목차
- 정보처리기사 SJF 최단 작업 작업 우선 스케줄링 개념 이전 포스팅 링크 및 설명
- 정보처리기사 프로그래밍 무한루프 현상 이전 포스팅 링크 및 설명
- 정보처리기사 WPA 무선 보안 프로토콜 이전 포스팅 링크 및 설명
- 정보처리기사 데이터베이스 기본 데이터 단위인 저장 레코드란
- 정보처리기사 저장 레코드 양식 설계시 고려사항 및 개별 설명(타입, 값의 분포, 접근 빈도)
정보처리기사 SJF 최단 작업 작업 우선 스케줄링 개념 이전 포스팅 링크 및 설명
SJF(Shortest Job First) 스케줄링은 프로세스의 실행 시간을 기준으로 가장 짧은 실행 시간을 갖는 프로세스를 가장 먼저 실행시키는 CPU 스케줄링 알고리즘입니다. 이전 포스팅에서 SJF의 작동 원리와 프로세스 스케줄링에 대한 기본적인 개념을 다뤘습니다. 프로세스가 도착하면 CPU를 할당하기 위해 대기 큐에 삽입되고, 실행 시간을 기준으로 정렬됩니다. 해당 포스트에서는 SJF의 장단점과 다른 스케줄링 알고리즘과의 비교도 소개했습니다. 만약 정보처리기사 기출 문제인 SJF 최단 작업 우선 스케줄링에 대해 궁금하시다면 아래 링크를 참고해주세요.
2023.08.04 - [자격증/정보처리기사] - [정보처리기사/OS] SJF 최단 작업 우선스케줄링 알고리즘
[정보처리기사/OS] SJF 최단 작업 우선스케줄링 알고리즘
요약 1. SJF 최단 작업 우선스케줄링 알고리즘이란? 2. SJF 알고리즘의 동작 원리 3. SJF 알고리즘의 장점과 단점 4. 비선점형 SJF와 선점형 SJF 설명 5. SJF 알고리즘의 예시 6. SJF 알고리즘의 시간 복잡
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정보처리기사 프로그래밍 무한루프 현상 이전 포스팅 링크 및 설명
프로그래밍에서 무한루프란 조건이 충족되지 않거나 중단되지 않고 계속해서 반복되는 코드 블록을 의미합니다. 이전 포스팅에서는 무한루프 현상이 발생하는 이유와 그로 인한 시스템의 부하와 성능 저하 등에 대해 설명했습니다. 또한, 무한루프를 방지하기 위한 여러 전략과 프로그래밍에서의 주의사항에 대해서도 다뤘습니다. 만약 프로그래밍에서 의미하는 무한루프에 대해 궁금하시다면 아래의 포스팅을 참고하여 학습해주세요.
2023.08.04 - [자격증/정보처리기사] - [정보처리기사/Python] 무한루프 개념과 대처방안 Python 예제
[정보처리기사/Python] 무한루프 개념과 대처방안 Python 예제
목차 무한 루프란? 무한 루프 발생 원인 무한 루프의 문제점 타임아웃 설정하여 무한루프 방지 예제(python) 조건문과 제어 변수 사용하여 무한루프 방지 예제(python) 예외 처리로 무한루프 방지 예
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정보처리기사 WPA 무선 보안 프로토콜 이전 포스팅 링크 및 설명
WPA(Wi-Fi Protected Access)는 무선 네트워크의 보안 취약점을 보완하기 위한 보안 프로토콜입니다. 이전 포스팅에서 WPA의 개념과 동작 원리, 보안 향상을 위한 주요 기능에 대해 상세히 다루었습니다. 또한, WPA2와의 비교, WPA3의 등장에 따른 보안성 향상에 대해서도 다뤘습니다. 만약 정보처리기사에서 제출되는 무선 보안 프로토콜의 종류와 각 프로토콜의 내용이 궁금하시다면 아래 링크의 포스팅을 참고하여 학습해주세요.
2023.08.01 - [자격증/정보처리기사] - [정보처리기사] 무선랜 보안프로토콜 종류(SSID, WEP, WPA)
[정보처리기사] 무선랜 보안프로토콜 종류(SSID, WEP, WPA)
목차 무선랜 보안 프로토콜이란? SSID (Service Set Identifier) MAC 인증 (MAC Authentication) WEP (Wired Equivalent Privacy) WPA (Wi-Fi Protected Access) WPA2 (Wi-Fi Protected Access 2) 1. 무선랜 보안 프로토콜이란? 무선랜 보안
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정보처리기사 데이터베이스 기본 데이터 단위인 저장 레코드란
데이터베이스에서 저장 레코드는 특정 데이터를 저장하는 최소 단위입니다. 행 또는 레코드로 알려져 있으며, 데이터베이스 테이블 내에서 각 열에 해당하는 값들의 집합을 의미합니다. 저장 레코드는 일반적으로 데이터베이스 시스템 내의 테이블에 삽입되고 관리됩니다. 아래는 레코드 예시와 사용 목적입니다.
- 회원 정보를 저장하는 데이터베이스의 경우 각 레코드는 각 회원의 이름, 이메일, 주소 등과 같은 정보로 구성
- 저장 레코드는 데이터베이스 시스템에서 효과적인 관리 및 검색을 위해 사용
정보처리기사 저장 레코드 양식 설계시 고려사항 및 개별 설명(타입, 값의 분포, 접근 빈도)
저장 레코드를 설계할 때, 데이터베이스 테이블의 각 열에 대한 데이터 유형(Type), 값의 분포, 접근 빈도 등을 고려해야 합니다. 각 열에 저장될 데이터의 특성을 파악하여 적절한 데이터 유형을 선택하고, 데이터의 분포를 고려하여 인덱싱을 적용하거나 정규화/비정규화를 고려해야 합니다. 또한, 데이터에 대한 접근 빈도를 고려하여 데이터베이스의 성능을 최적화할 수 있습니다. 아래는 각 요소 설명입니다.
- 데이터 타입(Type)
각 열에 저장되는 데이터 유형을 결정하는 것이 중요합니다. 정확한 데이터 타입을 선택하여 데이터의 유효성과 일관성을 보장할 수 있습니다.
- 값의 분포
어떤 종류의 데이터가 어떤 열에 저장될지, 그 데이터가 어떻게 분포되는지 고려해야 합니다. 예를 들어, 주문 테이블에서 가장 인기 있는 상품은 어떤지, 이것을 어떻게 저장할지 고민해야 합니다.
- 접근 빈도
어떤 데이터가 자주 접근되는지 고려하여 인덱싱이 필요한지를 판단해야 합니다. 자주 검색되는 데이터는 빠른 검색을 위해 인덱스를 생성할 필요가 있습니다.
