CMMI 단계적 표현 모델
초관정량최
| 초기화 단계(Initial) | 정의된 프로세스 없고 작업자 능력에 따라 성과 좌우되는 단계 |
|---|---|
| 관리 단계(Managed) | 특정한 프로젝트 내 프로세스가 정의되고 수행되는 단계 |
| 정의 단계(Defined) | 조직 표준 프로세스를 활용해 업무 수행하는 상태 표준화, 일관된 프로세스가 존재하는 단계 |
| 정량적 관리 단계(Quantitiatively Managed) | 정량적 기법 활용해 핵심 프로세스 통제하는 단계 |
| 최적화 단계(Optimized) | 프로세스 영량 향상을 위해 신기술 도입, 프로세스 혁신 활동 수행하는 단계 |
고가용성(HA , High Availability)
두 개 이상의 시스템을 클러스터로 구성해 하나의 시스템 장애 시 최소한의 서비스 중단을 위해 다른 시스템으로 신속하게 시스템 대체 작동(Fail Over)하는 기술
클러스터: 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합
| Hot Standby
| (상시 대기 방식) | 가동 시스템/백업 시스템으로 구성되어 평소에는 대기 상태 유지하다가 장애 시 전환 |
|---|---|
| Mutual Take-Over | |
| (상호 인수) | 2개 시스템이 각각 고유한 가동 업무 서비스 수행하다 한 서버 장애 발생 시 상대 시스템의 자원을 fail over 하여 동시에 2개 업무 수행 |
| Concurrent Access | |
| (동시적 접근) | 여러 개 시스템이 동시에 업무 나누어 병렬 처리하는 방식으로 HA 참여하는 시스템 전체가 active 한 상태로 업무 수행하여 시스템 장애 시에도 다른 시스템으로 fail over하지 않고 가용성 보장 |
IT 업무 프로세스 관련 용어
| 5 Force | - 사업 경쟁 요인 분석 통해 경쟁의 강도 알아내고 수익성 추출할 때 유용하게 사용되는 도구로 마이클 포터에 의해 처음 소개
딥러닝(deep learning)
스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술
<주요 알고리즘>
| 합성곱 신경망
| (CNN; Convolution Neural Network) | 필터에 의한 컨볼루션과 서브 샘플링 과정을 반복하는 비지도 학습으로 입력 데이터의 특징 극대화하며 차원 축소하는 딥러닝 알고리즘 |
|---|---|
| 순환 신경망 | |
| (RNN; Recurrent Neural Network) | 연속된 데이터상에서 이전 순서의 은닉 노드 값 저장한 이후, 다음 순서의 입력 데이터로 학습할 때 이전의 값 이용, 연속적 정보의 흐름 학습에 이용하는 딥러닝 알고리즘 |
| 심층 신경망 | |
| (DNN; Deep Neutron Network) | 입력 계층과 출력 계층 사이의 다단계 은닉계층을 통해 비선형 관계에 대한 모델링 가능한 인공신경망 |
기계 학습
| 지도(교사) 학습 | - 입력 x에 대한 출력 목푯값을 제시하여 학습
가상 현실 ❣️
| 증강 현실
| (AR; Augmented Reality) | 가상 현실의 한 분야로 실제 환경에 가상 사물이나 정보 합성하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법 |
|---|---|
| 가상 현실 | |
| (VR; Virtual Reality) | - 어떤 특정한 환경이나 상황을 컴퓨터로 만들고 사람이 마치 실제 주변 상황, 환경과 상호작용을 하고 있는 것처럼 만들어 주는 인간-컴퓨터 사이의 인터페이스 |
가상화 기술 ❣️
| 도커(Docker) | 하이퍼바이저 없이 리눅스 컨테이너(LXC) 기술 바탕으로 애플리케이션 격리된 상태에서 실행하는 가상화 솔루션 |
|---|---|
| 하이퍼바이저 | |
| (Hypervisor) | 하나의 호스트 컴퓨터상에서 동시에 다수의 운영체제 구동시킬 수 있는 HW와 OS 사이의 SW 가상화 플랫폼 |
균형 성과표(BSCl; Balacanced Score Card)
재고내학
| 재무 | - 기업의 주요 이해 관계자들에게 재무적 지표 통해 조직의 성과를 보여주기 위한 관점 |
|---|---|
| 고객 | - 고객 관계 관리를 위한 관점 |
광 전송 기술
| WDM
| (Wavelength Division Multiplexing) | 파장이 서로 다른 복수의 광신호를 동시에 이용하는 것으로 광섬유 다중화하는 방식 |
|---|---|
| DWDM | |
| (Dense Wavelenth Division Multiplexing) | 대용량 데이터 전송을 위해 파장 대역 채널을 조밀하게 나누어 규격화한 광전송 기술 |
그래프 간선 수 구하기
무방향성 그래프 간선의 수 = n(n-1)/2 방향성 그래프 간선의 수 = n(n-1)
이력 데이터 종류
| 변경 이력 | 거래에 대한 변경 등에서 발생하는 이력 |
|---|---|
| 발생 이력 | 정기적으로 발생하는 데이터 |
| 진행 이력 | 어떤 데이터가 현재까지 계속 진행하고 있는 데이터 |
데이터 관련 용어 [2020 2회 기출]
| 마이 데이터
| (MyData) | 정보 주체가 기관으로부터 자기 정보를 직접 내려 받아 이용하거나 제 3자 제공을 허용하는 방식으로 정보 주체 중심의 데이터 활용 체계이자 개인이 정보 관리의 주체가 되어 능동적으로 본인 정보 관리하고, 본인 의지에 따라 신용 및 자산관리 등에 정보 활용하는 일련의 과정 |
|---|---|
| 다크 데이터 | |
| (Dark Data) | 수집된 후 저장은 되어 있지만, 분석에 활용되지는 않는 다량의 데이터 |
| 메타 데이터 | |
| (Metadata) | 자료 그 자체가 아닌 자료의 속성 등 설명하는 데이터로 데이터에 관한 정보의 기술, 데이터 구성의 정의, 데이터 분류 등을 위한 데이터 |
| 메타데이터 레지스트리 | |
| (MDR; Metadata Registry) | 메타데이터 등록과 인증을 통해 표준화된 메타데이터를 유지, 관리하며, 메타데이터의 명세와 의미 공유 목적으로 하는 데이터베이스 |
| LOD(Linked Open Data) | 전세계 오픈된 정보를 하나로 묶는 방식으로 link data와 open data 합성어이며 웹상에 존재하는 데이터를 개별 URI로 식별하고, 각 URI에 링크 정보 부여해 상호 연결된 웹 지향하는 데이터 |
HIPO(Hierachy Input Process Output)
하향식 소프트웨어 개발을 위한 문서화 도구
| 가시적 도표(도식 목차) | 전체적인 흐름과 기능 보여주는 계층 구조도 |
|---|---|
| 총체적 도표(총괄 도표) | 입력, 처리, 출력 등의 프로그램 구성 기능 명확히 표현 |
| 세부적 도표(상세 도표) | 총괄 도표 구체적으로 표현한 모듈 도표 |
소프트웨어 프레임 워크 특징
| 모듈화
| (Modularity) | 전체 프로그램이 단일 기능 갖출 수 있도록 부분적으로 묶어 처리 |
|---|---|
| 재사용성 | |
| (Reusability) | 전체나 일부 소프트웨어가 다른 응용 목적으로 사용 가능 |
| 확장성 | |
| (Extensibility) | 추가적 설계 없이 가능한 확장 용이성 |
| 제어 역 흐름 | |
| (inversion of control) | 소프트웨어 프레임워크 코드가 전체 애플리케이션의 처리 흐름을 제어하여 다형성 통해 확장한 메소드 호출로 제어->소프트웨어 프레임 워크->애플리케이션 역흐름 |