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1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개요

 1-1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 정의

  - 컴퓨터 네트워크가 사회적 네트워크와 결합될 때 네트워크 가치는 노드의 수가 n이라고 했을 때 2n에 비례한다는 법칙

  - 웹 2.0에서 Social Network의 효용성 및 Collaboration을 통한 잠재적 가치를 제시해 주는 법칙

 1-2. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 특징

   - 웹 2.0의 공유, 개방, 참여, 협업의 효과 및 가치에 대한 설명

   - Social Network, 더 나아가 Creative Network의 잠재적 가치 설명

2. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개념도, 다른 법칙과의 비교

 2-1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개념도

  2-2. 리드의 법칙(Reed’s Law)과 다른 법칙간의 비교

3. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 활용

  - 블로그의 운영: 뉴스 스크랩(Publishing, 사노프의 법칙) -> 인스턴스 메시징(커뮤니케이션 서비스, 멧칼프의 법칙) -> 타 블로그와의 연계 및 공유(Collaboration 서비스, 리드의 법칙)

  - Ecosystem of Networks: Social Network간 연계, 협업을 통해 Creative Network로 발전하여 결국 무한한 가치를 지난 Ecosystem of Networks를 형성

1. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 개요

  1-1. 길더의 법칙(Guilder’s Law) 정의

    - 광 네트워크에 관련된 길더의 법칙 (Guilder’s Law)

    - 개념: 광섬유의 대역폭은 12개월마다 3배씩 증가한다는 법칙
      (대역폭: 1초 동안 전송 가능한 데이터의 양)

    - 음성 트래픽 위주에서 데이터 트래픽 위주로 전이되는 정보 통신 환경변화 설명에 적절

    - 전송망의 전송로로 주로 사용되는 광섬유 대역폭 용량의 시계열적 개략 전망

    - 인터넷 환경이 갖추어지기 훨씬 이전에 등장했지만 지금과 같은 디지털 환경들을 예견

2. 길더의 법칙(Guilder’s Law) 개념도, 사례

 2-1. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 개념도

 2-2. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 사례

   - 1980년초 : 32Mbps 상용화
   - 1990년초 : 2.4Gbps 상용화
   - 2000년초 : 10Gbps 상용화
   - 2010년경 : 400Gbps 상용화

3. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 향후 전망

 - 광대역 액세스 및 전송능력의 발달로 물리적 매체(DVD,CD 등)로만 이루어지던 디지털 멀티미디어 컨텐츠의 배포를 대용량의 광통신을 통해 Internet의 가상공간에서도 이용을 가능하게 하는 법칙 (실현완료)

 - 이를 근간으로 하는 초고속 통신망에 의한 인간 Life Cycle의 변혁(재택근무, SOHO, Mobile office, 원격건강진단 시스템)이 가능해짐, 클라우드컴퓨팅 서비스도 가능

1. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 개요

 1-1. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 정의

  - 이탈리아 경제학자인 파레토에 의해 발견된 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어나는 법칙

  - 양적으로 작은 항목들의 가치가 다른 큰 항목들의 가치보다 훨씬 중요하다는 법칙으로 전체 중 20%만의 투입으로 80%의 성과가 산출된다는 법칙

 1-2. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 주요 응용분야

  - 비즈니스 분야: 주요 집중 비즈니스에 대한 투자 비율, 상품 진열 대상의 분류

  - IT 분야: S/W 공학에서 오류의 발견, 운영체제 자원의 효율적 배분

2. 파레토 법칙(Pareto Principle) 사례

 1) SW 공학

   - 설계: 전체 결함의 80%가 설계 결함에서 발생

    -> 설계 리뷰를 통한 결함의 사전 예방

   - 재사용: 대부분의 S/W는 실행시간의 80%를 전체 기능의 20%를 사용하는 데 사용함

    -> 핵심 모듈개발 및 재활용으로 S/W 재사용성, 생산성 향상

   - 유지보수: 시스템에서 발생되는 결함의 80%는 원인이 되는 20%를 수정해서 해결 가능

    -> 모듈화를 통한 유지보수성 향상

 2) 운영체제

   - CISC(Complex Instruction Set Computer) -> RISC(Reduced Instruction Set Computer)

   - 파레토 법칙에 의한 CPU 성능향상 및 CPU 설계 비용/시간 절약을 위한 방향으로 발전

3. 파레토 법칙(Pareto Principle)과 롱테일(Long-Tail) 법칙 비교

1. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 개요

 1-1. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 정의

   - S/W 개발초기 체계적인 분석 및 설계가 수행되지 못하면 그 결과가 프로젝트 후반에 영향을 미치게 되어 비용이 커진다는 법칙 (Snowball Effects)

 1-2. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 등장 배경

   - 인터넷 등장 및 디지털 제품 확산과 기술 발전에 따른 생산성 증가

   - 멧칼프 법칙(Metcalfe’s Law): 네트워크 효용성(가치)은 사용자의 제곱에 비례

2. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 사례

  1) 지식관리

    - 기업 등 조직 내 개인지, 암묵지를 조직지로 공식화함으로써 업무노하우 확산 가능

    - KMS, EKP

  2) 소프트웨어 배포(판매)

    - 커뮤니티사이트와 포털사이트를 이용하여 소프트웨어 판매 전략에 이용

    - Portal

   3) 바이러스 확산

    - 최근의 웜 공격은 DoS나 DDoS를 통해 네트워크와 해당 서버를 동시에 공격

    - P2P

  4) 시장 관점

    - 기회선점과 이를 통한 Critical Mass를 확보해야 생존

    - CRM

  5) 소프트웨어 품질

    - SDLC 초기단계에 결함을 제거하지 못하면 품질비용이 급격 증가

    - Test 자동화도구

3. S/W 산업에 요르돈 법칙(Yourdon’s Law) 적용시 고려사항

  1) 소프트웨어 판매 비용절감 및 프로세스 개선효과를 수반

  2) 긍정적 효과와 동시에 부정적 효과도 상존(고객불평 효과, 저질정보 확산)

  3) 모든 산업분야에 적용되는 것은 아님(디지털 제품에 최적)

  4) 다양성에 대한 시장 요구가 낮을 때 효과가 큼

1. B트리(B-Tree)의 개요

 1-1. B트리(B-Tree)의 정의

  - 데이터를 정렬하여 탐색, 삽입, 삭제 및 순차 접근이 가능하도록 유지하는 트리형 자료구조
  - B는 Balanced의 의미이며, Leaf node가 한쪽 방향으로 쏠리는 현상이 적음

 1-2. B트리(B-Tree)의 특징

  - Root와 leaf를 제외한 모든 노드는 최소 M/2, 최대 M개의 서브트리를 가짐

  - Leaf노드는 (m/2)-1개, 최대 m-1의 키 값을 가짐

2. B트리(B-Tree)의 구조도 장/단점

 2-1. B트리(B-Tree)의 구조도

 2-2. B트리(B-Tree)의 장/단점

  1) B트리(B-Tree)의 장점

   - 삽입, 삭제 후에도 균형 트리 유지
   - 효율적인 알고리즘 제공
   - 저장 장치의 효율성
   - 균등한 탐색 속도 보장 가능

  2) B트리(B-Tree)의 단점

   - 노드의 삽입과 삭제 시 트리균형 유지 위하여 복잡한 연산(재분배, 합병) 필요
   - 순차탐색시 inorder(중위)순회로 비효율적

3. B트리(B-Tree)간 비교

1. 해싱(Hashing)의 개요

 1-1. 해싱(Hashing)의 정의

   - 자료검색을 위해 해시 함수를 활용하여 키값을 해당 항목의 정보로 직접 바꿔서 검색하는 방법.

   - 해싱함수: 임의의 길이를 가지는 메시지를 고정된 길이의 출력값으로 바꿔주는 함수

 1-2. 해싱(Hashing)의 특징

   - 고속성 키 값에 해당하는 주소로 직접 접근하므로 고속 처리 가능

   - 사상함수 “<키 값 → 주소>” 사상함수(Mapping Function)의 접근으로 레코드 검색

   - 단방향성 출력된 값을 역으로 추적이 불가능

2. 해싱(Hashing)의 개념도, 구성요소

 2-1.  해싱(Hashing)의 개념도

 2-2. 해싱(Hashing)의 구성요소

   1) 해싱함수 – 해시 테이블의 주소를 생성해 내는 함수(수식 계산법)

   2) 해쉬테이블 – 해시함수에 의해 참조되는 테이블

   3) 버킷 – 하나의 주소를 갖는 파일의 한구역

   4) 슬롯 – n 개의 슬롯이 모여서 버킷을 형성

   5) 동거자(synonym) – 같은 주소를 갖는 레코드들의 집합

  6) 충돌(Collision) – 서로 다른 2개이상의 레코드가 같은 주소를 갖는 현상

  7) 오버플로우(Overflow) – 버킷내의 슬롯공간(기억공간)이 없는 현상

1. 회복기법(Recovery) 개요

 1-1. 데이터 회복(Recovery)의 정의

   - 데이터베이스 운영 도중 예기치 못한 장애(Failure)가 발생할 경우 데이터베이스를 장애 발생 이전의 일관된 상태로 복원시키는 것

 1-2. 데이터 회복(Recovery)의 유형

  1) 트랜잭션 장애
    - 내용: 트랜잭션 간 상호 실행 순서/결과 등에 의한 오류
    - 논리적 오류: 내부적인 오류로 트랜잭션을 완료할 수 없음.
    - 시스템 오류: Deadlock 등의 오류 조건으로 활성 트랜잭션을 강제로 종료
  2) 시스템 장애
    - 내용: 전원, 하드웨어, 소프트웨어 등의 고장
    - 조치: 시스템 장애로 인해 저장 내용이 영향 받지 않도록 무결성 check
  3) 디스크 장애
    - 내용: 디스크 스토리지의 일부 또는 전체가 붕괴되는 경우
    - 조치: 가장 최근의 덤프/로그를 이용 덤프 이후 완결 트랜잭션 재실행(REDO)
  4) 사용자 장애
    - 사용자들의 데이터베이스에 대한 이해 부족으로 발생
    - DBA 가 데이터베이스 관리를 하다가 발생시키는 실수

2. 회복기법(Recovery)의 개념도, 기법 상세

 2-1. 회복기법(Recovery)의 개념도

 2-2. 회복기법(Recovery)의 기법상세

   1) 지연 갱신기법 (Differed Update)
    - 트랜잭션이 부분완료 상태에 이르기 전까지 발생한 모든 변경 사항을 로그 파일에만 저장하고, 데이터베이스에 저장하는 것을 지연시키는 방법

   2) 즉시 갱신기법 (Immediate Update)
    - 트랜잭션이 수행도중 발생하는 변경 내용을 즉시 데이터베이스에 반영하는 방법이며, 갱신 정보는 로그 파일에도 저장

   3) Check Point 회복기법
    - 트랜잭션 수행 중 발생하는 변경 내용을 로그 파일에 기록하고, 일정기간 단위(Checkpoint)로 다음 작업을 수행

   4) 그림자 페이징 (Check Point)
    - 트랜잭션이 실행되는 동안 두 개의 페이지 테이블을 이용하는 회복기법

   5) 미디어 회복기법 (Media Recovery)
    - 데이터베이스 내용을 주기적으로 안전한 저장 장치에 덤프
    - 디스크 장애 발생시 최근의 덤프 내용을 디스크 적재, 로그를 이용하여 가장 최근 덤프 이후 완료된 트랜잭션에 대해 Redo 수행

1. 트랜잭션(Transaction)의 개요

 1-1. 트랜잭션(Transaction)의 정의

  - 한 번에 수행되어야 할 데이터베이스의 일련의 Read와 Write 연산을 수행하는 단위 (Logical Unit of Work)

 1-2. 트랜잭션(Transaction)의 특징

   1) Atomicity (원자성) : 분해가 불가능한 최소 단위

   2) Consistency (일관성) : 트랜잭션이 실행 성공 후 항상 모순 없이 일관성 있는 DB 상태 보존

   3) Isolation (고립성) : 트랜잭션 실행 중 생성하는 연산의 중간 결과를 다른 트랜잭션 접근 불가

   4) Durability (영속성) : 성공이 완료된 트랜잭션의 결과는 영구(속)적으로 데이터베이스에 저장됨

2. 트랜잭션(Transaction)의 개념도, 상태변화

 2-1. 트랜잭션(Transaction)의 개념도

 2-2. 트랜잭션(Transaction)의 상태변화

  1) 활동 - 트랜잭션이 시작되어 연산들이 정상적으로 실행 중인 상태(Active State)  
  2) 부분완료 - 트랜잭션에 정의된 모든 연산의 실행이 끝난 상태(Partially Committed)
  3) 완료 - 트랜잭션의 성공적 종료 상태(Committed State)
  4) 실패 - 트랜잭션이 완료되지 못하고 더 이상 실행되지 못하는 상태(Failed State)
  5) 철회 - 트랜잭션이 실패한 후 실행되기 이전으로 복귀된 상태 (Aborted State)