컴퓨터
15/02/09 01:56(년/월/일 시:분)
두번째 시험이었다. 이번에는 지난번처럼 감기몸살로 고생하지 않기 위해서 무엇보다 컨디션 조절을 최우선으로 했다. 그 방법은 다음과 같았다.
1. 공부 절대량을 줄이고 충분한 수면, 과로 자제 (가능하면 7시간 반 ~ 9시간 수면)
2. 모의고사 되도록 안보고, 봐도 끝까지 보지 않고 체력 비축 (4교시까지 다 보면 3~4일은 몸살남)
3. 전신욕, 안마, 스트레칭, 가벼운 운동으로 컨디션 유지 (...앞에건 잘했는데 가벼운 운동은 거의 안함;;)
그러다보니 아무래도 공부량이 많이 부족했다. 시간이 없다보니 하나하나를 자세히 보기보다는 전체 범위를 빠르게 훑어봤다.
그래도 조마조마하면서 너무 디테일에 집착하기보다는 큼직하고 과감하게 이런저런 시도를 해봤고, 결과가 나와봐야겠지만 이번 시도를 통해 전체적인 공부 방향을 잡는 기회가 되지 않을까 싶다.
시험 날 나름 일찍 간다고 했는데, 그래도 7시 50분에 도착했다. 지난번에 비해 10분 일찍 도착한 정도였지만, 그래도 주차가 훨씬 수월했다. 다음에는 7시 30분까지 도착하는 것을 목표로 해야겠다.
아침은 아내가 만들어준 죽을 먹었다. 평소에도 거의 여자 수준의 미약한 소화력을 가진데다, 신경을 쓰면 그나마의 소화력도 더욱 떨어져서 시험을 임박해서는 거의 3주간 죽을 먹었다. 죽을 끓여준 아내에게 감사한다.
점심으로는 편의점에서 죽, 김밥, 스니커즈, 물을 샀고, 미리 준비한 구기자를 틈틈히 먹었다. 구기자는 이뇨작용이 있어서 물을 최대한 적게 먹었는데, 덕분에 약간 탈수가 생겨서 시험을 마치고는 손이 쪼글쪼글해질 정도였다.
지금 시험을 본지 4일이 지났는데, 이제야 몸살이 잦아들었다. 모의고사 볼때도 3~4일은 몸살로 헤롱헤롱댔는데, 역시 실전도 정신을 차리는데 딱 3~4일이 걸리네. 두번째 시험이라고 이제 몸이 패턴화된 것 같다.
지난번 시험 보고는 3개월 정도는 아예 기술사 자료를 쳐다도 안 봤는데, 이번에는 그래도 조금씩 자료를 찾아보는 걸 보니 체력비축이 너무 지나쳤나 하는 생각도 든다. 근데 이렇게 설렁설렁 했어도 겨울 장염, 감기로 고생은 안 했던 건 아니라서, 도대체 어떻게 공부를 해야 하나 나의 미약한 체력에 심각한 의문이 들었다.
특히 작년에 체력이 크게 떨어진 것을 느꼈는데, 기술사 공부한다고 매년 뛰던 10km 마라톤도 최초로 건너뛴 해였다. 결국 답은 운동밖에 없다. 이제 자전거도 타고, 러닝도 하고, 등산도 하자는 뻔한 다짐과 함께 자세한 내용을 복기해보자.
- 기조
1. 과감하게 문제선택: 다들 잘 쓰는 문제를 중상 정도로 쓰기 보다는, 다들 잘 모를 것 같은 문제를 중간 정도로 써보자
2. 분량을 길게: 1교시형은 3단락까지, 2교시형은 4단락까지 써보자
3. 시간은 철저히: 100분을 약간 오버해서 종이 울린 후까지 쓰기보다는, 안전하게 시간관리. 정 안되면 1교시 3단락, 2교시 4단락은 포기한다.
4. 아는 문제부터 쓰자: 맨 처음 문제는 가장 자신있는 문제로 선택해야 처음이 안 흔들린다. 그렇다고 문제 풀 순서 고민하는데 에너지를 낭비하기 싫으니 첫 문제 빼고 나머지는 적당히 순서대로 풀었다.
- 총평 / 느낌
1. 과감한 문제선택은 좋았으나, 과감하게 선택한 문제를 중간이라도 가게 썼는지 몰라서 결과를 두고봐야 한다
2. 분량을 길게 쓰려고 노력했고, 대부분 1교시형을 3단락까지, 2교시형을 4단락까지 썼으나 몇몇 문제는 쓰지 못했다. 이제는 10페이지를 채우는 정도이니, 다음에는 1교시형의 2단락 / 2교시형의 2,3단락의 항목 갯수를 3~4개 -> 5~6개로 늘려서 12페이지까지 채우도록 해야겠다.
3. 시간관리를 너무 엄격하게 하다보니, 마지막 문제는 시간이 조금 남아서 심지어 1교시형을 4단락, 2교시형을 5단락까지 쓰기도 했다. 이렇게 많이 써도 될려나...
4. 글씨는 이전보다 많이 나아졌으나, 후반부로 갈수록 여전히 갈겨쓰게 된다. 특히 자신있는 문제는 힘차게 쓰나 애매한 문제는 글씨가 작아지고 힘이 없어져서 모르는 티가 난다. 글씨는 체력의 문제이기도 하지만 자신감의 문제이기도 하다.
5. 지난 104회 시험과 마찬가지로 105회 시험도 고전 토픽 위주로 평이하게 나왔다. 문제가 평이한만큼 답안 차별화 또한 매우 어려운 시험이었다. 그래서 고전 토픽을 되도록이면 선택하지 않으려고 했던게 괜찮지 않았을까. 결과는 나와봐야겠지만.
6. 이번 시험에서는 감독관들이 이런저런 공지, 지시사항이 많았는데, 수험생들이 매우 신경질적으로 반응해서 나는 솔직히 쫄았다... 시험이라 민감해진 건 있겠지만, 감독관들이 울컥 하는게 느껴져서 불편했음.
7. 그리고 3교시 시작할때 감독관들이 답안의 번호 및 들여쓰기를 너무 잘못 쓴다고, 제대로 된 목차쓰기 방법을 공지했는데, 내가 연습했던 방법과 달라서 조금 고민하다가, 답안지의 안내사항을 보니 정확히 목차쓰는 방법이 없어서 그냥 무시하고 평소 연습한대로 썼다. 목차 들여쓰기도 점수에 영향이 있으려나 없으려나 모르겠다.
- 내가 연습한 목차 들여쓰기:
문3) 데이터마이닝
답)
I. 데이터마이닝 개요
가) 데이터마이닝 정의
- 각 문제별로 문, 답을 정확히 명시
- 제목 번호와 제목 내용이 자연스럽게 이어짐
- 감독관이 말씀하신 목차 들여쓰기:
3. 데이터마이닝
1) 데이터마이닝 개요
가) 데이터마이닝 정의
- 문, 답 쓰지 말것
- 문제 번호를 들여쓰기의 맨 앞에 쓰고, 나머지 들여쓰기를 세부 목차에 사용
- 제목 내용이 들여쓰기 부분을 침범하지 말 것
- 1교시
1. 크라우드소싱 테스트(Crowdsourcing Test)
- 외부 전문가 집단이 제3자 입장에서 객관적, 전문적으로 테스트하여 품질 향상한다고 접근. 이제와 생각하니 전문가 집단이라는 말을 빼는게 낫지 않았을까.
2. 기계학습(Machine Learning) 정의, 알고리즘 유형 설명
- 기술사 공부 외적으로 최근 개인적으로 관심이 많았던 분야라, 반가웠으나 오버하지 않으려고 노력했다. 평소에 관심 많다고 점수가 꼭 잘 나오는 건 아니라서... 딥러닝, 신경망분석 위주로 쓰려고 했으나, 물어본 것이 기계학습이라 2단락을 크게 두개로 나누어 가)지도 측면: 지도, 비지도, 나) 알고리즘 측면: 신경망, 의사결정트리, 통계적 분석으로 썼고, 3단락에는 연산능력 발전으로 인한 신경망분석의 발전 경향을 썼다. 1단락은 개요.
3. 핀테크(FinTech) 정의, 보안측면 이슈와 해결방안
-핀테크는 요즘 신문에서 하도 화제가 되는데다가 학원 모의고사에서도 수차례 나와서 당연히 나올 것으로 생각하고 많이 준비했으나, 막상 1교시형으로 쓰려니 쓸 건 많은데 시간과 분량이 부족해서 관리가 필요했다. 그리고 보안 이슈는 정답이 있기보다는 생각하기 나름이므로, 구체적이기보다는 구조적으로 크게 접근하려고 했다. 1단락 개요, 2단락 가) 보안 이슈 나) 해결방안으로 이것저것 썼는데, 가)와 나)가 정확히 일치하는 느낌이 아니라 조금 걱정.
4. 빅데이터 분석방법인 Bagging, Boosting 기법 비교
- 몰라서 제낌
5. 반복점증적 개발방법과 폭포수형 개발방법 비교
- 고전토픽이라 부담없이 썼다. 1단락에서 정의 쓰고, 2단락을 크게 비교표로 작성하고, 3단락에서 테일러링으로 프로젝트 특성과 규모에 따라 적절히 융합하여 적용. 다들 잘 썼겠지만 3단락에서 테일러링을 언급하고 싶어서 선택했다.
6. 소프트웨어 회귀시험(Regression Test)
- 이번에 새로 개발한 부분은 아니지만, 기존 개발분에 영향을 미칠 수 있는 범위에 대해서 다시 테스트하는 기법으로, SW품질향상 기법으로 설명했다. 1단락 개요, 2단락 가) 개념도 나) 절차, 3단락 기대효과로 썼다. 이제와 생각하니 절차로 접근한게 약했다. 테스트 자동화 툴 이용한 테스트케이스 재사용 기법으로 접근하는 게 더 좋았을듯.
7. 분산 컴퓨팅(Distributed Computing) 및 분산처리(Distributed Processing) 각각 정의, 투명성(Transparency) 설명
- 뭔가 쓰자면 쓸 수 있을 것도 같은데, 애매하게 알아서 제낌. 이건 다들 잘 쓰지 않았을까?
8. 데이터베이스 체크포인트(Checkpoint) 회복기법
-굉장히 고전 토픽인데 왠지 자신감 있어서 선택. 1. 개요 2. 가)개념도 나)절차 3. 다른 회복기법과의 비교.(로그 기반, 체크포인트, 섀도우 페이징) 자신감이 있었던 이유는 3단락에서 다른 회복기법을 언급할 수 있어서였음.
9. B-Tree와 비트맵(Bitmap) 인덱스 비교
-이것도 고전 토픽. 1. 개요 2. 비교 3. 선택기준은 데이터의 카디널리티에 따른다고 설명. 고전이지만 고른 이유는 3단락에서 카디널리티에 따라 인덱스 선택해야 한다고 언급하고 싶어서. 2단락에 비교 항목을 좀 더 풍부하게 쓰고 싶었으나 잘 생각이 안 났음.
10. DOI(Digital Object Identifier)
- 이게 뭐지? 디지털 식별자라니... IoT에서 각 기계들을 식별하는건지, 디지털 컨텐츠에서 노래, 영상등을 식별하는건지 분야를 몰라서 선택 못함. 구라를 풀더라도 분야를 잡아야 썰을 풀텐데...
11. 정보보호를 위한 해시함수(Hash Function) 종류
- 학원 심화반에서 발표했던 주제라 선택했다. 그때 인코딩과 해쉬의 차이를 질문받아서 열심히 찾아봤던 기억. 근데 막상 종류를 쓰려니 잘 기억이 안나서 고생했다. 1. 개요 2. 가) 알고리듬 측면 종류: 난수표, 타원곡선 나) 함수 측면 종류: MD5, SHA 3. 적용분야. 근데 특히 MD5랑 SHA가 정확히 뭔지 몰라서 MD5는 56bit, SHA는 128bit로 설명... 너무 약했다. 이거 나 실무에서 패스워드 인코딩을 SHA로 바꾼 경험도 있는데... 역시 실무경험이 있다고 다 잘 쓸 수 있는 건 아님.
12. 데이터베이스 튜닝(Tuning) 3단계, 튜닝의 기대효과
- 튜닝 3단계는 모르겠으나, 그렇다고 Plan-Do-See일 것 같지는 않다는 생각이 들어서 구조(테이블 스키마...)-데이터-SQL문 3단계로 접근했다. 1. 튜닝의 필요성 2. 가) 개념도 나) 튜닝 3단계 3. 기대효과
13. Agile의 Scrum과 Kanban 방법의 차이점과 보완점
- 마침 칸반보드를 좀 봤던 터라 자신있게 선택. 사실 칸반은 애자일이라고 보기도 어려운게, 그냥 칸반보드를 이용한 시각화 도구가 핵심이고 나머지는 부차적인 거라, 칸반 만든 사람이 얘기하기로 칸반은 애자일이 아니라 폭포수 모델에 적용해도 된다고 했던 기억을 더듬어 썼다. 1. 개요 2. 차이점 3. 보완점
- 2교시
1. 빅데이터 분산처리시스템 하둡 MapReduce 한계점 중심으로 Apache Spark, Apache Storm 비교
- 아 이게 정말 안타까운게, 기술사 공부 때문이 아니라 인터넷에서 재미있어 보여서 slideshare 열어놓고 어려워서 보다 말았던 주제라... 실제 스파크랑 스톰이 은근 비슷한데다 같은 아파치라서 도대체 왜 2개가 따로냐 라는 질문을 많이 받는지라, 나도 그게 궁금하긴 했다.
http://www.slideshare.net/ptgoetz/apache-storm-vs-spark-streaming
...내가 보다 말았던 자료. 크롬에 열어놓고 닫지도 않았음;;;
나로서는 솔직히 잘 쓸 자신은 없었지만, 이걸 잘 쓸 사람은 거의 없을 거라는 생각에 이번 시험의 기조를 따라 과감하게 선택했다. 목차만 잡아놓고 안의 내용은 정말 몇 안되는 키워드를 가지고 열심히 지어서 썼는데 너무 지어써서 지금은 생각도 안난다. 대충의 방향은 스파크는 작고 스톰은 크다는 느낌. 너무 인메모리 위주로 접근했는데, 나중에 보니 스트리밍으로 접근하지 않았던게 너무 아쉽다. 1. 하둡 MapReduce 한계점 2. 가) 스파크 개요 나) 스톰 개요 3. 가) 공통점 나) 차이점 4. 실무 도입시 선택기준
아주 틀린 얘기는 아니지만 그렇다고 핵심을 찌르는 얘기를 쓰지도 않은지라 도대체 점수가 어떻게 나올지 정말로 궁금하다. 내 생각에는 점수를 아예 안 주기도 그렇지만 아주 훌륭하게 주기도 어려워서 적당히 줄 것 같은데... 예상외로 아예 점수가 너무 안 나오면 앞으로 이런 모험은 하지 말아야겠다.
2. 오픈소스 하드웨어(Opoen Source Hardware) 개념, 구성요소, 아두이노(Arduino)와 라즈베리파이(Raspberry Pi) 비교
-공부를 한 주제기도 하지만, 개인적으로 라즈베리파이가 탐이 나서 초경량 웹서버로 쓰게 하나 사볼까 네이버를 뒤적뒤적했던 기억이 있는지라 자신있게 썼다. 물론 마음이 자신있다고 점수까지 자신있게 나올지는 모르겠지만, 그래도 자신이 있는게 어디냐. 1. OSHW 개념 2. 가) OSHW 개념도 나) OSHW 구성요소 3. 가) 아두이노 나) 라즈베리파이 4. 활용방안
3. DB 스키마의 주키, 외부키, 슈퍼키 정의, 추출과정, 방법
- 너무 기본 토픽이라 선택하지 않았다. 다들 잘 쓸테니까.
4. 자동차 SW 기능안전 국제규격 ISO26262 정의, 배경, 규격 및 기술기준
- 솔직히 ISO 26262는 SIL0~4 기준밖에 정확히 기억나지 않았지만, 3번 문제를 쓸 바에야 4번 문제에서 썰을 푸는게 낫겠다는 생각으로 덤볐다. 1. 배경/정의 2. 가) 개념도 나) 특징 3. 가) 규격(SIL0~4) 나) 기술기준(V2X,WAVE...) 4. 도입사례(독일,한국...)
5. 정보통신망법 개인정보 기술적 보호조치 기준, 관리적 보호조치 기준 상세규정내용을 각가 5가지 이상 설명
- 5가지 이상이라는 말에 덜컥 겁을 먹고 포기. 3~4개 정도는 잘 몰라도 만만하게 쓸텐데 5~6개는 내가 잘 쓸 수 있을까 무섭다. 아직 담력이 부족함.
6. 기능점수 산출방법, 간이법으로 기능점수 산출
- 회사에서 기능점수를 여러번 산출한 경험이 있어서 가볍게 풀었다. 정규법이면 가물가물해서 정확할지 걱정했겠지만 간이법이야 뭐... 1. FP 개요 2. 가) FP 산출방법 개념도 나) FP 산출방법 절차 3. FP 산출사례 (4단락은 시간부족으로 생략)
- 3교시
1. DB 스키마(Schema)와 함수종속성(Functional Dependency) 이용 함수종속도표(Functional Dependency Diagram) 작성, 키 찾는 과정, BCNF(Boyce-Codd Normal Form) 정의, 조건 만족 테이블 설계
- 정규화 문젠데 솔직히 정규화가 공부하는데 들이는 시간에 비해 머리에 참 안 들어오기도 했고, 왠지 다들 잘 쓸 것 같은 생각에 제꼈다.
2. 아키텍트(Architect)로서 상세화단계(Elaboration Phase) 작성 SAD(Software Architecture Document) 목차 작성
- 목차 작성이라니, 전형적인 정보관리 문제다. 잘은 모르지만 왠지 SAD에 들어가야 될 것 같은 내용을 잔뜩 적었다. 1. SAD 필요성 2. 가) SAD 작성 절차 개념도 나) SAD 작성 상세 절차 3. 가) SAD 상세화단계 개념도 나) SAD 상세화단계 상세 목차 4. 실무 도입시 고려사항
3. 데이터마이닝 데이터 분류(classification)하는 의사결정나무(Decision Tree) 설명, 형성과정, 장단점
- 의사결정나무는 개념만 어렴풋이 아는 정도지만, 형성과정과 장단점이야 어떻게든 쓸 수 있을 것 같아서 선택했다. 데이터로부터 연관성(Co-relation)으로 덴드로그램을 그려서 Bottom-up으로 귀납적으로 대략적인 연관관계를 파악하고, 이를 바탕으로 전체적인 Hierarchy를 구성하여 Top-down 방식으로 연역적으로 전체 데이터를 분류하는 방식으로 접근. 1. 데이터마이닝에서 데이터 분류 개요 2. 가) 의사결정나무 개념도 나) 의사결정나무 특징 3. 가) 의사결정나무 형성과정 개념도 나) 의사결정나무 형성 상세과정 4. 의사결정나무의 장단점
4. APT 공격기법, 변종 악성코드
- 이건 쓰자면 온갖 방법을 다 쓸 수 있지만, 중요한 건 구조화라고 생각했다. 어떻게 체계적으로 분류해야 4단락의 목차 안에 일목요연하게 담을 수 있을까. 일단 그림을 그린 후 사용자, 네트워크, 서버, 데이터 관점으로 분류해서 정리했다. 1. APT 공격 등장배경 2. 가) APT 공격기법 개념도 나) APT 공격기법 분류 3. 가) 악성코드 개념도 나) 악성코드 분류 4. APT 공격 및 악성코드 대응방안
5. 소프트웨어 개발 프로젝트 품질보증(Quality Assuarance) 위한 정보시스템 감리 절차
- QA 감리라니, 지난 시험만 해도 덜컥 겁을 먹고 선택하지 않았겠지만, 이번 시험에는 보란듯이 선택했다. 나도 회사에서 시스템 운영하면서 감리를 몇번 받아본 경험이 있는지라, 그때 외부업체 분에게 인터뷰 당하고 엑셀 작성하고 QAO한테 지적받고 결과 리포트 받아본 경험을 토대로 썰을 풀었다. 1. QA위한 감리 필요성 2. 가) 감리 개요 나) 감리 절차 3. 감리 상세 절차 4. 기대효과
6. NAT(Network Address Translation)의 IP Masquerading, Port Forwarding, Load Balancing 설명
- IP Masquerading 이 뭔지 몰라서 제낌.
- 4교시
1. 데이터 불충분할때 분석하는데 통계적 신뢰도 높이는 Cross Validation 방법 3가지 이상 예를 들어 설명
- 뭔가 교차검증인것 같은데... 3가지 이상이라길래 꼬리를 내림. 뭔가 구체적인 갯수가 나오면 난 왜 이리 약해지나.
2. 차세대시스템 구축 프로젝트에서 기존시스템(AS-IS) 데이터를 차세대시스템(TO-BE)로 이관작업 절차 및 유의사항
- 예전에 차세대 프로젝트 할때 뭔가 PC 한대를 데이터 이관 서버로 잡아서 밤새도록 뭔가를 계속 돌렸던 기억이 났다. 프로젝트 초반부터 마지막까지 뭔가 계속 바쁜 서버였는데, 그렇다면 초창기 개발때부터 운영 반영 시점까지 주기적으로 뭔가를 계속 컨버팅하고 부어넣고 하는 작업이었겠지? 너무 오래걸리니까 인크리멘탈하게 했을수도 있고. 그런 생각으로 썼다. 1. 이관 개요 2. 가) 이관 절차 개념도 나) 이관 상세 절차 3. 가) 이관시 유의사항 개념도 나) 이관시 상세 유의사항 (4단락 생략)
3. 반복수행계획서(Iteration Software Development Plan)와 회사 종료 전 작성하는 반복수행평가서(Iteration Assessment) 목차 작성
- 반복...뭐시기라고 하길래 이게 뭐지 싶었는데, 가만 생각해보니 "반복"이라는 말만 빼면 그냥 개발계획서랑 품질평가서길래, 반복적인 애자일 개발방법론 기반으로 그냥 개발, 테스트 내용으로 작성했다. 1. 반복수행 개발방법론 개요 2. 가) 반복수행계획서 목차 개념도 나) 반복수행계획서 상세 목차 3. 가) 반복수행평가서 목차 개념도 나) 반복수행평가서 상세 목차 4. 기대효과
4. DB값 - 현실세계 실제값 일치 정확성 의미하는 데이터 무결성 제약(Integrity Constraint) 유형으로 도메인 무결성 제약과 릴레이션 무결성 제약 설명
- 시스템과 현실세계의 일치여부라니, 무궁무진한 쓸 거리가 있을 것 같지만 공부하지 않은 내용이라 패스
5. 디지털포렌식이 기업 감사영역으로 확대중. 기업에서 활용 가능한 디지털포렌식 기술 설명, 기업에서 적용 가능한 분야 설명
- 디지털포렌식을 엔터프라이즈 환경에서도 쓸 수 있어? 가만 생각해보니 그럴수도 있겠다. IT 거버넌스와 IT 컴플라이언스 관점으로, 직원들이 일 제대로 하나 안 하나 부정탐지 관점으로 접근. 1. 디지털포렌식 개요 2. 가) 기업 활용 디지털포렌식 기술 개념도 나) 기업 활용 디지털포렌식 주요 기술 3. 가) 디지털포렌식 기업적용 분야 개념도 나) 디지털포렌식 기업적용 상세 분야 4. 기대효과
6. Quick Sort 알고리즘 설명하고, C언어 소스 코드 완성
- 앞에서 하도 시간을 써서, 15분 남겨놓고 급하게 풀었다. 제발 맞기를... 1. Quick Sort 알고리즘 개요 2. Quick Sort 알고리즘 절차 3. Quick Sort 알고리즘 구현사례
끝
이하여백