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[정보처리기사] 실기_ SW 개발 동향 ( 클라우드, 소프트웨어 정의 기술, 인공 지능)

dahliahye — Wed, 25 Mar 2026 17:28:23 +0900

SW 개발 동향

1. 중앙 집중식 인프라, 클라우드 서비스

중앙 집중식 인프라 (Centralized Infrastructure)

모든 데이터 처리가 하나의 **중심(메인 시스템/서버)**에서 이루어지는 구조입니다.

클라우드 서비스 (Cloud Services)

인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어 등 IT 자원을 원하는 만큼 빌려 쓰는 방식입니다.

1) 온프레미스(On-premis) 인프라

- 기업이 직접 서버, 스토리지, 네트워크 장비를 구축, 운영하는 방식

- 물리 장비가 기업 내부(데이터 센터) 에 설치

- 보안, 데이터 통제력이 높음

- 초기 구축 비용이 많이 들고, 유지보수, 인력, 전력 공간이 필요함.

- 확장성이 낮고, 설치, 조달 시간이 오래 걸림

2) 클라우드 서비스

- 인터넷 기반으로 제공되는 컴퓨터 환경

- 외부 클라우드 제공자( CSP)가 인프라, 플랫폼, 소프트웨어를 대신 운영함

- 빠른 확장성 제공

- 서버, 전력 공간 관리 불필요

- 서비스 운영에 집중 가능

- 퍼블릭 (누구나 사용 가능), 프라이빗 (특정 기업 전용), 하이브리드 (퍼블릭+프라이빗)

3) 클라우드 서비스 유형 (무엇을 빌려주느냐에 따라)

IaaS (Infrastructure as a Service) 가상 서버, 스토리지, 네트워크' 같은 인프라 자원, 장비만 빌려줌. 운영체제(OS)부터 프로그램까지 사용자가 직접 깔아야 합니다. (예: AWS EC2)
PaaS (Platform as a Service) 프로그램 개발에 필요한 플랫폼까지 빌려줌. 개발자는 코드만 짜면 됩니다. (예: Google App Engine)
SaaS (Software as a Service) 완성된 소프트웨어를 인터넷으로 제공. 설치 없이 웹브라우저로 바로 씁니다. (예: 구글 드라이브, 슬랙, 넷플릭스)
BaaS (Blockchain as a Service) 블록체인 개발 환경 제공
SECaaS (Security as a Service) 기업이 직접 보안 장비를 사고 보안 전문가를 고용하는 대신, 클라우드 환경에서 보안 서비스를 구독

4) 관련 기술

1. Docker (도커)

- 컨테이터 응용 프로그램의 배포를 자동화하는 오픈 소스 엔진

- 소프트웨어 컨테이너 내에 으용 프로그램을 배치하고 관리하는 작업을 자동화

- OS를 통째로 만드는 대신, 애플리케이션 실행에 필요한 코드와 라이브러리만 싸서 '컨테이너라는 단위로 돌리는 기술

- 매우 가볍고(MB 단위), 실행 속도가 빠름

- 쉐어하우스 (주방, 거실 공유, 방만 따로)

2. 하이퍼바이저(Hypervisor)

- 하나의 물리 서버에서 여러 운영체제를 동시에 실행하는 가상화 기술

- 각 가상 머신마다 독립된 운영체제(Guest OS)를 통째로 설치해야 함.

- 윈도우 서버 위에 리눅스를 깔거나, 리눅스 위에 윈도우를 까는 등 서로 다른 OS를 완벽히 격리할 수 있어 보안성이 높음

- 용량이 커서 무겁고 느림

- 아파트 (현관, 화장실, 주방 다 따로)

2. 소프트웨어 정의 기술 (Sdx / SED, Software-Defined Everything)

컴퓨터, 통신망, 데이터센터 등을 소프트웨어로 제어 할 수 있는 기술 통칭

가상화와 지능화를 실현하여 비용 절감, 유연성, 상호 운용성을 통한 효율적 운영 관리 가능

1) 소프트웨어 정의 기술 종류

SDN (Software-Defined Networking)

네트워크를 소프트웨어로 중앙 컨트롤러 소프트웨어를 통해 네트워크 전체의 흐름을 조절

SDS (Software- Defined Storage)

서로 다른 제조사의 하드디스크들을 소프트웨어로 묶어서 하나의 커다란 가상 저장 공간으로 만듬

SDC (Software-Defined Computing)

컴퓨팅 자원을 소프트웨어로 제어하여 효율성을 극대화

SDDC (Software-Defined Data Center)

네트워크, 스토리지, 서버 등 데이터 센터의 모든 구성 요소를 소프트웨어로 통합 관리하는 SDx의 최종 진화 형태

3. 온톨로지 (Ontology)

-사람들의 세계 인식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현된 지식 모델

-인간과 프로그램 간 지식을 효과적으로 공유할 수 있도록 도움

-정보 시스템에서 자원의 개념과 관계를 명확히 정의해, 보다 정확한 정보 검색을 가능하게 함.

-시맨틱 웹을 구현하는데 사용되는 중요한 도구 중 하나

-RDF (Resource Description Framework: 데이터를 '주어-서술어-목적어'라는 3가지 요소(Triple)로 표현하는 규칙 , OWL (Ontology Web Language) , SWRL(Semantic Web Rule Language) 등

표준 언어를 사용

4. 시맨틱 웹 (Semantic Web)

- 인터넷과 같은 분산 환경에서 리소스 (웹 문서, 파일, 서비스 등) 와 자원 간의 의미 정보를 기계가 처리할 수 있는 온톨로지를 표현하는 기술

- 지금의 웹이 사람이 눈으로 보고 이해하는 방식이라면, 시맨틱 웹은 컴퓨터(기계)가 웹페이지에 담긴 정보의 '의미(Semantics)'를 스스로 파악하고 데이터 간의 관계를 논리적으로 추론할 수 있게 만드는 기술

지능형 검색: 구글에 '영화 감독 이름'을 검색하면 필모그래피와 생애가 표로 깔끔하게 정리되어 나오는 것(지식 그래프)이 바로 시맨틱 기술의 결과입니다.
맞춤형 추천: 쇼핑몰이나 유튜브가 내 취향을 분석해 "이걸 좋아할 것 같다"고 제안하는 알고리즘에도 데이터 간의 의미 연결이 쓰입니다.
AI와 지식 그래프: 최신 AI(LLM)들이 방대한 데이터를 학습하고 논리적으로 답변할 수 있는 배경에도 이런 구조화된 데이터 체계가 큰 역할을 합니다.

[정보처리기사] 실기_ 서비스 공격 유형 (DoS, DDoS) 악성 소프트웨어

dahliahye — Wed, 25 Mar 2026 10:45:39 +0900

서비스 공격 유형

1. DoS (Denial of Service) 공격

1) DoS 공격의 개념

- 대상 시스템이 정상적인 서비스를 수행하지 못하도록 방해하는 공격

- 서비스의 가용성을 저하시켜, 사용자 접근을 차단하는 것이 주된 목적

- 공격 목표

물리적 파괴 (디스크, 시스템 파괴)

시스템 자원 공격(CPU, Memory, Disk 의 자원 고갈)

네트워크 자원 공격 (대역폭 고갈)

2) Dos 공격 유형

1. Smurf Attack

- IP와 ICMP (Internet Control Message Protocol) 프로토콜의 특성을 이용한 공격 (IP를 속임)

- 공격자는 자신의 IP 주소를 공격 대상의 IP로 위장한 뒤, ICMP Echo Request 패킷을 브로드캐스트로 전송

2. Ping of Death Attack

- 정상 크기를 초과하는 ICMP 패킷을 전송하여, 시스템 마비 시킴

- 공격 대상이 초대형 패킷을 처리하는 과정에서 부하가 발생, 이로인해 서비스가 중단된다.

3. Land Attack

- 출발지 IP와 목적지 IP 가 동일한 패킷을 생성하여 전송하는 공격

4. TearDrop Attack

- 재조립이 가능한 Fragment Number를 위조하여 서버를 마비시킴

- 데이터 재조립 과정을 방해하여 시스템이 마비됨.

5. SYN Flooding (Synchronize)

- SYN 패킷을 과도하게 보내 서버 자원을 고갈시키는 공격

- TCP (Transmission Control Protocol ) 연결 과정의 취약점을 이용한 공격

- 공격자는 다량의 SYN 신호를 전송한 뒤, ACK 응답을 보내지 않아, 서버의 Backlog Queue를 가득 채움

- 서버는 각 요청에 대해 자원을 할당하고 기다리게 되므로, 결국 자원이 고갈되어 정상적인 연결을 처리하지 못하게 됨.

즉, TCP의 정상적인 연결 과정(동기화 요청)을 악용

6. UDP Flooding (User Datagram(데이터전송단위) Protocol)

- 대량의 UDP 패킷을 전송, 네트워크 자원을 고갈 시킴

7. Ping Flooding

- 대량의 ICMP Echo 요청을 특정 서버로 전송하는 공격

- 서버가 모든 자원을 응답에 소모해 정상적인 작동을 방해

2. DDoS (Distributed Denial of Service attack) 공격

1)DDoS 공격의 개념

- 여러 대의 컴퓨터를 원격으로 제어해 특정 서버나 네트워크 장비에 대량의 데이터를 발생시켜, 서비스 장애를 유발

- 분산된 다수의 좀비 PC를 이용해 공격 대상 서비스를 마비 시킴

- 일반 Dos는 단일 공격자, DDos 는 분산된 다수의 공격자가 동시 수행

2)DDoS 공격 툴의 종류

- 트리누 (Trinoo)

Master/Agent 구조로 구성

UDP Flooding 공격을 수행, 대량의 __ 패킷으로 목표 시스템을 다운 시킴

- TFN (Tribal Flood Network)

Master와 Agent 간 통신에 ICMP Echo 메세지 사용

UDP Flooding, TCP Flooding, ICMP 브로드 공격 가능

- 슈타첼드라트 (Stacheldraht) : 독일어로 철조망

UDP, TCP SYN, ICMP flood

Trinoo와 Tribal Flood Network(TFN)의 후속 발전형

3. 기타 해킹 기법

악성 소프트웨어 vs 사회 공학 & 피싱

1) 악성 소프트웨어 (Malware)

1. 바이러스 (Virus)

- 다른 파일이나 영역에 붙어 복제, 전파 하는 악성 코드

- 사용자가 감염된 파일을 실행해야 활성화 되는 경우가 많음

2. 웜 (Worm)

- 네트워크를 통해 스스로 복제, 전파하는 독립형 악성코드

- 사용자의 개입 없이 확산하며, 네트워크와 시스템 자원을 소모

3. 트로이목마 (Trojan Horse)

- 정상 프로그램으로 위장하여 설치되는 악성코드

- 정보 탈취, 백도어 설치 등 악성 행위 수행

4. 스파이웨어 (Spyware)

- 사용자의 동의 없이 개인 정보와 사용 행태를 수집

5. 애드웨어 (Adware)

- 광고를 반복적으로 표시하는 소프트웨어

6. 그레이웨어 (Grayware)

- 악성은 아니지만, 불필요하거나 사용자에게 불편을 주는 소프트웨어

그레이웨어는 "백색(정상 소프트웨어)"과 "흑색(악성 소프트웨어)"의 중간 지대에 있다고 해서 붙여진 이름.

바이러스처럼 시스템을 완전히 파괴하지는 않지만, 사용자의 동의 없이 설치되거나 시스템 성능을 저하시키는 '잠재적으로 원

치 않는 프로그램(PUP)'

7. 크라임웨어 (Crimeware)

- 금융 정보 탈취 등 범죄 목적을 위해 제작된 악성 도구

8. 랜섬웨어 (Ransomware)

- 파일을 암호화하거나 시스템 접근을 차단하고 금전을 요구하는 악성 코드

랜섬웨어는 몸값(Ransom)과 소프트웨어(Software)의 합성어

사용자의 파일을 암호화하여 인질로 잡고, 이를 풀어주는 대가로 금전(비트코인 등 가상화폐)을 요구하는 범죄용 악성코드

9. 스케어웨어 (Scareware)

- 가짜 경고 메세지를 표시하여, 사용자가 불필요한 프로그램을 설치하도록 유도하는 소프트웨어

기술적인 해킹보다는 사용자의 심리적인 약점을 노림.

공포 유발 (The Scare): 웹 서핑 중에갑자기 "당신의 PC에서 1,524개의 바이러스가 발견되었습니다!", "시스템이 손상되어 곧

모든 데이터가 삭제됩니다!" 같은 자극적인 팝업창을 뛰움

가짜 해결책 제시: 사용자에게 "지금 당장 이 백신 프로그램을 다운로드하여 치료하세요"라며 가짜 소프트웨어 설치를 권유

결과: 사용자가 프로그램을 설치하면, 실제로는 아무 기능도 없는 가짜 프로그램이거나, 오히려 악성코드를 심는 통로가 됨

때로는 "치료하려면 결제해야 한다"며 돈을 갈취하기도 함.

긴급성 강조: "지금 당장", "1분 안에" 같은 문구를 사용하여 사용자가 이성적으로 판단할 시간을 주지 않습니다.
시각적 압박: 경고음을 울리거나, 붉은색 화면, 깜빡이는 경고창 등을 사용하여 심리적 압박감을 줍니다.
가짜 로고: 마치 마이크로소프트나 구글 같은 유명 기업의 보안 경고인 것처럼 로고를 도용합니다

10. Backdoor

- 정상 인증 절차를 우회하여 시스템에 몰래 접근 하도록 하는 코드

시스템 설계자나 관리자가 서비스의 유지보수나 비상시 접근을 위해 의도적으로 만들어 놓은 통로를 의미하기도 하지만, 보안 해커가 인증 절차를 거치지 않고 시스템에 무단 침입하기 위해 몰래 뚫어놓은 비밀 통로를 말함.

인증 우회: 아이디나 비밀번호를 몰라도 시스템에 접속할 수 있게 해줌. 마치 도둑이 현관문 대신 미리 열어둔 창문으로 드나드는 것과 같음
은폐성: 백도어는 사용자 모르게 백그라운드에서 조용히 작동. 설치된 사실을 알아차리기가 매우 어려움.
지속성: 한 번 설치되면 해커가 원할 때마다 언제든 다시 들어와 시스템을 장악하거나 정보를 빼갈 수 있습니다.
원격 제어: 많은 경우 RAT(Remote Access Trojan, 원격 제어 트로이 목마)과 결합하여 해커가 내 PC를 자기 것처럼 조작하게 만듬

2) 사회 공학 및 피싱 공격

- 사회공학 (Social Engineering)

사람의 심리를 이용하여 비밀 정보를 얻는 기법

- 피싱 (Phishing)

가짜 웹사이트나 메일을 이용해 정보를 탈취하는 공격

- 스미싱 (Smishing)

문자 메시지를 이용하여 악성 사이트 접속이나 정보 입력을 유도하는 공격

- Qshing

QR 코드를 악용하여 악성 사이트로 유도하는 공격

- 파밍 (Pharming)

DNS 조작 등을 통해 사용자를 가짜 사이트로 연결하는 공격

낚시(Phishing)와 농사(Farming)의 합성어

파밍은 아예 길목(주소창)을 조작하여 대량의 사용자를 가짜 사이트로 유인하는 '농사'와 같다고 해서 붙여진 이름.

사용자가 브라우저 주소창에 정상적인 주소(예: www.naver.com)를 직접 입력해도 가짜 사이트로 연결

- 타이포스쿼팅 (Typosquatting)

사용자가 URL을 오타로 입력했을 때 유사 도메인으로 유도해, 악성사이트에 접속 시키는 공격

- 혹스 (hoax)

허위 정보나 가짜 경고를 퍼뜨리는 행위

- Evil Twin Attack

가짜 무선 AP를 설치하여, 사용자를 연결 시키는 공격

해커가 합법적인 와이파이(Wi-Fi) 존 근처에서 정상적인 와이파이와 똑같은 이름(SSID)을 가진 가짜 와이파이 신호를 송출하여

사용자의 접속을 유도

- 세션 하이재킹 (Session Higacking)

정상 사용자의 세션을 가로채 권한을 탈취하는 공격

사용자와 서버 사이의 활성화된 세션(Session) 을 가로채는 공격.

쉽게 말해, 사용자가 아이디와 비밀번호를 입력해 로그인에 성공한 상태(티켓을 보유한 상태)를 통째로 훔치는 것

- Key Logger Attack

키 입력을 기록해 비밀번호 등을 탈취

- 워터링 홀 공격 (Watering Hole Attack)

특정 조직, 집단이 자주 방문하는 웹사이트를 미리 감염시켜, 사용자가 접속만 해도 악성 코드에 감염되도록 하는 표적 공격

3) 네트워크 공격

- 포트 스캐닝 (Port Scanning)

열린 포트나 서비스를 조사하는 행위 (해커가 공격 대상을 정한 후, 그 시스템에 어떤 포트(서비스)가 활성화 되어있는지

찾아내는 정찰 단계 (Reconnaissance)

- 스니핑 공격 (Spinning Attack)

네트워크상의 도청: 네트워크상에 흘러다니는 패킷(데이터 조각) 을 가로채 그 내용을 몰래 들여다 보는 행위

네트워크 패킷을 도청하여 정보 탈취에 사용하는 공격

- IP Spoofing (*Spoofing: 눈속임, 사칭)

발신주소 조작: 출발지 IP주소를 위조하여 접근을 시도하는 공격

- ARP Spoofing (Address Resolution Protocol )

내부 네트워크의 이정표 조작: ARP 정보를 변조하여 트래픽을 공격자에게 전달 되도록 유도

IP 주소와 실제 하드웨어 주소(MAC) 사이의 연결을 조작

- DSN Spoofing (Domain Name System)

인터넷의 전화번호부 역할을 하는 DNS 서버에 가짜 정보를 삽입,

사용자가 정상적인 도메인 주소(예: naver.com)를 입력했을 때 해커가 준비한 가짜 IP 주소로 연결되게 만드는 공격

- Switch Jamming

스위치의 MAC 테이블 (일종의 전화번호부) 을 오버플로우 시켜 트래픽을 브로드캐스트 상태로 만드는 공격

( 스위치의 지능을 마비시켜 모든 데이터를 사방팔방으로 뿌리게 만드는 것)

- 블루투스 관련 공격들

Bluebugging: 블루투스 기기 제어 공격

Bluesnarfing: 기기 내 파일과 정보를 탈취하는 공격

Bluejacking: 익명 메세지를 전송하는 행위

Blueprinting : 장치 정보를 수집하는 행위

- Honeypot

공격자를 유인해 공격 패턴 분석을 수행하기 위한 가짜 시스템

일부러 취약점이 있어 보이게 만든 가짜 서버나 시스템

4) 웹 및 데이터베이스 공격

- SQL Injection

입력값을 조작, DB 쿼리를 변형하는 공격

웹사이트의 입력창(로그인, 검색창 등)에 특수한 SQL 구문을 주입, 공격자가 원하는 대로 데이터베이스(DB)를 조작

- Rainbow Table

해시값을 미리 계산해 저장한 표를 이용하는 공격

- 암호화된 비밀번호(해시값)를 원래의 비밀번호로 되돌리기 위해 미리 계산해 놓은 '해시 값 대조표'를 대조해

순식간에 암호를 풀어냄

- Format String Attack ( 포맷 스트링 공격)

프로그램이 데이터를 출력할 때 사용하는 포맷 스트링(%s, %x, %d 등)을 악용해 시스템의 메모리를 훔쳐보거나 조작

- APT (Advanced Persistent Threat)

특정 조직을 표적으로 삼아 장기간 침투하여 공격

Advanced(지능형): 한 가지 방법이 아니라 스피어 피싱, 제로데이 취약점 등 온갖 수단을 동원
Persistent(지속적): 한 번 침투하면 목표를 달성할 때까지 수개월, 수년 동안 숨어서 정보를 빼냄
Threat(위협): 주로 특정 기업이나 국가 기관을 타깃으로 삼는 정교한 공격

- Buffer Overflow

프로그램이 데이터를 일시적으로 저장하는 공간인 '버퍼(Buffer)'에 허용된 용량보다 더 큰 데이터를 입력하여,

메모리 공간을 덮어쓰는(Overflow) 공격

5) 기타 공격 기법 (암호화 알고리즘 대상)

- 부채널 공격 (Side Channel Attack)

전력, 시간, 전자파 등의 물리적 정보를 분석해 암호키를 추출하는 공격

- Brute Force

가능한 모든 비밀번호 조합을 시도하는 공격

정답이 나올 때까지 닥치는 대로 다 때려 넣는 무식하지만 확실한 공격법

- Dictionary Attack

사전에 존재하는 단어를 대입해 비밀번호를 추측 하는 공격

- Password Cracking

여러 공격 기법을 조합해 비밀번호 해독

- 제로데이 공격 (Zero day Attack)

공개되지 않은 취약점을 이용한 공격

소프트웨어의 보안 취약점이 발견되었을 때, 그 취약점에 대한 패치(해결책)가 나오기 전에 이루어지는 공격

왜 '제로데이'인가요?: 보안 취약점이 알려진 날을 'Day 1'이라고 한다면, 그전(Day 0)에 이미 공격이 시작되었다는 뜻

즉, 방어자가 대응할 시간(Day)이 0일 이라는 의미

- 살라미 (Salami Slicing Attack )

이탈리아의 얇은 소시지인 '살라미'에서 유래.

소시지를 아주 얇게 썰어내면 한두 조각 없어져도 티가 나지 않는다는 점에서 착안한 금융 사기 수법입니다.

많은 사람의 계좌나 거래에서 눈에 띄지 않는 아주 적은 금액(예: 1원, 0.1원)을 반복적으로 빼내어 큰 돈을 만드는 방식

6) 보안 일반 용어

- 다크데이터(Dark Data)

기업이 수집은 했지만, 분석하거나 활용하지 않고 방치해둔 유령 데이터

서버 공간만 차지하고 관리 비용(전기료, 보안 비용)만 발생 시킴

- 인포데믹스 (Infodemics)

정보(Information)와 전염병(Epidemic)의 합성어로, 잘못된 정보가 걷잡을 수 없이 퍼지는 현상

특히 팬데믹이나 대형 재난 상황에서 가짜 뉴스가 섞여 들어와, 사람들이 무엇이 진실인지 판단하기 어렵게 만드는 현상

- 킬 스위치 (Kill Switch)

분실하거나 도난당한 스마트폰을 다른 사람이 쓰지 못하게 **원격으로 기능을 정지, 무력화 시켜 데이터 삭제 등의 수행

최근에는 물리적인 장비(공장 기계 등)에서 비상 정지 버튼을 뜻하기도 함.

- 트러스트 존 (TrustZone)

하드웨어 기반으로 보안 영역과 일반 영역을 분리하여 민감한 데이터를 보호하는 기술

안드로이드 같은 일반 OS가 해킹당하더라도, 지문 정보나 결제 비밀번호 같은 민감한 데이터는 '트러스트 존'이라는 별도 공간

에 따로 저장되어 있어 안전하게 보호됨.

- 루팅 (Rooting)

스마트폰(주로 안드로이드)의 최고 관리자 권한인 '루트(Root)' 권한을 획득해, 시스템 제한을 해제하는 행위

제조사가 막아둔 기능을 쓰거나 기본 앱을 지울 수 있어 자유를 얻지만, 보안 방어막도 함께 사라짐

- 루트킷 (Rootkit)

시스템 루트 권한을 숨겨서 유지할 수 있게 만들어진 악성 도구

해커가 시스템에 몰래 침입해 최고 권한(Root)을 탈취한 뒤, 자신의 존재를 숨기기 위해 설치하는 도구 모음

[정보처리기사] 실기_ 시스템 보안 구현 (보안 관제, 보안 솔루션, 방화벽, 보안 프로토콜, 고가용성 )

dahliahye — Tue, 24 Mar 2026 09:20:37 +0900

1. 시스템 보안 구현

1. 취약점 분석

1) 보안 취약점

- 정보시스템에서 발생할 수 있는 다양한 위협 요소

- 주요 위협 유형

불법적인 접근: 정보 시스템에 비인가 사용자가 접근할 수 있는 위험

서비스 방해: 정보 시스템의 정삭적인 서비스를 방해하는 위험

데이터 위협: 주요 데이터의 유출, 변조, 삭제와 같은 위험

2) 보안 취약점 점검 분류

1. 관리적 관점

- 정보보호 관리체계에 근거하여 취약점 점검

- 주요 취약성

운영적 취약성: 운영상의 관리 부족으로 인한 문제

정보보호 관리 취약성: 보안 정책 및 절차의 부재나 허술함.

인적 관리 취약성: 보안 의식 부족, 인적 실수에서 발생

2. 기술적 관점

- 서버, 네트워크, PC등 기술적인 요소 점검

- 주요 취약성

컴퓨터/통신 관련: 운영체제, 네트워크 설정의 취약성

정보보호 시스템 관련: 방화벽, IPS, IDS 등 보안 장비의 설정 및 운영

시스템 개발 관련: 소프트웨어 개발 시 발생하는 보안 약점

3. 물리적 관점

- 시설 및 환경적 요인을 점검하여 취약성 확인

- 주요 취약성

출입 통제: 출입 관리 시스템의 허점

환경적 요소: 화재, 침수, 온도, 습도 등 물리적 환경 관리 부족

문서 보안: 문서 관리의 부재나 허점

2. 보안 관제

1) 보안 관제 개념

- 정보 자산을 보호하기 위해 24시간 모니터링, 외부 공격자가 전달하는 패킷을 분석하고 관찰하는 과정

- 보안관제 인력은 정보통신망법 적용 대상 기업 등 일정 요건의 조직에서는 반드시 구성되어야함.

- 실제 침해사고 발생 시 CERT (Computer Emergency Response Team) 가 대응 한다.

2) 통합 로그 분석 장비

ESM (Enterprise Security Management )

- 통합관리 / 엔터프라이즈 환경에서 다양한 보안 장비와 로그 데이터를 통합 관리하는 솔루션

- 기업 전사적 보안 관리 체계. 방화벽, IDS/IPS, VPN 등 다양한 보안 시스템을 통합 관리하여 보안 이벤트를 중앙에서 수집·분석

대응하는 시스템

SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)

- 보안 프로세스 자동화 및 대응 체계 통합을 위한 솔루션, 반복적인 보안 작업을 자동화 하고 위협에 신속하게 대응할 수 있다.

- 보안 오케스트레이션·자동화·대응. 여러 보안 도구와 프로세스를 통합해 반복 작업을 자동화하고, 위협 대응을 빠르고 체계적

으로 수행하는 플랫폼

SIEM (Security Information and Event Management)

- 통합 로그 관리, 빅데이터 이용

- 보안 이벤트와 로그 데이터를 수집, 분석해 실시간 위협 탐지와 대응을 지원하는 보안 솔루션

- 빅데이터 기술을 활용해 대규모 로그데이터를 효과적으로 처리, 분석

- 보안 정보 및 이벤트 관리. 로그와 이벤트 데이터를 수집·분석해 위협을 탐지하고 대응하며, 컴플라이언스 준수를 지원 시스템

3. 보안 솔루션

1) 방화벽 (Firewall)

- 네트워크와 인터넷 간 정보 전송을 제어하며, 외부침입을 차단 하는 시스템

- 외부에서 내부로 들어오는 패킷을 검사하여, 허가된 데이터만 통과 시킴

2) WAF (Web Application Firewall)

- 웹 기반 공격 (예: SQL 삽입, XSS)을 방어하기 위한 웹 서버 특화 방화벽

3) IDS 침입 탐지 시스템 ( Intrusion Detection System)

- 비정상적인 사용, 오용, 남용 등을 실시간으로 탐지하는 시스템

- 침입 탐지 방식에 따른 분류

오용 탐지: 미리 입력된 공격 패턴과 일치하는 경우 경고를 발생

이상 탐지: 평균적인 시스템 상태를 기준으로 비정상적인 행위나 자원 사용 감지

- 침입 탐지 대상에 따른 분류

네트워크 기반 IDS : NIDS 네트워크 패킷을 분석하여 침입 탐지

호스트 기반 IDS : HIDS 로그 분석 및 프로세스 모니터링으로 침입 탐지

4) IPS 침입 방지 시스템 (Intrusion Prevention System)

- 방화벽과 IDS 를 결합한 시스템으로, 탐지 후 능동적으로 방화벽을 작동하여 공격을 차단

5) DLP 데이터 유출 방지 (Data Leakage / Loss Prevention)

- 내부 정보가 외부로 유출되는 것을 방지

6) VPN 가상 사설 통신망 (Virtual Private Network)

- 공중 네트워크를 사용해 전용 회선 처럼 보안 통신을 제공하는 솔루션

- 주요 프로토콜

- L2TP (Layer 2 Tunneling Protocol): 데이터 링크 계층 터널링 프로토콜, 주로 IPSec 과 결합하여 VPN 구성

- IPSecVPN: IP계층 (네트워크 계층) 에서 동작, 강력한 보안을 제공

- SSL (Secure Sockets Layer) VPN : 웹 브라우저와 SSL/ TLS를 이용해 터널링을 구성

7) NAC (Network Access Control)

- 네트워크 접근을 통제, 내부 PC의 보안 상태를 관리 하는 솔루션

8) ESM (Enterprise Security Management )

- 엔터프라이즈 환경에서 다양한 보안 장비와 로그 데이터를 통합 관리하는 솔루션

9) SIEM (Security Information and Event Management)

- ESM이 단기 이벤트 중심 분석이라면, SIEM은 빅데이터 수준의 데이터를 장시간 심층적으로 분석

10) SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)

- 보안 프로세스를 자동화하고, 대응 체계를 통합하여 IT 시스템을 보호하는 솔루션

11) Sandbox

- 응용 프로그램을 가상 환경에서 독립적으로 실행, 보안을 강화

- 앱 간 자원 전송은 시스템 API가 제공하는 기능을 통해서만 가능

12) FDS (Fraud Detection System)

- 전자 금융 거래에서 발생하는 이상 거래를 탐지하고 차단하는 시스템

13) Proxy Server

- 클라이언트를 대신하여 인터넷 상의 다른 서버에 접속하는 시스템, 방화벽 및 캐시 기능(자주 사용하는 데이터를 임시로 저장

해 두었다가, 다시 필요할 때 빠르게 불러오는 기능 ) 수행

4. 방화벽 (Firewall)

1) DMZ 구간 (Demilitarized Zone)

- 내부 네트워크에 포함되지만, 외부에서 접근이 가능

- 주로 웹 서버, 메일 서버 등 외부 서비스를 제공하는 시스템

2) 구현 방식에 따른 유형

패킷 필터링 (Packet Filtering)

작동 계층: 네트워크 계층, 전송 계층

기능: IP 주소, 포트 주소 등

특징: 다른 방화벽에 비해 속도가 빠름

애플리케이션 게이트 웨이 (Application Gateway)

작동 계층: 응용 계층

특징: 로그 정보를 활용해 다양한 추가 가능

회선 게이트웨이 (Circuit Gateway)

작동 계층: 응용 계층과 세션 계층 사이

기능: 특정한 프로토콜이나 세션 정보를 기반으로 필터링

상태 기반 패킷 검사 (Stateful Packet Inspection)

작동 계층: OSI 모델의 모든 계층에서 패킷 분석 및 차단

특징: 방화벽 중 가장 강력한 보안 기능 제공

혼합형 타입 (Hybrid Type)

서비스 종류에 따라 다양한 방화벽 기술을 복합적으로 구성

3) 방화벽 시스템 구축 유형 (그림 보고 무엇인지 출제됨)

1. 스크리닝 라우터 (Screening Router)

- IP, TCP, UDP 헤더를 분석해 패킷 허용 /거부를 결정

- 비용이 효율적, 패킷 내 데이터 분석에 한계가 있음

2. 베스천 호스트 (Bastion Host)

- 방화벽 기능 수행

- 내부 네트워크 보호를 위한 전담 호스트로, 접근 제어, 프록시 기능, 인증, 로깅 등 수행

- 안전성이 높고 관리가 용이, 손상 시 내부망이 위험해 질 수 있음

*베스천(Bastion)”은 원래 군사 용어로 ‘성채, 요새, 방어 거점’을 뜻하며, IT 보안에서는 외부 네트워크와 내부 네트워크 사이에 서 보안을 강화하는 특수 서버(베스천 호스트)

3. 듀얼 홈드 호스트 (Dual-Homed Host)

- 두 개의 네트워크 인터페이스 (NIC)를 가진 호스트

- 외부 NIC , 내부 NIC 네트워크에 각 연결 * Network Interface Card = 네트워크 연결을 위한 하드웨어 장치

4. 스크린드 호스트 (Screened Host)

- 패킷 필터 라우터와 베스천 호스트의 조합

- 두 단계 방어로 안전성이 높음, 라우터 변경 시 보안 취약성이 증가, 비용이 많이 든다.

5. 스크린드 서브넷 (Screened Subnet)

- 두 개의 스크리닝 라우터, 한개의 베스천 호스트

- 매우 안전한 구조, 스크린드 호스트의 장점을 유지 하지만 설치, 관리가 복잡, 비용이 많이 듬.

5. 보안 프로토콜

1) SSH (Secure Shell Protocol) 암호문 전송

- 원격 호스트에 안전하게 접속하기 위한 보안 프로토콜

- 기존의 텔넷(Telnet) :평문 전송)을 대체하며, 암호화를 제공해 보안성을 강화

- 22번 포트 사용

2) SSL (Secure Socket Layer)

- 웹 브라우저와 웹 서버 간 안전한 데이터 전송을 위한 프로토콜

- SSL이 적용된 웹 페이지는 URL이 http로 시작, 443 포트 사용

3) TLS (Transport Layer Security)

- 전송 계층 보안을 제공하는 프로토콜, SSL의 후속 버전

- 데이터의 기밀성 (Confidentiality)과 무결성(Integrity) 을 제공

4) IPSec

- IP 계층 (네트워크 계층) 의 보안을 제공하기 위한 프로토콜

- 동작 모드

전송 모드 (Transport Mode) : IP 헤더를 제외한 IP 패킷의 페이로드= 데이터 부분 (Payload)를 보호

터널 모드 (Tunneling Mode) : IP 패킷 전체를 암호화해 보호 (터널링)

- 프로토콜

AH (Authentication Header)

: 메세지 인증 코드 (MAC)를 이용, 무결성, 인증을 제공 / 암호화 제공 X

ESP (Encapsulating Security Payload)

: 무결성과 인증 + 대칭키 암호화를 통한 기밀성도 제공

5) S-HTTP (Secure HTTP)

- HTTP의 보안 확장판, 웹상에서 트래픽을 암호화, 안전하게 파일을 교환할 수 있게 함.

6) RadSec

- RADIUS 데이터를 TCP 또는 TLS 를 사용해 안전하게 전송하는 프로토콜

7) 무선 LAN 보안 프로토콜

- WEP (Wired Equivalent Privacy)

초기 무선 LAN 보안 방식, 고정 키와 취약한 설계로, 보안 수준이 낮음

- TKIP (Temporal Key Integrity Protocol)

WEP의 취약점을 보완하기 위해 WPA (Wi-Fi Protected Access) 에서 사용된 임시 보안 프로토콜

- CCMP (Counter Mode with Cipher Block Chaining Message Authentication Code Protocol)

WPA2 (Wi-Fi Protected Access II) 에서 사용하는 AES (Advanced Encryption Standard) 기반 프로토콜,

TKIP보다 강력한 보안 제공

6. 고가용성 (HA, High Availability)

- 서버, 네트워크, 프로그램 등 정보 시스템이 오랜 기간 지속적이고, 정상적으로 운영될 수 있는 능력

- 시스템의 가용성을 최대한 높여, 서비스 중단 시간을 최소화 하는 것을 목표로 함

- 일반적으로 중복성 (Redundancy)을 통해, 고각용성을 실현 (2개이상의 서버 연결, 이중화 장비(장애 시의 대체 장비))

[정보처리기사] 실기_ 네트워크 (Network), 데이터 교환 방식 (Data Transmission)

dahliahye — Sat, 21 Mar 2026 15:08:11 +0900

Network Topology : Mesh Topology

1. 네트워크 Network

1) 네트워크 개념

- Net+work 의 합성어로, 컴퓨터와 같은 노드들이 통신 기술을 통해 그물망처럼 연결된 통신 형태

- 2대이상의 컴퓨터를 연결하여 서로 통신할 수 있는 환경을 제공

2) 네트워크의 장/단점

- 장점: 네트워크를 통해 다양한 정보를 손쉽게 공유

- 단점: 바이러스, 악성코드 위험 존재, 해킹을 통한 개인정보 유출 위험 / 데이터 변조 가능성

3) 거리기반 네트워크

- PAN (Personal Area Network) : 5m 내외의 가까운 거리에서 통신이 가능한 네트워크

- LAN (Local Area Network): 사무실, 가정 등 소규모 공간에 고속통신이 가능한 근거리 네트워크

- MAN(Metropolitan Area Network): LAN과 WAN의 중간 형태로 도시 수준에서 네트워크 연결

- WAN(Wide Area Network) : 광범위한 지역의 네트워크, 여러 LAN을 연결하는 광대역 네트워크

2. 네트워크 토폴로지 (Network Topology)

1) 계층형 (Tree)

- 계층적인 구조로, 한 노드가 하위 노드를 가지는 형태

- 관리가 쉽고, 확장성이 좋다.

- 상위 노드가 고장나면 상위 네트워크와의 통신이 불가능

2) 버스형 (Bus)

- 모든 노드가 하나의 중앙 버스 라인에 연결된 형태

- 설치가 간단 , 비용이 저렴

- 네트워크에 문제가 발생하면 전체 네트워크에 영향을 미침.

3) 성형 (Star)

- 모든 노드가 중앙 노드 (예: 스위치, 허브) 에 연결된 형태

- 중앙 노드에 장애가 발생하면 전체 네트워크 마비

- 개별 링크에 문제가 생겨도 다른 노드에는 영향을 주지 않음.

4) 링형 (Ring)

- 각 노드가 순환 형태로 두 개의 인접 노드와 연결

- 일반적으로 토큰 패싱 ( 토큰을 가진 장치만이 데이터를 전송) 방식으로 데이터 전송

- 한 노드나 연결이 고장나면 전체 네트워크에 영향을 미침.

5) 망형 (Mesh)

- 노드들이 서로 광범위하게 연결된 구조

- 매우 높은 신뢰성과 내결함성을 제공

- 설치 및 유지보수 비용이 많이 든다.

3. 데이터 전송

1) 아날로그 / 디지털 전송

- 아날로그: 연속적인 파형 으로 전송, 노이즈, 감쇠에 약하다.

- 디지털 전송: 디지털 신호로 전송, 오류가 적고 정확함. 장거리에서는 리피터 필요

2) 방향에 따른 구분

- 단방향 통신 (Simplex) : 한쪽 방향으로만 전송 가능 (라디오, TV)

- 반이중 통신 (Half Duplex) : 양방향 가능하지만 동시에 불가 (무전기)

- 전이중 통신 (Full Duplex) : 양방향 동시 통신 가능 (전화)

3) 직렬/ 병렬 전송

- 직렬 전송 (Serial Transmission) : 1비트씩 순차 전송, 속도 느리나 간단하고 저렴

- 병렬 전송 (Parallel Transmission) : 여러 비트 동시 전송, 속도 빠르나 동기화 필요

4) 동기/ 비동기 전송

동기식 전송 방식 (Synchronous Transmission) : 받으면 받았다고 신호를 보냄

- 블록 (프레임) 단위로 전송

- 동기문자 (SYN) 사용

- 고속 전송이 가능, 효율적임

비동기식 전송 방식 (Asynchronous Transmission) :

- 문자 단위 전송

- Start. Stop bit 사용

- 구조가 단순, 효율이 낮고 저속임

4. 데이터 교환 방식

1) 회선망의 종류

전용 회선:

- 항상 고정된 통신 회선 사용

- 빠른 전송 속도, 낮은 전송 오류

- 고장 발생 시 유지보수 용이, 구축 비용이 많이 듬.

교환 회선:

- 교환기를 통해 송신측, 수신측이 연결도림

- 전용회선에 비해 전송 속도 느림

- 보안 측면에서 기밀성과 무결성을 고려해야 함.

- 장치 및 회선 비용 절감할 수 있음

2) 데이터 교환 방식

데이터 교환 방식

1. 회선 교환 방식

- 교환기를 이용해 두 지점을 물리적으로 연결

- 연결이 이루어진 후 전용선 처럼 사용됨

- 고정된 대역폭을 사용, 일정한 전송 속도 유지

2. 메세지 교환 방식

- 두 노드간 통신 경로를 미리 설정하지 않고 데이터를 전송

- 메세지를 축적한 후 전송하는 방식

- 저속 통신 및 부가 서비스, 비실시간 전송에 적합

3. 데이터그램 방식

- 논리적 연결 없이 데이터 패킷을 독립적으로 전송

- 각 패킷은 순서와 상관없이 전송되며, 전송 후 패킷의 재정렬이 필요

4. 가상 회선 방식

- 회선 교환과 데이터그램 방식의 장점을 결합

- 패킷 전송 전에 논리적 연결 수행

- 고정된 경로를 통해 패킷 전송

- 데이터그램 방식보다 빠르고 안전

- 많은 사용자가 동시 사용하는 경우 한계가 있고, 별도의 호(call) 설정 과정이 필요

5. 다중화 (Multiplexing)

1) 다중화의 개념

- 하나의 통신 회선을 여러 사용자가 동시에 공유하는 기술

- 회선 사용 효율을 높이고 비용 절감

- 다중화기는 여러 신호를 하나의 고속 회선으로 결합하여 전송

2) 주요 다중화 방식

1. 주파수 분할 다중화기 (FDM, Frequency Division Multiplexer)

- 하나의 회선을 여러 주파수 대역으로 구분, 동시에 전송

- Gaurd Band를 사용, 일부 대역폭 낭비가 발생

- 라디오, TV, CATV 등 아날로그 통신에서 사용

2. 시분할 다중화기 (TDM, Time Division Multiplexer)

- 전송 회선을 시간 단위로 나누어 여러 사용자가 순차적으로 사용

- 디지털 전송에 적합

- 동기식 시분할 다중화 (Synchronous TDM)

각 채널에 고정된 타임 슬롯을 할당 / 데이터가 없어도 슬롯을 유지, 전송 효율이 떨어질 수 있음.

- 비동기식 시분할 다중화 (Asynchronous TDM)

데이터가 있는 채널에만 타임 슬롯 할당

동기식 보다 전송 효율이 높음

3. 코드 분할 다중화기 (CDM, Code Division Multiplexer)

- 사용자마다 고유한 코드를 부여, 동일 주파수 대역에서 동시에 전송

- 확산 스펙트럼 기술을 사용해 간섭을 줄임

- CDMA 이동 통신에 사용

4. 파장 분할 다중화기 (WDM, Wavelength Division Multiplexer)

- 광섬유에서 서로 다른 파장의 빛을 이용, 여러 신호를 동시에 전송하는 방식

- 광통신, 백본망 등 고속, 장거리 전송 환경에서 사용

* 백본망(backbone network):

여러 개의 작은 네트워크(LAN, MAN 등)를 연결해 대규모 데이터 전송 담당하는 핵심 통신망

인터넷이나 기업 네트워크의 ‘고속도로’ 역할을 하며, 방대한 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 중추망

5. 공간 분할 다중화기 (SDM, Space Division Multiplexer)

- 전송 경로를 물리적으로 분리, 데이터를 동시에 전송

- 여러 개의 전송 선이나 다심 광섬유 활용

[정보처리기사] 실기_ 형상 관리 (Configuration Management) 도구

dahliahye — Tue, 17 Mar 2026 19:37:36 +0900

형상관리 도구 Configuration Management

1) 개념

소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 모든 변경 사항을 통제하고 관리하는 방법

개발 과정에서의 변경 사항을 체계적으로 추적, 관리하고 기록 유지

2) 형상관리의 필요성

- 소스 코드를 이전 상태로 되돌릴 수 있는 능력이 필요

- 각 변경점의 이력을 확인, 프로젝트 진행 상황을 명확히 파악할 수 있음.

- 여러 개발자 협업시 발생할 수 있는 충돌을 해결

- 버그 및 문제점을 추적, 산출물의 이력을 관리하기 용이함.

3) 변경 관리 / 버전 관리 / 형상 관리

변경 관리: 소스코드의 변경 사항을 관리, 문서의 변경 이력과 복원 기능을 제공

버전 관리: 소프트웨어의 변경을 효과적으로 관리, 체크인/ 체크아웃, 릴리즈, 퍼블리싱 등을 버젼으로 관리

형상 관리: 변경 관리와 버전 관리를 포함, 프로젝트 진행 상황, 빌드, 릴리즈까지 전체적으로 관리하는 통합 시스템

4) 형상관리 대상

- 프로젝트 수행 계획서, 요구사항 관리 대장 , SW 기능 구조도

- 엔티티 정의서, 데이터 흐름도, 용어집

- 인터페이스, ERD, UI 정의서

- 소스 코드, 단위 테스트 관리 대장

- 테스트 계획서 / 시나리오

- 사용자 / 운영자 메뉴얼, 최종 산출물

5) 형상관리 절차

1. 형상 식별 (Configuration Identification)

- 관리할 항목을 구분하고, 목록화, 번호나 태그 (고유한 식별자) 를 부여해 추적 가능하게 함.

- 예) 소스코드파일, 요구사항 문서, 테스트 케이스 등

2. 형상 통제 (Configuration Control)

- 변경 요청을 검토하고, 승인하여 현재의 기준선(Baseline)에 반영.

- 형상 통제 위원회 (CCB, Configuration Control Borad) 의 승인을 통해 변경 통제가 이루어져야 한다.

- 승인된 변경만 형상에 반영되도록 통제

3. 형상 감사 (Audit)

- 변경이 계획에 따라 적절하게 이루어졌는지 검토

- 문서와 실제 구현물이 일치하는지, 변경 절차가 올바르게 수행되었는지 확인

4. 형상 기록 / 보고 (Configuration Status Accounting )

- 변경 사항과 처리 과정을 기록하고 관련된 이해 관계자에게 보고

- 예) Git commit 기록, 변경 로그, 버전 히스토리 등

[논문] DDPG_ Model Free Deep Deterministic Policy Gradient Controller for Setpoint Tracking of Non-minimum Phase Systems

dahliahye — Tue, 17 Mar 2026 00:03:43 +0900

DDPG.ipynb

0.09MB

왜 NMP 시스템에 DDPG인가?

1. 비최소 위상(Non-minimum Phase, NMP) 시스템의 고충

일반적인 시스템은 제어 신호를 주면 즉각 목표 방향으로 움직입니다. 하지만 NMP 시스템은 전달 함수(Transfer Function)의 Zero(영점)가 복소평면의 우반평면(RHP)에 위치합니다.

특징: 입력이 들어오면 처음에는 목표와 반대 방향(Undershoot)으로 움직입니다.
제어의 어려움: 기존 PID 제어기는 이 초기 반대 움직임을 "에러가 커졌다"고 판단해 과도하게 보정하려다 시스템이 발산(Oscillation)하거나 매우 느리게 설계될 수밖에 없습니다.

2. DDPG의 핵심 메커니즘

DDPG는 이 문제를 경험으로 해결합니다.

Actor (정책망): "현재 상태($s$)에서 어떤 전압($a$)을 주어야 에러가 줄어들까?"를 결정합니다. NMP의 역반응을 학습을 통해 기다려야 할 때와 강하게 밀어야 할 때를 구분하게 됩니다.
Critic (가치망): Actor가 선택한 행동의 장기적인 가치를 평가합니다. 지금 당장 에러가 커지더라도(Undershoot), 나중에 목표에 잘 도달한다면 높은 점수를 줍니다.
Reward Function (보상 함수): 주로 $R = -(w_1 \cdot error^2 + w_2 \cdot action^2)$ 형태를 사용합니다. 에러를 줄이면서도 너무 급격한 제어 입력 변화는 지양하도록 설계됩니다.

3. DDPG 알고리즘 구조 (Actor-Critic)

DDPG가 어떻게 동작하는지 보여주는 구조도입니다. Actor는 행동(제어량)을 결정하고, Critic은 그 행동을 평가하며 서로를 발전시킵니다. 이 과정에서 Experience Replay(경험 재현 버퍼)를 사용해 효율적으로 학습합니다.

4. DDPG vs 다른 알고리즘 (A2C, A3C, PPO, SAC)

제어 공학 관점에서 Setpoint Tracking(목표치 추적)은 정밀도가 생명입니다. 각 알고리즘의 특징을 비교하면 왜 이 논문이 DDPG를 선택했는지 알 수 있습니다.

알고리즘	방식 (Policy)	샘플 효율성	특징 및 제어에서의 장단점
DDPG	Deterministic (결정론적)	높음 (Off-policy)	장점: 출력이 고정값이라 정밀한 제어 신호를 내보내기 좋습니다. 단점: 학습이 불안정할 수 있어 하이퍼파라미터 튜닝이 중요합니다.
A2C / A3C	Stochastic (확률적)	낮음 (On-policy)	여러 환경을 동시에 돌려 학습 속도는 빠르나, 확률적인 특성 때문에 제어 신호에 '노이즈'가 섞인 듯한 미세한 떨림이 발생할 수 있습니다.
PPO	Stochastic (확률적)	중간 (On-policy)	가장 안정적인 학습 성능을 보입니다. 하지만 On-policy 방식이라 데이터 효율이 낮아, 복잡한 시스템 학습 시 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
SAC	Stochastic (확률적)	매우 높음 (Off-policy)	탐험(Exploration) 능력이 매우 뛰어납니다. 현재 가장 강력한 알고리즘 중 하나지만, 구현이 복잡하고 '엔트로피' 조절이 필요합니다.

핵심 포인트: 논문에서 DDPG를 선택한 이유는 'Deterministic(결정론적)' 정책 때문일 가능성이 큽니다. 확률적인(Stochastic) 정책은 목표값 근처에서 계속 값을 변화시키며 탐색하려 하지만, 결정론적인 DDPG는 학습이 완료되면 목표값에 딱 맞는 최적의 일정한 제어값을 내보낼 수 있기 때문입니다.

이 논문은 비최소 위상 시스템의 역반응 문제를, 결정론적인 제어 값을 내뱉는 DDPG의 강력한 비선형 학습 능력으로 정밀하게 해결하겠다"는 내용을 담고 있습니다. 다른 알고리즘(PPO, SAC 등)보다 구현이 상대적으로 명확하고 제어 정밀도 확보에 유리한 측면이 있습니다.

구글 코랩으로 DDPG 실행

import numpy as np

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import random

from collections import deque

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 비최소 위상(NMP) 시스템 환경 정의

class NMPEnv:

def __init__(self):

self.state = np.array([0.0, 0.0]) # [현재 출력, 이전 출력]

self.setpoint = 1.0 # 목표값

self.steps = 0

self.max_steps = 200

def reset(self):

self.state = np.array([0.0, 0.0])

self.steps = 0

return self.state

def step(self, action):

# NMP 시스템 수식 (간략화된 이산 시간 모델)

# y[k] = 1.5*y[k-1] - 0.7*y[k-2] + u[k-1] - 1.5*u[k-2] (역반응 특성 포함)

curr_y, prev_y = self.state

u = action[0]

# 시스템 출력 계산 (역반응을 모사한 수식)

next_y = 0.8 * curr_y + 0.1 * prev_y + 0.1 * u - 0.2 * self.last_u if self.steps > 0 else 0.1 * u

self.last_u = u

self.state = np.array([next_y, curr_y])

self.steps += 1

# 보상 함수 (Reward): 목표값과의 차이가 작을수록 큰 보상

error = abs(self.setpoint - next_y)

reward = -error

done = self.steps >= self.max_steps

return self.state, reward, done, {}

# 2. DDPG 네트워크 구조 (Actor & Critic)

class Actor(nn.Module):

def __init__(self, state_dim, action_dim):

super(Actor, self).__init__()

self.layer = nn.Sequential(

nn.Linear(state_dim, 64),

nn.ReLU(),

nn.Linear(64, 64),

nn.ReLU(),

nn.Linear(64, action_dim),

nn.Tanh() # 출력을 -1 ~ 1 사이로 고정

)

def forward(self, x):

return self.layer(x)

class Critic(nn.Module):

def __init__(self, state_dim, action_dim):

super(Critic, self).__init__()

self.layer = nn.Sequential(

nn.Linear(state_dim + action_dim, 64),

nn.ReLU(),

nn.Linear(64, 64),

nn.ReLU(),

nn.Linear(64, 1)

)

def forward(self, state, action):

return self.layer(torch.cat([state, action], dim=1))

# Replay Buffer: 경험 저장소

class ReplayBuffer:

def __init__(self, capacity):

self.buffer = deque(maxlen=capacity)

def push(self, state, action, reward, next_state, done):

self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done))

def sample(self, batch_size):

return random.sample(self.buffer, batch_size)

# 학습 파라미터

state_dim = 2

action_dim = 1

lr_actor = 1e-4

lr_critic = 1e-3

gamma = 0.99

tau = 0.005 # Soft update 파라미터

batch_size = 64

env = NMPEnv()

actor = Actor(state_dim, action_dim)

critic = Critic(state_dim, action_dim)

target_actor = Actor(state_dim, action_dim)

target_critic = Critic(state_dim, action_dim)

target_actor.load_state_dict(actor.state_dict())

target_critic.load_state_dict(critic.state_dict())

actor_opt = optim.Adam(actor.parameters(), lr=lr_actor)

critic_opt = optim.Adam(critic.parameters(), lr=lr_critic)

buffer = ReplayBuffer(10000)

# 학습 루프

rewards_history = []

for episode in range(100): # 100회 학습

state = env.reset()

episode_reward = 0

for step in range(200):

state_t = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)

action = actor(state_t).detach().numpy()[0]

# 탐험을 위한 노이즈 추가

action = action + np.random.normal(0, 0.1, size=action_dim)

next_state, reward, done, _ = env.step(action)

buffer.push(state, action, reward, next_state, done)

if len(buffer.buffer) > batch_size:

samples = buffer.sample(batch_size)

s_batch, a_batch, r_batch, ns_batch, d_batch = zip(*samples)

s_batch = torch.FloatTensor(s_batch)

a_batch = torch.FloatTensor(a_batch)

r_batch = torch.FloatTensor(r_batch).unsqueeze(1)

ns_batch = torch.FloatTensor(ns_batch)

d_batch = torch.FloatTensor(d_batch).unsqueeze(1)

# Critic 업데이트

with torch.no_grad():

next_action = target_actor(ns_batch)

target_q = r_batch + gamma * (1 - d_batch) * target_critic(ns_batch, next_action)

current_q = critic(s_batch, a_batch)

critic_loss = nn.MSELoss()(current_q, target_q)

critic_opt.zero_grad()

critic_loss.backward()

critic_opt.step()

# Actor 업데이트

actor_loss = -critic(s_batch, actor(s_batch)).mean()

actor_opt.zero_grad()

actor_loss.backward()

actor_opt.step()

# Soft Update (타겟 네트워크 서서히 업데이트)

for target_param, param in zip(target_actor.parameters(), actor.parameters()):

target_param.data.copy_(tau * param.data + (1.0 - tau) * target_param.data)

for target_param, param in zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()):

target_param.data.copy_(tau * param.data + (1.0 - tau) * target_param.data)

state = next_state

episode_reward += reward

if done: break

rewards_history.append(episode_reward)

if episode % 10 == 0: print(f"Episode {episode}, Reward: {episode_reward}")

print("학습 완료!")

/tmp/ipykernel_177/1836110662.py:50: UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor. (Triggered internally at /pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp:253.)
  s_batch = torch.FloatTensor(s_batch)

Episode 0, Reward: -182.29512399868815
Episode 10, Reward: -217.75912264931733
Episode 20, Reward: -236.92165020839107
Episode 30, Reward: -349.084423854523
Episode 40, Reward: -345.1764200744778
Episode 50, Reward: -336.7859861385468
Episode 60, Reward: -356.7650460972429
Episode 70, Reward: -347.85585914603183
Episode 80, Reward: -352.4702080228783
Episode 90, Reward: -369.5560407041269
학습 완료!

# 결과 그래프 그리기

plt.plot(rewards_history)

plt.title("DDPG Training Reward")

plt.xlabel("Episode")

plt.ylabel("Reward")

plt.show()

# 테스트: 목표치 추적 성능 확인

state = env.reset()

ys = []

for _ in range(200):

state_t = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)

action = actor(state_t).detach().numpy()[0]

state, _, _, _ = env.step(action)

ys.append(state[0])

plt.plot(ys, label='DDPG Output')

plt.axhline(y=1.0, color='r', linestyle='--', label='Setpoint')

plt.title("Setpoint Tracking Performance")

plt.legend()

plt.show()

[정보처리기사] 실기_ 소프트웨어 아키텍쳐 (Software Architecture)

dahliahye — Sat, 14 Mar 2026 09:44:04 +0900

소프트웨어 아키텍쳐 (Software Architecture)

- 소프트웨어 시스템의 기본 구조, 시스템의 컴포넌트와 이들 간의 관계 기술

- 시스템의 골격을 제공, 고수준에서의 설계 지침을 제공하여 개발 방향성 제시

소프트웨어 아키텍쳐 특징

간략성, 추상화, 가시성, 관점 모형 (다양한 이해당사자의 관점에 따른 모형을 제시) , 의사 소통 수단

소프트웨어 아키텍쳐 4 (개발, 기획자 관점) +1 (사용자 관점) 뷰

고객의 요구사항을 정리한 시나리오를 다양한 관점에서 분석하고 표현

복잡한 소프트웨어 아키텍쳐를 여러 이해관계가자 이해할 수 있도록 함.

- 논리 뷰 : 클래스나 컴포넌트의 종류와 관계 / 분석사 / 설계사 /시스템의 기능적 요구사항 표현

- 구현 뷰 : 프로그래머, 서브시스템의 모듈 구조와 관계 / 개발자의 관점 반영

- 프로세스 뷰 : 시스템 통합자 / 시스템의 성능, 확장성, 효율 프로그램 실행 시의 동적 표현 (운영자)

- 배치 뷰 : 시스템 구성 , 물리적 배치 / 시스템 엔지니어

- 유스케이스 뷰 : 사용자 검증 (사용자 뷰)

소프트웨어 아키텍쳐 패턴 (Software Architecture Pattern)

1) 계층화 패턴(Layered Pattern)

예) OSI 7계층, TCP/IP계층 등

- 시스템을 계층단위로 구분하여 구성하는 가장 일반적인 구간

- 각 계층은 자신의 하위 계층이 제공하는 서비스에만 의존, 상위 계층에 서비스를 제공

- 논리적 구분이 명확해 유지보수와 변경이 용이

2) 클라이언트-서버 패턴 (Client-Server Pattern)

예) 웹-서버 브라우저, DB 서버-응용 프로그램 등

- 서버(Server)는 서비스를 제공, 클라이언트는 서버에 서비스를 요청

- 시스템을 서비스 제공자와 이용자로 명확히 분리하는 구조

3) 마스터-슬레이브 패턴 (Master-slave Pattern)

예) 병렬 연산, 이미지 처리, Mapreduce 프레임워크

- 마스터가 작업을 여러 슬레이브에 분배, 슬레이브는 작업을 처리한 후 결과를 마스터에 전달

- 마스터는 슬레이브의 결과를 통합해 최종 결과 생성

4) 파이프-필터 패턴 (Pipe-Filter Pattern)

예) Unix 파이프 명령(I), 데이터 변환 파이프라인 등

- 데이터를 단계적으로 처리하는 구조, 각 단계(필터)는 데이터를 가공해 출력, 결과는 파이프를 통해 다음 필터로 전달

- 데이터는 파이프를 통해 한 방향으로 흐르며, 각 필터를 이동할 때 오버헤드 발생할 수 있음.

* 오버헤드 (Overhaed): 특정 작업을 처리하기 위해 필요한 추가적인 자원 소모 (시간, 메모리, 네트웤, 저장공간 등)

본래 목적(핵심 작업) 외에 발생하는 부수적인 비용.

5) 브로커 패턴 (Broker Pattern 중개자 패턴)

- 분산환경에서 서로 다른 컴포넌트 들이 통신할 때, 브로커가 중개 역할을 담당하는 구조

- 클라이언트는 서버와 직접 통신하지 않고, 브로커가 요청 전달, 결과 반환, 위치 투명성을 보장

6) 피어 투 피어 패턴 (Peer to Peer Pattern)

- 각 피어(Peer)가 서버이자 클라이언트 역할을 동시에 수행

- 중앙 서버 없이 각 노드 간 직접 통신이 이루어짐

7) 이벤트 버스 패턴 (Event-Bus Pattern)

예) 알림 서비스, 로그 수집, 실시간 채팅

- 이벤트 버스를 중심으로 이벤트 소스가 메세지를 발행 (Publish) 하고, 리스너가 구독(Subscribe) 하여 비동기적으로 동작

- 구성요소 간 결합도가 낮음.

8) 모델-뷰- 컨트롤러 패턴 (MVC Pattern)

- 사용자 인터페이스를 Model, View, Controller의 세 부분으로 나누어 설계

- 각 구성요소는 역할이 명확히 분리되어, 유지보수성과 재사용성이 높음

- 웹, GUI 애플리케이션에서 가장 널리 사용됨

* 모델: 시스템이 다루는 핵심 데이터 구조와 상태를 관리 (DB와 연결)

* 뷰 : 사용자에게 정보 표시 (UI)

* 컨트롤러: 사용자의 입력 처리 및 흐름 제어

9) 블랙보드 패턴(Black board Pattern)

- 문제의 명확한 해결 절차가 정의되지 않았을 때 사용

- 여러 전문 지식 모듈이 공유 공간(Blackboard) 을 통해 데이터를 읽고 쓰며, 점진적으로 해를 완성

10) 인터프리터 패턴(Interpreter Pattern)

- 특정 언어의 문법을 정의하고, 해석기가 문장을 변환하여 실행 하는 구조

[정보처리기사] 실기_ 소프트웨어 구축_소프트웨어 설계

dahliahye — Fri, 13 Mar 2026 16:58:11 +0900

소프트웨어 구축- 소프트웨어 설계

1. 소프트웨어 설계의 기본 원칙

1) 소프트 웨어의 설계

요구사항 명세서를 바탕으로 소프트웨어가 실제 구현될 수 있도록 구체적이 설계서를 작성하는 단계

소프트웨어의 전반적인 구조와 내부적인 구현 방법이 포함된다.

2) 소프트웨어 설계의 종류

상위 설계 : 아키텍쳐 설계 - 데이터 설계 - 인터페이스 정의 - 사용자 인터페이스 설계

아키텍쳐 설계: 시스템의 전체적인 구조 정의

데이터 설계: 시스템에 필요한 정보와 데이터베이스 구조 설계

인퍼페이스 정의: 시스템의 구조 및 서브시스템 간의 인터페이스 정의

사용자 인터페이스 설계 : 사용자 편의를 고려하여 사용자와 상호작용 하는 인터페이스 설계

하위 설계: 모듈 설계 - 자료구조 설계 - 알고리즘 설계

모듈 설계: 각 모듈의 내부를 명세하고, 이를 알고리즘으로 구체화

자료구조 설계: 데이터 저장 구조와 변수 등 상세 정보 설계

알고리즘 설계: 처리 절차와 알고리즘을 설계하여 업무 구현

3) 소프트웨어 설계의 원리

1. 분할과 정복( Divide & Conquer)

큰 소프트웨어를 여러 작은 서브시스템으로 나누어 개발 하는 방법

2. 추상화 (Abstraction)

복잡한 상황을 간단하고 핵심적인 요소로 단순화 하여, 이해하기 쉽게 표현

<추상화 기법>

과정 추상화: 상위 수준에서 수행 흐름만 설계

데이터 추상화: 복잡한 데이터 구조를 단순하게 표현

제어 추상화: 명령어 들을 단순화 하여 표현

3. 단계적 분해 (Stepwise Refinement)

- 기능을 점진적으로 세분화 하여 단계별로 나누어 설계

4. 모듈화 (Modulization)

시스템을 독립적으로 개발 가능한 모듈로 분리, 모듈을 독립적으로 개발, 테스트, 유지보수 할 수 있도록 함.

5. 정보 은닉 (Information Hiding)

객체가 내부 정보를 외부에 노출하지 않도록 접근을 제한하여 데이터의 기능을 보호 한다.

캡슐화와 밀접 연관

6. 결합도와 응집도

좋은 설계는 결합도를 낮추고, 응집도를 높여 모듈간의 독립성과 기능의 집중성을 유지

2. 설계 모델링

1) 설계 모델링의 개념

- 소프트웨어의 구조와 기능을 그래픽적으로 표현, 공통된 이해를 촉진한다.

- 개발 과정을 체계적으로 계획 하는 단계

2) 설계 모델링의 원칙

- 변경이 용이 하도록 구조화 해야 한다.

- 특정 기능 수행에 필요한 자료만을 사용하여 효율성을 높임.

- 요구사항 분석 결과를 기반으로 설계를 명확하게 표현

- 시스템을 모듈 단위로 나누어 독립적이고 체계적으로 설계

3) 설계 모델링의 유형

1. 구조 모델링

- 시스템의 구성요소와 그 사이의 구조적 관계를 모델링

- UML 정적 다이어그램을 사용하여 시스템의 정적 구조 표현

2. 행위 모델링

- 소프트웨어 구성요소의 기능 수행 순서와 방 식을 모델링, 동적 행동을 명확히함.

- UML 동적 다이어그램을 사용, 구성 요소간의 동적 상호작용을 표현

4) 소프트웨어 설계 절차 및 유형

- 아키텍쳐 설계:

시스템의 전체 구조와 서브시스템 간의 관계

- 데이터베이스 설계:

시스템에서 사용하는 데이터 구조 설계, 관리의 일관성 확보

- 서브시스템 설계:

각 서브시스템의 기능과 제약사항을 명세, 기능을 독립적, 명확하게 정의함.

- 컴포넌트 설계:

각 기능을 수행하는 컴포넌트를 설계하고, 컴포넌트 인터페이스를 명확하게 정의

- 자료구조와 알고리즘 설계:

데이터 저장 방식, 기본 연산 방법을 설계-> 데이터 처리 효율성 높임

- 협약에 의한 설계:

클래스에 대해 조건을 명세, 시스템의 안정성 유지

* 선행 조건: 컴포넌트 오퍼레이션 사용 전에 반드시 참이 되어야 하는 조건

* 결과 조건: 오퍼레이션 사용 후 만족 해야 하는 조건

* 불변 조건: 오퍼레이션이 실행 되는 동안 항상 만족 하는 조건

[정보처리기사] 실기_ 미들웨어 Middleware

dahliahye — Thu, 12 Mar 2026 17:39:23 +0900

소프트웨어 구축 - 프로젝트 계획 및 분석

CPND (Contents Platform Network Device)

콘텐츠를 플랫폼에 맞게 네트워크를 통해 사용자의 단말기로 서비스가 이루어짐을 나타내는 무선 인터넷 서비스의 가치 사슬

CPND 요소

Contents: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등

Platform: 웹사이트, 애플리케이션

Network: 통신 시스템

Device : 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 등

현행 시스템 분석 : 차세대 / 고도화 (기존 시스템을 업그레이드 하기 위해 분석 시행)

<대상>

운영체제 분석 : 사용 중인 운영 체제의 종류와 버전, 호환성, 성능, 보안 등의 문제를 파악

네트워크 분석 : 네트워크 구조, 프로토콜, 대역폭, 지연 시간, 보안, 장애 복구 문제 분석

DBMS 분석 : 사용중인 DBMS의 종류와 버전, 데이터모델, 성능 , 백업 및 복구 문제 파악

미들 웨어 (Middleware)

1) 미들웨어의 개념

- 양쪽 시스템을 연결하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중간에서 매개 역할을 하는 소프트 웨어

- 네트워크로 연결된 여러 대의 컴퓨터에 있는 다양한 프로세스들의 필요한 서비스를 사용할 수 있도록 지원

2) 미들웨어의 종류

1. 원격 프로시져 호출 (Remote Procedure Call) 프로시져: 하나의 모듈, 하나의 기능을 수행하는 단위

클라이언트가 원격에서 동작하는 프로시저를 호출하는 시스템. 네트워크를 통한 프로시져 호출 지원

기능을 이용

2. 메세지 지향 미들웨어 (Message Oriented Middleware) :

예) 눈에 보이지 않음. 메세지를 모았다가 나중에 처리. 그때그때 처리하지 않고..

클라이언트가 생성한 저장소에 비동기적으로 요청하여 저장하고, 다른 작업을 지속할 수 있게 하는 비동기식 미들 웨어

3. ORB (Object Request Broker) :

- 요청에 해당하는 서비스를 이용할 수 있게 적절히 분배를 하는 기능

- 객체지향 시스템에서 객체 및 서비스를 요청하고 전송할 수 있도록 지원

4. DB 접속 미들 웨어

- 애플리케이션과 데이터베이스 서버를 연결해 주는 미들웨어로 데이터 접근을 용이하게 함

5. TP 모니터 (Transaction Processing Monitor)

- 분산 시스템의 애플리케이션을 지원, 트랜잭션이 올바르게 처리되는지 감시하고 제어

6. 웹 애플리케이션 서버 (Web Application Server) WAS: 동적: 게시물이 실시간을 바뀌는 것을 보여주는 것.. WEB: 정적

- 웹 애플리케이션을 지원하여 HTTP 기반 애플리케이션의 실행 환경을 제공하는 미들 웨어

7. 엔터프라이즈 서비스 버스 (Enterprise Service Bus)

- 메세지 기반으로 느슨한 결합 형태의 표준 인터페이스 통신을 지원, 기업 내부 및 외부의 모든 시스템을 연동하는 시스템

2. 요구 공학

1) 요구공학의 개념

소프트웨어의 요구사항을 식별, 분석, 문서화하고 이를 관리하는 과정

2) 요구사항 개발 프로세스

도출 (Elicitation)

사용자와 이해관계자들로부터 요구사항을 분석

인터뷰, 설문조사, 브레인 스토밍, 워크샵 등 다양한 방법을 통해 수행

분석 (Analysis)

수집된 요구사항에서 불완전하거나 모호한 내용 ,중복되거나 충돌하는 부분을 식별하고 수정

실제로 구현 가능한 요구사항인지 검토, 요구사항 간 우선순위 결정

명세 (Specification)

분석된 요구사항을 명세서 형태로 정리, 시스템의 기능, 성능, 제약조건 등을 포함

<요구사항 명세 분류>

- 기능 요구사항

시스템이 제공해야할 기능이나 서비스를 정의

예) 사용자는 로그인을 해야하며, 주문할 수 있어야 한다.

- 비기능 요구사항

시스템의 품질 특성이나 제약사항을 정의

예) 성능, 보안, 가용성, 유지보수성 등

<요구사항 명세 기법>

- 정형 명세 : 수학, 논리학 기반 / 수학적 기호 / 정형화된 표기법

- 비정형 명세 : 자연어 그림 중심 / 일반 명사, 동사 기반 서술

확인 및 검증 (Validation & Verification)

분석가가 요구사항을 이해했는지 확인 (Validation) 하고, 요구사항 문서가 일관성 있고 완전한지 검증 한다.

3) 요구사항 분석 도구

- 요구사항 분석 CASE (Computer Aided Software Engineering) 도구

요구사항을 자동으로 분석, 명세서를 작성하는 도구

[정보처리기사] 필기_ 비전공자 합격 후기 (feat. 한국IT직업전문학교 양재관)

dahliahye — Wed, 11 Mar 2026 23:56:05 +0900

3월 11일 드디어 정보처리기사 필기 합격자 발표!!

결과는 합격!!

고득점으로 합격을 기대했던 점수 보다는 낮았다.

80점 이상은 되어야 정당한 합격이라고 생각했기 때문이다.

어찌됐건 합격이면 됐어.

정보처리기사는 CBT 시험으로 컴퓨터로 시험을 보고,

제출 버튼을 누르면 시험 결과 창과 함께 합격 / 불합격 여부를 시험 당일에 바로 확인할 수 있다.

결과를 미리 알고 있었지만,

실제로 큐넷 https://q-net.or.kr/ 홈페이지에서 확인 하니

정말 합격한 사실에 안도와 동시에

실기 공부를 할 생각에 앞이 막막하다.

합격이다 야호!

시험은 3월 1일에 양재에 있는 한국IT직업전문학교 양재관 고사장에서 봤다.

양재역 10번출구 앞에서 마을 버스를 타고 4정거장 정도를 가야 하는 거리이다.

도보로는 양재역에서 20-30분은 걸릴 듯 하다.

오전 9시 시험은 8시 40분까지 입실 완료 해야 한다고 수험표에 쓰여있었고,

8시 35분 쯤에 건물 1층에 도착했다.

1층에 있는 안내원 분이 지하로 내려가서 고사장을 확인 해야한다고 했다.

지하로 내려가니 사람들이 바글바글 한 와중에

한 쪽 벽면에 종이로 수험 번호와 수험자명, 고사장 명이 적혀있었는데 그 앞에는

글씨가 작아서 멀리서는 보이지 않아 가까이 가야 했는데,

벽보 앞에 사람이 너무 많아서 그 앞에서 시간 낭비를 너무 많이 했다.

그 종이 벽보를 확인하러 지하로 내려갔다가 고사장으로 가야 하는 방식이 매우 비효율적이라고 생각 했다.

종이 벽보를 여러 군데 붙여 놓던가, 아니면 1층에서 확인할 수 있게 하던가...

누군가는 고사장 위치를 사진으로 찍으려고 하니, 지하에 있던 안내원이 절대 사진찍으면 안된다고 하더라.

생각보다 건물이 작았고, 엘레베이터가 1대 밖에 없는데 사람이 너무 북적 여서 고사장 확인 하는데

시간이 꽤 소요되었고, 걸어서 3층 고사장까지 올라갔다.

8시 40분 이후에 입실을 못하는 시스템은 아니었고,

50분 즈음 에도 고사장에 입실하는 수험자들도 몇 있었다.

다양한 기사 시험을 한 고사장에서 본다.

내 양 옆자리는 각 전기기사, 토목기사 였다.

수험자들 간의 간격이 매우 좁았다.

그리고 책상과 컴퓨터에 먼지가 너무 많았는데 마우스를 만져야 하기 때문에

위생에 신경쓰이시는 분들은 물티슈나 알콜스왑 챙겨가서 닦으시길..

나는 항상 물티슈와 알콜스왑을 가지고 다니기 때문에 닦아서 사용했는데

먼지가 시커멓게 묻어났다 ;;

내 자리 번호 컴퓨터로 가면 화면에 수험 번호와 응시종목 화면이 켜져 있다.

감독관이 본인 확인 하고, 계산 문제를 위해 종이 필요한 사람에게 종이를 나눠 준다.

거기에 계산을 하면 되고, 종이는 무제한으로 제공 된다고 한다.

정보처리기사는 총 100문제..

풀다 지치고 보기를 읽다가 지친다..

나는 기출문제를 14회정도를 풀고 왔다.

대략 30%는 기출문제와 글자 하나 안바꾸고 똑같이 나온다.

나머지 30%~40% 는 기출에서 변형 시킨 문제들이고

나머지 30~40%는 새로운 문제 유형이었다. 뇌피셜..

마지막까지 애매한 문제 20문제를 읽고, 또 읽고 기억을 더듬어서 계속 생각을 해서

답을 바꾸고 채워나갔다. 과락이 되는 꼴을 볼수가 없다 라는 마인드로 정신을 차렸다.
5과목 중에 한 5문제 정도는 생각해서 맞출 수 없는 모르면 그냥 찍어야 하는 용어 문제들이었다.

시험 시간 2시간 30분 중에 10분을 남겨 놓고 퇴실 했다.

내가 느끼기에는 기출문제들 보다 난이도가 좀 있는 편이었다.

말을 많이 꼬아놓은 느낌..

정보처리기사.. 누가 3일만에 합격 가능 하다고 했니..

절대 절대로 공부를 열심히 하지 않으면 합격 할 수 없는 시험이다!

어찌저찌 대충 공부해서 운좋게 평균 60점 넘어 합격 했다고 해도

실기 공부에서 두 세배로 힘들 것이다.

정보처리 기사를 준비하는 수험생 이라면

단기로 대충 공부해서 단기간에 합격 할 생각은 버리는 걸 추천 드립니다.

No pain in No gain!

다음엔 비전공자인 내가 독학으로 20일만에 합격한 공부 방법을 공유 해보겠습니다.