헬기조종사 휴이(huey) - Helo Pilot Huey ; Beyond The Hope !

휴대폰이 너무나 스마트 해지려고 하다보니 사람들은 덜 스마트(less smart) 해지고 있습니다.

보행중 귀에 이어폰 꽂고 음악 들으면서 휴대폰 문자 사용하다가 분수대에 빠지거나 다른 사람과 부딪혀 넘어지고 돌출된 장애물에 걸려 넘어져 가벼운 찰과상을 입기도 합니다.

심지어는 버스 정류장에서 버스를 기다리는데 머리 한 쪽에서는 음악을 듣고 또 다른 한 쪽에서는 문자로 답장 보낸다고 정신 없습니다. 그러는 상황에서 분명히 자기가 타야 할 버스 번호를 보면서 머리 속 한 부분 즉, 세번 째 부분에서는 "타야지~" 하지만 행동으로 옮겨지지 않지요. 버스는 기다려 주지 않고 출발해버립니다. 이렇게 버스를 놓치는 경우도 다반사지요.

미국에서는 걸어다니면서 문자보내는 행동(texting while walking)을 자제하라는 홍보가 눈에 많이 띕니다. 이런 가운데 미국 필라델피아 주 에서는 앞을 보지않고 휴대폰 문자를 누르고 다니는 보행자에게 120달러(한화 약 12~13만원)의 벌금을 부과할 것이라는 발표도 있었습니다. 한편 헤드폰, 이어폰을 꽂고 보행중이거나 자전거를 타고 이동하는 사람들에 대한 통제력을 가하기 위해 입법(入法)이 필요하다는 변호사도 있었습니다.

한국에 이러한 법이 만들어진다면 제제를 가하는 경찰관에게 "왜 이러세요 ~ !" 하고 대들 수도 있습니다. 이들 보행자를 통제하는 법안이 만들어졌다면, 강력한 법치(法治)국가인 미국에서 "왜 이러세요~!"처럼 대들면 과중처벌까지 됩니다. 흥미로운 것은 "범죄"로 다룬다는 것이죠. 범죄라는 것은 과태료, 훈방 조치가 아니라 "형법(Criminal Law)"으로 다루는 것이니까요.

우리나라는 이 상황을 과연 법으로까지 입법추진하여 공권력으로 제제를 가할 수 있을지 의문입니다만 - (모든 것을 법으로 규제하려는 발상 매우 어리고 아쉽게 보입니다만....) - , 법이 있던 없던간에 "내 몸 하나 지키는 안전"만큼은 "나 스스로 최선을 다해 주의해야 할 것"입니다.

모바일이 우리 삶을 풍요롭게 하지만 늘~ "안전"과 "개인정보 보호"에 대해서는 깊은 관심을 가지고 살아야 하는 세상입니다.

1. 뉴욕타임스에 올라온 관련 영상 (여기를 클릭하세요.)

2. CBS에 올라온 관련 영상



4. 유투브(youtube.com)에 올라온 동영상 중 하나

3. 앞 안 보고 가다가 전봇대에 부딪혀보셨나요 ~ @#$%;;;;

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개발을 하는 사람의 입장에서 이번 네이트 해킹사건을 보면 여러 군데에서 미심쩍은 부분이 많다는 것을 느낍니다. 특히 N사와 D사가 알툴스(이스트 소프트) 제품을 모두 제거하라고 사내 직원들에게 공지했다고 합니다.

자세한 것은 밝혀지겠지만 저는 한 편으로 이런 것을 떠올려 봅니다.

알약이 나오지 않았던 시절 안철수 박사님께서 국내 최초로 백신 프로그램을 만들었습니다. 그 프로그램은 V3로 유명해졌고 우리 국민들 대부분 V3를 무료로 제공받아 사용을 해왔습니다. 그러던 어느날 미국의 한 거대 백신소프트웨어 업체가 천문학적인 돈과 개인 주택과 자가용 제트기까지 주겠다며 안 박사님을 꼬셨지만 안 박사님은 끝내 거절해서 V3를 지켜냈습니다.

우리나라는 유닉스, 리눅스, 맥 OS, 윈도우즈 같은 운영체제 프로그램이 아직 없을뿐입니다.

오히려 바이러스를 막는 백신은 미국보다 더 강하다고 생각합니다. 그 대표적인 것이 안철수 연구소의 V3, 이스트 소프트의 알약 그리고 지금은 사라졌지만 안드로이드폰에서 다시 떠오르고 있는 바이로봇 입니다.

V3, 알약, 바이로붓 !

뿐만 아니라 동영상 보는 프로그램, 음악 듣는 프로그램, 이미지 보는 프로그램 등등 제법 많은 양질의 프로그램들을 무료로 쓰고 있습니다. 다양한 유틸리티를 이렇게 무료로 제공해주는 개발자는 흔치 않습니다. 악성코드 실행 막아주는 울타리, 윈도우즈 환경 최적화할 수 있는 트윅, 알집에 견줄 수 있는 빵집 등등 우리는 불행중 다행이라고 할까 우리나라에 이런 좋은 사람들이 있습니다.

자주 떠오르는 해킹사건에 복잡한 고리 속에서 우리 토종 프로그램들이 역사 속에서 사라지지 않도록 해야 한다고 생각합니다. 만약 다시 외국의 어떤 거대 업체가 알약, V3를 집어 삼키게 된다면? 이런 상황은 해킹보다 더 끔찍하지요.

알약의 경우 메모리에 상주하는 프로그램 크기가 많고 떠 있는 프로세스가 간혹 CPU 사용률을 높이는 일이 있습니다. 허나 이름이 잘 알려지지 않은 파일공유 및 다운로드 같은, 프로그램 내려받기 사이트에서 제공하는 다운로드 전용 프로그램에 비하면 참고 봐줄 수 있는 문제지요. V3 역시 간혹 CPU사용률을 높이는 경우도 있습니다. 성능은 서로 비슷 비슷합니다. 다운로드 전용 프로그램이나 파일공유 프로그램들이 오히려 시스템 속도를 저하시키고 악성코드를 유포시키는 개구멍으로 사용되죠. 게다가 그리드(Grid) 시스템이라 때때로 시스템 성능을 저하시키는 경우가 많습니다.

이번 해킹 사건으로 이스트 소프트의 수사 대상 프로그램은 알툴즈 업데이트 라고 알고 있습니다.

업데이트 프로그램의 어떤 코드가 어떤 기능을 가지고 있어서 문제의 결과를 만들어내었다는 수사결과가 나와야 공신력과 수사기관의 권위가 설 것이라 생각합니다. 또한 이러한 수사결과가 있어야 외국 보안프로그램 업체의 공격으로부터 우리 토종 프로그램들을 보호할 수 있을 것이라 확신합니다.

따라서 저는 문제가 되는 업데이트 프로그램만 삭제하였습니다.

하나 더 말하면 오라클, MS-SQL, mySQL에 못지 않은 국산 데이터베이스 프로그램이 있습니다. 큐브리드(Cubrid)라고 하지요. 한컴 오피스도 아직 갈 길은 멀지만 MS 오피스에 필적할 정도로 수준이 높습니다. 국산 운영체제가 만들어져 국제 표준이 되는 날을 기대해봅니다. 왜냐하면 우리는 충분히 그렇게 해낼 수 있는 실력이 되니까요.

특정 기업을 사냥하는 수사가 아니라 우리의 저작권, 우리나라의 國富(국부)를 지켜내는 지혜가 모이는 사건이기를 기대해봅니다.

2011.8.10.水
헬기조종사 휴이(huey)
http://huey4u.net

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출처 : http://www.ahnlab.com/kr/site/securityinfo/secunews/secuNewsView.do?curPage=1&menu_dist=5&seq=17866&dir_group_dist=0

최근 잇따라 발생하는 금융보안 사고로 인해 많은 은행의 고객들이 불안해 하고 있다.
뉴스에서는 그들이 어떻게 해킹을 당했는지, 그들의 보안 관리자가 얼마나 허술했는지 연일 보도하고 있다. 그러나 문제는 보안이 뚫렸다는 것이고 더욱 중요한 것은 해당 금융권의 고객들은 무엇을 해야 할지 손쓸 틈도 없었다는 것이다.

금융권에서 여러 가지 대책을 세우고 보안에 투자를 강화하겠다는 것은 다행한 일이나 무엇보다 내 재산은 내가 지킨다는 각오로 미리 보안 수칙을 인지하고 지키는 것이 중요하다.

인터넷 뱅킹 사용시 지켜야 할 개인 보안 수칙을 알아보자.

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2011. 5.19.  헬기조종사 휴이(huey)

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• Orders테이블에서 CustomerID별 주문건수를 구한다.

select ( case

when A.[Total Orders] < 20 then '열개이하'

when A.[Total Orders] >=20 and A.[Total Orders] < 30 then '10~20개'

when A.[Total Orders] >= 30 then '30개이상'

end ) 사용자그룹,

Count(A.CustomerID) [Total Customers], Sum(A.[Total Orders]) [Total Orders]

From (

Select CustomerID, Count(OrderID) [Total Orders] From Northwind..Orders

Group by CustomerID

) as A

Group by ( case

when A.[Total Orders] < 20 then '열개이하'

when A.[Total Orders] >=20 and A.[Total Orders] < 30 then '10~20개'

when A.[Total Orders] >= 30 then '30개이상'

end )

• Orders 테이블에서 CustomerID별로 ShipCountry별 주문건수를 구하라.

Select CustomerID, ShipCountry, Count(OrderDate) 주문건수 From Northwind..Orders

Group by CustomerID, ShipCountry

Order by CustomerID

• 위와 같은 유형으로 하나 더 해결해보자. Orders 테이블에서 CustomerID별로 미국(USA)과 영국(UK)의 주문건수를 구하라.

Select CustomerID,

  sum( case ShipCountry when 'USA' then 1 else 0 end ) [미국 주문건수],

  sum( case ShipCountry when 'UK' then 1 else 0 end ) [영국 주문건수]

From Northwind..Orders

Group by CustomerID

Order by [미국 주문건수] Desc, [영국 주문건수] Desc

 

▲ With Cube :  구분된 컬럼별 부분합을 구한다.

select ShipCountry, ShipCity, sum(Freight) 운송료합계 from Orders

Group by ShipCountry, ShipCity

Order by ShipCountry

/* 결과는 70개 */

 

select ShipCountry, ShipCity, sum(Freight) 운송료합계 from Orders

Group by ShipCountry, ShipCity With Cube

Order by ShipCountry

/* 결과는 162개인데 국가별, 도시별 부분합이 추가되어 있다. 따라서 ShipCountry열과 ShipCity열에 Null이 있다. */

 

▲ With Cube와 Grouping :  부분합 구할 때 사용한다.

Select

  ( case when grouping(shipcountry)=1 then '국가별 합계' else shipcountry end ) 배송국가,

  ( case when grouping(shipcity)=1 then '도시별 합계' else shipcity end ) 배송도시,

  sum(Freight) [운송료 계]

From Orders

Group by shipcountry, shipcity with cube

 

구문을 보면 grouping은 단독으로 사용되기 보다 case when과 같은 구문에서 함께 사용되는 것을 알 수 있다.

 

▲ with Rollup

select shipcountry, shipcity, sum(freight) [운송료 합계] from orders

group by shipcountry, shipcity with rollup

결과를 보면 ShipCountry별 부분합이 알아서 잘 나오는 것을 알 수 있다. 이것이 Rollup의 특징이다.

 

▲ Grouping을 이용한 Order by

Select shipcountry, shipcity, sum(freight) from orders

group by shipcountry, shipcity with rollup

order by shipcountry, grouping(shipcity)

 

Select shipcountry, sum(freight) from orders

group by shipcountry, shipcity with rollup

order by shipcountry   /* shipcountry에 null값이 맨 처음에 나온다. */

 

Select shipcountry, sum(freight) from orders

group by shipcountry, shipcity with rollup

order by grouping(shipcountry)  /* shipcountry에 Argentina가 맨 처음 나오고 null이 맨 마지막 레코드에 나온다. */

 

select shipcountry, shipcity, sum(freight) [운송료 합계] from orders

group by shipcountry, shipcity with cube

order by grouping(shipcountry), shipcountry, grouping(shipcity), shipcity

/* order by grouping(shipcountry), shipcountry : 국가별 소계 즉, 부분합이 각 국가별 목록이 끝나는 부분에서 집계되고 grouping(shipcity), shipcity는 각 도시별 운송료 합계가 국가별 운송료 합계가 집계된 다음 행(Row)부터 집계되어 나오는 것을 알 수 있다. 잘 활용하면 쓸만한 곳이 많다. with cube를 쓸 때 grouping과 with rollup을 쓸 때 grouping 특성을 잘 알고 활용해야 한다. */

 

▲ Having과 Grouping

select * from ( select shipcountry, sum(freight) [운송료 합계] from orders

  group by shipcountry with rollup ) A

where A.[운송료 합계] > 5500

 

select shipcountry, sum(freight) [운송료 합계] from orders

group by shipcountry with rollup

having sum(freight) > 5500

 

같은 결과가 나오는데 Having을 쓰는 편이 더 직관적이다. 왜냐? 지금까지 예문들을 잘  따라했다면 Where 보다 Having을 쓰는데 숙달된 직관력이 만들어졌기 때문이다. 또한 앞에서 연습했듯이 Having은 앞에서 Select된 결과 집합을 가지고 난 후 필터링을 한다.

 

select shipcountry, shipcity, sum(freight) [운송료 합계] from orders

group by shipcountry, shipcity with rollup

having ( grouping(shipcountry) + grouping(shipcity) = 0 ) or ( grouping(shipcountry) + grouping(shipcity) = 2)  /* 1은 집계된 것이므로 1 + 1 = 2 이다. 간단한 개념을 이렇게 활용을 하고 있다. 대단하군… 나는 이 까지 생각이 미치지 못하였거든…. */

order by grouping(shipcountry), shipcountry, grouping(shipcity), shipcity

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통계는 전문용어다. 따라서 전문 응용수학 개념을 알아야 통계함수를 잘 사용할 수 있다. 생활속에서 아주 많이 사용되는 통계라는 것은 합, 평균, 최대, 최소, 개수 뿐이다. 그래서 이것을 통계라고 할 수도 없고 해서 '집계'라고 표현을 했다. sql 저자 손호성님도 집계함수라 표현을 하고 있는 것을 보면 달리 다른 표현은 없는 것 같다.

사실 합, 평균, 최대, 최소, 개수 이 5가지 함수로 왠만한 일상 생활의 일을 수치로 분석할 수 있다. 때때로 허탈하기도 하지만 잘 알고 보면 이 간단한 함수에 무궁무진한 힘이 있다는 것을 알 수 있다. 그 힘은 각자 느껴보기 바란다.

엑셀, 엑세스, 비주얼베이직, 자바스크립트 정도를 조금 다룰 수 있는 수준이라면 이 5가지 함수에 대해서는 더 설명하지 않아도 잘 알 것이다. 따라서 이번 시간에는 한 번 정도는 짚고 넘어가야 할 Count, Count Distinct, Sum에 대한 예문을 간단하게 정리하였다. 각자 연습해보고 결과를 비교하며 익히도록 한다.

▲ Count

Count(*) :  모든 결과의 Row 개수

Count(컬럼명) :  해당 컬럼의 값으로 나온 Row 개수

따라서 * 를 마구잡이로 쓰지 않도록 주의한다. 또한 항상 Null 의 존재에 대해 어떻게 처리해야 할 것인지도 함께 고민해야 한다.

select count(shipregion), count(shipcity) from orders

ShipRegion은 Null 값이 있는 컬럼이다. 그러나 Count(ShipRegion)하면 Null값을 제외한 나머지 컬럼의 개수를 알려준다. 323건이 나올 것이다. Count(ShipCity)는 830건이 나온다. ShipCity컬럼에는 Null값이 없다.

Select Count( isNull(ShipCity, '') + ShipCity ) From Orders 의 결과는?

Null과 빈 문자열( ' ' ) 그리고 0은 엄격히 서로 다른 값으로 처리된다. 여기서는 Null을 빈 문자열로 처리하여 Count했기 때문에 830건이 나온다.

▲ Count(Distinct 컬럼명)

해당 컬럼에 huey가 2개 있다면 huey를 1개로 처리하여 개수를 구한다.

Select Count(Distinct ShipRegion), Count(ShipRegion), Count(Distinct ShipCountry), Count(ShipCountry) From Orders

▲ Sum

select ShipCity, (Sum(ShipVia) + Sum(Freight)) 합A, Sum(ShipVia + Freight) 합B From Northwind..Orders

Group by ShipCity

Order by ShipCity

select ShipCity, (Sum(ShipVia) * Sum(Freight)) 합A, Sum(ShipVia * Freight) 합B From Northwind..Orders

Group by ShipCity

Order by ShipCity

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• Northwind..Orders 테이블에서 각 나라별 주문일자별로 '주문건 수'를 구하라.