정보시스템감리사 289

조달관리_공급자선정(확정가계약, 원가정산계약, 시간자재계약), 조달관리 계획수립, 고정가, 변동가

▣ 조달관리_공급자선정(확정가계약, 원가정산계약, 시간자재계약) ① 확정가 계약 (Fixed Price Contract) 고정가 계약 제품 또는 서비스에 대해 이미 설정된 고정가 총액으로 계약하는 방식 사업규모를 예측할 수 있는 프로젝트의 경우 사용 구매자(발주자)가 선호함 FFP(Firm Fixed Price) (확정 고정가 계약) Turn-Key 계약으로 불림 - 가장 일반적인 계약 유형이며, 착수단계에서 가격 설정 - 계약 가격이 유지되기 때문에 작업 범위의 변경 불가 (∴ 구매 조직이 선호, 공급자 입장에서는 원가 추정에 가장 유의해야 함) - 성과 미달로 인한 원가 상승은 공급자 책임 - 계약시 합의된 확정금액, 업무 범위가 명확할 때 적용, 공급자 위험부담이 가장 높음 FPIF(Fixed Pr..

사업관리 2021.09.04

뷰(VIEW) 갱신 제약사항_함수가 사용된 산술식, 집계함수, 집합연산, DISTINCT, GROUP BY, HAVING, 조인 등 / 뷰 장점, 단점, WITH CHECK OPTION

▣ 뷰 갱신 제약사항_함수가 사용된 산술식, 집계함수, 집합연산, DISTINCT, GROUP BY, HAVING, 조인 등 / 뷰 장점, 단점 - 뷰의 열이 상수나 산술 연산자 또는 함수가 사용된 산술 식으로 정의된 경우 - 집계 함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등)가 사용된 경우 - 집합 연산(UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT/MINUS 등)이 사용된 경우 - DISTINCT, GROUP BY, HAVING이 사용된 경우 - 두 개 이상의 테이블이 연관되어 정의된 경우 - 변경할 수 없는 뷰를 기초로 정의된 경우 - 기타 순환관계 전개처리(CONNECT BY … START WITH), ROWNUM 등이 사용된 경우 ▣ 뷰 장점, 단점 구분 설명 장점 ..

데이터베이스 2021.09.03

타임스탬프 순서 기법, 토마스 기록규칙

▣ 타임스탬프 순서 기법 타임스탬프(TS)란 시스템이 트랜잭션을 유일하게 식별하기 위해 부여한 식별자임 통상적으로 타임스탬프는 트랜잭션이 시스템에 들어오는 순서대로 부여되기 때문에 트랜잭션의 실행 시작 시간으로 생각함 1. 타임스탬프 순서 규약 1) 트랜잭션 Ti가 read(x)를 수행하려 할 때 : - TS(Ti) ≥ write_TS(x)이면, read(x)를 허용하고, read_TS(x) ← max{ read_TS(x), TS(Ti) } - 아니면, read(x)를 거부하고, Ti를 취소시켜 복귀시킴 2) 트랜잭션 Ti가 write(x)를 수행하려 할 때 : - TS(Ti) ≥ read_TS(x)이고, TS(Ti) ≥ write_TS(x)이면, write(x)를 허용하고 write_TS(x) ← TS..

데이터베이스 2021.09.03

2단계 로킹 규약(2 phase locking protocol), 공유로크 shared lock, 배타적로크 exclusive lock, 2PL

▣ 2단계 로킹 규약(2 phase locking protocol) - 직렬 가능성을 보장할 수 있는 규약으로 모든 트랜잭션들이 lock와 unlock연산을 다음과 같이 두 단계로 구분하여 실행해야 함 확장단계 (Growing Phase) 트랜잭션은 새로운 lock 연산만 실행가능, unlock 연산 실행 불가 축소단계 (Shrinking Phase) 트랜잭션은 새로운 unlock 연산만 실행 가능, 일단 unlock 연산을 실행하면 lock 연산 더 이상 실행 불가 - Read Lock(읽기 로크) : 항목 X에 ReadLock을 수행한 경우, 다른 트랜잭션의 ReadLock은 허용함, Shared Lock(공유 로크)라고도 하며, WriteLock은 허용하지 않음 / 다른 트랜잭션에서 ReadLock..

데이터베이스 2021.09.03

데이터 접근 제어_접근 통제_DAC, MAC, RBAC, 벨라파둘라(Bell - Lapadula)모델, 비바(BIBA) 모델, 클락-윌슨(Clark-Wilson), 만리장성 모델강제적 접근 통제(MAC) 모델, 무결성, 보안, 스테노가그래피, 기밀성

▣ 데이터 접근 제어_접근 통제_DAC, MAC, RBAC, 벨라파둘라(Bell - Lapadula)모델, 비바(BIBA) 모델, 클락-윌슨(Clark-Wilson), 만리장성 모델강제적 접근 통제(MAC) 모델, 무결성, 보안, 스테노가그래피, 기밀성 구분 설명 임의 보안 기법 (재량 접근 제어, 간접 접근 제어, DAC : Discretionary Access Control) - 권한을 사용자에게 부여할 때 읽기, 쓰기, 수정 등의 지정된 형태로 부여하는 방법 - 사용자들에게 특정 데이터 파일, 레코드 또는 필드들을 지정된 모드로 접근할 수 있는 권한을 부여하기 위해 사용 - 대부분의 상용 DBMS가 지원 - GRANT/REVOKE 기법, 뷰 기법 강제 보안 기법 (필수 접근 제어, 직접 접근 제어,..

보안 2021.09.03

MVC 모델_Model, View, controller, 구조스타일, 소프트웨어 아키텍처, 브로커

▣ MVC 모델_Model, View, controller, 구조스타일, 소프트웨어 아키텍처, 브로커 MVC 는 Model, View, Controller의 약자임 Model : 프로그램에서 사용되는 실제 데이터 저장 및 데이터 조작 로직을 처리하는 부분 View : 사용자에게 실제로 제공되어 보여지는 UI부분 Controller : 사용자의 입력처리와 흐름 제어를 담당 ▶ MVC 모델 작동 순서 1. Controller로 사용자의 입력 들어옴 2. Controller로 Model에 데이터 업데이트를 하고 Model 호출함 3. Model은 해당 데이터로 보여줄 View를 업데이트하여 화면에 보여 주게 됨 ▶ MVC 모델 단점 View와 Model이 서로 의존적 ▣ MVP 모델 ▶ MVP 모델 작동 순서..

모듈화 응집도, 결합도 우논시절통순기, 내공외제스자

▣ 응집도, 결합도 1. 응집도 - 하나의 모듈 내부의 처리 요소들간의 기능적 연관성을 측정하는 척도 - 응집도는 모듈의 독립성을 나타내는 개념으로, 모듈 내부 구성요소 간 연관 정도 - 응집도의 유형은 우연적공통>외부>제어>스탬프>자료 * 내공외제스자 2015년 40번 정답 : 3번 응집도는 모듈 내부의 요소를 대상으로 하므로 우선 모듈과 내부요소가 무엇인지 파악해야 함 문제 소스코드에서 모듈은 setValue함수라고 할 수 있고, 내부 요소는 2개의 각 if문임 응집도는 모듈 내부 요소간의 관계를 보는 것인데, 문제를 보면 각 요소들(if문)은 단지 if문이라는 공통점만 있을 뿐 서로 큰 관련은 없음 -> 논리적 응집 결합도는 모듈 간의 관련성을 보는 것으로, 문제 소스코드에서 한 모듈은 setVal..

SW 개발 방법론_나선형 모델(spiral model)_계획수립, 위험분석, 개발, 평가

▣ SW 개발 방법론_나선형 모델(spiral model)_계획수립, 위험분석, 개발, 평가 2015년 26번 정답 : 1번 계획수립 - 위험분석 - 개발 - 평가 계획수립 계획 및 요구분석 단계 혹은 계획 및 요구정의 단계 프로젝트 목표를 명확히 하고, 제약 조건이 무엇인지 파악하며, 이를 통해 전체적인 계획을 수립 사용자의 요구를 파악하여 기능 및 비기능 요구사항을 정의하고 분석 위험분석 전체 프로젝트의 위험을 최소화하기 위해 위험을 분석하는 단계를 추가한 것임 위험 분석이라는 것은 가능한 위험 요소를 찾아 목록화 하고 위험 예방 대책을 논의 위험 요소를 평가하여 개발에 얼마나 영향을 주는지를 분석하는 것임 위험 분석 단계는 위험을 최소화 하는것이 목적임 만약 위험이 너무 크다면 프로젝트를 종료할 수..

오분류표 (confusion matrix), 정분류율, 오분류율, 재현율(민감도), 정밀도, 정확도, 특이도, F1 Score, 정보검색모델

▣ 오분류표 (confusion matrix), 정분류율, 오분류율, 재현율(민감도), 정밀도, 정확도, 특이도, F1 Score, 정보검색모델 - 정분류율 (Accuracy): 전체 데이터 중 예측한게 맞을 확률 - 오분류율 (Error Rate) : 1-정분류율 - 재현율 or 민감도(Recall or Sensitivity) : 실제 Positive로 나온 데이터 중 Positive로 예측한 데이터 - 정확도 or 정밀도(Precison) : 예측을 Positvie로 한 데이터 중 실제 Positive로 나온 데이터 - 특이도(Specificity) : 실제 Negative로 나온 데이터 중 Negatvie로 예측한 데이터 - F1 Score(조화평균) : 2*(정밀도*재현율)/(정밀도+재현율)=2*..

데이터베이스 2021.08.29

데이터마이닝_연관규칙(Association)_지지도, 신뢰도, 향상도, Apriori, 빈발항목

▣ 연관규칙(Association)_지지도, 신뢰도, 향상도, Apriori, 빈발항목 - 항목들 간의 관계를 얻기 위해 한 항목의 존재가 다른 항목의 존재를 암시하는 조합을 발견하는 분석 방법 - 동시에 발생한 사건 간의 관계 정의 - 지지도는 X->Y = Y->X (상호대칭) - 신뢰도는 X->Y ≠ Y->X (지지도가 낮아도 신뢰도가 높은 경우 유용한 규칙) - 향상도는 X->Y = Y->X (상호대칭) L > 1 : 양의 상관관계 (같이 구매할 확률 높음) L < 1 : 음의 상관관계 (같이 구매할 확률 낮음) L = 1 : 독립적 상관관계 (서로 영향 미치지 않음) ▣ Apriori 알고리즘 Apriori 원리 전체 거래 중 A, B가 포함되는 거래 빈도는 A, B, C가 포함되는 거래 빈도보다..

데이터베이스 2021.08.29