[2020/6/17] IT 용어 스터디

∘ 스테이블코인 
- 법정화폐로 표시한 코인의 가격이 거의 변동하지 않고 안정된 암호화폐를 말함 
- 가치안정화폐라고도 함 
- 암호화폐의 가격을 일정하게 유지하기 위해, 법정화폐 or 다른 암호화폐를 담보로 잡거나, 정교한 알고리즘에 의해 공급량을 조정하는 방식으로 스테이블코인을 구현할 수 있음 
- ex) 테더, 리브라, 스낵, 테라 등등 

∘ 구글효과 
- 구글로 인해 언제든 검색할 수 있는 정보를 굳이 기억하지 않으려는 경향을 나타냄
- 구체적인 정보를 기억하기보다는 저장되어 있는 정보를 불러오기 위한 방법을 기억하는 방식으로 바뀐 것을 말함 

∘ CPND (Contents, Platform, Network, Device)
- 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 단말(디바이스)을 일컫는 말로 각 부문간 상호 의존성이 심화되고 있음 

∘ 인터넷 플러스
- 모바일 인터넷과 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물 인터넷을 전통산업과 융합시켜 산업 구저전환과 업그레이드를 도모하는 전략 
- 중국에서 핫이슈로 떠오르고 있음 

∘ IoE (Internet of Everything) 만물 인터넷
- IoT(Internet of Things) 사물 인터넷 : 사물을 네트워크로 연결해 정보를 공유하는 것이지만, 중요한 것은 사물끼리 실시간으로 정보를 주고 받는 것을 의미. 즉, 유무선 통신 장비를 활용해 물건과 물건 사이에 사람이 끼지 않고 통신이 이뤄지는 것을 말함
- IoE (만물 인터넷) : 사람, 프로세스, 데이터, 사물 등 세상 만물이 인터넷에 연결돼 서로 소통하며 새로운 가치와 경험을 창출하는 기술을 의미, 사물인터넷에서 확장된 개념으로 사람, 모바일, 클라우드 등 모든 것을 연결시켜 상호 소통할 수 있음 ex) 만물인터넷 세상에서는 무인자동차가 다른 자동차, 집, 도로, 주차장, 가로등과 서로 정보와 데이터를 주고 받게 되는 것  

 

 

프록시 서버(웹 캐시)  
1. 프록시 서버란? 
- 프록시 서버는 원출저의 웹 서버를 대신하여 HTTP 요구를 충족시키는 네트워크 개체 
- 프록시 서버는 자체 저장 디스크를 가지고 있어 최근 호출된 객체의 사본을 저장 및 보존함 

2. 프록시 서버 응답 과정 
(1) 브라우저와 프록시 서버가 TCP 연결을 설정하고 HTTP 요청을 보낸다. 
(2) 프록시 서버가 해당 객체가 있는지 확인하고 있다면 바로 응답하고 없으면 서버에게 TCP 연결을 요청한다.
(3) 프록시 서버가 해당 객체의 요청을 서버에 전송하면 서버가 프록시 서버로 객체를 담은 응답을 한다. 
(4) 객체를 프록시 서버에 저장하고 이미 연결되었던 TCP 연결을 통해 브라우저에게 객체를 응답한다. 

3. 만약 프록시 서버의 내용이 최신이 아니라면? 
- 조건부 GET 메시지를 사용 
- if-Modified-Since 헤더라인을 포함하면 조건부 GET 메시지이다. 
- 프록시 서버가 브라우저에게 요청 받은 조건부 GET 요청 메시지를 그대로 서버에게 보내면 서버는 그에 대한 응답을 한다.
- 만약 변화가 없다면 Entity Body가 빈, 그리고 상태코드 304, 상태 메시지 Not Modified를 명시하여 전송한다.
- 만약 변화가 있다면 Entity Body에 해당 객체를 담아 응답한다.


트리거 
1. 트리거란?
- 명시된 이벤트가 발생할 때 마다 DBMS가 자동으로 실행하는 (사용자가 정의하는) 프로시저 
- DB의 무결성을 유지하기 위한 강력한 도구
- 테이블 정의시 표현할 수 없는 기업의 비즈니스 규칙을 시행하는 역할 
- DB 갱신 모니터링 -> DB 갱신 전파의 과정을 거침 

2. 트리거 = '이벤트-조건-동작(ECA) 규칙' 
- E[Event] : 트리거를 활성화 시키는 사건(INSERT, DELETE, UPDATE) 
- C[Condition] : 트리거가 활성 되었을 때 확인하는 조건
- A[Action] : Condition이 참이면 수행되는 SQL문 

3. 주의할 점 
- 트리거를 과도하게 사용하면 복잡한 상호의존성 야기
- 트리거의 연쇄 수행이 일어날 수 있음 

주장 
1. 주장이란?
- 트리거와 다르게, 제약조건에 위배되는 경우 위반하는 연산이 실행되지 않도록 함 
- 주장은 DB가 만족하길 바라는 조건을 직접적으로 표현 
- 만약 주장의 조건을 검사하여 참이면 수정 허용

결정자 
1. 결정자란? 
- 어떤 애트리뷰트의 값이 다른 애트리뷰트의 값을 고유하게 결정할 수 있음 
- 결정자는 주어진 릴레이션에서 다른 애트리뷰트를 고유하게 결정하는 하나 이상의 애트리뷰트를 의미함 
- 결정자는 키 애트리뷰트이거나 아닐수도 있고, 복합 애트리뷰트일 수 있음 

2. 결정자 표기법
- A가 B를 결정하는 결정자라고 하면 A->B로 표현 


함수적 종속성 
1. 함수적 종속성이란? 
- 만일 애트리뷰트 A가 애트리뷰트 B의 결정자이면 B가 A에 함수적으로 종속한다고 말함 

2. 완전 함수적 종속성 
- XY->Z일 때, X-Z와 Y->Z가 모두 성립하지 않는 경우 
- 애트리뷰트 B가 애트리뷰트 A 집합에 함수적으로 종속하면서, 애트리뷰트 A 집합의 어떠한 진부분에도 종속하지 않을 때 애트리뷰트 B가 애트리뷰트 A집합에 완전하게 함수적으로 종속한다고 말함 

3. 부분 함수적 종속성 
- XY->Z일때, X->Z와, Y->Z 중 하나 이상과 성립하는 경우
- 애트리뷰트 B가 애트리뷰트 A집합에 함수적으로 종속하면서, 애트리뷰트 A집합의 진부분집합에 종속하는 경우 부분적으로 종속한다고 말함

4. 이행적 함수적 종속성 
- X->Y이고, Y-Z일 때 X->Z가 성립하는 경우 

 

 

DIKW 정의
 - 데이터(Data) : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실
 - 정보(Information) : 데이터의 가공, 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것
 - 지식(Knowledge) : 데이터를 통해 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고
          개인적인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화된 것
 - 지혜(Wisdom) : 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적인 산물                

 * DIKW 피라미드
  - 데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명
  - 피라미드 맨 위에서 부터   
   1) 지혜 : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕을 도출되는 창의적 아이디어
   2) 지식 : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물
   3) 정보 : 데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여한 데이터
   4) 데이터 : 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호


개인정보 비식별 기술
 - 데이터 셋에서 개인을 식별할 수 있는 요소를 전부 또는 일부를 삭제하거나 다른값으로 대체하여 개인을 알아볼 수 없게하는 기술
 * 종류
  1) 데이터 마스킹 : 데이터의 길이, 유형, 형식과 같은 속성을 유지한 채, 새롭고 읽기 쉬운 데이터를 익명으로 생성
     ex) 홍길동, 35세, 서울 거주 -> 홍**, 3*세, 서울 거주
  2) 가명처리 : 개인정보 주체의 이름을 달느 이름으로 변경하는 기술, 일정한 규칙이 노출되지 않도록 주의해야 함
     ex) 홍길동, 35세, 서울 거주 -> 임꺽정, 30대, 서울 거주
  3) 총계처리 : 데이터의 총합 값을 보임으로서 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 하는 기술
     ex) 임꺽정 180cm, 홍길동 170cm, 이콩쥐 160cm -> 물리학과 학생 키 합계 : 510cm, 평균키 : 170cm
  4) 데이터값 삭제 : 데이터 셋에 구성된 값 중에 필요 없는 값 또는 개인 식별에 중요한 값을 삭제
     ex) 홍길동, 35세, 서울 거주, 한국대 졸업 -> 35세, 서울 거주
  5) 데이터 범주화 : 데이터의 값을 범주의 값으로 변환하여 값을 숨김
     ex) 홍길동, 35세 -> 홍씨, 30~40세


무결성과 레이크
 1) 데이터 무결성(Data integrity)
   - DB 내의 데이터에 대한 정확한 일관성, 유효성, 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 변경, 수정 시 여러가지 제한을 두어
    데이터의 정확성을 보증하는 것으로 개체 무결성, 참조 무결성, 범위 무결성이 있음
 2) 데이터 레이크(Data Lake)
   - 여러 정보 속에서 의미있는 내용을 찾기 위해 방식에 상관없이 데이터를 저장하는 시스템으로, 대용량의 정형 및 비정형
    데이터를 저장할 뿐만 아니라 접근도 쉽게 할 수 있는 대규모의 저장소를 의미. Apache Hadoop이 대표적인 예


B2B와 B2C
 1) B2B
   - 기업과 기업 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델, 기업이 필요로 하는 장비, 재료나 공시입찰 등
 2) B2C
   - 기업과 고객 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델, 이동통신사, 여행회사, 신용카드회사, 옥션 등


데이터 거버넌스
 - 전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리체계를 수립하고
   운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
 - 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 중요한 관리 대상
 - 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성, 안전성을 확보
 * 구성 요소
  1) 원칙(Principle) : 데이터를 유지, 관리하기 위한 지침과 가이드(보안, 품질 기준, 변경관리)
  2) 조직(Organization) : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임(데이터 관리자, DB 관리자, 아키텍트)
  3) 프로세스(Process) : 데이터 관리를 위한 활동과 체계(작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동)

 

 

 

- 차량·사물 통신(V2X)
(Vehicle to Everything Communication)
차량·사물 통신(Vehicle to Everything Communication)은 차량과 차량 사이의 무선 통신(V2V), 차량과 인프라 간 무선 통신(V2I), 차량 내 유무선 네트워킹(V2N), 차량과 이동 단말 간 통신(V2D) 등 차량과 사물간의 통신을 총칭하는 단어.


- FIDO
(Fast Identity Online)
‘신속한 온라인 인증’을 뜻하는 FIDO (Fast Identity Online)은 기존에 주로 사용하던 문자로 이루어진 아이디나 비밀번호가 아닌 사람의 지문, 홍채, 목소리, 정맥 등을 인체를 활용한 생체 인증 시스템을 말함.


- 인공신경망
 (Artificial neural network) 
인공신경망(Artificial neural network)은 생물의 신경망에서 아이디어를 얻어 발전된 빅데이터 기계 학습(Machine learning)을 할 수 있도록 인간의 뇌처럼 복잡한 네트워크를 가진 통계적 학습 알고리즘


- 뉴칼라
(New collar)
뉴칼라(New collar)는 4차 산업 혁명의 시대가 도래하면서 생겨난 용어로써 4차 산업 혁명으로 새롭게 등장하는 직업들을 통칭


- 웨비나
[ Webinar ]
웹(Web)과 세미나(seminar)의 합성어로 웹 사이트에서 행해지는 실시간 혹은 녹화의 양방향 멀티미디어 프레젠테이션. 스트리밍 오디오에 의한 보고, 스트리밍 비디오를 통한 보고자의 영상, 보고자 패널, 실시간처럼 질의 답변을 보여줄 대화 세션, 전체적으로 보여줄 수 있는 슬라이드, 보고자와 청중이 그림을 그릴 수 있는 백판(whiteboard), 청중이 보고자에 말할 수 있는 마이크와 PC 카메라, 보고자와의 회의 전화 등으로 구성된다. 간혹 ‘Webcast’ 라고도 한다.