2022 서울시 7급 기계설계 문제 해설 (10월) - 2022.10.29.

 

기계설계_7급정답(2022-10-29 / 2.12MB / 419회)

 

2022 서울시 7급 기계설계 해설 wirebox (2023-09-19 / 118.2KB / 70회)

 

 데이터베이스론(7급) | A책형 || 1/4쪽  1. 데이터 웨어하우스(data warehouse)에 대한 설명으로  가장 옳지 않은 것은? 1 데이터가 빈번하게 갱신되는 환경에 최적화된 시스템  이다. 2 ETL(extract, transform, load)은 데이터 수집 및  저장 과정에 사용된다. 3 데이터를 데이터 큐브(data cube)의 형태로 저장할 수  있다. 4 스타 스키마(star schema)는 1개의 사실 테이블(fact  table)과 여러 개의 차원 테이블(dimension table)들로  구성된다.  4. <보기>의 대출과 관련하여 작성된 E-R 다이어그램에  대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?  <보기>  지점번호) 은행 그 지점 N 은행지점 이름 은행고 이 가입 대출하다 제보  전 이 대출액)  고객 대출일  대출일 )  만기일 ) 주민번호 이름 연락처)  고객 ]  1 모든 고객은 적어도 하나의 은행에 가입되어야 한다. 2 E-R 다이어그램에 표현된 관계들의 차수는 모두 2이다. 3 은행지점’ 엔티티를 릴레이션으로 변환하면 속성은 3개  | 이상이 된다. | 4 모든 '대출'은 1년만 가능하다고 설계되었다면, 대출일'은  ‘만기일'로부터 유도된 속성이 될 수 있다.  2. <보기>는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 주요  구성 요소들에 대한 설명이다. 1~2에 들어갈 요소를 순서대로 옳게 짝지은 것은?  (보기) 11 는 디스크에 저장되어 있는 데이터에 대한 접근을  제어한다. IC 는 데이터 정의어(DDL)로 작성된 데이터베이스 스키마를 메타데이터로 처리하여 시스템 카탈로그에 저장 한다.  c 는 대화식으로 입력된 데이터 조작어(DML)를 파싱하여 컴파일하고, 데이터베이스에 접근하는 최적의 코드를 생성한다. 1 는 호스트 프로그램 내에 삽입된 데이터 조작어 (DML)를 추출하고 프로시저 호출로 대체시킨다.  5. 테이블 T1(A, B, C)에 대하여 사용자들의 접근 권한을  설정하기 위해 <보기>와 같은 SQL 명령문을 수행하였을 때, 실행할 수 있는 SQL문은? (단, A, B, C는 정수형이다.)  (보기) Allen: GRANT SELECT, INSERT ON T1  TO Brown, Clark WITH GRANT OPTION; Brown: GRANT SELECT, INSERT ON T1 TO Davis; Allen: GRANT DELETE ON T1 TO Clark; Allen: REVOKE INSERT ON T1 FROM Brown  CASCADE; Allen: REVOKE GRANT OPTION FOR SELECT  ON T1 FROM Clark; 1 Clark: GRANT DELETE ON TI TO Brown; 2 Brown: INSERT INTO T1 VALUES (10, 20, 30); 3 Davis: INSERT INTO TI VALUES (10, 20, 30); 4 Clark: SELECT * FROM T1 WHERE C < 10;  예비컴파일러 | | 질의처리기 데이터 정의어(DDL)  트랜잭션관리자 (precompiler) | (query processor) | 컴파일러 예비컴파일러 | 질의처리기 -  런타임  트랜잭션관리자 (precompiler) | (query processor) |  데이터베이스처리기  저장데이터관리자  | 데이터 정의어(DDL) 질의처리기 예비컴파일러 컴파일러 (query processor) (precompiler)  | 데이터 정의어(DDL) 4 | 저장데이터관리자 트랜잭션관리자 |  예비컴파일러 컴파일러 | (precompiler)  3. 릴레이션 R(A, B, C, D)에 대해 보기 1)이 성립하고,  이를 보기 2>와 같이 분해하였을 때, 가) 릴레이션 R의 정규형과 분해 시 () 정보 손실 여부를 옳게 짝지은 것은?  ——보기 1 | 함수적 종속성: AB → C, C → A, C → D  보기 2) 분해: R1 (A, B, C), R2(C, D)  6. 로킹(locking)이란 동일한 데이터 항목에 대한 여러 트랜잭션의  임의적인 병행 접근을 방지하는 방법을 말한다. 로킹에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은? 1 로킹 단위는 레코드, 파일, 데이터베이스 등이 될 수 있다. 2 로킹 단위가 작아질수록 로크 수가 적어 로킹 오버헤드가  | 감소한다. 3 교착상태 (deadlock)란 두 개 이상의 트랜잭션들이  실행되지 못한 채 다른 트랜잭션이 로크한 항목을 무한정 기다리는 것을 말하며, 교착 상태가 발생하면  일부 트랜잭션을 롤백(rollback)해서 해결할 수 있다. 4 하나의 스케줄에 있는 모든 트랜잭션들이 2단계 로킹  규약(protocol)을 준수한다면 그 스케줄은 직렬 가능성을 보장한다.  )  2정규형 2정규형 3정규형 3정규형  무손실 분해 손실 분해 무손실 분해 손실 분해  | 데이터베이스론(7급) | A 책형 | | 2/4쪽 |  9. <보기>의 E-R 다이어그램에 대한 설명으로 가장 옳은  것은?  (보기) (dept_id) (dept_name  (univ_id (name) (address)  7. <보기>는 고객 데이터를 관리하는 프로그램의 일부분을  보여주고 있다. <보기>와 같이 파일에 데이터를 저장 하는 방식으로 고객의 데이터를 활용하는 프로그램을 작성할 경우에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?  (보기) typedef struct {  int id; // 고객 번호 char name[20]; // 고객 이름 char phone[15]; // 고객 휴대폰 번호 int point; | // 고객이 보유한 포인트 } Client; // 고객 데이터는 data.txt에 저장되어 있음  Department  11 belongs_top  University  1 관계 belongs_to에서 하나의 Department 개체(entity)는 | 여러 개의 University 개체에 대응한다. 2 Department는 독립적으로 존재할 수 있는 개체들의  타입이다. 3 belongs_to는 식별 관계(identifying relationship)이다. 4 Department의 기본키(primary-key)는 {dept_id}이다.  int main() {  Client client[100]; FILE *fp; // 고객 데이터 파일을 열고 데이터 읽어 들이기 fp = fopen("data.txt", "rw");  1 동일한 정보가 여러 파일에 저장되어 있을 경우, 데이터  중복성으로 값이 일관되지 못할 수 있다. 2 고객으로부터 수집하는 데이터의 종류가 변경될 경우,  프로그램 코드를 재컴파일해야 한다. 3 동일한 고객 데이터 파일을 둘 이상의 프로그램에서  접근할 경우, 오류가 발생할 수 있다. 4 DBMS를 사용하더라도, 프로그램 내에 데이터 정의를  저장해야 한다.  10. 3단계 데이터베이스 구조에 대한 설명으로 가장 옳은  것은? 1 매핑 개념을 활용하여 각 단계의 스키마 간의 대응 | 관계를 정의할 수 있다.  2 데이터베이스의 각 단계마다 개념 단계 스키마를 저장  한다. 3 외부 단계의 사용자마다 필요한 데이터가 다를 수  |있지만 하나의 스키마만 존재한다. 4 물리적 저장장치에 데이터베이스를 저장하는 방식이  변경되면 상위 계층의 스키마도 적절하게 수정해야 한다.  8. 데이터베이스에서 해싱(hashing)은 키 값에 직접 산술적인  연산을 적용하여 계산된 레코드의 저장 주소에 따라 레코드를 삽입하거나 접근하는 방식이다. 해싱기법들 중 확장성 해싱 (extendible hashing)에 대한 설명으로 가장 옳은 것은? 1 각 버킷(bucket)의 지역 깊이는 전역 깊이보다 크거나  같다. 2 지역 깊이와 전역 깊이가 같은 버킷에서 오버플로가  발생하면 디렉터리 배열 내의 엔트리 수는 두 배가  된다. 3 확장성 해싱은 앞으로의 파일 크기 증가를 대비해서  공간을 미리 할당해둔다. 4 레코드 검색은 한 번의 디스크 블록 접근을 필요로  한다.  11. B-트리는 탐색 성능을 높이기 위해 균형 있게 높이를  유지하는 균형 트리(balanced tree)의 일종이다. <보기>와 같이 나열된 순서로 키가 삽입되어 B-트리가 구성되었을 때, 루트 노드에 존재하는 키 값은? (단, 이 트리의 차수는 3이다.)  <보기> 키 삽입순서 : 7, 19, 14, 15, 3, 5, 10, 20, 6  |  1  17 3 141  2 10 4 15  데이터베이스론(7급) | A책형 || 3/4쪽  고객번호  이름  관람일  영화번호  제목  고객  12. 관계 데이터 모델 및 그 제약조건에 대한 설명으로 |  | 15. <보기>의 E-R 다이어그램을 관계형 스키마로 변환한 가장 옳은 것은?  결과로 가장 옳은 것은? 1 한 릴레이션(relation) 내의 투플(tuple)들은 수학적  <보기> 으로 집합이므로 투플들 간의 순서가 중요하지 않지만, 각 투플은 (애트리뷰트(attribute)〉, 〈값)의 쌍들의 집합으로 해석되므로 순서가 중요하다.  | 고객  관람>  관람> M | 영화 | 2 릴레이션 R의 애트리뷰트들의 부분집합 A에 대하여  전화번호) 생년월일 개봉일) 장르) 현재 R의 어떤 임의의 두 투플도 동일한 값을 가지지  않는다면 이 집합 A를 릴레이션 R의 후보키라고 한다. 1 고객(고객번호, 이름, 생년월일, 관람일), 3 대학교의 '학생' 릴레이션의 '학년’ 애트리뷰트 값이 고객전화번호(고객번호, 전화번호),  1~4 사이의 정수 값을 가져야 한다는 조건은 전이 영화(영화번호, 제목, 장르, 개봉일) 제약조건(transition constraint)이라고 하며, 트리거 2 고객(고객번호, 이름, 생년월일), (trigger)와 주장(assertion)이라는 기법을 이용하여 고객전화번호(고객번호, 전화번호), 보장할 수 있다.  영화(영화번호, 제목, 장르, 개봉일), 4 릴레이션 R 내의 애트리뷰트 집합 X와 Y 간의 함수 관람(고객번호, 영화번호, 관람일)  관계는 정규화(normalization)과정에서 활용될 수 있다.  3 고객(고객번호, 이름, 생년월일, 전화번호),  영화(영화번호, 제목, 장르, 개봉일), 13. 데이터베이스 스키마가 보기〉와 같을 때, 결과가 다른 관람(고객번호, 영화번호, 관람일)  질의는?  4 고객(고객번호, 이름, 생년월일), (보기)  영화(영화번호, 제목, 장르, 개봉일), Student(id, name, dept_id)  관람(고객번호, 관람일) Dept(id, dept_name, building)  0  2 3 4  ( name="Kim" (Student)) student.dept_id=dept.id (o building="F2" (Dept)) O building="F2"(( name=“Kim" (Student)) student.dept_id=dept.id Dept) Student student, dept_id =dept.id (name=“Kim” A building="F2" (Dept)) O name="Kim” Nbuilding="F2" (Student student.dept_id=dept.id Dept)  14. 〈보기〉의 SQL 질의의 의미로 가장 옳은 것은?  (단, /* */는 주석이다.))  (보기) SELECT Dnumber, COUNT(*) FROM DEPARTMENT, EMPLOYEE WHERE Dnumber = Dno AND Salary )= 40000 AND  Dno IN ( SELECT Dno  FROM EMPLOYEE GROUP BY Dno  HAVING COUNT(*) )= 5) GROUP BY Dnumber; /* 릴레이션 스키마: DEPARTMENT(Dnumber, Dname, Mgr_ssn)  EMPLOYEE(ssn, Ename, Address, Salary, Dno) */  16. <보기>와 같은 분산 데이터베이스를 단편화하여, 사이트  1에는 학생 테이블, 사이트 2에는 학과 테이블을 저장  한다. 제3의 사이트에서 "select 학생. 이름, 학과 학과명 from 학생, 학과 where 학생.학과코드 = 학과 학과코드”를  수행하려고 할 때, 사이트 간에 전송되는 데이터의 양을 최소로 한다면, 전송되는 데이터 양[바이트]의 범위는? (단, 학과가 없는 학생은 없으며, 학생과 학과 테이블의 모든 속성들의 크기는 10바이트이고, 학생은 10,000명, 학과는 60개이다.)  <보기> 학생 | 학번 | 이름 학과코드  1 40,000 이상의 급여를 받는 직원들의 부서번호와 부서별  사원 수를 검색하라. 2 40,000 이상의 급여를 받는 직원들이 소속되거나 소속  직원이 5명 이상인 부서의 부서번호와 그 부서에서 40,000 이상의 급여를 받는 사원 수를 검색하라. 3 5명 이상의 사원이 근무하고 40,000 이상의 급여를 받는  직원들이 소속되어 있는 부서의 부서번호와 그 부서에서 40,000 이상의 급여를 받는 사원 수를 검색하라. 4 5명 이상의 사원이 근무하는 부서의 부서번호와 부서별  사원 수를 검색하라.  학과 학과코드 학과명 학과장 |  1 0 이상 1,000 미만 2 1,000 이상 10,000 미만 3 10,000 이상 100,000 미만 4 100,000 이상  데이터베이스론(7급) | A책형 | 4/4쪽  봉급  17. <보기>의 부서와 사원 테이블에 대해, 결과 테이블의  카디날리티 (cardinality)가 가장 큰 관계 대수식은?  (보기) 부서  사원 이름 | 달성률 | 이름 | 소속부서 || 생산 | 60 박찬형 | 생산 350 기획 -  홍길동 | 생산 80 김철수 | 기획 | 200 영업  김영희 | 기획 400 황이수 | 개발 500 정순희 | 영업  70  250  개발  900  300 1  1 달성률)=70(부서) 부서.이름 = 사원,소속부서(사원) 2 0사원 봉급(300(부서 사원)  19. 데이터베이스 시스템이 다운(down)된 시점에 시스템에  <보기>와 같은 데이터베이스 로그가 남아있다고 한다. 데이터베이스 복구를 위해 수행되어야 할 작업에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은? (단, 〈T, X, Vi, V2〉는 트랜잭션 T가 데이터 항목 X의 값을 Vi에서 V2로 변경했음을 나타내며, 〈checkpoint L〉은 체크포인트가 수행된 시점에 L에 포함된 트랜잭션들은 활동 중(active) 이었음을 나타낸다.)  (보기) (T1, start) KT, A, 1, 2)  (T2, start) 〈T2, B, 3, 4) (T1, commit) (checkpoint (T2})  (T3, start) 〈T3, C, 5, 6) (T3, commit)  〈T2, B, 4, 5) 1 A의 값은 수정할 필요 없다. 2 B의 값은 최종적으로 4로 복구되어야 한다. 3 T2는 undo 되어야 한다. 4 T는 redo 되어야 한다.  (3  0 봉급〉=200 and 봉급(500(사천)  4  달성률(80(부서) 부서, 이름 = 사원 소속부서(사원)  18. <보기>의 두 트랜잭션 T1, T2의 수행에 대한 설명으로  가장 옳지 않은 것은? (단, write(a, b)는 b를 a에 대입 한다는 의미이며, 데이터 X, Y, Z의 초깃값은 각각 10, 30, 100이다.)  (보기) 트랜잭션 T1  트랜잭션 T2  read(Y) read(X)  read(Z) A - X + 10  B - Y+Z. write(Y, A)  write(X, B)  20. 릴레이션 R(a, b, c, d, e)에서 {a, b}가 후보키  (candidate-key)일 때, 이에 대한 설명으로 가장 옳지  않은 것은? 1 {a}는 후보키(candidate-key)가 될 수 없다. 2 {a, b}는 기본키(primary-key)가 될 수 있다. 3 {a, b, c}는 슈퍼키(superkey)이다. 4 {a, b, c, d, e는 슈퍼키 (superkey)가 아니다.  1 T1과 T2가 직렬적으로(serially) 수행되고 완료되었다면  X의 값은 120이거나 130이 된다. 2 교착상태 방지 (deadlock prevention) 프로토콜의 | wait-die 규칙은 T1이 먼저 시작됐다면 나중에 시작된  T2를 기다리는 것이 허용된다. 3 엄격한 2단계 로킹(strict 2PL) 기법에 의해 T1의 read(X) 연산이 먼저 수행되면 T2의 write(X, B)  연산은 T1이 완료되거나 철회된 이후에만 가능하다. 4 데이터 X, Y, Z가 각각 다른 사이트에 분산 저장된  경우, 3단계 완료 프로토콜(3PC)을 사용하기도 한다.