Q. 모델링은 현실세계에 대해서 표현하는 것으로 이해할 수 있다. 다음 중 모델링의 특징으로 가장 부적절한 것은?
① 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있음. ② 시스템 구현만을 위해 진행하는 사전단계의 작업으로서 데이터베이스 구축을 위한 사전작업의 의미가 있음. ③ 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있음. ④ 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐.
해설 : 모델링은 단지 시스템 구현만을 위해 수행하는 작업(Task)이 아니며, 시스템 구현을 포함한 업무 분석 및 업무 형상화를 하는 목적도 있다.
※ 발생 시점에 따른 엔티티의 분류
- 기본/키 엔티티(Fundamental Entity, Key Entity)
- 중심 엔티티(Main Entity)
- 행위 엔티티(Active Entity)
문제 2
Q. 다음 설명 중 데이터 모델링이 필요한 주요 이유로 가장 부적절한 것은?
① 업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현한다. ② 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위한 것이다. ③ 데이터베이스를 구축하기 위한 용도를 위해 데이터모델링을 수행하고, 업무에 대한 설명은 별도의 표기법을 이용한다. ④ 데이터모델링 자체로서 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미를 가지고 있다.
1. 업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보 시스템의 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위함.
2. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함.
-> 데이터 모델링은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터 모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가지고 있다고 할 수 있다.
※ 데이터 모델링이란
- 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실 세계의 데이터(What)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정
문제 3
Q. 다음 중 데이터 모델링을 할 때 유의해야 할 사항으로 가장 부적절한 것은?
① 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화한다. ② 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다. ③ 사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 매핑이 될 수 있도록 프로그램과 테이블간의 연계성을 높인다. ④ 데이터간의 상호 관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.
데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지 보수의 어려움을 가중시킬 수 있다 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
해설 : 데이터 모델링 시 유의점에 대한 사항 중, 비유연성(Inflexibility)에 대한 설명이다.
문제 5
Q. 다음 중 아래 데이터 모델링 개념에 대한 설명에서, (ㄱ), (ㄴ)에 들어갈 단어로 가장 적절한 것은?
전사적 데이터 모델링을 수행할 때 많이 하며, 추상화 수준이 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 하는 것을 ( ㄱ ) 데이터 모델링이라고 한다. 이와 달리 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등의 물리적인 성격을 고려한 데이터 모델링은 ( ㄴ ) 데이터 모델링이라고 한다.
① ㄱ - 개념적, ㄴ - 물리적 ② ㄱ - 논리적, ㄴ - 개념적 ③ ㄱ - 논리적, ㄴ - 물리적 ④ ㄱ - 개념적, ㄴ - 논리적
해설 : 데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고, 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다. 그 중 통합 관점의 스키마 구조를 표현한 것을 개념 스키마(Conceptual Schema)라고 하며, 데이터 모델링은 통합 관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정으로 이해할 수 있다.
※ 데이터베이스 스키마 구조 3단계
- 외부 스키마(External Schema)- 개념 스키마(Conceptual Schema)- 내부 스키마(Internal Schema)
문제 7
Q. 다음 중 고객과 주문의 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 한 명의 고객은 여러 개의 제품을 주문 할 수 있다. 주문은 할 수도 있고, 안 할 수도 있다. ② 하나의 주문은 반드시 한 명의 고객에 의해 주문된다. ③ 주문에 데이터를 입력할 때는 반드시 고객 데이터가 존재해야 한다. ④ 고객에 데이터를 입력할 때는 주문 데이터가 존재하는 고객만을 입력할 수 있다.
해설 : 부모 엔티티에 데이터가 입력될 때 자식 엔티티에 해당 값이 존재하는지의 여부와 상관 없이 입력될 수 있는 구조로 표현되어 있기 때문에, 고객 엔티티에 새로운 고객번호 데이터를 입력하는 것은 주문 엔티티에 해당 고객번호가 존재하고 있는지의 여부와 상관 없이 가능하다.
문제 8
Q. 다음 중 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 1976년 피터첸(Peter Chen)에 의해 Entity-Relationship Model(E-R Model)이라는 표기법이 만들어졌다. ② 일반적으로 ERD를 작성하는 방법은 엔티티 도출 → 엔티티 배치 → 관계 설정 → 관계명 기술의 흐름으로 작업을 진행한다. ③ 관계의 명칭은 관계 표현에 있어서 매우 중요한 부분에 해당한다. ④ 가장 중요한 엔티티를 오른쪽 상단에 배치하고, 추가 발생되는 엔티티들을 왼쪽 면과 하단에 배치하는 것이 원칙이다.
해설 : 일반적으로 사람의 눈은 왼쪽에서 오른쪽, 위쪽에서 아래쪽으로 이동하는 경향이 있기 때문에 데이터 모델링에서도 가장 중요한 엔티티를 왼쪽 상단에 배치하고, 이것을 중심으로 다른 엔티티를 나열하면서 전개하면 사람의 눈이 따라가기 편리한 데이터 모델을 작성할 수 있다. 해당 업무에서 가장 중요한 엔티티는 왼쪽 상단에서 조금 아래쪽 중앙에 배치하여 전체 엔티티와 어울릴 수 있도록 하면 향후 관련 엔티티와 관계선을 연결할 때 선이 꼬이지 않고 효과적으로 배치할 수 있게 된다.
※ ERD 작성 순서
① 엔티티를 그린다. ② 엔티티를 적절하게 배치한다. ③ 엔티티간 관계를 설정한다. ④ 관계명을 기술한다. ⑤ 관계의 참여도를 기술한다. ⑥ 관계의 필수 여부를 기술한다.
문제 9
Q. 다음 중 아래 시나리오에서 엔티티로 가장 적절한 것은?
S병원은 여러 명의 환자가 존재하고, 각 환자에 대한 이름, 주소 등을 관리해야 한다. (단, 업무 범위와 데이터의 특성은 상기 시나리오에 기술되어 있는 사항만을 근거하여 판단해야 함.)
해설 : 병원은 S병원 1개이므로 엔티티로 성립되지 않으며, 이름, 주소는 엔티티의 속성으로 인식될 수 있다. 엔티티는 2개 이상의 속성과 함께 2개 이상의 인스턴스를 가져 소위 면적으로 표현될 수 있어야 비로소 엔티티의 자격을 갖추었다고 할 수 있으므로, '여러 명'의 복수 인스턴스와 이름, 주소 등의 복수 속성을 가진 '환자'가 엔티티로 가장 적절하다고 할 수 있다.
문제 10
Q. 다음 중 엔티티의 특징으로 가장 부적절한 것은?
① 속성이 없는 엔티티는 있을 수 없다. 엔티티는 반드시 속성을 가져야 한다. ② 엔티티는 다른 엔티티와 관계가 있을 수 밖에 없다. 단, 통계성 엔티티나 코드성 엔티티의 경우 관계를 생략할 수 있다. ③ 객체지향의 디자인 패턴에는 싱글 패턴이 있어 하나의 인스턴스를 가지는 클래스가 존재한다. 이와 유사하게 엔티티는 1개의 인스턴스를 가지는 것만으로도 충분한 의미를 부여할 수 있다. ④ 데이터로서 존재하지만, 업무에서 필요로 하지 않으면 해당 업무의 엔티티로 성립될 수 없다.
우리은행은 예금 분류(일반 예금, 특별 예금 등)의 원금, 예치기간, 이자율을 관리할 필요가 있다. 또한 원금에 대한 이자율을 적용하여 계산된 이자에 대해서도 속성으로 관리하고자 한다. 예를 들어 원금이 1000원이고 예치기간이 5개월이며 이자율이 5.0%라는 속성을 관리하고 계산된 이자도 관리한다. 일반예금이나 특별예금 등에 대해서는 코드를 부여(예: 01-일반예금, 02-특별예금 등)하여 관리한다.
① 일반 예금은 코드 엔티티를 별도로 구분하고, 값에는 코드값만 포함한다. ② 원금, 예치기간은 기본(BASIC) 속성이다. ③ 이자와 이자율은 파생(DERIVED) 속성이다. ④ 예금 분류는 설계(DESIGNED) 속성이다.
해설 : 각 엔티티(테이블)의 속성에 대해서 어떤 유형의 값이 들어가는지를 정의하는 개념은 도메인(Domain)에 해당한다.
※ 각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인(Domain)이라 하며, 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.
문제 19
Q. 다음 중 데이터 모델링을 할 때 속성의 명칭을 부여하는 방법으로 가장 부적절한 것은?
① 속성의 이름에 약어를 사용할 경우 그 의미를 명확하게 이해할 수 없고, 혼돈을 초래하여 커뮤니케이션에 혼란을 야기할 수 있으므로 지나친 약어 사용은 가급적 제한하도록 한다. ② 속성의 이름에는 서술식 용어는 사용하지 않도록 한다. ③ 직원 엔티티의 이름, 고객 엔티티의 이름과 같이 각 엔티티별로 동일한 속성명을 사용하여 데이터모델의 일관성을 가져가는 것이 좋다. ④ 데이터모델링 대상에서 사용하는 용어도 있고, 외부에서 사용하는 용어도 있어 중복이 있을 때, 가급적 해당 업무에서 자주 사용하는 이름을 이용하도록 한다.
해설 : 속성의 명칭은 애매모호하지 않게, 복합 명사를 사용하여 구체적으로 명명함으로써 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 반정규화, 통합 등의 작업을 할 때 혼란을 방지할 수 있는 방법이 된다.
※ 속성의 명칭 부여
- 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
- 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
- 약어 사용은 가급적 제한한다.
- 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.
문제 20
Q. 다음 중 데이터 모델링의 관계에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
① 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분할 수 있으나 ERD에서는 관계를 연결할 때, 존재와 행위를 구분하지 않고, 단일화된 표기법을 사용한다. ② UML(Unified Modeling Language)에는 클래스 다이어그램의 관계 중 연관 관계(Association)와 의존 관계(Dependency)가 있고 이것은 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현된다. ③ 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있고, ERD에서는 관계를 연결할 때, 존재와 행위를 구분하여 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현한다. ④ UML(Unified Modeling Language)에는 클래스 다이어그램의 관계 중 연관 관계(Association)와 의존 관계(Dependency)가 있으나, 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용한다.
해설 : 데이터 모델링에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하는 표기법이 없으며, UML에서는 연관 관계와 의존 관계에 대해 다른 표기법을 가지고 표현하게 되어 있다.
※ ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만, 클래스 다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관 관계와 의존 관계로 표현한다.
문제 21
Q. 다음 중 관계에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
① 관계는 존재적 관계와 행위에 의한 관계로 나누어볼 수 있다. ② 관계의 표기법은 관계명, 관계 차수, 식별성의 3가지 개념을 사용한다. ③ 부서와 사원 엔티티 간의 '소속' 관계는 존재적 관계의 사례이다. ④ 주문과 배송 엔티티 간의 '배송근거' 관계는 행위에 의한 관계의 사례이다.
Q. 다음 중 아래에서 주식별자를 지정할 때 고려해야 할 사항을 묶은 것으로 가장 적절한 것은?
가. 주식별자에 의해 엔티티 내의 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다. 나. 주식별자를 구별하는 속성이 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다. 다. 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다. 라. 주식별자 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다.
해설 : 사번은 업무적으로 의미 있는 식별자로, 시스템적으로 부여가 된 인조 식별자가 아니라 일반적으로 사원 인스턴스의 탄생과 함께 업무적으로 부여되는 사원 인스턴스의 본질적인 속성에 해당한다고 할 수 있기 때문에 본질 식별자로 볼 수 있다.
※ 식별자의 종류
- 엔티티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자(Primary Identifier)와 보조 식별자(Alternate Identifier)로 구분 - 엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부 식별자(Internal Identifier)와 외부 식별자(Foreign Identifier)로 구분 - 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일 식별자(Single Identifier)와 복합 식별자(Composite Identifier)로 구분 - 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질 식별자와 인조 식별자(Artificial Identifier)로 구분
자주 수정되는 속성이 주식별자가 되면 자식 엔티티에 대한 연쇄 수정이 필요하며, 시스템 상에 부하의 원인이 될 수 있기 때문에 주식별자로서 적합하지 않다.
※ 주식별자의 특징
- 유일성 : 주식별자에 의해 엔티티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함.
- 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함.
- 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔티티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함.
- 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재 (Null 안 됨.)
문제 29
Q. 프로젝트를 전개할 때는 식별자 관계와 비식별자 관계를 선택하여 연결해야 하는 높은 수준의 데이터 모델링 기술이 필요하다. 다음 중 비식별자 관계를 선택하는 기준으로 가장 부적절한 것은?
① 관계의 강약을 분석하여 상호간에 연관성이 약할 경우 비식별자 관계를 고려한다. ② 자식 테이블에서 독립적인 Primary Key의 구조를 가지기 원할 때 비식별자 관계를 고려한다. ③ 모든 관계가 식별자 관계로 연결되면 SQL Where 절에서 비교하는 항목이 증가되어 조인에 참여하는 테이블에 따라 SQL문장이 길어져 SQL문의 복잡성이 증가되는 것을 방지하기 위해 비식별자 관계를 고려한다. ④ 부모 엔티티의 주식별자를 자식 엔티티에서 받아 손자 엔티티까지 계속 흘려 보내기 위해 비식별자 관계를 고려한다.
- 반드시 부모 엔티티 종속 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 포함 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔티티에 이전 필요
- 약한 종속 관계 - 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 부분 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔티티에 차단 필요 - 부모쪽의 관계 참여가 선택 관계
문제 30
Q. 다음 중 비식별자 관계로 연결하는 것을 고려해야 하는 경우로 가장 부적절한 것은?
① 부모 엔티티에 참조값이 없어도 자식 엔티티의 인스턴스가 생성될 수 있는 경우 ② 부모 엔티티의 인스턴스가 자식 엔티티와 같이 소멸되는 경우 ③ 여러 개의 엔티티를 하나로 통합하면서 각각의 엔티티가 갖고 있던 여러 개의 개별 관계가 통합되는 경우 ④ 자식 쪽 엔티티의 주식별자를 부모 엔티티와는 별도로 생성하는 것이 더 유리하다고 판단하는 경우
해설 : 엔티티 별로 데이터의 생명주기(Life Cycle)를 다르게 관리할 경우(예: 부모 엔티티의 인스턴스가 자식의 엔티티 관계를 가지고 있었지만, 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우) 비식별자 관계로 연결하는 것이 적절하다. 부모 엔티티의 인스턴스가 자식 엔티티와 같이 소멸되는 경우는 비식별자 관계보다 식별자 관계로 정의하는 것이 더 적합하다.
※ 식별자의 분류 체계
분류
식별자
설명
대표성 여부
주식별자
- 엔티티 내에서 각 어커런스(Accurance)를 구분할 수 있는 구분자 - 타 엔티티와 참조 관계를 연결할 수 있는 식별자
보조 식별자
- 엔티티 내에서 각 어커런스(Accurance)를 구분할 수 있는 구분자 - 대표성을 가지지 못해 참조 관계 연결을 못함.
스스로 생성 여부
내부 식별자
엔티티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자
외부 식별자
타 엔티티와의 관계를 통해 타 엔티티로부터 받아오는 식별자
속성의 수
단일 식별자
하나의 속성으로 구성된 식별자
복합 식별자
둘 이상의 속성으로 구성된 식별자
대체 여부
본질 식별자
업무에 의해 만들어지는 식별자
인조 식별자
업무적으로 만들어지지는 않지만, 원조 식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자
