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이런 문제가 올라왔습니다. 아주 오랫만에 보는 대기행열 관련 문제입니다.아래와 같이 풀 수 있습니다. [문제 요약]택시 3대(c=3)도착: 평균 2.4명/시간, 도착간격 ~ 지수분포 → 도착률 λ = 2.4 (명/시간)서비스: 고객당 평균 50분, 서비스시간 ~ 지수분포합승 없음 → M/M/3 모델간단히 아래와 같은 약어 사용이 가능합니다.이용도 : rho평균대기시간 : Wq평균대기인원 : Lq(a) 이용도(ρ) 구하기평균 서비스시간 = 50분 = 50/60 시간 = 5/6 시간서비스율(택시 1대당) μ = 1 / (평균 서비스시간)μ = 1 / (5/6) = 6/5 = 1.2 (명/시간)택시 3대이므로 이용도 ρ = λ / (c * μ)ρ = 2.4 / (3 * 1.2)ρ = 2.4 / 3.6ρ =..

데이터 설계 없이 데이터를 관리하다 보면, 한 셀에 정보가 길게 섞여 들어오는 경우가 많습니다.예를 들어 충전기 설치 데이터나 설비 목록과 같이, 지상 벽부형충전기 AC단상 5핀 완속 3 나이스차저 같은 값은 얼핏 보기엔 단순하지만, 실제로는 “설치 형태 + 커넥터/전원 + 속도(완속/급속) + 수량 + 사업자”가 한 문장에 붙어 있습니다. 더 까다로운 건 한 셀에 여러 블록이 연달아 들어오는 경우죠. … 완속 13 입주자대표회의 … 완속 11 입주자대표회의 … 급속 6 입주자대표회의처럼 섞여 있으면, 텍스트 나누기를 한 번에 끝내기 어렵습니다.이럴 때 가장 실무적으로 강력한 방법이 “완속/급속”을 기준점으로 삼는 겁니다. 이유는 간단합니다. 설치 문구는 매번 바뀌어도, 속도 키워드인 “완속/급속”은 ..

핵심 한줄 요약2025년 12월 15일(미국 기준) 미국 증시는 AI 버블 우려와 이번 주 고용·물가 지표를 앞둔 관망 기조 속에 소폭 하락했고, AI 인프라(오라클·브로드컴·AMD 등)는 추가 조정, 엔비디아·팔런티어는 숨 고르기, 바이오에서는 Kyverna·Immunome이 대형 호재로 급등한 하루였습니다.1. 지수 마감: “AI 피로 + 데이터 대기”로 약세 마감다우: 48,416.74, -0.09%S&P 500: 6,816.49, -0.16%나스닥: 23,062.96, -0.57%러셀 2000: 2,533.64, -0.70%VIX: 16.61, +5.5%대 상승지수 자체는 낙폭이 크지 않지만, 하이베타 성장주·AI 관련주 쪽 변동성이 더 컸고, 투자자들은 이번 주 발표될 지연된 고용·CPI 등 핵..