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세부 항목별 출제 경향

챕터 세부 항목 비율(%) 출제 경향 및 특징

모델링의 3가지 특징, 3단계 구조, 데이터 독립성
데이터모델의 이해 10%
등 이론 배경이 매회 1문제씩 출제

엔터티 10% 정의·특징, 분류 기준(유무형, 발생 시점)을 묻는 문
제 출제

1. 데이터 모델링의 10% 특성에 따른 분류(기본·파생·설계)와 엔터티-인스
이해 속성 턴스 관계를 묻는 문제

분류(존재적·행위적), 관계수(1:M 등), 선택성을
관계 10%
ERD와 연관 지어 출제

식별자 15% 주식별자 4가지 특징(유일성·최소성 등)과 식별자/
비식별자 관계 도출 - 핵심 고빈도 영역

정규화 20% 1~3NF 및 BCNF 개념, 이상현상(Anomaly) 관계 -
파트 내 최고 비중

관계와 조인의 10% ERD 관계 선을 바탕으로 SQL 조인이 성립하는 방
이해 식을 묻는 실무 연계형 문제

2. 데이터 모델과 모델이 표현하는 트랜잭션 개념과 ERD에서의 범위 모델링 방식을
SQL 트랜잭션의 이해 5% 묻는 문제

Null 속성의 이해 5% 데이터 모델에서 Null 값의 의미와 연산 특징을 다
루는 문제

본질식별자 vs 5% 실무 관점에서 본질/인조식별자의 차이점·장단점
인조식별자 을 평가하는 문제

◆ 수험생이 자주 혼동하는 포인트

•개념적 모델링과 논리적 모델링의 경계를 모호하게 인식하는 경우가 많다.
• 주식별자와 보조식별자를 구분하지 못하거나 관계 차수를 반대로 해석하는 경우도 빈번하다.
• 정규화의 목표를 “단순한 속성 분리”로 이해하고, 데이터 일관성 확보라는 본래 목적을 놓치는 경우가
대표적이다.

•단순 암기보다 개념의 정확한 이해를 묻는 문제가 주로 출제된다.
•이상현상의 원인·결과를 논리적으로 연결하는 연습이 핵심이다.

CHAPTER 1
CHAPTER 1. 데이터 모델링의 이해 19