[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-3

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-3

필자는 아래 내용들만 다 완벽히 외우고 시험을 치러 갔다. 결과는 합격!

비록 60점으로 합격했지만, 직장인 등 시간이 없는 분들은 이 시리즈만 다 외우고 시험치러가보자!!

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[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-1

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-2

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-3

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-4

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-5

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-6

[정보처리기사 실기] 수제비 2022 회차별 최종 정리-7

 

 

위 시리즈를 공부할 시간이 없다면?

 

[정보처리기사 실기] 초압축 개념정리-1

[정보처리기사 실기] 초압축 개념정리-2

 

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<4회>

• 온톨로지(Ontology) : 실세계에 존재하는 모든 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술해놓은 개념화 명세서
• 시맨틱웹(Semantic Web) : 정보를 온톨로지 형태로 표현하고 이를 컴퓨터가 처리하도록 하는 지능형 웹

 

<스케줄링 종류>

[선점형 스케줄링] : RS2ML :: 우선순위 높은 놈이 있으면 할당 뺏김

• RR(Round Robin) : ms단위로 공평하게 시분할 할당(Context Switching)
• SRT(Shortest Remaining Time) : 처리까지 남은시간 짧은거 먼저
• MLQ(Multi Level Queue) : 우선순위 높은거 먼저
• MLFQ(Multi Level Feedback Queue) : FIFO + RR(처음엔 FIFO, 나중엔 RR)

[비선점형 스케줄링] : 삐뽀삐뽀 성훈이 DP에 잡혀가요 :: 작업 종료까지 할당 안뺏김

• FIFO(First In First Out) : 먼저온거 먼저
• SJF(Shortest Job First) : 빨리 끝나는거 먼저
• HRN(Highest Response Ratio Next) : SJF 하다가 오래 기다린거 먼저
• Deadline : 시일 촉박한거 먼저
• Priority : 우선순위 높은거 먼저

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<일방향 암호 방식>

• MAC : Message Authentication Code :: 메시지 인증 코드로 암호인증(키 사용 O)
• MDC : Modification Detection Code :: 변경 감지 코드로 암호인증(키 사용 X)

 

<암호화 알고리즘>

 

• 대칭키 암호화 알고리즘 : 암호화와 복호화에 같은 암호키를 쓰는 알고리즘
• 비대칭키(공개키) 암호화 알고리즘: 암호화와 복호화에 다른 암호키를 쓰는 알고리즘
• 해시암호화 알고리즘 : 해시함수를 이용하여 해시값을 생성하는 알고리즘
• 블록 암호화 방식 : 고정된 길이의 입력 블록을 고정된 길이의 출력 블록으로 변환하는 방식
• 스트림 암호화 방식 : 무한으로 이어지는 유사난수를 비트단위로 암호화하는 방식
• DES : 70년대 미국 NIST&IBM
• AES : 2001년 미국 NIST
• SEED : 한국 KISA
• ARIA : 한국 국정원
• RC4 : XOR연산으로 바이트단위 처리(최초)
• LFSR : Linear Feedback Shift Register :: XOR연산 후 비트 단위를 시프트 시켜 암호화(널리 사용)
• 디피헬만 : 이산대수난제(최초)
• RSA : 큰인수의 곱을 소인수분해
• ECC : 타원곡선
• Elgamal : 이산대수난제(업버전)
• MD5 : MD4 업버전 모델 - 128bit 해시값 생성
• SHA-1 : DSA(전자서명 알고리즘)에서 사용 - 160bit 해시값 생성
• SHA-256/384/512 : SHA-1 대체 & AES 사용 - 256/384/512 bit 해시값 생성
• HAS-160 : KCDSA(국내표준전자서명알고리즘)에서 사용

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<개발 모델>

- 내용합치기 : CBD, 매시업

- 일정관리모델 : CPM, CCPM, PERT

- 품질평가모델 : CMM(I), SPICE

- SW비용산정모델 : LoC, PUTNAM, COCOMO

- SA 비용평가모델(CEM) :(SACAA, 사카) SAAM, ATAM, CBAM, ADR, ARID

- SDLC 모델 :(폭프나반) 폭포수, 프로토타입, 나선형, 반복적

- SW 개발방법론 :(구정컴객애제) 구조적, 정보공학, 컴포넌트기반, 객체지향, 애자일, 제품계열 방법론

- 마이클 형제 : 5 Force, 6 Sigma

• 매시업 : 웹에서 제공되는 정보&서비스를 조합해 새로운 만드는 애플리케이션 기술(CBD는 뒤에 서술)
• CPM : 자원제약고려 X하여 일정 계산
• CCPM : 자원제약고려 O하여 일정 계산
• PERT : 3중추정(Best/Worst/Median) 후 일정계산
• CMM(I) :(초관정정최) 5레벨로 SW개발 성숙도 평가
• 초기화단계(1인캐리), 관리단계(프로세스정의), 정의단계(프로세스활용), 정량적관리단계(프로세스통제), 최적화단계(신기술도입)
• LoC : 라인수대로 비용 산정, 원시코드수의 3점추정 후 비용 계산
• Man Month = LoC / 프로그래머당 월간생산성
• 프로젝트 기간 = Man Month / 프로젝트 인력
• PUTNAM : 베트남 인력시장, SDLC 단계별 필요인원을 산정하여 비용 산정하는 모델
• COCOMO :(조반임) 보헴이 제안한 프로그램 규모에 따른 비용산정비용(LoC와 비슷)

        - 조직형(Organic Mode) : 라인수 ~50k

        - 반분리형(Semi-Detached Mode) : 라인수 50k~300k

        - 임베디드형(Embedded Mode) : 라인수 300k~

• SAAM : 기능성+변경용이성 관점에서의 CEM(Cost Evaluation Model)
• ATAM : SA 품질 속성 관점에서의 CEM
• CBAM : ATAM의 경제적 요구도 만족 관점에서의 CEM
• ADR : SA 구성요소간 응집도 관점에서의 CEM
• ARID : SA 구성요소 중 특정부분의 품질 관점에서의 CEM
• 폭포수 모델 : 각 단계를 완벽하게 구현하고 넘어가는 개발방법론(백도 불가)
• 프로토타입 모델 : 핵심기능을 프로토타입으로 만들고 고객의 피드백은 반영하는 형태의 개발방법론
• 나선형 모델 : 위험을 최소화하기 위해 점진적으로 완벽하게 구현하는 개발방법론
• 반복적 모델 : 구축대상을 반복적으로 개발하여 성숙도를 높이는 개발방법론
• 구조적 방법론(SD) : Structural Development :: 시스템을 기능단위로 묶어 개발하는 방법론(절차지향)
• 정보공학 방법론(IED) : Information Engineering Development :: 정보시스템 등 대형 프로젝트 개발을 위해 주기를 갖고 개발하는 방법론
• 컴포넌트기반방법론(CBD) : Component Based Development :: 컴포넌트를 조립해 하나의 응용 프로그램 개발
• 객체지향 방법론(OOD) : Object Oriented Development :: 객체를 기본단위로 사람이 세상을 바라보는 방식으로 개발
• 애자일 방법론(AD) : Agile Development :: 사람 중심의 빨리, 일단 개발 - SCRUM, XP
• 제품계열 방법론(PLD) : Product Line Development :: 임베디드 SW 개발을 위해 특정 제품에 필요한 기능 개발
• 5 Force : 마이클 포터, 경쟁강도 분석
• 6 Sigma : 마이클 해리, 품질 관리 기법

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<5회>

<회복기법> : 로체그

• 로그기반 Recovery

        - 지연갱신 : Tx 끝나기 전엔 DB 반영 X

        - 즉각갱신 : TX 중간에 DB 반영 O

• Checkpoint Recovery : 장애 발생시 Checkpoint 이전으로 롤백
• 그림자 페이징 Recovery : Tx 수행 전 데이터 백업 후 문제발생시 롤백

 

<DB 객체 종류> : 다오디토보

• DAO : Data Access Object :: 추상화하여 정보은닉하는 추상 객체
• DTO : Data Transfer Object :: 가변클래스를 갖는 객체
• VO : Value Object :: 고정클래스를 갖는 객체

 

<메모리 단편화 해결방법>

[단편화 종류]

• 메모리 단편화 : 메모리 분할 할당/사용/반납시 할당안돼 못쓴 짤짤이
• 내부 단편화 : 할당된 메모리에 프로세스 적재후 남은 짤짤이

[메모리 분산 할당 방법] : 페세페세

• Paging 기법 : 크기 동일하게 자르기
• Segmentation 기법 : 크기 가변적으로 자르기
• Paging/Segmentation 기법 : 하이브리드

[메모리 단편화 해결방법] : 버통압

• BMA : 버디메모리 할당 기법 :: 2n크기로 잘라 할당
• 통합(Coalescing) : 인접 단편화 영역 합치기
• 압축(Compaction) : 전체 단편화 영역 합치기

 

<HIPO 차트> : 가총세

• 정의 : Hierarchy Input Process Output 차트, IPO 현황을 계층적으로 보여주는 차트
• 가시적 도표 : 전체 Tree 보여줌
• 총체적 도표 : IPO 정보 보여줌
• 세부적 도표 : 디테일까지 보여줌

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<DB 무결성 종류> : 개참속사키

• 개체 무결성 : PK ≠ NULL
• 참조 무결성 : 참조키값 = PK or NULL
• 속성 무결성 : 속성값 규칙준수
• 사용자 무결성 : 사용자 요구도준수
• 키 무결성 : 1튜플 당 1키값(중복 X)

 

<파이썬 문법>

• append(3) : 맨 뒤에 3 추가
• pop : 맨 뒤에 값 삭제
• remove : 특정 값 삭제
• a.extend(b) : a 맨 뒤에 b 값 합치기
• insert(0,3) : 0번째 자리에 3 추가
• range(0,2) : 0,1까지만 for문 수행
• end='' : 줄바꿈 안함
• // 와 % : 몫과 나머지
• a=[1,2,3,4,5]의 print(a[::-2]) : [5,3,1]이 출력됨, 꺽쇠 빼먹지 말 것

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<6회>

<RAID Level>

• RAID 정의 : 여러 하드디스크를 배열로 구성하여 데이터블록을 디스크들에 분산저장하는 기술
• 0레벨 : 스트라이핑 구현
• 1레벨 : 미러링 구현
• 2레벨 : 스트라이핑+해밍코드 패리티 사용
• 3레벨 : 3개이상 디스크로 패리티 단순제공(Dedicated)
• 4레벨 : 4개이상 디스크로 패리티 단순제공(Dedicated)
• 5레벨 : 3개이상 디스크로 패리티 배분(Distributed)
• 6레벨 : 4개이상 디스크로 패리티 배분(Distributed)

 

<기업 IT 서비스>

• ITIL : IT Infra Library :: 영국 정부의 IT 서비스 표준 참고문서
• ITSM : IT Service Management :: 사용자가 만족할 수 있는 서비스를 제공하는 고객중심의 IT서비스 관리기법
• SLA : Service Level Agreement :: ITSM을 이용하는 고객-서비스 제공자 간 서비스 공급 계약조건
• SLO : Service Level Objective :: SLA 공급 계약조건에 명시되어있는 서비스수준 목표
• SLI : Service Level Indicator :: ITSM 서비스 수준 평가 척도

 

<커널 종류>

• 마이크로 커널 : 전통 OS는 사용자 영역에 배치, HW 추상화를 최소화한 커널(임베디드용)
• 모놀리식 커널 : HW위에 가상계층(플랫폼)을 두어 복잡한 APP들을 동적 실행시키기 위한 커널

 

<테스트 종류> : 단통시인

• 단위테스트 : 단위모듈 테스트
• 통합테스트 : 모듈간 인터페이스 테스트
• 시스템테스트 : 시스템 전체 테스트
• 인수테스트 : 계약상 요구도 만족 테스트

 

<메모리 반입 기법>

• 예상 반입 기법(Static) : 메모리 미리 다 반영
• 요구 반입 기법(Dynamic) : 그때그때 반영

 

<기계학습(머신러닝) 유형>

• 지도학습 : 입력 X에 대한 출력 목표 Y 직접 제시(랜덤포레스트, 회귀분석)
• 비지도학습 : 입력 X에 대한 출력 목표 Y 추론(K-Means Clustering, 주성분 분석)
• 강화학습 : 입력 X에 대한 포상을 기억하고 스스로 학습(Q-Learning, 몬테카를로 트리 탐색)
• 딥러닝 : 인공신경망을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 종류
• 합성곱 신경망(CNN) : Convolution Neural Network :: 컨볼루젼과 샘플링을 반복하면서 차원을 축소
• 순환 신경망(RNN) : Recurrent Neural Network :: 이전 순서의 은닉노드값을 다음 순서의 Input으로 활용하여 데이터흐름을 학습
• 심층신경망(DNN) : Deep Neural Network :: 입출력값 사이에 Hidden Layer를 심어 비선형 모델링이 가능

 

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<7회>

<4+1뷰> : 유논프구배

• 유스케이스뷰 : 다른 뷰 검증
• 논리뷰 : 요구사항 설명
• 프로세스 뷰 : 이벤트 처리/자원 사용 표현
• 구현 뷰 : 정적 모듈 구성
• 배포뷰 : 아키텍처안에서 컴포넌트 배치를 보여줌

 

<쿼츠 크론 표현식> : 초분시일월요연

• 연(년도)은 생략가능
• ? : 해당항목 미사용(요일에서 많이 사용함)
• 0/10 : 0분에서 10분단위로 시작
• 6L : 매달 마지막 토요일에 시작

 

<DB 고립화 수준> : 다른 Tx가 데이터 무결성을 해치지 않기 위해 잠금을 설정하는 정도

• Read Uncommitted : 언커밋된 데이터 r--
• Read Committed : 커밋된 데이터만 r--
• Repeatable Read : 데이터 연산중이면 종료까지 접근 불가
• Serializable Read : 데이터 영역 순차적으로 읽고 있으면 영역 전체 접근 불가

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<결합도> : Coupling ::(내공외제스자) 모듈 외부의 상호의존성

• 내용 결합도 : 내용(변수&기능) 겹침(연관성 높음, 나쁜거)
• 공통 결합도 : 전역변수 겹침
• 외부 결합도 : 프로토콜 겹침
• 제어 결합도 : 제어요소 겹침
• 스탬프 결합도 : 자료구조 겹침
• 자료 결합도 : 전달되는 파라메터만 겹침(연관성 낮음, 좋은거)

 

<응집도> : Cohension ::(우논시절통순기) 모듈 내부의 상호의존성

• 우연적 응집도(Coincidental) : 우연히 묶임(연관성 낮음, 나쁜거)
• 논리적 응집도(Logical) : 비슷한 성격끼리 묶임
• 시간적 응집도(Temporal) : 같은 시간에 처리하는 놈들끼리 묶임
• 절차적 응집도(Procedural) : 순차적으로 처리하는 놈들끼리 묶임
• 통신적 응집도(Communication) : 같은 입출력끼리 묶임
• 순차적 응집도(Sequential) : A 아웃풋 → B 인풋으로 전달하는 놈들끼리 묶임
• 기능적 응집도(Functional) : 단일 목적을 위해 처리하는 놈들끼리 묶임(연관성 높음, 좋은거)