Computer Science/정보처리기사

22년 3월 5일 토요일 1시 시험을 따끈따끈하게 보고 왔습니다 ! 정보처리기사 시험은 본 다음에 큐넷 홈페이지에서 당일 오후에 답이 공개 되어 미리 채점을 해 볼 수 있습니다 !! 정보처리기사 시험은 총 150분으로 진행되고 5과목으로 이루어져 있습니다 컴공과라면 전공시간 때 한번씩은 훑게 될 내용으로 이루어져 있고, 개인적으로 1 ~ 4 과목은 CS 상식으로 많이 커버 가능한 문제들이라면 마지막 5 단원은 좀 자잘한 암기할 거리가 많아서 시간을 조금 투자하는 것이 좋아보입니다 .. 특히 3단원 DB 문제들은 정말 학교 수업만 잘 들어도 괜찮았던 것 같군요 그리고 2단원도 코드 실행 결과 묻는 것들 나오는데 이런건 안외워도 되니깐 오히려 좋아.. 그래도 정보처리기사가 매주 있는 시험도 아니니 ㅠ 한방에..
1. 소프트웨어 설계 #1 플랫폼 성능 특성 분석 기법 : 성능 테스트, 산출물 점검, 사용자 인터뷰 사용자 인터뷰 - 현행 플랫폼 사용자 인터뷰를 통해 속도의 적정성 확인 성능 테스트 - 현행 플랫폼을 대상으로 성능, 부하 테스트 수행 산출물 점검 - 현행 플랫폼과 유사한 타사 제품의 성능 자료 분석 #4 객체 지향 방법론 종류 Jacobson (야콥슨) : 유즈케이스에 의한 접근 방법으로 유즈 케이스를 모든 모델의 근간으로 활용하는 객체 지향 방법론 종류 럼바우 : 객체지향 분석, 시스템 설계, 오브젝트 설계 및 구현의 4단계로 구성 럼바우의 객체 지향 분석 철차는 객체 모델링 (시스템의 정적 구조 표현)-> 동적 모델링 (객체의 제어 흐름/상호 반응 표현)-> 기능 모델링 (데이터 값의 변화 과정 ..
1. 소프트웨어 설계 #2 DFD(데이터 흐름도) 구성요소에 대한 표기법 처리기 (Process) : 입력된 데이터를 원하는 형태로 변환하여 출력하기 위한 과정으로, DFD에서는 원(O)으로 표시 데이터 흐름 (Data Flow) : DFD의 구성요소들 간의 오가는 데이터 흐름을 나타내며 DFD에서는 화살표(->)로 표시 데이터 저장소 (Data Store) : 데이터가 저장된 장소이고 평행선(=) 으로 표시하며, 평행선 안에는 데이터 저장소의 이름을 넣음 단말 (Terminator) : 부 엔티티는 프로세스 처리 과정에서 데이터가 발생하는 시작과 종료를 나타내고, 사각형으로 표시하며 사각형 안에는 외부 엔티티의 이름을 넣음 #7 요구사항 관리도구 헬릭스 RM(Helix RM), 지라 (Jira), 오르..
1. 암호 알고리즘 (Encryption Algorithm) : 데이터의 무결성 및 기밀성 확보를 위해 정보를 쉽게 해독할 수 없는 형태로 변환하는 기법 2. 암호 알고리즘 방식 1) 양방향 방식 a. 대칭키 암호 방식 - 암호화와 복호화에 같은 암호 키를 쓰는 알고리즘이다. 블록 암호 방식 긴 평문을 암호화하기 위해 고정 길이의 블록을 암호화하는 블록 암호 알고리즘을 반복하는 방법 ex) DES, AES, SEED 스트림 암호 방식 매우 긴 주기의 난수열을 발생시켜 평문과 더불어 암호문을 생성하는 방식 ex) RC4 b. 비대칭 키 암호 방식 (= 공개키 암호 방식) - 사전에 개인키를 나눠 가지지 않은 사용자들이 안전하게 통신하는 방식이다. - 공개키로 암호화된 메세지는 반드시 비밀키로 복호화해야 한..
1. SW 개발 보안의 구성 요소 : 기밀성, 무결성, 가용성 기밀성 : 인가되지 않은 개인 혹은 시스템 접근에 따른 정보 공개 및 노출을 차단하는 특성 무결성 : 정당한 방법을 따르지 않고서 데이터가 변경될 수 없으며, 데이터의 정확성 및 완전성과 고의/악의로 변경하거나 훼손 또는 파괴되지 않음을 보장하는 특성 가용성 : 권한을 가진 사용자나 앱이 원하는 서비스를 지속 사용할 수 있도록 보장하는 특성 2. 입력 데이터 검증 및 표현 취약점 XSS (Cross Site Script) : 검증되지 않은 외부 데이터가 포함된 웹페이지가 전송되는 경우, 사용자가 해당 웹페이지를 열람함으로써 웹페이지에 포함된 부적절한 스크립트가 실행되는 공격 사이트간 요청 위조 (CSRF) : 사용자가 자신의 의자와는 무관하게..
1. 빅데이터 기술 1. 비정형 데이터 수집 1) 척와 (Chukwa) : 분산된 각 서버에서 에이전트를 실행하고, 컬렉터가 에이전트로부터 데이터를 받아 HDFS에 저장 2. 정형 데이터 수집 1) 스쿱 (Sqoop) : 커넥터를 사용하여 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)에서 HDFS로 데이터를 수집 3. 분산 데이터 저장 1) HDFS : 대용량 파일을 분산된 서버에 저장하고, 그 저장된 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하는 하둡 파일 시스템 2) 하둡 : 오픈 소스를 기반으로 한 분산 컴퓨팅 플랫폼. 일반 PC급 컴퓨터로 가상화된 대형 스토리지를 형성하고 그 안에 보관된 거대한 데이터 세트를 병렬로 처리할 수 있도록 개발된 자바 소프트웨어 프레임워크 4. 분산 데이터 처리 1) 맵리듀스 : 대용..
1. 클라우드 컴퓨팅 : 가상화된 컴퓨터 시스템 리소스를 제공하고, 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 클라우드 (인터넷)에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술이다. 구성 가능한 컴퓨터 자원에 대해 어디서나 접근할 수 있다. 1) 분류 사설 클라우드 , 공용 클라우드, 하이브리드 클라우드 2) 클라우드 컴퓨팅 유형 유형 설명 인프라형 서비스 (IaaS) 서버, 스토리지 같은 시스템 자원(HW)를 클라우드로 제공하는 서비스 컴퓨팅 자원에 운영체제가 어플리케이션 등의 소프트웨어 탑재 및 실행 하위의 클라우드 인프라를 제어하거나 관리하지 않지만 스토리지, 어플리케이션에 대해서는 제어권을 가짐 플랫폼형 서비스 (PaaS) 인프라를 생성, 관리하는 복잡함 없이 어플리케이션을 개발, 실행, 관리할 수 있게 플랫폼을 제공하..
1. 인공지능 : Artificial Intelligence 인간의 지적 능력을 인공적으로 구현하여 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동과 사고를 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어이다. 인공지능 수준에 따른 분류 수준 1 : 단순 제어 프로그램 수준 2: 고전적인 인공지능 (적절한 판단을 내리기 위해 추론/탐색을 하거나 기존에 보유한 지식 베이스를 기반으로 판단하는 시스템) 수준 3 : 기계학습 인공지능 (정제되어진 데이터를 바탕으로 학습하고 문제 해결을 위한 해결책을 판단하는 인공지능 시스템) 수준 4: 딥러닝 인공지능 (대규모의 데이터를 기반으로 자동적으로 학습하고 복잡한 문제 해결을 위해 사용되는 인공지능 시스템) 2. 머신러닝 (기계 학습) 인공지능의 분야 중 하나로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨..
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