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보험약관,1) 같은 위험을 대상으로 하는 수많은 보험계약을 체결하기 위하여 미리 작성한 보험계약의 내용을 이루는 정형적인 계약조항 보험약관의 성질,보험자가 일방적으로 작성한 계약의 모형에 불과하므로, 당사자들이 이를 계약의 내용으로 하고자 하는 합의를 한 때에만 구속력을 가짐 보험증권,보험계약이 체결되었을 때 보험자가 발급하는 계약의 증표 보험자 :  보험계약이 성립한 때에는 지체없이 보험증권을 작성하여 보험계약자에게 교부해야 함보험계약의 당사자: 보험증권의 교부가 있는 날로부터 일정한 기간 내에 그 증권내용의 정부(옳고 그름)에 관한 이의를 할 수 있음을 약정할 수 있으나, 이 기간은 1월을 초과하지 못함   1. 보험약관 교부설명의무 ◼ 보통보험약관이란 ?" 같은 위험을 대상으로 하는 수많은 보험계약..

보험이란, 동질적 경제위험에 놓인 다수인이,약정한 사고 발생 시 재산상의 손해를 줄이기 위해,일정한 근거로 산출된 보험료로 위험공동체를 조성, 위험공동체를 관리하는 것이 보험회사재해를 입은 사람에게 일정한 금액이나 정기금을 지급해경제생활의 불안을 제거.감경 시키려는 사회적 고안물  안전을 추구하는 인간심리합리적 이성의 무형상품  보험 계약의 성립, 1. 보험계약은 하나의 계약으로서 일방당사자의 청약과 상대방의 승낙으로 성립2. 계약의 성립요건으로 특별한 요식행위를 요구하고 있지 않으므로, 낙성·불요식의 계약임3. 보험료의 납입 및 보험증권의 작성여부와 상관없이 당사자 사이의 의사합치만으로 성립 낙부통지, 보험자의 책임 개시, 승낙 전 사고, 1. 상법 :  보험자가 보험계약자로부터 청약과 함께 보험료상당..

MDD (Model-Driven Development)Model-driven development (MDD) is a format to write and implement software quickly, effectively and at minimum cost. The methodology is also known as model-driven software development (MDSD), model-driven engineering (MDE) and model-driven architecture (MDA). The MDD approach focuses on the construction of a software model. The model is a diagram that specifies how ..

파라메트릭 서치(Parametric Search) 파라메트릭 서치(Parametric Search) 파라메트릭 서치(Parametric Search)는 최적화 문제를 결정 문제로 바꾸어 해결하는 기법이다. 결정 문제란, '예' 혹은 '아니오'로 답하는 문제를 말한다. '주어진 범위에서 원하는 조건을 만족하는 가장 알맞은 값을 찾는 문제'에 주로 파라메트릭 서치를 사용한다. 예를 들어 범위 내에서 조건을 만족하는 가장 큰 값을 찾으라는 최적화 문제라면 이진 탐색으로 결정 문제를 해결하면서 범위를 좁혀 나갈 수 있다. * 이진 탐색 개념 참고 [알고리즘] 이진 탐색(Binary Search, 이분 탐색) 이진 탐색(Binary Search) 이진 탐색(Binary Search) 란? 정렬되어 있는 배열에서 ..

Array1 - 문제풀이 위주 문1: 최빈수 구하기 # 1204. 최빈수 구하기 from collections import Counter T = int(input()) for test_case in range(1, T + 1): n = int(input()) counter_list = Counter(list(map(int, input().split()))) max_v = max(counter_list.values()) for k, v in counter_list.items(): if v == max_v: print(f'#{test_case} {k}') break 풀이: 특정 자료에서 가장 여러 번 나타나는 값을 출력하는 코드이다. 주어진 특정 자료에서 각 원소의 발생 빈도를 확인하기 위하여 Collect..

Tree Tree [Tree의 특징] 1) 한 개 이상의 노드로 이루어진 유한 집합 - 루트(Root): 노드 중 최상위 노드 - 나머지 노드들: n(>=0) 개의 분리 집합 T1....Tn 으로 분리 될 수 있다. 2) 이들 T1...Tn 은 각각 하나의 트리가 되며(재귀적 정의) 루트의 서브 트리(Sub Tree) 라고 한다. [Tree의 구성 요소] 1) 노드 - 트리의 원소 2) 간선 - 노드를 연결하는 선 - 부모 노드와 자식 노드를 연결 3) 차수 - 노드에 연결된 자식 노드의 수 - 트리의 차수: 트리에 있는 노드의 차수들 중 가장 큰 값 - 단말 노드(리프노드): 차수가 0인 노드, 자식 노드가 없는 노드 이진 트리(Binary Tree) [Binary Tree의 특징] 1) 모든 노드들이..

Linked List - 활용 스택(Stack) [스택의 원소: 리스트의 노드] - 스택 내 순서는 연결리스트의 링크를 통해 연결됨 - push: 연결 리스트의 맨 앞에 노드 삽입 - pop: 연결 리스트의 맨 앞 노드 반환/삭제 [변수 top] - 연결 리스트의 맨 앞 노드를 가리킴 - 초기상태: top = None 우선순위 큐(Priority Queue) 1) 우선순위 큐의 구현 - 연결리스트 이용한 우선순위 큐 2) 우선순위 큐의 기본 연산 - 삽입: enQueue - 삭제: deQueue [연결리스트 이용한 우선순위 큐 구현] - 연결리스트를 이용하여 자료 저장 - 원소를 삽입하는 과정에서 리스트 내 노드의 원소들과 비교하여 적절한 위치에 노드를 삽입하는 구조 - 리스트의 가장 앞쪽에 최고 우선순..

Linked List - 정렬 삽입 정렬 자료 배열의 모든 원소들을 앞에서 부터 차례대로 이미 정렬된 부분과 비교하여, 자신의 위치를 찾아냄으로써 정렬을 완성한다. [ 삽입 정렬의 정렬과정 ] 1) 정렬할 자료를 두 개의 부분집합 S 와 U로 가정한다. - 부분집합 S: 정렬된 앞부분의 원소들 - 부분집합 U: 아직 정렬되지 않은 나머지 원소들 2) 정렬되지 않은 부분 집합 U의 원소를 하나씩 꺼내며 이미 정렬되어 있는 부분집합 S의 마지막 원소부터 비교하면서 위치를 찾아 삽입한다. 3) 삽입 정렬을 반복하면서 부분집합 S의 원소는 하나씩 늘리고 부분집합 U의 원소는 하나씩 감소하게 한다. 4) 부분집합 U가 공집합이 되면 삽입 정렬이 완성된다. ✔ 시간 복잡도: O(n^2) 병합 정렬 여러 개의 정렬된..