Jin's IT Story

알고리즘을 평가할 때 가장 중요하게 고려되는 요소 중 하나가 바로 시간복잡도(Time Complexity)입니다. 시간복잡도는 알고리즘이 수행되는 데 걸리는 연산 횟수를 나타내며, 코드의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 기준이 됩니다. 본 글에서는 다양한 시간복잡도의 예시를 비교하고, 각 알고리즘에서 어떤 복잡도를 갖는지, 그리고 실제 문제 해결에 어떻게 적용하는지를 설명합니다. 효율적인 알고리즘 선택을 위한 실질적인 가이드가 되어 줄 것입니다.시간복잡도의 개념과 주요 유형 시간복잡도는 입력 크기 n에 따라 알고리즘의 수행 시간(또는 연산 횟수)이 얼마나 증가하는지를 수학적으로 나타낸 개념입니다. 일반적으로 사용하는 표기법은 빅오(Big-O) 표기법이며, 이는 최악의 경우를 기준으로 알고리즘의 성능을..

자료구조는 소프트웨어 개발의 핵심 개념 중 하나로, 특히 스택과 큐는 알고리즘 설계와 문제 해결에서 자주 활용됩니다. 이 글에서는 스택과 큐의 기본 개념부터 시작해 실제로 어떻게 구현되는지, 그리고 어떤 문제에 적용할 수 있는지를 상세히 알아봅니다. 초보자에게는 이론적인 개념 정리에 도움이 되고, 중급자에게는 실전 활용법을 넓힐 수 있는 가이드가 될 것입니다.자료구조 기본: 스택과 큐의 이해 스택(Stack)과 큐(Queue)는 선형 자료구조의 대표적인 형태로, 데이터를 저장하고 꺼내는 방식에 차이가 있습니다. 스택은 후입선출(LIFO, Last In First Out) 구조를 갖고 있어, 마지막에 들어온 데이터가 가장 먼저 나가게 됩니다. 예를 들어 웹 브라우저의 '뒤로 가기' 기능은 스택의 전형적..

소프트웨어가 점점 복잡해지는 시대, 유지보수는 개발 이후 비용과 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다. ISO/IEC 25010은 소프트웨어 품질을 정의하고 평가할 수 있는 국제 표준으로, 특히 유지보수성과 관련된 구체적인 하위 평가 항목들을 제공합니다. 본 글에서는 ISO 25010 기준에 따른 유지보수성의 세부 구성요소와 평가 방법, 실제 기업 및 프로젝트에서의 적용 사례까지 종합적으로 살펴봅니다.ISO 25010 유지보수성 기준의 개요 ISO/IEC 25010은 소프트웨어 품질 특성을 정의하는 국제 표준으로, 기존 ISO/IEC 9126을 확장하고 보완한 품질 모델입니다. 이 모델에서 유지보수성(Maintainability)은 8가지 품질 특성 중 하나로, 소프트웨어가 변경 요구에 얼마나 효과적으로 대응..

AI 기술이 급격하게 발전함에 따라 소프트웨어 품질에 대한 요구 수준도 높아지고 있습니다. 특히 ISO/IEC 25010 표준은 소프트웨어의 유지보수성과 구조적 안정성을 확보하기 위한 필수 기준으로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 ISO 기준에 따른 유지보수성 확보 방안과, AI시대에 적합한 설계원칙에 대해 깊이 있는 가이드를 제공합니다.ISO 기준 이해하기: 소프트웨어 품질의 뼈대 소프트웨어 품질관리는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 AI와 빅데이터, 클라우드 기술이 확산되면서 복잡한 시스템 구조와 수많은 의존성이 개발 현장에 영향을 미치고 있습니다. 이때 신뢰할 수 있는 기준이 바로 ISO/IEC 25010입니다. ISO/IEC 25010은 기존 ISO/IEC 9126의 개정판으로, ..

제조업은 글로벌 경쟁과 디지털 전환이라는 큰 흐름 속에서 성과 중심 경영을 요구받고 있습니다. 이 과정에서 KPI(Key Performance Indicator)의 중요성은 더욱 부각되고 있으며, 이를 국제적으로 통일된 기준으로 정립하고자 제정된 것이 바로 ISO 22400입니다. ISO 22400은 제조 실행 시스템(MES)의 성능을 정량화할 수 있는 프레임워크를 제공하며, 공정 데이터 기반의 의사결정을 가능케 합니다. 본 글에서는 ISO 22400의 구조, KPI 정의 방법, 실무 적용 사례 등을 통해 제조 현장에서 어떻게 이 표준을 활용할 수 있는지 상세히 다루겠습니다.ISO 22400의 개요와 주요 개념 ISO 22400은 ‘산업 자동화 시스템 및 통합 - 제조 운영 관리 - 성과 지표’라는 명..

제조업 현장에서 KPI 대시보드는 생산성, 품질, 납기 준수율, 원가 절감 등 핵심 지표를 실시간으로 시각화하고 모니터링하는 매우 중요한 도구입니다. 기존에는 엑셀을 활용해 대시보드를 제작하는 경우가 많았지만, 최근 디지털 전환(DX)과 함께 BI툴의 도입이 급속도로 증가하고 있습니다. 특히 스마트팩토리, 인더스트리 4.0 환경에서는 데이터를 빠르게 수집하고 분석해 의사결정에 반영하는 능력이 곧 경쟁력이 되었습니다. 그렇다면 엑셀과 BI툴 중 제조업에 더 적합한 대시보드 도구는 무엇일까요? 본 글에서는 엑셀과 BI툴의 특성을 심층적으로 비교 분석하여, 각각의 장단점과 적용 가능성을 구체적으로 설명합니다.엑셀 KPI 대시보드의 장단점 엑셀은 오랜 시간 동안 제조업을 포함한 전 산업에서 데이터 관리와 분석..