학습 시험
정보관리기술사 핵심용어집 300
PE연구회
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- 소장
- 59,000 ⓒ
| 듣기기능 | 미지원 | 파일정보 | |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 20.1MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791143825445 | ||
책 소개
정보관리기술사는 정보전략과 프로젝트 관리에서 소프트웨어 공학, 자료처리와 빅데이터, 컴퓨터 시스템과 정보통신, 정보보안까지 한 과목 안에서 묻고, 인공지능과 클라우드처럼 해마다 바뀌는 최신 기술과 관련 법령을 함께 따라가야 합니다. 단답은 용어 하나의 정의와 근거를 정확히 적어야 하고, 논술은 같은 개념이 여러 문항의 뼈대로 되풀이 쓰입니다. 그런데 그 재료는 회차별 기출과 법령·기준, 교재에 흩어져 있어 주제어 하나를 정리하려면 매번 여러 곳을 다시 모아야 합니다.
이 책은 기출문제집의 '문항별 풀이' 방식에서 벗어나 주제어 단위로 다시 세웠습니다. 시험 범위의 주제어 300개를 하나씩 A4 한 장 또는 두 장에 완결시켜, 정의·원리·기준값·조문·비교표·도해를 한 지면에 모았습니다. 주제어 하나를 펼치면 관련 내용을 한자리에서 볼 수 있습니다.
[ 이 책의 특징 ]
· 한 주제어 = A4 1~2장 완결 — 찾는 자리가 항상 같습니다
· 개조식·표·도해 중심 — 서술 문단을 두지 않았습니다. 답안으로 옮겨 적기 쉬운 형태를 염두에 두었습니다
· 도해는 전부 직접 작도 — 답안지에 그대로 옮겨 그릴 수 있는 크기입니다
· 주제어마다 출제 회차 표기 — 어디에서 온 항목인지 감추지 않았습니다
· 2026년 개정 법령·제도 반영 — 확정된 것은 시행일을 적었고, 확정되지 않은 것은 「안·추진 중」으로 구분했습니다
· 법령 기준일 2026년 8월 명시 — 언제를 기준으로 정리한 것인지 판권지에 밝혀, 이후 개정 여부를 직접 확인하실 수 있습니다
[ 구성 ] 총 300항목 · 본문 380쪽, 전체 388쪽 컬러 A4입니다.
기출 200 · 논술 기반개념 80 · 신규 예상 20. 제123~139회 17개 회차에서 뽑았습니다. 이 가운데 논술 기반개념 80항목이 이 책의 중심입니다. 단답 기출 목록만으로는 눈에 띄지 않지만 여러 답안의 뼈대로 거듭 쓰이는 개념이라, 한 장이 아니라 두 장을 배정했습니다. 무엇부터 볼지 고민된다면 여기부터 보시면 됩니다.
[ 이런 분께 권합니다 ]
· 기출문제집은 있으나 용어 정리가 흩어져 답안 분량으로 옮기기 어려운 수험생
· 단답에서 정의 한 줄을 정확히 쓰기 어려워 고심하는 수험생
· 시간이 부족해 출제 범위를 빠르게 훑어야 하는 현업 실무자
이 책은 기출문제집의 '문항별 풀이' 방식에서 벗어나 주제어 단위로 다시 세웠습니다. 시험 범위의 주제어 300개를 하나씩 A4 한 장 또는 두 장에 완결시켜, 정의·원리·기준값·조문·비교표·도해를 한 지면에 모았습니다. 주제어 하나를 펼치면 관련 내용을 한자리에서 볼 수 있습니다.
[ 이 책의 특징 ]
· 한 주제어 = A4 1~2장 완결 — 찾는 자리가 항상 같습니다
· 개조식·표·도해 중심 — 서술 문단을 두지 않았습니다. 답안으로 옮겨 적기 쉬운 형태를 염두에 두었습니다
· 도해는 전부 직접 작도 — 답안지에 그대로 옮겨 그릴 수 있는 크기입니다
· 주제어마다 출제 회차 표기 — 어디에서 온 항목인지 감추지 않았습니다
· 2026년 개정 법령·제도 반영 — 확정된 것은 시행일을 적었고, 확정되지 않은 것은 「안·추진 중」으로 구분했습니다
· 법령 기준일 2026년 8월 명시 — 언제를 기준으로 정리한 것인지 판권지에 밝혀, 이후 개정 여부를 직접 확인하실 수 있습니다
[ 구성 ] 총 300항목 · 본문 380쪽, 전체 388쪽 컬러 A4입니다.
기출 200 · 논술 기반개념 80 · 신규 예상 20. 제123~139회 17개 회차에서 뽑았습니다. 이 가운데 논술 기반개념 80항목이 이 책의 중심입니다. 단답 기출 목록만으로는 눈에 띄지 않지만 여러 답안의 뼈대로 거듭 쓰이는 개념이라, 한 장이 아니라 두 장을 배정했습니다. 무엇부터 볼지 고민된다면 여기부터 보시면 됩니다.
[ 이런 분께 권합니다 ]
· 기출문제집은 있으나 용어 정리가 흩어져 답안 분량으로 옮기기 어려운 수험생
· 단답에서 정의 한 줄을 정확히 쓰기 어려워 고심하는 수험생
· 시간이 부족해 출제 범위를 빠르게 훑어야 하는 현업 실무자
목차
1장. 정보 전략 및 관리 47항목
1.1. 가치사슬Value-chain 관점 ERP, SCM, MES, CRM 비교
1.2. 경영환경 분석 - SWOT, 3C, PEST
1.3. 균형성과기록표BSC의 구성요소
1.4. 기술수용모델
1.5. 기술통계와 추론통계
1.6. 다중공선성
1.7. 대수의 법칙과 중심극한정리
1.8. 독립표본 t-검정과 대응표본 t-검정
1.9. 디지털 트랜스포메이션
1.10. 미국 NIST AI RMF
1.11. 범용 AI 위험관리 프레임워크
1.12. 베르누이분포와 기하분포
1.13. 베이즈 정리
1.14. 상관관계와 인과관계
1.15. 상주감리와 지능정보기술 감리
1.16. 소프트웨어 비용산정과 규모 산정
1.17. 오픈소스 프로젝트 관리 소프트웨어
1.18. 이항분포와 포아송분포
1.19. 인공지능 신뢰성
1.20. 자기회귀모형AR과 이동평균모형MA
1.21. 점추정과 구간추정
1.22. 정규분포의 특징
1.23. 정량적 위험분석 기법
1.24. 정보시스템 감리 수행 가이드와 검사기준서
1.25. 정보시스템 감리와 PMO
1.26. 정보시스템 마스터플랜ISMP의 구성
1.27. 정보화전략계획ISP 수립 공통가이드
1.28. 정부 인공지능 윤리기준
1.29. 추정통계의 표본과 불편추정량
1.30. 타당도와 신뢰도
1.31. 터크만 사다리 모델
1.32. 통계 4가지 척도와 회귀분석 비교
1.33. 프로젝트 위험관리와 부정적 위험 대응전략
1.34. 화이트레이블마케팅
1.35. 획득가치관리EVM
1.36. A/B 테스팅
1.37. AHP 기법
1.38. AI 거버넌스
1.39. ISO 21500 구성모델
1.40. ISO 31000
1.41. ISO/IEC 42001:2023
1.42. IT 거버넌스
1.43. IT 아웃소싱
1.44. IT-ROI 투자성과 평가모델
1.45. MECE
1.46. TAM-SAM-SOM 프레임워크
1.47. WBS
2장. 소프트웨어 공학 46항목
2.1. 개발방법론 테일러링
2.2. 데브옵스
2.3. 로우코드Low Code와 노코드No-Code
2.4. 리팩토링과 코드스멜
2.5. 맥케이브 순환복잡도
2.6. 메시지 큐잉과 API Gateway
2.7. 뮤테이션 테스트
2.8. 반응형 웹 디자인RWD의 3가지 패턴
2.9. 소프트웨어 결합도Coupling의 종류
2.10. 소프트웨어 기술부채
2.11. 소프트웨어 동적테스트와 테스트케이스 설계
2.12. 소프트웨어 무중단 배포방식
2.13. 소프트웨어 아키텍처 평가모델 CBAM
2.14. 소프트웨어 안전성 분석 - FTA와 FMEA
2.15. 소프트웨어 역공학과 재공학
2.16. 소프트웨어 요구공학과 요구사항 도출기법
2.17. 소프트웨어 유지보수 3R
2.18. 소프트웨어 품질보증과 인스펙션
2.19. 소프트웨어 품질비용 4가지 항목
2.20. 소프트웨어 품질인증
2.21. 소프트웨어 형상관리와 형상관리 기준선
2.22. 스프링부트
2.23. 아키텍처 스타일과 디자인 패턴
2.24. 요구사항명세서의 기술 항목
2.25. 요구사항추적표
2.26. 의존성 주입
2.27. 임베디드 소프트웨어 테스트
2.28. 자바Java의 AWT와 SWING
2.29. 좋은 소프트웨어의 4가지 특징
2.30. 캡슐화와 정보은닉
2.31. 코드형 인프라스트럭처
2.32. 테스트 커버리지와 코드 커버리지
2.33. 통합테스트 - 드라이버와 스텁
2.34. 폭포수 개발방법론과 애자일 개발방법론
2.35. 프록시Proxy 디자인패턴
2.36. 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트
2.37. AOP
2.38. CI/CD 파이프라인과 DevSecOps
2.39. CRUD 매트릭스
2.40. HAZOP
2.41. ISO/IEC 20000 기반 ITSM
2.42. MSA와 서비스 메시
2.43. OAS
2.44. REST API
2.45. SCRUM 팀 구성 및 개발 프로세스
2.46. UML 다이어그램
3장. 자료처리 44항목
3.1. 과적합과 과소적합
3.2. 관계형 DB 정규화, 역정규화
3.3. 다차원 색인구조
3.4. 데이터 거버넌스
3.5. 데이터 관측가능성
3.6. 데이터 차원 축소
3.7. 데이터 표준화의 필요성과 기대효과
3.8. 데이터 품질관리 프레임워크와 생
1.1. 가치사슬Value-chain 관점 ERP, SCM, MES, CRM 비교
1.2. 경영환경 분석 - SWOT, 3C, PEST
1.3. 균형성과기록표BSC의 구성요소
1.4. 기술수용모델
1.5. 기술통계와 추론통계
1.6. 다중공선성
1.7. 대수의 법칙과 중심극한정리
1.8. 독립표본 t-검정과 대응표본 t-검정
1.9. 디지털 트랜스포메이션
1.10. 미국 NIST AI RMF
1.11. 범용 AI 위험관리 프레임워크
1.12. 베르누이분포와 기하분포
1.13. 베이즈 정리
1.14. 상관관계와 인과관계
1.15. 상주감리와 지능정보기술 감리
1.16. 소프트웨어 비용산정과 규모 산정
1.17. 오픈소스 프로젝트 관리 소프트웨어
1.18. 이항분포와 포아송분포
1.19. 인공지능 신뢰성
1.20. 자기회귀모형AR과 이동평균모형MA
1.21. 점추정과 구간추정
1.22. 정규분포의 특징
1.23. 정량적 위험분석 기법
1.24. 정보시스템 감리 수행 가이드와 검사기준서
1.25. 정보시스템 감리와 PMO
1.26. 정보시스템 마스터플랜ISMP의 구성
1.27. 정보화전략계획ISP 수립 공통가이드
1.28. 정부 인공지능 윤리기준
1.29. 추정통계의 표본과 불편추정량
1.30. 타당도와 신뢰도
1.31. 터크만 사다리 모델
1.32. 통계 4가지 척도와 회귀분석 비교
1.33. 프로젝트 위험관리와 부정적 위험 대응전략
1.34. 화이트레이블마케팅
1.35. 획득가치관리EVM
1.36. A/B 테스팅
1.37. AHP 기법
1.38. AI 거버넌스
1.39. ISO 21500 구성모델
1.40. ISO 31000
1.41. ISO/IEC 42001:2023
1.42. IT 거버넌스
1.43. IT 아웃소싱
1.44. IT-ROI 투자성과 평가모델
1.45. MECE
1.46. TAM-SAM-SOM 프레임워크
1.47. WBS
2장. 소프트웨어 공학 46항목
2.1. 개발방법론 테일러링
2.2. 데브옵스
2.3. 로우코드Low Code와 노코드No-Code
2.4. 리팩토링과 코드스멜
2.5. 맥케이브 순환복잡도
2.6. 메시지 큐잉과 API Gateway
2.7. 뮤테이션 테스트
2.8. 반응형 웹 디자인RWD의 3가지 패턴
2.9. 소프트웨어 결합도Coupling의 종류
2.10. 소프트웨어 기술부채
2.11. 소프트웨어 동적테스트와 테스트케이스 설계
2.12. 소프트웨어 무중단 배포방식
2.13. 소프트웨어 아키텍처 평가모델 CBAM
2.14. 소프트웨어 안전성 분석 - FTA와 FMEA
2.15. 소프트웨어 역공학과 재공학
2.16. 소프트웨어 요구공학과 요구사항 도출기법
2.17. 소프트웨어 유지보수 3R
2.18. 소프트웨어 품질보증과 인스펙션
2.19. 소프트웨어 품질비용 4가지 항목
2.20. 소프트웨어 품질인증
2.21. 소프트웨어 형상관리와 형상관리 기준선
2.22. 스프링부트
2.23. 아키텍처 스타일과 디자인 패턴
2.24. 요구사항명세서의 기술 항목
2.25. 요구사항추적표
2.26. 의존성 주입
2.27. 임베디드 소프트웨어 테스트
2.28. 자바Java의 AWT와 SWING
2.29. 좋은 소프트웨어의 4가지 특징
2.30. 캡슐화와 정보은닉
2.31. 코드형 인프라스트럭처
2.32. 테스트 커버리지와 코드 커버리지
2.33. 통합테스트 - 드라이버와 스텁
2.34. 폭포수 개발방법론과 애자일 개발방법론
2.35. 프록시Proxy 디자인패턴
2.36. 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트
2.37. AOP
2.38. CI/CD 파이프라인과 DevSecOps
2.39. CRUD 매트릭스
2.40. HAZOP
2.41. ISO/IEC 20000 기반 ITSM
2.42. MSA와 서비스 메시
2.43. OAS
2.44. REST API
2.45. SCRUM 팀 구성 및 개발 프로세스
2.46. UML 다이어그램
3장. 자료처리 44항목
3.1. 과적합과 과소적합
3.2. 관계형 DB 정규화, 역정규화
3.3. 다차원 색인구조
3.4. 데이터 거버넌스
3.5. 데이터 관측가능성
3.6. 데이터 차원 축소
3.7. 데이터 표준화의 필요성과 기대효과
3.8. 데이터 품질관리 프레임워크와 생