[ 2과목 ] 소프트웨어 개발

 

 

< 참고사항 >

※ 정보처리기사 개정된 후,  기출문제들 다 풀고 3회 정도 반복할 것!
※ 이해 안 되는 문제들은 유튜브를 통해서 이해할 것! ( 전문강사들이 문제풀이 영상 많음 )
※ 게시물은 자주 나오는 필기 기출 내용 위주이지만 스스로 다른 개념들도 확인해볼 것!

 

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자료 구조의 분류

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•  프로그램에서 사용하기 위한 자료를 기억장치의 공간내에서 저장하는 방법, 저장된 그룹내에 존재하는 자료간의 관계

    처리방법등을 연구 분석하는것을 말한다.

•  자료를 효율적으로 사용하기 위해서 자료의 특성에 따라서 분류, 구성하고 저장 및 처리하는 모든 작업

•  문제 해결을 위해 데이터 값들을 연산자들이 효율적으로 접근하여 처리할 수 있도록 체계적으로 조직하여 표현하는 것

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1) 선형구조( Liner Structure )

•   데이터 항목 사이의 관계가 1:1이며, 선후관계가 명확하게 한 개의 선의 형태를 갖는 리스트 구조

​-  배열( Array )

-  스택( Stack )

-  큐( Queue )

-  데크( Deque )

-  선형 리스트( Liner List ) = 연속 리스트( 순차적임 ) , 연결 리스트( 순차적 X )

 

 

※  배열

•  동일한 자료형의 데이터들이 같은 크기로 나열되어 순서를 갖고 있는 집합

•  정적인 자료 구조로, 기억장소의 추가가 어려움

•  데이터 삭제 시, 데이터가 저장되어 있던 기억장소는 빈 공간으로 남아있어 메모리 낭비 발생

•  배열은 반복적인 데이터 처리 작업에 적합한 구조

•  배열은 데이터마다 동일한 이름의 변수를 사용하여 처리가 간편

 

 

※  선형 리스트

​ •  일정한 순서에 의해 나열된 구조

 

•  연속 리스트( Contiguous List )

-  일정한 순서에 의해 나열된 구조

-  배열과 같이 연속되는 기억장소에 저장되는 자료구조

-  기억장소 이용 효율은 밀도가 1로서 가장 좋다.

-  중간에 데이터를 삽입하기 위해서는 연속된 빈 공간이 있어야 하며, 자료의 삽입 및 삭제시 이동이 필요하다.

    ( = 데이터의 항목을 추가, 삭제하는것이 불편 )

 

•  연결 리스트( Linked List )

-  자료들을 반드시 연속적으로 배열시키지는 않고, 임의의 기억공간에 기억시키되 자료항목의 순서에 따라 노드의 포인터부분을

    이용하여 서로 연결시킨 자료 구조

-  노드의 삽입 , 삭제 작업이 용이

-  기억 공간이 연속적으로 놓여 있지 않아도 저장 가능

-  연결을 위한 링크( 포인터 ) 부분이 필요하기 때문에 순차리스트에 비해 기억공간의 이용 효율이 좋지 않다.

-  연결을 해주는 포인터( Pointer ) 를 위한 추가 공간이 필요하다.

-  중간 노드 연결이 끊어지면 다음 노드를 찾기 힘들다.

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2) 비선형 구조( Non-Liner Structure )

데이터 항목 사이의 관계가 1:n ( 혹은 n : m )인 그래프적 특성을 갖는 형태

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•  트리( Tree )

•  그래프( Graph )

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배열( Array )

 

 

•   < 인덱스 , 원소 > 쌍의 집합

•  순차적 메모리 할당 방식

•  정적인 자료 구조

•  기억 장소의 추가가 어렵고, 메모리의 낭비가 발생

•  첨자를 이용

•  반복적인 데이터 처리 작업에 적합한 구조

•  데이터마다 동일한 이름의 변수를 사용 ( 처리가 간편 )

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스택( Stack )

 

 

•   리스트의 한쪽 끝으로만 자료의 삽입 / 삭제 작업이 이루어지는 자료 구조

•   후입 선출( LIFO : Last In First Out ) : 나중에 삽입된 자료가 가장 먼저 삭제됨

•  모든 기억공간이 꽉 채워져 있는 상태에서 데이터가 삽입되면 오버플로( Overflow ) 발생

•   더 이상 삭제할 데이터가 없는 상태에서 데이터를 삭제하면 언더 플로( Underflow ) 가 발생

•   서브루틴 호출 / 인터럽트 처리 / 수식 계산 및 수식 표기법에 응용

•   이용 연산 : 재귀 호출 / 후위 표현의 연산 / 깊이 우선 탐색

 

※  스택 관련 용어

•  TOP : 스택으로 할당된 기억공간에 가장 마지막으로 삽입된 자료가 기억된 위치

•  Bottom : 스택의 가장 밑바닥

•  PUSH : 자료의 삽입

•  POP : 자료의 삭제

•  M : 스택의 크기

•  X : 스택의 이름

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큐( Queue )

 

 

• 리스트의 한쪽에서는 삽입 / 다른 한쪽에서는 삭제가 이뤄지는 자료 구조

• 선입선출( FIFO :First In First Out ) 방식 : 가장 먼저 삽입된 자료가 가장 먼저 삭제됨

• 시작( F, Front )과 끝( R, Rear )을 표시하는 두 개의 포인터

• 운영체제의 작업 스케줄링에 사용

• 이용 연산 : 선택 정렬

 

※  큐( Queue ) 관련 용어

•  프런트 포인터 : 가장 먼저 삽입된 기억공간을 가리키며, 삭제 작업시 사용

•  리어 포인터 : 가장 마지막에 삽입된 자료가 위치한 기억공간을 가리키며, 삽입 작업시 사용

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데크( Deque )

 

 

•   리스트의 양쪽 끝에서 삽입 / 삭제 작업을 할 수 있는 자료 구조

•  Double Ended Queue 의 약자

•  Stack과 Queue의 장점만 가져와서 구성

 

•  입력이 한쪽에서만 발생하고, 출력은 양쪽에서 일어날 수 있는 입력 제한

-  Scroll

 

•  입력은 양쪽에서 일어나고 출력은 한곳에서만 이루어지는 출력 제한

-  Shelf

 

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트리( Tree )

 

 

•   정점( Node, 노드 ) , 선분( Branch, 가지 )을 이용해 사이클을 이루지 않도록 구성한 그래프( graph )의 특수한 형태

•   노드( Node ) : 트리의 기본 요소, 자료항목과 다른 항목에 대한 가지를 합친 것

•   링크( Link ) : 노드와 노드를 연결한 선

•   근 노드( Root Node ) : 트리의 맨 위에 있는 노드

•   디그리( Degree, 차수 ) : 각 노드에서 뻗어 나온 가지의 수

•   단말 노드( Terminal Node ) : 자식이 하나도 없는 노드 ( Degree = 0 )

•   자식 노드( Son Node ) : 어떤 노드에 연결된 다음 레벨의 노드

•   부모 노드( Parent Node ) : 어떤 노드에 연결된 이전 레벨의 노드

•   형제 노드( Brother Node, Sibling ) : 동일한 부모를 갖는 노드

•   트리의 디그리 : 노드들의 디그리 중에서 가장 많은 수

 

 

 

• 트리 순회 방법

- 전위 순회( preorder traversal ) : Root -> Left -> Right

- 중위 순회( inorder traversal ) : Left -> Root -> Right

- 후위 순회( postorder trabersal ) : Left -> Right -> Root

 

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그래프( Graph )

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1) 방향 그래프

• 정점을 연결하는 선에 방향이 있는 그래프

• n개의 정점으로 구성된 방향 그래프의 최대 간선 수 = n(n-1)

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2) 무방향 그래프

• 정점을 연결하는 선에 방향이 없는 그래프

• n개의 정점으로 구성된 무방향 그래프의 최대 간선 수 = n(n-1)/2

ex) 퀵 정렬

 

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데이터베이스( Database )

 

•  

 

• 공용된 데이터( Shared Data ) : 여러 응용시스템이 공동으로 소유 및 유지

• 통합된 데이터( Integrated Data ) : 자료의 중복을 최대한 베재한 데이터의 모임

• 운영 데이터( Operational Data ) : 고유한 업무를 수행하는데 없어서는 안 될 자료

• 저장된 데이터( Stroed Data ) : 저장매체에 저장된 자료

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DBMS( Database management System )

 

 

사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성

데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어

 

• 정의 기능 : 데이터베이스에 저장될 데이터의 타입과 구조에 대한 정의 / 이용방식 제약조건 등을 명시 ( DDL )

• 조작 기능 : 사용자와 데이터베이스 사이의 인터페이스 수단을 제공 ( DML )

• 제어 기능 : 무결성 / 보안 / 권한 / 병행 제어 ( DCL )

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데이터의 입 / 출력

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1) SQL( Structured Query Language )

 

• 데이터의 정의어( DDL : Data Define Language )

DOMAIN( 도메인 ) / SCHEMA( 스키마 ) / TABLE( 테이블 ) / VIEW( 뷰 ) / INDEX( 인덱스 )

를 정의하거나 변경 / 삭제할 때 사용하는 언어

 

• 데이터 조작어( DML : Data Manipulation Language )

SELECT( 검색 ) / INSERT( 삽입 ) / UPDATE( 갱신 ) / DELETE( 삭제 )로 저장된 데이터를 실질적으로 처리하는 데 사용하는 언어

 

• 데이터 제어어( DCL : Data Control Language )

데이터의 무결성 / 보안 / 회복 / 병행 제어 등을 정의하는 데 사용하는 언어

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2) 데이터 접속( Data Mapping )

소프트웨어의 기능 구현을 위해 프로그래밍 코드와 데이터베이스의 데이터를

연결( Mapping ) 하는 것

 

• SQL Mapping

프로그래밍 코드 내 SQL을 직접 입력해 DBMS의 데이터에 접속하는 기술

ex) JDBC / ODBC / MyBatis

 

• ORM( Object-Relational Mapping )

객체( Object )와 관계형 데이터베이스( RDB )의 데이터를 연결하는 기술

ex) JPA / Hibernate / Django

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3) 트랜잭션( Transaction )

데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업

한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산

 

• Commit

트랜잭션 처리가 정상적으로 종료되어 수행한 변경내용을 DB에 반영하는 명령어

 

• Rollback

트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되어 DB의 일관성이 깨졌을 때, 트랜잭션이

행한 모든 변경 작업을 취소하고 이전 상태로 되돌리는 연산

 

• SavePoint( =CheckPoint )

트랜잭션 내에서 RollBack 할 위치인 저장점을 지정하는 명령어

 

• 트랜잭션의 특징

원자성 / 일관성 / 독립성 / 영속성

 

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개발 지원 도구

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1) 통합 개발 환경( IDE : Integranted Development Environment )

개발에 필요한 환경, 즉 편집기( Editor ) / 디버거( Debugger ) 등의 다양한 툴을 하나의 인터페이스로 통합하여 제공하는 것

ex) 이클립스( Eclipse ) / 비주얼 스튜디오( Visual Studio ) / 엑스 코드( X Code )

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2) 빌드 자동화 도구

소스코드를 소프트웨어로 변환하는 과정에 필요한 전처리( Preprocessing ) / 컴파일( Compile ) 등의 작업들을

수행하는 소프트웨어

ex) Maven / Gradle / Jenkins

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3) 기타 협업 도구( Groupware, 그룹웨어 )

• 일정관리 도구 : 구글 캘린더

• 프로젝트 관리 도구 : 트렐로 / 지라

• 형상 관리 도구 : 깃허브( GitHub )

• 디자인 도구 : 스케치 / 제플린

• 아이디어 공유 도구 : 에버노트

• 정보 공유 및 커뮤니케이션 도구 : 슬랙 / 잔디 / 태스크 월드

 

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소프트웨어 패키징

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1) 개요

• 모듈별로 생성한 실행 파일들을 묶어 배포용 설치 파일을 만드는 것

• 개발자가 아닌 사용자를 중심으로 진행

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2) 고려사항

• 운영체제( OS ) / CPU / 메모리 등에 필요한 최소 환경을 정의

• 하드웨어와 함께 관리될 수 있도록 Managed Service 형태로 제공

• 다양한 사용자의 요구사항 반영

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3) 패키징 작업 순서

기능 식별 > 모듈화 > 빌드 진행 > 사용자 환경 분석 > 패키징 및 적용 시험 > 패키징 변경 개선 > 배포

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4) 제품 소프트웨어 패키징 도구 활용 시 고려사항

• 패키징 시, 사용자에게 배포되는 SW 이므로 보안 고려

• 사용자 편의성을 위한 복잡성 및 비효율성 문제 고려

• 제품 SW 종류에 적합한 암호화 알고리즘 적용

• 다양한 이기종 연동 고려

 

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디지털 저작권 관리

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1) 디지털 저작권 관리( DRM : Digital Right Management )의 흐름

• 콘텐츠 제공자( Contents Provider ) : 콘텐츠를 제공하는 저작권자

• 콘텐츠 분배자( Contents Distributor ) : 암호화된 콘텐츠를 유통하는 곳이나 사람

• 콘텐츠 소비자( Customer ) : 콘텐츠를 구매해서 사용하는 주체

• 패키저 ( Packager ) : 콘텐츠를 메타 데이터와 함께 배포 가능한 형태로 묶어 암호화하는 프로그램

• 클리어링 하우스( Clearing House ) : 저작권에 대한 사용 권한 / 라이선스 발급 / 사용량에 따른 결제 관리 등을 수행하는 곳

• DRM 컨트롤러 : 배포된 콘텐츠의 이용권한을 통제하는 프로그램

• 보안 컨테이너( Security Container ) : 콘텐츠 원본을 안전하게 유통하기 위한 전자적 보안 장치

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2) 디지털 저작권 관리의 기술요소

• 암호화( Encryption ) : 콘텐츠 및 라이선스를 암호화하고 전자 서명할 수 있는 기술

• 키 관리( Key Management ) : 콘텐츠를 암호화한 키에 대한 저장 및 분배 기술

• 식별 기술( Identification ) : 콘텐츠에 대한 식별 체계 표현 기술

• 저작권 표현( Right Expression ) : 라이선스의 내용 표현 기술

• 암호화 파일 생성( Packager ) : 콘텐츠를 암호화된 콘텐츠로 생성하기 위한 기술

• 정책관리( Policy Management ) : 라이선스 발급 및 사용에 대한 정책 표현 및 관리 기술

• 크랙 방지( Tamper Resistance ) : 크랙에 의한 콘텐츠 사용 방지 기술

• 인증( Autehntication ) : 라이선스 발급 및 사용의 기준이 되는 사용자 인증기술

 

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형상관리

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1) 소프트웨어 패키징 형상관리 ( SCM : Software Configuaration Management )

• 형상관리는 소프트웨어의 개발과정에서 소프트웨어의 변경사항을 관리하기 위한 활동

• 소프트웨어 개발의 전 단계에 적용되는 활동 ( 유지보수 단계에서도 수행 )

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2) 형상관리의 중요성

•  소프트웨어의 변경사항을 체계적으로 추적하고 통제할 수 있다.

• 제품 소프트웨어에 대한 무절제한 변경 방지

• 진행 정도를 확인하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.

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3) 형상관리 기능

• 형상 식별

• 형상 통제( 변경 관리 )

• 형상 감사

• 형상 기록( 상태 보고 )

• 버전 제어

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4) 제품 소프트웨어의 형상관리 역할

• 형상관리를 통해 이전 리비전이나 버전에 대한 정보에 접근 가능 / 배포본 관리에 유용

• 불필요한 사용자의 소스 수정 제한

• 동일한 프로젝트에 대해 여러 개발자 동시 개발 가능

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5) 형상관리 도구 주요 기능

명령어	설명
저장소 ( Repository )	최신 버전의 파일들과 변경 내역에 대한 정보들이 저장되어 있는 곳
가져오기 ( Import )	버전 관리가 되고 있지 않은 아무것도 없는 저장소 ( Repository )에 처음으로 파일을 복사하는 것
체크아웃 ( Check-Out )	프로그램을 수정하기 위해 저장소( Repository )에서 파일을 받아오는 것
체크인 (Check-In )	체크아웃 한 파일의 수정을 완료한 후, 저장소의 파일을 새로운 버전으로 갱신하는 것
커밋 ( Commit )	체크인을 수행할 때 , 이전에 갱신된 내용이 있는 경우에는 충돌 ( Confilct )을 알리고 diff도구를 이용해 수정한 후, 갱신 완료
동기화 ( Update )	저장소에 있는 최신 버전으로 자신의 작업공간( 로컬/지역 저장소 ) 을 동기화하는 것

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6) 형상관리 관리 항목

• 프로젝트 요구 분석서

• 소스코드

•  운영 및 설치 지침서

• 프로젝트 개발 비용

 

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애플리케이션 테스트

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1) 정의

• 애플리케이션에 잠재되어 있는 결함을 찾아내는 일련의 행위 / 절차

•  개발된 소프트웨어가 고객의 요구사항을 만족시키는지 확인( Validation )

• 소프트웨어가 기능을 정확히 수행하는지 검증( Verfication )

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2) 애플리케이션 테스트의 분류

 

• 프로그램 실행 여부에 따른 테스트​

- 정적 테스트

프로그램을 실행하지 않고 명세서나 소스코드를 대상으로 분석

ex) 워크 스루 / 인스펙션 / 코드 검사

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- 동적 테스트

프로그램을 실행하여 오류를 찾는 테스트

ex) 화이트박스 테스트 / 블랙박스 테스트

 

※ 워크 스루

•  사용 사례를 확장하여 명세하거나 설계 다이어그램, 원시 코드, 테스트 케이스 등에 적용 가능

• 복잡한 알고리즘 또는 반복, 실시간 동작, 병행 처리와 같은 기능이나 동작을

이해하려고 할 때 유용

• 단순한 테스트 케이스를 이용하여 프로덕트를 수작업으로 수행해 보는 것

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※ 인스펙션 순서

계획 > 사전교육 > 준비 > 인스펙션 회의 > 수정 > 후속조치

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• 테스트 기반에 따른 테스트

- 명세 기반 테스트

사용자의 요구사항에 대한 명세를 빠짐없이 테스트 케이스로 만들어 구현하는지 확인

 

- 구조 기반 테스트

소프트웨어 내부의 논리 흐름에 따라 테스트 케이스를 작성하고 확인

 

- 경험 기반 테스트

테스터의 경험을 기반으로 수행하는 테스트

 

• 시각에 따른 테스트

- 검증( Verification ) 테스트 : 개발자의 시각에서 제품의 생산과정을 테스트

 

- 검증 테스트 : 소프트웨어가 요구사항에 부합하게 구현되었음을 보장하는 활동

ex) 단위 테스트 / 통합 테스트 / 시스템 테스트

 

- 확인( Validation ) 테스트 : 사용자의 시각에서 생산된 제품의 결과를 테스트

 

- 확인 테스트 : 소프트웨어가 고객의 의도에 따라 구현되었음을 보장하는 활동

ex) 인수 테스트( 알파 / 베타 테스트 )

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※ 단위 테스트

· 구현 단계에서 각 모듈의 개발을 완료한 후, 개발자가 명세서의 내용대로 정확히 구현되었는지

테스트한다.

· 모듈 내부의 구조를 구체적으로 볼 수 있는 구조적 테스트를 주로 시행한다.

· 테스트할 모듈을 호출하는 모듈도 있고, 테스트할 모듈이 호출하는 모듈도 있다.

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※ 단위 테스트 도구

· CppUnit

· JUnit

· HttpUnit

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3) 검증( Validation 검사 기법 )

• 동치 분할 검사 : 입력 자료에 초점을 맞춰 케이스를 만들고 검사

( 블랙박스 테스트 종류 )

 

• 알파 테스트 : 개발자의 장소에서 사용자가 개발자 앞에서 행하는 테스트

통제된 환경에서 사용자와 개발자가 함께 확인하며 수행

( 인수 테스트 종류 )

 

• 베타 테스트 : 선정된 최종 사용자가 여러 명의 사용자 앞에서 행하는 테스트

( 인수 테스트 종류, 개발자 없이 시행 )

 

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통합 테스트( Integration Test )

 

• 시스템을 구성하는 모듈의 인터페이스와 결합을 테스트하는 것

•  모듈 간의 인터페이스와 시스템의 동작이 정상 적으로 잘되고 있는지를 빨리 파악하고자 할 때

상향식보다는 하향식 통합 테스트가 더 좋다.

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1) 상향식 통합 테스트( Bottom Up Integration Test )

• 프로그램의 하위 모듈에서 상위 모듈 방향으로 통합하면서 테스트

• 하나의 주요 제어 모듈과 종속 모듈의 그룹인 클러스터( Cluster ) 필요

​

 

2) 하향식 통합 테스트( Top Down Integration Test )

• 프로그램의 상위 모듈에서 하위 모듈 방향으로 통합하면서 테스트

• 깊이 우선 통합법 / 넓이 우선 통합법 사용

• 테스트 초기부터 사용자에게 시스템 구조를 보여줄 수 있음

• 상위 모듈에서는 테스트 케이스 사용하기 어려움

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•  순서

1) 주요 제어 모듈 작성된 프로그램 사용, 주요 제어 모듈의 종속 모듈은 스텁( Stub )으로 대체

2) 깊이 우선 / 넓이 우선 통합 방식에 따라 스텁( Stub )들이 한 번에 하나씩 실제 모듈로 교체

3) 모듈이 통합될 때마다 테스트 실시

4) 새로운 오류가 발생하지 않음을 보증하기 위해 회귀 테스트 실시

​

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3) 혼합식 통합 테스트

· 하위 수준에서는 상향식 통합 / 상위 수준에서는 하향식 통합 사용해 최적의

· 테스트를 지원하는 방식

· 샌드위치( Sandwich ) 식 통합 테스트 방법

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테스트 관련 용어

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1) 테스트 케이스

• 구현된 소프트웨어가 사용자의 요구사항을 정확하게 준수했는지를 확인하기 위해 설계된 입력 값, 실행 조건, 기대 결과

등으로 구성된 테스트 항목에 대한 명세서

 

• 프로그램에 결함이 있더라도 입력에 대해 정상적인 결과를 낼 수 있기 때문에 결함을 검사할 수 있는 테스트 케이스를

찾는 것이 중요

​

※ 테스트 케이스 구성요소

• 입력 명세( 테스트 조건 / 테스트 데이터 )

• 출력 명세( 테스트 예상 결과 )

• 식별자( 항목 식별자 / 일련번호 )

• 환경설정( 필요 하드웨어 , 소프트웨어의 환경 )

​

 

2) 테스트 시나리오

테스트 케이스를 적용하는 순서에 따라 여러 개의 테스트 케이스들을 묶은 집합

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3) 테스트 오라클

테스트의 결과가 참인지 거짓인지를 판단하기 위해서 사전에 정의된 참값을 입력하여

비교하는 기법 및 활동

( 참 / 샘플링 / 휴리스틱 / 일관성 검사가 존재 )

 

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애플리케이션 성능 분석

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1) 성능 분석 항목

• 처리량( Throughput ) : 일정 시간 내 애플리케이션이 처리하는 일의 양

• 응답 시간( Response Time ) : 요청을 전달한 시간부터 응답이 도착할 때까지 걸린 시간

• 경과시간( Turn Around Time ) : 작업을 의뢰한 시간부터 처리가 완료될 때까지 걸린 시간

• 자원 사용률( Resource Usage ) : 의뢰한 작업을 처리하는 동안의 CPU 사용량 / 메모리 사용량 / 네트워크 사용량 등

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​

2) 애플리케이션 성능 저하 원인 분석

• DB에 필요 이상의 많은 데이터를 요청한 경우

• 커넥션 풀( Connection Pool )의 크기를 너무 작거나 크게 설정한 경우

• JDBC나 ODBC 같은 미들웨어를 사용한 후, 종료하지 않아 연결 누수가 발생한 경우

• 대량의 파일을 업로드하거나 다운로드해 처리시간이 길어진 경우

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3) 소스코드 최적화

• 클린 코드( Clean Code ) 작성 원칙

• 가독성 / 단순성 / 의존성 배제 / 중복성 최소화 / 추상화

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4) 소스코드 품질분석 도구의 종류

• 정적 분석도구 : Pmd / Cppcheck / Checkstyle / SonarQube / Ccm / Cobetuna

• 동적 분석 도구 : Avalanche / Valgrind

 

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모듈 연계

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1) EAI(Enterpriser Application Integration )

• 기업 내 각종 애플리케이션 및 플랫폼 간의 정보전달 / 연계 / 통합 등

• 상호 연동이 가능하게 해주는 설루션

 

• 포인트 투 포인트( Point to Point )

- 점 대 점으로 연결하는 방식 / 변경 및 재사용이 어려움

 

• 허브 앤 스포크( Hub & Spoke )

- 단일 접점인 허브( Hub ) 시스템을 통해 데이터를 전송하는 중앙 집중형 방식

- 확장 및 유지보수가 용이하지만 허브 장애 발생 시, 시스템 전체에 영향

 

• 메시지 버스( Message Bus , ESB 방식 )

- 애플리케이션 사이에 미들웨어를 둬 처리하는 방식 , 확장성이 뛰어나며 대용량 처리 가능

 

• 하이브리드( Hybrid )

- Hub & Spoke와 Message Bus의 혼합 방식 / 데이터 병목 현상을 최소화

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2) ESB( Enterprise service Bus )

• 애플리케이션 간 연계 / 데이터 변환 / 웹서비스 지원 등 표준 기반의 인터페이스를 제공하는 설루션

• 서비스 중심의 통합을 지향 / 결합도( Coupling )를 약하게 유지

• 관리 및 보안 유지가 쉽고 / 높은 수준의 품질 지원 가능

 

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인터페이스 구현 & 인터페이스 보안

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1) 데이터 통신을 이용한 인터페이스 구현

• 애플리케이션 영역에서 인터페이스 형식에 맞춘 데이터 포맷을 인터페이스 대상으로 전송하고 이를 수신 측에서

파싱( Parsing ) 해 해석하는 방식

 

• 주로 JSON이나 XML 형식의 데이터 포맷을 사용해 인터페이스 구현

​

​

2) 인터페이스 엔터티를 이용한 인터페이스 구현

• 인터페이스가 필요한 시스템 사이에 별도의 인터페이스 엔터티로 상호 연계하는 방식

• 일반적으로 인터페이스 테이블을 엔터티로 활용

• 송/수신 인터페이스 테이블의 구조는 상황에 따라 서로 다르게 설계

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3) 인터페이스 보안 기능 적용

• 네트워크( Network ) / 애플리케이션( Application ) / 데이터베이스( Database ) 영역

 

• 스니핑( Sniffing ) : 네트워크의 중간에서 남의 패킷 정보를 도청하는 해킹 유형

• 시큐어 코딩( Secure Coding ) : 소프트웨어 개발 과정에서 지켜야 할 일련의 보안 활동

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※ 인터페이스 구현 기술

Ajax : JavaScript를 사용한 비동기 통신기술로 클라이언트와 서버 간에 XML 데이터

를 주고받는 기술

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인터페이스 구현 검증 / 인터페이스 오류 확인

 

1) 인터페이스 구현 검증 도구

도구	기능
xUnit	Java( Junit ) , C++( Cppunit ), .Net( Nunit ) 등 다양한 언어를 지원하는 단위테스트 프레임워크
STAF	서비스 호출 및 컴포넌트 재사용 등 다양한 환경을 지원하는 테스트 프레임워크
FitNesse	웹 기반 테스트케이스 설계 / 실행 / 결과 확인 등을 지원하는 테스트 프레임워크
NTAF	STAF 의 장점인 재사용 및 확장성과 FitNesse의 장점인 협업기능을 통합한 NHN( Naver )의 테스트 자동화 프레임워크
Selenuim	다양한 브라우저 및 개발 언어를 지원하는 웹 애플리케이션 테스트 프레임워크
Watir	Ruby 언어를 사용하는 애플리케이션 테스트 프레임워크

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2) 인터페이스 오류 발생 즉시 확인

• 오류 메시지 알람 표시

• 오류 SMS 발송

• 오류 내역 이메일 발송

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3) 인터페이스 오류 발생 주기적인 확인

오류 확인 방법	특징
인터페이스 오류 로그 확인	오류를 별도의 로그파일로 생성해 보관 자세한 오류 원인 및 내역을 확인 가능
인터페이스 오류 테이블 확인	오류사항의 확인이 쉬워 관리가 용이 오류사항이 구체적이지 않아 별도의 분석 필요
인터페이스 감시( APM ) 도구 사용	스카우터( Scouter ) 나 제니퍼( Jennifer ) 등의 인터페이스 감시도구를 사용해 주기적 확인

 

 

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알고리즘/ 알고리즘 설계 기법

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1) 알고리즘이란?

• 주어진 작업을 수행하는 컴퓨터 명령어를 순서대로 나열한 것

• 컴퓨터로 문제를 풀기 위한 단계적인 절차

•  검색(Searching ) 은 정렬이 되지 않은 데이터 혹은 정렬이 된 데이터 중에서 키값에

해당하는 데이터를 찾는 알고리즘

• 정렬( Sorting )은 흩어져 있는 데이터를 키값을 이용하여 순서대로 열거하는 알고리즘

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2) 알고리즘 설계

기법	설명
분할과 정복 (Divde and Conquer )	문제를 나눌 수 없을 때까지 나누고, 각각을 풀면서 다시 병합해 문제의 답을 얻는 알고리즘
동적계획법 (Dynamic Programming)	어떤 문제를 풀기 위해 그 문제를 더 작은 문제의 연장선으로 생각하고, 과거에 구한 해를 활용하는 방식의 알고리즘
탐욕법 (Greedy)	결정을 해야 할 때마다, 그 순간에 가장 좋다고 생각되는 것을 해답으로 선택하는 알고리즘
백트래킹 (Backtracking)	어떤 노드의 유망성 점검 후, 유망하지 않으면 그 노드의 부모 노드로 되돌아가 다른 자손 노드를 검색하는 알고리즘

 

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파티션( Partition )

 

종류	설명
레인지 파티셔닝 (Range Partitioning, 범위분할 )	지정한 열의 값을 기준으로 분할 ex) 일별 / 월별 / 분기별 등
해시 파티셔닝 (Hash Partitioning, 해시분할)	해시 함수에 따라 데이터 분할
리스트 파티셔닝 (List Partitioning)	미리 정해진 그룹핑 기준에 따라 분할
컴포지트 파티셔닝 (Composite Partitioning, 조합분할)	범위분할 이후 해시함수를 적용 ex) 범위분할 + 해시분할

• 장점 : 성능 향상 / 가용성 향상 / 백업 가능 / 경합 감소

 

 

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시간 복잡도에 따른 알고리즘

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1) 시간 복잡도란?

• 프로그램을 실행시켜 완료하는 데 걸리는 시간을 의미

• 컴파일 시간 + 실행 시간

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※ 컴파일 시간 : 소스 프로그램을 컴파일하는 데 걸리는 시간 ( 고정적 )

※ 실행 시간 : 프로그램의 실행시간을 추정하기 위해 단위 명령문 하나를 실행하는 데 걸리는 시간과 실행 빈도수

 

복잡도	설명	대표 알고리즘
O(1)	상수형 복잡도 자료크기 무관하게 항상 일정한 속도로 작동	해시함수 (Hash Function)
O(logN)	로그형 복잡도 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 log2N번만큼의 수행시간을 가짐	이진탐색 ( Binary Search)
O(n)	선형 복잡도 입력자료를 차례로 하나씩 모두 처리 수행시간이 자료 크기와 직접적 관계로 변함( 정비례 )	순차탐색 ( Sequential Search )
O(N logN)	선형 로그형 복잡도 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 Nlog2N번 만큼 수행시간을 가짐	퀵정렬 합병 정렬
O(N2)	제곱형 주요 처리 루프구조가 2중인 경우 N의 크기가 작을 땐 N2이 Nlog2N보다 느릴 수 있음	선택정렬 버블정렬 삽입정렬

 

※ 이진 검색 알고리즘

• 탐색 효율이 좋고 탐색 시간이 적게 소요된다.

• 검색할 데이터가 정렬되어 있어야 한다.

• 비교 횟수를 거듭할 때마다 검색 대상이 되는 데이터의 수가

• 절반으로 줄어든다.

• 이진 검색 방법 인터넷에서 한번 찾아서 1문제 풀어보기

 

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※ 대표 알고리즘

• 퀵 정렬: 레코드의 많은 자료 이동을 없애고 하나의 파일을 부분적으로 나누어 가면서 정렬

 

• 삽입 정렬: 가장 간단한 정렬 / 이미 순서화된 파일에 새로운 하나의 레코드를 순서에 맞게 삽입시켜 정렬

 

• 쉘 정렬 : 삽입 정렬의 확장 개념 / 입력 파일을 매개변수 값으로 서브 파일을 구성하고 각 서브파일 삽입 정렬 방식으로

                   순서 배열하는 과정을 반복하는 정렬

 

• 버블 정렬 : 주어진 파일에서 인접한 두 개의 레코드 킷값을 비교하여 그 크기에 따라 레코드 위치를 서로 교환하는 정렬

 

• 힙 정렬 : 완전이진 트리를 이용한 정렬

 

• 2 Way 합병 정렬 : 이미 정렬되어 있는 두 개의 파일을 한 개의 파일로 합병하는 정렬

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※ 힙( Heap Sort )

• 정렬한 입력 레코드들로 힙을 구성하고 가장 큰 킷값을 갖는 루트 노드를 제거하는 과정을 반복하여 정렬하는 기법

• 평균 수행 시간은 O(nlog2 n)이다.

• 완전 이진트리( Complete binary tree )로 입력자료의 레코드를 구성

• 평균과 최악 모두 시간 복잡도는 O(nlog2 n)이다.

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※ 최악의 경우 검색 효율

• 이진 탐색 트리 : O(n) => 가장 안 좋음

• AVL 트리 : O( log n )

• 2-3 트리 : O( log 3n )

• 레드-블랙 트리 : O( log n )

 

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 화이트박스 테스트 / 블랙박스 테스트

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1) 화이트박스 테스트

• 애플리케이션 테스트 ( 프로그램 직접 실행 테스트 종류 )

• 모듈 안의 내용( 작동 )을 직접 볼 수 있음

• 내부의 논리적인 모든 경로를 테스트해 테스트 케이스를 설계

•  소스코드( Source Code )의 모든 문장을 한번 이상 수행함으로써 진행

•  선택 / 반복 등의 부분들을 수행함으로써 논리적 경로 점검

 

종류	설명
기초 경로 검사 ( Base Path Testing )	대표적인 화이트박스 테스트 기법 테스트 측정 결과는 실행 경로의 기초를 정의하는 지침으로 사용
제어 구조 검사	조건검사( Condition Testing ) : 논리적 조건을 테스트하는 기법   루프검사( Loop Testing ) : 반복( Loop ) 구조에 맞춰 테스트하는 기법   데이터 흐름검사( Data Flow Testing ) : 프로그램에서 변수의 정의와 변수 사용의 위치에 초점을 맞춰 테스트 하는 기법

 

2) 블랙박스 테스트

• 모듈 안에서 어떤 일( 작동) 이 일어나는지 알 수 없음

• 소프트웨어가 수행할 특정 기능을 알기 위해 각 기능이 완전히 작동되는 것을

• 입증하는 테스트 ( =기능 테스트 )

• 소프트웨어 인터페이스에서 실시되는 테스트

 

종류	설명
동치 분할 검사 ( Equivalence Partioning Testing )	프로그램의 입력 조건에 타당한 입력 자료와 타당하지 않은 입력자료의 개수를 균등하게 해 테스트 케이스를 정하고, 해당 입력 자료에 맞는 결과가 출력되는지 확인하는 기법
경계값 분석 ( Boundary Value Analysis )	입력조건의 중간값보다 경계값에서 오류가 발생될 확률이 높다는 점을 이용해 입력조건의 경계값을 테스트 케이스로 선정해 검사하는 기법
원인-효과 그래프 검사 ( Cause-Effect Graphing Testing )	입력 데이터 간의 관계와 출력에 영향을 미치는 상황을 체계적으로 분석한 다음 효용성이 높은 테스트 케이스를 선정해 검사하는 기법
비교 검사 ( Comparison Testing )	여러 버전의 프로그램에 동일한 테스트 자료를 제공해 동일한 결과가 출력되는지 테스트 하는 기법
오류 예측 검사 ( Error Guessing )	다른 블랙박스 테스트 기법으로 찾아낼 수 없는 오류를 찾아내는 일련의 보충적 검사기법( 데이터 확인 검사 )

 

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소프트웨어 품질 측정( 개발자 관점 고려 항목 )

 

• 정확성 / 신뢰성 / 효율성 / 무결성 / 유연성 / 이식성 / 재사용성 / 상호운용성

• 기능성 : 사용자 요구사항을 정확하게 만족하는 기능을 제공하는지 여부

• 신뢰성 : 요구된 기능을 정확하고 일관되게 오류 없이 수행하는 정도

• 사용성 : 사용자와 컴퓨터 사이에 발생하는 어떤 행위에 대해 사용자가 정확하게 이해하고 사용하며 향후 다시 사용하고

싶은 정도

• 효율성 : 요구하는 기능을 할당된 시간 동안 한정된 자원으로 얼마나 빨리 처리할 수 있는지 정도

• 유지 보수성 : 환경 변화 / 새 요구사항 발생 시 소프트웨어 개선 및 확장할 수 있는 정도

• 이식성 : 타 환경에서도 얼마나 쉽게 적용할 수 있는지 정도

 

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인터페이스 보안

 

• 네트워크 영역에 적용될 수 있는 설루션 : IPSec / SSL / S-HTTP

• SMTP는 이메일 송/수신에 사용되는 프로토콜 ( 보안과 상관 X )

 

 

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반정규화( Denormalization) 유형

 

• 중복 테이블 추가하는 방법

1) 진행 테이블의 추가

2) 집계 테이블의 추가

3) 특정 부분만을 포함하는 테이블 추가

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소프트웨어 테스트 법칙

 

1) 오류의 80%는 전체 모듈의 20% 내에서 발견된다. : Pareto 법칙

2) 지연되는 프로젝트에 인력을 더 투입하면 오히려 더 늦어진다 : Brooks 법칙

 

 

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McCabe의 cyclomatic 수 계산

 

• 제어 흐름 그래프 참조

Edge( 화살표 ) - Node( 동그라미 ) + 2

 

 

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소프트웨어 재공학( 재개발에 비해 갖는 장점 )

 

• 위험부담 감소

• 비용 절감

• 시스템 명세의 오류 억제

• 개발 시간의 감소

 

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소프트웨어 설치 매뉴얼

 

• 설치 과정에서 표시될 수 있는 예외상황에 관련 내용을 별도로 구분하여 설명한다.

•  설치 시작부터 완료할 때까지의 전 과정을 빠짐없이 순서대로 설명한다.

• 설치 매뉴얼은 사용자 기준으로 작성한다.

• 설치 매뉴얼에는 목차, 개요, 기본사항 등이 기본적으로 포함되어야 한다.

 

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저장 장치 관련 개념

 

• 외부 스키마( External Schema )

- 사용자의 관점에서 보여주는 데이터베이스 구조

 

• 내부 스키마( Internal Schema )

- 저장장치의 입장에서 데이터베이스 전체가 저장되는 방법을 명세 ( 단하나만 존재 )

 

• 개념 스키마( Conceptual Schema )

- 전체 사용자 또는 모든 응용 시스템이 필요한 데이터베이스 구조

- 조직 전체의 데이터베이스로 단 하나만 존재

 

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이분 검색 & 해싱 함수

 

1) 이분 검색

•  전체 파일을 두개의 서브파일로 분리해 가면서  Key 레코드를 검색하는 방식

•  반드시 순서화된 파일이어야 검색 가능

•  찾고자 하는 Key 값을 파일의 중간 레코드 Key 값과 비교하면서 검색

•  비교횟수를 거듭할 때마다 검색 대상이 되는 데이터의 수가 절반으로 줄어들어 탐색 효율이 좋고 시간이 적게 소요

•  M = ( F + L ) / 2 ( F : 첫번째 레코드 번호 , L : 마지막 레코드 번호 , M : 중간 레코드 번호 )

 

 

2) 해싱

•  해시 테이블이라는 기억공간을 할당하고, 해시 함수를 이용하여 레코드를 해당 기억장소에서 저장하거나 검색작업 수행

 

•  해싱함수의 종류

-  제산법( Division ) : 키(K)를 해시표의 크기보다 큰 수중에서 가장 작은소수(Q)로 나눈 나머지를 홈 주소로 삼는다.

                                         즉, h(k) = K mod Q 

-  제곱법( Mid-Square ) : 키(K)를 제곱한 후, 그 중간 부분의 값을 홈 주소로 삼는다.

-  폴딩법( Folding ) : 키(K)을 여러 부분으로 나눈 후, 각 부분의 값을 더하거나 XOR(배타적 논리합)한 값을 홈 주소로 삼는다.

-  기수 변환법( Radix )

-  대수적 코딩법( Algebraic Coding )

-  숫자 분석법( Digit Analysis ) : 키 값을 이루는 숫자의 분포를 분석하여 비교적 고른 자리를 필요한 만큼 택해서 홈 주소로 삼는다.

-  무작위법( Random ) : 

 

※  Collison( 충돌 현상 ) 해결법

•  체이닝( Chaining ) : Collison이 발생하면 버킷에 할당된 연길 리스트( Linked List )에 데이터를 저장

•  개방 주소법( Open Addressing ) : Collison이 발생하면 순차적으로 그 다음 빈 버킷을 찾아 데이터를 저장

•  재해싱( Rehashing ) : Collison이 발생하면 새로운 해싱 함수로 새로운 홈주소를 함

 

 

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인터페이스 간의 통신을 위해 이용되는 데이터 포맷

 

• JSON

•  XML

• YAML

 

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NS Chart

 

• 논리의 기술에 중점을 두고 도형을 이용한 표현 방법이다.

• 이해하기 쉽고 코드 변환이 용이하다.

• 연속 / 선택 / 반복 등의 제어 논리 구조를 표현한다.

 

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스택 연산 출력 결과

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push() 명령어로 쌓이게 되고 pop() 명령어는 가장 마지막에 들어온 것이 나가게 된다.

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코드 인스펙션

 

• 프로그램을 수행시켜보는 것 대신에 읽어보고 눈으로 확인하는 방법으로 볼 수 있다.

• 코드 품질 향상 기법 중 하나이다.

• 정적 테스트 시에만 활용하는 기법이다.

• 결함과 함께 코딩 표준 준수 여부 / 효율성 등의 다른 품질 이슈를 검사하기도 한다.

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