PEIMv1

DQ진단절차

계,정,측,분,개 계획,정의,측정,분석,개선

개념적 모델링

해당조직의 업무요건을 충촉하기 위해서 주체영역, 핵심 데이터 집합, 핵심 데이터 집합간의 관계를 정의하는 상호 수준의 개략적 데이터 설계 작업 [절차] *주제영역 도출 *핵심데이터 집합 도출 - 관계설정 - 핵심속성도출 - 식별자 도출 *검증 및 조정 작업 [속성 검증 및 확정] -최소단위 분할: 원자단위 검증 -유일 값 유무 판단: 추출 값 검증 -관리수준 상세화 검토: 상세화 결정 [주요 산출물] Entity 목록 및 정의서, Relation 목록, ERD

요구사항관리 프로세스

협 기 변 확 - 요구사항 협상 - 요구사항 기준선(Baseline) - 요구사항 변경관리 - 요구사항 확인(Verification,Validation)

데이터 독립성

* 외,개,내,논,물 데이터베이스내의 데이터와 응용프로그램이 서로 영향을 받지 않도록하는 성질 외부/개념=논리적 구조 개념/내부=물리적구조 외부스키마, 사용자관점,사용자뷰 개념스키마, Data논리적구조 내부스키마, 물리적저장장치 저장방법 ANSI/SPARC 3layer Archtechture

데이터 무결성

*개,참,속,키,사 [정의]데이터의 정확성과 일관성이 보장된 상태를 위하여 비인가자로부터 데이터를 보호하는 성질 [유형] 개체무결성,기본키 유일성 보장 참조무결성,외래키참조 속성무결성,지정된 데이터형식 키무결성,후기대슈외,키의 속성 사용자정의,Bisiness Rule

Matadate 관리

ISO/IEC 11179 표준화

데이터 군집화

[정의]상호간에 유사한 특성을 갖는 데이터들을 집단화 하는 과정

MESIA

M Medical-Bio E Energy-Environment S Safety I Intellectual Service A Aerospace Space

MDM

Master Data Management [정의]기업의 핵심자산(Key Asset), 표준 데이터 정보인 Master Data를 여러 분산된 시스템이 마치 한곳에서 관리하는 것처럼 정합성을 유지시켜주는 관리 방법 [구성요소] Repositort 데이터관리체계 프로세스관리 EAI

DQM 프레임워크

[정의]DQM 대상이 되는 구성요소와 구성요소들 간의 관계를 정의한 DQM의 기본 개념틀 열요소:데이터,데이터구조,데이터관리 프로세스 행요소:개괄,개념,논리,물리,운용=CIO,DA,Modeler,DBA,User

연속규칙

[정의]개인별 트랙잭션 이력 데이터를 시계열적으로 분석하여 트랜잭션의 향후 발생 가능성을 예측

Threaded Tree

[정의]이진 트리의 순회를 유용하게 하기 위해 스레드라는 포인터로 순회 순서를연결한 이진 트리

요구공학 기법

추 분 명 검 관 -추출: 인터뷰, 브레인스토밍, 워크샵, 프로토타이핑, 벤치마킹, 설문조사, 스토리보드, Observation, 산출물(RFP, 제안서 등) -분석: 페르소나, HP의 AHP(쌍대분석), VOP, 전문가판단, 트리아제, DFD, ERD, UML, CASE툴 -명세: SRS -검증: V&V, Reviews, Walkthrough, Inspection -관리(변경, 추적관리): 요구사항 협상, 기준선(Baseline), 변경관리, 확인(V&V), 요구사항추적(포워드, 백워드, 수직, 수평), 범위비교표, 추적매트릭스

IT투자품질

투품이효 투자지표 - 개발, 구축, 교육 IT 비용 - IT투자 품질지표 - 정보품질/시스템품질 -IT구축 이용지표 - 업무 프로세스 구현 효과지표 - output 성과

MDR

Metadata Registry ISO11179 [개요] 데이터 요소(metadata)의 생성, 등록 관리 지원을 통한 시스템간/ 구성원간 정보 공유 지원

병행제어,동시성제어

*갱,현,모,연,회 여러트랜젝션이 성공적으로 동시 실행 될 수 있도록 지원하는 기능 [현상/문제점] 갱신 내용손실 현황파악 오류 모순성 연쇄복귀 회복 [동시성제어 기법] 2PL, Two Phase Locking 타임스탬프, Timestamp ordering 낙관적검증, Validation 다중동시성제어, Multi-Version Concurrency Control

데이타베이스 모델링

*요,개,논,물 [정의]현실세계의 업무를 추상화하여 데이터베이스의 데이터로 표현하기위한 설계과정 [절차] -요구사항 분석: 도출,분석,기록 -개념적 모델링: 핵심 Entity도출 -논리적 모델링: ERD-RDB 모델 사상, 상세 속성 정의, 정규화 -물리적 모델링: DB 개체 정의, 테이블, 인덱스 설계

희소 인덱스/밀집 인덱스

*희소 [정의]데이터블럭 단위의 탐색값의 일부에 대해서만 인덱스 엔트리를 구성하는 인덱스(가벼움) -블록 -기본인덱스 -엔트리수 : 적음 *밀집 [정의]: 데이터 파일내의 모든 탐색 키 값에 대해 인덱스 엔트리를 구성하는 인덱스 -레코드 -보조인덱스 -엔트리수 : 희소 블럭내 엔트리*블럭당 평균레코드

데이터베이스 보안 적용 단계

-사용자,응용프로그램 -물리적보안 -로그인 -응용프로그램 -SQL,View,Grant,Revoke -감사추적 -OS,파일관리 -암호화 [보안유형] 접근제어 View 정보흐름제어 추론제어 암호화 [보안기법] 임의보안기법,DAC 강제보안기법,MAC 역할기반 보안모델,RBAC [DB 접근통제 모델 구성] 주체,Subject 객체,Object 규칙,Access Rule

이상현상

Anomaly [정의]데이터 중복으로 릴레이션 연계 시 데이터 무결성을 깨뜨리는 현상 [유형] -삭제이상,Deletion Anomalry:연쇄삭제,Triggered Deletion -삽입이상,Insertion Anomalry:불필요 데이터 삽입 -갱신이상,Update Anomalry:정보의 모순성 발생 [문제점] -데이터 물결성 침해 -데이터 품질 저하 [해결방안] -정규화 -주기적인 데이터 관리 -업무 R&R 설계 반영:업무담당자, 데이터 모델러, 개발자

B Tree

Balanced m-way search tree [정의]데이터 정렬 탐색,삽입,삭제 및 순차 접근 가능, 트리형 자료구조 [장점] -삽입삭제 후 균형트리 유지 -효율성 -저장장치 효율 -균등한 탐색 속도 보장 [단점] -삽입,삭제 시 복잡한 연산 -순차 탐색 시 비효율적

BA

Business Analytics [정의]비즈니스 의사결정을 위해 필요한 핵심정보를 제공하는 분석 기법 [기술요소] -예층분석:데이터마이닝,통계,예측,최적화 -컨텐츠분석:개체추출,유사정보그룹화,개체연결,감성분석 -실시간분석:CEP,In-Database Analytics [BA/BI2.0] -선제적,예측적 의사결정/지표중심 과거의 성과 측정 -통계,Predictive Dta Mining,Simulration,Forecasting/과거 데이터 분석

BI

Business Intelligence [정의]신속하고 정확한 의사결정,시장변화 대응위한 정보 제공 서비스 [핵심요소] -정보추출,변형 -정보관리 -정보분석 및 모델링 -정보배포 -어플리케이션통합 -DW -네트워크 및 시스템 관리 -BPM [BI2.0 요소기술] -BAM:Dashboard 실시간 KPI분석 -EIM:기업의 전사적 데이터 수집 및 통합관리 -Metadate:데이터 구조/형태등의 관리 -CPM:실시간 성과관리

BPM

Business Process Mining [정의]기업의 업무처리 기록에서 유용한 정보를 추출하여 업무 프로세스를 개선하는 과정 [필요성] -업무프로세스 개선 한계>정략적 분석처리 PI수행 -업무수행 기록>프로세스 실시간 분석 -업무 프로세스 문서화,개선관리필요>문서화 분석 통한 업무프로세스 개선/관리편의제공 [개념] 현,소,모,이 현실세계-SW-프로세스모델-이벤트로그 [주요활동] -프로세스 도출 -적합성 검사 -모델향상

프레임 워크 사례

CPNDS : Contents, Platform, Network, Device, Security - Big Data 활성화 방안 분석 PEST:Political, Economy, Social, Technology - IoT의 전체 사회 파급 효과 분석 SWOT:Strength, Weakness, Opportunity, Threat - O2O 비즈니스 발전 전망 분석 관물기:관리적, 물리적, 기술적 - 공공 Wi-Fi 공유기 보안 대책 절산담지 :절차(프로세스), 산출물, 담당자, 지표 - ITIL 3.0 기업 적용 방법 산학연관:산업계, 학계, 연구소, 정부기관 - 데이터 과학자 양성 방안 공소정시:공급자 관점, 소비자 관점, 정부 관점, 시민단체(NGO) 관점 - 공유 경제 기대 효과 주거속표:주파수, 거리, 속도, 표준 - BLE와 NFC 비교 공전고:공공 서비스, 민간 전통 제조업, 민간 고급 서비스 - Public Clouds 활용 방안

CEP

Complex Event Processing [정의]여러이벤트 소스,의미 데이터 추출/대응 액션 수행 데이터 처리 기술 [구성도] EventSrc-Adapter-Channel-Processor<CQL Queue-App [기술요소] Adapter:in/out바운드 DB 인터페이스 Channel:수신이벤트 프로세스 전달,스레드풀/큐 Processor:CQL 쿼리,필터링,집합함수,패턴매칭,조인 App:필터된 의미 데이터를 외부 서비스 연동

임의 보안기법

DAC,Discretionary Access Control [개념]객체의 소유자가 직접 접근여부 결정 [문제점]계정 기반의 접근제어 관리로 계정 도용문제 취약 [적용방법] Capability List: 행중심 표현형태(목적객체수적음) Access Control List:열중심의 표현형태(목록사용자적음)

강제적 보안기법

MAC,Mandatory Access Control [개념]보안등급을 사전에 정한 규칙을 만족하는 사용자 계정만 객체 접근 권한 제공 [문제점] 보안등급이 필요이상으로 엄격해짐 구현이 어려워 주로 군사용으로 사용 [적용방법] READ:주체1의 비밀등급 >= 잭체1의 비밀등급 WRITE:주체2의 비밀등급 <=객체1의 비밀등급

데이터베이스 리펙토링

DB Refactoring [정의]DB 복잡한 설계문제 개선, 혀율성,데이터 의미 변화없이 개선하는 작업 [목적]데이터품질,구조ㅡ어플리케이션 개발의 효과적 지원 DB Smell에 근거 수행 [DB Smell] -다중목적컬럼 -다중목적테이블 -중복DATA -너무많은컬럼의테이블 -대용량테이블 -스마트컬럼 -변화에 대한 두려움 [DB Refactoring,기법] -구조:Merge,Drop -데이터품질:Standard code,Default값 -참조무결성:FG,Trigger,Constraint -아키텍처:table,view -기능:통합조건문 -변환:Insert,introduce New Column [절차]

DA

Data Architecture [정의]기업의 전사적 아키텍처의 중요한 하부구조 데이터에 관한 모든 구조를 체계화한 청사진, Top-down View, 원리와 지침 [구성요소] -Principle: 전사적 데이터를 관리하고 유지하기 위한 기본 원칙제공 -Framework: 전사 데이터를 해석, 이해하는 기본 틀 제공 (구조, 흐름, 관리 등) -Governance: 전사 데이터를 관리, 유지, 통제 수단을 제공 (표준화, QA, 조직 등) -참조모델: 프레임워크 요소별로 표준화 제시된 상위 개념의 모델

DG

Data Governance [정의]전사의 데이터 정책, 지침, 표준, 전략, 방향등에 근거하여 기업의 목표달성을 위해 데이터에 대한 의사결정을 지원하는 매커니즘

데이타 마이닝

Data Mining [정의]데이터 유용한 상관관계, 미래에 실행 가능한 정보 추출, 의사결정 이용 과정 [수행절차] -선정,Sampling/Selecting:목표데이터 -사전처리,Data Cleaning/Preprocessing:정책된데이터 -변형,Transformation:변환된 데이터 -모델링,Modeling:패턴 -해석/평가,Reposrting/Visualization:지식데이터 [기법] -연관성탐사,Associatioin -연속성규칙,Sequnce -분류규칙,Classfication -데이터군집화,Clustering -특성화,Characterztion -의사결정트리,Decision Tree

DQM3

Data Quality Management Maturity Model, 데이터 품질 관리 성숙 모형 [정의]데이터 품질 관리 수준을 진단하고 개선 과제 및 방안을 단계적, 체계적으로 제시하기 위해 개발된 데이터 품질 관리 프로세스의 성숙도 모델 [구성] -데이터품질 기준:정확,일관,유용,접근,적시,보안 -데이터품질 관리 프로세스:요구사항,데이터구조관리,데이터흐름과니,데이터베이스관리,데이터활용관리,데이터표준관리,데이터오넘십관리,사용자뷰관리 -데이터품질 관리 성숙수준:도입,정형,통합,정량,최적화 5단계

DW

Data Warehouse [정의]의사결정지원시스템을 지원하는 주제적,불변적,통합적,시간 가변적 데이터의 집합 [EDW표준모델] -OLTP Layer:현업DATA -EDW Layer:ODS/DW-ETL/ETT/DM/Metadate -BI Apps Layer:OLAP,Mining,Report [구성요소] DW:기간계외 주요데이터를 주제별 통합 ETL/ETT:추출/가공/전송 ODS:기간계 데이터 취합 DM:제한된 주제 소규모 데이터 추출 구축 OLAP:최종 사용자의 정보 분석, 의사결정 활용 Metadata:EDW 저장서ㅗ에 저장될 Data의 요약정보, 위치 [구축단계] 정,분,설,구,이,검

데이터베이스 생명주기

Database Lifecycle 데이터베이스는 최초 사용자의 요구에 의해 구축, 생성과 운영에 관련된 특징. 요구사항 수집 및 분석 설계 구현 운영 감시 및 개선

DQC

Database Quality Certification 데이터베이스 품질인증제도 [정의]데이터 품질 확보위한 데이터 자체 품질과 관리체계의 품질, DB보안체계 심사,인증 [인증항목] -데이터 인증:DQC-V -데이터 관리 인증 :DQC-M -데이터 보안 인증 :DQC-S [인증절차] *DQC-V/DQC-S 상담-신청-심사-심의-유지 *DQC-M 상담-신청-심사-심의

DQC-V

Database Quality Certification-Value 데이터 인증 [심사기준] -도메인 : 번호,금액,명칭,수량,분류,날짜,비율,내용,코드,키,공통 -업무규칙 : 관계자,상품,계약,활동,거래,자원,지원,생산 [인증수준/정합률/시그마] -Platinum Class:99.977%/5.0 -Gold Class:97.700%/3.5 -Silver Class:85.510%/3.2

반정규화

Denomalization [정의]정규화DB모델의 성능향상/단순화 기법 정합성,데이터무결성/성능/데이블 단순화 [유형] *테이블 -테이블병합: 1:1,1:N,수퍼/서브타입 병합 -테이블분할:수직분할/수평분할 -테이블추가:중복,통계,이력,부분 *컬럼 -중복컬럼추가:조인배제 -파생컬럼 추가:계산결과치 저장 -이력테이블 컬럼 추가:진행상황 식별 -PK에 의한 컬럼 추가:개별처리용도 코드 -응용 오작동 처리컬럼 추가:작업취소용 상태값

FIDO

Fast IDentity Online [정의]온라인 환경에서 ID, 비밀번호 없이 생체인식 기술을 활요하여 보다 편리하고 안전하게 개인 인증을 수행하는 기술 [배경]Password에 대한 문제 인식 [규격] UAF(Universal Authentication Framwork):지문,목소리,얼굴인식 U2F(Universal Second Factor):USB단말 2차인증 [등록절차] 인증수단변경,등록요청,등록정책,지문인증,공개키,등록결과 [인증절차] 결제인증요청,FIDO인증요청,거래정보,지문인증/거래정보서명,서명값,인증결과

KNN

K-Nesrest Neighbor [정의]새로운 Fingerprint를 기존 클러스터 내의 모든 데이터와 Instance기반 거리를 측정하여 가장 많은 속성을 가지 클러스터에 할당하는 군집 알고리즘 [특징] -최고 인접 다수결 -유사도(거리)기반 -Lazy Learning기법 -단순유연성 -고비용/노이즈약함/거리계산 복잡/공간예측 부정확 [동작원리] -Fingerprint 확인 -명목변수기반 그룹분류 -거리측정:유클리디언 거리,샌규 F와 기존 D거리,메모리기반 전체 거리계산 -K선정:양의정수,정렬거리중 가장 가까운,노이즈 큰수 선정 -클러스터매칭:명목데이터,majority vating기반 클러스터링 매칭/수치형,K개 데이터 평균

라이다

LiDar-Light Detection and Ranging [정의]다수 레이저를 목표물에 조사해 사물까지 거리, 방향, 속도는 물론 온도와 물질 분포까지 감지할 수 있는 기술 [장점] 레이더의 한계 극복:전파간섭 정확한 센싱:야간 [구성요소] -에미터: 적외선발사/반사, 광원 발생 장치 -리시버: 적외선 수신기 -3D 지도시스템:실시간으로 위치 파악 [발전 방향] -높은 기술장벽,소수의 업체만 투자가 이루어짐 -국내,카메라와 통합제품 선보임 -포드, 헤드라이트 없이 야간 자율주행 가능 입증

MDR

Meta Data Registry [정의]동일한 정보의 중복과 구문적, 문자적 차이를 식별할 수 있게 함으로써 의미적으로 동일한 요소들 간의 통합을 가능하게 하는 메타데이터 저장 기술

정규화

Normaliztion 완, 부, 이, 결, 다, 조 [정의]RDB모델에서 중복성 제거, 이상현상 방지, 데이터 일관서/정확성 유지 과정 [이유] *직접적 -중복성 최소화 -이상현상 제거 -불일치성 최소화 *부가적 -저장공간 효율화 -모델링 유연성 및 확장성 -모델가특성 및 개발생산성 [원칙] -정보무손실:분해되기전의 정보를 모두 포함 -데이터 중복성 감소 -분리의 원칙:하나의 독립된 관계성은 하나의 릴레이션으로 분리

역할기반 보안기법

RBAC,Role Based Access Control [개념]Role을 만들어 데이터 객체에 대한 권한을 부여하고 사용자에게 Role 부여. [문제점] 다른보안모델보다 복잡함 [구성요소] User Objects Operations Permissions Roles [사례]DAB Role정의, 특정 사람에게 DBA Role부여하고 DBA Role필요권한 부여

요구사항 원칙

S M A R T - Specific : 명확한 표현, 일관된 용어, 간결한 표현 - Measurable : 요구사항 만족 검증을 위한 방법, 기준 - Attainable : 기술적 타당성 - Realizable : 자원, 인원, 기술에 대한 현실성, 구현 가능성 - Traceable : SDLC별 추적 가능

요구분석명세서

SRS [정의]시스템개발가가 구현해야할 요구사항 상세에 대한 공식적인 문서

사고프레임워크

STEPPER Framework S Social T Technology E Environment P Population P Political E Economy R Resource

스노우플레이크스키마

Snowflake Schema [정의]스타스키마 차원이 대용량일 시 속도저하 문제 해결 모델 [특징] -저장공간 줄임,데이터 불일치 방지,추가/변경 용이 -대용량 분석 불리,검색속도 저하

스타스키마

Star Schema [정의]Fact Table, Dimension Table로 분리 설계 모델 [특징] -계층구조용이,물리적조인 적음 -중복저장,조회성능 저하,분석항목수에 따른 테이블 증가

데이터베이스 암호화

[구조] 접근통제->암/복호화 실행<-키관리<-암호화설정 [절차] 컬럼단위 접근통제 SQL Masking 컬럼암호화 [방식] -API:API APP적용,DBMS 비종속 -Filter,Plug-in:DB확장프로시저 -하이브리드:API+Plugin,어플라이언스 [이슈] 기술적:DB성능저하,실시간 데이터 암호화 미지원/장시간 소요 관리적:데이터 객체관리 혼란,응용프로그램 사용제약,IP기반 데이터접근통제 미지원 [기타] TDE,Transparent Data Encryption Table 단위 통암호화, 메모리 비암호구간 취약점

금융자율보안체계

[자체점검 책임 강화] - 보안자율 점검 강화 - 보안사고 책임보험액 합리적 검토 - FDS 정보공유 체계 구축 [IT보안역략강화] - 민관 협력채널 다각화 활성화 - 금융보안 관련 가이드 정비 [민간 자율의 보안성 검토 체계 구축] - 금융회사 자체 보안성 검토 지원체계 구축 - 핀테크 기술의 보안수준 진단 체계 구축 [감시체계 강화] - 금융보안 리스크에 대한 상시 감시 강화

데이터베이스 보안

[정의] 데이터베이스 기밀성, 무결성, 가용성을 확보하기 위한 관리적, 물리적, 기술적 활동 [필요성] -기업 정보의 가치 중요성 증대 -정보시스템 보안 위협 증가 -데이터베이스 보안미비 -실수에 의한 정보 변경 방지 [보안위협] *불법접근 *기술적 정보 노출위협- 조합 집단화 - 추론 [보안 요구사항] 기밀성: 암호화, 접근제어 무결성: 직무분리 가용성: 데이터베이스 백업, 이중화 인증: Login, 패스워드, 접근통제 [관점별 보안적용 기술 기|무|가] 관리적:직무분리, 접근통제, 최소권한| 허가규칙| DB거버넌스 기술적:DB암호화,CDP|접근제어,View|CDC,데이터보호 인프라 물리적:서버격리|인적보안|이중화,백업

물리적 모델링

[정의] 데이터베이스 물리적 구조와 내부적인 저장구조, 분산형태, 데이터타입의 특징, 인덱스의 특징 등을 구체화하는 설계단계. [절차] -엔티티별 테이블로의 전환 -식별자의 Primary Key 정의 -속성의 컬럼 전환 - Relationship의 컬럼 전환 - 베타적 관계의 전환 형태 결정 및 전환 -성능을 고려한 비정규화 [산출물] 용량산정 결과서, 물리적 데이터베이스 적용 보고서, 테이블명세서

T Tree

[정의] AVL Tree 이진탐색, 높이 균형과 B Tree 업데이트 저장 효율, 메모리 기반 인덱스 자료구조

B* Tree

[정의]B Tree에서 루트, 리프 노드를 제외한 트리의 각 노드가 최소한 2/3 키값 제한 다중 탐색 트리

B+ Tree

[정의]B Tree의 순차접근 취약성 보완 트리 자료구조 [노드구조] 링크드 리스트 Index Set, Squence Set

데이터베이스 성능관리

[정의]DB성능을 진단해 불합리한 데이터 구조, 제거, 재설계로 성능,가용성 높이는 작업 [성능결정 요소] -DBMS선정/활용 -하드웨어 자원 -데이터 트래픽 -로깅 -기타:데이터구도, 프로그램 설계,코딩, 인덱스사용 여부

데이터베이스 성능 모델링

[정의]DB성능향상 목적,모델링부터 정규화,반정규화테이블 통합/분할/조인구조,PK,FK,인덱스등 성능과 관련된 사항 모델링에 반영 될 수 있도록 하는 활동 [절차/기법] -문제정의:문제정의서,목표치도출 -원인파악:잠재원인|Fishbone Chart,영향력큰원인|Pareto Chart,근본원인|팀회의 -해결안파악:가능한해결안,최적안결정|Paired Choice Matrix -해결안선택:최적안선택 -실행안개발ㅣ개발계획|프로젝트계획 -구현 및 평가"결과평가|결과보고서

K-means Clustering

[정의]Training Set을 Code-Vector를 중심으로 Euclidean 거리가 최소가 되게 K개의 묶음으로 군집하는 데이터마이닝 기법 [분석방법] Infinite training:중심점 정보의 지속변화, 추가정보 지속 반영 Finite Training:일정 데이터로 중심점 결정, 추가데이터 소속결정 사용 [프로세스] -초기설정 -분류 -Code-Vector갱신 -검증/반복 [활용] 트랜드/성향 불분명, 불규칙, 모르는... [특성]초기 중심점 따라 결과 상이

LTE-U

[정의]공공 5GHz Unlicense 대역 사용 LTE LTE-U:LTE-Unlicensed Spectrum LTE-LAA:License-Assisted Access LBT:Listen Before Talk LBT free 국가. USA, Korea, India [문제점] LBT 동작 Wi-Fi는 LTE 때문에 사용률저하 [해결방안]퀄컴제시 -Channel Selection -Time-domain coexistence techniques -Opportunistic S-Cell operation

Enterprise Mining

[정의]기업 수평,수집 경영활동 전반에 내포된 정보로 기업가치 증대 전략, 방안 도출 전사적 비즈니스 프로세스 [단계] -비즈니스 fact선별/분류모듈 -비즈니스 데이터 분석 모듈 -비스니즈 데이터 수집 모듈

신경망 분석

[정의]뇌의 뉴런들이 상호작용하고 경험을 통해 배우는 생물학적 활동을 모형화 [특징] 학습/기억 특성이 인간과 유사, 특정사건을 일반화/예측력 우수 [구성요소] 입력층,은닉층,출력층 [유형] -계층수:단층/다층 -학습:지도/자율/경쟁식 -데이터:디지털/아날로그 -출력:순방향/순황

분류규칙

[정의]다른그룹과 차별적인 특성을 도출, 자별적인 특성은 특정 그룹에 속하지 않은 데이터에 대하여 해당 그룹을 지정하는 용도로 사용

R Tree

[정의]다차원 공간 데이터의 인덱스로 활용, B Tree유사 인덱스 레코드 구성되는 높이 균형 트리

OLAP

[정의]대규모 데이터에 대해 직접접근, 다차원성 분석, 의사결정에 활용 할 수 있는 대화식 분석 처리 [유형] ROLAP:관계형 DB SQL문 변환 DW 처리,RowData MOLAP:다차원DB에 대해 색인된 OLAP,Drill-Down,Slice&dice DOLAP:Desktop OLAP HOLAP:R/MOLAP 결합 WebOLAP:웹을 통해 OLAP사용

Sharding

[정의]대용량 데이터 처리, DB 자체 분할, Scale-out구현 기술 [기법] 수직분할,Verticla:연속된 데이터를 범위별로 수직 분할 수펼분할,Horizontal:데이터 종류에 따라 수평 분할 [문제점/고려사항] -데이터재분재:서비스정지 없이 Scale-up할 수 있도록 설계방향 수립 -데이터조인:Shading DB 간 조인 불가, 역정규화 감수 -데이터파티션:Sharding 해쉬함수 설계 유의 -데이터트랜잭션:Global 트랜잭션 시 성능 저하 -Global Unique Key:DB Auto-increment시 Kety 중복,App에서 Key생성 -데이터크기:Table단위 가능한 작게 생성

데이터 표준화

[정의]데이터 정보 요소의 명칭, 정의, 형신, 규칙에 대한 원칙 수립 적용 [구성요소] -데이터명칭 -데이터정의 -데이터형식 -데이터규칙

텍스트 마이닝

[정의]비/정형 데이터에 자연어처리 기술과 문서처리 기술을 적용, 정보 추출,가공 기술 및 과정 [관련분야] -데이타 마이닝,웹마이닝,통계학문,정보 검색,자연어 분석 -인덱싱,신경망처리,언어처리,온톨로지 [절차] 문서-전처리-의미정보 변환-추출-패턴/경향분석-정보표현/평가

NoSQL

[정의]비정형 초고용량 데이터 처리를 위해 데이터의 읽기보다 쓰기, 수평적 확장, 다수 서버들에 데이터 복제 및 분산 저장이 가능한 시스템

해싱

[정의]산술적 연산을 이용 키 위치를 계산하여 바로 찾아가는 계산탐색 방식 [해싱함수] -제산함수,폴딩함수,이중중첩,중간제곱함수,기수변환법,숫자분석법 [충돌해결] -선형조사법,2차 조사법,이중 해싱법,체인법

Agent

[정의]센서를 통해 환경으로부터 상황을 인지하여 작용기로 반응하는 시스템 [개념] 환경 > 인지 >센서 - 작용기 > 반응 > 환경 [설계 메커니즘] -Simple Reflex:정해진 Rule 반응 -Agent that keep track of the world:정해진 Rule 반응, 상태값 저장/유지 -Goal-based:Action Sequence 구성 -Utility-based:효율성에 입각 Action Sequence 구성

연관규칙탐사

[정의]여러개의 트랜잭션 중에서 동시에 발생하는 트랜잭션의 연관 관계를 발견 [사례] 땅콩/맥주

인덱스 구조

[정의]연산성능 향상을 위해 테이블 ROW의 키값과 물리적 주소를 저장하고 있는 공간,검색키 [종류] 기본/in보조/집중/비집중/밀집/희소 [인덱스 자료구조 종류] -순서인덱스,ordered index:값에 대해 순서 -해시인덱스,hash index:버켓 범위안에 분배 -트리 인텍스: -클러스터드 인덱스:

인덱스구조

[정의]연산성능향상 테이블ROW키값-물리주소 저장공간

Lehman 소프트웨어 변화의 원리

[정의]요구에 의해 계속적 변경에 따른 복잡성, 변경 추세, SW조직 생산성의 일관성, SW 버전의 변화 일관성 제시, SW 변화의 원리. [중요성] P.P.T, Baseline ,CCB, 인력고도화, 버전관리 [SW변화의 원리] 계속적 변경,복잡도 증가,프로그램 진화,조직접 안정화,친근성 유지,지속적 성장,감소하는 품질,피드백 시스템 [적용방안] -조직,People:조직적 안정화 -프로세스,Process:계속적 변경,복잡도 증가 -시스템:프로그램 진화, 친근성 유지

웹 마이닝

[정의]웹에서 발생 고객 행위 분석, 특성데이타 추출/정체/로딩하여 의사결정 데이터 마이닝 기법 [수행단계] -Resource Finding -Information Selection & Pre-processing -Generalization -Analysis [유형/Data/기법] -Web Content Mining/text,html/변이탐색,기계학습,통계,선호도알고리즘,관계분석 -Web Structure Mining/링크/선호도 알고리즘 -Web Usage Mining/Server 로그/기계학습,통계기법,관계분석 [활용] 금융,전자상거래,E-Learning,여행사

브룩스 법칙

[정의]지연되는 프로젝트에 인력을 더 추가하면 프로젝트가 더 늦어진다는 이론. [특징] -일정지연: 커뮤니케이션 채널 증가. -의사소통 비용증가: n**(n-1)/2. *브룩스 법칙 이용 일정 단축. - Fast Tracking: 순차적 작업 재조정 병행 수행. - 전문인력 투입: 학습시간 단축. - 아웃소싱: Fast Tracking, 전문인력 투입 효과. - 잔업: 초과근무 장기적 측면 생산성 저하. - 요구사항 변경: 고객협상 기능 축소, 우회방법 구현.

데이터베이스 성능개선 기법

[튜닝 기법] -DB모델링:공간적/논리적/시간적 부분화/적절한 데이터 유형 -어플리케이션:쿼리재구성/인덱스 최적화 -DBMS:다중인덱스 순서재정의/클러스터 인덱스 수정 -OS:분산시스템 튜닝 -하드웨어:디스크 분리 [데이터베이스 설계] -반정규화:JOIN을 최소화 DB성능 향상 -Entity통합:비슷한 용도 통합 -모델링 재설계:TABLE/KEY재설계 -테이블분할/통합:DB파티션제한|수평분할,단일테이블|수직분할 -데이터 타입관리 [SQL튜닝] -인덱스/부분범위/클러스터/비트맵/Query수정/StaticSQL/Access path/Partial Rage Scan [DBMS튜닝] -CPU/메모리/DBWrite/체크포인트/Redo로그/롤백세그먼트/옵티마이저 -캐시히트율/파티셔닝/구문분석/틱셔너리/DBMS최적화/하드웨어

데이터베이스 보안 프로세스

[프로세스] -취약점 평가:모의해킹,보안진단,버그분석 -우선순위 선정:위험점수 평가법 -취약점 교정:패치,DB보안기법,컴플라이언스 적용 -위협 모니터링:DAM,Native Audit,Forensic *DAM : DB Activity Monitoring 실시간 DB활동 모니터링

DQM

값,구,관프 Data Quality Management [정의]조직 내,외부 정보시스템 및 DB사용자의 기대를 만족 시키기 위해 지속적 데이터 관리 및 개선활동 [데이터품질 저하 문제점] -의사결정,지표관리,데이터 운용,트렌젝션,일관성/무결성 [DQM관리대상] -데이터값:현상적 값,구조적값 -데이터구조:단계별데이터구조,조직단위데이터구조 -데이터관리 프로세스:정의,변경,평가 [품질기준] *유효성:정확성,일관성 *활용성:유용성,접근성,적시성,보안성 [DQM 모형] -미시적 관점:프레임워크 -거시적 관점:성숙모형 -부가가치적 관점

논리적 모델링

개념적 설계를 거쳐 작성된 결과물을 기반으로 특정 데이터모델을 적용한 설계이며, 측정 DBMS와 독자적인 설계 단계임. 엔티티, 관계, 속성 및 놀리적 제약사항 정의 [작업] 속성 상세화 개체 상세황 - 식별자 확정 - 정규화 M:M 관계 해소 이력관리 결정

DQM 절차

계,통,심,개 핵,지,조 [절차] *핵심 프로세스 -데이터품질계획,P -데이터품질통제,D -데이터품질심사,C -데이터품질개선,A *지원 프로세스 *조직 프로세스 ISO12207, ISO15288, ISO15504, CMMi, ISO9000/PDCA 이용 데이터 생명주기 감안

기준선

기 분 설 시 제 운 기능적 기준선: 요구분석명세, 시스템요구정의서 분배 기준선: 요구사항이 하위시스템 사이에 분배정의-자료흐름도,자료사전,흐름명세서 설계 기준선: 설계명세서-기본/상세설계 시험 기준선: 원시/수행코드 시험사례포함 시험계획서검토 제품 기준선: 개발완료제품 운영 기준선: 운용시작 SW품질평가

무선랜 보안

기존 유선 LAN 시스템을 무선 주파수를 사용하여 일정 공간 내에서 개인용 컴퓨터 및 이동 단말기 등을 무선으로 네트워크에 접속할 수 있는 시스템 [침해유형] Packet Sniffing MITM Evil twin 공격 DoS [보안기술] WEP, WAP, WAP2

데이터 프로파일링

선,데,구,관,결 Data Profiling [정의]품질측정 대상DB의 컬럼, 레코드의 데이터 현황정보를 통계적으로 분석하는 기법 [분석유형] -컬럼,PK,테이블간FK,정규화 [절차] -대상선정,Data ProfilingTarget -데이터발견,Data Discovery -구조발견,Structure Discovery -관계발견,Relationship Discovery -결과 리포트,Report

형상변경

식 통 감 기 [정의]소프트웨어 생명주기 및 유지보수과정에서 만들어지는 각 단계의 산출물을 체계적으로 관리하여, 품질보증활동을 향상시키는 기법

DQC-S

정,설,구,운 Database Quality Certification-Security 데이터보안인증 [심사기준] -DB접근제어 : 정책수립,설계,구축,운영 -DB암호화:정,설,구,운 -DB작업결재:정,설,구,운 -DB취약점분석:정,설,구,운 [인증수준] 1레벨:접근기록,비인가자 접근제어 2레벨:개인정보,기밀정보 암호화 3레벨:작업결재 수행 4레벨:취약점 분석/보완

DQC-M

정,일,유,접,적,보 Database Quality Certification-Management 데이터관리인증 [심사기준] -정확성 -일관성 -유용성 -접근성 -적시성 -보안성 [인증수준] 1레벨:문제인식,부분적 관리 2레벨:프로세스 정형화 3레벨:데이터 일관성 관리 4레벨:정략적 측정 관리 5레벨:지속적 관리

PMBOK

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