A. 식별자 정의1. 인스턴스 집합에서 단 하나의 인스턴스를 구별해 낼 수 있는 논리적인 구분자2. 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성3. 하나의 엔터티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재    B. 식별자 특징1. 유일성 - 엔터티 내에 존재하는 각각의 인스턴스 집합은 주식별에 의해 유일하게 구분될 수 있음2. 최소성 - 유일성을 만족한다면 주식별자를 구성하는 속성의 수는 최소한의 수로 이루어져야 함3. 불변성 - 엔터티 내 특정 인스턴스에 주 식별자가 한번 정해지면 그 값은 자주 변하지 말아야 한다4. 존재성 - 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재해야 한다, Null 허용 불가   C. 식별자 분류체계  D. 주식별자 도출기준     E. 식별..

A. 관계 정의1. 엔터티끼리 상호 연관성이 있는 상태를 의미2. 데이터 모델 내에 존재하는 엔터티 간 논리적인 연관성   B. 관계 분류1. 존재 관계 : 존재 자체로 연관성이 있는 관계2. 행위 관계 : 특정 행위를 함으로써 연관성이 생기는 관계 C. 관계 표기법 종류1. 관계명(Membership) : 엔터티와 엔터티가 어떠한 관계를 맺고 있는지를 나타내는 문장, 명확한 문장으로 표현하며 현재형 이어야 한다.2. 관계차수(Cardinality) : 관계에 참여하는 수, 1:1, 1:N, N:M으로 구분3. 관계선택사양(Optionality) : 필수인지 선택인지의 여부, 필수적 관계는 참여자가 반드시 존재해야 하는 관계, 선택적 관계는 참여자가 없을 수도 있는 관계    D. ERD 관계 표기법1...

A. 속성 정의1. 비즈니스에서 필요로 하며, 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위2. 속성은 엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄3. 각각의 속성은 구체적인 값을 갖게 됨4. 속성도 집합   B. 데이터 모델 구성 요소 간 관계1. 1개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스 집합2. 1개의 인스턴스는 2개 이상의 속성을 가짐3. 1개의 속성은 1개의 속성 값을 가짐  C. 속성 명칭 1. 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여2. 서술식 속성명 지양3. 약어사용은 지양4. 전체 데이터모델에서 유일한 이름을 사용 (반정규화, 통합 등의 작업 시 혼돈 방지)5. 애매모호하지 않게, 복합 명사를 사용하여 구체적으로 명명    D. 속성 값1. 각각의 속성은 속성 값을..

A. 엔터티란?1. 식별이 가능한 객체2. 사람, 사물, 사건, 개념 등의 명사에 해당3. 비즈니스 관점에서 IT 시스템을 통해 관리가 필요한 관심사4. 비즈니스를 구현하기 위해 저장해야 하는 어떤 것   B. 엔터티 특징1. 업무에서 필요로 하는 정보 : 비즈니스 요구 조건 만족을 위해 반드시 필요하고, 저장 및 관리하고자 하는 정보여야 한다.2. 식별 가능해야 함 : 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.3. 인스턴스의 집합 : 연속적으로 존재하는 2개 이상의 인스턴스 집합이어야 한다.4. 업무 프로세스에 의해 이용 : 엔터티는 비즈니스 프로세스에 의해 반드시 이용되어야 한다. 업무 프로세스에 의해 insert, select, update, delete 등이 발생하지 않는 고립된 엔터티의 경우는..

데이터 모델의 이해 A. 데이터 모델링이란?1. 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법2. 현실 세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정3. 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정 => 복잡한 현실 세계를 추상화, 단순화, 명확화 하기 위해 일정한 표기법으로 모델을 표현하는 기법    B. 데이터 모델링 필요성 / 목적1. 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현2. 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함3. 데이터모델링 자체로의 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미를 가지고 있음   C. 데이터 모델링 특징추상화 : 현실 세계를 일정한 형식으로 표현하는 것, 아이디어나 개념을 간략..

A.  AI 활용시 이점1. 비용 절감AI와 지능형 자동차 솔루션을 도입해 상대적으로 가치가 낮고 반복적인 업무를 자동화하면 효율성과 품질을 개선해 비용을 절감할 수 있습니다. 그 예로 자연어 처리를 활용한 데이터 입력 및 진료 예약 관리가 있습니다.  2. 실행 속도 단축AI를 활용함으로써 지연시간을 최소화해 운영 및 사업 성과 도출에 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. 예로는 예측적 통찰력을 활용한 합성 의약품 임상시험으로 신약의 승인 절차를 가속화할 수 있는 것을 들 수 있습니다. 3. 복잡성 감축보다 선제적이고 예측 가능하며 갈수록 복잡해지는 데이터 소스에서 패턴을 파악하는 능력 등이 더욱 향상된 애널리틱스 기술을 활용하면, 이해와 의사결정을 개선할 수 있습니다. 예로 기계설비 유지보수 필요를 예..

A. 금융 내부감사의 필요성1. 금융보안 환경의 변화금융IT환경의 변화새로운 서비스의 출현금융패러다임의 변화보안 인증 확일화 탈피 금융보안의 변화규제중심 → 자율ᆞ책임 중심정부 주도 → 금융회사 중심고객 중심의 사전대응 → 금융회사의 보안 강화사전 예방 → 사후점검, 복구 및 회복특히, 보안이 비용보다는 투자라는 인식으로 변화하면서 CEO 와 경영진뿐만 아니라, 전 직원이 참여해 주도하는 보안으로 변화하고 있음자율규제로의 변화는 사고발생시 책임 부과를 엄중히 할 것임 을 의미하며, 마이데이터 제도 시행으로 보안과 개인정보보호 에 대한 수요가 큰 폭으로 증가함2. 내부감사 패러다임 및 역할의 변화금융회사 자율점검 강화 자율규제로의 변화 → 사고발생시 책임 부과를 엄중히 할 것임을 의미마이데이터 제도 시행 ..

A. 데이터 경제 시대의 디지털 금융서비스와 보안1. 데이터 경제와 디지털 금융서비스1-1. 데이터 3법 (개정)2020년 1월 개정된 데이터 3법이 8월 5일 시행데이터 3법은 개인정보 보호법, 정보 통신망법, 신용 정보법주요 개정사항데티어 이용 활성화를 위한 가명 정보 개념 도입개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화 추구데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임 강화모호한 '개인 정보' 판단 기준의 명확화 데이터 3법 개정을 통해서 가명화된 다양한 정보를 상업적 목적으로 한 통계작성과 산업적 목적을 포함한 과학연구 등은 사용자의 동의를 구하지 않고 사용할 수 있게 되었으며 공공 데이터 포털, 금융 데이터 거래소 등을 이용하여 빠르고 편한 정보 접근이 가능하도록 했습니다. 이와 같은 법과 제도의 ..

A. 정보화 사회에서의 정보 윤리1. 정보화 사회의 특징1-1. 사회적 측면다양화 및 개방화를 통한 가치관의 변화정보의 원활한 유통으로 인한 정보이용 및 정보시스템의 일반화1-2. 경제적 측면의 변화산업구조는 자원을 대량 소비하는 '하드웨어형 경제구조'를 거쳐 정보화, 지식집약화, 서비스화 등으로 집약되는 이른바 '소프트웨어형 경제구조'로 전환되는 것이 특징또한 고도 정보화 사회에서는 국제화, 개방화의 추세에 따라 정치, 경제, 사회, 문화 등 거의 모든 영역에서 국가 간의 교류가 증대되고 기업의 해외진출 확대와 서비스 시장의 국제화, 네트워크화 등에 의해 국제적인 상호 의존관계가 더욱 심화됨 사회의 변화는 '컴퓨터, 통신, 사람'의 결합에 의한 정보기술을 기반으로 '사회의 정보화'가 그 근저를 이룹니다..