깊이 우선 탐색(DFS, Depth - First Search)

DFS는 Depth - First Search, 깊이 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프와 트리의 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다.

그림에서와 같이 갈 수 있는 한 끝까지 탐색해 리프 노드를 방문하고, 이전 갈림길로 돌아와 선택하지 않았던 노드를 방문하는 식으로 탐색한다. DFS는 스택(Stack) 자료구조를 이용하며 구체적인 동작 과정은 다음과 같다.

• 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다.

• 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리를 한다. 그리고 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.

• 두 번째 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

※ DFS의 구현

DFS는 스택 자료구조에 기초한다는 점에서 구현이 간단하다.

실제로는 스택을 쓰지 않고 재귀 함수를 이용하여 매우 간결하게 구현할 수 있으며 탐색을 수행함에 있어 O(N)의 시간이 소요된다.

https://sunho-doing.tistory.com/entry/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%ED%83%90%EC%83%89-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-DFS-BFS

위상정렬

4. 같은 cmd Console를 통해서 regedit 실행

5. 

   일반 Regedit 접근으로 확인할 수 없었던 내용을 확인 가능

reference

https://4sysops.com/archives/how-to-access-the-sam-and-security-hives-in-the-registry-using-the-system-account/

1. 요구사항 확인

1) 소프트웨어 생명 주기

운용/유지보수 등의 과정을 각 단계별로 나눈 것

• 소프트웨어 개발 단계, 각 단계별 주요 활동, 산출물로 표현

• 소프트웨어 생명 주기 모형: 소프트웨어 생명 주기를 표현하는 형태

  • aka 소프트웨어 프로세스 모형, 소프트웨어 공학 패러다임

2) 소프트웨어 공학

소프트웨어 위기 극복 방안으로 연구된 학문

- 기본 원칙

• 현대적 기술

• 지속적 검증

• 기록 유지

3) 폭포수 모형

• 회귀X, 선형순차적

• 고전적 생명주기 모형 → 경험, 성공사례 많음

• 각 단계 끝에 산출물

• 타당성 검토 → 계획 → 요구 분석 → 설계 → 구현(코딩) → 시험(검사) → 유지보수

4) 나선형 모형

• 보헴

• 폭포수, 프로토타입의 장점 + 위험 분석 기능

• 나선을 따라 돌듯 여러번의 SW 개발과정 반복

• 계획 → 위험 분석 → 개발/검증 → 고객평가 (→ 계획 ...)

5) 애자일 모형

민첩한, 기민한

• 요구사항 변동에 대응하기 쉽도록 일정 주기 반복

• 고객 소통에 초점, 기업활동 전반적 사용

• ex) 스크럼, XP, 칸반, Lean, 크리스탈, ASD, 기능 중심 개발(FDD)

- 4가지 핵심 가치

상호작용, 실행되는 SW, 고객 협업, 변화

• 프로세스, 도구 < 개인과 상호작용

• 문서 < 실행되는 SW

• 계약, 협상 < 고객과 협업

• 계획 < 변화

- 스크럼

• 팀 중심으로 개발 효율↑

• self-organizing, cross-functional

> 스크럼 팀 구성

• 제품 책임자(PO, Project Owner)

  • 이해 관계자 중 제품 이해도 높고 의사 결정할 사람 → 주로 개발 의뢰자, 사용자

  • 요구사항 작성 주체

  • 테스트 수행 → 요구사항 우선순위 갱신

• 스크럼 마스터(SM)

  • 스크럼 팀 조언, 가이드(통제X)

  • 일일 스크럼 회의 주관 → 진행사항 점검, 장애요소 처리

• 개발팀(DT)

  • 위에 두 명 빼고 다. 개발자 + 디자이너 + 테스터

  • 최대 7~8명

> 스크럼 개발 프로세스

• 제품 백로그(Product Backlog)

  • 요구사항(User Story) 우선순위에 따라 나열

• 스프린트 계획 회의

  • 백로그 중 이번 스프린트 작업 대상 단기 계획

• 스프린트

  • 실제 개발(2~4주), 백로그 테스트 대상으로 속도 추정, 담당자 할당

• 일일 스크럼 회의

  • 15분간 진행상황 점검, 서서 진행, 남은 작업 시간은 소멸차트에(Burn-down Chart)

• 스프린트 검토 회의

  • 사용자가 포함된 참석자 앞에서 테스트

• 스프린트 회고

- XP

eXtreme Programming

• 요구사항에 대한 유연한 대처를 위해 고객 참여, 개발 과정 반복 극대화

• 목적: 짧고 반복적인 개발 주기, 단순한 설계, 고객의 적극적 참여 → 빠른 개발

• 릴리즈 기간 짧게 반복 → 요구사항 반영 가시성

• 핵심 가치: 1) 의사소통 2) 단순성 3) 용기 4) 존중 5) 피드백

> 주요 실천 방법

• 짝 프로그래밍

• 공동 코드 소유(Collective Ownership)

• TDD: 테스트 우선 작성, 테스트 자동화 도구

• 전체 팀: 구성원(고객 포함) 모두 역할, 책임 가짐

• CI: 모듈 개발 → 지속적 통합

• Design Improving/Refactoring

• Small Release

6) 현행 시스템 파악

- 1단계: 시스템

• 시스템 구성 파악: 기간 업무(주요 업무), 지원 업무 구분

• 시스템 기능 파악: 주요, 하부, 세부 기능으로 계층화

• 시스템 인터페이스 파악: 단위 업무 시스템 간 데이터 종류/형식/프로토콜/연계유형/주기

- 2단계: SW

• 아키텍처 구성 파악: 최상위 수준에서 계층별로 아키텍처 구성도 작성

• 소프트웨어 구성 파악: 제품명, 용도, 라이센스 등

- 3단계: HW

• 하드웨어 구성 파악: 서버 사양, 수, 이중화 여부

• 네트워크 구성 파악: 네트워크 구성도(서버 위치, 연결 등)

7) 운영체제(OS)

• 컴퓨터 시스템 자원 관리, 유저의 효율적/편리한 사용 환경 제공 SW

• 사용자 - 하드웨어 간 인터페이스로 동작하는 시스템 SW → 다른 응용프로그램 환경 제공

• OS관련 요구사항 식별 시 고려사항: 1) 가용성 2) 성능 3) 기술지원 4) 주변 기기 5) 구축 비용

8) 데이터베이스 관리시스템(DBMS)

• 사용자-DB 간(유저 요구에 따라) 정보 생성, DB 관리 SW

• 기존 파일 시스템이 갖는 데이터 종속성/중복성 문제 해결 → 모든 응용 프로그램이 DB 공용

• DB 구성, 접근 방법, 유지관리 책임짐

• DB 요구사항 식별 시 고려사항: 1) 가용성 2) 성능 3) 기술 지원 4) 상호호환성 5) 구축 비용

9) 웹 애플리케이션 서버(WAS)

• 동적인 콘텐츠 처리를 위해 사용되는 미들웨어 cf) WS

• 데이터 접근, 세션 관리, 트랜잭션 관리 라이브러리 제공

• 주로 DB와 연동해서 사용

• 톰캣, GlassFish, JBoss, Jetty, JEUS, Resin, WebLogic, WebSphere ...

10) 요구사항

- 요구사항 정의

서비스 설명, 정상 운영을 위한 제약 조건

\> 기능 요구사항

• 입출력 무엇 포함, 시스템이 무엇을 저장하고 연산을 수행할지

• 시스템이 반드시 수행해야 하는 기능, 사용자가 원하는 기능

\> 비기능 요구사항

• 시스템 장비 구성: HW, SW, 네트워크 등

• 성능: 처리 속도, 시간, 양, 동/정적 사용량, 가용성

• 인터페이스: 시스템/사용자 인터페이스 요구사항

  • 정보 교환 시 사용되는 프로토콜과의 연계도 포함하여 기술

• 데이터: 초기 자료, 변환, 보안 등

• 테스트: 장비 성능, 정상적 운영 여부

• 보안

• 품질

• 제약 사항: 기술, 표준, 업무, 법/제도

• 프로젝트 관리: 수행 관리 방법

• 프로젝트 지원: 수행 지원

- 요구사항 개발 프로세스

도출(Eliciation) → 분석(analysis) → 명세(specification) → 확인(validation)

• 도출: 요구사항 수집(인터뷰, 설문, 브레인스토밍, 프로토타이핑, 유스케이스...)

• 분석: 모호한 부분 필터링 → 자료흐름도(DFD), 자료사전(DD)

• 명세: 문서화

• 확인(검증)

- 요구사항 명세 기법

\> 정형 명세 기법

• 수학적 기호, 정형화된 표기법

• 특징: 간결한 표현, 작성자 독립적 결과(완전성 검증 가능), 표기법 어려움

• VDM, Z, Petri-net, CSP

\> 비정형 명세 기법

• 상태, 기능, 객체 중심 → 자연어, 다이어그램 작성

• 특징: 자연어라 일관성↓, 의사소통 용이

• FSM, Decision Table, ER 모델링, State Chart(SADT)

- 요구사항 분석

• 유저 요구사항 이해, 타당성 조사 → 비용, 일정 제약

• 목표, 해결방법 결정

• 도구: UML(Unified Modeling Language), 자료흐름도(DFD), 자료 사전(DD), 소단위 명세서, ERD(개체 관계도), 상태 전이도(STD), 제어 명세서

\> 자료 흐름도(Data Flow Diagram)

자료 흐름, 변환, 기능을 도형으로 기술
aka 자료 흐름 그래프, 버블 차트

기본 기호

• 프로세스(process): 자료 변환 시스템의 한 부분 (처리, 기능, 변환, 버블)

• 자료 흐름(data flow): 자료 이동, 연관관계

• 자료 저장소(data store): 파일, DD 등

• 단말(terminator): 시스템과 교신하는 외부 개체

\> 자료 사전

자료 흐름도에 있는 자료를 더 정확히 정의 (=메타 데이터)

• \=: 정의

• +: and

• (): 생략

• [|]: 선택(or)

• {}: 반복

• **: 주석

11) 요구사항 분석을 위한 CASE(자동화 도구)

• SADT

  • Structured Analysis & Design Technique

  • SoftTech사, 시스템 정의/요구사항 분석, 설계, popular

• SREM

  • Software Requirement Engineering Methodology

  • RSL/REVS 사용

    • RSL: 요구사항 기술 언어

    • REUS: RSL 분석해서 명세서 만듦

  • TRW사, 우주국방 시스템 그룹 요구사항 목적으로 개발

• PSL/PSA: 미시간 대학

• TAGS: 개발주기 전과정에서 이용 가능한 통합 자동화 도구

12) HIPO

Hierarchy Input Process Output

시스템 분석/설계/문서화에 사용되는 기법
시스템 실행 과정인 입력-처리-출력 기능을 나타냄

- 특징

• 기본 시스템 모델: 입력-처리-출력

• 하향식 소프트웨어 개발 문서화 도구

• 체계적 문서관리 가능

• 기호, 도표 사용 → 가독성, 이해↑

• 기능/자료 의존 단계 동시에 표현

• 변경, 유지보수 용이

- HIPO Chart

시스템을 여러개 모듈로 분할 → 이들간의 인터페이스를 계층 구조로 표현

\> 종류

• 가시적 도표(도식 목차): 시스템 전체 기능, 흐름을 Tree 구조로

• 총체적 도표(총괄 도표, 개요 도포): 프로그램 구성 기능 (입-처-출 overall)

• 세부적 도표(상세 도포): detail

13) UML

Unified Modeling Language
시스템 개발 과정의 의사소통을 위해 만든, 대표적인 객체지향 모델링 언어

• Rumbaugh(OMT), Booch, Jacobson의 객체지향 방법론의 장점 통합

• OMG(객체 기술에 관한 국제 표준화 기구)에서 표준으로 지정

• 6개의 구조 다이어그램과 7개의 행위 다이어그램

• 각 다이어그램은 사물간 관계를 용도에 맞게 표현

• 구성요소: 사물(things), 관계, 다이어그램

- 관계(Relationship)

• 연관(Association)

• 집합(Aggregation): 2개 이상의 사물이 서로 포함

• 포함(Composition): 특수한 집합, 포함하는 사물의 변화가 포함되는 사물에게 영향

• 일반화(Generalization): A가 B보다 더 일반적인지, 구체적인지

• 의존(Dependency): 필요한 만큼만 연관 유지(오퍼레이션 매개변수)

• 실체화(Realization): 행위, 인터페이스로 서로 그룹화 할 수 있는 관계

- 다이어그램(Diagram)

\> 개념

사물과 관계를 도형으로 표현

• 시스템을 가시화한 뷰 제공 → 의사소통

• 정적 모델링 = 구조적 다이어그램

• 동적 모델링 = 행위 다이어그램

\> 구조적 다이어그램

• 클래스 다이어그램: 클래스 간 관계, 시스템 구조 파악, 문제점 도출 가능

• 객체 다이어그램: 인스턴스, 럼바우 객체모델링에서 사용

• 컴포넌트 다이어그램: 컴포넌트간 관계/인터페이스, 구현단계에서 사용

• 배치 다이어그램: Deployment, 노드와 의사소통 경로, 물리적 요소의 위치

• 복합체 구조 다이어그램: 클래스, 컴포넌트가 복합 구조를 갖는 경우 그 내부

• 패키지 다이어그램: 유스케이스, 클래스 등 모델 요소를 그룹화한 패키지 관계

\> 행위 다이어그램

• 유스케이스 다이어그램: 유저 요구 분석, 사용자/사용 사례로 구성, 사례간 관계로 이루어짐

• 순차 다이어그램: 상호작용하는 시스템/객체간 주고받는 메시지

• 커뮤니케이션 다이어그램: 메시지 + 객체 간 연관

• 상태 다이어그램: 한 객체가 상호작용에 따라 어떻게 변화하는지 (럼바우 객체지향 분석기법의 동적 모델링)

• 활동 다이어그램: 로직 처리 흐름

• 상호작용 개요 다이어그램: 상호작용 다이어그램 간 제어흐름

• 타이밍 다이어그램: 상태변화와 시간 제약을 표현

\> 유스케이스 다이어그램 (행위)

사용자 관점에서 사용자가 할 수 있는 것 표현

구성요소

• 시스템, 시스템 범위: 시스템 내부의 유스케이스를 사각형으로 묶어 외부 시스템과 구분

• 액터: 시스템과 상호작용하는 대상들

  • 주 액터: 이득을 얻는 대상 ex) 사람

  • 부 액터: 주액터의 목적 달성을 위해 서비스를 제공하는 외부 시스템 ex) 조직, 기관

• 유스케이스: 제공 기능

• 관계: 액-유, 유-유 사이에서 나타남 → 연관, 포함, 확장, 일반화

\> 클래스 다이어그램(구조적)

클래스, 속성과 오퍼레이션, 제약조건, 클래스간 관계 표현

구성요소

• 클래스: 이름, 속성, 오퍼레이션 표기

• 제약조건

• 관계: 연관, 집합, 포함, 일반화, 의존

\> 순차 다이어그램 (행위)

시스템-객체가 메시지를 주고받으며 상호작용하는 과정을 그림으로

구성요소

• 액터

• 객체: 메시지 주고받는 주체

• 생명선(lifeline): 객체가 메모리에 존재하는 구간(점선)

• 실행상자(active box): 객체가 메시지를 주고받으며 구동중

• 메시지

\> 스테레오타입

UML 기본 기능 외 추가 기능 표현
<< >> → 길러멧

• <<include>>: 포함

• <<extend>>: 확장

• <<interface>>

• <<exception>>

• <<constructor>>

2. 화면 설계

1) 사용자 인터페이스의 특징

• 사용자 만족도에 가장 큰 영향 → 변경 잦음

• 유저 편리성, 가독성 높여서 작업시간 단축, 업무 이해도 ↑

• 최소 노력으로 결과 내게끔

• 사용자 중심 설계, 상호작용

• 수행결과 오류 줄이기

• 정보제공자, 공급자간 매개 역할

• 설계 시 소프트웨어 아키텍처 숙지 필요

2) UI 구분

• CLI(Command Line Interface): 명령, 출력, 테스트

• GUI

• NUI(Natural): 유저의 말, 행동

• VUI(Voice): 음성

• OUI(Organic): 모든 사물-사용자간 상호작용, HW → IoT, VR, 증강현실, 혼합현실

3) 기본 원칙

• 직관성

• 유효성: 사용자의 목적을 달성

• 학습성: 러닝커브 낮추기

• 유연성: 요구사항 최대한 수용 및 실수 최소화

4) 설계 지침

• 사용자 중심

• 사용성: 학습 쉽고 효율적이게 → 가장 우선적 고려사항

• 심미성

• 오류 발생 해결: 사용자의 오류 인지 쉽도록

5) 기능

입력 검증, 에러 처리 및 메시지 표시, 도움/프롬프트 제공

6) 설계 도구

- 와이어프레임

기획 초기 개략적인 레이아웃
손그림, ppt, 키노트, 스케치, 일러스트, 포토샵

- 목업

와이어프레임보다 실제 화면에 가깝지만 정적인 모형(구현 X)
파워 목업, 발사믹 목업

- 스토리보드

와이어프레임 + 콘텐츠 설명 + 페이지간 이동 흐름
디자이너, 개발자의 초종 참고본 → 정책, 프로세스, 콘텐츠 구성, 와이어프레임, 기능정의
ppt, 키노트, 스케치, Axure

- 프로토타입

와이어프레임/스토리보드 + 인터렉션 → 테스트 가능, 동적 모형
사용성 테스트, 작업자간 서비스 이해를 위해 작성

- 유스케이스

사용자 측면의 요구사항, 사용자 목표 달성을 위해 수행할 내용
프로젝트 초기에 기능적 요구 결정, 결과 문서화 가능

7) 품질 요구 사항

사용자 요구사항 충족으로 확립

• ISO/IEC 9126: 국제 표준(SW 품질 표준 지침)

• ISO/IEC 25010: 9126 개정, 제품에 대한 국제 표준

• ISO/IEC 12119: 9126 + 테스트

• ISO/IEC 14598: 개발자, 구매자, 평가자 별 수행활동 규정

- 요소

• 기능성(functionality): 요구사항 만족 여부

• 신뢰성(reliability): 요구된 기능을 일관적으로 오류 없이 수행

• 사용성(usability): 사용자가 정확히 이해하고 사용하는지, 또 쓰고 싶은지

• 효율성(efficiency): 빨리 처리

• 유지보수성(maintainablity): 분석성, 변경성, 안정성, 시험성

• 이식성(portablity): 다른 환경에서 적용 가능한지

8) UI 요소

• 체크박스: 다중다선택

• 라디오 버튼: 다중일

• 텍스트박스

• 콤보박스: 지정된 목록 + 새 입력

• 목록 상자: 입력X

3. 애플리케이션 설계

1) 상위 설계, 하위 설계

2) 소프트웨어 아키텍처 설계

- 기본 원리

• 모듈화: 성능 향상, 수정, 재사용, 유지관리

• 추상화: 전체적 설계 → 세분화/구체화 → 추상화

• 단계적 분해: 하향식 설계 전략 (상위 중요 개념 → 하위개념)

• 정보 은닉: 다른 모듈 접근, 변경X

- 품질 속성

품질 평가 요소를 세 측면으로 나누어 구체화시킨 것

• 시스템 측면: 성능, 보안, 가능성, 기능성, 사용성, 변경 용이성 ...

• 비즈니스 측면: 시장적시성, 비용/혜택, 예상 시스템 수명

• 아키텍처 측면: 개념적 무결성, 정확성, 완결성, ...

- 설계 과정

• 설계 목표 설정

• 시스템 타입 결정: 시스템/서브시스템 타입, 아키텍처 패턴...

• 아키텍처 패턴 적용: 시스템 표준 아키텍처 설계

• 서브 시스템 구체화

• 검토

3) 협약(Contract)에 의한 설계

컴포넌트 설계 시 클래스에 대한 여러 가정을 공유할 수 있도록 명세

• 선행조건: 오퍼레이션 호출 전 true여야 할 조건

• 결과조건: 오퍼레이션 수행 후 만족해야 할 조건

• 불변조건: 오퍼레이션 실행동안 항상 만족되어야 할 조건

4) 아키텍처 패턴

- 파이프 필터 패턴

데이터스트림 각 단계를 필터로 캡슐화, 파이프를 통해 전송

• 필터 재사용성 ↑, 추가 쉬움 → 확장성

• 필터 컴포넌트 재배치하여 다양한 파이프라인 구축 가능

• 데이터 변환, 버퍼링, 동기화에 사용

• ex) UNIX Shell

• Source --Pipe1--> Filter1 --Pipe2--> Filter2 --Pipe3--> Sink

- MVC

서브 시스템을 3개로 구조화하는 패턴

• Model: 서브시스템 핵심 기능 + 데이터 보관

• View

• Controller: 사용자 입력값 처리를 위해 모델에게 명령

- 기타 패턴

• 마스터-슬레이브 패턴

  • 마스터 컴포넌트가 슬레이브한테 작업 분할해주면 슬레이브가 돌려줌

  • 장애 허용 시스템, 병렬 컴퓨팅 시스템

• 브로커 패턴

  • 브로커가 요청에 맞는 컴포넌트 찾아서 유저와 연결

  • 분산 환경 시스템

• 피어 투 피어 패턴

  • 피어가 클라이언트가 될 수도 있고 서버가 될 수도

• 이벤트-버스 패턴

  • publish-subscribe

• 블랙보드 패턴

  • 모든 컴포넌트가 공유데이터, 블랙보드 컴포넌트에 접근 가능

  • 음성인식, 차량 식별, 신호해석

• 인터프리터 패턴

  • 코드 각 라인 수행방법 지정 → 기호마다 클래스를 갖도록 구성

5) 객체지향

- 객체

> 개념

소프트웨어 모듈. 데이터 + 함수

• 데이터

  • 객체가 가진 정보 → 속성, 상태, 분류

  • aka 속성, 상태, 변수, 상수, 자료구조

• 함수

  • 객체가 수행하는 기능 → 데이터 처리 알고리즘

  • aka 메소드, 서비스, 동작(Operation), 연산

> 특성

• 독립적으로 식별 가능한 이름

• 상태(state)는 시간에 따라 변함

• 객체간 상호 연관성에 의한 관계

• 행위: 객체가 반응할 수 있는 메시지의 집합 → 객체는 행위의 특징을 나타낼 수 있다

• 일정한 기억장소를 가짐

메소드는 다른 객체로부터 메시지를 받았을 때 정해진 기능을 수행

- 클래스

공통된 속성, 연산을 갖는 객체의 집합 / 객체의 일반적인 타입

• 객체의 속성, 연산을 정의하는 틀

• 객체지향 프로그램에서 데이터를 추상화하는 단위

• 인스턴스, 인스턴스화

- 캡슐화(Encapsulation)

데이터와 함수를 하나로 묶는 것

• 캡슐화된 객체는 인터페이스를 제외한 디테일이 은폐(정보은닉) → 외부 접근 제한 → 외부 변경에 의한 파급↓

• 재사용 용이

• 메시지 주고 받을 때 상대 객체의 디테일은 몰라도 됨 → simple interface, 결합도 ↓

- 상속(Inheritance)

부모클래스의 모든 속성/연산을 자식클래스가 물려받음

• 자신만의 속성/연산 추가 가능

- 다형성

메시지에 의해 객체가 연산 수행 시, 각 객체가 고유한 방법으로 응답할 수 있는 능력

• 객체는 동일한 메소드명으로 같은 응답 가능

• 한 함수/연산자로 둘 이상의 다른 클래스의 인스턴스가 같은 인스턴스처럼 수행할 수 있게

  • +: 숫자 클래스 == 덧셈, 문자열 클래스 == 결합

  • 오버로딩: 같은 이름, 다른 파라미터 타입/개수

  • 오버라이딩: 상위 클래스 메소드 재정의

- 연관성

둘 이상의 객체가 상호참조하는 관계

종류

• is member of(연관화, association): 상호 관련

• is instance of(분류화, classification): 동일한 형의 특성 모으기

• is part of(집단화, aggregation): 객체 모아 하나의 상위 객체

• is a (특수화, 상세화, specification): 상위 구체화 → 하위 객체

2) 객체지향 분석 및 설계

- 객체지향 분석의 방법론

• 럼바우: 가장 일반적으로 사용 / 객체, 동적, 기능 모델로 분석

• 부치: 미시, 거시 개발 프로세스

• 제이콥슨: 유스케이스

• Coad/Yourdon: ERD

• Wirfs/Brock: 분석, 설계 구분 X, 명세서 중심

- 럼바우의 분석 기법

SW 구성요소를 그래픽 표기법으로 모델링
객체 모델링 표기법(OMT, Object-Modeling Technique)

• 순서: 객체 모델링 → 동적 모델링 → 기능 모델링

  • 객체 모델링: 정보 모델링, 객체를 ERD로

  • 동적 모델링: 상태다이어그램으로 시간에 따른 객체 행위 모델링

  • 기능 모델링: **자료흐름도(DFD)**로 자료 흐름/처리과정 모델링

- 객체지향 설계 원칙(SOLID)

• 단일 책임(SRP, Single Responsibility Principle)

• 개방 폐쇄(OCP, Open-Closed P): 기존 코드 변경 없이 기능 추가 가능해야

• 리스코프 치환(LSP, Liskov Substitution): 자식 클래스는 최소한 부모가 할 수 있는 일은 할 줄 알아야 함

• 인터페이스 분리(ISP, Interface Segregation): 사용X 인터페이스와 관계, 영향X

• 의존역전(DIP, Dependency Inversion): 추상성 높은 클래스와 의존

3) 모듈

- 결합도(Coupling)

모듈 간 상호의존 하는 정도, 모듈간 연관관계
약할수록 품질이 높고, 강할수록 구현, 유지보수성 낮아짐

> 종류(약한 순)

• 자료 결합도: 인터페이스가 자료 요소로만 구성

• 스탬프 결합도: 자료구조 요소로만 구성

• 제어 결합도: 제어신호, 제어요소(function, switch, tag, flag)

• 외부 결합도: 한 모듈의 데이터(변수)를 다른 모듈에서 참조

• 공통(공유) 결합도: 공통 데이터 영역을 여러 모듈이 사용

• 내용 결합도: 다른 모듈의 기능, 자료를 직접 참조

- 응집도(Cohesion)

모듈이 독립된 정도 → 강할수록 품질 좋음

> 종류 (강한 순)

• 기능적 응집도: 모든 기능이 단일 문제 연관

• 순차적 응집도: A모듈의 출력이 B모듈의 입력

• 교환(통신)적: 동일 입출력으로 서로 다른 기능

• 절차적: 모듈이 다수 기능 가질 때, 구성요소가 그 기능을 순차적 수행

• 시간적: 특정 시간에 처리되는 몇 기능을 묶은 하나의 모듈

• 논리적: 유사 성격/형태의 요소로 모듈 구성

• 우연적: 관련 없는 요소

- 팬인/팬아웃

팬인(제어, 호출하는 모듈의 수), 팬아웃(호출되는 모듈의 수)

- N-S 차트

Nassi-Scheneiderman Chart

논리 기술 중점, 도형으로 표현
박스 다이어그램, Chapin Chart

• 제어 논리 구조 표현: 연속, 선택/다중석택, 반복 등

• GOTO, 화살표 사용 X

• 복합 조건의 처리, 선택, 반복 구조를 시각적으로 명확히 표현 가능

• 단일 입구, 단일 출구

• 이해하기 쉽고 코드 변환 용이 / 작성 어렵고 임의적 제어선이 없음, 총체적 구조나 인터페이스 표현 난해

4) 공통 모듈

- 개념

자주 쓰는 계산식, 매번 필요한 사용자 인증 등
설계 과정에서 공통부분 식별, 명세 작성 필요

\> 명세 기법

정확성, 명확성, 완전성, 일관성, 추적성

- 재사용

이미 개발된 기능으로 새 시스템, 기능 개발 재구성

• 사용법 공개: 누구나 쓰기 쉽도록

• 결합도는 낮게, 응집도는 높게

\> 규모에 따른 분류

• 함수, 객체: 냅다 갖다씀

• 컴포넌트

  • 독립적 기능을 수행하는 코드 기반으로 작성된 모듈

  • 컴포넌트 수정 없이 인터페이스 사용해 통신

• 애플리케이션: 공통 기능 애플리케이션 공유

- 설계 방안

• 결합도는 낮게 응집도는 높게

• 모듈의 제어영역 안에서 영향영역 유지

• 복잡도, 중복성 낮게, 일관성 유지

• 모듈의 기능은 예층 가능해야하고, 지나치게 제한적이면 안됨

• 유지보수성

• 시스템 전반적인 기능/구조를 이해하기 쉬운 크기로 분리

• 모듈간 계층관계 자료 필요

5) 코드

- 개요

자료 처리 과정, 자료 추출을 용이하게 하려고 쓰는 기호

• 정보를 신속, 명확, 정확하게 전달할 수 있게

• 주민등록번호, 학번, 전화번호

주요 기능: 식별, 분류, 배열(의미 부여해서 나열 가능), 표준화(다양한 데이터를 기준에 맞게 표현), 간소화

- 종류

• 순차코드: auto_increment

• 블록코드: 공통성 블록으로 묶고 그 안에서 auto_increment

• 10진 코드: 도서관

• 그룹 분류 코드: 1-01-001 == 총무부

• 연상코드: TV-40

• 표의 숫자 코드: 120-720-1500

• 합성코드: Ke-711 대한항공 711

6) 디자인 패턴

- 개요

설계 시 참조할만한 전형적인 해결방식

• 문제/배경, 사례, 샘플코드

• Don't reinvent the wheel

• GoF의 디자인 패턴: 생성(5), 구조(7), 행위(11) → 총 23

- 장단점

• 범용성 높고 구조 파악 용이

• 객체지향 설계, 생산력 증대

• 이미 검증됨 → 개발 시간, 비용 단축

• 초기 투자비용 높음

• 개발자간 의사소통 용이

• 설계 변경 요청 대처 가능

• 객체지향 아니면 곤란

- 생성 패턴(Creational Pattern)

객체의 생성, 참조과정 캡슐화 → 객체 생성/변경 시 영향 낮춤 → 프로그램 유연성 증대

\> 추상팩토리

• 구체적 클래스가 아니라 인터페이스를 통해 연관객체 그룹으로 생성

• 서브클래스 통째로 교체 가능

\> 빌더

생성, 표현 분리

\> 팩토리 메소드

• 객체 생성을 서브클래스로 분리

• 상위 클래스에선 인터페이스만 정의

• 가상생성자 패턴

\> 프로토타입

• 원본 객체 복제

• 일반적 방법으로 생성, 비용이 큰 경우 사용

\> 싱글톤

• 생성된 객체를 어디서든 참조 가능, 여러 프로세스 동시 참조 불가

• 메모리 낭비 X. 하나의 인스턴스 보장

- 구조 패턴

클래스 조합해서 더 큰 구조로

\> 어댑터

• 호환성이 없는 클래스들의 인터페이스를 다른 클래스가 이용할 수 있게

• 기존 클래스 쓰고 싶은데 인터페이스가 다를 때

\> 브릿지

• 추상층 분리, 독립적 확장

• 기능과 구현을 두 개의 별도 클래스로

\> 컴포지트

• 여러 객체를 가진 복합객체와 단일 객체를 구분없이 다루고자 할 때

• 객체들을 트리구조로 구성 → 복합 객체 안에 복합객체

\> 데코레이터

• 객체간 결합으로 기능 확장

• 부가 기능 추가를 위해 다른 객체 덧붙이기

\> 퍼싸드

• 복잡한 서브클래스를 피해 더 상위에 인터페이스 구현, 서브클래스들 간편하게 사용

• 서브 클래스 간 통합 인터페이스로서의 Wrapper 객체 필요

\> 플라이웨이트

• 인스턴스를 가능한 한 공유해서 메모리 절약

• 다수의 유사객체 필요시 유용

\> 프록시

• 접근 어려운 객체와 얘한테 연결하려는 객체 간 인터페이스

• 네트워크 연결, 메모리 대용량 객체로의 접근 시

- 행위 패턴

객체간 상호작용, 책임 분배 방법 정의
하나의 객체로 수행할 수 없는 작업을 다른 객체로 분배하여 결합도 낮춤

\> 책임 연쇄(Chain of Responsibility)

• 요청처리 객체가 둘 이상일 때, 한 객체가 처리 못하면 다음 객체 줌

• 객체간 고리로 연결 - 요청 해결까지 고리 따라감

\> 커맨드

• 요청을 객체로 캡슐화 → 재이용, 취소 가능하도록 정보 저장/로그 남김

• 요청에 사용되는 각종 명령어를 추상/구체 클래스로 분리하여 단순화

\> 인터프리터

• 언어에 문법 표현을 정의

• SQL, 통신 프로토콜

\> 반복자

• 자료구조와 같이 접근이 잦은 객체에 동일한 인터페이스 사용

• 내부 노출 없이 순차적 접근 가능

\> 중재자

• 객체간 복잡한 상호작용을 캡슐화하여 객체로 정의

• 객체간 의존성 줄여 결합도 감소

\> 메멘토

• 특정 시점에서의 객체 내부를 객체화 → ctrl z

\> 옵서버

• 객체 - 상속된 다른 객체 간 publish-subscribe

\> 상태

• 객체 상태에 따라 동일 동작 다르게 처리할 때

• 객체 상태를 캡슐화, 이를 참조

\> 전략

• 유사 알고리즘 개별적 캡슐화 → 상호 교환 가능하도록 정의

• 클라이언트는 독립적으로 원하는 알고리즘 선택 가능, 클라이언트에 영향 없이 알고리즘 변경 가능

\> 템플릿 메소드

• 상위 클래스에서 골격을, 하위 클래스에서 구체화

• 유사한 서브 클래스를 묶어 공통된 내용을 상위 클래스에서 정의 → 코드 양 줄이고 유지보수성 높임

\> 방문자

• 각 클래스의 데이터 구조에서 처리기능을 분리하여 별도의 클래스로

• 분리된 처리 기능은 각 클래스를 방문하여 수행

4. 인터페이스 설계

1) 시스템 인터페이스 요구사항

- 검증 방법

\> 요구사항 검토(Requirements Review)

명세서 오류, 결함을 담당자들이 수작업으로 분석

• 동료 검토: 작성자가 발표하면 동료가 들어보면서 결함 찾기

• 워크스루: 명세서 배포 후 검토 회의

• 인스펙션: 검토 전문가들이 확인

\> 프로토타이핑

견본품(prototype)을 만들어 최종 결과물 예측

\> 테스트 설계

테스트 케이스 생성

\> CASE 도구 활용

일관성 분석을 통해 확인

2) 시스템 연계 기술

• DB Link: DB가 제공하는 DB Link 객체를 이용

• API/Open API: 송신시스템 DB에서 데이터 제공하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 프로그램

• 연계 솔루션: EAI 서버와 송수신 시스템의 클라이언트 이용

• Socket: 서버는 소켓 생성, 포트 할당 → 클라이언트 요청 시 연결하여 통신하는 네트워크 기술

• Web Service: WSDL, UDDI, SOAP 프로토콜

3) 연계 매커니즘 구성 요소

• 송신 시스템

  • 연계 프로그램에서 온 데이터를 형식에 맞게 인터페이스 테이블, 파일 등으로 변환 후 송신하는 시스템

• 수신 시스템

  • 수신한 인터페이스 테이블, 파일을 연계 프로그램에서 처리할 수 있는 형식으로 변환

• 연계 서버

  • 송/수신 시스템 사이에서 현황 모니터링

4) 미들웨어

운영체제와 응용 프로그램, 서버와 클라이언트 사이에서 다양한 서비스를 제공하는 SW

• DB

  • DB 클라이언트-원격DB 연결용 미들웨어

  • 2-Tier 아키텍처: DB를 사용하여 시스템 구축

• RPC

  • Remote Procedure Call, 원격 프로시저 호출

  • 원격 프로시저를 로컬처럼 호출

• MOM

  • Message Oriented Middleware, 메시지 지향 미들웨어

  • 비동기형 메시지 전달 방식

  • 온라인 업무보다는 이기종 분산 데이터 시스템의 데이터 동기를 위해 사용

• TP-Monitor

  • Transaction Processing Monitor, 트랜잭션 처리 모니터

  • 항공기, 철도 예약 업무 등 온라인 트랜잭션 업무에서 트랜잭션 처리, 감시 미들웨어

  • 사용자가 증가해도 빠른 응답 속도를 유지해야 하는 업무

• ORB

  • Object Request Broker, 객체 요청 브로커

  • 객체 지향, 코바(CORBA) 표준 스펙 구현

  • 최근에는 TP-Monitor의 장점인 트랜잭션 처리, 모니터링 추가 구현 제품도 있음

• WAS

  • Web Application Server

  • 동적인 콘텐츠 처리를 위한 미들웨어

  • 클라이언트-서버 환겨보다는 웹 환경을 구현하기 위한 미들웨어

1. 데이터 입출력 구현

1) 자료 구조

• 선형 구조: 배열, 선형 리스트(연속/연결 리스트), 스택, 큐, 데크

• 비선형 구조: 트리, 그래프

2) 선형 구조

- 선형 리스트

> 연속 리스트

• 연속되는 기억장소(≒배열)

• 기억장소 이용 효율 가장 좋음 (밀도 1)

• 데이터 중간 삽입 시 빈 공간 필요, 삽입/삭제 시 자료 이동 필요

> 연결 리스트

• 자료를 임의의 기억공간에 기억, 노드로 연결 → 삽입/삭제 용이

• 기억 공간이 연속적으로 놓여있지 않아도 저장 가능

• 순차 리스트 대비 기억 공간 효율 ↓

• 접근 속도 느림: 포인터 찾아야함

• 중간 노드 끊어지면 다음 노드 찾기 어려움

- 스택

• 한쪽 끝으로만 삽입, 삭제 (LIFO)

• 스택 full인 상태에서 데이터 삽입 → 오버플로

• 빈 스택에서 데이터 삭제 → 언더플로

> 응용 분야

함수 호출 순서 제어, 인터럽트 처리, 수식 계산, 컴파일러의 언어 번역, 복귀 주소 저장

- 큐

• 한 쪽에서 삽입, 다른 쪽에서 삭제 (FIFO)

• 시작과 끝을 표시하는 두 개의 포인터

3) 비선형 구조

- 그래프

> 방향/무방향 그래프의 최대 간선 수

정점 n개

• 무방향 그래프: n(n-1)/2

• 방향 그래프: n(n-1)

- 트리

> 정의

**정점(노드)과 선분(브랜치)**를 이용하여 사이클을 이루지 않도록 구성한 특수한 그래프

> 관련 용어

• 노드: 자료 항목 + 가지(branch)

• 근 노드(Root Node): 최상위 노드

• 디그리(차수): 각 노드에서 뻗어나온 가지의 수

• 단말 노드(Terminal Node): 잎 노드(Leaf Node), 자식이 하나도 없는 노드, 디그리 0

• 자식 노드 / 부모 노드 / 형제 노드

• 트리의 디그리: 디그리 최대값

> 운행법

• Preorder 운행: Root → Left → Right

• Inorder 운행: Left → Root → Right

• Postorder 운행: Left → Right → Root

• Preorder

  • A13 → AB2E3 → ABDHIE3 → ABDHIECFG

• Inorder

  • 1A3 → 2BEA3 → HDIBEA3 → HDIBEAFCG

• Postorder

  • 13A → 2EB3A → HIDEB3A → HIDEBFGCA

4) 수식의 표기법

- 표기법

• 전위 표기법(Prefix): +AB

• 중위 표기법(InFix): A+B

• 후위 표기법(PostFix): AB+

- Infix → PreFix, PostFix

X = A / B * (C + D) + E

• PreFix
  \=X+*/AB+CDE

• PostFix
  XAB/CD+*E+=

- PostFix → Infix

A B C - / D E F + * +

A / (B - C) + D * (E + F)

- PreFix → Infix

+ / A - B C * D + E F

A / (B - C) + D * (E + F)

5) 정렬

- 삽입 정렬

key 요소를 기존의 정렬된 자료 사이의 올바른 자리를 찾아 삽입
key 요소는 두번째 요소부터 시작

• 8 5 6 2 4

• 5 8 | 6 2 4

• 5 6 8 | 2 4

• 2 5 6 8 | 4

• 2 4 5 6 8

- 선택 정렬

해당 순서에 원소를 넣을 위치는 이미 정해져 있고, 어떤 원소를 넣을지 선택하는 알고리즘
최소값 찾기 → 맨 앞 값과 교체 → 계속 반복

• 8 5 6 2 4

• 2 8 5 6 4

• 2 4 8 5 6

• 2 4 5 8 6

• 2 4 5 6 8

- 버블 정렬

인접 요소끼리 비교해서 크면 한 칸씩 뒤로 보냄 (매번 비교 + 교환)

• 8 5 6 2 4

• 5 8 6 2 4 → 5 6 8 2 4 → 5 6 2 8 4 → 5 6 2 4 8

• 5 2 6 4 8 → 5 2 4 6 8

• 2 5 4 6 8 → 2 4 5 6 8

- 퀵 정렬

피벗 기준 작으면 왼쪽, 크면 오른 쪽으로
분할과 정복
평균: O(n log n) / 최악: O(n^2)

- 힙 정렬

완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 사용
구성된 전이진 트리를 Heap Tree로 변환 후 정렬
O(n log n)

cf) 완전 이진 트리
부모 자식 간 특정 조건 만족, 자식 노드 최대2, 모든 레벨 노드 full

- 합병 정렬

이미 정렬된 두 개의 파일을 하나로 합병하는 정렬
O(n log n)

6) 이진 검색

전체 파일을 두 개의 서브 파일로 분리하며 key 레코드 검색하는 방식

• 순서화된 파일만 가능

• 대상 key 값을 중간 레코드 key 값과 비교하며 검색

• 비교 거듭 할때마다 검색 대상이 절반으로 줄어듦

• 중간 레코드 번호 = (first + last ) / 2

7) 해싱 함수

1. 제산법(Division)

• 홈 주소: 해시테이블의 크기보다 큰 수 중 가장 작은 소수(Prime, Q)로 나눈 나머지

• h(K) = K mod Q

2. 제곱법(Mid-Square)

• 홈 주소: K^2의 중간 부분 값

3. 폴딩법(Folding)

• 홈 주소: K를 여러 부분으로 나눈 후 각 부분의 합이나 XOR(배타적 논리합)한 값

4. 기수 변환법(Radix)

• 키 숫자를 다른 진수로 변환 후 주소 범위에 맞게 조정

5. 대수적 코딩법

• 홈 주소: 키 값 각 자리의 비트수를 다항식의 계수로 간주, 이를 해시표의 크기로 정의된 다항식으로 나누어 얻은 나머지 다항식의 계수

6. 숫자 분석법

• 키 값 숫자의 분포 분석 → 비교적 고른 자리를 택해서 홈주소

7. 무작위법: 난수

8) DB

- DBMS

DB 관리, 요구에 따른 정보 생성 SW

필수 기능

• 정의 기능: 데이터 타입, 구조, 제약 조건 등을 명시 가능

• 조작 기능: CRUD 인터페이스 제공

• 제어 기능: CUD의 정확한 수행으로 데이터의 무결성 유지

장점

• 데이터의 논리적, 물리적 독립성 보장

• 중복 피해서 기억 공간 절약

• 저장된 데이터 공동 이용, 데이터 표준화, 통합 관리, 최신성, 실시간 처리 가능

• 데이터의 일관성/무결성, 보안 유지

단점

• DB 전문가 부족

• 전산화 비용 증가

• 과부하(오버헤드) 발생 가능

• 백업, 리커버리 어려움

• 시스템 복잡

- 스키마

DB 구조, 제약 조건에 관한 명세를 기술한 메타데이터의 집합
속성, 개체, 관계, 제약조건 등

분류

• 외부 스키마

  • 사용자, 개발자가 필요로하는 DB 구조

• 개념 스키마

  • DB 전체적인 논리적 구조

  • 모든 응용 프로그램 등이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 DB → 하나만 존재

• 내부 스키마

  • 물리적 저장장치 입장에서 본 DB 구조

  • 실제로 DB에 저장될 레코드의 형식 정의, 저장 데이터의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등

- 절차형 SQL의 테스트와 디버깅

• 디버깅으로 기능의 적합성 여부를 검증, 실행을 통해 결과를 확인하는 테스트 과정

• 목적: 테스트를 통해 오류를 발견한 후 디버깅을 통해 오류 발생 소스 코드를 추적하며 수정

2. 통합 구현

1) 단위 모듈(Unit Module)

SW 구현에 필요한 여러 동작 중 한 가지 동작을 수행하는 기능을 모듈로 구현한 것

• 단위 기능: 단위 모듈로 구현되는 하나의 기능

• 사용자, 다른 모듈로부터 값을 전달받아 시작되는 작은 프로그램을 의미하기도 함

• 두 개의 단위모듈을 합쳐서 두 개의 기능 구현 가능

• 구성요소: 처리문, 명령문, 데이터 구조 등

• 독립적인 컴파일, 다른 모듈에 호출/삽입 가능

• 단위기능 명세서 작성 후 입출력 기능과 알고리즘 구현

2) IPC

Inter-Process Communication

모듈 간 통신 방식을 구현하기 위해 사용되는 대표적인 프로그래밍 인터페이스 집합
복수의 프로세스를 수행하며 이뤄지는 프로세스 간 통신까지 구현 가능

- 대표 메소드

• Shared Memory

  • 다수 프로세스가 공유 메모리로 통신

• Socket

  • 네트워크 소켓

• Semaphores

  • 공유 자원에 대한 접근 제어를 통해 통신

• Pipes & Named Pipes

  • 파이프(선입선출)라는 메모리를 공유하며 통신, 프로세스 간 파이프 동시 접근 불가

• Message Queueing

  • 메시지가 발생하면 이를 전달하며 통신

3) 단위 모듈 테스트

단위 기능을 구현하는 모듈이 정해진 기능을 정확히 수행하는지
Unit Test

• 화이트박스 테스트, 블랙박스 테스트 기법 사용

• 모듈 단독 실행 환경과 데이터가 필요

• 기능 단위 디버깅 용이 / 시스템 수준의 오류는 못 잡음

4) 테스트 케이스

입력값, 실행조건, 기대결과 등의 항목에 대한 명세서

- 구성요소 (ISO/IEC/IEEE 29119-3 표준)

• 식별자

• 테스트 항목: 테스트 대상(모듈, 기능)

• 입력 명세: 입력값, 조건

• 출력 명세

• 환경 설정: 필요한 HW, SW

• 특수 절차 요구

• 의존성 기술

5) 통합 개발 환경(IDE)

코딩, 디버그, 컴파일, 배포 등을 제공하는 SW 개발환경

6) 빌드 도구

• 소스 코드 → 제품 소프트웨어

• 전처리, 컴파일 등

• Ant: 아파치, 자바 공식 빌드 도구

• Maven: 아파치, ant 대안

• Gradle: ant, maven 보완

3. 소프트웨어 패키징

1) 소프트웨어 패키징

모듈별로 생성한 실행 파일을 묶어 배포용 설치 파일 만들기

• 사용자 중심 진행

• 소스코드는 모듈화하여 패키징

- 고려사항

• 사용자 시스템 환경 정의 (OS, CPU, 메모리 등)

• UI는 시각적인 자료와 함께 제공

• 하드웨어와 함께 관리되도록 Managed Service 형태로 제공

• 내부 콘텐츠 암호화 및 보안

• 다른 콘텐츠 및 단말기간 DRM 연동 고려

• 사용자 편의성을 위한 복잡성 및 비효율성 문제 고려

• 소프트웨어 종류에 적합한 암호화 알고리즘 적용

2) 릴리즈 노트

개발 과정의 릴리즈 정보를 최종 사용자와 공유하는 문서

• 테스트 진행 방법, 결과, 소프트웨어 사양 확인 가능

• 전체 기능, 서비스 내용, 개선 사항 공유

• 버전 관리, 릴리즈 정보 관리 가능

• 초기 배포 및 출시 후 추가 배포 시에 제공

- 초기 버전 작성 시 고려사항

• 현재 시제로 작성

• 신규 소스, 빌드, 변경/개선된 이력 작성

• 머릿말, 개요, 목적, 문제 요약, 재현 항목, 수정/개선 내용, 사용자 영향도, SW 지원 영향도, 노트, 면책 조항, 연락처

3) 디지털 저작권 관리(DRM)

• 원본 콘텐츠가 아날로그인 경우, 디지털로 변환 후 패키저로 DRM 패키징

• 콘텐츠 크기가 작은 경우(음원, 문서) 요청 시점에 실시간 패키징, 큰 경우 패키징 후 배포

• 패키징 수행 시 암호화된 저작권자의 전자서명 포함, 라이선스 정보가 클리어링 하우스에 등록됨

• 콘텐츠 사용 시 클리어링 하우스에 등록된 라이선스 정보로 사용자 인증, 권한 여부 확인 필요

• 종량제 방식, 클리어링 하우스로 실제 사용량 측정 후 요금 부과

- DRM 구성 요소

• 클리어링 하우스

  • 저작권 사용 권한, 라이선스, 암호화된 키, 사용량에 따른 결제 관리 수행

• 콘텐츠 제공자: 저작권자

• 패키저

  • 콘텐츠를 메타데이터와 함께 배포 가능한 형태로 묶어 암호화하는 프로그램

• 콘텐츠 분배자

  • 암호화된 콘텐츠를 유통하는

• 콘텐츠 소비자

• DRM 컨트롤러

  • 배포된 콘텐츠의 이용권한 통제 프로그램

• 보안 컨테이너

  • 콘텐츠 원본을 안전하게 유통하기 위한 전자적 보안 장치

- DRM 기술 요소

• 암호화 (+전자 서명)

• 키 관리

• 암호화 파일 생성(Packager)

• 식별 기술

• 저작권 표현

• 정책 관리

• 크랙 방지

• 인증

4) 소프트웨어 매뉴얼

- 설치 매뉴얼

• 사용자 기준 작성

• 설치 a-z 빠짐없이 순서대로 작성

• 오류 메시지, 예외 상황 별도 분류 설명

• 목차/개요, 서문, 기본 사항 포함

• 기능 식별 → UI 분류 → 설치/백업 파일 → Uninstall 절차 확인 → 이상 케이스 확인 → 최종 매뉴얼 적용

> 기본 사항

• 소프트웨어 개요

  • 주요 기능 및 UI, 그림으로 설명

• 설치 관련 파일

  • 설치에 필요한 파일, exe, ini, log 등 파일 설명

• 설치 아이콘

• 프로그램 삭제

• 관련 추가 정보

- 사용자 매뉴얼

사용 과정에서 필요한 내용에 대한 문서

• 오류 패치, 기능 업그레이드 등을 위해 매뉴얼 버전 관리

• 개별 동작 가능한 컴포넌트 단위로작성

• 컴포넌트 명세서, 구현 설계서 토대로 작성

• 목차/개요, 서문, 기본사항 등 포함

• 작성 지침 정의 → 사용자 매뉴얼 구성 요소 정의 → 구성 요소별 내용 작성 → 사용자 매뉴얼 검토

5) 형상 관리

Git, CVS, Subversion 등

- 중요성

• SW 변경사항 추적, 통제

• 무절제한 변경 방지

• 버그, 수정사항 추적

• 진행 정도 확인 기준으로 사용 가능

• 배포본 관리 효율

• 여러 개발자 동시 개발 가능

- 기능

• 형상 식별

  • 형상관리 대상에 이름, 관리번호를 부여하고 계층(Tree) 구조로 구분 → 수정, 추적 용이하도록

• 버전 제어

  • 다른 버전의 형상 항목 관리

• 형상 통제(변경 관리)

  • 변경 요구 검토

• 형상 감사

• 형상 기록(상태 보고)

- 소프트웨어 버전 등록 관련 주요 기능

• 저장소(Repository): 최신 버전 파일, 변경 정보 저장소

• 가져오기: 빈 저장소에 파일 복사

• 체크아웃: 저장소에서 파일 받아옴

• 체크인: 소스 수정 후 저장소 갱신

• 커밋: 충돌을 알리고 수정 후 갱신 완료

• 동기화

- 방식에 따른 분류

> 공유 폴더 방식

버전 관리 자료를 로컬 컴퓨터의 공유폴더에 저장
SCSS, RCS, PVCS, QVCS

> 클라이언트/서버 방식

중앙시스템(서버)에 저장
CVS, SVN(Subversion), CVSNT, Clear Case, CMVC, Perforce

> 분산 저장소 방식

하나의 원격 저장소와 분산된 개발자 PC의 로컬 저장소에 함께 저장

• 개발자가 로컬 저장소에서 우선 반영(버전 관리)한 뒤, 이걸 다시 원격 저장소에 반영

• 원격 저장소에 문제가 생겨도 로컬 저장소 자료로 작업 가능

Git, GNU arch, DCVS, Bazaar, Mecurial, TeamWare, BitKepper, Plastic SCM

- 대표적 기술

> Subversion(SVN)

CVS 개선, 아파치

• 클라이언트/서버 구조, 서버에는 최신 파일

• 서버 자료를 클라이언트로 복사해서 작업 후 변경 내용을 서버에 반영

• 모든 개발 작업은 trunk 디렉토리에서 수행

• 추가 개발 작업은 branches 디렉토리 안에 별도의 디렉토리를 만들어 작업을 완료 후 trunk에 머지

• 커밋 시 리비전 1씩 증가

• 서버는 주로 유닉스, 클라이언트는 상관 없음

• 오픈 소스, 무료

• CVS의 단점이었던 파일, 디렉토리명 변경, 이동 등이 가능

> Git

리누스 토발즈

• 분산 버전 관리 시스템. 로컬/원격 저장소

  • 지역 저장소: 개발자들이 실제 개발을 진행, 버전관리 수행

  • 원격 저장소: 협업을 위해 버전 공동 관리, 내 작업 반영하거나 다른 개발자의 작업 가져오기

• 버전 관리가 로컬에서 진행되므로 버전관리 신속, 원격/네트워크 문제 시 작업 가능

• 브랜치를 이용하면 기존 코드에 영향 없이 다양한 테스팅 가능

• 스냅샷: 파일의 변화 → 이전 스냅샷의 포인터를 가지므로 버전 흐름 파악 가능

6) 빌드 자동화 도구

소스 코드를 컴파일한 후 여러개의 모듈을 묶어 실행 파일로 만드는 과정
→ 빌드, 테스트, 배포를 자동화 하는 도구

• 지속적인 통합 개발환경

  • 한 작업 마무리 시 모듈 단위로 개발된 코드를 지속적으로 통합

  • 빌드 자동화 도구 유용

Ant, Make, Maven, Gradle, Jenkins

- Jenkins

자바 기반 오픈소스

• 서블릿 컨테이너에서 실행되는 서버 기반 도구

• 형상관리 도구와 연동 가능, Web UI 제공

• 분산 빌드, 테스트 가능

- Gradle

Groovy 기반 오픈소스

• Groovy로 만든 **DSL(Domain Specific Language)**를 스크립트 언어로 사용

• 실행 명령을 모아 태스크로 만든 후, 태스크 단위로 실행

• 빌드 캐시: 태스크 재사용 / 다른 시스템의 태스크 공유

4. 애플리케이션 테스트

1) 애플리케이션 테스트

잠재 결함을 찾아내는 일련의 행위
→ 요구사항 만족 여부 확인, 기능 수행 검증 (명세서에 맞는지)

2) 테스트 관련 용어

• 결함 집중(Defect Clustering): 대부분의 결함이 소수의 특정 모듈에 집중해서 발생

• 파레토 법칙: 80%의 오류는 20% 모듈에서 발견 → 20% 모듈을 집중적으로 테스트하자

• 살충제 패러독스: 살충제 내성

• 오류 부재의 궤변: 결함이 없어도 요구사항 불만족 시 품질이 낮은 것

3) 실행 여부에 따른 분류

• 정적 테스트

  • 프로그램 실행 없이 명세서, 소스 코드를 대상으로

  • 개발 초기 결함 발견 가능 → 비용 ↓

  • ex) 워크스루, 인스펙션, 코드 검사

• 동적 테스트

  • 실행해서 하는 테스트

  • 소프트웨어 개발 모든 단계에서 수행 가능

  • ex) 블랙박스, 화이트박스

4) 테스트 기반에 따른 분류

• 명세 기반 테스트: 명세 빠진 것 없는지

  • ex) 동등 분할, 경계 값 분석

• 구조 기반 테스트: SW 내부 논리 흐름에 따라 테스트 케이스 작성 후 확인

  • ex) 구문/결정/조건 기반

• 경험 기반 테스트: 테스터의 경험 기반, 명세/시간이 충분하지 않을 때

  • ex) 에러 추정, 체크리스트, 탐색적 테스팅

5) 시각에 따른 분류

• 검증 테스트

  • 개발자의 시각에서, 명세서 일치 여부

• 확인 테스트

  • 사용자의 시각에서, 요구한대로 완성됐는지

6) 목적에 따른 분류

• 회복 테스트: 시스템에 결함을 주어 실패 유도 → 올바르게 복구되는지

• 안전 테스트: 시스템 보호 도구가 침입에 대응을 잘 하는지

• 강도 테스트: 과부하 확인

• 성능 테스트

• 구조 테스트: SW 내부 논리, 소스 코드의 복잡도

• 회귀 테스트: 변경/수정 사항의 결함

• 병행 테스트: 변경된 SW와 기존 SW에 동일한 인풋 → 결과 비교

7) 화이트박스 테스트

원시 코드의 논리적인 경로로 테스트 케이스 설계

• 모듈 내부 작동 관찰

• 원시 코드(모듈)의 모든 문장을 한 번 이상 실행

• 프로그램 제어 구조에 따라 선택, 반복 등 분기점 부분을 수행 → 논리적 경로 제어

- 종류

• 기초 경로 검사

  • 가장 대표적

  • 설계자가 논리적 복잡성 측정할 수 있게 해줌

  • 결과는 실행 경로의 기초를 정의하는 지침으로 사용

• 제어 구조 검사

  • 조건 검사: 논리적 조건

  • 루프 검사: 반복 구조

  • 데이터 흐름 검사: 변수

- 검증 기준

• 문장 검증 기준: 모든 구문이 한 번 이상 수행되도록

• 분기 검증 기준: 결정 검증 기준, 모든 조건문 true/false

• 조건 검증 기준: 조건문에 포함된 개별 조건식의 결과 true/false

• 분기/조건 기준: 분기 + 조건

8) 블랙박스 테스트

각 기능의 완전한 작동을 입증, 기능 테스트

• 프로그램 구조 고려 X → 테스트 케이스는 모듈 요구나 명세를 기초로 결정

• 소프트웨어 인터페이스에서 실시

• 부정확/누락된 기능, 인터페이스 오류, 자료 구조나 외부 DB 접근에 따른 오류, 행위/성능 오류, 초기화 종료 오류 등을 발견하기 위해 사용

• 테스트 과정의 후반부

- 종류

• 동치 분할 검사

  • 동치 클래스 분해, 동등 분할 기법

  • 입력 자료에 초점을 맞춰 테스트 케이스를 만들어 검사

  • 타당한 입력, 타당하지 않은 입력 자료의 개수를 균등하게 배분

• 경계값 분석

  • 입력자료에만 치중한 동치 분할 기법을 보완

  • 입력 조건의 중간값보다 경계값에서 오류가 발생할 확률이 높음 → 경계값을 테스트 케이스로 선정

• 원인-효과 그래프 검사

  • 입출력 상황 분석 → 효용성이 높은 테스트케이스를 선정하여 검사

• 오류 예측 검사

  • 과거의 경험이나 확인자의 감각으로 테스트

  • 보충적 검사 기법

  • 데이터 확인 검사

• 비교 검사

  • 여러 버전의 프로그램에 동일한 테스트 자료를 제공 → 동일 결과 출력되는지

9) 개발 단계에 따른 애플리케이션 테스트

- 단위 테스트(Unit Test)

코딩 직후 모듈, 컴포넌트 초점 테스트

• 인터페이스, 외부적 I/O, 자료 구조, 독립적 기초 경로, 오류 처리 경로, 경계 조건 검사

• 사용자의 요구사항을 기반으로 한 기능성 테스트를 우선적으로

• (주로)구조 기반 테스트 cf) 명세 기반 테스트

• 발견 가능한 오류: 알고리즘 오류, 탈출구 없는 반복문, 틀린 수식

- 통합 테스트(Integration Test)

단위 테스트가 완료된 모듈을 결합, 하나의 시스템으로 완성시키는 테스트

• 비점진적 통합 방식

  • 단계적 통합 절차 없이 모두 결합된 프로그램 전체를 테스트

  • 빅뱅 통합 테스트 방식

  • 소규모 SW, 단시간

  • 오류 발견 및 장애 위치 파악, 수정이 어려움

• 점진적 통합 방식

  • 모듈 단위로 단계적으로 통합하면서 테스트

  • 하향식, 상향식, 혼합식

  • 오류 수정 용이, 인터페이스 연관 오류 테스트 가능성 높음

> 하향식 통합 테스트

상위 모듈에서 하위 모듈로 통합

• 깊이 우선 통합법, 넓이 우선 통합법

• 테스트 초기부터 사용자에게 시스템 구조를 보여줄 수 있다

• 상위 모듈에서 테스트 케이스 사용하기 어려움

> 상향식 통합 테스트

하위 → 상위 모듈

• 스텁은 필요하지 않지만, 한 주요 제어모듈과 관련된 종속 모듈의 그룹인 클러스터가 필요

> 테스트 드라이버와 테스트 스텁

• 드라이버

  • 하위 모듈 호출 도구 / 매개 변수를 전달하고 테스트 결과 도출

  • 상위 모듈 없이 하위 모듈이 있는 경우

  • 상향식 테스트

• 스텁

  • 제어 모듈이 호출하는 타 모듈의 기능을 단순히 수행 / 일시적 조건만 가지는 테스트용 모듈

  • 상위 모듈은 있는데 하위 모듈이 없는 경우

  • 하향식 테스트

• 공통점과 차이점

  • 공통점: 소프트웨어 개발, 테스트 병행 시 이용

  • 차이점

    • 드라이버

      • 존재하는 하위 모듈과 존재하지 않는 상위 모듈 간의 인터페이스 역할

      • 개발 완료 시 드라이버는 본래 모듈로 교체

    • 스텁

      • 가짜 모듈, 임시 모듈

      • 시험용 모듈이기 때문에 드라이버보다 작성 쉬움

- 시스템 테스트

개발된 SW가 해당 컴퓨터에서 완벽히 수행되는가

• 실제 사용 환경과 유사한 환경 만들어야 함

• 기능적/비기능적 요구사항을 모두 만족하는지

- 인수 테스트

사용자의 요구사항 충족 여부

• 사용자가 직접 테스트

• 문제가 없으면 사용자는 SW를 인수 → 프로젝트 종료

• 알파 테스트: 개발자 앞에서, 통제된 환경, 오류/문제점을 사용자와 개발자가 함께 확인

• 베타 테스트: 선정된 유저가 여러 사용자 앞에서. 필드 테스팅. 제어되지 않은 환경

10) 회귀 테스팅

테스트된 프로그램의 테스팅을 반복
통합 테스트로 인해 변경된 모듈이나 컴포넌트의 새로운 오류를 확인

• 수정 부분 때문에 새로운 오류를 발생하지 않음을 보증하기 위해

• 변경 부분을 테스트할 수 있는 케이스만 선정하여 수행

11) 애플리케이션 테스트 프로세스

순서

• 테스트 계획: 명세서 등을 기반으로 테스트 목표, 대상, 범위 결정

• 테스트 분석 및 디자인

• 테스트 케이스 및 시나리오 작성

• 테스트 수행

• 테스트 결과 평가 및 리포팅

• 결함 추적 관리

12) 테스트 케이스

요구사항 준수 여부 확인을 위해 설계된 테스트 항목 명세서
입력값, 실행 조건, 기대 결과
→ 명세 기반 테스트의 설계 산출물

• 테스트 오류 방지, 인력/시간 ↓

• 테스트 목표, 방법 설정 후 작성

• 시스템 설계 단계에서 작성하는 것이 이상적

- 테스트 시나리오

테스트 케이스 적용 순서에 따라 묶음 집합
테스트 케이스를 적용하는 구체적인 절차 명세
→ 절차, 조건, 입력 데이터 등

- 테스트 오라클

테스트 결과가 올바른지 판단하기 위해 정의된 참 값을 대입하여 비교

> 종류

• 참 오라클: 모든 테스트 케이스의 기대값 제공, 발생된 모든 오류 검출 가능

• 샘플링 오라클: 특정한 몇몇 케이스만

• 추정 오라클: 샘플링 오라클 개선, 몇 개는 결과 제공, 나머지는 추정

• 일관성 검사 오라클: 앱 변동 시 전후 결과값 동일한지 확인

13) 테스트 자동화 도구

사람이 하던 걸 스크립트 형태의 자동화 도구 시킴

- 유형

• 정적 분석 도구: 프로그램 실행 X, 소스 코드의 코딩 표준, 스타일, 복잡도 등을 발견

• 테스트 케이스 생성 도구

  • 자료 흐름도: 자료 원시 프로그램 입력 → 파싱 → 자료 흐름도 작성

  • 기능 테스트: 기능 구동의 모든 가능한 상태를 파악하여 입력 작성

  • 입력 도메인 분석: 코드 내부 말고 입력 변수 도메인 분석해서 테스트 데이터 만듦

  • 랜덤 테스트: 입력 값 무작위 추출

• 테스트 실행 도구: 데이터/수행방법 등이 포함된 스크립트

  • 데이터 주도 접근 방식: 스프레드 시트에 데이터 저장

  • 키워드 주도 접근 방식: 스프레드 시트에 동작 키워드와 테스트 데이터 저장

• 성능 테스트 도구

• 테스트 통제 도구

  • 테스트 계획, 관리, 수행, 결함 관리 도구

  • ex) 형상 관리 도구, 결함/추적 관리 도구

• 테스트 하네스 도구

  • 컴포넌트, 모듈 테스트 환경의 한 부분 → 테스트를 위한 코드, 데이터

  • 테스트 실행 환경 시뮬레이션 후 테스트

- 테스트 하네스의 구성 요소

• 테스트 드라이버: 하위 모듈 호출, 매개변수 전달, 결과 도출

• 테스트 스텁: 제어 모듈이 호출하는 타 모듈의 기능만 단순히 수행, 일시적으로 필요한 조건만 충족

• 테스트 슈트: 테스트 케이스의 집합

• 테스트 케이스: 입력값, 조건, 기대값

• 테스트 스크립트: 자동화된 테스트 실행 절차에 대한 명세서

• 목 오브젝트: 조건 입력하면 그 상황에 맞는 행위 수행

14) 결함

오류, 작동 실패 등 이상 동작
→ 기대값/결과 간 차이나 업무 내용과의 불일치도 모두 결함에 해당

15) 애플리케이션 성능 분석

요구한 기능을 최소한의 자원으로 최대한 많이, 신속하게 처리하는 정도

- 성능 측정 지표

• 처리량

• 응답 시간: 요청~응답

• 경과 시간: 작업 의뢰~처리 완료

• 자원 사용률

- 빅 오 표기법(Big-O Notation)

알고리즘 실행시간 최악일 때를 표기하는 방법
cf) 오메가 표기법(신뢰성 ↓), 세타 표기법(평가 까다로움)

• O(1)

  • 입력값(n)에 독립적으로 문제 해결에 하나의 단계만 거침

  • 스택의 삽입(push), 삭제(pop)

• O(log n)

  • 필요 단계가 입력값, 조건에 의해 감소

  • 이진트리, 이진 검색

• O(n)

  • 입력값과 1:1 관계

  • for문

• O(n log n)

  • nlogn번만큼 수행

  • 힙정렬, 합병 정렬

• O(n^2)

  • 삽입 정렬, 쉘 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬, 퀵 정렬

• O(2^n)

  • 피보나치 수열

- 순환 복잡도

한 프로그램의 논리적 복잡도 측정
맥케이브 순환도, 맥케이브 복잡도 메트릭

• 프로그램의 경로의 수 정의 → 모든 경로가 한 번 이상 수행됨을 보장하기 위해 테스트 횟수 상한선

> 순환 복잡도 계산

제어 흐름도 G에서 순환 복잡도 V(G) 계산

• 순환 복잡도는 제어흐름도의 영역 수와 일치하므로 영역 수를 계산

• V(G) = E - N + 2

  • E == 화살표 수

  • N == 노드 수

16) 소스 코드 최적화

• 클린 코드

  • 단순 명료한 코드, 잘 작성된 코드

• 나쁜 코드(Bad Code)

  • 로직이 복잡하고 이해하기 어려운 코드

  • 스파게티 코드: 코드 로직이 서로 복잡하게 얽혀있는 코드

  • 외계인 코드: 너무 오래되거나 참고할 게 없어서 유지보수 어려운 코드

- 클린 코드 작성 원칙

• 가독성

• 단순성: 한 번에 한 가지 처리하도록, 클래스/메소드 등을 최소 단위로 분리

• 의존성 배제: 코드가 다른 모듈에 미치는 영향을 최소화, 변경 시 다른 부분에 영향이 없도록 작성

• 중복성 최소화

• 추상화: 상위 클래스/메소드/함수에서는 간략히 애플리케이션의 특성을 나타내고, 상세 내용은 하위에서 구현

17) 소스 코드 품질 분석 도구

• 정적 분석 도구

  • 실행 X. 코딩 표준이나 스타일, 결함 확인

  • 애플리케이션 초기 결함 찾기 → 완료 시점에서는 품질 검증 차원

  • 자료 흐름, 논리 흐름을 분석 → 비정상적 패턴 찾기

  • 코딩의 복잡도, 모델 의존성, 불일치성 분석

  • pmd, cppcheck, SonarQube, checkstyle, ccm, cobertura

• 동적 분석 도구

  • 실행하여 메모리 누수, 스레드 결함 분석

  • Avalanche, Valgrind

4. 인터페이스

1) EAI

Enterprise Application Integration

기업 내 앱/플랫폼 간 정보 연동 솔루션
비즈니스 간 통합, 연계성 증대 → 효율성, 확정성 ↑

- 구축 유형

• Point-to-point: 애플리케이션 1:1 연결 / 변경, 재사용 어려움

• Hub & Spoke: 중앙 집중형(허브 시스템) / 확장, 유지보수 용이 / 허브 시스템 장애 시 시스템 전체에 영향

• Message Bus(ESB 방식): 앱 사이에 미들웨어 / 확장성 ↑, 대용량 처리 가능

• Hybrid: Hub&Spoke + Message Bus

  • 그룹 내에서는 허브 시스템, 그룹 간에는 메시지 버스

  • 필요한 경우 한 가지 방식으로 EAI 구현 가능

  • 데이터 병목 최소화

- ESB

Enterprise Service Bus

애플리케이션 간 연계, 데이터 변환, 웹 서비스 지원 등 표준 기반의 인터페이스를 제공하는 솔루션

• 애플리케이션 통합 측면에선 EAI와 유사, 그러나 서비스 중심 통합 지향

• 애플리케이션과 Loose Coupling 유지 → 범용성을 위해

• 관리, 보안 유지 쉬움, 높은 품질 지원 가능

2) JSON

JavaScript Object Notation

속성-값 쌍, ajax에서 xml 대체

3) XML

eXtensible Markup Language
다목적 마크업 언어

HTML이 웹 브라우저에서 상호 호환적이지 못함
SGML의 복잡성 해결

4) AJAX

Asynchronous JavaScript and XML
비동기 통신 기술
클라이언트-서버 간 XML 데이터를 교환 → 웹 페이지와 자유롭게 상호작용

5) 인터페이스 보안 기능 적용

일반적으로 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 영역에 적용

• 네트워크 영역

  • 인터페이스 송/수신 간 스니핑으로 데이터 탈취 및 변조 위협 때문에 네트워크 트래픽 암호화

  • IPSec, SSL, S-HTTP 등

    • IPSec: IP Security. IP 패킷 단위의 데이터 보안 프로토콜, 양방향 암호화 지원

• 애플리케이션 영역

  • 코드 상 보안 취약점 보완

• 데이터 베이스 영역

  • DB, 스키마, 엔티티 접근 권한 및 프로시저, 트리거 등

6) 데이터 무결성 검사 도구

시스템 파일 변경 시 관리자에게 알려줌
인터페이스 보안 취약점 분석에 사용

백도어 만들거나 시스템 파일에서 발자국 지우는 행위 감지
해시 함수로 현재 파일/디렉토리 상태 DB 저장 후 상태 변경 시 알려줌

Tripwire, AIDE, Samhain, Claymore, Slipwire, Fcheck

7) 인터페이스 구현 검증 도구

• xUnit

  • 테스트 코드 반복 줄여주고, 자동화된 예상 결과 제공 → 단위 테스트 프레임워크

  • JUnit, CppUnit, NUnit, HttpUnit 등

• STAF

  • 서비스 호출, 컴포넌트 재사용 등 다양한 환경 지원

  • 크로스 플랫폼, 분산 소프트웨어 테스트 환경 지원

  • 분산의 경우, 데몬이 테스트 응답 대신, 테스트 완료 시 통합/자동화하여 프로그램 완성

• FitNesse

  • 웹 기반 테스트 케이스 설계, 실행, 결과 확인 지원

• NTAF

  • FitNesse의 협업 기능 + STAF의 재사용성, 확장성

  • 네이버의 테스트 자동화 프레임워크

• Selenium

  • 다양한 브라우저, 개발 언어 지원 → 웹 앱 테스트 프레임워크

• watir: Ruby

8) APM

Application Performance Management/Monitoring

성능 관리를 위해 접속자, 자원 현황, 트랜잭션 수행 내역, 장애 진단 등 다양한 모니터링 도구

• 리소스 방식: Nagios, Zabbix, Cacti

• 엔드투엔드 방식: VisualVM, 제니퍼, 스카우터

1. 논리 데이터베이스 설계

1) 데이터 베이스 설계

• 요구 조건 분석

• 구현: 목표 DBMS의 DDL(데이터 정의어)로 DB 생성, 트랜잭션 작성

• 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계

- 개념적 설계(정보 모델링, 개념화)

현실의 추상화

• 개념 스키마 모델링, 트랜잭션 모델링

• DBMS에 독립적인 ERD, 개념 스키마

- 논리적 설계(데이터 모델링)

목표 DBMS에 맞는 논리 스키마, 트랜잭션 인터페이스 설계
현실 자료 → 논리적 자료

• 데이터 타입(필드), 타입 간 관계로 표현되는 논리적 구조의 데이터로 모델화

• 개념적 설계는 개념 스키마 설계 단계 → 논리적 설계: 개념스키마 평가/정제

• 관계형 DB라면 테이블 설계 단계

- 물리적 설계(데이터 구조화)

목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환

• 처리 성능을 위해 DB 파일의 저장 구조 및 액세스 경로 결정

• 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법 묘사: 저장 레코드의 양식, 순서, 접근 경로, 조회가 집중되는 레코드

• 고려 사항: 트랜잭션 처리량, 응답 시간, 디스크 용량, 저장 공간 효율화

2) 데이터 모델

현실 정보를 단순화, 추상화한 개념적 모형

- 구성 요소

• 개체: DB에 표현하려는 것, 현실 세계의 대상체

• 속성: 데이터의 가장 작은 논리적 단위. 데이터 필드, 항목

• 관계: 개체 간 관계, 속성 간 논리적 연결

- 표시할 요소

• 구조: 개체 타입들 간 관계, 데이터 구조 및 정적 성질을 표현

• 연산: 실제 데이터 처리 작업에 대한 명세, DB 조작 기본 도구

• 제약조건

3) E-R 모델

피터 첸, 대표적인 개념적 데이터 모델

• 개체타입(Entity Type), 관계 타입(Relationship Type) 이용

• 데이터를 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 묘사

• DBMS 독립적

• ERD로 표현, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계를 제한없이 표현 가능

- ERD

4) 관계형 데이터 모델

가장 널리 사용됨, 2차원 표(table)를 이용하여 데이터 관계 정의하는 DB 구조

• 구성한 테이블을 하나의 DB로 묶고, 속성/테이블 간 관계 설정

• PK, FK로 관계 표현

• 계층 모델, 망 모델을 단순화 시킨 모델

• 대표적인 언어: SQL

• 1:1, 1:N, N:M 등의 관계를 제한없이 표현 가능

- 관계형 DB의 Relation 구조

릴레이션 스키마: 테이블의 구조
릴레이션 인스턴스: 실제 값

• 튜플: 각 행, 속성의 모임, (파일 구조)레코드와 같은 의미, 튜플의 수 == 카디널리티 / 기수 / 대응 수

• 속성: DB 구성의 가장 작은 논리적 단위, (파일 구조)데이터 항목/필드, 개체 특성 기술, 속성의 수 == 디그리, 차수

• 도메인: 하나의 attribute가 취할 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합, 실제 애트리뷰트 값의 합법 여부를 시스템이 검사하는 데에도 이용

- 릴레이션의 특징

• 한 릴레이션에는 똑같은 튜플 X

• 튜플 사이 순서 X (서로 순서 바꿔도 상관 없음)

• 튜플들의 삽입, 삭제로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변함

• 속성 간 순서 X

• 속성의 명칭은 유니크, 값은 X

• 튜플 식별을 위해 속성의 부분집합을 key로 설정

• 속성 값은 원자값

- 키

조건 만족하는 튜플 찾거나 정렬할 때, 튜플 구분 기준이 되는 애트리뷰트

• 후보키: 기본키로 사용가능한 속성, 유일성과 최소성 만족해야

• 기본키: 후보키 중 선정된 주 키(main key), 중복 불가, 튜플 유니크 구분, not null

• 대체키: 보조키, 후보키 중 기본키 제외한 것들

• 슈퍼키: 속성들의 집합으로 구성된 키, 유일성O, 최소성X

• 외래키

5) 무결성

DB 저장 값과 현실 세계의 값이 일치하는 정확성

• 개체 무결성(Entity Integrity, 실체 무결성): 기본키는 not null, unique

• 도메인 무결성(영역 무결성): 속성 값은 도메인에 속한 값이어야함

• 참조 무결성(Referential): 외래키는 null이거나 참조 릴레이션의 PK → 참조 불가능한 FK 안됨

• 사용자 정의 무결성: 제약조건 만족

6) 관계 대수

RDB에서 원하는 정보 검색을 위한 절차적 언어

• 연산자, 규칙을 제공하는 언어 (피연산자 == 릴레이션, 결과도 릴레이션)

• 연산 순서 명시

• 순수 관계 연산자, 일반 집합 연산자로 이루어짐

  • 순수 관계 연산자: SELECT, PROJECT, JOIN, DIVISION

  • 일반 집합 연산자: UNION, INTERSECTION, DIFFERENCE, CARTESIAN PRODUCT

- 순수 관계 연산자

• Select

  • 조건 만족 튜플의 부분집합으로 새로운 릴레이션 만듦

  • 수평연산: 릴레이션의 행 추출 / 연산자 기호 == 시그마(σ)

• Project

  • 속성 리스트에 제시된 값만 추출하여 새로운 릴레이션

  • 중복 제거됨

  • 수직연산: 릴레이션의 열 추출 / 연산자 기호 == 파이(π)

• Join

  • 공통 속성으로 두 개의 릴레이션 하나로 / ▷◁

• Division

  • X ⊃ Y인 R(X)와 S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

- 일반 집합 연산자

카디널리티(튜플 수), 디그리(속성 수)

• UNION(합집합): 중복 제거 → 합집합의 카디널리티 <= 두 릴레이션 카디널리티의 합

• INTERSECTION(교집합)

• DIFFERENCE

• CARTESIAN PRODUCT(교차곱): 튜플의 순서쌍

  • 교차곱 디그리 == 두 릴레이션의 디그리의 합

  • 카디널리티 == 두 릴레이션의 카디널리티 곱

7) 관계 해석

관계 데이터 모델의 제안자 코드(Codd)가 Predicate Calculus(술어 해석)에 기반을 두고 관계형 DB를 위해 제안

• 데이터의 연산을 표현, 계산 수식 사용

• 비절차적 특성: 원하는 정보가 무엇인지만 정의

• 튜플 관계 해석, 도메인 관계 해석이 있다

• 관계 해석, 관계 대수는 RDB 기능/능력 면에서 동등

  • 관계 대수로 표현한 식은 관계 해석으로 표현할 수 있다

• 질의어로 표현

• 논리 기호

  • ∃: 존재한다(하나라도 일치하는 튜플이 있음), 존재정량자

  • ∈: t가 r에 속함( t ∈ r )

  • ∀: 모든 튜플에 대하여(for all), 전칭정량자

  • ∪: 합집합

8) 정규화

스키마 예쁘게 만들기
종속성 이론 활용

• 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현되게끔 분해

• 제 1, 2, 3, BCNF, 4, 5 정규형 → 높아질수록 제약조건 늘어남

• 논리적 설계 단계에서 수행

• 논리적 처리, 품질에 영향 ↑

• 데이터의 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 보장

- 목적

• 안정성, 무결성 유지

• 어떤 릴레이션이든 DB 내에서 표현 가능하게

• 효과적인 검색 알고리즘 생성

• 데이터 중복 배제 → 이상현상 방지 및 저장공간 최소화

• 삽입 시 릴레이션 재구성 필요성 ↓

• 데이터 모형 단순화

• 속성의 배열상태 검증

• 개체 속성, 누락여부 확인

• 자료 검색, 추출의 효율성 추구

- 이상(Anomaly)의 개념, 종류

데이터 중복으로 릴레이션 조작 시 예기치 못한 오류 발생하는 것
→ 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상

- 정규화 과정

• 비정규 릴레이션

• 1NF: 도메인이 원자값

• 2NF: 부분적 함수 종속 제거

• 3NF: 이행적 함수 종속 제거

• BCNF: 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거

• 4NF: 다치 종속 제거

• 5NF: 조인 종속성 이용

도부이결다조 ㅋㅋ

> 이행적 종속, 함수적 종속

• 이행적 종속: A → B, B → C일 때, A → C인 관계

• 함수적 종속: 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 것

  • 수강 릴레이션이 (학번, 이름, 과목명)일 때, 학번이 결정되면 과목명에 상관없이 같은 이름이 대응됨

  • 이 경우, 이름을 학번에 함수 종속적

- 반정규화

시스템 성능 향상, 개발/운영의 편의성을 위해 의도적으로 정규화 원칙 위배

• 시스템 성능 향상, 관리 효율성 증가 / 데이터 일관성, 정합성 저하 → 우선순위 정해야함

• 과도하면 오히려 성능 저하

• 방법

  • 테이블 통합

    • 매번 JOIN 시 하나로 합치기

  • 테이블 분할

    • 수평분할, 수직 분할

  • 중복 테이블 추가

    • 여러 테이블, 다른 서버 테이블 이용 시 중복

    • 집계 테이블, 진행 테이블, 특정 부분만 포함하는 테이블

  • 중복 속성 추가 등

    • JOIN 조회 경로 단축 → 자주 사용하는 속성 추가 해버리기

9) 시스템 카탈로그

시스템 데이터베이스

• DBMS의 사용자, 데이터 객체, 명세 등을 유지관리하는 시스템 테이블

• 카탈로그는 데이터사전에 저장

• 시스템 카탈로그에 저장된 정보 == 메타데이터

• SQL로 내용 검색 가능

• INSERT, DELETE, UPDATE 불가

• DB 시스템에 따라 다름

• DBMS가 스스로 생성하고 유지

• 카탈로그의 갱신: 사용자가 SQL로 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신

• Data Directory

  • 데이터 사전에 수록된 데이터에 실제로 접근하는데 필요한 정보를 관리, 유지하는 시스템

  • 시스템 카탈로그는 사용자와 시스템 모두 접근 가능 / 데이터 디렉터리는 시스템만 접근 가능

2. 물리 데이터베이스 설계

1) 트랜잭션

한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산

• DB 병행 제어 및 회복 작업 시 처리되는 논리적 단위

• 사용자의 서비스 요구 시 시스템이 응답하기 위한 상태 변환 과정의 작업 단위

- 상태

• 활동(active): 트랜잭션 실행 중

• 실패(failed)

• 철회(aborted): 트랜잭션 비정상 종료 → 롤백 수행한 상태

• 부분 완료(partially committed): 커밋 직전

• 완료: 커밋까지 완료

- 특성

• 원자성: commit or rollback

• 일관성: commit 시 언제나 일관성있는 DB 상태 보장

• 독립성(격리성, 순차성): 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션 사이에 끼어들 수 없음

• 영속성: 시스템이 고장나더라도 영구적 반영

2) CRUD 분석

테이블에 발생하는 트랜잭션 주기별 발생 횟수 파악, 연관된 테이블 분석 → 저장되는 데이터 양 유추 가능

3) 인덱스

레코드에 빠르게 접근하기 위해 <키 값, 포인터> 쌍으로 구성되는 데이터 구조

• 데이터의 물리적 구조와 밀접, 접근법 제공

• 빠름

• 삽입, 삭제가 빈번한 경우 인덱스 개수 최소화

• DDL로 CUD 가능

- 인덱스의 종류

• 트리 기반 인덱스: 상용 DBMS에서는 트리 기반 B+ 트리 인덱스 주로 사용

• 비트맵 인덱스: 컬럼 데이터를 bit 값인 0, 1로 변환하여 인덱스 키로 사용

• 함수 기반 인덱스: 컬럼에 특정 함수를 적용한 값 → B+트리, 비트맵 인덱스 생성 / 부하 발생 가능

• 비트맵 조인 인덱스: 조인된 객체로 인덱스 → 액세스 방법 상이

• 도메인 인덱스: custom, 확장된 인덱스

4) 뷰

접근 허용된 자료만 제한적으로 보여주는 가상 테이블

• 물리적 존재 X, 논리적 독립성 O

• 데이터 보정, 처리 과정 시험 등 임시 작업 용도 사용 가능

• 기본 테이블 PK를 포함시켜야 CUD 가능

- 장단점

장점

• 논리적 데이터 독립성

• 동일 데이터에 대해 동시 접근 가능

• 데이터 관리 간편

• 접근 제어를 통한 자동 보안

단점

• 독립적 인덱스 X

• 뷰 정의 변경 X

• 삽입, 삭제, 갱신에 제약

5) 파티션

대용량 테이블, 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것

• 중요한 몇 개 테이블에만 집중적으로 데이터 증가 → 분산 시키면 성능 저하 방지, 데이터 관리 쉬워짐

- 종류

• 범위 분할: 일별, 월별, 분기별

• 해시 분할: 해시 결과값에 따라 분할 → 범위분할 개선(데이터 고르게 분산)

  • 특정 데이터가 어디에 있는지 판단 불가

  • 고객번호, 주민번호 등 데이터가 고른 컬럼에 효과적

• 조합 분할: 범위 분할 후 해시 분할

• 목록 분할: 특정 열 값에 대한 목록 기준으로 분할

  • 한국, 미국, 일본 → 미국 제외 목적으로 아시아 목록 만들기

• 라운드 로빈 분할: 레코드 균일 분배 → 순차적 분배, PK 필요 없음

6) 분산 데이터베이스

논리적 하나, 물리적으론 여러 시스템의 데이터베이스

- 구성 요소

• 분산 처리기: 지리적으로 분산된 컴퓨터 시스템

• 분산 데이터베이스

• 통신 네트워크: 분산 처리기를 통신망으로 연결, 하나의 시스템처럼 작동하게끔

- 목표

• 위치 투명성: DB 실제 위치 알 필요 없이 DB 논리적 명칭으로 액세스 가능

• 중복 투명성: 동일 데이터가 여러곳에 있더라도, 사용자는 마치 하나만 있는 것처럼 사용

• 병행 투명성: 다수 트랜잭션 동시 실현 시 결과 영향 받지 않음

• 장애 투명성: 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 트랜잭션 정확히 처리

- 장단점

• 장점: 지역 자치성, 자료의 공유성, 분산 제어, 시스템 성능, 중앙 컴퓨터의 장애에 독립적, 효용성/융통성, 신뢰성/가용성, 점진적 용량 확장 용이

• 단점: DBMS 수행 기능 복잡, 설계 까다로움, 개발비용/처리비용/잠재적 오류 증가

7) 암호화

암호화, 복호화

- 개인키 암호 방식(비밀키)

동일한 키로 데이터 암호화/복호화

• 대칭 암호방식, 단일키 암호 방식

• 비밀키는 노출 X

• 전위 기법, 대체 기법, 대수 기법, 합성 기법(DES, LUCIFER)

- 공개키 암호 방식

다른 키로 데이터 암호화/복호화

• 공개키는 공개, 비밀키는 비밀

• 비대칭 암호화 방식, RSA

8) 접근통제 기술

- 임의 접근통제

• 사용자 신원에 따른 접근 권한

• 소유자가 권한 지정, 제어

• GRANT, REVOKE

- 강제 접근통제

• 주체, 객체 등급 비교로 접근 권한

• 시스템이 권한 지정

• DB 객체 별 보안 등급 부여, 사용자별 인가 등급 부여 가능

• 주체는 보안 등급 높은 객체 CRUD 불가, 같은 객체는 CRUD 가능, 낮은 객체는 읽기 가능

- 역할기반 접근통제

• 사용자 역할에 따라 접근 권한 부여

• 중앙 관리자가 접근 통제 권한 지정

• 위 두 개의 단점 보완, 다중 프로그래밍에 최적화된 방식

• 중앙 관리자가 권한을 부여하면, 사용자들은 역할에 해당하는 권한 사용 가능

- 강제 접근통제의 보안 모델

> 벨 라파듈라 모델

• 상하관계가 구분된 정보 보호

• 보안 취급자 등급 기준으로 읽/쓰 권한 제한

• 본인의 보안 레벨 이상의 문서 작성 가능, 이하 문서 읽기 가능

> 비바 무결성 모델

• 벨 라파듈라 모델 보완, 무결성을 보완하는 최초의 모델

• 비인가자의 데이터 변형 방지

> 클락-윌슨 무결성 모델

• 무결성 중심의 상업용 모델

• 사용자의 직접적인 객체 접근 불가, 프로그램에 의해 접근 가능

> 만리장성 모델

• 이해 충돌 관계의 객체간 정보 접근을 통제

9) 서버-저장장치 연결 방식

- DAS(Direct Attached Storage)

서버와 저장장치를 케이블로 직접 연결
(컴퓨터에 외장하드 연결하기)

• 서버에서 저장장치 관리

• 속도 빠르고 설치, 운영 쉬움

• 초기 구축, 유지보수 저렴

• 직접 연결이므로 다른 서버 접근, 공유 불가

• 확장성, 유연성 ↓

• 저장 데이터가 적고 공유 필요 없는 환경

- NAS(Network Attached Storage)

네트워크로 연결

• NAS Storage가 내장된 저장장치 관리

• Ethernet 스위치로 다른 서버에서 접근 가능

• DAS에 비해 확장성, 유연성 ↑

• 접속 증가 시 성능 저하

- SAN(Storage Area Network)

DAS(빠름) + NAS(파일 공유)
서버-저장장치 연결 네트워크 별도 구성

• 광 채널(FC) 스위치로 네트워크 구성 → 속도 빠름

• 저장장치 공유 → 여러 장비 단일화 가능

• 확장성, 유연성, 가용성 ↑

• 높은 트랜잭션 처리에 효과적

• 기존 시스템 장비 업그레이드 필요, 초기 설치 시 네트워크 구축 비용

3. SQL 응용

1) DDL(데이터 정의어)

SCHEMA, DOMAIN, TABLE, VIEW, INDEX 정의, 변경, 삭제

• 논리적/물리적 DB의 구조와 사상 정의

• DB 관리자, 설계자가 사용

• CREATE, ALTER, DROP

- CREATE TABLE

CREATE TABLE 테이블명
    (속성명 데이터타입 [DEFAULT 기본값] [NOT NULL], ...)

• PRIMARY KEY

• UNIQUE

• FOREIGN KEY ~ REFERENCES ~

  • ON DELETE, ON UPDATE

• CONSTRAINT

• CHECK

- ALTER TABLE

ALTER TABLE 테이블명
    ADD 속성명 타입
    ALTER 속성명
    DROP COLUMN 속성명

- DROP

DROP SCHEMA, DOMAIN, TABLE, VIEW, INDEX, CONSTRAINT [CASCADE | RESTRICT]

• CASCADE: 참조 개체 함께 제거

• RESTRICT: 참조 중이면 제거 취소

DROP TABLE 학생 CASCADE;

2) DML(데이터 조작어)

데이터 실질적 처리
SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE

- INSERT INTO 테이블명 ~ VALUES

INSERT INTO 편집부원(이름, 생일, 주소, 기본급)
SELECT 이름, 생일, 주소 기본급
FROM 사원
WHERE 부서 = "편집";

- DELETE FROM ~

cf) DROP

- UPDATE 테이블 ~ SET

- SELECT

• PREDICATE: ALL, DISTINCT(중복 시 첫번째 한 개만), DISTICNTROW(중복 제거, 튜플 전체 대상)

3) DCL(데이터 제어어)

보안, 무결성, 회복, 병행 수행 제어 등
COMMIT, ROLLBACK, GRANT, REVOKE, SAVEPOINT

- GRANT, REVOKE

> 사용자 등급

GRANT 사용자등급 TO 사용자_ID_리스트 [IDENTIFIED BY 암호];

-- DB, 테이블 생성 권한
GRANT RESOURCE TO NABI;

-- 검색 권한
GRANT CONNECT TO STAR;

REVOKE 사용자등급 FROM 사용자_ID_리스트;

> 테이블 권한 부여 및 취소

GRANT 권한_리스트 ON 개체 TO 사용자 [WITH GRANT OPTION];
REVOKE [GRANT OPTION FOR] 권한 리스트 ON 개체 FROM 사용자 [CASCADE];

• 권한 종류: ALL, SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE, ALTER 등

• WITH GRANT OPTION: 권한 부여 권한 주기

• GRANT OPTION FOR: 권한 부여 권한 취소

• CASCADE: 연쇄적 권한 취소

-- 권한 부여 권한
GRANT ALL ON 고객 TO NABI WITH GRANT OPTION;

-- update 권한 부여 권한만 취소
REVOKE GRANT OPTION FOR UPDATE ON 고객 FROM STAR;

- COMMIT

일관성을 위해 변경 내역 반영
auto commit

- ROLLBACK

4) 조건 연산자 / 우선순위

• 조건 연산자

  • 비교 연산자: =, <>, >, < ...

  • 논리 연산자: NOT, AND, OR

  • LIKE 연산자: %(모든 문자), _(문자 하나), #(숫자 하나)

• 우선 순위: 산술 → 관계 → 논리

5) 하위 질의

조건절에 주어진 질의를 먼저 수행 → 그 검색 결과를 조건절 피연산자로 활용

SELECT 이름, 주소
FROM 사원
WHERE 이름 = (SELECT FROM 여가활동 WHERE 취미 = '나이트 댄스');

SELECT 부서
FROM 사원
WHERE EXISTS (SELECT 이름 FROM 여가활동 WHERE 여가활동.이름 = 사원.이름);

6) SELECT 2: WINDOW, GROUP BY, HAVING

WINDOW 함수

• GROUP BY 절을 이용하지 않고 속성 값 집계

  • PARTITION BY: 적용 범위

  • ORDER BY: 정렬 기준

SELECT 부서, COUNT(*) AS 사원 수
FROM 상여금
WHERE 상여금 >= 100
GROUP BY 부서
HAVING COUNT(*) >= 2;

- 그룹 함수

STDDEV(표준편차), VARIANC(분산)

7) 집합 연산자를 이용한 통합 질의

SELECT ~ FROM ~

UNION | UNION ALL | INTERSECT(교) | EXCEPT(차)

SELECT ~ FROM ~

• SELECT 속성 개수, 타입 똑같아야 함

8) INNER JOIN

조건 없는 INNER JOIN 수행 시 CROSS JOIN과 동일 결과

• EQUI JOIN: 공통속성 기준 조인

  • WHERE, NATURAL JOIN, JOIN ~ USING

  • FROM 학생 NATURAL JOIN 학과

  • FROM 학생 JOIN 학과 USING(학과코드)

4. SQL 활용

1) 트리거

CUD 이벤트마다 자동 수행하는 절차형 SQL

• DB에 저장, 데이터 변경/무결성 유지, 로그 목적

• DCL 사용 불가, DCL 포함된 프로지서/함수도 사용 불가

2) DBMS 접속 기술

프레임워크

- JDBC

Java DataBase Connectivity
자바 표준, 썬 마이크로시스템, 드라이버 필요

- ODBC

• Open DataBase Connectivity

• 표준 개방형 API, 언어 독립적, 마이크로소프트

• 드라이버는 필요 하지만 odbc 문장으로 sql 작성 시 드라이버 관리자가 DBMS 인터페이스에 맞게 연결해줌 → DBMS 종류 몰라도 됨

- MyBatis

• JDBC 단순화, SQL Mapping 기반 오픈소스 접속 프레임워크

• XML, Mapping, SQL 실행

- ORM

객체-DB 데이터 연결

• 가상의 객체지향 DB(코드, DB와 독립적) 만들어 코드와 데이터 연결

• SQL 직접 입력 X

3) 쿼리 성능 최적화

• APM(쿼리 성능 측정 도구)

• 옵티마이저가 수립한 실행 계획 검토 → SQL 코드, 인덱스 재구성

- RBO vs. CBO

규칙 기반 옵티마이저(Rule Based), 비용 기반 옵티마이저(Cost)

5. 데이터 전환

1) 데이터 전환

기존 저장 데이터 추출 → 새 정보 시스템에서 운영하기 위해 변환, 적재

• ETL(Extraction, Transformation, Load)

• 데이터 이행(Data Migration), 데이터 이관

- 데이터 검증

데이터 전환 과정 검증

- 오류 데이터 정제

오류 관리 목록 분석 → 원천 데이터 정제, 전환 프로그램 수정

> 오류 데이터 분석 상태

• Open: 오류 보고 but 분석 X

• Assigned: 개발자에게 전달)

• Fixed: 오류 수정

• Closed: 수정 후 테스트 통과

• Deferred: 오류 수정 연기

• Classified: 관련자 확인했을 때 오류가 아니라고 확인됨

1. 서버 프로그램 구현

1) 배치 프로그램(Batch Program)

상호작용 없이 여러 작업을 일련/일괄적으로 처리

- 필수 요소

• 대용량 데이터 처리 가능

• 자동화: 사용자 개입X

• 견고성: 데이터 이상으로 중단 X

• 안정성/신뢰성: 오류 추적 가능

• 성능: 다른 프로그램 방해X, 지정된 시간 내 처리

2. 프로그래밍 언어 활용

1) C/C++

- 데이터 타입 크기, 기억 범위

• 문자

  • char(1)

  • unsiged char(1)

• 정수

  • short(2)

  • int(4)

  • long(4)

  • long long(8)

• 실수

  • float(4)

  • double(8)

  • long double(8)

- 구조체

데이터 집합체, 자료형을 만드는 것
struct으로 정의

struct sawon {
    char name[10];
    char position[10];
    int pay;
}

2) Java

- 데이터 타입 크기, 기억 범위

• 논리: boolean(1)

• 문자: char(2)

• 정수

  • byte 1

  • short 2

  • int 4

  • long 8

• 실수

  • float 4

  • double 8

- 가비지 콜렉터

선언만 하고 사용하지 않은 메모리 공간 회수

3) Python

- 시퀀스 자료형

값이 연속적으로 이어진 자료형

• List: 다양한 자료형의 값을 연속 저장, 개수 업다운 가능

• 튜플: 요소의 CUD 불가

• range: 연속된 숫자 생성 → 리스트, 반복문에서 사용 가능

4) 변수

- 개요

처리 도중 발생하는 값을 저장하는 공간, 변할 수 있는 값을 의미
→ 정수형, 실수형, 문자형, 포인터형

- 변수명 작성 규칙

• 영문자, 숫자, 언더바 가능

• 첫글자 영문자, 언더바 가능 / 숫자 시작 불가

• 글자수 제한 없음

• 공백, 특수문자, 예약어 불가

• 선언 시 세미콜론

• 헝가리안 표기법: 변수명에 데이터 타입 명시

5) 연산자

- 산술 연산자

++, --

• 전치: 변수 값 증감시킨 후 연산에 사용 (++a)

• 후치: 변수 사용 후 증감 (a++)

- 관계 연산자

거짓 == 0
참 == 0 빼고 다

- 비트 연산자

비트별 연산으로 결과 얻기

• & (and): 모든 비트가 1일 때만 1

• ^ (xor): 모든 비트가 같으면 0, 다르면 1

• | (or): 하나라도 1이면 1

• ~ (not): 각 비트의 부정, 0이면 1 / 1이면 0

• << : 왼쪽으로 이동

• : 오른쪽으로 이동

- 논리 연산자

- 대입 연산자

- 조건 연산자

a ? b : c

- 연산자 우선순위 (높은 순)

• 단항 연산자: !, ~(비트 not), ++, --, sizeof

• 이항 연산자

  • 산술 연산자: * / %

  • 시프트: + -

  • 관계: << >>

  • 비트: < <= >= > == !=

  • 논리: & ^ | && ||

• 삼항 연산자: 조건 연산자(? :)

• 대입 연산자

• 순서 연산자

6) 입출력

C 언어

- scanf(서식 문자열, 변수 주소): 입력

scanf("%3d", &a)

• %: 서식 문자임을 지정

• 3: 입력자리수 == 3자리

• d: 10진수

• &: 주소 연산자

• &a: 입력 받은 데이터를 a 변수 주소에 저장

\> 특징

• 한 번에 여러개 데이터 입력 받을 수 있다.

• 서식 문자열과 변수의 자료형 일치해야 함

• scanf("%d %f", &i, &j);

\> 서식 문자열

• %d: 정수형 10진수

• %u: 부호 없는 정수형 10진수

• %o: 8진수

• %x: 16진수

• %c: 문자

• %s: 문자열

• %f: 소수점을 포함하는 실수

• %e: 지수형 실수

• %ld: long형 10진수

• %lx: long형 16진수

• %p: 주소 16진수

- printf(서식 문자열, 변수): 출력

printf("%-8.2f", 200.2);
200.20VV (V는 빈칸을 의미)

• -: 왼쪽부터 정렬

• 8: 출력 자릿수 8자리

• 2: 소수점 이하 2자리

• f: 실수로 출력

\> 주요 제어 문자

• \n: new line

• \b: backspace

• \t: tab

• \r: 현재줄 처음으로 커서 이동

• \0: null

• \'

• \"

• \a: 스피커로 벨소리 ㅋㅋㅋ

• \

• \f: 한 페이지 넘김

Java

print(), println(), printf()

7) 조건문

- 단순 if문

- 다중 if문

- switch문

8) 반복문

- for문

초기값, 최종값, 증가값

- while문

- do ~ while문

무조건 한 번 실행 후 조건 판단

- break, continue

9) 배열

- 개념

동일한 데이터 유형 여러개

• 하나의 이름으로 여러 기억장소 가리킴 → 개별 요소 위치는 첨자로 지정

• 행 우선으로 데이터가 기억장소에 할당

• C 언어에서 배열의 위치를 나타내는 첨자 없이 배열 이름을 사용하면, 배열 첫번째 요소의 주소를 지정하는 것과 같음

- 1차원 배열

- 2차원 배열

[행][열]

- 초기화

• 선언 시 초기값 지정 가능

• 선언 시 배열 크기 생략 → 초기값 지정해야 그 개수만큼의 배열 선언됨

- 배열 형태의 문자열 변수

C언어에서 ""로 묶인 글자는 수 관계 없이 문자열로 처리됨

• 문자열 자료형이 없으므로 배열, 포인터로 처리

• char 배열이름[크기] = "문자열"

• 문자열의 끝을 알리기위한 널문자 ₩0이 자동 삽입됨 → 얘도 고려해서 배열크기 지정

  • char a[5] = "love" → l o v e \0

• 배열 선언 시 초기값으로 지정해야 하고, 이미 선언된 배열에는 문자열 저장 불가

char a = 'A';
char b[9] = "SINAGONG";
char *c = "SINAGONG"; // "SINAGONG"이 저장된 곳의 주소 저장

printf("%c\n", a); // A
printf("%s\n", b); // SINAGONG
printf("%s\n", c); // SINAGONG (c 주소가 가리키는 곳의 값)

10) 포인터

- 포인터와 포인터 변수

포인터: 변수의 주소 → C언어에서 주소 제어 기능 제공

• 포인터 변수: 주소 저장 변수 (int *a) 간접연산자

• 변수 주소 알아내기 → a = &b (번지 연산자 &)

• 포인터 변수에 를 붙이면 가리키는 곳의 값을 말함 (c = a)

• 힙 영역에 접근하는 동적 변수

int a = 50;
int *b; // 포인터 변수
b = &a; // a의 주소 저장
*b = *b + 20; // b가 가리키는 곳(a)의 값에 20 더하기, 즉 a의 값도 같이 바뀜

printf("%d %d", a, *b); // 70 70

- 포인터와 배열

배열을 포인터 변수에 저장한 후, 포인터를 이용해 배열 요소에 접근할 수 있다

• 배열 위치를 나타내는 첨자를 생략하고 대표명만 지정하면, 배열의 첫번째 요소의 주소를 지정하는 것과 같다

• & 연산자를 사용하여 주소 지정

• 포인터형 배열 선언 가능

int a[5];

int i;
int *p;

for(i=0; i<5; i++) {
    a[i] = i + 10;
}

p = a; // 배열 a의 시작 위치가 기억됨
// 배열의 이름은 주소이므로 p = &a가 아님

for(i=0; i<5; i++) {
    printf("%d", *(p+i)); // 10 11 12 13 14
}

11) Python

- 기본 문법

• 자료형 선언, 세미콜론 X

• 변수에 연속 값 저장 가능 (x, y, z = 10, 20, 30)

• 코드블록은 콜론과 여백으로 구분

• 탭도 문법

- 데이터 입출력

\> input(출력문자): 입력

• 출력문자 생략 가능

• a = input("입력하세요")

  • 화면에 입력하세요가 출력되고, 키보드로 값을 입력하면 a에 저장

\> print(출력값1, 2, ..., sep = 분리문자, end = 종료문자): 출력

print(82, 24, sep = '-', end = ',')
82-24,

- 입력값 형변환

input은 입력값 무조건 문자열로 저장

• 변환할 데이터가 1개일 때

  • 변수 = int(input())

  • 변수 = float(input())

• 2개 이상

  • a, b = map(int, input().split())

- List

크기 동적, 배열과 달리 여러 자료형 섞어서 저장 가능

a = [값1, 값2, 값3, ...]
b = list([값1, 값2, 값3, ...])

a[0] = 1

- Dictionary

연관된 값을 묶어서 저장하는 용도
key, value 구조

딕셔너리명 = {키1:값1, 키2:값2, ...}
딕셔너리명 = dict({키1:값1, 키2:값2, ...})

a['이름'] = "이순신"

- slice

문자열, 리스트 같은 순차형 객체에서 일부를 잘라 반환

• 객체명[초기위치: 최종위치]

  • 초기위치~ 최종위치-1까지 가져옴

• 객체명[초기위치: 최종위치: 증가값]

  • 초기위치~ 최종위치-1까지 증가값만큼 증가하며 가져옴

  • 증가값이 음수인 경우 초기위치에서 최종위치+1까지 증가값만큼 감소하며 가져옴

• 일부 인수 생략 가능

  • 객체명[:], 객체명 [::]

    • 모든 요소 반환

  • 객체명[초기위치:]

    • 초기위치에서 마지막 위치까지

  • 객체명[:최종위치]

    • 0부터 최종위치-1까지

  • 객체명[::증가값]

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

a[1:3] // b c
a[0:5:2] // a c e
a[3:] // d e
a[:3] // a b c
a[::3] // a d

- if문

- for문

\> range

for 변수 in range(최종값):
    실행할 문장

for i in range(10): // 0부터 9까지
    sum += i; // i를 sum에 누적 == 45

for i in range(11, 20): // 11~19
    sum += i; // 135

for i in range(-10, 20, 2) // -10부터 19까지 2씩 증가하면서

\> list

for 변수 in 리스트

a = [35, 55, 65, 84, 45]
hap = 0;

for i in a:
    hap += i

avg = hap / len(a)
print(hap, avg)

- while문

i, hap = 0, 0

while i < 5:
    i += 1
    hap += i

print(hap)

- 클래스

class Cls:
    x, y = 10, 20

        def chg(self):
            temp = self.x
            self.x = self.y
            self.y = temp

a = Cls()
print(a.x, a.y) // 10 20
a.chg()
print(a.x, a.y) // 20 10

- 클래스 없는 메소드의 사용

C언어의 사용자 정의 함수와 같이 클래스 없이 메소드만 단독 사용 가능

def calc(x, y):
    x *= 3
    y /= 3
    print(x, y)
    return x

a, b = 3, 12
a = calc(a, b) // print: 9 4.0 (a == 9)

print(a, b) // 9 12

12) 언어 종류

- 절차적 프로그래밍 언어

• C

  • 데니스 리치

  • 시스템 프로그래밍 언어

  • 포인터 제공(자료 주소 조작)

  • 고급/저급 프로그래밍 언어 특징 모두 갖춤

  • UNIX의 일부가 C로 구현됨

  • 컴파일러 방식의 언어

  • 이식성 좋음

• ALGOL

  • 수치 계산, 논리 연산을 위한 과학 기술 계산용 언어

  • PASCAL과 C의 모체

• COBOL

  • 사무 처리용

  • 영어 문장 형식 → 배우기 쉬움

  • 4개의 DIVISION

• FORTRAN

  • 과학 기술 계산용 언어

  • 공식, 수식 형태로 프로그래밍 가능

- 객체지향 프로그래밍 언어

• JAVA

  • 분산 네트워크, 멀티 스레드

  • 운영체제, 하드웨어 독립적, 이식성 강함

  • 캡슐화 재사용성

• C++

  • C + 객체지향

  • 모든 문제를 객체로 모델링하여 표현

• Smalltalk

  • 1세대 객체지향 프로그래밍 언어

  • 최초로 GUI 제공한 언어

- 스크립트 언어

• JavaScript

  • 웹 페이지 동작 제어용 클라이언트 스크립트 언어

  • 클래스 x, 변수 선언 X

• VB 스크립트

  • 마이크로소프트, Active X

• ASP(Active Server Page)

  • 서버측에서 동적으로 수행되는 페이지를 만들기 위한 언어

  • 마이크로소프트

  • window 계열에서만 수행 가능

• JSP(Java Server Page)

  • 자바 기반 서버용 스크립트, 다양한 운영체제

• PHP

  • 서버용 스크립트 언어, Linux, unix, windows

  • C, Java와 문법 유사

• Python

  • 객체지향 지원하는 대화형 인터프리터 언어

  • 플랫폼 독립적, 간단한 문법

• 쉘 스크립트

  • Unix/Linux 계열의 Shell에서 사용되는 명령어 조합으로 구성된 스크립트 언어

  • 컴파일X → 실행속도 빠름

  • 확장자 .sh

  • Bash Shell, Bourne Shell, C Shell, Korn Shell

  • 제어문: if, case / for, while, until

• Basic: 절차지향 대화형 인터프리터 언어, 초보자도 사용가능한 문법 구조

- 선언형 프로그래밍 언어

• HTML

• LISP: 인공지능, 기본자료구조 == 연결리스트, 재귀 호출 많이 사용

• PROLOG: 논리학 기반 고급 언어, 인공지능, 리스트 처리

• XML: HTML 보완, 웹 문서 상호 교환, 새로운 태그 정의, 내용과 표현 독립적

• Haskell: 함수형 프로그래밍 언어, 사이드이펙트X, 간결한 코드, 에러 가능성↓

14) 라이브러리

자주 사용하는 함수 데이터 모음

• 반복적인 코드 작성 피하기 위해, 필요할 때 호출

• 표준 라이브러리: 언어에 포함

• 외부 라이브러리: 설치해서 사용

- C언어의 대표적인 표준 라이브러리

라이브러리를 헤더파일로 제공
#include <studio.h>처럼 선언 후 사용

• studio.h

  • 데이터 입출력

  • printf, scanf, fprintf, fscantf, fclose, fopen

• math.h

  • 수학 함수, sqrt, pow, abs

• string.h

  • 문자열, strlen, strcpy, strcmp

• stdlib.h

  • 자료형 변환, 난수 발생, 메모리 할당

  • atoi, atof, srand, rand, malloc, free

• time.h

  • 시간 처리, time, clock

15) 예외처리

• 프로그램 종료 or 로그 남기기

• C++, Ada, JAVA, JavaScript → 예외처리 기능 내장

• 그 외 언어는 조건문으로 예외처리 루틴 작성

• 원인: 하드웨어 문제, 운영체제 설정 실수, 라이브러리 손상, 입력 실수, 받아들일 수 없는 연산, 할당하지 못하는 기억장치 접근

3. 응용 SW 기초 기술 활용

1) 운영체제

- 정의, 목적

컴퓨터 시스템 자원 관리, 사용자가 컴퓨터를 편리하게 사용할 환경 제공 프로그램의 모임

• 사용자와 하드웨어 간 인터페이스로 동작하는 시스템 소프트웨어의 일종

• 다른 응용프로그램의 환경 제공

• 목적: 처리능력, 사용 가능도, 신뢰도 향상 / 반환 시간 단축

• 운영체제 성능 평가 기준

  • 처리 능력: 일정 시간 내에 시스템이 처리하는 일의 양

  • 반환 시간: 작업 의뢰~처리 완료까지 기간

  • 사용 가능도: 즉시 사용 가능한 정도

  • 신뢰도: 정확히 해결

- 구성

\> 제어 프로그램

컴퓨터 전체의 작동 상태 감시, 작업 순서 지정, 작업 데이터 관리

• 감시 프로그램: 핵심, 자원 할당/시스템 전체의 작동상태 감시

• 작업 관리 프로그램: 작업 순서, 방법 관리

• 데이터 관리 프로그램: 데이터, 파일의 처리, 전송

\> 처리 프로그램

제어 프로그램의 지시를 받아 문제 해결

• 언어 번역 프로그램

  • 사용자의 원시 프로그램(고급 언어) → 목적 프로그램(기계어)

  • 컴파일러, 어셈블러, 인터프리터

• 서비스 프로그램

  • 사용자의 효율적인 컴퓨터 사용

  • 분류/병합, 유틸리티 프로그램

- 기능

• 프로세서(처리기), 기억장치(주/보조 기억장치), 입출력장치, 파일, 정보 등의 자원 관리

• 자원의 스케줄링 기능

• 사용자와 시스템 간 인터페이스 제공

• 하드웨어, 네트워크 관리 제어

• 데이터 관리, 데이터/자원의 공유기능 제공

• 시스템 오류 검사, 복구

• 자원 보호 기능 제공

• 입출력 보조 기능

• 가상 계산기 기능

- 종류

\> Windows

90s. 마이크로소프트

• GUI

• 선점형 멀티태스킹: 멀티태스킹 중 문제 발생 시 해당 프로그램 강제 종료, 자원 반환

• PnP(Plug and Play, 자동 감지 기능): 새 하드웨어 환경 자동 구성

• OLE(Object Linking and Embedding): 응용 프로그래밍 간 개체 연결, 삽입

• 255자의 긴 파일명

• Single-User 시스템

\> UNIX

AT&T 벨 연구소, MIT, General Electric 공동 개발 운영 체제

• 시분할 시스템(time)을 위해 설계된 대화식 운영체제, 오픈 소스

• C언어로 작성, 이식성 높음, 호환성도 높음

• 크기가 작고 이해하기 쉬움

• 다중 사용자, 다중 작업 지원

  • 여러 사용자 동시에 시스템 사용 가능, 여러 개의 작업/프로그램 동시 수행 가능

• 네트워크 관리용 운영체제로 적합

• 트리구조 파일 시스템

• 전문적인 프로그램 개발에 용이

• 다양한 유틸 프로그램

\> UNIX 시스템 구성

• 커널(Kernel)

  • 핵심. 부팅 시 주기억장치에 적재, 상주하며 실행

  • 하드웨어 보호, 프로그램-하드웨어 간 인터페이스 역할

  • 프로세스(CPU 스케줄링) 관리, 기억장치 관리, 파일/입출력 관리, 프로세스 간 통신, 데이터 전송 및 변환 기능 수행

• 쉘(Shell)

  • 사용자의 명령어를 인식, 프로그램 호출, 명령 수행 → 명령어 해석기

  • 시스템과 사용자간 인터페이스 담당

  • DOS의 COMMAND.COM

  • 주기억장치 상주 X, 파일 형태로 존재, 보조 기억장치에서 교체 가능

  • 파이프라인 지원, 입출력 재지정 가능

  • 공용 Shell(Bourne Shell, C Shell, Korn Shell)이나 커스텀 쉘 사용 가능

• Utility Program

  • 일반 사용자가 작성한 응용 프로그램 처리

  • DOS의 외부 명령어

  • 에디터, 컴파일러, 인터프리터, 디버거

2) 파일 디스크립터

시스템(운영체제)이 필요로하는 파일에 대한 정보를 가진 제어 블록
파일 제어 블록(FCB)

• 파일마다 독립적으로 존재, 시스템에 따라 다른 구조

• 보조기억장치에 저장되어 있다가 해당 파일이 open될 때 주 기억장치로 옮겨짐

• 사용자의 직접 참조X, 파일 시스템이 관리

3) 기억장치 관리

- 배치 전략

새로 반입되는 프로그램, 데이터를 주 기억장치 어디에 위치시킬 것인지 결정하는 전략

• 최초적합(First Fit): 들어갈 수 있는 빈 영역 중 첫 번째 분할 영역

• 최적적합(Best Fit): 단편화를 가장 작게 남기는 분할 영역

• 최악적합(worst fit): 가장 많이 남기는

- 페이징 기법

• 가상기억 장치의 프로그램과 주 기억장치의 영역을 동일한 크기로 나눈 후, 나눠진 프로그램(페이지)을 나눠진 주기억장치 영역(페이지 프레임)에 적재

• 외부 단편화 발생X, 내부 단편화 O

• 페이지 맵 테이블: 주소 변환을 위해 페이지의 위치 정보 저장

- 세그먼테이션 기법

• 가상기억장치의 프로그램을 논리적 단위로 나눈 후(세그먼트) 주 기억장치에 적재

• 세그먼트는 고유한 이름, 크기를 가짐

• 세그먼트 맵 테이블: 세그먼트 위치 정보

• 내부 단편화 X, 외부 단편화 O

4) 페이지 교체 알고리즘

페이지 부재(Page Fault) 시 가상기억장치의 필요한 페이지를 주 기억장치에 적재해야 하는데,
이때 주기억장치의 모든 페이지 프레임이 사용중이면 어떤 페이지 프레임을 교체할지 결정하는 기법

• OPT(최적 교체): 앞으로 가장 오래 사용하지 않을 페이지 교체, 벨레이디, 페이지 부재횟수가 가장 적게 발생 (가장 효율적인 알고리즘)

• FIFO

• LRU(Least Recently Used): 최근에 가장 오랫동안 사용하지 않은 페이지 교체, 각 페이지마다 계수기(counter)/스택(stack)

• LFU(Frequently): 사용 빈도가 가장 적은 페이지

• SCR(2차 기회 교체): the oldest 주기억장치의 페이지 중 자주 사용되는 페이지의 교체 방지, FIFO 보완

• NUR(Not Used Recently): LRU와 비슷, LRU의 시간적인 오버헤드 줄이기, 참조비트/변형비트로 사용여부 확인

- 페이지 크기

\> 작을 경우

• 페이지 단편화 감소, 한 페이지를 주기억장치로 이동하는 시간 ↓

• 불필요한 내용이 주기억장치에 적재될 확률이 적으므로 효율적인 워킹셋

• Locality에 더 일치 → 기억장치 효율 좋아짐

• 페이지 맵 테이블의 크기가 커지고, 매핑속도 ↓

• 디스크 접근 횟수가 많아져서 전체적 입출력 시간 늘어남

\> 클 경우

• 맵 테이블 크기 감소, 매핑 속도 증가

• 디스크 접근 횟수 감소 → 입출력 효율 증가

• 페이지 단편화 증가, 한 페이지를 주기억장치로 이동하는 시간 증가

• 프로세스 수행에 불필요한 내용까지도 주기억장치에 적재됨

- Locality

프로세스가 실행되는 동안 주기억장치를 참조할 때 일부 페이지만 집중적으로 참조하는 성질이 있다

• 스래싱 방지용 워킹 셋 이론의 기반

• 시간 구역성, 공간 구역성으로 분류

\> 시간 구역성(Temporal Locality)

• 일정시간 집중적 액세스 현상

• 한 번 참조한 페이지는 금방 또 참조할 가능성이 높음

• 기억장소: Loop, Stack, 부 프로그램, Counting, 집계에 사용되는 변수

\> 공간 구역성(Spatial Locality)

• 일정 위치의 페이지에 집중적 엑세스

• 어느 한 페이지를 참조하면 그 근처 페이지 계속 참조 가능성 높음

• 기억장소: 배열 순회, 순차적 코드 실행, 근처에 선언/할당된 변수들, 같은 영역에 있는 변수

- Working Set

프로세스가 일정 시간동안 자주 참조하는 페이지들의 집합

• Denning이 제안한 프로그램 움직임에 대한 모델, 프로그램의 Locality 특징 이용

• 자주 참조되는 워킹셋을 주기억장치에 상주 → 페이지 부재, 교체 현상 감소 → 기억장치 사용 안정

• 시간에 따라 변경됨

- 스레싱

프로세스 처리 시간 < 페이지 교체 소요 시간

• 페이지 부재가 자주 발생해서 나타나는 현상 → 전체 시스템 성능 저하

• 다중 프로그래밍의 정도가 높아짐에 따라 CPU 이용율은 특정 시점까지 높아짐 → 스래싱 발생 → CPU 이용률 급격히 감소

방지 방법

• 다중 프로그래밍 정도를 적정 수준으로 유지

• 페이지 부재 빈도 조절하여 사용

• 워킹셋 유지

• 부족한 자원 증설, 일부 프로세스 중단

• CPU 임계치 예상하여 운영

5) 프로세스

실행중인 프로그램
프로세서(처리기, CPU)에 의해 처리되는 사용자 프로그램, 시스템 프로그램
작업, 태스크라고도 함

• PCB를 가진 프로그램

• 실 기억장치에 저장된 프로그램

• 프로세서가 할당되는 실체로서, 디스패치가 가능한 단위

• 프로시저가 활동중인 것

• 비동기적 행위를 일으키는 주체

• 지정된 결과를 얻기 위한 일련의 계통적 동작

• 목적, 결과에 따라 발생되는 사건의 과정

• 운영체제가 관리하는 실행단위

- PCB

프로세스 제어 블록

운영체제가 프로세스에 대한 중요 정보를 저장해놓는 곳
Task Control Block, Job Control Block

• 각 프로세스 생성 시 고유의 PCB가 생성되고, 완료시 제거됨

\> PCB에 저장된 정보

• 프로세스의 현재 상태

• 포인터

  • 부모/자식 프로세스의 포인터

  • 프로세스 위치한 메모리 포인터

  • 할당된 자원 포인터

• 식별자

• 스케줄링/프로세스의 우선순위

• CPU 레지스터 정보

• 주기억장치 관리 정보

• 입출력 상태

• 계정

- 프로세스 상태 전이

프로세스 상태가 변하는 것
상태전이도로 표시

\=> 제출, 접수, 준비, 실행, 대기

• 제출

• 접수: 제출된 작업이 스풀 공간인 디스크의 할당 위치에 저장

• 준비

• 실행: 준비상태 큐에 있는 프로세스가 프로세서를 할당받아 실행됨

• 대기: 보류, 블록 / 입출력이 필요하면 중단되고, 입출력 처리가 완료될 때까지 기다림

• 종료: 프로세스 할당 해제

\> 관련 용어

• Dispatch: 준비 상태의 프로세스가 프로세서를 할당받아 실행상태로 전이되는 과정

• Wake Up: 입출력 작업 완료 → 프로세스가 대기에서 준비상태로

• Spooling: 입출력 한번에 하려고 디스크에 저장

• 교통량 제어기: 프로세스 상태에 대한 조사, 통보

- 스레드

프로세스 내에서의 작업 단위
시스템의 자원을 할당받아 실행하는 프로그램의 단위

• 단일 스레드, 다중 스레드

• 경량 프로세스라고도 함

• 스레드 기반 시스템 → 독립적인 스케줄링의 최소단위로서 프로세스의 역할 담당

• 동일 프로세스 환경에서 독립적인 다중 수행 가능

\> 스레드의 분류

사용자 수준의 스레드

• 사용자가 만든 라이브러리로 스레드 운용

• 빠른 속도, 구현 어려움

커널 수준 스레드

• 운영체제 커널에 의해 스레드 운용

• 구현 쉽지만 속도 느림

\> 장점

• 병행성 증진

• HW, OS 성능 / 응용 프로그램 처리율 향상

• 응답 시간 단축

• 실행환경 공유 → 기억장소 낭비 저하

• 프로세스 간 통신 향상

• 스레드는 공통적으로 접근가능한 기억장치를 통해 효율적으로 통신

6) 스케줄링

- 주요 스케줄링 알고리즘

\> FCFS(First Come First Service) = FIFO

• 준비상태 큐에 도착한 순서에 따라 CPU 할당, 가장 간단한 알고리즘

• 공평하지만, 짧은 작업이 긴 작업을, 중요한 작업이 중요하지 않은 작업을 기다리게 된다

\> SJF(Shortest Job First): 단기 작업 우선

• 실행시간이 가장 짧은 프로세스에 CPU 할당

• 가장 적은 평균 대기 시간 제공

\> HRN(Highest Response-ratio Next)

• 실행시간이 긴 프로세스에 불리한 SJF 보완

• 대기시간과 서비스 시간 이용 → 우선순위 계산 공식

  • (대기시간 + 서비스 시간) / 서비스 시간

7) UNIX/LINUX

- 환경변수

명령어, 스크립트에서 사용하려면 변수명 앞에 $를 붙여야함
set, env, printenv, setenv 중 하나를 입력하면 모든 환경변수, 값을 표시

• $DISPLAY: 현재 X 윈도 디스플레이 위치

• $PS1: 쉘 프롬프트 정보

• $HOME: 사용자의 홈 디렉토리

• $PWD: 현재 작업하는 디렉토리

• $LANG: 프로그램 사용 시 기본적으로 지원되는 언어

• $TERM: 로긴 터미널 타입

• $MAIL: 메일 보관 경로

• $USER: 사용자 이름

• $PATH: 실행 파일 경로

- 기본 명령어

8) 인터넷

- IP 주소

Internet Protocol Address

인터넷에 연결된 모든 컴퓨터 자원을 구분하기 위한 고유 주소

• 숫자 8비트씩 4부분, 총 32비트로 구성

• 네트워크 부분의 길이에 따라 A~E 클래스로 구성

- 서브네팅

할당된 네트워크를 다시 여러개의 작은 네트워크로 나누어 사용

• 서브넷 마스크: 4바이트의 IP 주소 중 네트워크, 호스트 주소를 구분하기 위한 비트

• 이를 변경하여 네트워크 주소를 여러개로 분할

• 각 클래스마다 다르게 사용됨

- IPv6

IPv4 주소 부족 문제 해결을 위해 개발

• 128비트의 주소, 속도 빠름

• 인증성, 기밀성, 데이터 무결성 지원 → 보안문제 해결

• IPv4와 호환성 뛰어남

• 주소의 확장성, 융통성, 연동성 ↑ / 실시간 흐름 제어로 향상된 멀티미디어 기능

• 패킷 크기 확장 가능 → 즉 크기 제한 없음

\> 구성

16비트씩 8부분 → 총 128 비트
각 부분 16진수 표현, 콜론으로 구분
세 가지 주소 체계로 나누어짐

• 유니캐스트: 단일 송신자 - 단일 수신자 (1:1통신)

• 멀티캐스트: 단일 송신자 - 다중 수신자

• 애니캐스트: 단일 송신자와 가장 가까이 있는 단일 수신자 통신

9) OSI 참조 모델

ISO(국제 표준화 기구)에서 제안한 통신 규약

\> OSI 7계층

하위계층: 물리, 데이터 링크, 네트워크
상위계층: 전송, 세션, 표현, 응용

• 물리 계층: 장치간 규칙

• 데이터 링크 계층

  • 시스템간 연결 설정과 유지 및 종료

  • 송수신 속도 차이를 위한 흐름 제어

  • 프레임의 시작, 끝 구분을 위한 프레임 동기화 기능

  • 오류제어

• 네트워크 계층, 망 계층

  • 네트워크 연결 관리, 데이터 교환/중계

  • 네트워크 연결 설정, 유지, 해제

  • 경로설정(routing), 데이터 교환 및 종계, 트래픽 제어, 패킷 정보 전송

• 전송 계층

  • 종단 시스템(end-to-end)간 투명한 데이터 전송

  • 주소 설정, 다중화(분할, 재조립), 오류 제어, 흐름 제어

• 세션 계층

  • 송수신 측 간의 관련성 유지, 대화 제어

  • 대화 구성 및 동기 제어, 데이터 교환 관리

• 표현 계층

  • 세션-응용 계층간 데이터 가공

  • 코드 변환, 데이터 암호화, 데이터 압축, 구문 검색, 정보 형식 변환, 문맥 관리

• 응용 계층

  • 사용자(응용 프로그램)가 OSI 환경에 접근할 수 있도록 서비스 제공

10) 네트워크 관련 장비

• 네트워크 인터페이스 카드

  • 컴퓨터-컴퓨터, 컴퓨터-네트워크 연결 장치 / 정보 전송 시 케이블을 통해 전달될 수 있도록 형태 변경

• 허브: 가까운 거리 컴퓨터 연결, 신호 증폭(리피터) 역할도 포함 / 더미허브, 스위치 허브

• 리피터

• 브리지: LAN과 LAN을 연결, LAN 안에서 컴퓨터 그룹(세그먼트) 연결 / 네트워크 분산 구성 → 보안↑

• 스위치: LAN + LAN = 더 큰 LAN

• 라우터: 브리지 + 데이터 전송 최적 경로 선택 기능 / 서로다른 LAN이나 WAN과의 연결도 수행

• 게이트웨이: 전계층 프로토콜 구조가 다른 네트워크의 연결

11) 프로토콜

- 응용 계층의 주요 프로토콜

• FTP: 원격 파일 전송 프로토콜

• SMTP: 전자우편 교환

• TELNET: 원격연결

• SNMP: 네트워크 기기의 네트워크 정보를 네트워크 관리 시스템에 보낼 때의 표준 통신 규약

• DNS

• HTTP: www의 html 송수신 프로토콜

- 전송 계층

• TCP: 양방향 연결, 스트림 위주 전달(패킷 단위), 헤더(20~100Byte)

• UDP: 비연결형 서비스, 헤더 단순, 오버헤드 적고 흐름/순서 제어 X, 실시간 전송에 유지, 신뢰 < 속도

• RTCP: RTP 전송 품질 제어 프로토콜, 세션에 참여한 각 참여자들에게 제어정보 전송

- 인터넷 계층

• IP: 전송할 데이터에 주소 지정 → 경로 설정, 비연결형 데이터그램 방식 사용 → 신뢰성 보장X

• ICMP: IP와 조합, 오류 처리, 전송 경로 변경 등의 제어 메시지 관리, 헤더 8Byte

• IGMP: 멀티캐스트 그룹 유지

• ARP: 호스트 IP를 연결된 장치의 물리적 주소(MAC Address)로 바꿈

• RARP: ARP의 반대. 물리적 주소를 IP 주소로

- 네트워크 액세스 계층

• Ethernet: CSMA/CD 방식의 LAN

• IEEE 802: LAN을 위한 표준 프로토콜

• HDLC: 비트 위주의 데이터 링크 제어 프로토콜

• X.25: 패킷 교환망을 통한 DTE와 DCE간 인터페이스 제공 프로토콜

• RS-232C: 공중전화 교환망을 통한 DTE와 DCE간 인터페이스 제공

CBT 모의고사

sqld 스피드 퀴즈

https://velog.io/@rlaensk/SQL-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%ED%92%80%EC%9D%B4-%ED%95%84%EC%88%98%EA%B0%9C%EB%85%90

데이터 모델링에서 중요한 세가지

• 성격

• 행위

• 관계

기본키를 참조하는 것 = 외래키
유일성과 최소성 = 후보키

SQL 실행순서 = 파실인(PEF)

이행 함수 종속성 제거 = 제3정규화

그룹함수 중에서 결합 가능한 모든 집계를 계산하는 것은? = CUBE

문자열 결합 = || 혹은 CONCAT

내부 스키마 = 물리적 저장 구조

Entity를 도출하고 그린다 → Entity를 배치한다 → Entity 간 관계를 설정한다 → 관계명을 서술한다 → 관계 참여도를 표현한다 → 관계의 필수 여부를 표현한다

^ = 문자열 시작
$ = 문자열 끝

계층형 조회에서 가장 상위 레벨 값 = 1

카디널리티 계산식 = 선택도 * 전체 레코드 수

논리적 모델링은 정규화를 무조건 해야 된다

cress join 은 카데시안 곱 발생

주식별자와 관계가 낮은 단계는? 제3정규화

인조식별자 = 최대한 범용적인 값 사용

%1 = 마지막이 1로 끝나는

DDL = create , alter , drop , rename , truncate
DML = insert , update , delete , select
DCL = grant , revoke
TCL = commit , rollback , savepoint

데이터 모델링의 특징

데이터 모델링 단계

개념적 모델링

• 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링한다

• 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링이다

• 계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 관계없이 업무 측면에서 모델링한다

논리적 모델링

• 특정 데이터베이스 모델에 종속한다

• 식별자를 정의하고 관계, 속성 등을 모두 표현한다

• 정규화를 통해서 재사용성을 높인다

물리적 모델링

• 구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계이다

• 성능, 보안, 가용성, 등을 고려하여 database를 구축한다

데이터 모델링 관점

데이터

• 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미한다

• 구조 분석 , 정적 분석

프로세스

• 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미함

• 시나리오 분석, 도메인 , 동적 분석

데이터와 프로세스

• 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미함

• CRUD(Create , Read , Update , Delete) 분석

3층 스키마의 독립성

논리적 독립성

• 개념 스키마가 변경되더라도 외부 스키마가 영향을 받지 않는 것이다

물리적 독립성

• 내부 스키마가 변경되더라도 개념 스키마가 영향을 받지 않는 것이다

3층 스키마 구조(p52)

외부 스키마

• 사용자 관점, 업무상 관련이 있는 data 접근이다

• 관련 Database의 View를 표시한다

• 응용 프로그램이 접근하는 Database를 정의한다

개념 스키마

• 설계자 관점, 사용자 전체집단의 Database 구조이다.

• 전체 Database 내의 규칙과 구조를 표현한다.

• 통합 database 구조이다

내부 스키마

• 개발자 관점, Database의 물리적 저장 구조이다

• data 저장 구조 , 레코드 구조 , 필드 정의 , 인덱스 등을 의미함

Entity(p53)

Entity는 업무에서 관리해야 하는 데이터 집합을 의미하며 저장되고 관리되어야 하는 데이터이다
Entity는 개념 , 사건 , 장소 등을 의미하는 명사이다

Entity의 특징(p54)

TIP) relation and table , Instance

• relation과 table은 같은 의미라고 해석하면 된다. relation에 기본키 및 제약조건을 설명하면 table이 된다.

• 단, 릴레이션쉽은 릴레이션 간의 관계를 의미한다

• Instance는 릴레이션이 가질 수 있는 값을 의미한다. 간단하게 생각하면 행의 수를 의미한다

Entity 종류(p55)

• Entity의 종류는 유형과 무형에 따른 종류, Entity가 발생하는 시점에 따른 종류로 나누어진다.

• Entity를 유형과 무형으로 분류하는 기준은 물리적 형태의 존재 여부이다.

유형 Entity

• 업무에서 도출되며 지속적으로 사용되는 Entity이다
  ex) 고객 , 강사 , 사원 등

개념 Entity

• 유형 Entity는 물리적 형태가 있지만, 개념 Entity는 물리적 형태가 없다.

• 개념적으로 사용되는 Entity이다
  ex) 거래소 종목 , 코스닥 종목 , 생명보험 상품

사건 Entity

• 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 Entity이다.
  ex) 주문 , 체결 , 취소주문 , 수수료 청구 등

발생 시점에 따른 Entity 종류

기본 Entity

• 키 Entity라고도 한다

• 다른 Entity로부터 영향을 받지 않고 독립적으로 생성되는 Entity이다
  ex) 고객 , 상품 ,부서 등

중심 Entity(메인 Entity)

• 기본 Entity와 행위 Entity 간의 중간에 있는 것이다

• 즉, 기본 Entity로부터 발생되고 행위 Entity를 생성하는 것이다
  ex) 계좌 , 주문 ,취소 , 체결 등

행위 Entity

• 2개 이상의 Entity로부터 발생된다
  ex) 주문 이력 , 체결 이력 등

속성

• 속성이라는 것은 업무에서 필요한 정보인 엔터티가 가지는 항목이다

• 속성은 더 이상 분리되지 않는 단위로, 업무에 필요한 data 를 저장할 수 있다

• 인스턴스의 구성요소이고 의미적으로 더 이상 분해되지 않는다

속성의 특징과 종류

• 속성은 업무에서 관리되는 정보이다

• 속성은 일반적으로 하나의 값만 가진다

• 주식별자에게 함수적으로 종속된다. 즉, 기본키가

분해 여부에 따른 속성의 종류(p57)

단일 속성

• 하나의 의미로 구성된 것으로 회원ID , 이름 등이다

복합 속성

• 여러 개의 의미가 있는 것으로 대표적으로 주소가 있다

• 주소는 시, 군, 동 등으로 분해될 수 있다

다중값 속성

• 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 것으로 예를 들어 상품 리스트가 있다

• 상품

• 다중값 속성은 엔터티로 분해된다

특성에 따른 속성의 종류 (p58)

기본 속성

비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성이다
ex) 회원ID , 이름 , 계좌번호 , 주문 일자 등

업무로 부터 축출한 속성으로 제일 많이 발생

설계 속성

• 데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성이다

• 유일한 값을 부여한다

ex) 상품코드 , 일련번호 , 지점 코드 등

설계시 규칙화 등이 필요해 만든 속성 코드성이나 일련번호 등

파생 속성

다른 속성에 의해서 만들어지는 속성이다
ex) 합계 , 평균 등

TIP) Domain이란?

Domain은 속성이 가질 수 있는 값의 범위이다
ex) 성별이라는 속성의 Domain은 남자와 여자이다

주식별자(기본키, PK)

=>최대유불존

최소성
대표성
유일성
불변성
존재성

키의 종류(p63)

대표성 여부에 따른 식별자의 종류

주식별자

• 유일성

• 다른 엔터티

보조 식별자

• 유일성

생성 여부에 따른 식별자의 종류

내부 식별자

외부 식별자

Multi row Subquery(p135)

Multi row Subquery는 서브쿼리 결과가 여러 개의 행을 반환하는 것으로 다중 행 연산자를 사용해야 한다

다중 행 비교 연산자

차집합을 만드는 MINUS(p148)

MINUS 연산은 두 개의 테이블에서 차집합을 조회함
먼저 쓴 SELECT문에는 있고 뒤에 쓰는 SELECT문에는 없는 집합을 조회하는 것이다
MS-SQL에서는 MINUS와 동일한 연산이 EXCEPT이다(MINUS = EXCEPT)

EQUI(등가) & JOIN(교집합)

조인은 여러 개의 릴레이션을 사용해서 새로운 릴레이션을 만드는 과정이다

윈도우 함수 구조(p159)

ARGUMENTS(인수)

• 윈도우 함수에 따라서 0 ~ N개의 인수를 설정한다

PARTITION BY

• 전체 집합을 기준에 의해 소그룹으로 나눈다

ORDER BY

• 어떤 항목에 대해서 정렬한다

WINDOWING

• 행 기준의 범위를 정한다

• ROWS: 물리적 결과의 행 수

• RANGE: 논리적인 값에 의한 범위

GROUP BY와 윈도우 함수 차이점(p159)

WINDOWING(p160)

ROWS

• 부분집합인 윈도우 크기를 물리적

RANGE

• 논리적인 주소에 의해 행 집합을 지정한다

BETWWEN ~ AND

• 윈도우

UNBOUNDED PRECEDING

UNBOUNDED FOLLOWING

CURRENT ROW

순위 관련 윈도우 함수(p164)

RANK = 동일한 순위는 동일한 값이 부여
ex) 1 2 2 4

DENSE_RANK = 동일한 순위를 하나의 건수로 계산
ex) 1 2 2 3

ROW_NUMBER = 고유의 순위를 부여
ex) 1 2 3 4

집계 관련 윈도우 함수(p166)

SUM : 파티션 별로 합계를 계산한다
AVG : 파티션 별로 평균을 계산한다
COUNT : 파티션 별로 행 수를 계산한다
MAX & MIN : 파티션 별로 최댓값과 최솟값을 계산한다

행 순서 관련 윈도우 함수(p167)

FIRST_VALUE : 파티션에서 가장 처음에 나오는 값을 구한다
MIN 함수를 사용해서 같은 결과를 구할 수 있다

LAST_VALUE : 파티션에서 가장 나중에 나오는 값을 구한다
MAX 함수를 사용해서 같은 결과를 구할 수 있다

LAG : 이전 행을 가지고 온다

LEAD : 윈도우에서 특정 위치의 행을 가지고 온다
기본값이 1이다

Inline view(p172)

Inline view는 SELECT문에서 FROM절에 사용되는 서브쿼리를 의미한다

partition 기능(p184)

• 파티션은 대용량의 테이블을 여러 개의 데이터 파일에 분리해서 저장한다

• 테이블

• 파티션은

• partition은

• 데이터를 조회할 때 데이터의 범위를 줄여서 성능을 향상시킨다

Range partition

• 값의 범위를 기준으로 여러 개의 파티션으로 데이터를 나누어 저장하는 것이다

List partition

• 특정 값을 기준으로 분할하는 방법이다

Hash partition

• database 관리 시스템이 내부적으로 Hash 함수를 사용해서 data를 분할한다

• database 관리 시스템이 알아서 분할하고 관리하는 것이다

Composite partition

• 여러 개의 파티션 기법을 조합해서 사용하는 것이다

Oracle 정규표현식

테이블의 모든 데이터 삭제(p197)

DELETE FROM 테이블명;

• 테이블의 모든 데이터를 삭제한다

• 데이터가 삭제되어도 테이블의 용량은 감소하지 않는다

TRUNCATE TABLE 테이블명;

• 테이블의 모든 데이터를 삭제한다

• 데이터가 삭제되면 테이블의 용량은 초기화된다

TCL(p200)

COMMIT

• COMMIT은 INSERT

ROLLBACK

• ROLLBACK을 실행하면 데이터에 대한 변경 사용을 모두 취소하고 트랜잭션을 종료한다

SAVEPOINT(저장점)

• SAVEPOINT는 트랜잭션을 작게 분할하여

view 장단점(p211)

view란? (view = 가상 테이블)

장점: 보안 기능 , 데이터 관리 간단 , SELECT문이 간단
단점: 연산이 제약 , 구조를 변경할 수는 없다

GRANT(p212)

• GRANT문은 DB 사용자에게 권한을 부여한다

• DB 사용을 위해서는 권한이 필요하며 연결 , 입력 , 수정 , 삭제 , 조회를 할 수 있다.

WITH GRANT OPTION과 ADMIN OPTION(p213)

WITH GRANT OPTION

• 특정 사용자에게

• 권한을 A 사용자가 B에 부여하고 다시 B가 다시 C를 부여한 후에 권한을 취소(Revoke)하면 모든 권한이 회수된다

WITH ADMIN OPTION

• Table에 대한 모든 권한을 부여한다

• 권한을 A

VPN은 두 지점 간의 트래픽들을 암호화해서 누군가가 그 트래픽을 해석할 수 없도록 터널링 한다.

터널링을 통해서 캡슐화되어 있어서 실제로 WireShark 같은 걸로 통해서 트래픽을 도청하려고 보면

IP 등이 알던 것과는 전혀 다르게 되어있어서 해커들이 원하는 정보를 얻을 수 없게 된다.

키를 가지고 데이터를 암호화시키는 거고 터널 내부에 IP CIDR가 있는데 내가 로컬에서 이용하고 있는

데이터베이스의 10.0.0.0/24와 내가 만든 MY-VPC의 172.32.0.0/16이 있는데

터널링 기능을 사용하게 되면 해커가 트래픽을 도청해서 볼 때 172.32.0.0/16이란 CIDR가 없고

10.0.0.0/24라는 CIDR도 없다.

터널 안에서만 왔다 갔다 하는 IP가 따로 정해져 있기 때문에 해커가 도청을 해도 의미가 없게 된다.

(해커한테 트래픽 도청의 의미는 우선적으로 출발지와 목적지의 IP를 먼저 알아야 하는데

터널링 때문에 의미가 없어진다.)

vPN을 이용한 하이브리드 클라우드 구축하기 part 1

https://popcorn-overflow.tistory.com/41?category=711509

https://borntodevelop.tistory.com/
개발이 체질인 나그네

https://geru.tistory.com/40
사이버보안(포트 스캐닝)