01 객체지향 데이터베이스에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 질의 대상이 클래스이고, 질의 결과로 해당 클래스에 속하는 객체 집합을 반환한다.
- 객체지향 개념에 기반을 둔 데이터 모델을 이용한다.
- 객체지향 데이터베이스의 데이터 모델과 질의어는
정형화되고 표준화되어, 특수 분야에서 주로 사용되는 관계 데이터베이스보다 널리 사용된다. - 시스템에서 기본으로 제공하지 않고 사용자가 정의한 클래스를 속성의 도메인으로 허용한다.
02 분산 데이터베이스 시스템에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 중앙 집중식 데이터베이스 시스템에 비해 설계 및 구축 비용이 증가한다.
- 중앙 집중식 데이터베이스 시스템에 비해 확장이 용이하다.
- 한 지역에서 장애가 발생하더라도 전체 시스템에 영향을 주지 않는다.
- 사용자는 접근하려는 데이터가 어느 지역 데이터베이스에 있는지 실제 저장 위치를 알고 있
어야 한다.
03 분산 데이터베이스 시스템의 장점이 아닌 것은?
- 신뢰성과 가용성이 증대된다.
- 지역 자치섬이 증대된다.
시스템의 관리가 용이하고 관련 소프트웨어 개발 비용이 감소한다.- 시스템의 확장이 용이하다
04 분산 데이터베이스에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터베이스를 위치시켜 지역적으로 데이터의 처리가 가능하도록 하는 데이터베이스 시스템이다.
- 분산 데이터베이스에서 수평적 단편화는 릴레이션을 구성하는 투플들을 부분 집합으로 분할 하는 방법을 의미한다.
- 데이터베이스를 여러 지역에 분산시켜 저장할 때 데이터가 중복되지 않게 분할하는 방법과 데이터를 여러 지역에 중복되게 저장하는 방법이 있다.
- 분산 데이터베이스 시스템의 주요 목표는 사용자들이 자신이 원하는 데이터가 어느 지역 데이터베이스에 위치하고 있는지 알
수 있도록 하는 것이다.
05 분산 데이터베이스 시스템에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 데이터의 공유성이 향상된다.
- 질의 처리의 효율성이 증대된다.
관리가 용이하고 처리 비용이 적게 든다- 분산 제어가 가능하다.
06 분산 데이터베이스의 투명성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 위치 투명성 : 사용자가 접근하려는 데이터의 실제 저장 위치를 알고 있을 필요 없다.
- 단편화 투명성 : 단편화된 데이터가 여러 지역에 나누어 저장되더라도 사용자가 단편화되지 않은 것처럼 사용할 수 있다.
- 중복 투명성 : 동일한 데이터가 어떤 지역에 중복되어 있는지 알고 있
어야 한다. - 장애 투명성 : 특정 지역에서 문제가 발생하더라도 전체 시스템은 영향을 받지 않아야 한다.
07 분산 데이터베이스의 목표 중 데이터베이스가 지역적으로 분산되어 있지만 사용자는 접근하려는 데이터의 실제 저장 위치를 알 필요 없이 마치 자신의 지역에 있는 데이터베이스에 있는 것처럼 접근할 수 있다는 의미는?
- 위치 투명성
- 중복 투명성
- 병행 투명성
- 장애 투명성
08 데이터 웨어하우스에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 데이터 웨어하우스는 의사 결정에 필요한 주제와 관련된 데이터만 유지하는 주제 지향적인 특징을 가진다.
- 데이터 웨어하우스는 데이터가 항상 일관된 상태를 유지하도록 여러 데이터베이스에서 추출한 데이터를 통합하여 저장하는 특징을 가진다.
- 데이터 웨어하우스는 과거와 현재의 데이터를 동시에 유지하여 데이터 간의 시간적 관계나 동향을 분석해 의사 결정에 반영할 수 있도록 하는 특징을 가진다.
데이터 웨어하우스는 저장된 데이터는 삽입•삭제•수정 작업이 자주 발생하는 특징을 가진다.
09 멀티미디어 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 멀티미디어 데이터는 대용량 데이터다.
- 멀티미디어 데이터는 검색 방법이 복잡하다.
- 멀티미디어 데이터는 구조가 복잡하다.
- 멀티미디어 데이터는
숫자나 문자와 같은 일반 데이터를 제외하고 그래픽, 이미지, 비디오, 오디오 등과 같은 타입의 데이터를 대상으로 한다.
10 멀티미디어 데이터의 질의 처리 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 매칭 기법은 질의 조건으로 주어진 데이터와 유사도가 높은 데이터를 결과로 반환한다.
- 랭킹 기법은 질의 조건과의 관련성이
낮은 결과부터 반환한다. - 필터링 기법은 질의 조건과의 관련성이 낮은 데이터를 단계적으로 제거해 검색 범위를 줄여나간다.
- 인덱스 기법은 인덱스 구조를 이용해 질의 조건에 적합한 데이터를 검색한다.
11
객체지향 데이터 모델을 구성하는 기본 요소인 객체는 해당 객체의 상태를 나타내는 하나 이상의 ( 속성 )과 객체의 상태를 조작할 수 있는 하나 이상의 ( 메서드 )로 구성된다.
12 객체지향 데이터 모델의 속성과 관계 데이터 모델의 속성 간 차이를 비교해서 설명하시오.
관계 데이터 모델의 속성 : 기본으로 제공되는 데이터 타입을 도메인으로 하는 단일 값만 가질 수 있음
객체 지향 데이터 모델의 속성: 값을 여러 개 가질 수 있음
13 객체지향 데이터 모델에서 사용자가 정의한 클래스를 도메인으로 하는 속성이 있는 객체를 무엇이라 하는가?
복합 객체
14 분산 데이터베이스에서 릴레이션을 단편화하는 방법
수평적 단편화 - 릴레이션을 수평적으로 단편화하는 것
수직적 단편화 - 릴레이션을 수직적으로 단편화하는 것
혼합 단편화 - 수평적 단편화와 수직적 단편화를 모두 사용하여 릴레이션을 나눔
15 분산데이터베이스 시스템의 주요 목표인 다섯 가지 투명성
(1) 중복 투명성(replication transparency)
동일한 데이터가 여러 지역에 중복되어 저장되더라도 사용자가 중복을 알 필요 없이 마치 하나의 데이터베이스에 데이터가 저장된 것처럼 사용할 수 있어야 하는 투명성
(2) 위치 투명성(location transparency)
사용자가 접근하려는 데이터가 실제로 어느 지역 데이터베이스에 저장되어 있는 지 알 필요없이 데이터베이스의 논리적인 이름만으로도 접근할 수 있어야 하는 투명성
(3) 병행 투명성(concurrency transparency)
분산 데이터베이스와 관련된 어떤 트랜잭션이 동시에 수행되더라도 결과는 항상 일관성을 유지해야 하는 투명성
(4) 장애 투명성(failure transparency)
특정 지역 시스템에 문제가 발생하더라도 전체 시스템이 작업을 계속 수행할 수 있는 것
(5) 단편화 투명성(fragmentation transparency)
단편화된 데이터가 여러 지역에 나누어 저장되더라도 사용자가 단편화되지 않은 것처럼 사용할 수 있어야 하는 투명성
16 데이터베이스 시스템에서 의사 결정에 필요한 데이터를 미리 추출하여 원하는 형태로 변환하고 통합한 읽기 전용의 데이터 저장소를 무엇이라 하는가?
데이터 웨어하우스
