정보처리기사 (32) 썸네일형 리스트형 데이터 조작 프로시저 개발 데이터 저장소 데이터 저장소(Data Repository)는 조직 또는 기업이 보유하고 있는 데이터를 수집, 저장, 관리하는 장소 또는 시스템을 가리킵니다. 데이터 저장소는 데이터베이스 시스템, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등 다양한 형태로 구성될 수 있습니다. 데이터 수집: 데이터 저장소는 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 통합합니다. 이는 실시간 데이터 수집부터 배치 처리를 통한 대규모 데이터 수집까지 다양한 형태로 이루어질 수 있습니다. 데이터 저장: 데이터 저장소는 수집된 데이터를 안정적으로 저장합니다. 이를 위해 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 파일 시스템 등 다양한 저장소 형태를 활용할 수 있습니다. 데이터 관리: 데이터 저장소는 데이터의 관리를 위한 다양한 기능을 제공합.. 물리 데이터 모델 설계 논리 데이터 모델의 품질 검증개념 논리 데이터 모델의 품질 검증은 모델이 정확하고 유용하며 효과적으로 작동하는지를 확인하는 프로세스입니다. 이를 위해 다양한 요소들을 고려하여 모델의 품질을 평가하게 됩니다. 주요 개념은 다음과 같습니다: 완전성(Completeness): 모델이 모든 필수적인 데이터 요소를 포함하고 있는지를 확인합니다. 필요한 모든 데이터가 모델에 포함되어야 합니다. 중복 배제(Non-redundancy): 중복된 데이터가 없는지를 검증합니다. 중복된 데이터는 데이터의 일관성을 해치고 저장 공간을 낭비할 수 있습니다. 비즈니스 룰(Business Rules): 비즈니스 요구사항과 규칙을 모델에 적절하게 반영하고 있는지를 확인합니다. 모델이 비즈니스 요구사항을 충족시켜야 합니다. 데이터 재.. 정규화와 이상 현상 정규화와 이상 현상 정규화는 데이터베이스 설계 과정에서 중복을 최소화하고 데이터의 무결성을 보장하기 위해 테이블을 구조화하는 과정입니다. 정규화는 데이터를 여러 테이블로 분해하여 각 테이블 간의 관계를 명확하게 정의함으로써 데이터의 중복을 줄이고 데이터의 일관성을 유지합니다. 일반적으로 제 1 정규형(1NF), 제 2 정규형(2NF), 제 3 정규형(3NF) 등의 정규형을 따릅니다. 이상 현상은 데이터베이스에서 데이터의 불일치나 모순을 일으킬 수 있는 문제를 말합니다. 주로 데이터베이스가 정규화되지 않았거나 잘못된 설계로 인해 발생합니다. 이상 현상에는 다음과 같은 유형이 있습니다: 삽입 이상(Insertion Anomaly): 새로운 데이터를 삽입할 때 원하지 않는 문제가 발생하는 현상입니다. 예를 들.. 논리 데이터 저장소 확인 논리 데이터 모델 논리 데이터 모델은 데이터베이스 설계에서 사용되는 추상화된 데이터 구조를 나타냅니다. 이 모델은 개념적 모델에서 파생되며, 데이터베이스 시스템이 구체화될 때 논리적으로 정의됩니다. 논리 데이터 모델은 구체적인 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과는 독립적으로 데이터의 구조와 관계를 정의하며, 데이터베이스 시스템의 논리적 구조를 명세화합니다. 논리 데이터 모델링에서 사용되는 주요 요소는 다음과 같습니다: 테이블(Table): 논리 데이터 모델에서 데이터를 저장하는 기본 단위입니다. 테이블은 열(Column)과 행(Row)으로 구성되며, 각 열은 특정 유형의 데이터를 나타내고 각 행은 데이터 레코드를 나타냅니다. 열(Column): 테이블의 속성을 나타냅니다. 각 열은 특정 데이터 유형(숫.. 데이터 모델링 일반적인 시스템 개발 절차 개념 모델링 (Conceptual Modeling): 프로젝트의 요구사항을 수집하고 이를 개념적 데이터 모델로 표현합니다. 이 모델은 비즈니스 프로세스와 데이터 요구사항을 이해하는 데 사용됩니다. 논리 데이터 모델링 (Logical Data Modeling): 개념 모델을 기반으로 데이터 모델을 논리적으로 설계합니다. 엔터티, 속성, 관계 등을 정의하여 데이터 구조를 명확히 합니다. 분석 모델링 (Analysis Modeling): 시스템의 기능 및 동작을 분석하고 요구사항을 기반으로 시스템의 기능적인 측면을 설계합니다. 유스케이스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 사용하여 시스템의 동작을 명세화합니다. 물리 데이터 모델링 (Physical Data Modeling): 논리적.. 디자인 패턴 디자인 패턴(Design Pattern) 디자인 패턴(Design Pattern)은 소프트웨어 디자인에서 반복적으로 발생하는 문제들에 대한 해결책을 재사용 가능한 형태로 정리한 것입니다. 디자인 패턴은 공통된 디자인 문제들을 식별하고, 해당 문제에 대한 해결 방법을 명확하게 문서화하여 소프트웨어 개발자들이 이를 재사용할 수 있도록 돕습니다. 디자인 패턴은 소프트웨어의 유연성, 재사용성, 확장성을 향상시키며, 코드의 가독성과 유지보수성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 디자인 패턴은 크게 세 가지 카테고리로 나눌 수 있습니다: 생성(Creational) 패턴: 객체의 생성 메커니즘을 다룹니다. 이러한 패턴은 객체 생성 과정에서의 유연성을 증가시키고, 객체 생성과 관련된 복잡성을 줄이는 데 사용됩니다. 대표적인.. 개념 모델링 개념 모델링(Conceptual Modeling) 개념 모델링(Conceptual Modeling)은 소프트웨어 개발에서 중요한 단계 중 하나로, 시스템이나 애플리케이션의 요구사항을 이해하고 이를 추상화하여 표현하는 과정입니다. 이를 통해 개발자와 이해관계자 간의 의사소통을 원활하게 하고, 소프트웨어 시스템의 구조와 동작을 명확히 정의할 수 있습니다. 개념 모델링은 다양한 도구와 방법론을 활용하여 수행될 수 있으며, 대표적인 도구로는 다음과 같은 것들이 있습니다: 개념적 데이터 모델링 도구: ERWin: 데이터 모델링 및 데이터베이스 설계를 위한 유명한 도구로, 개체-관계(ER) 다이어그램을 생성하고 관계형 데이터베이스의 구조를 시각화합니다. PowerDesigner: 다양한 데이터 모델링 기능을 제공하.. 분석 모델 검증 분석 모델 검증 절차 모델 검토 (Model Review): 분석 모델을 개략적으로 검토하여 모델이 요구사항을 충족시키고 있는지를 확인합니다. 이 단계에서는 모델의 일반적인 구조와 주요 기능을 검토합니다. 개념 수준 분석 (Conceptual Analysis): 분석 모델의 개념적인 측면을 검증합니다. 이 단계에서는 모델의 요소들이 실제 시스템 도메인을 올바르게 반영하고 있는지를 확인합니다. 클래스 검토 (Class Review): 분석 모델에 포함된 클래스들을 검토하여 올바르게 식별되었고 적절한 속성과 메서드를 갖고 있는지를 확인합니다. 이 단계에서는 클래스들 간의 관계도 검토하여 모델의 일관성을 확인합니다. 분석 클래스 검증 (Analysis Class Validation): 각 분석 클래스가 요구사.. 이전 1 2 3 4 다음