"professional-engineer" 태그로 연결된 416개 게시물개의 게시물이 있습니다.

데이터 모델링 개념​

• 현실 세계 업무 프로세스를 추상화하여 물리적으로 데이터베이스화하기 위한 과정으로, 실체와 관계 중심으로 데이터 모형을 표현하는 모델링
• 가시화, 명세화, 문서화, 추상화, 통합성, 이해성

데이터 모델링 단계, 식별/비식별 관계 비교​

데이터 모델링 단계​

단계	설명	산출물
개념 모델링	요구사항을 데이터 모델로 변환	ERD
	엔티티와 속성 정의, 엔티티 간 식별/비식별 관계 설정	개념 스키마
논리 모델링	개념스키마를 실제 DBMS 스키마로 변환	논리 스키마
	데이터 구조와 무결성 제약 설정	테이블 정의서
	식별/비식별 관례를 기본키, 외래키로 추가
물리 모델링	저장구조, 저장방법 기술, 성능 기준 충족	접근 권한 매트릭스

식별/비식별 관계 개념 비교​

식별 관계​

• 하위 엔티티의 PK 구성이 상위 엔티티의 PK에 포함되는 관계

비식별 관계​

• 하위 엔티티의 일반 속성에 상위 엔티티의 PK가 포함되는 관계

식별/비식별 관계 상세 비교​

구분	식별 관계	비식별 관계
결합도	강한 연결관계	약한 연결관계
표기법	실선 표현	점선 표현
PK	하위 엔티티 PK 구성 포함	미포함
관계	자식 엔티티가 부모에 종속적	자식 엔티티가 부모에 독립적
데이터 무결성	부모 엔티티 삭제시 자식 엔티티 함께 삭제	부모 엔티티 삭제시 자식 엔티티 유지, 관계 해제
예시	Order 와 OrderItem	Customer 와 Order

데이터 모델링시 고려사항​

비지니스 측면​

• 비지니스 요구사항
• 엔티티 속성 정의
• 관계 설정: 엔티티 관계, 키 설정
• 무결성 제약조건: 개체, 참조, 속성 무결성

기술 측면​

• 성능: 정규화, 반정규화, 인덱싱, 연결함정, 파티셔닝
• 용량관리: 데이터 양, 저장소, 확장성

CRUD 매트릭스 개념​

• 데이터 엔티티와 각 기능 간의 상관관계를 매트릭스 형태로 나타내어 데이터 모델링 과정을 검증하는 도구
• 데이터와 프로세스 관계 명확화, 기능별 데이터 활용 파악, 테스트 시나리오 도출, 성능 최적화

CRUD 매트릭스 작성 절차, 표현 방법, 분석 사례​

CRUD 매트릭스 작성 절차​

1. 데이터엔티티/기능정의: 시스템 관리되는 주요 엔티티, 기능 식별
2. CRUD 관계식별 : 각 기능과 엔티티에 수행하는 작업 정의
3. CRUD 매트릭스 작성: 엔티티/기능 매트릭스 작성, CRUD 표기
4. 중복, 누락, 불필요 작업 파악 및 개선

CRUD 매트릭스 표현 방법​

엔티티/기능	고객 등록	상품 조회	주문 생성	주문 조회
고객	C, R		-
상품		R		-
주문		R	C	R, U

• 행에는 프로세스, 열에는 엔티티, 교차점에 트랜잭션 표시

CRUD 매트릭스 분석 사례​

구분	사례	해결방안
요구검증	고객 등록, 상품 조회, 주문 생성, 주문 조회 기능 검증	미비 기능 구현
무결성검증	상품 엔티티는 R만 존재	C, U 기능 추가
성능튜닝	주문 엔티티는 트랜잭션이 몰려 부하 발생 가능	파티션 추가, 테이블 분리
불필요 작업 제거	주문 조회시 업데이트 발생	R만 수행하도록 수정

NoSQL 유형, 모델링 절차​

NoSQL 유형​

유형	특징	대표 도구
Key-Value	키와 값의 쌍으로 데이터 관리, 빠른 조회 성능	Redis, DynamoDB
Column Family	열 기반 데이터 저장, 키 범위 처리 개선, 유연성 극대화	HBase, Cassandra
Document	문서 형태 데이터 저장, JSON/XML/BSON 형식 지원, 빠른 조회	MongoDB, CouchDB
Graph	노드와 간선으로 관계 저장, 모든 노드와 간선에 고유 식별자 부여	Neo4j
Vector	데이터 간 유사도 계산, 고차원 벡터 검색 최적화	HNSW, Milvus

NoSQL 모델링 절차​

구분	절차	설명
탐색	도메인 모델 파악	데이터 개체 간 관계 분석, 도메인 파악, ERD 작성하여 결과 도식화
설계	쿼리 결과 디자인	도메인 모델 기반 쿼리 결과값 정의 데이터 출력과 저장에 효율적인 구조로 디자인
	패턴 기반 데이터 모델링	I/O 횟수를 최소화하기 위해 반정규화, 데이터 중복 저장
	기능 최적화	필요시 Secondary Index 활용하여 전체 데이터 Scan 최소화
최적화	후보 NoSQL 선정	구조, 특징 분석 후 부하테스트, 안정성테스트 수행 후보쿼리 선정
	데이터모델 최적화	선정된 쿼리에 적합한 데이터 모델 최적화, 어플리케이션 인터페이스 설계
	설정 및 HW 튜닝	NoSQL 설정 및 HW 튜닝

• 쿼리 성능 최적화를 위해 중첩데이터와 반정규화된 데이터 구조로 디자인 필요

SOM 개념​

• 고차원 데이터의 위상을 보존하여 저차원 그리드로 매핑하는 비지도학습 기반 인공 신경망
• 차원축소, 위상보존, 경쟁학습, 시각화 및 군집화

SOM 구성도, 구성요소, ANN과의 차이점​

SOM 구성도​

• 경쟁층 뉴런들이 2차원 격자구조로 배열, 고차원 입력 데이터를 저차원 공간에 시각적으로 표현하는 구조

SOM 구성요소​

구분	구성요소	설명
레이어	입력층	고차원 입력 특성을 받는 층
	경쟁층(출력층)	2D 그리드 구조로 입력 데이터와의 거리 측정 후 가장 가까운 뉴런 선정
연결요소	연결가중치	입출력층 연결, 초기 무작위 가중치 설정 후 경쟁학습을 통해 업데이트
	BMV	입력벡터와 가장 유사한 출력층 뉴런, 유클리드 최소 거리 계산

• 역전파와 체인룰 없이 승자 독식 경쟁학습 알고리즘 사용

SOM과 ANN의 차이점​

구분	SOM	ANN
학습방식	비지도학습	비지도/지도학습
학습알고리즘	경쟁학습	역전파 등 오류수정기반
주요목적	시각화, 군집화, 차원축소	분류, 회귀, 예측
출력구조	2차원 격자	다층 퍼셉트론
데이터 요구사항	레이블 불필요	레이블 필요
활용사례	데이터 시각화, 군집 분석	이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리
해석가능성	결과의 직관적 해석	블랙박스, 해석 어려움

다차원 색인구조 개념​

• 이미지나 멀티미디어 등 비정형 데이터의 효율적 검색을 위해 다차원 필드를 동시에 키로 사용한 색인 구조
• 차원확장성, 유사성 기반 내용 검색, 다양항 데이터 처리, 저장공간 절감, RAG, Vector DB 활용

다차원 색인구조 유형​

구분	개념도	설명
Point Access Method (PAM)		다차원 점 데이터 저장 및 검색 K-D 트리, K-D-B 트리, Grid File, 사분트리
Spatial Access Method (SAM)		선, 면 등 크기를 갖는 다차원 공간 데이터 저장 및 검색 R-Tree, R*-Tree, R+Tree, X-Tree

다차원 색인구조 상세​

PAM 기반 다차원 색인구조​

구분	개념도	설명
K-D 트리		이진탐색트리 BST를 다차원 확장하여 K차원 점 데이터 색인 트리 레벨과 값을 번갈아 비교
Grid File		데이터포인트를 다차원 그리드 공간에 매핑하여 저장 각 차원 범위를 선형눈금계로 나눠 격자 배열 생성
사분트리		공간을 반복적으로 4개의 하위 영역으로 분할하는 자료구조 고차원 데이터 부적합, 공간 분할로인한 비효율적 메모리 사용

SAM 기반 다차원 색인구조​

구분	개념도	설명
R 트리		MBR을 구하여 인덱스를 엔트리로 저장하는 자료구조 완전균형트리로 데이터 객체를 여러 차원의 구간들로 표현
R+ 트리		여러 MBR과 중첩되는 데이터는 여러 노드에 중복 저장하는 자료구조 K-D 트리와 R 트리의 중간 형태
R* 트리		R 트리와 구조, 연산은 유사하나 삽입 삭제시 노드 간 MBR 중첩 최소화한 자료구조

• X 트리는 고차원 데이터를 다루는 슈퍼노드를 사용한 R 트리 확장 구조

다차원 색인구조 활용분야​

구분	사례	설명
지리 정보	GIS	R트리 활용 지리 정보 저장 및 검색
	위성영상분석	사분트리, 위성데이터 분할 저장
멀티미디어	이미지	K-D 트리, 사분 트리, 이미지 속성 저장
	비디오	K-D 트리, 메타데이터 인덱싱

HNSW​

Hierarchical Navigable Small Worlds

개념도	개념
	계층적 그래프와 Small World Network 기반의 근사 최근접 이웃 검색(ANN)을 수행하여 대규모 벡터 데이터에서 빠르고 정확한 검색 제공

• 다층 그래프 사용 저장
• 지역최솟값을 찾을 때까지 가까운 정점으로 Greedy 탐색
• 메모리 기반, 빠름, 고차원 데이터 효율적 처리
• Milvus, Pinecone 방식
• Pinecone: Hierarchical Navigable Small Worlds

트랜잭션 격리수준 개념​

• 병행 트랜잭션 실행 시 데이터를 일관성 있게 읽을 수 있도록 고립성을 유지하기 위한 데이터 허용 수준
• Dirty Read, Non-Repeatable Read, Phantom Read 등 이상 현상 발생 가능

트랜잭션 격리 수준 상세​

Read Uncommitted​

• 트랜잭션이 완료되지 않은 데이터를 다른 트랜잭션이 참조하는 것을 허용하는 격리수준

Read Committed​

• 트랜잭션이 완료된 데이터만 읽을 수 있는 격리 수준

Repeatable Read​

• 동일한 행을 여러 번 읽을 때 항상 동일한 값을 반환하도록 보장하는 격리수준

Serializable​

• 여러 트랜잭션이 순차적으로 하나씩 실행되도록 보장하는 격리수준
• 동시성이 낮아 거의 사용되지 않음

트랜잭션 격리수준 고려사항​

• Locking, 2PL, Timestamp Ordering, 낙관적 기법 등 병행제어 필요

맨체스터 코딩 개념​

• 각 비트의 중간 시점에 전압 레벨을 반전시켜, 동기화와 오류검출에 이점을 가진 라인코딩 방식
• 클록 동기화 용이, 오류 검출 유리, DC(직류성분) 감소, NRZ 대비 대역폭 2배 필요

맨체스터 코딩 구조도, 동작 원리​

맨체스터 코딩 구조도​

• 비트 중간에서 하향 전이하면 0, 상향 전이하면 1로 부호화

맨체스터 코딩 동작원리​

순서	절차	설명
1	인코더에 데이터 입력	이진 데이터 입력, 비트별 부호화 수행
2	비트상태 변환 및 전송	0 비트 하향 전이, 1 비트 상향 전이 후 전송
3	데이터 신호 해석	비트 중간 반전 시점 해석, 데이터 추출
4	이진 데이터 비트 출력	추출 데이터를 비트로 출력하여 원 데이터 수신

차등 맨체스터 코딩 구조도​

• 0: 시작점에서 전이, 1: 시작점에서 전이 없음, 모든 비트 중간점에서 항상 전이

맨체스터 코딩, 차등 멘체스터 코딩 비교​

구분	맨체스터 코딩	차등 맨체스터 코딩
개념	비트 중간 신호를 상하향 전이, 시간 정보와 데이터 전달 역할 수행	인접 신호의 변화를 표현하기 위한 차등 인코딩과 맨체스터 코딩 결합
신호표현	0: +전압에서 -로 하향 전이 1: -전압에서 +로 상향 전이	0: 비트 시작 전이 없음, 비트 중간 전이 발생 1: 비트 시작, 중간 모두 전이
장점	설계, 구현 단순 에지 검출로 클록 동기화 용이	빠른 전송 속도 극성 반전 없음, 노이즈 강건성
단점	낮은 대역폭 효율성	높은 구현 복잡도, 초기 상태 의존성
활용 분야	초기 이더넷, RFID	Token Ring LAN, 극성 완전 네트워크

Open RAN 개념​

• 다양한 5G 장비업체 간 호환성, 네트워크 설계 유연성을 위해 기지국 연결 인터페이스와 기지국 OS를 개방하고 표준화한 기술
• 기존 RAN의 단점 극복, 5G 네트워크 설계 유연성 확보, 장비업체 간 경쟁 활성화, 통신 기술 발전, 비용 절감

Open RAN 구성도, 구성요소, 발전과정​

Open RAN 구성도​

Open RAN 구성요소​

구분	설명	비고
Radio Unit	스마트폰 등 통신장비 주파수를 잡아서 연결, 안테나로 받은 라디오 신호 처리	RF, Low PHY 처리
Distributed Unit	통신장비에서 요청한 데이터를 전송하는 장치, 라디오 신호에서 디지털 신호 분리	MAC, RLC, High PHY 처리
Centralized Unit	네트워크 제어, 사용자 데이터 처리, DU와 CU 간 데이터 전송	RRC, PDCP 등 프로토콜 활용
RIC	인공지능 기반, 로드 밸런싱 기반 CU, DU 관리	비실시간, 준실시간

Open RAN 발전과정​

레거시 비가상화 사이트​

C-RAN​

V-RAN​

O-RAN​

ICMP 개념, 구성도​

ICMP 개념​

• IP 패킷을 전송하는 과정에서 발생하는 오류 및 제어 메시지를 처리하기 위한 프로토콜
• Ping(Echo Request/Reply), Destination Unreachable 등 네트워크 진단 및 관리에 사용

ICMP 패킷 구성도​

구분	크기	설명
Type	8	ICMP 메시지 유형 0=Echo Reply, 8=Echo Request, 3=Dest. Unreachable 등
Code	8	Type에 따른 세부 코드
Checksum	16	ICMP 헤더+데이터를 합한 오류 검출을 위한 체크섬
Rest of Header	32 이상	Type, Code 조합에 따라 식별자, 시퀀스 등 추가 정보
Data	가변	ICMP 메시지의 실제 데이터

IGMP 개념, 구성도​

IGMP 개념​

• 호스트와 라우터가 멀티캐스트 그룹에 대한 가입(Join)과 탈퇴(Leave) 등을 관리하기 위한 프로토콜
• 멀티캐스트 통신을 효율적으로 지원하기 위해 사용

IGMP 패킷 구성도​

구분	크기	설명
Type	8	IGMP 메시지 유형 0x11=Membership Query, 0x16=Membership Report v2, 0x17=Leave Group 등
Max Resp Time	8	Membership Query에 대한 최대 응답 시간
Checksum	16	IGMP 헤더 전체에 대한 오류 검출을 위한 체크섬
Group Address	32	멀티캐스트 그룹 주소 General Query 시 0.0.0.0, 특정 그룹 쿼리 시 해당 멀티캐스트 주소

• IGMP V3에서는 소스별 멀티캐스트 트래픽 관리 기능이 추가되어 Number of Sources와 Source Address 필드가 추가됨

IGMP 가입 절차도, 세부 절차​

IGMP 가입 절차도​

IGMP 가입 세부 절차​

단계	설명	비고
1. 그룹 가입	호스트가 새 멀티캐스트 그룹에 참여하고자 할 때 라우터에 가입 알림 전송	Membership Report
2. 멤버십 모니터링	라우터는 주기적으로 Query 메시지를 전송, 현재 그룹을 계속 사용하는 호스트가 있는지 확인	Membership Query
3. 멤버십 응답	호스트는 Query에 응답하여 아직 그룹이 필요함을 알림, 무응답 시 라우터는 더 이상 호스트가 없음 판단	Membership Report
4. 멤버십 탈퇴	호스트가 멀티캐스트 수신을 중단하고 싶으면 Leave Group 메시지 전송	Leave Group

ICMP, IGMP 비교​

구분	ICMP	IGMP
목적	IP 패킷 전송 오류 및 제어 메시지 처리	멀티캐스트 그룹 가입/탈퇴 관리
유형	Echo Request/Reply, Dest. Unreachable 등	Membership Query, Membership Report, Leave Group 등
계층	네트워크 계층	네트워크 계층
사례	Ping, Traceroute	IPTV, 온라인 게임 등 멀티캐스트 서비스
데이터전송	오류, 제어 메세지 전송 데이터 페이로드는 네트워크 진단용	그룹 멤버십 정보 전송 실제 멀티캐스트 데이터는 UDP, RTP 상위 프로토콜 사용
보안 취약점	Ping Flooding, DDoS 등	IGMP Spoofing, IGMP Flooding 등
특징	일부 환경에서 ICMP 차단하여 진단 제약 발생 가능	그룹별, 소스별 트래픽 구분하여 필요 트래픽 전달 가능

NRTK 개념​

• GNSS를 기반으로 다수의 기준국 네트워크를 이용하여 오차를 실시간으로 보정하고 이동국의 위치를 센티미터 단위로 정밀하게 측정하는 기술
• 기존 RTK 범위, 오차로 인한 한계 극복, 위치 정밀보정 요구 증가, 통신 기술 발전

NRTK 구성도, 구성요소, 보정신호 구분​

NRTK 구성도​

NRTK 구성요소​

구분	설명	비고
기준국	다수 GNSS 기지국이 위성신호를 수신하여 오차데이터를 제어센터로 전송	광역오차 데이터 수집
제어센터	기준국 데이터 옹합, 오차모델 생성, 가상 기준점 생성	실시간 보정 데이터 전송
이동국	GNSS 신호와 보정데이터를 결합하여 정밀한 위치 계산	cm 단위 오차 보정

NRTK 보정신호 구분​

방식	설명	특징
VRS	사용자 위치에 가상기준국을 생성하여 보정신호 제공	양방향 통신 필요
FKP	기준국 관측망 전체에 적용 가능한 보정신호 제공	삼각망 내 모든 지점 적용 가능
MAC	주기준국과 보조기준국 간 차이를 계산하여 셀 단위 보정 신호 제공	셀 내 모든 지점에 대한 보정 정보 제공
SSR	상태공간 표현을 통해 위성 및 대기 상태 정보를 분리하여 제공	위성 궤도, 전리층, 대류층 상태 포함