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1(12214)
다음 SQL 실행 결과로 적절하지 않은 것을 고르시오.
 2-3 DCL 자체 통과 매칭 대기 보기
2(12213)
다음 중 EMP 테이블에서 M_SAL 컬럼의 데이터 타입을 NUMBER로 변경하고 기본값을 500으로 설정하는 SQL로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-3 DDL 자체 통과 매칭 대기 보기
3(12212)
다음 중 'CUST_INFO' 테이블을 삭제할 때, 해당 테이블을 참조하고 있는 외래키(FK) 제약 조건을 함께 제거하기 위해 빈칸 ㉠에 들어갈 SQL 명령어로 가장 적절한 것은?
 2-3 DDL 자체 통과 매칭 대기 보기
4(12211)
다음 중 SQL 명령어의 기능적 분류와 해당 명령어가 올바르게 연결되지 않은 것은?
 2-3 DDL 자체 통과 매칭 대기 보기
5(12210)
다음 SQL 문을 실행한 결과로 올바른 것은 무엇인가?
 2-3 TCL 자체 통과 매칭 대기 보기
6(12209)
다음 [A] 테이블의 데이터를 기반으로 아래 SQL 문을 순차적으로 실행하였다. 실행 결과 ID '001'의 VAL 값이 Oracle에서는 500, SQL Server에서는 100이 되었다고 할 때, 이에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? (단, 모든 환경의 AUTO COMMIT은 FALSE로 설정되어 있다.)
 2-3 TCL 자체 통과 매칭 대기 보기
7(12208)
다음 SQL 실행 결과를 보고, 데이터 삽입이 실패할 수 있는 조건으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-3 DML 자체 통과 매칭 대기 보기
8(12207)
다음 SQL 문의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가?
 2-2 PIVOT절과 UNPIVOT절 자체 통과 매칭 대기 보기
9(12206)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
10(12205)
다음은 계층형 질의에서 사용되는 함수에 대한 설명이다. 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
11(12204)
다음 SQL문의 실행 결과와 관련하여 ORDER SIBLINGS BY의 역할로 가장 적절한 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
12(12203)
윈도우 함수(Window Function)를 사용하여 특정 파티션 내의 데이터 분포를 분석하고자 한다. 다음 중 각 함수의 특성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
13(12202)
다음 설명에 해당하는 윈도우 함수로 가장 적절한 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
14(12201)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
15(12200)
다음은 윈도우 함수의 프레임 지정에 대한 SQL이다. 각 구문의 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
16(12199)
다음 SQL문의 구조와 실행 결과를 참고할 때, 빈칸 ㉠에 들어갈 함수로 가장 적절한 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
17(12198)
다음 [실행 결과]는 부서번호(DEPTNO) 및 직급별 평균 급여를 집계한 것이다. 제공된 데이터와 SQL문의 구조를 참고할 때, 빈칸 ㉠에 들어갈 내용으로 가장 적절한 것은?
 2-2 그룹 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
18(12197)
다음 중 집합 연산자에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 집합 연산자 자체 통과 매칭 대기 보기
19(12196)
다음 중 서브쿼리가 아닌 것은 무엇인가?
 2-2 서브 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
20(12195)
다음은 MEMBER 테이블에서 PURCHASE 테이블에 구매 이력이 전혀 없는 회원을 조회하기 위한 SQL이다. 괄호 안에 들어갈 구문으로 가장 적절한 것은?
 2-2 서브 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
비기봇 해설
1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
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