정보처리기사 실기 핵심 키워드 정리

데이터베이스

82. 트랜잭션(Transaction), 원자성, 일관성, 독립성, 영속성을 각각 서술하라:
- 원자성(Atomicity): 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되거나, 전혀 반영되지 않아야 한다. (All or Nothing)
- 일관성(Consistency): 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태를 유지해야 한다.
- 독립성(Isolation): 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 서로의 연산에 영향을 주지 않고 독립적으로 수행되는 것처럼 보여야 한다.
- 영속성(Durability): 트랜잭션이 성공적으로 완료되면, 그 결과는 영구적으로 데이터베이스에 저장되어야 한다. 시스템 오류가 발생해도 유지되어야 한다.
83. 도부이결다조 (두부이걸다줘) : 정규화 과정 정리)
- 도: 도메인 원자값 (1NF)
- 부: 부분 함수 종속 제거 (2NF)
- 이: 이행 함수 종속 제거 (3NF)
- 결: 결정자 함수 종속 제거 (BCNF)
- 다: 다치 종속 제거 (4NF)
- 조: 조인 종속 제거 (5NF)
84. 관계 해석, 비절차적: 관계 해석은 관계 데이터 연산을 표현하는 방법이다. 코드(E.F.Codd)가 수학의 Predicate Calculus(술어 해석)에 기반을 두고 관계데이터베이스를 위해 제안했다. 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 가진다.
85. 데이터베이스의 이상(Anomaly) 종류와 각각을 서술하라.:
- 삽입 이상 (Insertion Anomaly): 데이터를 삽입할 때 원하지 않는 불필요한 정보까지 함께 삽입되거나, 필요한 정보를 삽입하기 위해 다른 정보가 누락되는 문제.
- 삭제 이상 (Deletion Anomaly): 튜플을 삭제할 때 필요한 정보까지 함께 삭제되어 정보 손실이 발생하는 문제.
- 갱신 이상 (Update Anomaly): 중복된 데이터 중 일부만 갱신되어 데이터의 불일치(모순)가 발생하는 문제.
86. 완전 함수 종속 (Full Functional Dependency): 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 어떠한 진부분 집합 Z에도 함수적 종속이 아닐 때, 속성 Y는 속성 집합 X에 완전 함수 종속이라고 한다.
87. 부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency): 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 임의의 진부분 집합에 대해 함수적 종속일 때, 속성 Y는 X에 대해 부분 함수 종속이라고 한다.
88. 이행 함수 종속 (Transitive Functional Dependency): X → Y 이고, Y → Z 일 때 X → Z를 만족하는 관계
89. 합집합 (∪), 교집합 (∩), 차집합 (−), 교차곱 (×) 기호
90. 관계 대수: 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해 어떻게 유도하는가를 기술하는 (절차적) 언어인 것은?
91. 관계대수기호: Select (σ), Project (π), Join (&Join;), Division (÷)
92. 후보키: 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분집합이다. (유일성)과 (최소성)을 만족시켜야 한다.
93. 기본키: 후보키 중에서 특별히 선정된 주키이다. (Null 값을 가질 수 없으며, 중복된 값을 가질 수 없다.)
94. 슈퍼키, 유일성, 최소성: 한 릴레이션 내에 존재하는 속성들의 집합으로 구성된 키이다. (유일성)을 만족하지만, (최소성)을 만족하지 못할 수 있다.
95. 유일성: 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 식별할 수 있어야 함.
96. 최소성: 키를 구성하는 속성 하나를 제거하면 유일하게 식별할 수 없도록 꼭 필요한 최소의 속성으로 구성되어야 한다.
97. 데이터 모델의 구성요소: 구조, 연산, 제약조건
98. 구조: 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질 표현
99. 연산: 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서, 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
100. 제약 조건: 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건
101. 스키마: 데이터베이스의 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세
102. 외부 스키마: 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
103. 개념 스키마: 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조, 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재한다.
104. 내부 스키마: 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조. 실제로 저장될 레코드의 형식, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서를 나타낸다.

기타 주요 개념

105. SPICE (Software Process Improvement and Capability Determination): 정보 시스템 분야에서 소프트웨어의 품질 및 생산성 향상을 위해 소프트웨어 프로세스를 평가 및 개선하는 국제 표준.
106. 소프트웨어 개발 프레임워크: 소프트웨어 개발에 공통적으로 사용되는 구성 요소와 아키텍처를 일반화하여 손쉽게 구현할 수 있도록 여러 기능들을 제공해주는 반제품 형태의 소프트웨어 시스템.
107. CPM (Critical Path Method): 프로젝트 완성에 필요한 작업을 나열하고 작업에 필요한 소요 기간을 예측하는 데 사용되는 기법. 노드와 간선으로 구성된 네트워크로 노드는 작업을, 간선은 작업 사이의 전후 의존 관계를 나타낸다.
108. CMMI (Capability Maturity Model Integration): 소프트웨어 개발 조직의 업무 능력 및 조직의 성숙도를 평가하는 모델.
109. CMMI의 성숙도:
- 초기 (Initial): CMMI에서 작업자 능력에 따라 성공 여부 결정. (프로세스가 정의되어 있지 않고 예측 불가능)
- 관리 (Managed): CMMI에서 특정한 프로젝트 내의 프로세스 정의 및 수행. (프로세스가 프로젝트 수준에서 정의되고 관리됨)
- 정의 (Defined): 조직의 표준 프로세스를 이용하여 업무 수행. (조직 전체에 표준화된 프로세스가 정의되어 사용됨)
- 정량적 관리 (Quantitatively Managed): 프로젝트를 정량적으로 관리 및 통제. (프로세스가 통계적인 기법으로 측정되고 관리됨)
- 최적화 (Optimizing): 프로세스 역량 향상을 위해 지속적인 프로세스 개선. (프로세스를 지속적으로 개선하고 최적화함)
110. CASE (Computer Aided Software Engineering): 소프트웨어 개발 과정에서 사용되는 요구 분석, 설계, 구현, 검사 및 디버깅 과정 전체 또는 일부를 컴퓨터의 전용 소프트웨어 도구를 사용하여 자동화하는 것.
111. 집합 (Aggregation): 집합 관계는 하나의 사물이 다른 사물에 포함되어 있는 관계이다. (부분이 전체에 속하는 포함 관계, 전체 객체가 사라져도 부분 객체는 독립적으로 존재할 수 있음)
112. Generalization: 일반화 (Generalization) 관계는 하나의 사물이 다른 사물에 비해 더 일반적이거나 구체적인 관계이다. (상위 클래스와 하위 클래스 간의 관계)
113. Dependency: 의존 (Dependency) 관계는 연관 관계와 같이 사물 사이에 서로 연관이 있으나, 필요에 의해 서로에게 영향을 주는 짧은 시간 동안만 연관을 유지하는 관계이다. (한 클래스가 다른 클래스의 변화에 영향을 받는 관계)
114. 연산자 우선순위: 단산시 관비 논조 대순 (단항연산자 → 산술 연산자 → 시프트 연산자 → 관계 연산자 → 비트 연산자 → 논리 연산자 → 조건(삼항) 연산자 → 대입(할당) 연산자 → 순서 연산자)
115. 프로토콜 기본 요소: Syntax (구문), Semantics (의미), Timing (타이밍)

SQL 문법

116. DELETE FROM table [WHERE condition] : SQL DELETE 문
117. INSERT INTO table [columns] VALUES (value1, value2, ...) : SQL INSERT 문
118. ALTER TABLE table ADD column_name datatype [constraints] : SQL ALTER 문 (컬럼 추가 예시)
119. SELECT columns FROM table1 JOIN table2 ON table1.column = table2.column : SQL JOIN 문 (JOIN 예시)
120. CREATE INDEX index_name ON table(column1, column2, ...) : SQL INDEX 문
121. WHERE column IN (value1, value2, ...) : SQL WHERE 문 (IN 절 예시)
122. UPDATE table SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition : SQL UPDATE 문

패턴 (디자인 패턴)

123. 추상 팩토리 (Abstract Factory): 구체적인 클래스에 의존하지 않고, 인터페이스를 통해 서로 연관, 의존하는 객체들의 그룹을 생성하여 추상적으로 표현하는 패턴. 연관된 서브 클래스를 묶어 한 번에 교체하는 것이 가능하다.
124. 빌더 패턴 (Builder Pattern): 작게 분리된 인스턴스를 건축하듯이 조립하여 객체를 생성하는 패턴이다. (복잡한 객체의 생성 단계를 분리하고, 동일한 생성 절차로 다양한 표현 결과를 만들 수 있음)
125. 팩토리 메서드 패턴 (Factory Method Pattern): 객체 생성을 서브 클래스에서 처리하도록 분리하여 캡슐화한 패턴이며, 상위 클래스에서는 인터페이스만 정의하고 실제 생성은 서브 클래스가 담당한다. 가상 생성자 패턴이라고도 불린다.
126. 프로토타입 (Prototype Pattern): 원본 객체를 복제하는 방법으로 객체를 생성하는 패턴이다. 일반적인 방법으로 객체를 생성하는 비용이 큰 경우 주로 이용한다.
127. 싱글톤 패턴 (Singleton Pattern): 하나의 객체를 생성하면 생성된 객체를 어디서든 참조할 수 있지만, 여러 프로세스가 동시에 참조할 수는 없는 패턴이다. 클래스 내에서 인스턴스가 하나뿐임을 보장하며, 불필요한 메모리 낭비를 줄인다.
128. 어댑터 (Adapter Pattern): 호환성 없는 클래스들의 인터페이스를 다른 클래스가 이용할 수 있도록 변환하는 패턴.
129. 브릿지 (Bridge Pattern): 구현부에서 추상층을 분리하여 서로가 독립적으로 확장할 수 있도록 구성한 패턴.
130. 데코레이터 (Decorator Pattern): 객체 간의 결합을 통해 능동적으로 기능들을 확장할 수 있는 패턴. (기존 객체의 기능을 동적으로 추가하거나 확장할 때 사용)
131. 퍼사드 (Facade Pattern): 복잡한 서브 시스템들을 피해 더 상위의 인터페이스를 구현하여 서브 시스템들의 기능을 간편하게 사용할 수 있도록 하는 패턴.
132. 플라이웨이트 (Flyweight Pattern): 인스턴스가 필요할 때마다 매번 생성하는 것이 아니고 가능한 공유해서 사용함으로써 메모리를 절약하는 패턴.
133. 프록시 (Proxy Pattern): 복잡한 시스템을 개발하기 쉽도록 클래스나 객체들을 조립하는 패턴으로 대리자라고도 불린다. 내부에서는 객체 간의 복잡한 관계를 단순하게 정리해주고, 외부에서는 객체의 세부적인 내용을 숨겨주는 역할을 수행한다.
134. 책임 연쇄 (Chain of Responsibility Pattern): 요청을 처리할 수 있는 객체가 둘 이상 존재하여 한 객체가 처리하지 못하면 다음 객체로 넘어가는 패턴.
135. 커맨드 (Command Pattern): 요청을 객체의 형태로 캡슐화하여 재이용하거나 취소할 수 있도록 요청에 필요한 정보를 저장하거나 로그를 남기는 패턴.
136. 인터프리터 (Interpreter Pattern): 언어의 문법 표현을 정의하는 패턴이다. SQL이나 통신 프로토콜과 같은 것을 개발할 때 사용한다.
137. 반복자 (Iterator Pattern): 자료 구조와 같이 접근이 잦은 객체에 대해 동일한 인터페이스를 사용하도록 하는 패턴.
138. 중재자 (Mediator Pattern): 수많은 객체들 간의 복잡한 상호작용을 캡슐화하여 객체로 정의하는 패턴.
139. 메멘토 (Memento Pattern): 특정 시점에서의 객체 내부 상태를 객체화함으로써 외부 요청에 따라 객체를 해당 시점의 상태로 돌릴 수 있는 기능을 제공하는 패턴.
140. 옵저버 (Observer Pattern): 한 객체의 상태가 변화하면 객체가 상속되어 있는 다른 객체들에게 변화된 상태를 전달하는 패턴.
141. 상태 (State Pattern): 객체의 상태에 따라 동일한 동작을 다르게 처리해야 할 때 사용하는 패턴.
142. 전략 (Strategy Pattern): 동일한 계열의 알고리즘들을 개별적으로 캡슐화하여 상호교환하도록 정의한 패턴.
143. 템플릿 메소드 (Template Method Pattern): 상위 클래스에서 골격을 정의하고, 하위 클래스에서 세부 처리를 구체화하는 구조의 패턴이다.
144. 방문자 (Visitor Pattern): 각 클래스들의 데이터 구조에서 처리 기능을 분리하여 별도의 클래스로 구성하는 패턴이다.

저장 기술 (RAID & Partitioning)

145. Range Partitioning (범위 분할): 지정한 열을 기준으로 값 범위에 따라 분할.
146. Hash partitioning: 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터 분할.
147. Composite Partitioning: 범위 분할로 분할한 다음 다시 해시함수를 적용하는 등 여러 파티셔닝 기법을 조합하여 데이터 분할.
148. RAID: 2개 이상의 하드디스크로 디스크 배열 구성, 데이터 블록을 서로 다른 디스크에 분산 저장하거나 다중화.
149. RAID0: 스트라이핑. 디스크를 병렬로 연결, 하나의 디스크 손상 시 전체 파손.
150. RAID1: 미러링. 같은 데이터를 다른 디스크에 동일 복사.
151. RAID3~4: 하나의 디스크에 오류 정정 부호를 각각 비트, 바이트 단위로 저장. 최소 3개 디스크 필요하며, 하나의 디스크 손상되어도 사용 가능.
152. RAID 5: 오류 정정 부호를 여러 디스크에 분산.
153. RAID6: 오류 정정 부호 2개를 여러 디스크에 분산 저장.