P -> Q이다. 하지만 그렇다고 Q -> P라고 추론할 수는 없다.
P ->Q라고 해서 역시 Q -> P라고 추론할 수 없다는 것을 알게 해준 문제다.
지문 이해하기
일단 '서버'가 서비스를 행하는 사람이고,
'객체'는 서비스를 받는 사람이라고 한다.
(이 개념을 인지하는 게 중요하다. 인터넷 서버와 혼동될 수도 있기 때문)
큐잉 이론은 '서버'의 작업률을 분석해서 시스템 운용 상태를 파악하는 데 적용된다는데,
이 '서버'의 작업률이라 함은
이렇게 정리할 수 있다.
그리고 작업률 분석에는
-서버의 객체 당 서비스 시간
-서버 도착하는 객체 간 시간 간격
위 두 요소가 필요하다 한다.
앞서 개별 서버의 작업률은
라고 했다.
위 예시를 통해 '작업 가능 시간'이 '객체 간 시간 간격'임을 알 수 있다.
그리고 작업률이 100%를 넘어서면 손님이 줄을 서서 기다려야 한다고 한다.
그리고 계산대를 늘려서 대기시간을 줄일 수 있음을 알 수 있다.
도착 간격이나 서비스 시간이 일정한 값을 가지면 작업률 또한 일정한 값을 가지게 되고
작업률을 통해서 시스템 운용상태를 파악할 수 있으므로
시스템 또한 일정한 상태로 운용된다.
하지만 일정하게 일정한 값을 가지지 않고 확률적인 값을 가진다고 한다.
그래서 통계적인 방법을 사용한다고 한다.
이를 통해 특정 시점의 작업률은 어떤 범위에 속한 하나의 값이 된다.
그래서 어느 값이 적용되느냐에 따라 작업률이 매우 커질 수도 매우 작아질 수도 있다면서 글을 끝낸다.
이제 <보기>를 보자.
ㄱ.
처리시간이 더 빠른 계산대로 교체하면
실제 서비스 시간이 낮아진다.
분모가 동일할 때 분자가 낮아졌다면 작업률은 낮아지는 것이다.
ㄱ. O
ㄴ.
앞서 계산대를 늘리면 대기시간이 낮아진다는 것을 지문에서 보여주었다.
대기시간이 늘어난다는 것은 작업률이 더 커진다는 것인데,
계산대를 하나 늘리면 대기시간이 줄어들면서 작업률도 낮아지는 것이다.
ㄴ. X
ㄷ. P -> Q이다. 하지만 Q -> P라고 추론조차도 할 수 없다.
작업률이 100% 초과하면 손님이 줄을 서서 기다리게 된다.
P -> Q이다.
근데 Q -> P인가?
꼭 그렇다고는 볼 수 없다.
ㄷ. X
답: 1번
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