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[기술영역][01 소프트웨어 개발] 3. 자료구조와 알고리즘

학습 목표 자료구조의 정의와 분류에 대하여 설명하고, 선형/비선형구조를 활용할 수 있다. 알고리즘의 역할을 이해하고 상황에 따라 적합한 알고리즘을 선택할 수 있다. 핵심 키워드 배열, 리스트, 스택, 큐, 데크, 트리, 그래프, 알고리즘의 정의, 알고리즘 성능 분석, 정렬/탑색 알고리즘 01 자료구조(Data Structure) 가. 정의 자료구조란 자료를 컴퓨터의 기억장치 내에 저장하는 방법으로 다양한 자료를 효율적으로 표현하고 활용할 수 있도록 자료의 특성과 사용용도를 고려하여 조직적, 체계적으로 정의한 것이다. 나. 분류 선형구조와 비선형 구조로 나눌 수 있다. 다. 스택과 큐 1. 스택(Stack) 스택은 선형리스트의 하나의 데이터가 입력된 순서로 기억공간에 저장되어 출력을 하게 되는 자료구조이다..

[기술영역][01 소프트웨어 개발] 2 . 소프트웨어 재사용

2. 소프트웨어 재사용 학습목표 소프트웨어 재사용의 개념, 목적, 대상, 현실 적용방안,효과, 고려사항 등을 이해한다. 역공학의 개념, 필요한 이유, 장점, 고려사항에 대해 이해한다. 핵심 키워드 재사용, 역공학, 코드 재사용, 소프트웨어 표준화, 소프트웨어 유지보수 01 소프트웨어 재사용 가. 소프트웨어 재사용(Reuse) 개요 소프트웨어 재사용은 기존의 소프트웨어 또는 소프트웨어 지식을 활용해, 새로운 소프트웨어를 구축하는 일이다. 1 . 소프트웨어 재사용 배경 품질 및 생산성 저하 CASE(요구분석, 설계, 개발, 유지보수 전반)도구 발달 개발 표준화 준수 및 품질확보 노력 2. 소프트웨어 재사용 정의 사용 소프트웨어 개발관련 지식(기능,모듈,구성등을)표준화하여 개발 생산성을 높이기 위하여 반복적으..

[기술영역][01 소프트웨어개발] 1. 소프트웨어 공학 개요

학습목표 소프트웨어의 특성과 문제점을 설명할 수 있다. 소프트웨어공학의 배경과 목적을 설명할 수 있다. 소프트웨어 개발 프로세스 모델에 대해 설명할 수 있다. 01 소프트웨어 공학의 배경과 목적 가. 소프트웨어 공학 소개 요구사항 분석에서부터 유지보수에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 예상되는 어려움을 해결하기 위한 체계적인 관리와 효율적 업무 수행을 지원해 주는 기술, 기법 등을 제공하는 소프트웨어 공학 기술의 적용이 필요하다. 나. 소프트웨어 공학 배경 하드웨어 공학과 유사한 소프트웨어 공학 개념이 도입 됬지만→ 소프트웨어의 위기(Crisis) → 동시공학(Concurrent Engineering)에 집중 애자일 방법론 다. 소프트웨어 공학의 4가지 중요요소 소프트웨어 공학 : 소프트웨어의 개발, 운용, ..

[설계 및 구축] 9장 도메인과 용어사전의 정의 ,10장 모델의 검토

단원 목표 도메인과 용어사전의 개념을 이해한다. 도메인과 용어사정을 정의하는 방법을 배운다. 9.1 도메인의 정의 9.1.1 도메인 개요 도메인이란 엔티티의 속성들이 가질 수 있는 값들의 집합이다. DBMS에서 도메인이란 엔티티와 속성에 대응하는 테이블의 컬럼에 대한 데이터 타입과 길이를의미한다. 테이블을 생성할 때 컬럼의 데이터 타입과 길이를 지정하는 방법 직접 데이터 타입과 길이를 지정하는방법 도메인을 먼저 정의한 뒤 각 컬럼에 도메인을 지정하는 방법이 있다. 테이블 컬럼에 대해 직접 데이터 타입을 지정하지 않고 도메인을 통하는 이유 동잃한 성격의 데이터를 저장하는 컬럼들 사이에서 데이터 타입이나 길이가 서로 다르게 지정되는 것을 막기 위해서 이다. 9.1.2 도메인의 정의 방법 각 엔티티의 속성들을..

[설계 및 구축]7장 식별자, 관계, 속성의 정의 8장 정규화

단원목표 주식별자 및 관계, 속성을 정의하는 방법을 배운다. 업무 규칙의 필요성 및 내용을 이해한다. 7.1 개요 업무 분석서 및 장부/전표로부터 엔티티를 도출하면 다음은 엔티티들 간의 관계, 각 엔티티의 식별자 및 속성을 정의하는 단계가 된다. 관계의 정의 → 주식별자, 외래식별자의 정의 → 속성의 정의와 같이 설명하지만 실제 모델링에서는 주식별자를 먼저 정의하고 관계와 외래식별자의 정의를 나중에 하는 것이 편리하다. 7.2 주식별자의 정의 7.2.1 주식별자 정의 사례 주식별자(priamary identifier)는 엔티티에 소속된 인스턴스들을 구별하는 기준역할을 하는 속성을 말한다. 주식별자인지 아닌지를 판단하는 기준 만일 어떤 속성 X가 엔티티의 주식별자라면 그 엔티티에 있는 모든 인스턴스들의 속..

[설계 및 구축] 4장 모델링 도구, 5장 업무 분석 , 6장 엔티티의 정의

4장 모델링 도구 단원목표 모델링 도구의 필요성을 이해한다. 모델링 도구를 이용하여 ERD를 작성하는 법을 배운다. 4.1 모델링 도구 개요 CASE 도구: 분석, 설계, 구현, 테스트의 전 과정을 지원하는 S/W로서 문서화 기능까지를 포함하고 있기 때문에 상호 커뮤니케이션에 도움이 됌 4.2 모델링 도구 따라하기 mysql x Toad Data Modeler freeware로 한다. 4.3 관계의 설정 1:N 관계(Identifying Relationship) 1:N 관계 중에서 외래식별자가 주식별자의 일부인 경우에 사용한다. 관계를 맺어주게 되면 새로 추가되는 외래식별자 속성 옆에는 (PFK)로 표시된다. 1:N 관계(Non-Idetifying Relationship) 1:N 관계 중에서 외래식별자가..

[설계 및 구축]PART 02 논리적 데이터베이스 설계 3장

학습 목표 데이터 모델링에 사용되는 개념들을 이해한다. 모델링 도구의 사용법을 익힌다. 현실세계의 업무를 분석하여 이를 모델로 표현하는 방법을 배운다. 실제 데이터 모델링에서 이슈가 되는 문제들을 이해한다. 단원 목표 데이터 모델링의 기본 요소인 엔티티, 속성, 기본 개념을 이해한다. 주식별자와 외래식별자를 이해한다. ERD를 그리는 방법을 익힌다. 3.1 개요 논리적 데이터베이스 설계란 현실세계의 업무를 분석하여 이를 약속된 표기법을 사용하여 개념적 모델(ERD)로 표현하는 과정을 말하며 전체 데이터베이스 설계에서 핵심적인 부분이다. 현실세계 표현 : 엔티티(entity) , 속성(attribute), 관계(relationship) 3.2 엔티티 3.2.1 엔티티의 정의 엔티티는 현실세계를 데이터 관점..

[설계 및 구축] PART 01 데이터베이스 개요 2장

제 2장 정보시스템 구축 절차와 데이터베이스 설계 학습목표 추상화와 모델링의 관계를 이해한다. 현실세계에 대한 추상화 과정을 배운다. 데이터베이스를 설계한다는 것이 무엇을 의미하는지를 이해한다. 정보시스템 구축 과정에서 데이터베이스 설계가 차지하는 위치를 이해한다. 2.1 추상화와 모델링 데이터베이스 설계 과정은 소프트웨어(정보시스템) 개발 과정의 일부이다. 소프트웨어 개발 과정은 곧 현실세계에 대한 추상화 과정으로 설명될 수 있다. 추상화는 모델이라는 수단을 통해 이루어진다. 모델의 대표적인 예 (지도) 모델이란 사람들이 복잡한 현실세계를 쉽게 이해하기 위해 현실세계를 개념화, 단순화시켜 표현한 것이다. 모델링: 모델을 만드는 과정(추상화) 2.2 데이터베이스 설계의 개념 설계란? 데이터베이스 안에 어..

[설계 및 구축]PART 01 데이터베이스 개요 1장

학습 목표 데이터베이스의 기본 개념에 대해 이해한다. 정보시스템에서 데이터베이스의 역할에 대해 이해한다. 정보시스템 구축 절차와 데이터베이스의 설계 절차와의 관계성을 이해한다. 데이터베이스를 설계한다는 것이 무엇인지를 이해한다. 추상화 과정으로서의 데이터 모델링에 대해 이해한다. 제 1장 관계형 데이터베이스의 주요 개념 단원 목표 데이터베이스의 필요성에 대해 이해한다. 관계형 데이터베이스의 기본 용어를 익힌다. 기본키와 외래키의 개념을 이해한다. 기본적인 SQL 문법을 숙지한다. 컴퓨터 분야에서 어떤 개념을 이해하고자 할 때 좋은 방법 중의 하나는 그 개념이 나오게 된 배경과 역사를 살펴보는 것이다. 1.1. 데이터베이스의 역사 1.1.1 파일 시스템의 위기 파일시스템: 파일에 기초하여 자료나 정보를 처..

[데이터베이스 개론] Ch6 관계 데이터 연산

학습목표 관계 데이터 연산의 개념과 종류를 알아본다. 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자의 차이를 이해한다. 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자를 이용해 질의를 표현하는 방법을 익힌다. 관계 해석의 개념을 간단히 정리해본다. 1. 관계 데이터 연산의 개념 관계 대수와 관계 해석은 원하는 데이터를 얻기 위한 처리 절차를 얼마나 자세히 기술하느냐에서 큰 차이를 보인다. 관계 대수로 기술된 데이터 처리 요구는 관계 해석으로도 기술할 수 있고, 관계 해석으로 기술된 데이터 처리 요구를 관계 대수로도 기술할 수 있다. 질의: 데이터에 대한 처리요구(일반적으로) 새로운 데이터 언어가 제안되면 해당 데이터 언어의 유용성을 검증해야 하는데 검증의 기중 역할을 하는 것이 관계 대수와 관계 해석이다. 관계 대수나 관계..