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정보처리기사 Note-Taking [2]

정보처리기사 요약 노트 정리 2편

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Note Taking
Note Taking
By Jeongbin Bang
정보처리기사 Note-Taking [2]

해당 포스트는 학습 목적으로 작성되었으며 «2025 시나공 정보처리기사 실기 기본서»을 참고하여 작성하였음을 알려드립니다.


2장 - 데이터 입 / 출력 구현

029 데이터베이스 개요

DBMS(DataBase Management System; 데이터베이스 관리 시스템)

 DBMS 필수기능 3가지
정의(Definition) 기능데이터의 형(Type)과 구조에 대한 정의, 이용방식, 제약 조건 등을 명시하는 기능
조작(Manipulation) 기능데이터의 검색, 갱신, 삽입, 삭제 등을 위해 인터페이스 수단을 제공하는 기능
제어(Control) 기능데이터의 무결성, 보안, 권한 검사, 병행 제어를 제공하는 기능

스키마(Schema)

  • 스키마는 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 것
종류내용
외부 스키마- 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적인 구조를 정의한 것
개념 스키마- 데이터베이스의 전체적인 논리구조
- 하나만 존재
내부 스키마- 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조
- 실제로 저장될 레코드의 형식, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서


030 데이터베이스 설계

데이터베이스 설계 순서

  • 중요
    1. 요구 조건 분석
    • 요구조건 명세서 작성
      1. 개념적 설계
    • 개념 스키마, 트랜잭션 모델링, E-R 모델
      1. 논리적 설계
    • 목표 DBMS에 맞는 논리 스키마 설계, 트랜잭션 인터페이스 설계
      1. 물리적 설계
    • 목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환
      1. 구현

    • 목표 DBMS의 DDL(데이터 정의어)로 데이터베이스 생성, 트랜잭션 작성


034 관계형 데이터베이스의 구조 / 관계형 데이터 모델

튜플(Tuple)

  • 릴레이션을 구성하는 각각의 행을 말함
  • 속성의 모임으로 구성되고 파일 구조에서 레코드와 같은 의미임
  • 튜플의 수를 카디널리티(Cardinality)라고 함

속성(Attribute)

  • 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
  • 속성의 수를 디그리(Degree) 또는 차수 라고 함

도메인(Domain)

  • 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자(Atomic)값들의 집합

e.g. ‘성별’ 애트리뷰트의 도메인은 “남”과 “여”로, 그 외의 값은 입력될 수 없다.

릴레이션의 특징

  • 한 릴레이션에 포함된 튜풀 사이에는 순서가 없다.
  • 속성의 값은 논리적으로 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장한다.
  • 릴레이션 스키마를 구성하는 속성 간의 순서는 중요하지 않다.


035 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 키(Key)

키

  • 키의 종류
    • 후보키(Candidate Key)
    • 기본키(Primary Key)
    • 대체키(Alternate Key)
    • 슈퍼키(Super Key)
    • 외래키(Foreign Key)

후보키(Candidate Key)

  • 속성들 중애서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분집합
  • 유일성(Unique)와 최소성(Minimality)을 모두 만족

유일성(Unique) : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별할 수 있어야 함

최소성(Minimality) : 키를 구성하는 속성 하나를 제거하면 유일하게 실별할 수 없도록 꼭 필요한 최소의 속성올 구성되어야 함

기본키(Primary Key)

  • 후보키 중에서 특별히 선정된 주키(Main Key)
  • 기본키는 중복된 값과 Null값을 가질 수 없다.

대체키(Alternate Key)

  • 후보키가 둘 이상일 때 기본기를 제외한 나머지 후보키
  • 보조키라고도 함

슈퍼키(Super Key)

  • 속성들의 집합으로 구성된 키
  • 유일성(Unique)은 만족하지만 최소성(Minimality)은 만족하지 못함

외래키(Foreign Key)

  • 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들이 집합


036 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 무결성(Integrity)

무결성(Integrity)

  • 데이터베이스에 저장된 데이터의 값과 현실 셰계의 실제 값이 일치하는 정확성을 의미

무결성의 종류

종류내용
개체 무결성기본 테이블의 기본키를 규정하는 어떤 속성도 Null 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정
참조 무결성외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함. 즉 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키의 값을 가질 수 없다는 규정
도메인 무결성주어진 속성의 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정
NULL 무결성릴레이션의 특정 속성 값이 Null이 될 수 없도록 하는 규정
고유 무결성릴레이션의 특정 속성에 대해 각 튜플이 갖는 속성값들이 서로 달라야 한다는 규정
키 무결성하나의 릴레션에는 적어도 하나의 키다 존재해야 한다는 규정
관계 무결성릴레이션의 어느 한 튜블의 삽입 가능 여부 또는 한 릴레이션과 다른 릴레이션의 튜플들 사이의 관계에 대한 적절성 여부를 지정한 규정


037 관계대수 및 관계해석

관계대수

  • 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어

순수 관계 연산자

종류특징기호
Select- 릴레이션의 행에 해당하는 튜플(Tuple)을 구하는 것. 수평연산이라고 함σ(시그마)
Project- 주어진 릴레이션에서 속성 리스트(Attribute List)에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산. 수직연산이라고 함𝜋(파이)
Join- Join의 결과는 Cartesian Product(교차곱)를 수행한 다음 Select를 수행한 것과 값음⨝
Division- 두 개의 릴레이션 R과 S가 있을 때, R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산÷

일반 집합 연산자

  • 수학적 집합 이론에서 사용하는 연산자
연산자기능 및 수학적 표현기호
합집합
UNION		- 합집합을 구하되 중복되는 튜플은 제거되는 연산⋃
교집합
INTERSECTION		- 교집합을 구하는 연산⋂
차집합
DIFFERENCE		- 차집합을 구하는 연산−
교차곱
CARTESIAN PRODECT		- 순서쌍을 구하는 연산×

관계해석

  • 관계 데이터의 연산을 표현하는 방법
  • 관계대수와 반대로 비절차적 언어


038 이상 / 함수적 종속

이상(Anomaly)

  • 데이터의 중복이 발생하고, 이 중복(Redundancy)으로 문제가 발생하는 현상
  • 이상의 종류
    • 삽입 이상(Insertion Anomaly)
    • 삭제 이상(Deletion Anomaly)
    • 갱신 이상(Update Anomaly)

  1. 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 테이블에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들로 인해 삽입할 수 없게 되는 현상

  2. 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 테이블에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는, 즉 연쇄 삭제가 발생하는 현상

  3. 갱신 이상(Update Anomaly) : 테이블에서 튜플에 있는 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 불일치성(Inconsistency)이 생기는 현상

함수적 종속(Funtional Dependency)

  • 예시

<학생> 테이블

학번이름학년학과
400이순신4컴퓨터공학과
422유관순4물리학과
301강감찬3수학과
320홍길동3체육과

<학생> 테이블에서 이름, 학년, 학과는 각각 학번 속성에 함수적 종속이다. 이것을 기호로 표시하면 다음과 같다.

표시 예1

1
2
3

학번 -> 이름
학번 -> 학년
학번 -> 학과

표시 예2

1

학번 -> 이름, 학년, 학과

X -> Y 의 관계를 갖는 속성에서 X를 결정자(Determinant) 라 하고, Y를 종속자(Dependent) 라고 한다. 예를 들어 학변 -> 이름에서는 학번이 결정자 이고 학생이 종속자 이다.


039 정규화(Normalization)

정규화(Normalization)

  • 테이블의 속성들이 상호 종속적인 관계를 갖는 특성을 이용하여 테이블을 무손실 분해하는 과정
  • 정규화의 목적은 가능한 한 중복을 제거하여 삽입, 삭제, 갱신 이상의 발생 가능성을 줄이는 것 이다.

정규화 과정

  1. 비정규 릴레이션
    • 도메인이 원자값
  2. 1NF
    • 부분적 함수 종속 제거
  3. 2NF
    • 이행적 함수 종속 제거
  4. 3NF
    • 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
  5. BCNF
    • 다치 종속 제거
  6. 4NF
    • 조인 종속성 이용
  7. 5NF
  • 도부이결다조 - 암기


반정규화(Denormalization)

반정규화(=비정규화)

  • 정규화된 데이터 모델을 의도적으로 통합, 중복, 분리하여 정규화 원칙을 위배하는 행위이다.

  • 반정규화를 수행하면 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성은 증가하지만 데이터의 일관성 및 정합성이 저하될 수 있다. 과도한 반정규화는 오히려 성능을 저하시킬 수 있다.

  • 반정규화 방법
    • 테이블 통합
    • 테이블 분할
    • 중복 테이블 추가
    • 중복 속성 추가


042 트랜잭션 분석 / CRUD 분석

트랜잭션(Transaction)

  • 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산

트랜잭션의 특성

  • 중요
특성의미
Atomicity(원자성)트랙잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 완료(Commit)되든지 아니면 전혀 반영되지 않도록 복구(Rollback)되어야 함
Consistency(일관성)트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환함
Isolation(독립성, 격리성, 순차성)둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음
Durability(영속성, 지속성)성공적을 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함


044 뷰 / 클러스터

뷰(View)

  • 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 가상 테이블

뷰(View)의 장 / 단점

장점단점
- 논리적 데이터 독립성을 제공
- 동일 데이터에 대해 여러 사용자에 상이한 요구 지원
- 접근 제어를 통한 자동 보안이 제공		- 독립적인 인덱스를 가질 수 없음
- 뷰의 정의를 변경 할 수 없음
- 뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신 연산에 제약이 따름


046 분산 데이터베이스 설계

분산 데이터베이스 설계

  • 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 사이트(Site)에 분산된 데이터베이스를 뜻함

분산 데이터베이스의 목표

  1. 위치 투명성(Location Transparency)
    • 엑세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요가 없이 단지 논리적인 명칭만으로 엑세스 할 수 있다.
  2. 중복 투명성(Replication Transparency)
    • 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것 처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행한다.
  3. 병행 투명성(Concurrency Transparency)
    • 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션 들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과를 영행을 받지 않는다.
  4. 장애 투명성(Failure Transparency)
    • 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리한다.


048 데이터베이스 보안

암호화(Encryption)

  • 암호화 기법
    • 개인키 암호 방식(Private Key Encryption)
    • 공개키 암호 방식(Public Key Encryption)

접근통제

  • 중요
정책특징
임의 접근 통제(DAC)- 사용자의 신원에 따라 접근 권한을 부여하는 방식
- 데이터 소유자가 접근통제 권한을 지정하고 제어함
강제 접근 통제(MAC)- 주체와 객체의 등급의 비교하여 접근 권한을 부여하는 방식
- 시스템이 접근통제 권한을 지정함
- 사용자 별로 인가 등급을 부여할 수 있음
역할기반 접근 통제(RBAC)- 사용자의 역할에 따라 접근 권한을 부여하는 방식
- 중앙관리자가 접근통제 권한을 지정함
- 다중 프로그래밍 환경에 최적화된 방식


049 데이터베이스 백업

로그 파일

  • 로그파일은 데이터배이스의 상태변화를 시간의 흐름에 따라 모두 기록한 파일이다.

  • UNDO(복귀) : 로그(Log)에 보관한 정보를 이용하여 가장 최근에 변경 된 내용부터 거슬로 올라가면서 트랜잭션 작업을 취소하여 원래의 데이터베이스로 복구함
  • REDO(재생) : 덤프(Dump)와 로그(Log)를 이용하여 가장 최근의 정상적인 데이터베이스로 회복시킨 후 트랜잭션을 재실행 시킴


050 스토리지

스토리지(Storage)

  • 대용량의 데이터를 저장하기 위해 서버와 저장장치를 연결하는 기술이다.
  • 스토리지의 종류는 DAS, NAS, SAN이 있다.

DAS(Direct Attached Storage)

  • 서버와 저장장치를 전용케이블로 직접 연결하는 방식
  • 특징 : 초기 구축 비용 및 유지보수 비용이 저렴하다. 그 대신 확장성 및 유연성이 떨어진다.

NAS(Network Attached Storage)

  • 서버와 저장장치를 네트워크를 통해 연결하는 방식
  • 특징 : 장소에 구애받지 않고 저장장치에 접근 가능. DAS에 비해 확장성 및 유연성이 우수하다.

SAN(Storage Area Network)

  • 서버와 저장장치를 연결하는 전용 네트워크를 별도로 구성하는 방식이다.
  • 특징 : 광케이블을 이용해 처리속도가 빠르다. 저장장치를 공유함으로써 여러개의 장비를 단일화시킬 수 있다. 확장성, 유연성, 가용성이 뛰어나다.


052 자료구조

자료구조

  • 선형 구조(Linear Structure)
    • 배열(Array)
    • 선형 리스트(Linear List)
      • 연속 리스트(Contiguous List)
      • 연결 리스트(Linked List)
    • 스택(Stack)
    • 큐(Queue)
    • 데크(Deque)
  • 비선형 구조(Non-Linear Structure)
    • 트리(Tree)
    • 그래프(Graph)

배열(Array)

  • 크기와 형(Type)이 동일한 자료들이 순서대로 나열된 자료의 집합
  • 정적인 자료 구조로 기억장소의 추가가 어렵고, 데이터 삭제 시 기억장소가 빈 공간으로 남아있어 메모리의 낭비가 발생한다.

연속 리스트(Contiguous List)

  • 연속되는 기억장소에 저징되는 자료 구조
  • 삽입 / 삭제 시 자료의 이동이 필요하다.

연결 리스트(Linked List)

  • 자료들을 임의의 기억공간에 기억시키되, 노드1 의 포인터 부분을 이용하여 서로 연결시킨 자료 구조
  • 접근 속도가 느리고, 연결이 끊어지면 다음 노드를 찾기 어렵다

스택(Stack)

  • 리스트의 한쪽 끝으로만 자료의 삽입, 삭제, 작업이 이루어지는 자료 구조
  • 후입선출(LIFO; Last In First Out) 방식으로 자료를 처리
  • 저장 할 공간이 없는 상태에서 삽입시 오버플로(Overflow)가 삭제할 데이터가 없는 상태에서 데이터를 삭제 시 언더플로(Underflow)가 발생한다.

큐(Queue)

  • 리스트의 한쪽에서는 삽입 작업이, 다른 한쪽에서는 삭제 작업이 이루어지는 자료 구조
  • 선입선출(FIFO; First In First Out) 방식으로 자료를 처리
  • 시작을 표시하는 프론트(Front) 포인터와 끝을 표시하는 리어(Rear) 포인터가 있다.

그래프(Graph)

  • 정점(Vertex)과 간선(Edge)의 두 집합으로 이루어지는 자료 구조
  • 사이클이 없는 그래프(Graph)를 트리(Tree)라고 한다.


054 이진트리

이진 트리

  • 차수(Degree)가 2 이하인 노드들로 구성된 트리

트리의 운행법

  • Preorder(전위) 운행
  • Inorder(중위) 운행
  • Postorder(후위) 운행

binary-tree-order 이진 트리 운행법1


055 정렬(Sort)

삽입 정렬(Insertion Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n^2)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃

Insertion Sort Insertion Sort2

선택 정렬(Selection Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n^2)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃

Selection sort Selection Sort3

버블정렬(Bubble Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n^2)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃

Bubble Sort Bubble Sort4

쉘 정렬(Shell Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n^{1.5})$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : $O(n^2)$

퀵 정렬(Quick Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n\log_2n)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : $O(n^2)$

힙 정렬(Heap Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n\log_2n)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃

2-Way 합병 정렬(Merge Sort)

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(n\log_2n)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃

기수 정렬(Radix Sort) == Bucket Sort

  • 평균 수행 시간 복잡도 : $O(dn)$
  • 최악 수행 시간 복잡도 : 〃



References

  1. 출처 : https://y-oni.tistory.com/68 ↩︎ ↩︎2

  2. 출처 : https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9c/Insertion-sort-example.gif ↩︎

  3. 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%A0%ED%83%9D_%EC%A0%95%EB%A0%AC ↩︎

  4. 츨처 : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Insertion-sort-example.gif ↩︎

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