에브리띵 쏘윗미

python코드를 활용하여 1에서 45까지의 랜덤 6개의 번호를 추출하는 랜덤 번호 생성기를  제작해봤어요 : ) 

모두의 대박을 기원하며 저장해두고 종종 사용해보세요!

생성기에서 나온 번호로 1등 당첨자가 나오면 좋겠네요^~^

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2025년 3월 22일부터 현재(3월 25일 오후 9시 06분)까지의 주요 산불 관련 이슈 시간순 정리

3월 22일:

• 경북 의성군에서 대형 산불 발생
• 전국 곳곳에서 산불 발생, 진화대원 2명 사망, 2명 실종
• 오후 3시 30분: 산림청, 산불 재난 국가위기경보 '심각' 단계 발령

3월 24일:

• 오후 4시경: 의성 산불, 강풍 타고 20km 떨어진 안동시 길안면으로 확산

3월 25일:

• 오전 5시: 안동시, 인력 880명, 장비 1,115대 투입해 진화 작업 시작
• 오전 9시: 의성·안동 산불 진화율 54%로 하락
• 오전 10시: 진화율 45%, 피해 면적 400ha로 증가
• 낮 12시: 의성 산불 진화율 60%, 안동까지 화선 확산
• 오후 3시: 의성·안동 산불 진화율 62%로 상승
• 오후 5시: 안동시, 전 시민에게 긴급 대피령 발령
• 오후 6시: 의성·안동 지역 진화율 68%로 상승

최신 상황 (3월 25일 오후 9시 기준):

• 안동 하회마을(유네스코 세계문화유산)과 직선거리 10km 앞까지 산불 확산
• 의성과 안동 지역 산불 영향 구역: 약 1만 5,100 헥타르 (축구장 2만 1천개 크기)
• 산불 화선 길이: 279km, 미진화 구간 87km
• 강풍(최대 순간 풍속 초속 27m)으로 진화 작업 난항
• 주민 대피 현황: 의성 1,500여명, 안동 1,100여명 등 총 2,600여명
• 투입 현황: 헬기 77대, 인력 3,700여명, 장비 450여대
• 안동교도소와 경북북부교도소 이감 절차 진행 중

주요 대응 및 우려 사항:

산불은 계속해서 확산되고 있으며, 특히 세계문화유산인 하회마을이 위협받고 있어 문화재 보호를 위한 노력이 집중되고 있습니다. 또한 교정시설 이감 등 추가적인 안전 조치도 진행 중입니다.

일반적으로 번호의 연관성을 분석하고 예측하기 위해서는 다음과 같은 방법들을 사용할 수 있습니다.

1. 시계열 분석: 과거 데이터의 패턴을 파악하여 미래를 예측합니다.
2. 회귀 분석: 여러 변수 간의 관계를 파악하여 결과를 예측합니다.
3. 머신러닝 알고리즘: 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 찾아냅니다.

하지만 이러한 분석과 예측은 충분한 데이터와 적절한 통계적 방법을 사용해야 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 많은 경우 완벽한 예측은 불가능하며, 예측 결과는 항상 일정 수준의 불확실성을 포함하고 있다는 점을 유의해야 합니다.

정확한 분석과 예측을 위해서는 다음과 같은 정보가 필요합니다:

• 과거 데이터의 충분한 양
• 데이터의 시간적 범위
• 각 번호의 출현 빈도
• 번호 간의 상관관계

이러한 정보가 제공된다면, 더 정확하고 의미 있는 분석과 예측을 제공할 수 있어요

시계열 분석

시계열 분석은 시간에 따라 수집된 데이터의 패턴을 파악하고 미래를 예측하는 방법입니다.

설명 요약:

• 시간에 따른 데이터의 변화를 연구합니다.
• 트렌드, 계절성, 불규칙성, 주기성 등의 요소를 분석합니다.
• 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측합니다.

쉬운 예시:

온라인 쇼핑몰의 월별 매출 예측. 지난 3년간의 월별 매출 데이터를 분석하여 다음 달의 예상 매출을 추정합니다. 이를 통해 재고 관리와 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

회귀 분석

회귀 분석은 변수들 간의 관계를 파악하고, 한 변수의 변화가 다른 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계적 방법입니다.

설명 요약:

• 독립변수와 종속변수 간의 관계를 모델링합니다.
• 선형 또는 비선형 관계를 파악합니다.
• 미래 값을 예측하거나 변수 간 영향을 분석합니다.

쉬운 예시:

광고 지출과 매출 간의 관계 분석. 디지털 광고 지출액(독립변수)과 월간 매출(종속변수)의 데이터를 그래프로 표현하고, 두 변수 간의 관계를 나타내는 회귀선을 그립니다. 이를 통해 광고 지출 증가에 따른 매출 증가를 예측할 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘

머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 컴퓨터 프로그램입니다.

설명 요약:

• 데이터를 기반으로 자동으로 학습합니다.
• 다양한 유형의 알고리즘이 존재합니다(예: 선형 회귀, 결정 트리, SVM 등).
• 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 문제를 해결합니다.

쉬운 예시:

이메일 스팸 필터. 머신러닝 알고리즘은 많은 이메일 데이터를 학습하여 스팸 메일의 특징을 파악합니다. 새로운 이메일이 도착하면, 학습한 패턴을 기반으로 해당 메일이 스팸인지 아닌지를 자동으로 분류합니다.

서울 강동구 명일동 대형 싱크홀 사고

2025년 3월 24일 오후 6시 29분경, 서울 강동구 명일동 대명초등학교 사거리에서 대규모 싱크홀이 발생했습니다. 이 사고로 인해 도로가 크게 함몰되어 차량과 오토바이가 추락하는 안타까운 사고가 일어났습니다.

[속보]강동구 ‘싱크홀’ 매몰 30대 남성 결국 숨진 채 발견 - 경향신문

사고 개요

• 위치: 서울 강동구 명일동 대명초등학교 사거리
• 규모: 가로 18m, 세로 20m, 깊이 30m 이상
• 피해: 오토바이 1대 추락(, 차량 1대 경미한 피해 (40대 여자 운전자 병원이송)

피해 상황

1. 오토바이 운전자 1명 실종
   • 사고 발생 후 구조작업 진행 중
   • 25일 새벽 3시 30분경 오토바이 발견, 운전자는 미구조
2. 차량 운전자 1명 경상
   • 함몰 직전 통과한 카니발 차량 운전자

병원으로 이송되어 치료 중

오토바이 운전자 구조 상황에 대한 최신 정보

1. 구조 작업 진행 상황:
   • 소방당국은 밤새 구조 작업을 진행했으나 난항을 겪었습니다.
   • 30명 이상의 구조대원들이 손으로 흙을 퍼가며 수색했지만, 싱크홀 상단에 균열이 발생해 더 이상 진입이 어려웠습니다.
2. 발견된 물품:
   • 25일 새벽 1시 37분경 실종자의 휴대전화를 발견했습니다.
   • 25일 새벽 3시 30분경 오토바이를 발견했습니다.
   • 휴대전화는 싱크홀 기준으로 40m 떨어진 곳에서, 오토바이는 20m 떨어진 곳에서 발견되었습니다.
3. 구조 작업의 어려움:
   • 싱크홀 내부에 약 6,480톤의 토사가 쌓여 있었습니다.
   • 오토바이는 토사 안에 50cm 깊이로 묻혀 있었습니다.
4. 최종 결과:
   • 안타깝게도 25일 오전 11시 22분경 30대 남성 운전자가 심정지 상태로 발견되었습니다.
   • 사고 발생 후 약 17시간 만에 운전자를 발견했습니다.

명일동 대형 싱크홀에 빠진 오토바이 실종자…안엔 토사·물 2천톤

구조 작업

• 소방당국 대응 1단계 발령
• 구조대원들의 총력 수색 작업 진행
• 싱크홀 내부에 토사와 물 약 2,000톤 존재

사고 원인 및 대응

• 정확한 원인 조사 중
• 사고 당일 오전 배수구 주변 작은 구멍 발견 및 복구 작업 완료 후 발생1
• 도로 양방향 전면 통제

목격자 영상

사고 당시 뒤따르던 차량의 블랙박스 영상이 공개되었습니다. 영상에는 4개 차로가 순식간에 함몰되면서 달리던 차량이 튕겨 나가고 오토바이가 추락하는 충격적인 장면이 담겨 있습니다

싱크홀 목격한 운전자의 실제 블랙박스 영상 링크에요! 계속 커지는 싱크홀이 그대로 담겨있어요.. 무섭네요ㅠ

https://naver.me/xGIckx2J

이 사고는 도시 기반 시설의 안전성에 대한 경각심을 일깨우는 계기가 되었습니다. 관계 당국의 신속한 대응과 함께, 유사 사고 예방을 위한 철저한 조사와 대책 마련이 필요할 것으로 보입니다.

최근 정치권에서 전세 계약 기간을 최대 10년까지 보장하는 주택임대차보호법 개정안이 논의되고 있습니다. 이 법안은 기존의 2+2년(2년 기본 계약 + 1회 갱신) 체계에서 크게 확장된 형태로, 임차인의 주거 안정성을 강화하려는 취지입니다. 아래에서 주요 내용을 살펴보겠습니다.
1. 10년 계약갱신권의 주요 내용
• 계약 기간: 임차인은 기존 2년 계약을 기준으로 최대 10년까지 갱신 가능.
• 임대료 인상 제한: 갱신 시 임대료 인상률은 5% 상한을 유지.
• 적용 대상: 주택임대차보호법 개정 이후 체결되는 신규 및 갱신 계약.
2. 예상되는 효과
• 장점:
• 임차인의 장기 거주 보장.
• 이사 비용 절감 및 주거 안정성 강화.
• 단점:
• 전세 공급 감소 가능성.
• 집주인의 대규모 임대료 인상 요구 우려.
• 주거 환경 유지 문제(장기 임대 시 수리 미비).
3. 시장 반응
• 긍정적 의견: 해외 선진국과 비교해 한국의 평균 거주 기간이 짧아, 장기 거주를 보장하는 제도가 필요하다는 평가.
• 부정적 의견: 시장 원리를 무시한 과도한 규제가 전세 공급 부족과 가격 불안을 초래할 것이라는 우려.
4. 기존 제도와의 차이

5. 법안 통과 여부와 전망
현재 해당 법안은 발의 단계로, 통과 여부는 정치적 논의와 시장 반응에 따라 결정될 예정입니다. 법안 시행 시 임대차 시장에 미칠 영향을 면밀히 검토해야 할 것입니다.
전세 계약의 장기화를 통해 임차인의 권리를 강화하려는 시도는 긍정적이지만, 시장 안정성을 고려한 균형 잡힌 정책 설계가 필요합니다.