정보관리기술사 126회

개요

회차	필기시험 원서접수 (휴일제외)	필기시험	필기시험 합격예정자 발표	응시자격 서류제출/필기시험 합격자결정	면접시험 원서접수 (인터넷) (휴일제외)	면접시험	합격자 발표
2022년/ 제126회	2022.01.04-2022.01.07	2022.01.29	2022.03.17	2022.02.03 -2022.03.29	2022.03.07-2022.03.11,2022.03.22-2022.03.25(휴일제외)	2022.04.23 -2022.05.03	2022.05.20

분석

• 추가 바람

기출 문제

제1교시

• 1. 정규분포 특징
• 2. 메타휴리스틱스(Metaheuristics)
• 3. Race Condition
• 4. SNN(Spiking Neural Network)
• 5. 빅데이터 분석도구를 선택하는 원칙
• 6. 소프트웨어 품질인증
• 7. CAP이론의 한계와 PACELC(Partition Availability Consistency Else Latency Consistency) 이론
• 8. 의사결정나무의 지니 지수(Gini Index)와 엔트로피 지수(Entropy Index)
• 9. 임베디드 소프트웨어 테스트(Embedded Software Test)
• 10. 스레싱(Thrashing)
• 11. 빅 엔디언(Big Endian)과 리틀 엔디언(Little Endian)
• 12. 네트워크 스캐닝(Network Scanning)
• 13. 파일 슬랙(File Slack

제2교시

• 1. 소프트웨어 비용 산정 방법에 대하여 설명하고, 각각의 장·단점을 비교하시오.
• 2. 포스트 코로나 시대의 지속가능 경영전략으로 ESG(Environmental, Social and Governance) 경영이 각광받고 있다. ESG경영에서 정보기술(IT)의 역할에 대하여 설명하시오.
• 3. 최근 경제협력개발기구(OECD)에서 2023년부터 부과하기로 합의한 디지털세의 내용과 의미 및 전망에 대하여 설명하시오.
• 4. 다음 주사위게임 유스케이스(Usecase)에 대하여 작성하시오.
• "참여자는 주사위게임을 수행한다. 주사위게임은 두 개의 주사위를 굴려서 결과를 보여준다. 주사위 앞면에 나온 값의 합이 8이면 이기는 것이고, 그렇지 않으면 지게 된다."
  • 1) 개념적 객체 모델(Conceptual Object Model)
  • 2) 시퀀스 다이어그램(Sequence Diagram)
  • 3) 클래스 다이어그램(Class Diagram)
• 5. 퍼블릭 블록체인(Public Blockchain), 프라이빗 블록체인(Private Blockchain), 하이브리드 블록체인(Hybrid Blockchain)을 비교 설명하시오.
• 6. 빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계를 위한 다음 주제에 대하여 설명하시오.
  • 1) 빅데이터 플랫폼 인프라 구조 설계
  • 2) 빅데이터 데이터 구조 분석
  • 3) 빅데이터 입출력 구조 설계

제3교시

• 1. 공공기관의 데이터베이스 표준화지침에서 정의하는 테이블 정의서에 기록될 항목과 항목의 작성 지침에 대하여 설명하시오.
• 2. 전자정부 웹사이트 UI/UX 설계기준 7가지와 웹접근성, 웹호환성, 웹개방성, 웹최적화에 대해 각각 설명하시오.
• 3. 최근 SW가 대부분 산업에 적용되면서 소프트웨어 안전이 중요하게 여겨지고 있다. 「소프트웨어 안전진단 가이드(공통분야)」에 따른 소프트웨어 안전성 진단 항목 중 기능동작 정확성 진단의 단계별 절차 및 주요 활동 내용을 설명하시오.
• 4. 앙상블(Ensemble) 모형의 Bagging과 Boosting 알고리즘을 설명하시오.
• 5. 소프트웨어 구조의 평가 및 개선을 위한 소프트웨어 아키텍처 분석 방법에 대하여 다음 내용을 설명하시오.
  • 1) 소프트웨어 아키텍처 분석의 필요성
  • 2) 소프트웨어 아키텍처 정방향 분석과 역방향 분석 개념
  • 3) 소프트웨어 아키텍처 평가 기법 중 ATAM(Architecture Trade-off Analysis Method)
• 6. 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 인공지능 학습용 빅데이터 구축 사업의 성공적 추진을 위한 정책과 데이터 품질에 대한 관심도가 높아지고 있다. 다음의 내용을 설명하시오.
  • 1) 인공지능 학습용 데이터의 특성
  • 2) 데이터 획득·정제 방법과 기준
  • 3) 데이터 라벨링(Data Labeling) 및 어노테이션(Annotation) 방식

제4교시

• 1. 메타버스(Metaverse)는 현실과 가상을 혼합하는 기술이다. 메타버스로 구현된 세계 에는 편리한 면도 있지만 보안적, 사회적으로 많은 문제가 내포되어 있다. 다음과 같은 측면으로 설명하시오.
  • 1) 메타버스의 특징
  • 2) 정보시스템 측면의 메타버스의 보안 위협
  • 3) 메타버스에서 발생할 수 있는 사회적 문제점
  • 4) 안전한 메타버스를 위한 방안
• 2. Real Time Scheduling이 갖는 문제 중 우선순위 역전(Priority Inversion)이 있다. Task1, Task2, Task3 순으로 우선순위가 낮다고 할 때 우선순위 역전을 사례기반 으로 설명하고, 우선순위 역전을 해결하기 위한 2가지 기법에 대하여 설명하시오. (단. P, V연산을 사용한다.)
• 3. 미라이 봇넷(Mirai Botnet)에 대하여 설명하시오.
  • 1) 미라이 봇넷의 개념
  • 2) IoT 서비스 생애주기별 보안위협 및 해결 방안
  • 3) IoT 공통보안 7대 원칙
• 4. VPN(Virtual Private Network)과 Tor에 대하여 설명하시오.
• 5. RSA(Rivest-Shamir-Adleman)알고리즘과 DSA(Digital Signature Algorithm)를 비교 하여 설명하시오.
• 6. 디지털 포렌식(Digital Forensic)의 증거수집기술 중 하나인 파일 카빙(FC : File Carving)에 대하여 설명하시오.
  • 1) 파일 카빙에 대한 개념
  • 2) 파일 카빙의 4종류 기법의 특징

같이 보기

• 정보관리기술사
• 정보관리기술사 2022년 일정