1D1C

1회 정기시험 필기 접수기간입니다. 필기 접수를 위해선 큐넷에 들어갑니다.

큐넷에 들어가서 회원가입 / 로그인을 해줍니다.

사진이 등록이 안되어 있다면 먼저 사진을 등록하기 위해 마이페이지 > 개인정보관리 > 개인정보 수정으로 들어갑니다.

비밀번호를 입력 후 우측에 있는 사진등록을 눌러줍니다.

다음으로 사진선택을 눌러 본인의 증명사진을 등록 후 사이즈를 조절한 다음 수정 완료를 눌러줍니다.

마지막으로 가장 아래의 완료를 눌러 수정을 마무리합니다.

사진을 등록했다면 다음으로 메인 페이지에서 원서 접수를 눌러줍니다.

원서접수 신청이 뜨면 가장 상단에 있는 정기 기사 1회 필기 접수하기 버튼을 눌러줍니다.

응시 종목명에서 돋보기 아이콘 옆을 눌러 정보처리 기사를 선택해줍니다.

선택하면 상단에 응시종목 : 정보처리기사라고 나오게 됩니다.

하단에 동의합니다를 체크 후 다음을 눌러줍니다.

4학년 재학중이라면 학적 상태에 졸업예정으로 선택 후 진단 결과 보기를 눌러줍니다.

진단 결과가 응시 가능으로 나오고 가능한 자격이 나오게 됩니다. 그러면 스크롤을 아래로 내려 다음을 눌러줍니다.

다음으로 기초정보를 선택하게되고 다 선택 후 다음을 눌러줍니다.

다음으로 장애여부를 선택하게 되고 여부에 따라 선택 후 다음을 눌러줍니다.

다음으로 고사장을 선택하게 되는데 지역과 구를 선택 후 조회를 누르면 제일 하단에 그 지역구에 있는 고사장이 나오게 됩니다. 그 후 원하는 고사장을 선택하게 되면 그 고사장의 정보가 나오게 되고 그 장소로 선택하길 원하면 접수하기 버튼을 누르고 다른 곳으로 하고 싶으면 다시 선택을 눌러줍니다.

다음으로 결제입니다. 접수 종목과 장소 및 일시를 확인 후 가상 입금 시간 변경 안내사항을 확인하였습니다. 에 체크 후 결제하기 버튼을 눌러줍니다.

결제 수단은 신용카드, 실시간계좌이체, 가상계좌(무통장입금) 중 선택하면 됩니다.

가상계좌를 선택 후 결제를 누르면 아래와 같이 창이 바뀌게 됩니다.

입금 기한 안에 입금 금액을 입금하면 됩니다.

아래는 입금 기한과 취소/환불 수수료입니다.

응시료를 입금 후 마이페이지 > 원서접수관리 > 원서접수내역으로 접수 상태가 접수 완료로 됐습니다.

수험표 출력을 원할 땐 하단에 수험표 출력을 누르고 다음 페이지에서도 동의합니다 체크 후 수험표 출력을 눌러줍니다.

필기 정리 보기

2020 정보처리기사 정보 보기

먼저 구글 캘린더에 접속해 좌측 하단의 다른 캘린더에서 다른 캘린더 추가 > 새 캘린더 만들기를 눌러줍니다.

이름과 설명을 넣은 후 캘린더 만들기를 눌러줍니다.

캘린더를 만들고 내용을 추가해줬다면 해당 캘린더에 커서를 올려 점 세개 아이콘을 눌러줍니다.

다음으로 설정 및 공유를 눌러줍니다.

먼저 액세스 권한이 비활성화 되어있으면 체크하여 공개 사용 설정을 활성화 시켜 줍니다.

다음으로 캘린더 통합에서 삽입 코드를 복사해줍니다.

코드를 복사했다면 티스토리 글쓰기에서 글쓰기 모드를 기본모드에서 HTML로 전환 후 해당 코드를 넣어줍니다.

적용된 캘린더 화면은 아래와 같습니다.

이제 여기서 옵션에 값을 넣어주면 캘린더의 크기를 조절할 수 있습니다.

아래의 캘린더는 frameborder=1, width=400, height=300으로 설정한 캘린더입니다.

border은 0이나 1로만 설정이 가능합니다.

자료출처 : 이온의 일상https://ionslife.tistory.com/tag/%EA%B5%AC%EA%B8%80%EB%8B%AC%EB%A0%A5%20%EB%B8%94%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%97%90%20%EB%84%A3%EA%B8%B0

작업을 하고 push를 하려는데 failed to push some refs to "레포지토리명"의 오류가 뜨는 경우가 있습니다.

이럴 경우는 github 원격 레포지토리에서 pull을 하여 동기화해줘야 합니다.

git pull origin

pull의 결과가 제대로 되었다면 다시 push를 해준다면 제대로 업로드가 되는 것을 확인할 수 있습니다.

정규화(Normalization)

정규화의 개념

- 관계형 데이터베이스에서 정확성을 더욱 유지하기 위해 스키마를 쪼개는 과정

- 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행

정규화의 목적

- 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지

- 이상의 발생을 방지 및 자료 저장 공간의 최소화

이상(Anomaly)

- 사용자의 의도와는 상관없이 데이터가 삽입, 삭제, 갱신되는 현상

정규화 과정

- 1NF -> 2NF -> 3NF -> BCNF -> 4NF -> 5NF

- 1NF(제1 정규형)

    -> 릴레이션에 속한 모든 값들이 원자 값으로만 구성

- 2NF(제2 정규형)

    -> 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족

    -> 완전 함수적 종속 : 기본키에 의해서 속성이 결정

    -> 부분 함수적 종속 : 기본키의 일부에 의해 속성이 결정

    -> 아래와 같이 학번과 과목 코드가 기본키인 릴레이션이 있을 때

    -> 과목 점수는 기본키(학번, 과목 코드)를 가지고 알 수 있음 = 완전 함수적 종속

    -> 이름은 기본키의 일부(학번)를 가지고 알수 있음 = 부분 함수적 종속

- 3NF(제3 정규형)

    -> 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않음

    -> 이행적 종속 : A → B, B → C 일 때 A → C를 만족하는 관계

- BCNF(Boyce-Codd정규형)

    -> 결정자가 모두 후보키

- 4NF(제4 정규형)

    -> 릴레이션에 다치 종속이 성립하는 경우 모든 속성이 함수적 종속 관계를 만족

- 5NF(제5 정규형)

    -> 모든 조인 종속이 후보키를 통해서만 성립

반정규화(Denormalization)

반정규화의 개념

- 정규화된 데이터를 다시 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위해

- 과도한 정규화로 성능이 떨어졌을 때 실행

반정규화의 종류

- 테이블 통합

    -> 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행

    -> Not NULL, Default, Check 등의 제약조건을 설계하기 어려움

- 테이블 분할

    -> 테이블을 수평 또는 수직으로 분할

- 중복 테이블 추가

    -> 여러 테이블에서 데이터를 추출해서 사용해야 하거나 다른 서버에 저장된 테이블을 이용해야 하는 경우 수행

- 중복 속성 추가

    -> 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가

시스템 카탈로그

시스템 카탈로그의 의미

- 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스

- 데이터 사전(Data Dictionary)이라고도 함

시스템 카탈로그 저장 정보

- 시스템 카탈로그에 저장되는 정보를 메타 데이터라고 함

- 메타 데이터 : 데이터에 대한 설명. 메타 데이터가 모이면 데이터 사전이 됨

- 메타 데이터의 유형

    -> 데이터 베이스 객체 정보 : Table, Index, View 등의 구조 및 통계 정보

    -> 사용자 정보

    -> 테이블의 무결성 제약 조건 정보

    -> 함수, 프로시저, 트리거 등에 대한 정보

시스템 카탈로그의 특징

- 시스템 테이블로 구성되어 있어 SQL문으로 검색해 볼 수 있음

- DML(INSERT, DELETE, UPDATE) 문으로 갱신이 불가능

필기 정리

관계형 데이터베이스의 제약 조건 - Key

Key의 개념

- key는 데이터베이스에서 조건에 맞는 튜플을 찾거나 정렬할 때 튜플을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 속성

Key의 종류

- 후보키

    -> 기본키로 사용할 수 있는 속성

    -> 유일성과 최소성의 성질을 만족

- 기본키

    ->후보 키 중에서 선정된 Main Key로 중복된 값을 가질 수 없음

    ->후보 키의 부분집합

    -> NULL 값을 가질 수 없음(=개체 무결성)

    -> NULL 값 : 정보의 부재를 나타내기 위해 사용하는 값. 0의 값이 아님

- 대체키

    ->후보 키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키

- 슈퍼키 

    -> 한 가지 속성일 땐 Key가 될 수 없지만 여러 속성이 뭉쳐서 Key의 속성을 가짐

    -> 유일성의 성질을 만족

- 외래키

    -> 다른 릴레이션의 기본 키를 참조한 것

    ->외래 키의 값은 참조한 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함(=참조 무결성)

관계형 데이터베이스의 제약조건 - 무결성

무결성의 개념

- 무결성은 데이터베이스의 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 실제 값이 일치하는 정확성을 의미

무결성의 종류

- 개체 무결성 : 기본키를 구성하는 어떤 속성도 NULL 값이나 중복 값이면 안됨

- 도메인 무결성 : 속성의 값이 도메인에 속한 값이어야 함

- 참조 무결성 : 외래 키의 값은 참조한 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함

- 사용자 정의 무결성 : 속성 값들은 사용자가 정의한 제약 조건에 만족해야 함

무결성 강화

- 애플리케이션

    -> 무결성 조건을 검증하는 코드를 데이터를 조작하는 프로그램 내에 추가

    -> 사용자 정의 같은 복잡한 무결성 조건의 구현이 가능

- 데이터베이스 트리거

    -> 트리거 : 데이터베이스 시스템에 이벤트가 발생할 때마다 자동으로 수행되는 절차형 SQL

- 제약 조건

    -> 데이터베이스 제약 조건을 설정하여 무결성을 유지

관계 대수 및 관계 해석

관계 데이터 언어

- 관계 대수 : 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해 유도하는 것을 기술하는 절차적 언어

- 관계 해석 : 관계 데이터의 연산을 표현하는 비절차적 언어

관계 대수의 연산자

- Select

    -> 조건을 만족하는 튜플을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산

    -> 수평 연산이라고 함

    -> 연산자의 기호는 시그마(σ)를 사용

    -> 표기 형식 : σ<조건>(R) (여기서 R은 릴레이션을 의미)

    -> ex) σ평균>80 (성적) : 성적 릴레이션에서 평균값이 80 이상인 튜플을 구함

- Project

    -> 속성만 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산

    -> 수직 연산이라고 함

    -> 연산 결과에 중복이 발생하면 제거

    -> 연산자의 기호는 파이(π)를 사용

    -> 표기 형식 : π<조건>(R)

    -> ex) π이름, 평균(성적) : 성적 릴레이션에서 이름, 평균 속성을 추출

- Join

    -> 두 릴레이션을 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산

    -> Join의 결과로 만들어진 릴레이션의 차수는 두 차수의 합

    -> Join의 결과는 교차곱(Cartesian Product)을 수행 후 Select 한 것과 같음

    -> 연산자의 기호는 ⋈를 사용

    -> 표기 형식 : R⋈키 속성 r=키 속성 sS

    -> ex) 성적⋈이름=이름 명부 : 성적 릴레이션과 명부 릴레이션을 이름 속성을 기준으로 합침

    -> 자연 조인 : Join의 조건이 같을 때 동일한 속성이 두 번 나타나 중복된 속성을 제거하여 한번만 표기하는 방법

    -> 자연 조인이 성립되려면 두 릴레이션의 속성명과 도메인이 같아야 함

- Division

    -> R ⊃ S인 두 릴레이션이 있을 때, R의 속성이 S의 속성의 값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

    -> 연산자의 기호는 ÷를 사용

    -> 표기 형식 : R [속성 r ÷ 속성 s] S

    -> ex) 성적 [평균 ÷ 기준] 기준

- 일반 집합 연산자

    -> 합집합(∪) : 두 릴레이션의 튜플의 합집합. 중복되는 튜플은 제거

    -> 교집합(∩) : 두 필레이션의 튜플의 교집합.

    -> 차집합(-) : 두 릴레이션의 튜플의 차집합.

    -> 교차곱(×) : 두 릴레이션의 튜플들의 순서쌍. 차수(Degree)는 서로 더한 값 카디널리티(Cardinality)는 서로 곱한 값

필기 정리

티스토리에서 코드블럭을 이용해서 코드를 넣을때 highlight.js를 이용해서 꾸미는 방법 말고 티스토리에서 제공하는 플러그인을 이용해 꾸미는 방법이 있습니다.

highlight.js 사용법 확인하기

블로그 관리 > 플러그인에 들어가 아래로 내리다보면 코드 문법 강조라는 플러그인이 있습니다.

원하는 테마를 선택 후 적용을 누르면 바로 적용이 됩니다.

아래는 테마의 예시입니다. 언어는 C++입니다.

먼저 https://highlightjs.org/링크로 들어가줍니다.

아래와 같이 창이 뜨게 되면 Get Version 버튼을 눌러줍니다.

화면을 아래로 내리면 Custom package가 있습니다. 이제 여기서 원하는 언어를 선택할 수 있습니다.

원하는 언어를 체크 후 아래의 Download를 눌러줍니다.

다운받은 파일을 다운받아 압축을 풀어보면 아래와 같이 구성되어 있습니다.

이 중 styles 폴더 안에 있는 css 파일 하나와 highlight.pack.js 파일을 업로드 해야합니다. 

원하는 css 파일을 선택하는 방법은 https://highlightjs.org/static/demo/에서 확인할 수 있습니다.

왼쪽 배너의 Styles에 이름을 클릭하면 언어별로 적용되는 것을 확인할 수 있습니다.

이제 스타일을 선택했다면 블로그 관리 > 스킨편집에 들어와 우측의 html 편집 버튼을 눌러줍니다.

그 후 HTML / CSS / 파일 업로드 탭에서 파일업로드를 선택 후 하단의 추가 버튼을 눌러 highlight.pack.js와 css 파일을 추가해 줍니다.

추가가 되었다면 HTML 탭을 눌러 <head>와 </head> 사이에 아래의 코드를 넣어줍니다. 이제 여기서 .css 앞에는 본인이 선택한 css 파일의 이름을 넣어줘야합니다. 

<link rel="stylesheet" href="./images/androidstudio.css">
<script src="./images/highlight.pack.js"></script>
<script>hljs.initHighlightingOnLoad();</script>

코드를 넣어준 후 적용을 누르면 코드 하이라이팅이 적용된 것을 확인할 수 있습니다.

식별자

식별자의 정의

- 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스(구체적인 데이터 값)를 유일하게 구분 지을수 있는 것

식별자의 분류

- 대표성 여부 : 개체를 유일하게 식별할 수 있음

    -> 주 식별자

        * 개체를 대표하는 유일한 식별자 ex) 학번

        * 주 식별자의 특징 : 유일성, 최소성, 불변성, 존재성

    -> 보조 식별자 : 주 식별자를 대신하여 개체를 식별할 수 있는 것 ex) 주민번호

- 스스로 생성 여부

    -> 내부 식별자 : 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자

    -> 외부 식별자 : 다른 개체와의 관계에서 만들어지는 식별자

- 단일 속성 여부

    -> 단일 식별자 : 주 식별자가 한 가지 속성으로 구성된 식별자

    -> 복합 식별자 : 주 식별자가 두 개 이상의 속성으로 구성된 식별자

- 대체 여부

    -> 원조 식별자(=본질 식별자) : 업무에 의해 만들어지는 가공되지 않은 원래의 식별자

    -> 대리 식별자(=대리 식별자) : 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자

E-R(개체-관계) 모델

E-R 모델의 개요

- E-R 모델은 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것

데이터베이스 설계 순서
- 요구 조건 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현
- 개념적 설계 : 개념 스키마, E-R 모델, 트랜잭션 모델링

- 피터첸에 의해 제안되어 기본적인 구성 요소가 적립

- 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사

E-R 다이어그램

- E-R 모델의 기본 아이디어를 쉽게 기호를 사용하여 시각적으로 표현한 것

- 표기법에는 피터 첸 표기법, 정보 공학 표기법 등이 있다.

피터 첸 표기법

- 사각형 : 개체 타입

- 마름모 : 관계 타입

- 타원 : 속성 타입

- 이중 타원 : 복합 속성

- 밑줄 타원 : 기본키 속성

- 복수 타원 : 복합 속성

- 관계 : 1:1, 1:N, N:M 같은 관계에 대한 대응 수

정보 공학 표기법

- 관계 표시 기호

    -> | : 1 

    -> O : 0

    -> < : N

관계형 데이터베이스의 구조

관계형 데이터베이스

- 개체, 속성, 관계를 모두 표로 표현

- 간결하고 보기 편하며 다른 데이터베이스로의 변환이 용이

관계형 데이터베이스의 구조

- 튜플

    -> 릴레이션을 구성하는 각각의 행

    -> 튜플의 수를 카디널리티(Cardinality)라고 함

- 속성

    -> 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적인 단위

    -> 개체의 특성을 기술

    -> 속성의 수를 디그리(Degree) 또는 차수라고 함

- 도메인

    -> 속성이 취할 수 있는 값의 범위

    -> ex) 학년의 도메인 : 1~4

릴레이션의 특징

- 튜플

    -> 똑같은 튜플이 있을 수 없음. 모두 상이하다

    -> 튜플에는 순서가 없음

    -> 튜플의 삽입, 삭제로 인해 시간에 따라 변함

- 속성

    -> 속성의 명칭은 유일해야 하지만 속성을 구성하는 값은 다를 수 있음

    -> 속성에는 순서가 없음

    -> 속성들은 원자 값(Atomic-Value)를 가짐

필기 정리