컴퓨터일반 기출문제(2026년)

홍재연 지음

한성미디어 2025년 09월 19일 출간

작품소개

책소개

머 리 말

최소비용(시간, 노력, 돈)으로 합격 바랍니다!

본 교재는 최소비용으로 합격하기 위한 기본 교재입니다.
최근 컴퓨터일반 기출문제를 완벽하게 분석, 가능한 상세하게 해설하였습니다.
본 교재는 전산공무원을 준비하는 분들은 반드시 보아야 합니다.
본 교재를 보기 싫으면, 다른 방법을 통해서라도 최근 기출문제를 분석해야 합니다.
최소비용으로 합격할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

길(합격)은 본 교재(기출문제)에서 시작됩니다!

왕도는 없습니다.
왕도가 있다면, 최신 기출문제를 정확하게 분석하고 이를 통한 공부 방향 설정입니다.

// 기출문제
기출문제라고 반드시 또 다시 출제되는 것은 아니지 않습니까? 추려낼 수 있어야 합니다.
20년 동안 한번 출제된 어려운 문제를 굳이 공부할 필요는 없지 않습니까?
지금까지 출제되지는 않았지만, 출제될 가능성이 있는 것을 공부해야 합니다.

// 전산 7급에 도전
7급에 도전해 보세요.(여건이 되는 분들)
9급 합격은 쉽게 접근될 것입니다. 9급에도 7급 문제가 그대로 출제되고 있습니다.
7급 문제는 9급 합격을 결정하는 변별력 있는 문제가 될 수 있습니다.

// 운영중인 사이트
전산공무원 카페 : cafe.daum.net/pass365
인터넷강의 사이트 : www.pass25.com

•본 교재를 구입하신 분들은 카페 정회원으로 반드시 가입하시기 바랍니다.
•전산공무원 합격에 필요한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.(질문, 교재 및 인터넷 강의 신청 가능)

2025년 9월 19일 홍재연 씀

목차

차 례
2014년 국가 9급........................6
2014년 지방 9급
2014년 서울 9급
2014년 국회 9급
2014년 우정 9급

2015년 국가 9급.....................76
2015년 지방 9급
2015년 서울 9급
2015년 국회 9급

2016년 국가 9급....................130
2016년 지방 9급
2016년 서울 9급
2016년 국회 9급
2016년 우정 9급

2017년 국가 9급....................200
2017년 지방 9급
2017년 서울 9급
2017년 국회 9급
2017년 법무 9급
2017년 경기 9급

2018년 국가 9급....................295
2018년 지방 9급
2018년 서울 9급
2018년 국회 9급
2018년 우정 9급

2019년 국가 9급....................377
2019년 지방 9급
2019년 서울 9급
2019년 국회 9급
2019년 우정 9급

2020년 국가 9급.....................461
2020년 지방 9급
2020년 국회 9급

2021년 국가 9급.....................520
2021년 지방 9급
2021년 군무 9급
2021년 국회 9급
2021년 우정 9급

2022년 국가 9급.....................600
2022년 지방 9급
2022년 군무 9급
2022년 국회 9급
2022년 우정 9급

2023년 국가 9급.....................684
2023년 지방 9급
2023년 군무 9급
2023년 우정 9급

2024년 국가 9급.....................751
2024년 지방 9급
2024년 군무 9급

2025년 국가 9급.....................800
2025년 지방 9급
2025년 군무 9급

책 속으로

// 지도학습(supervised learning) - 교사학습, 감독학습
•지도학습은 사람(교사)이 컴퓨터를 직접 학습 지도한다는 개념이다.
•지도학습은 사람이 교사가 되어 컴퓨터에 데이터를 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것이다.
•예 : 입력(x)에 대해 label(y)을 붙인 데이터를 컴퓨터에 준다.(label은 x에 대한 정보)
•사람이 직접 개입하므로 정확도가 높은 데이터를 골라서 사용할 수 있다.(장점)
→ 사람이 직접 입력(x)에 대해 정보(y)를 달아야 하는 부담이 있다.(단점)
•지도학습은 입출력 사이에 매핑을 학습하는 것이다.
•지도학습은 명확한 해답이 있는 경우에 적용된다.(정답이 있는 경우)
•지도학습은 데이터마이닝에서 분류(classification)를 분석하는데 적용된다.
•지도학습 기법으로 SVM, 의사결정트리(decision tree), KNN, 로지스틱 회귀법 등이 있다.

인물정보

저자(글) 홍재연