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주말에 혼자 집에 있게 되어 오랜만에 인터넷 검색을 하다가 소프트웨어 기술자 단가표가 눈에 띄어 들어가 보았습니다. 예전에 작은 업체에 정규직으로 있을 때 에는 견적을 하느라 아예 파일로 다운받아 저장해 놓고 사용 했는데 몇 년 동안 프리를 하고 있다 보니 요즘엔 사용할 일이 없어서 이런게 있었는지도 잊고 있었는데 감회가 새롭네요.

세월이 흘러도 한가지 변한게 없는 건 정규직으로 다닐 때에도 꿈의 단가였는데 프리를 하고 있는 지금도 역시 와닫지 않는 단가표 입니다. 대부분 2차에서 3차 까지 하도로 내려가다 보니 중간에서 한장 씩은 떼어 먹는 듯 합니다.

프로그래머라고 하면 주변에선 참 좋은 기술을 가지고 있다고 하는데 어느 정도 나이가 들면 코딩은 그만 두어야 하고 건설 노동자처럼 일당 받으러 일자리를 구할 수 도 없는 애매한 직종이고 몸으로 부딪히는 업종에는 적합하지 않고 이제는 포화상태인 닭튀기는 업종을 할 수도 없는… 미래를 생각하면 답이 안나오는 직업 중 하나라고 생각됩니다. 한살이라도 젊을 때 빨리 그만두고 서비스업에 뛰어들어 경력을 쌓고 창업을 하는게 좋을 것 같기도 한데 용기는 없고. ㅋ

이 업종을 떠나기 전에 단가표 대로 받기 위해 뭔가 뛰어난 기술을 하나 익히거나 개발을 해봐야 겠죠.

개발자 여러분 파이팅!!!

【SW기술자 평균임금 - 등급별】 (단위:원)

구 분	인 원	일평균임금(M/D)			월평균임금 (M/M)	시간평균임금 (M/H)
구 분	인 원	2017년	2018년	(증가율)	월평균임금 (M/M)	시간평균임금 (M/H)
기술사	295	452,611	462,072	-2.1	9,611,098	57,759
특급기술자	15,526	391,068	406,342	-3.9	8,451,914	50,793
고급기술자	8,742	305,353	305,433	0	6,353,006	38,179
중급기술자	9,104	239,506	239,748	-0.1	4,986,758	29,969
초급기술자	11,363	191,320	215,681	-12.7	4,486,165	26,960
고급기능사	99	191,177	194,340	-1.7	4,042,272	24,293
중급기능사	200	158,490	158,597	-0.1	3,298,818	19,825
초급기능사	233	114,914	120,948	-5.3	2,515,718	15,119
자료입력원	204	113,959	117,145	-2.8	2,436,616	14,643
계/평균	45,766	289,473	302,665	-4.6	6,295,432	37,833

【2018년 SW기술자 평균임금 - IT직무별】 (단위 : 원)

구 분	일평균임금 (M/D)	월평균임금 (M/M)	시간평균임금 (M/D)
(1) IT기획자	316,403	6,581,182	39,550
(2) IT컨설턴트	443,652	9,227,962	55,457
(3) 정보보호컨설턴트	212,881	4,427,925	26,610
(4) 업무분석가	413,856	8,608,205	51,732
(5) 데이터분석가	292,480	6,083,584	36,560
(6) IT PM	377,354	7,848,963	47,169
(7) IT PMO	323,207	6,722,706	40,401
(8) SW 아키텍트	342,701	7,128,181	42,838
(9) Infrastructure아키텍트	343,040	7,135,232	42,880
(10) 데이터 아키텍트	339,179	7,054,923	42,397
(11) UI/UX 개발자	208,809	4,343,227	26,101
(12) 응용SW 개발자	260,046	5,408,957	32,506
(13) 시스템SW 개발자	235,596	4,900,397	29,450
(14) 임베디드SW 개발자	256,186	5,328,669	32,023
(15) 데이터베이스 운용자	291,249	6,057,979	36,406
(16) NW엔지니어	316,056	6,573,965	39,507
(17) IT시스템운용자	247,442	5,146,794	30,930
(18) IT지원 기술자	307,532	6,396,666	38,442
(19) SW제품 기획자	253,055	5,263,544	31,632
(20) IT서비스 기획자	253,563	5,274,110	31,695
(21) IT기술영업	368,834	7,671,747	46,104
(22) IT품질관리자	367,144	7,636,595	45,893
(23) IT테스터	183,091	3,808,293	22,886
(24) IT감리	238,242	4,955,434	29,780
(25) IT감사	290,773	6,048,078	36,347
(26) 정보보호관리자	225,306	4,686,365	28,163
(27) 침해사고대응전문가	197,358	4,105,046	24,670
(28) IT교육강사	267,067	5,554,994	33,383
(29) 자료입력원	117,145	2,436,616	14,643
계/평균	302,665	6,295,432	37,833

년도별 단가표는 코사에서 다운 받을 수 있습니다.

정부소프트웨어 노임단가 - 한국소프트웨어산업협회

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4.2 튜플(tuple)

튜플은 데이터의 형태가 리스트와 동일 하지만 표현 방법과 사용 용도는 차이가 있습니다.

- 리스트는 자료를 [과 ]으로 감싸지만 튜플은 (와 )으로 감싸줍니다.

- 리스트는 내부 요소들을 수정, 삭제할 수 있지만 튜플은 불가능 합니다.

튜플은 프로그램이 진행되는 동안 요소들의 값이 변경되거나 삭제되지 않고 프로그램이 종료 할때 까지 동일한 값으로 참조해야 하는 데이터를 정의 하는데 사용됩니다. 리스트에서 사용되는 함수들 중 값을 변경하거나 삭제하는 부분을 제외하고는 거의 비슷하게 사용이 가능 합니다.

4.2.1 튜플 만들기

단순히 1개의 숫자, 1개의 문자, 1개의 문자열을 포함할 수도 있지만 그보다는 숫자들의 집합, 문자들의 집합을 하나로 묶어놓은 변수의 개념입니다.

>>> one = (1)

>>> a = (1, 2, 3, 4, 5)

>>> b = ('a', 'b', 'c', 'd')

>>> ab =(1, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b', 'c', 'd')

>>> c = (1, 2, 'apple', 'banana')

>>> d = (1, 2, (3, 4), ('apple', 'banana'), True, False)

동일한 자료 형으로 튜플을 표현하지 않고 여러 자료 형을 혼합되어 생성 하거나 튜플에 튜플을 포함하여 새로운 튜플 생성이 가능 합니다.

튜플에 튜플을 요소로 추가해서 표현도 가능 합니다.

>>> a = (1, 2, 3, 4, 5)

>>> b = ('a', 'b', 'c', 'd')

>>> ab = (a, b)

>>> print(ab)

((1, 2, 3, 4, 5), ('a', 'b', 'c', 'd'))

python study

4.2.2 튜플 인텍싱

4.2.2.1 튜플 값 꺼내기

튜플에 들어있는 각각의 값들을 구별해 사용하기 위하여 첫 번째, 두 번째, 세 번째… 이런식으로 번호를 부여 하는데 이것을 인덱싱이라고 하며 0부터 시작을 합니다. 즉, 첫 번째가 0, 두 번째가 1… 이렇게 순서가 정해 집니다.

d = (1, 2, (3, 4), ('apple', 'banana'))

여기에서 d[0]은 1, d[1]은 2가 되며 튜플에 튜플이 포함되어도 하나의 요소로 처리가 되기 때문에 d[2]는 (3, 4)가 됩니다..

d[-1]은 맨 마지막 값인 (“apple”, “banana”)으로 d[3]과 동일 합니다.

그럼 apple을 가리키려면 어떻게 해야 할까요? d의 3번째 요소에서 또다시 첫 번째인 d[3][0] 또는 d의 맨 마지막 요소 내의 첫 번째인 d[-1][0] 하면 됩니다.

>>> d = (1, 2, (3, 4), ('apple', 'banana'))

>>> print(d[0], d[1], d[-1], d[3][0], d[-1][0])

1 2 ('apple', 'banana') apple apple

4.2.2.2 튜플 연산

- 덧셈(+)

덧셈 기호를 이용하여 튜플에 튜플을 더하여 정의 할 수 있습니다.

>>> a = ('apple', 'banana')

>>> a = a + a

>>> print(a)

('apple', 'banana', 'apple', 'banana')

>>> b = (1, 2, 3, 4)

>>> a = a + b

>>> print(a)

('apple', 'banana', 'apple', 'banana', 1, 2, 3, 4)

- 곱셈(*)

곱셈 기호를 이용하여 튜플에 숫자를 곱하는 것으로 정의 할 수 있습니다. 곱하는 정수 만큼 튜플이 복제 되어 추가 됩니다.

>>> a = ('apple', 'banana')

>>> a = a * 3

>>> print(a)

('apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple', 'banana')

4.2.2.3 기타 기능

- len()

len()은 튜플 내부 요소들의 갯수를 구합니다. len(Tuple 명)으로 사용하며 전체 index 값을 반환 하고 튜플내에 튜플이 있어도 1개로 계산합니다.

>>> c = (1, 2, 3, (1, 2, 3), 1, 2, 3)

>>> cnt = len(c)

>>> print(cnt)

7

>>> len(c)

7

- index()

index()를 이용하여 값을 입력하면 튜플 내부에 값이 존재 하는 위치의 인덱스를 구할 수 있습니다. index(value)의 value에 찾으려는 값을 넣어주면 index를 반환합니다. 튜플 내부에 튜플이 포함된 경우에도 value에 튜플 값을 넣어주면 인덱스가 반환 됩니다.

>>> c = (1, 2, 3, (1, 2, 3), 1, 2, 3)

>>> c.index(3)

2

>>> c.index((1,2,3))

3

- 슬라이싱

튜플의 index를 이용하여 필요한 부분 만큼 값을 뽑아오는 방법입니다.

a[1:3] : index 값이 1보다 크거나 같고 3 미만(1<= a[index] < 3)

a[:3] : index 값이 처음부터 3 미만( a[index] < 3)

a[3:] : index 값이 3보다 크거나 같은 값(3 <= a[index])

>>> a = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

>>> print(a[1:3])

(2, 3)

>>> print(a[:3])

(1, 2, 3)

>>> print(a[3:])

(4, 5, 6, 7)

기타 리스트에서 사용할 수 있는 기능 중 값을 수정, 삭제, 추가하는 기능은 튜플에서 오류가 발생 합니다.

4.3 집합

단어 그대로 집합을 표현하기 위한 자료형 입니다. 선언은 set을 사용하여 정의 합니다. set의 특징은 중복 값을 추가할 수 없고 요소들의 배열 순서를 정할 수 없는 집합입니다.

4.3.1 집합 선언

집합은 set을 이용하여 따옴표로 값을 묶어 선언할 수 있으며 리스트를 집합으로 변환 가능 합니다.

>>> set('1122334455667788')

{'7', '3', '1', '2', '6', '8', '5', '4'}

>>> set('aabbccddeeffgg')

{'c', 'd', 'e', 'b', 'f', 'a', 'g'}

>>> set('AaBbCcDdEeFfGg')

{'c', 'A', 'D', 'd', 'e', 'E', 'B', 'b', 'C', 'G', 'f', 'F', 'a', 'g'}

>>> set("aabbccdd")

{'c', 'd', 'b', 'a'}

>>> ab = [1, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b', 'c', 'd']

>>> aaa= set(ab)

>>> print(aaa)

{'c', 1, 2, 3, 4, 5, 'd', 'b', 'a'}

>>> d = set([1, 2, 3, 4, (5, 6), 5, 6, 7])

>>> print(d)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, (5, 6)}

4.3.2 집합 연산

- 합집합(|)

집합들의 중복 요소들을 제거하고 남은 요소들을 하나의 함수로 묶어 표현 합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>> ab = a | b

>>> print(ab)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

>>> a | b

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

>>> abc = a | b | c

>>> print(abc)

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

>>> a | b | c

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

- 교집합(&)

집합들에 공통으로 포함된 요소들만 추출 하여 하나의 집합으로 표현 합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>> anb = a & b

>>> print(anb)

{5, 6}

>>> a & b

{5, 6}

>>> anbnc = a & b & c

>>> print(anbnc)

set()

>>> a & b & c

set()

- 차집합

집합에서 다른 집합과 공통된 요소를 제외하고 남은 요소 값들을 묶어 하나의 집합으로 표현 합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>> a_b = a - b

>>> print(a_b)

{1, 2, 3, 4}

>>> a -b

{1, 2, 3, 4}

>>> a_b_c = a - b - c

>>> print(a_b_c)

{4}

>>> a - b - c

{4}

4.3.3 집합 함수

- add()

집합에 1개의 요소를 추가하는 경우에 사용 합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> a.add(7)

>>> print(a)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

>>> # 1개 이상은 오류 발생

>>> a.add(7,8)

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: add() takes exactly one argument (2 given)

- update()

집합에 2개 이상의 요소를 추가하는 경우에 사용 합니다. 기존에 존재하는 값이 있으면 추가되지않습니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> a.add(7)

>>> print(a)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

>>> a.update([7, 8, 9])

>>> print(a)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

- remove()

함수에 존재하는 요소를 삭제하는 경우에 사용 합니다. 한번에 하나씩만 삭제할 수 있습니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> a.remove(3)

>>> print(a)

{1, 2, 4, 5, 6}

>>> e = set([1, 2, 3, (4, 5), 4, 5])

>>> print(e)

{1, 2, 3, 4, 5, (4, 5)}

>>> e.remove((4,5))

>>> print(e)

{1, 2, 3, 4, 5}

- union()

합집합과 동일한 기능으로 집합들의 중복 요소들을 제거하고 남은 요소들을 하나의 함수로 묶습니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>> ab = a.union(b)

>>> print(ab)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

>>> abc = a.union(b).union(c)

>>> print(abc)

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

- intersection()

교집합과 동일한 기능으로 집합들에 공통으로 포함된 요소들만 추출 합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>>

>>> anb = a.intersection(b)

>>> print(anb)

{5, 6}

>>> anbnc = a.intersection(b).intersection(c)

>>> print(anbnc)

set()

- difference()

차집합과 동일한 기능으로 집합에서 다른 집합과 공통된 요소를 제외하고 남은 요소 값을 구합니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> b = set([5, 6, 7, 8, 9])

>>> c = set([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3])

>>> a_b = a.difference(b)

>>> print(a_b)

{1, 2, 3, 4}

>>> a_b_c = a.difference(b).difference(c)

>>> print(a_b_c)

{4}

- copy()

함수의 값을 다른 함수에 복사하는 경우 사용 합니다. 복사된 함수는 전혀 다른 객체입니다.

>>> a = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> acopy = a.copy()

>>> print(acopy)

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

>>> a.remove(3)

>>> print(acopy)

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

>>> print(a)

{1, 2, 4, 5, 6}

4.4 딕셔너리(Dictionary)

데이터를 key와 value의 쌍 형태로 선언하는 자료 형을 딕셔너리라고 합니다. 표현 방법은 key와 value를 {과 }으로 감싸주고 쉼표(,)로 요소들을 구분해 줍니다. 입력된 요소들은 순서가 없이 보관되고 key를 이용해서만 접근이 가능 합니다. 사용할 수 있는 묶음형 자료 중 튜플은 가능하지만 set이나 list를 사용하면 오류가 발생 합니다.

단순히 key와 value의 매칭 이므로 의미가 없는 값들로 만들 수 도 있습니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

>>> b = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

>>> c = {'a': 'aaaa', 'b':'bbbb', 'c': 'cccc'}

>>> d = {1.1: 2, 2.1: 9, 0.1: 4}

>>> e = {(1, 2): 9, (4, 1): 0}

key가 중복되도록 선언은 할 수 있지만 기존에 선언된 값은 다음에 입력한 값으로 대체되어 마지막에 입력한 key 값을 리턴 합니다.

>>> a = {1: 2, 1: 3, 1: 9}

>>> a

{1: 9}

4.4.1 찾기

딕셔너리에 key를 대입하면 key와 조합된 value를 리턴 합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a[1]

'a'

>>> a[(4,5)]

'c'

- get()을 이용하여 value를 리턴 받을 수 있습니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a.get(2)

'b'

>>> a.get((4,5))

'c'

4.4.2 추가

새로운 key와 value를 대입하여 신규 쌍을 추가 할 수 있습니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a[3] = 'ddd'

>>> a['no'] = 1

>>> a

{1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c', 3: 'ddd', 'no': 1}

4.4.3 수정

추가하는 방법과 동일하게 key를 이용하여 새로운 value를 입력하면 수정할 수 있습니다. 사실 이건 수정이라기 보다는 딕셔너리가 중복을 허용하지 않고 동일한 key에 대해서는 나중에 입력한 값으로 덮어쓰는 기능을 이용하는 것 입니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a[1] = 'aaaa'

>>> a

{1: 'aaaa', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

4.4.4 삭제

del을 이용하여 하나의 요소 쌍을 삭제 할 수 있습니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> del a[2]

>>> a

{1: 'a', (4, 5): 'c'}

>>> del a[(4,5)]

>>> a

{1: 'a'}

4.4.5 함수

- keys()

딕셔너리의 key에 해당하는 요소들을 추출해서 dict_keys()에 담아 리턴 합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a.keys()

dict_keys([1, 2, (4, 5)])

- values()

딕셔너리의 value에 해당하는 요소들을 추출해서 dict_values()에 담아 리턴 합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a.values()

dict_values(['a', 'b', 'c'])

- items()

딕셔너리의 요소들을 dict_items()에 담아 리턴 합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a.items()

dict_items([(1, 'a'), (2, 'b'), ((4, 5), 'c')])

- copy()

새로운 변수를 생성해서 딕셔너리를 복사합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c', 3: 'ddd', 'no': 1}

>>> b = a.copy()

>>> b

{1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c', 3: 'ddd', 'no': 1}

- clear()

딕셔너리에 있는 모든 요소들을 삭제 합니다.

>>> a = {1: 'a', 2: 'b', (4, 5): 'c'}

>>> a.clear()

{}

- copy coding -

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큰 가방에 돈이 가득한 것을 누가 본인에게 주는 꿈 해몽

-> 액수에 맞먹는 부동산을 구입하거나, 사업을 시작하게 된다.

지갑에 돈이 가득한 꿈 해몽

-> 넉넉한 재물을 얻어서 일신이 편안하게 된다.

돈이 나뭇잎으로 바뀌는 꿈 해몽

-> 사업자본이 풍족해질 징조이다.

돈을 조금 가지고 있는 꿈 해몽

-> 근심 걱정거리가 생겨서 생활이 불안정할 징조이다.

헌 돈을 줍는 꿈 해몽

-> 돈의 액수와 비례하여 걱정거리가 생기고, 다른 사람과 다투는 일이 발생된다.

돈이 종이로 바뀌는 꿈 해몽

-> 다른 사람의 압력을 받아 내키지 않는 일을 하게 된다.

노름도구를 사용해서 돈을 잃거나 딴 꿈 해몽

-> 하고 있는 일의 흥망성쇠를 가름하게 된다.

돈을 헤아리는 동안에 돈이 갑자기 솔가지로 변하는 꿈 해몽

-> 사업을 시작하는데 사용되는 자본금이 한없이 필요하다.

도박에서 돈을 잃는 꿈 해몽

-> 현재 본인이 하고 있는 일이 실패로 돌아가게 될 흉몽이다.

도박에서 돈을 따는 꿈 해몽

-> 현재 하는 일이 성공적으로 진행되는 기쁨이 있을 것이다.

절에 큰 돈을 시주하는 꿈 해몽

-> 수험생은 시험에 합격하고 승부를 앞두고 있는 사람이라면 이기게 된다.

금을 훔치거나 돈을 세는 꿈 해몽

-> 인생에는 돈 이상으로 귀중한 것이 있다는 의미이다.

곗돈을 타러 가는데 버스 운전사가 돈 보따리를 주는 꿈 해몽

-> 남의 도움으로 재물을 얻는다.

돈상자를 잔뜩 짊어지고 가는 말을 보는 꿈 해몽

-> 일이 풀리지 않아 고생할 징조이며, 사업은 고전하게 된다.

곗돈을 타오는 꿈 해몽

-> 재물, 보험, 예금, 복권 등과 관련된 일이 발생한다.

부동산을 팔아 돈을 받는 꿈 해몽

-> 자신의 능력이나 재산이 갑자기 좋은 평가를 받아 두각을 나타낸다.

본인의 물건을 돈으로 바꾸는 꿈 해몽

-> 물건에 비례하여 손재수를 당하게 될 징조이다.

경마에서 돈을 따는 꿈 해몽

-> 어느 누구로 인해 근심, 걱정, 손실, 방해, 재난 등을 당하게 되며, 일이 풀리지 않아 어려움을 겪을 징조이다.

어느 누가 돈이 든 가방을 주는 꿈 해몽

-> 가까운 시일내에 주택을 장만한다는 암시이다.

돈 금 재물 꿈 해몽

소액의 돈이 하늘에서 떨어지는 꿈 해몽

-> 근심과 사고가 생겨 피해를 입게 될 것을 암시하고 있다.

상급자가 자기에게 봉투를 주기에 들여다보니 돈이 들어 있는 꿈 해몽

-> 직장에서 승진하거나 인정을 받게 되고 사업가는 별 기대없이 손을 댔던 분야에서 큰 성공을 보게 될 꿈이다.

거지에게 먹을 것이나 돈을 주는 꿈 해몽

-> 어떤 근심이나 걱정이 사라진다는 꿈이다.

어두운 길에서 강도에게 돈을 빼앗기는 꿈 해몽

-> 사업상 큰 돈이 들어오거나 생각하지 못한 횡재를 할 징조이다.

도박이나 게임에 돈을 걸었다가 전부 잃고 낙심하는 꿈 해몽

-> 사업상의 거래나 계약에서 큰 이득을 보게 되고 생활이 풍요해진다.

금고에 있던 돈을 도둑맞는 꿈 해몽

-> 가족끼리 불화가 생기거나 절친한 사람과 멀어지거나,살림이 가난해질 암시이다.

모르는 사람에게 돈을 차용해달라고 사정하는 꿈 해몽

-> 사업주는 회사에 노사분규가 일어날 것이고, 공직자는 비리사건에 연루되어 고생을 하게 된다.

돈을 세고 있는 꿈 해몽

-> 예상하지 못한 지출이 있게 될 것이다.

백화점에 가서 돈 걱정 없이 값비싼 물건을 많이 사 오는 꿈 해몽

-> 생활이 궁핍해져 먹고 살기도 힘든 정도가 된다.

집에 도둑이 들어 돈이나 귀중한 물건을 도둑맞은 꿈 해몽

-> 사업이나 장사에서 이익을 크게 볼 것이다.

남에게 빌린 돈을 갚는 꿈 해몽

-> 어려운 일이나 고민이 해결되고 경제적으로도 이득이 예상된다.

돈이나 보석을 보관을 잘 하였는데 아무리 찾아도 찾을 수 없었던 꿈 해몽

-> 돈 문제로 걱정을 많이 하는 사람이 이같은 꿈을 꾼다.

자신의 가방이 열려 있고 돈이나 문서가 없어지는 꿈 해몽

-> 누군가가 자신의 근심거리를 해소 시켜 주고, 그 방법을 명백히 알려 준다.

돈 벌레가 장롱 속에 가득한 꿈 해몽

-> 엄청난 재물이 생기면서 부자가 되거나, 집안이 물질적으로 풍요해진다.

은행에서 돈을 찾는 꿈 해몽

-> 공공단체나 기업 등으로부터 어떤 일을 부여 받으며, 하청업자는 머지 않아 큰 일거리를 얻거나, 또는 새로운 사업에 투자하게 된다.

재물을 얻거나 돈을 줍는 꿈 해몽

-> 소망하던 일이 점점 성취되고 사업이 번성하여 생활의 안정을 누리게 된다.

뭉칫돈이 장롱 안의 서랍에 가득한 꿈 해몽

-> 현실적으로 경제적으로 풍요해지거나, 문서상 즐거운 일이 있다.

돈을 많이 소유하고 있는 꿈 해몽

-> 진행하는 일에 있어 만족한 결과를 얻고, 생각만큼의 돈도 생기게 된다.

돈이 든 가방을 줍는 꿈 해몽

-> 큰 돈이 들어오거나 지위가 상승하게 될 것이다.

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전원 설정은 개인의 작업 스타일에 따라 선택을 하면 되는데 여기서는 저의 설정 상태를 기준으로 설명 하고 각자 설정 값을 필요에 따라 수정하면 됩니다. 저의 경우는 화면 잠김 상태로 퇴근을 해도 작업 중이던 다운로드는 계속 진행 되고 원격에서도 접속 가능하도록 설정을 했습니다.

Windows 10도 7과 최종 설정 화면은 동일 합니다..

1. Windows 10

1.1 전원관리 창

윈도우즈 10에서 전원관리 창을 찾으려면 Windows 설정 창을 열어야 합니다. 시작버튼에서 설정을 찾아 클릭 합니다.

windows10_power_set

기어 모양 두개다 동일하게 설정창을 오픈 합니다. 창이 나타나면 여러 기능 중 좌측 상단에 있는 [시스템]을 선택 합니다.

windows10_power_set

시스템 관련 좌측 메뉴에서 [전원 및 절전]을 선택하고 우측 상세 설정에서 배터리 사용시는 모두 5분으로 선택 하고 전원 사용시는 모두 [없음]으로 설정 했습니다.

windows10_power_set

배터리를 사용할 때는 컴퓨터 작동을 중지하여 배터리를 보호 해야 겠죠.

이제 상세 설정을 하기 위해서는 우측 하단에 [추가 전원 설정]이라는 파란색 글씨가 있는데 이걸 선택 하면 전원 옵션 팝업 창이 나타나며 여기서 다시 [설정 변경]. 파란 글씨를 선택 합니다.

windows10_power_set

지금까지 설정한 전원 관련 옵션값들이 보입니다.

windows10_power_set

이제 하단 [고급 전원 관리 옵션 설정 변경(C)]을 선택해 주면 자그마한 [고급 설정] 팝업 창을 볼 수 있습니다.

1.2 고급 설정

windows10_power_set

[고급 설정] 팝업에서는 [하드 디스크] 메뉴와 [전원 단추와 덮개]를 주의해서 보시고 나머지는 필요한 항목만 선택해 주시면 됩니다. 저는 배터리를 사용할 때의 설정과 전원을 사용할 때의 설정을 분리해서 전원을 사용할 때는 계속 중단 없이 사용할 수 있도록 해놓았습니다.

windows10_power_set

설정이 완료되면 확인 버튼을 클릭 합니다. 그리고 고급설정 창을 호출한 옵션 창에 가서

windows10_power_set

변경 내용 저장 버튼을 클릭해 줍니다.

가끔씩 진짜 중요한 작업을 켜놓고 퇴근 할 때 설정 값이 잘 반영돼 있는지 한번 확인해 보길 바랍니다.

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