  }
}

function handleAuthClick(event) {
  gapi.auth.authorize(
      {client_id: clientId, scope: scopes, immediate: false},
      handleAuthResult);
  return false;
}

function makeApiCall() {
  // Note: The below spreadsheet is "Public on the web" and will work
  // with or without an OAuth token.  For a better test, replace this
  // URL with a private spreadsheet.
  var tqUrl = 'https://docs.google.com/spreadsheets' +
      '/d/[SS경로]/gviz/tq' +
      '?tqx=responseHandler:handleTqResponse' +
      '&access_token=' + encodeURIComponent(gapi.auth.getToken().access_token);
  oauth2 = '&tqx=responseHandler:handleTqResponse' + '&access_token=' + encodeURIComponent(gapi.auth.getToken().access_token);
  $(window.document.body).append('<script src="' + tqUrl +'" type="text/javascript"></script>');
}

function handleTqResponse(resp) {
데이터쿼리함수();
}

[bWAPP] XML/XPath Injection (Search)

[원문보기]

A1 - injection

XML/XPath Injection (Search)


~/bWAPP/xmli_2.php?genre=action%27)]/password%20|%20//hero[contains(genre,%20%27horror&action=search


genre=action')]/password | //hero[contains(genre,'horror


'|' 를 이용해 앞 단에 password 노드를 출력하도록 입력하고 뒤에는 오류가 나지 않도록 완성시킨다.


A1-XPATH-SRC.PNG

[매핑] 퍼스널 트레이닝과 공격 기법을 매칭해 본다

[원문보기]

사이드 레터럴 레이즈 - 레터럴 무브먼트

 

마운틴 클라이머 - 프리빌리지 에스컬레이션

 

점핑 잭 - 디스커버리

 

플랭크 / 크런치 - 퍼시스턴스

 

버피테스트 - 스캐닝

 

스쿼트 - 크레덴셜 엑세스

 

니업 / 푸시업 - 이니셜 엑세스

 

레그 레이즈 - 임팩트

 

덤벨 킥백 - 디펜스 이베이전

 

[GS] ArrayFormula 함수 활용하기

[원문보기]

ArrayFormula 는 영역의 내용을 그대로 참조할 수 있다.


importrange 함수는 다른 파일(스프레드시트)의 영역을 참조하는데, limit 가 걸려있고, 느리므로 별로 안 좋아한다.


ArrayFormula 를 이용해 다른 view 를 구성하는 것이 필요한 경우 사용 가능하다.


A, B, C 컬럼 중 A, C 만 연속해서 활용해야할 때 좋다.


더더욱 좋은 것은 문자열의 가공이 가능하다는 것이다.


=ArrayFormula(if('sheet'!V3:X="",,left('sheet'!V3:X,19)))


V3 행부터 X 행 전체 내용을 가져오는데, 비어있지 않다면(내용이 있다면) LEFT 함수를 거쳐 출력하는 것이다.


원래 내용은 20자인데, 별로 안 예쁘게 출력될 때, 새로운 view를 구성하면서 문자열을 자르고 출력시킬 수 있다.



또다른 활용으로는 index 와 row 를 이용한 순서 바꾸기(reverse) 이다.


=INDEX(ArrayFormula('sheet'!B$2:B),COUNTA(ArrayFormula('sheet'!$B$2:$B))-ROW()+2,1)


해당 예제는 2행 부터 시작되는 경우이고, arrayformula를 사용하는 시트도 2행부터 시작하여 내용을 맞췄다.


C 컬럼의 경우 그대로 복사하면, 옆의 행을 참조하도록 상대 주소가 반영된다.


3행의 경우도 전체 참조내용에서 row 함수에 의해 index 가 반전되므로 역정렬된 데이터를 볼 수 있다.


구글 form의 고질적인 문제(아래로 쌓이면 내용 확인을 위해 스크롤)가 있어 찾아봤다.

[GS] apps script 를 이용한 구글 드라이브로 파일 업로드

[원문보기]

PHP 를 이용한 파일 업로드는 서버에 저장된 파일을 스크립트를 이용해 리스트와 파일로 저장하는 방식이었다.


이제는 apps script를 이용해 직접 구글 드라이브로 업로드하여 중간 절차와 서버 사용 부담을 줄였다.


[원본글]

https://ctrlq.org/code/19747-google-forms-upload-files


[file.gs]

/* The script is deployed as a web app and renders the form */

function doGet(e) {

  return HtmlService

    .createHtmlOutputFromFile('form.html')

    .setTitle("파일 업로드");

}


function uploadFileToGoogleDrive(data, file, name, kind, row) {


  try {


    var tD = Utilities.formatDate(new Date(), "GMT+9", "yyyyMMdd");

    var folder, folders = DriveApp.getFoldersByName(tD);

    var imageFolder = DriveApp.getFolderById("폴더");

    /* Find the folder, create if the folder does not exist */

    if (folders.hasNext()) {

      folder = folders.next();

    } else {

      folder = imageFolder.createFolder(tD);

    }


    var contentType = data.substring(5,data.indexOf(';')),

        bytes = Utilities.base64Decode(data.substr(data.indexOf('base64,')+7)),

        blob = Utilities.newBlob(bytes, contentType, file);


    var file = folder.createFolder(tD).createFile(blob);

    

    return "OK";


  } catch (f) {

    return f.toString();

  }


}


[form.html]

<!-- File upload button -->

<input id="file" type="file">

<!-- Form submit button -->

<button id="sb" onclick="submitForm();return false;">전송</button>

<!-- Show Progress -->

<div id="progress"></div>

<!-- Add the jQuery library -->

<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.2/jquery.min.js"></script>


<script>


  var file, 

      reader = new FileReader();


  // Upload the file to Google Drive

  reader.onloadend = function(e) {

    google.script.run

      .withSuccessHandler(showMessage)

      .uploadFileToGoogleDrive(

         e.target.result, file.name, 

         $('select#company option:selected').text(), 

         $('select#kind').val(), 

         $('select#company').val()

      );

  };


  // Read the file on form submit

  function submitForm() {

      file = $('#file')[0].files[0];

      if(!file){

        alert('파일선택');

      }else{

        file = $('#file')[0].files[0];

        showMessage("Uploading file..");

        reader.readAsDataURL(file);

      }

  }


  function showMessage(e) {

    $('#progress').html(e);

    $('#sb').prop("disabled",true);

  }


</script>

[GS] 구글 사이트에서 oAuth 사용하기 위한 설정

[원문보기]

구글 사이트에 google script의 html 입력 방식으로 data query를 이용한 스프레드시트 내용 가져오기 방법이 있다.


스프레드시트가 전체 공개라면 상관 없지만, 부분 공개라면, oAuth 인증키를 이용한 권한 확인이 한번 더 필요하다.


https://console.developers.google.com 에서 사용자 인증 정보 -> 사용자 인증 정보 만들기 -> oAuth 클라이언트 ID -> 웹애플리케이션 용으로 만든다.


주소는 구글 사이트에서 웹앱 배포에 따라 생성된 js 경로를 입력해 준다.


사이트관리 -> 애플리케이션 스크립트 -> 새로만들기에 의해 생성된 gs가 배포되어 사이트에 삽입되면 개발자도구 콘솔을 통해 에러 메시지로 확인할 수 있다.


error.jpg


postMessage 경고는 처리하지 못하겠고, oAuth 도 승인된 자바스크립트 원본을 등록하는 방법이 올바른지 의문이다. 일단 동작하는데 의의를 뒀다.


auth.jpg

명령어 - bench (PC사양을 출력한다)

[원문보기]

Comman Window에서 다음과 같이 입력한다.

  To get started, select MATLAB Help or Demos from the Help menu.


>> bench


ans =


    0.5783    0.7319    0.3472    0.6259    0.7043    1.5608


>>

[python] 파일에서 문자열 찾기 소스

[원문보기]
http://bable.tistory.com/343 의 소스이다.

테스트 결과 동작한다.

import string
f = open("c:\Python27\target.txt","r")

lines = [] # list

for paragraph in f:
lines = string.split(paragraph, ".")
for each_line in lines:
if each_line.find(" get ") > 0:
print each_line
else:
pass

f.close()



C:Python27>python.exe line.py
you get test
i get to the wh

벡터선언 및 plotting

[원문보기]
w와 x를 벡터로 선언하고 2개의 영역으로 나뉘어 한개 figure에 그린다.

syms w x
w = [1.0
2.5198
4.3267
.
.
.
.
163186.0735
163199.4767
163215.91700000002
];
subplot(2,1,1);
plot(w);
title('iq table(interpolation)');
x = [1.0
2.5198
4.3267
6.3496
.
.
.
.
165086.6174
165113.4940
165140.3718
];
subplot(2,1,2);
plot(x);
title('iq table');

[itop] Helpdesk assign

[원문보기]

아무리 찾아도 change management 에서 할당 가능한 team과 person 이 helpdesk 에서 목록으로 출력되지 않는다.


역할 등이 해당 업무에 적합한 contact 들이 없어서 그런 것으로 추정했다.


Service management 에서 Delivery Models 를 임으로 추가하여 할당할 수 있는 team 과 person 이 출력되도록 했다.


delivery.png


기능은 매우 많고, DB 사용에 따른 메모리 소모도 큰데, 어떻게 효율적으로 사용할지는 고민해 봐야겠다.


assign.png


* Delivery model 임의 추가(모를 땐, 입력하고 보는 것이다.)

added.png

함수 - 데이터 생성 함수 magic

[원문보기]

 magic(k)는 1에서 k^2까지의 정수를 사용하여 열, 행 그리고 대각선의 합이 똑같은 정방행렬을 만들어주는 Matlab의 데이터 생성함수이다.


  To get started, select MATLAB Help or Demos from the Help menu.


>> B = magic(4)


B =


    16     2     3    13
     5    11    10     8
     9     7     6    12
     4    14    15     1


>>

행렬에서의 요소 치환 - 효율성 비교

[원문보기]

A = magic(4);
A(2:3,2:3) = [0 0; 0 0]
B = A;
for j = 1:4
        for k = 1:4
                if A(j,k) == 0
                        A(j,k) = 99
                end
        end
end
B
[j, k] = find(B==0);
    B(j,k) = 99

위의 코드는 A를 magic(4)으로 생성후, A22에서 A33까지를 0으로 치환한 후 B에 대입하였다. 그 후, A의 요소 중 0을 찾아 99로 치환하는 for문을 보여주며, B는 행렬의 특성을 이용해 find함수로 처리한다. for문은 반복적으로 처리하며, find는 한번에 처리함을 볼 수 있다.


A =


    16     2     3    13
     5     0     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1



A =


    16     2     3    13
     5    99     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1



A =


    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1



A =


    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99     0    12
     4    14    15     1



A =


    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99    99    12
     4    14    15     1



B =


    16     2     3    13
     5     0     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1



B =


    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99    99    12
     4    14    15     1

plot의 속성, axis의 속성, font의 속성 설정

[원문보기]
그림은 plot tool을 본 화면이다. 멋지군..

for j = 1:8192
    a(j-0) = j^(4/3);
end
pplot = plot(a,'m-.','LineWidth',[1.5]);
pfont = text(4096, 65536,'bulletleftarrow middle value','fontsize',18,'color',[1 0 0]);
axis([0 8200 0 170000]);
axis square, title('AXIS SQUARE'), grid;
%%아래의 get함수는 속성을 지정할 수 있는 파라미터와 현재 속성값을 볼 수 있다.
plot_property = get(pplot)
font_property = get(pfont)
axis_property = get(gca)

linear interpolation을 통한 inverse quatization

[원문보기]
rom_iq와 rom_d 파일을 읽어서 보정하여 number^(3/4)를 생성한다.
그리고 그래프로 원래값과 비교해 본다.

rom_iq = fopen("rom_iq.txt",'r');
rom_d = fopen("rom_d.txt",'r');
a = fscanf(rom_iq,'%f');
b = fscanf(rom_d,'%f');
k = 0;
for i = 1:8192
    iq(i) = i^(4/3);
    nf = i/128;
    n = fix(nf);
    if(nf == n)
        n = n-1;
    end
    if(n<1)
        k(i)=a(i);
    else
        if(n<4)
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64)/5.5;
        else
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64);
        end
    end
end
subplot(2,1,1);
plot(iq);
subplot(2,1,2);
plot(k);

[GS] 구글 스프레드시트에서 ROW 값 얻기

[원문보기]

그동안은 데이터베이스처럼 쓰는 구글 스프레드시트의 업데이트나 행번호 찾기를 위해 =ROW() 를 일일이 넣어줬다.


더 관리하기 편할 수도 있는데, 자동화된 스크립트로 반영해 줘야하는 것이 큰 이슈였다.


MATCH 함수를 이용해 찾고자 하는 행의 번호를 출력하도록 사용했는데, 추후 활용이 될지는 모르겠다.


=IF(IFERROR(MATCH(B2,'시트'!A1:A,0)),MATCH(B2,'시트'!A1:A,0),0)


'시트'라는 시트에 A열에 찾고자 하는 키워드(고유값)가 B2에 있다면, 행번호를 반환하는 수식이다.


이수식은 QUERY를 사용하여 질의하는 환경에서 사용가능하고, 기존 데이터를 출력하는 부분에서는 =ROW() 수식으로 유지하는 것이 더 낫다.


특정 행을 찾아서 지우거나 업데이트, 추가된 값을 넣고자 할 때, 질의되는 키워드를 B2에 넣어 행번호를 찾는 수식이 적용된 셀의 내용을 반환받아 처리할 수 있다. 게시판처럼 활용되거나 고유값을 사용하는(해시로 만들어 넘버링하거나 절대번호가 있는) 환경에서 행 위치에 적용 가능하다.




구글 스프레드시트에서 조건을 찾은 뒤, 특정 컬럼값만 출력하는 것은 이중 query로 처리했다. 조건에 의해 모든 행 레코드를 반환하는데, 컬럼의 이름을 출력하도록 한뒤 transpos 하면 조건이 1컬럼에 위치한 구조가 된다. 1컬럼에 해당하는 where 문을 query로 만들면 해당 행을 찾게되고, 최상위 행에는 최초 query의 조건이 위치되어 다시 transpos 하게 되면 원하는 컬럼만 추출되는 형태이다.


기존 관계형 데이터 베이스에서는 query 를 사용하 각 배열에서 원하는 값만 배열 이름이나 순서로 일일이 출력했는데, GS에서는 이중 쿼리로 일괄 출력이 가능하다. 만일 기존 언어로 처리한다면, 다시 db에 넣고 조건문으로 찾은뒤, 첫번째 조건을 재출력하여 순차적으로 보여주는 방법이 있다.


그런데 그런 방법은 GS에서 LIKE로 찾은 조건에 해당하는 1행이나 별도 변수에 넣고 사용해야하는 복잡함이 있어 동일하게 활용하기는 번거롭다. 정리하면서 GS 만의 특징으로 가능한 출력법에 대해 인지했다.


출력되는 내용이 비교해야하는 상황이라면 복잡한 배열 파싱의 연산을 위한 코드를 작성하지 않고, 간단하게 비교 구문을 추가해 줄 수 있다.


GS 가 해야할 일, 파이선이 해야 할일을 잘 분배하려면 많은 시행착오를 통해 각각의 장점을 파악하는 것이 필요하다.


[1차조건 - 항목](데이터는 지웠다.)

이름일자내용
항목2017. 10. 17 오전 12:00:0016년 1월16년 2월16년 3월16년 4월16년 5월16년 6월16년 7월16년 8월16년 9월16년 10월16년 11월16년 12월17년1월17년2월
항목12017. 10. 17 오전 12:00:00
항목22017. 10. 17 오전 12:00:00


[TRANSPOS]

항목항목1항목2
2017. 10. 17 오전 12:00:002017. 10. 17 오전 12:00:002017. 10. 17 오전 12:00:00
16년 1월
%
16년 2월
%
16년 3월
%
16년 4월
%
16년 5월
%
16년 6월
%
16년 7월
%
16년 8월
%
16년 9월
%
16년 10월
%
16년 11월
%
16년 12월
0%
17년1월
%
17년2월
1%
17년3월
%
17년4월
%


[2차 조건 - 2월]

항목항목1항목2
16년 2월13%
16년 12월60%
17년2월31%


[TRANSPOS]

항목16년 2월16년 12월17년2월
항목1163
항목23%0%1%



2월 조건에 12월도 걸려 버렸지만, 이를 잘 예외처리하면 16년 2월과 17년 2월의 비교를 아주 간단히 처리할 수 있다.


첨부 (0)
위로