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[매일경제] 만능통장에서도 대세는 ETF (2026.03.26)

cookiedoughwhip — Thu, 26 Mar 2026 17:01:57 +0900

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https://www.mk.co.kr/news/stock/11998365

만능통장에서도 대세는 ETF - 매일경제

ISA 계좌 도입 10년 대해부ETF 투자액 비중 1년새 2배로예적금 첫 추월해 '국민투자처'직접 주식투자 포함 땐 60%전체 ISA 64조 … 1년새 '2배'

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ISA 계좌 도입 10년 대해부
ETF 투자액 비중 1년새 2배로
예적금 첫 추월해 '국민투자처'
직접 주식투자 포함 땐 60%
전체 ISA 64조 … 1년새 '2배'

'절세형 만능통장'으로 불리는 개인종합자산관리계좌(ISA) 자금이 상장지수펀드(ETF)로 빠르게 쏠리고 있는 것으로 확인됐다.

국민에게 자산 형성을 위한 세금 혜택을 주기 위해 10년 전 도입된 ISA에도 주식 바람이 불어닥친 셈이다. ISA는 3년간 계좌를 유지해야 한다는 점에서 증시에 안정적인 자금 유입으로 이어진다.

25일 금융투자협회에 따르면 지난 1월 말 기준으로 ISA 전체 운용자산 가운데 예·적금 편입 비중은 29.9%로 1년 전(44.5%)보다 14.6%포인트나 줄었다. 반면에 국내외 ETF 등 펀드에 투자한 비중은 23.2%에서 35.1%로 11.9%포인트나 급증했다.

ISA에서 예·적금 비중이 ETF 등 상장펀드에 투자한 비중보다 낮아진 것은 지난 1월이 사상 처음이다. 직접 주식으로 투자된 경우(24.5%)까지 합하면 60%에 이른다. 장기 투자자 성향마저 '안정형'에서 '수익형'으로 전환됐음을 보여준다.

2016년 출시된 ISA는 국내 상장주식, 펀드, ETF, 예·적금 등 다양한 금융상품을 하나의 계좌에서 투자할 수 있는 절세형 상품이다. 최근 주식 투자가 대세로 굳어지고 세금 혜택이 다시 주목받으면서 ISA 전체 운용액은 64조1574억원으로 1년 전(36조3311억원)에 비해 2배 가까이 불어났다. 이 가운데 국내 증시에 투입된 운용액은 41조5717억원으로 전체의 64.8%에 달한다.

특히 1년 새 5조1229억원이 국내 ETF 등 상장펀드를 통해 불어난 것으로 분석된다. 국내 상장펀드 투자액이 전체 자산에서 차지하는 비중은 5.1%에서 10.8%로 두 배 넘게 증가했다. ISA 계좌를 통한 ETF 자금 유입이 국내 증시를 끌어올리는 데 영향을 미쳤다는 분석이 나오는 대목이다. 가입자 수는 같은 기간 597만명에서 807만명으로 35.1% 증가했다.

이찬우 삼성증권 디지털&연금부문장은 "과거에는 ISA가 만기를 채우고 해지하는 상품으로 인식됐다"며 "하지만 지금은 평생을 함께하는 '자산 형성의 플랫폼'으로 진화했다"고 말했다.

[안병준 기자 / 오대석 기자]

용어 정리

1. ISA (Individual Savings Account, 개인종합자산관리계좌)

한 계좌에 예금, 적금, 펀드, ETF, 주식 등 다양한 금융상품을 담아 운용하면서 세제 혜택을 받는 '만능 통장' 이다.

=> 연간 2천만원 납입 가능하며, 3년 이상 의무 가입 시 일반형은 200만원, 서민형은 400만원까지 배당, 이자소득이 비과세된다.

2. 투자중개형 ISA

고객이 직접 모델을 선택하는 것이 아니라, 본인이 직접 국내 주식이나 ETF를 매매할 수 있는 유형이다.

국내 주식과 ETF를 직접 매매하면서 절세의 혜택 또한 누릴 수 있다.

3. 손익 통산 (Netting of Profits and Losses)

여러 상품에 투자했을 때 발생한 이익과 손실을 하나로 합쳐 실제 순이익에 대해서만 세금을 부과하는 제도이다.

4. 분리과세 (Seperate Taxation)

특정 소득을 다른 소득과 합산하지 않고 별도의 세율로 떼어 내어 과세하는 방식이다. ISA는 비과세 한도 초과분에 대해 9.9% 분리과세를 적용한다.

핵심 함의

'저축에서 투자로' 자산 형성 패러다임의 변화

ISA 내 예.적금 비중이 1년 새 44.5%에서 29.9%로 급락하고 ETF 비중이 높아진 것은, 국민들이 더 이상 확정 금리만으로는 자산 형성이 어렵다는 것을 인지하고 '중위험, 중수익' 모델인 ETF로 대거 이동했음을 의미한다.

증시의 '장기 대기 자금' 확보

ISA는 최소 3년의 의무 가입 기간이 있다. ISA를 통한 ETF 투자자가 늘어난다는 것은 증시에 금방 빠져나갈 자금이 아니라, 3년 이상 머무르는 '끈적한 자금(Sticky Money)'이 유입되어 시장의 안전성을 높여준다는 신호이다.

투자중개형 ISA의 압승

과거 은행 중심의 신탁형 ISA에서 증권사 중심의 투자중개형 ISA로 주도권이 넘어갔다. 이는 투자자들이 수동적인 관리를 넘어 직접 종목이나 ETF를 골라 담는 '스마트 개미'로 진화했음을 보여 준다.

[매일경제] 국내도 '단일종목 2배 ETF' 나온다 (2026.01.28)

cookiedoughwhip — Sat, 31 Jan 2026 17:27:16 +0900

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https://www.mk.co.kr/news/stock/11946082

국내도 '단일종목 2배 ETF' 나온다 - 매일경제

"5천피 모멘텀"… 올 상반기내 상품 출시 추진코스피 5100선·코스닥 1100선 거침없이 돌파

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"5천피 모멘텀"… 올 상반기내 상품 출시 추진
코스피 5100선·코스닥 1100선 거침없이 돌파

국내 우량주 단일 종목을 기초자산으로 하는 레버리지 상장지수펀드(ETF)가 올해 상반기 내에 출시된다. 해외에서는 이미 보편화했지만 국내에서는 그동안 투기 과열을 우려해 허용하지 않았던 상품이다. 정부는 단일 종목 레버리지 ETF를 허용하면 국외 증시로 빠져나갔던 투자자금을 국내로 복귀시키는 데 도움이 될 것으로 기대했다.

이억원 금융위원장은 28일 정부서울청사에서 열린 기자간담회에서 "해외에서는 출시되는데 국내에서는 불가능한 비대칭 규제로 인해 다양한 ETF 투자 수요가 충족되지 못하고 있다"며 "규제를 신속히 개선해 자본시장 경쟁력을 높이겠다"고 밝혔다. 그러면서 "배수는 전 세계 금융권 추세에 맞춰 '플러스·마이너스 2배'로 추진한다"고 했다.

예를 들어 삼성전자나 SK하이닉스 등 단일 종목의 수익률을 2배로 추종하는 레버리지 ETF가 출시된다는 얘기다. 반대로 주가가 하락하면 수익을 2배로 얻는 인버스 ETF 출시도 가능해진다. 주가 변동 폭의 2배 수익을 얻을 수 있다는 점에서 공격적 성향의 투자자들이 선호하는 상품이다. 다만 3배 레버리지는 허용하지 않기로 했다. 이 위원장은 "미국도 2020년 이후 출시된 신규 상품은 3배를 허용하지 않고 있다"며 "글로벌 스탠더드와 투자자 보호 측면을 감안해 3배는 허용하지 않을 것"이라고 말했다.

금융위원회는 30일 규제 완화를 위한 시행령 개정안을 입법예고하고, 국무회의 의결 등 관련 절차를 거쳐 늦어도 상반기 내에 상품을 출시할 계획이다. 금융위는 이와 함께 해외에서 인기를 끌고 있는 배당형 상품도 국내에 출시되도록 제도를 손질한다. 옵션 만기 확대를 통해 다양한 커버드콜 ETF가 출시될 기반을 마련하고, 지수 요건이 없는 액티브 ETF까지 도입할 방침이다. 이 같은 정책 기대감까지 겹치며 국내 증시는 연일 최고치를 경신하고 있다. 이날 코스피는 개인 순매수에 힘입어 사상 처음 5100 고지에 올랐다. 코스피는 전날보다 85.96포인트(1.69%) 오른 5170.81로 거래를 마쳤다. 코스닥도 5% 가까이 급등하며 25년 만에 1100 선을 돌파했다. 코스닥 지수는 50.93포인트(4.70%) 오른 1133.52로 마감했다.

이날 이재명 대통령은 외국 기업과의 간담회에서 "대한민국 시장은 여전히 저평가돼 있다"며 "불합리한 규제는 과감히 개선해 자유롭고 공정한 경쟁 환경을 만들겠다"고 강조했다.

[신윤재 기자 / 성승훈 기자]

용어 정리

1. 단일 종목 레버리지 ETF (Single-stock Leverage ETF)

삼성전자나 엔비디아 같은 특정 기업 하나의 주가 수익률을 1.5배 또는 2배로 추종하는 상장 지수펀드를 말한다.

일반적인 ETF는 여러 종목을 섞어 위험을 분산하는 것과 달리, 단일 종목 레버리지 ETF는 특정 종목의 상승에 모든 것을 거는 고위험 상품이다.

2. 음의 복리 효과 (Volatility Decay)

주가가 오르내림을 반복하는박스권 장세에서 레버리지 상품의 수익률이 기초 자산보다 더 빠르게 깎이는 현상이다.

예를 들어, 지수가 10% 상승했다가 다시 10% 하락하는 상황을 가정해 보자.

원래 지수는 $100 \times 1.1 \times 0.9 = 99$ 가 되지만, 2배 레버리지의 경우 20% 올랐다가 20% 떨어지게 되므로 $100 \times 1.2 \times 0.8 = 96$ 이 된다.

따라서 횡보장(주가가 명확한 상승 또는 하락 없이 박스권 내에서 상승과 하락을 반복하는 상황)일수록 레버리지 투자자는 불리하다.

3. 가격 발견 기능 (Price Discovery)

시장에 참여하는 수많은 투자자의 매수, 매도가 맞물려 해당 자산의 '가장 적정한 가격'이 결정되는 과정이다.

새로운 금융 상품이 출시되면 거래량이 늘어나고 정보가 빠르게 반영되어 주가가 기업 가치를 더 정확하게 반영하게 된다.

4. 유동성 공급자 (LP, Liquidity Provider)

ETF 거래가 원활하게 이루어지도록 매수, 매도 호가를 지속적으로 제시하는 증권사를 말한다. 단일 종목 레버지처럼 변동성이 큰 상품일수록 LP의 역할이 중요하다.

5. 커버트콜 ETF (Covered Call ETF)

'콜옵션을 커버(보유)하고 있다'는 뜻으로, 주식을 실제로 보유한 상태에서 그 주식을 살 수 있는 권리(콜옵션)를 다른 사람에게 팔아 추가 수익을 챙기는 전략이다.

'아파트 월세' 에 비유해 볼 수 있다.

- 주식 매수 : 아파트 구매

- 콜옵션 매도 : 세입자에게 '아파트를 10억에 살 수 있는 권리'를 팔고, 그 대가로 월세(프리미엄)를 받는다.

=> 집값이 정체되거나 조금 떨어져도 월세 덕분에 손실을 방어하지만, 집값이 폭등해도 10억에 팔아야 하므로 높은 수익은 포기해야 한다.

6. 액티브 ETF

기존의 ETF가 단순히 코스피200 같은 지수를 복제했다면, 액티브 ETF는 지수보다 높은 수익을 위해 펀드매니저가 직접 종목을 고르고 비중을 조절하는 상품이다.

핵심 함의

- 테슬라나 엔비디아 등 해외 개별 종목 레버리지 상품에 투자하기 위해 미국 시장으로 흘러간 자본을 국내로 되돌리려는 의지가 담겨 있다. 국내 우량주에 대해서도 공격적인 투자가 가능해지기 때문에, 국내 증시 수급 개선이 기대된다.

- 국내 자본시장 규제의 패러다임이 변화하고 있다. 그동안 한국 금융당국은 투기 과열을 우려해 개별 종목 레버리지를 제한해 온 바가 있다. 이번 허용은 시장 보호보다는 경쟁력 강화와 투자 선택권 확대로 정책 방향이 선회했음을 의미한다.

- 지수 전체를 사는 ETF보다 특정 우량주에 집중된 레버리지 상품이 활성화되면, 시가총액 상위 종목들로 자금 쏠림 현상과 변동성이 더 커질 수 있다.

생각해 볼 문제

3배 레버리지의 금지 이유

3배 이상의 고레버리지 상품은 시장이 급락하면 파산 위험이 커진다. 레버리지 배수가 높아질수록 파산 지점은 기하급수적으로 가까워지는데, 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.

$$\text{Daily Drop to Zero} = \frac{100\%}{L}$$

1배 -> 하루에 100% 하락해야 0원이 됨 (사실상 그럴리는 없음)

2배 (국내에 허용된 정도) -> 하루에 50% 하락해야 0원 (확률 희박)

3배 (미국 등) -> 하루에 33.33%만 하락해도 자산이 0이 된다.

지수 종목은 하루에 33%가 빠지기 어렵지만, 개별 종목은 악재가 닥치면 바로 하한가 근처로 갈 수 있다. 개별 종목에 3배 레버리지를 허용하면 자산이 하루만에 모두 사라지는 투자자가 속출할 위험이 있다.

<해외 사례>

1. 2008년 '볼마겟돈(Volmageddon)'

XIV(역방향 변동성 ETN) 사태 : 변동성의 역방향(숏)을 추종하던 이 상품은 하룻밤 사이에 변동성이 폭증하여 가치의 90% 이상이 증발하여 상장 폐지되었다. 이때 개인의 손실을 넘어, 해당 상품을 운용하던 기관들이 증거금을 채우기 위해 다른 주식들을 대거 매도하면서 시장 전체의 폭락을 부추겼다.

2. 2020년 코로나 쇼크

3배 원유 ETF(UWT 등) 상장폐지 : 코로나 당시 유가가 사상 초유의 마이너스를 기록했고, 미국 시장의 3배 레버리지 원유 ETF들이 '0원' 이 되어 강제 청산되었다.

[한국경제] 이제 코스닥의 시간…25년 만에 최고 (2026.01.26)

cookiedoughwhip — Sat, 31 Jan 2026 16:11:06 +0900

기사 링크

https://www.hankyung.com/article/2026012636211

본문

올 들어 코스피지수 대비 소외됐던 코스닥지수가 7%대 급등하며 ‘천스닥’에 안착했다. 정부의 정책 지원 기대로 유가증권시장 대비 덜 오른 코스닥시장으로 자금이 몰렸다는 분석이 나온다.

26일 코스닥지수는 7.09% 뛴 1064.41에 거래를 마쳤다. 1999~2000년 닷컴버블 시기를 제외하면 역대 7위에 해당하는 하루 상승률이다. 종가 기준으로는 2000년 9월 6일(1074.10) 후 약 25년5개월 만의 최고치다.

한국거래소는 이날 오전 10시께 ‘코스닥 매수 사이드카’를 약 9개월 만에 발동했다. 코스닥시장 거래대금은 25조1778억원으로, 2023년 7월 26일(26조4812억원)에 이어 역대 두 번째로 많았다.

기관투자가가 2조5997억원어치 순매수했다. 종전 기록인 지난 23일의 9735억원보다 세 배 가까이 큰 규모다. 이경민 대신증권 연구원은 “‘코스닥 3000’ 정책 기대에 대형주에 비해 덜 오른 중소형주로 수급이 이동했다”고 말했다.

용어 정리

1. 코스닥 지수 (KOSDAQ)

코스닥시장에 상장된 기업의 주식 가격에 주식 수를 가중평균하여 시가총액식으로 산출한 지수

코스닥 지수 = 현재 시가총액 ÷ 코스피 개장 당시 시가총액 × 1,000

코스닥 시장은 1996년 7월 1일에 처음 개장했는데, 현재 시가총액을 당시 시가총액으로 나누어 1000을 곱해 계산한다.

코스닥 시장은 우리나라 중소기업, 벤처기업이 거래되는 주식 시장이다. 코스닥의 시가총액이 코스피보다 작기 때문에 주가 변동성이 더 큰 편이다.

다만, 시가총액의 규모가 큰 일부 대형주의 등락이 전체 주가지수의 변동에 영향을 미쳐 시장의 전반적인 흐름을 반영하지 못하는 경우가 있다.

2. 닷컴버블

LTCM 파산 사건

LTCM은 미국의 헤지펀드로, 엄청난 수익을 기록했지만 과도하게 공격적인 투자로 결국 막대한 손실을 입고 파산하게 된다.

이러한 사건으로 사람들의 불안감을 잠재우기 위해 연준은 금리를 인하하게 되고, 이에 주식 시장은 호황을 누리게 된다.

Y2K 사건

1999년에서 2000년으로 넘어갈 때 사람들은 불안감을 느꼈고, 세계 멸망 등을 우려하며 공포를 느끼게 된다.

따라서 연준은 낮은 금리를 유지하고, 주식 시장은 엄청난 폭으로 성장하게 된다.

버블

하지만 밀레니엄 시대인 2000년에 들어서자 아무런 일도 발생하지 않았다.

나스닥 지수는 2000년 3월 10일 5048.63로 최고점을 기록한다.

버블의 붕괴

2000년 4월, 연준은 금리 인상에 대한 신호를 보내고, 나스닥은 순식간에 급락하게 된다. 이후 인텔을 비롯한 기술주들의 실적이 줄어들고, 주가 역시 폭락하여 버블은 붕괴된다.

참고한 글 : https://www.tossbank.com/articles/bubble

3. 사이드카

블랙 먼데이를 계기로 생긴 제도로, 선물시장의 급등락으로 현물시장의 가격이 급변하는 것을 막기 위한 가격 안정화 장치이다.

한국에서의 사이드카

-> 선물 시장에서 거래량이 가장 많은 선물의 가격이 코스피는 상하 5%, 코스닥은 상하 6% 이상 변동한 상태가 1분 이상 지속되면 발동되어 5분 간 프로그램 매매를 차단한다. 발동 후 5분이 지나면 거래가 자동으로 재개된다.

기사의 핵심 함의

- 최근 코스피가 5000포인트를 돌파하여 대형주 위주로 주가가 상승한 바 있다. 이제 그 온기가 중소형주와 성장주가 모인 코스닥으로 전이되고 있다.

- 간접 투자(ETF)의 영향 확대

: 개인이 직접 종목을 고르기보다 코스닥 지수나 레버리지 ETF를 통해 시장 전체에 베팅하면서, 기계적인 매수세가 유입되어 지수 변동폭을 더욱 키웠다.

더 생각해 볼 문제

- 천스닥은 고점인가, 새로운 시작인가?

과거 2000년대 it 버블 당시의 고점과 현재를 비교했을 때, 지금의 상승이 fundemental 에 근거한 것인지, 버블일 뿐인지 논의해 볼 필요가 있다.

최근 나스닥, S&P가 계속해서 최고치를 달성하고 있다. 특히 미국의 AI와 반도체를 개발하는 회사 '엔비디아'는 주가가 급속도로 상승했다. 이를 중심으로 빅테크 기업들도 주가가 빠르게 상승 중이다.

하지만, 과거의 IT버블 당시에는 빅테크 관련 기업이면 무조건 주가가 상승했지만, 현재는 Magnificent 7 기업들 위주로 주가가 상승 중이다. Magnificent 7은 미국의 7대 빅테크 기업(애플, 엔비디아, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 테슬라)을 가리키는 말로, 현재 주가를 이끌고 있는 이 기업들을 여전히 저평가 상태라는 의견이 우세하다.

ICBM+AI 가 뭐지? 고려대 K-MOOC로 기술 융합 완전 이해하기

cookiedoughwhip — Sat, 15 Nov 2025 21:12:55 +0900

안녕하세요!

저희는 고려대학교 K-MOOC 홍보 서포터즈 decode 입니다!
오늘은 K-MOOC 강좌 중 하나인 〈ICBM+AI 기술과 사회적 함의〉(ICBM+AI 개론) 을 소개합니다.

ICBM+AI란 무엇인가?

4차 산업혁명 시대를 이끄는 핵심 기술을 묶어 ICBM+AI라고 부릅니다.

I : IoT (사물인터넷)
C : Cloud (클라우드)
B : Big Data (빅데이터)
M : Mobile (모바일 / 초연결 인프라)
AI : 인공지능

이 강좌는 이 기술들이 서로 어떻게 융합되어 산업을 변화시키는지,
그리고 사회·산업 전반에 어떤 함의를 가지는지 단계적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있어요.

강좌 특징

모든 교수진이 참여하는 발제·대담·토론 구성
기술 중심 강의뿐 아니라 사회적 의미, 문제점, 해결방안까지 폭넓게 탐구
ICBM+AI 기술의 구조, 원리, 산업 응용을 전반적으로 조망
처음 접하는 학생도 흐름을 쉽게 따라갈 수 있도록 단계적 커리큘럼 구성

4차 산업혁명을 처음 공부하는 분부터,
기술 간 융합 구조가 궁금한 분까지 부담 없이 들을 수 있는 강의입니다.

주차별 강의 구성

주차	주제	강의명	오픈일
1주차	4차 산업혁명 고찰	1.1 산업혁명과 기술의 발전 1.2 새로운 기술의 등장 1.3 문제점과 해결방안	3/11
2주차	융합기술	2.1 융합 기술 요소 전문가 토론	3/18
3주차	사물인터넷(IoT)	3.1 IoT 기술적 고찰 3.2 IoT 기술적 고찰(심화)	3/25
4주차	클라우드 & AI	4.1 클라우드와 AI 기술 고찰 4.2 클라우드 & AI 전문가 토론	4/1
5주차	빅데이터(Big Data)	5.1 텍스트 분석 기반 빅데이터 기술 고찰 5.2 빅데이터 분야 전문가 토론	4/8
6주차	리빙랩(Living Lab)	6.1 리빙랩 고찰 6.2 리빙랩 전문가 토론	4/15

기술적 설명과 함께 각 분야 전문가의 토론 영상이 제공되어
실제 산업에서 기술이 어떻게 쓰이는지 한눈에 파악할 수 있습니다.

이런 분께 추천합니다

4차 산업혁명을 한 번에 정리하고 싶은 분
AI·빅데이터·클라우드·IoT 같은 핵심 기술을 체계적으로 이해하고 싶은 분
기술의 사회적 영향, 윤리, 산업 응용까지 폭넓게 알고 싶은 분
최신 기술 흐름을 수업·프로젝트·취업 준비에 활용하고 싶은 학생

고려대 K-MOOC는?

고려대학교 K-MOOC 원격교육센터는 더 많은 학습자가 강의를 접할 수 있도록
아래 전략을 기반으로 홍보를 진행하고 있어요.

✔ 디지털 마케팅 기반 확산

온라인 환경에서 K-MOOC 콘텐츠가 효율적으로 확산되도록 다양한 플랫폼 활용

✔ 맞춤형 홍보 콘텐츠 제작

학습자 관점에서 이해하기 쉬운 포스터, 카드뉴스, 영상 등 지속적 제작

✔ 양질의 홍보 콘텐츠 생산

정량·정성 성과 창출을 위해 K-MOOC 행사 및 강좌 홍보 콘텐츠를 꾸준히 생산

✔ 미디어 채널 활용

고려대학교 Youtube·Instagram 등 자체 채널을 통해 대중적 홍보

서포터즈는 이러한 목표를 위해 콘텐츠를 제작하고 공유하며,
K-MOOC 인지도 확산에 중요한 역할을 하고 있어요.

마무리하며

〈ICBM+AI 개론〉은 단순한 기술 강의가 아니라,
‘기술 + 융합 + 사회적 함의’를 아우르는 폭넓은 시각을 제공하는 강좌입니다.

4차 산업혁명의 흐름을 한 번에 잡고 싶은 분께 강력히 추천합니다.

K-MOOC에서 무료로 수강 가능하니, 관심 있는 분은 꼭 들어보세요!
여러분의 학습 여정에 도움이 되길 바랍니다

강좌 링크
https://www.kmooc.kr/view/course/detail/16821?tm=20251115205914

[자료구조] Arrays

cookiedoughwhip — Tue, 14 Oct 2025 17:34:07 +0900

Abstract Data Type (ADT) : 추상 자료형

: A data type that is organized in such a way that the specification of the objects and the specification of the operations on the objects is seperated from the representation of the objects and the implementation of the operations.

→ 무엇을 할 수 있는지 (연산, 행동 등)를 약속하고, 어떻게 저장, 구현하는지는 정하지 않음

장점
- 구현 교체 자유 (representation independence) : array ↔ linked list 교체 가능
- 정보 은닉 & 모듈성
Ex) You can implement a graph using many different ways
Primitive and composite types can also be reagarded as part of ADT
- Array can be viewed as ADT : ‘원소’ 라는 인터페이스만 사용하는 ADT로 바라볼 수 있음

Performance of Programs

Program Performance

suppose that program A, B take the same input, output
run on same environment (HW, SW)

Time complexity

how is the running time of a program related to the input size?

Space complexity

how is the memory space of program related to the input size?

Big-O notation → upper bound of the performance

: asymptotic represenation of time(or space) complexity

→ coefficients and lower degree terms removed

definition

For a given function f(n), O(f(n)) is the set of complexity functions g(n), for which there exists some positive real constant c and some nonnegative integer N such that g(n) ≤ c * f(n) for all n≥N

Arrays

Arrays as an ADT

A set of pairs <index, value> where for each value of index there is a value from the set item index
→ finite set of one or more dimensions

Functions of Array

: A∈ Array, i∈ index, x∈ Items, j:size∈ integer

Array Create (j, list)

return an array of j dimensions where list is a j-tuple whose i-th element is the size of the i-th dimensions. Items are undefined.

Item Retrieve (A, i)

if (i∈ index) return the item associated with index value i in array A else return error.

→ i 위치에 해당하는 값을 반환한다.

Array Store (A, i, x)

if (i∈ index) return an array that is identical to array A except the new pair <i, x> has inserted else return error.

→ i 위치의 값을 x로 update한 배열 A를 반환한다.

Arrays in C

int list2[4];
int *list1;

list2는 정수 값을 가리키는 포인터로 기능하고, list1도 마찬가지이다.

이때, list1과 list2의 차이점은 list2는 정수 4개의 memory space가 할당되어 있지만, list1은 memory가 동적 할당 (dynamically allocated) 되어야 한다.

list2 : a pointer to list2[0](list2+i) is equal to &list2[i]
*(list2+i) is equal to list2[i]
list2+i : a pointer to list2[i]

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_SIZE 100

float sum(float[], int);    
float input[MAX_SIZE], answer;
int i;

int main() {
    for(i=0; i<MAX_SIZE; i++)
        input[i] = i;
    printf("address of input: %p\n", input);
    answer = sum(input, MAX_SIZE);
    printf("The sum is: %f\n", answer);
    return 0;
}

// Get the sum of the values of input, and print the address of the input
float sum(float *list, int n) {
    int i;
    float tempsum = 0;
    for(i=0; i<n; i++)
        tempsum += list[i];
    printf("address of list: %p\n", list);
    return tempsum;
}

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void print1(int*, int);

void main() {
    int one[] = {0, 1, 2, 3, 4};    
    print1(one, 5);
}

void print1(int *ptr, int rows) {
    /* print out a one-dimensional array using a pointer */
    int i;
    printf("address contents\n");
    for(i=0; i<rows; i++)
        printf("%8p %5d\n", ptr+i, *(ptr+i));
    printf("\n");
}

print1 is function that prints the address of i-th element, and the value found at this address.

Dynamically Allocated Arrays (배열의 동적 할당)

#define MAX_SIZE 100

void main() {
  int i, n data[MAX_SIZE];
  printf("How many integers do you want to generate?");
  scanf("%d", &n);
  for(i=0; i<n; i++) {
    data[i] = rand();
    printf("%d\n", data[i]);
    }
}

: If the number of intergers is smaller than 100, we are wasting memory

: If the number of integers is larger than 100, program will stop or behave unexpectedly.

@warning
Good solution to this program is to define memory allocation to run time

void main() {
  int i, n, *data;
  printf("How many integers do you want to generate?");
  scanf("%d",&n);
  data = malloc(n * sizeof(int));
  for(i=0; i<n; i++) {
    data[i] = rand();
    printf("%d\n", data[i]);
  }
  free(data);
}

void* malloc (size_t size)
: allocates block of size bites of memory, returning a pointer to the beginning of the block
free()
realloc()

if you need to change the size of array after allocation, use realloc()

void main() {
  int i, n, *data;
  printf("How many integers do you want to generate?");
  scanf("%d", &n);
  data = malloc(n * sizeof(int));
  for(i=0; i<n; i++) {
    data[i] = rand(); 
  }
  printf("How many integers do you want to generate additonally?");
  scanf("%d", &m);
  data = realloc(data, (n+m) * sizeof(int));
  for(i=0; i<n+m; i++) {
    data[i] = rand(); 
  }
  for(i=0; i<n+m; i++) {
    printf("%3d : %8d\n", i+1, data[i]);
  }
  free(data);
}

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int** make2dArray(int, int);  // 2차원 배열의 각 행을 따로 동적할당하려면 이중 포인터가 필요

void main() {
    int i, j;
    int **matrix;

    matrix = make2dArray(5, 5);

    for(i = 0; i < 5; i++) {
        for(j = 0; j < 5; j++) {
            matrix[i][j] = i*5 + j + 1;
            printf("%p: %2d ", &matrix[i][j], matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    /* free memory */
    for(i = 0; i < 5; i++) 
        free(matrix[i]);
    free(matrix);
}

int** make2dArray(int rows, int cols) {

    int **x, i;

    /* allocate memory for row pointers */
    x = malloc(rows*sizeof(*x));
    printf("%lu\n", sizeof(*x));
    printf("%lu\n", sizeof(**x));
    printf("x allocated at address %p\n", x);

    /* allocate memory for each row */
    for(i = 0; i < rows; i++)  {
        x[i] = malloc(cols*sizeof(**x));
        printf("x[%2d] allocated at address %p\n", i, x[i]);
    }

    return x;
}

void* calloc(size_t num, size_t size): initializes all its bits to zero
: allocates a block of memory for an array of num elements, each of them size bytes long.

[Data Structure] Why we need Data Structure (Ex. File sharing system)

cookiedoughwhip — Fri, 10 Oct 2025 19:25:30 +0900

Library classification system

method used in libraries or bookstores to systematically organize books and make them easy to find
The main goal is to categorize books by subject and format and assign them a classification number, so both users and librarians can locate materials efficiently

Variants of library classification systems

Dewey Decimal Classification (DDC)

the most widely used system
divide human knowledge into 10 broad categories (000-900), which are further subdivided
Ex) 500=Natural Sciences, 510=Mathematics, 520=Astronomy

Korean Decimal Classification (KDC)

Based on DDC, but adapted to emphasize Korean history, Eastern philosophy, Buddhism, and other local features

Best seller section

Promotes easy access to popular books

helps visitors quickly find popular titles without browsing through the entire catalog

Efficient space and resource managements

Grouping them together makes it easier for staff to manage them
Reduces congestion in other sections of the library

Definition of Data Sctructure

: collection of data values, the relationships among them, and the functions or operations that can be applied to the data

Ex) Phone book, Social Networks

Why do we need data structures?

Efficient data management
: Handling large scale data can lead to naive handling, which can occur inefficiency
Performace depends on structure
Foundation of computer science

Example - Searching Algorithm with different data types

Linear Search

// Pseudocode for Linearsearch
Algorithm LinearSearch(A, n, target):
  Input:
    A = array (unsorted list)
    n = number of elements in A
    target = value to search

  for i <- 0 to n-1 do 
    if A[i] = target then
      return i  // found at index i
  end for

  return -1  // not found

Binary Search

// Pseudo-code for BinarySearch

Algorithm BinarySearch(A, n, target):
  Input:
    A = sorted array
    n = number of elements in A
    target = value to search

  left <- 0
  right <- n-1

  while left<=right do
    mid <- (left+right)/2
    if A[mid] < target then
      return mid   // found at index mid
    else if A[mid] < target then 
      left <- mid+1
    else 
      right <- mid-1
  end while

  return -1  // not found

sorted array list에서, 일단 left가 첫 번째 값, right가 마지막 값, mid는 left와 right의 중간 값을 point하도록 설정한다.

만약 mid에 해당하는 값이 target보다 작으면, left를 mid 바로 오른쪽 값을 point하도록 변경한다.

만약 mid 값이 target보다 크면, right를 mid 바로 왼쪽 값을 point하도록 변경한다.

target 값을 찾을 때까지 이를 반복한다.

Binary Search with BST

// Pseudo-code for BinarySearch with BST

Algorithm  BST_Search(root, target):
  Input:
    root = root node of BST
    target = value to search

  current <- root

  while current != NULL do
    if current.key = target then 
      return current   // found
    else if target < current.key then
      current <- current.left
    else 
      current <- current.right
  end while

  return NULL   // not found

Real-word example - file sharing system

Server - Client structure

linear하게 전달되기 때문에, 다운로드하면서 볼 수 있다.

Peer-to-Peer (P2P) structure

Every Peer can be Seeder

Why do we need data structures?

Develop Computational Thinking
: trains us to break down problems, analyze patterns, think systematically
Make Informed Decisions
: Helps us decide which algorithm to use and which data structure best fits a given problem
Create better Solutions

[백준 BOJ | 6550 | C] 부분 문자열

cookiedoughwhip — Thu, 9 Oct 2025 23:01:17 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/6550

문제 링크는 위와 같다.

s,t의 최대 길이가 100,000이므로 매우 큰 지역 배열이다. 따라서 stack overflow 가 발생할 수 있으므로 동적 할당을 사용해 준다.

t안에서 s의 글자들을 차례대로 비교해 주는 것이 핵심이다.

만약 t[i] = s[j]이면 j++ (다음 글자를 찾으러 이동)
i++은 항상 이루어짐 (t를 계속 훑어야 함)
t의 끝까지 탐색이 끝났을 때 j가 s의 길이와 같으면 모든 문자를 다 찾은 것이다. (j == ns)

/* baekjoon 6550*/
/* Ensuh Kim, Korea University Data Science 24 */

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>


int main(void) { 
    char* s = (char*)malloc(1000005);
    char *t = (char*)malloc(1000005);

    while (scanf("%s %s", s, t)==2) {
        int i = 0, j = 0;
        int ns = (int)strlen(s), nt = (int)strlen(t);  // s외 t의 크기를 구한다. 

        /* t의 처음부터 차례대로 비교 */
        while (i < nt && j < ns) {
            if (t[i] == s[j]) j++;
            i++;
        }

        puts((j == ns) ? "Yes" : "No");
    }
    /* 동적 할당을 사용했으므로 free는 필수 */
    free(s);
    free(t);
     
    return 0;
}

[백준 BOJ | 10830 | C] 행렬 제곱

cookiedoughwhip — Sat, 4 Oct 2025 23:38:45 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/10830

문제 링크는 위와 같다.

분할-정복 (Divide and Conquer) 개념과 나머지 정리(mod)를 사용해 거듭제곱을 처리한다.

1. 분할-정복 (Divide and Conquer)

행렬 A를 k제곱 한다고 가정하자.

k가 홀수일 때
k=5라 할 때,
$$A^5 = A^4 \times A = (A^2 \times A^2) \times A = (A \times A)(A \times A) \times A$$
이처럼 k가 홀수일 때에는 A 하나를 분리한 후, 지수를 계속 2로 나누어 처리한다.
k가 짝수일 때
k가 짝수일 때에는 별도 작업 없이 지수를 2로 나누어 주면 된다.
$$A^4=(A^2\times A^2)=(A\times A)\times(A\times A)$$

지수가 1이 될 때까지 위 과정을 계속 반복하면 된다.

2. 나머지 정리

연산을 모두 마친 후 1000으로 나눈 나머지를 구하면 된다. 나머지 연산에서는 연산 도중에 나머지(mod) 연산을 실행해도 결과가 같다.

예를 들어, 2의 10제곱을 100으로 나눈 나머지를 구해 보자.

$$
2^{10}\equiv(2^7)\times(2^3)\equiv128\times8\equiv28\times8\equiv224\equiv24\pmod{100}
$$

이처럼 계산 중간에 mod 100 계산을 해 주어 계산을 단축시켜도, 결과는 같다. 이 문제에서도 오버플로우를 최소화하기 위해 곱셈 계산이 이루어질 때마다 mod 1000 계산을 해 주었다.

이제 코드를 구현해 보자. 정수의 크기가 매우 크기 때문에 long long int를 사용해 주었다.

MatrixMultiply 함수는 행렬의 곱셈을 구현한 함수이다.

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_SIZE 5

void MatrixMultiply(long long x[][MAX_SIZE], long long y[][MAX_SIZE], long long int n);

int main() {
    long long int N;
    long long int b;
    long long int a[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
    long long int ans[MAX_SIZE][MAX_SIZE] = { 0 };  // 정답 행렬을 모두 0으로 초기화해 준다. 

    scanf("%lld %lld", &N,&b);

    /* 행렬 a의 값들 입력받은 후 저장 */
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            scanf("%lld", &a[i][j]);
        }
        ans[i][i] = 1;  // 정답 행렬을 단위행렬로 만든다.
    }

    while (b > 0) {
        /* b가 홀수이면 정답 행렬에 a행렬을 추가로 한번 곱해준다. */
        if (b % 2 == 1) {
            MatrixMultiply(ans, a, N);
        }
        /* b가 짝수이므로 a행렬을 제곱해준 후, b는 2로 나눠준다. */
        MatrixMultiply(a, a, N);
        b /= 2;
    }

    /* 만들어진 정답 행렬을 출력한다. */
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            printf("%lld ", ans[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

void MatrixMultiply(long long x[][MAX_SIZE], long long y[][MAX_SIZE], long long int n) {
    long long int temp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            long long sum = 0;
            /* 행렬 곱셈, mod계산 */
            for (int k = 0;k < n;k++) {
                sum += ((x[i][k]) * (y[k][j]))%1000;
            }
            temp[i][j] = (sum %= 1000);
        }
    }

    for (int i = 0;i < n;i++) {
        for (int j = 0;j < n;j++) {
            x[i][j] = temp[i][j];
        }
    }

}

[C++] C++에서의 입출력

cookiedoughwhip — Sat, 4 Oct 2025 20:04:33 +0900

C++의 입출력

#include <iostream>

int main() 
{
  int i, j;

  std::cout << "Enter num_1: ";  // 문자열 출력
  std::cin >> i;  // 사용자로부터 정수를 입력받아 i에 저장 

  std::cout << "Enter num_2: ";
  std::cin >> j;

  std::cout << "num_1 + num_2 = " << i+j << std::endl;

  return 0;

}

네임스페이스 (namespace)

: 소속을 지정해 주는 역할 (Ex. std::)

매번 std:: 를 붙이지 않기 위해서는, 소스 앞부분에 아래 코드를 작성해 생략할 수 있다.
→ cin, cout 같은 것들을 호출할 때에는 항상 std에 속한 것을 호출한다.
using namespace std
하지만, 매번 std::를 앞에 붙여 주는 것이 더 안정적인 코드이다. (이름 선언 충돌 방지)

cout

C에서처럼 %d 이렇게 형식을 지정해 줄 필요가 없음
<< 연산자로 출력 대상을 전달함
endl은 마지막에 \n을 붙여 출력되어, 개행이 이루어진다.

cin

>> 연산자로 입력을 받음
마찬가지로, scanf와 다르게 %d 같은 형식 지정자가 필요 없음

[Python] 국문 전처리와 텍스트 마이닝 방법

cookiedoughwhip — Thu, 2 Oct 2025 23:57:34 +0900

한국어 전처리 입문

자연어 처리

Natural Language Processing
일상에서 사용하는 자연어를 컴퓨터로 하여금 분석, 처리할 수 있도록 다듬는 것

자연어 처리를 위한 Python 패키지

NLTK (Natural Language ToolKit)
: 영문으로 이루어진 텍스트 데이터의 처리와 분석을 가능케 하는 Python 패키지
KoNLPy (Python package for NLP of the Korean language)
: 형태소 분석 등 한국어 텍스트의 전처리에 특화된 Python 패키지

영문 전처리에 비해 월등히 어려운 국문 전처리

Problem 1 : 띄어쓰기로 문장을 명확하게 나누기 어려움

띄어쓰기를 통해 문장이 비교적 뚜렷하게 구분되는 영어
한국어의 경우, 띄어쓰기 규범이 올바르게 지켜지지 않은 텍스트를 분석해야 하는 경우가 대단히 많음

Problem 2 : 교착어에 해당하는 한국어, 더욱 어려운 문장 분석

“시험 문제를 잘 맞혔겠더라” 분석
→ 시험/문제/를/잘/맞히/었/겠/더라
낱말의 형태가 다양하게 변화하는 한국어 특성상, 텍스트 분석이 더욱 어려움

한국어 전처리를 위한 konlpy 설치

!pip install konlpy

불필요한 특수문자 제거

text = '액션이 어떻게 되는지 아세요? 무한! 무~야~호'
filter = ['~','!','@','*','%','?']

for i in filter :
  text = text.replace(i,'')

print(text)

특수문자 리스트를 생성 후, 해당 문자 제거

텍스트를 낱말 단위로 쪼개기 (단순 split)

text = '액션이 어떻게 되는지 아세요 무한 무야호'
text_token = text.split()

print(text_token)

Komoran : 보다 의미 있는 토큰화

from konlpy.tag import Komoran  # konlpy 설치는 미리 필요

komoran = Komoran()
text = '액션이 어떻게 되는지 아세요 무한 무야호'

result = komoran.morphs(text)
print(result)

pos_result = komoran.pos(text)
print(pos_result)

Komoran 형태소 분석 결과에 품사 태깅

noun_only = komoran.nouns(text)
print(noun_only)

Komoran 형태소 분석 결과에서 명사만을 추출

Komoran의 품사 분류 체계

불용어 제거 : 일상 어휘를 분석에서 배제하기

stopwords = ['은','는','이','가','어떤','무','유','든지','는지','게']
stop_results = []

for word in result :
  if (word in stopwords) == False :
    stop_result.append(word)

print(stop_result)

stopword 리스트를 생성한 후, 해당 낱말 제거

TF-IDF와 문서 유사도

TF-IDF

Term Frequency - Inverse Doucument Frequency
(특정 문서의 해당 낱말 빈도)에 (해당 낱말이 등장한 문서 수)를 나눈 값
→ 여러 문서에 등장하면 희소성 낮음
낱말의 등장 횟수뿐 아니라, 낱말이 등장한 문서의 희소성까지 고려

문서별 낱말 등장 횟수 알아보기

articles = ['대선 후보 전략 분석', '경제 위기 신호 감지', '주식 시장 혼란 전략', '대선 여론 조사 역전 조사 결과 분석']

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vector = CountVectorizer()
print(vector.fit_transform(articles).toarray())
print(vector.vocabulary_)

전처리가 완료된 기사 제목 리스트 생성 후, CounterVector를 이용한 문서-낱말 행렬 생성

scikit-learn을 이용한 TF-IDF 연산 결과 도출

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tf_idf = TfidfVectorizor().fit(articles)
tf_idf_matrix = tf_idf.transform(articles).toarray()
print(tf_idf_matrix)
print(tf_idf.vocabulary_)

cosine similarity

평면 혹은 공간에 존재하는 두 벡터가 얼마나 비슷한지 확인하려면?
→ 문서 벡터 간의 코사인 값을 계산하여, 두 문서가 얼마나 유사한지 파악
→ 두 벡터가 비슷한 방향을 가리킬수록 / 각의 크기가 작을수록 / 코사인의 값이 1에 가까울수록

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

similar_article = cosine_similarity(tf_idf_matrix, tf_idf_matrix)
print(similar_article)

1에 가까운 수가 나올수록 유사한 문서

감성 분석과 토픽 모델링

감성 분석을 위한 접근법

1. Predictive Model

분류 문제와 비슷하게 정서 분석을 접근
정서 분류 결과를 알고 있는 데이터를 학습
정서를 모르는 데이터에 대해 이를 적용

2. Dictionary Based Model

정서 분석을 위한 사전을 활용하는 접근
긍정어, 부정어 목록이 담긴 사전을 마련
각 데이터의 긍정어와 부정어 빈도를 분석

Topic Modeling

주어진 텍스트로부터 개별 낱말의 등장 빈도 등을 파악
공통된 주제라 할 수 있는 토픽을 도출하는 기법