[8일차] 2025 정보처리산업기사 데이터베이스 – 데이터 모델링의 개념과 구성요소

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1. 데이터 모델링의 개념과 목적

데이터 모델링(Data Modeling)은 현실 세계의 업무나 객체를 데이터베이스로 옮기기 위해 데이터 간의 관계와 제약조건을 구조적으로 표현하는 행위이다. 일반적으로 모델링은 세 가지 단계를 거친다.

1. 현실 세계 파악(Requirement Analysis): 실제 업무, 엔터티, 데이터 흐름을 분석한다.
2. 논리적 구조화(Logical Structuring): 개체·속성·관계를 정의하여 ER 다이어그램 형태로 표현한다.
3. 물리적 구현(Physical Implementation): 논리 모델을 실제 데이터베이스 구조로 변환한다. 데이터 모델링의 목적은 다음과 같이 정리할 수 있다.

구분	설명
표준화	데이터를 일정한 구조로 정의해 중복을 제거한다.
정확성	데이터 간의 관계를 명확히 하여 불일치를 방지한다.
독립성 확보	논리적 구조를 통해 물리적 제약에서 독립된 설계를 가능하게 한다.
유지보수 용이성	스키마 기반 구조 덕분에 시스템 변경에도 유연하게 대응할 수 있다.

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2. 데이터 모델링의 주요 구성요소

데이터 모델링을 구성하는 핵심 요소는 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 이다. 이 세 가지는 E-R 다이어그램(ERD)의 기본 단위를 이루며, 데이터베이스 구조의 뼈대를 형성한다.

구성요소	설명	예시
개체(Entity)	현실 세계에서 독립적으로 존재하는 데이터 단위	학생, 강의, 주문, 제품 등
속성(Attribute)	개체를 구체적으로 설명하는 특성	이름, 학번, 가격, 수량 등
관계(Relationship)	개체 간의 연관성 또는 상호작용	학생 – 수강 – 강의 관계

데이터 모델링 과정에서는 각 개체가 어떤 속성을 가지며, 서로 어떤 관계를 맺는지를 명확히 정의해야 한다. 관계는 1:1(일대일), 1:N(일대다), N:M(다대다) 형태로 구분되며, 다대다 관계는 관계형 데이터베이스에서 교차 테이블(Bridge Table) 로 변환하여 표현한다. 또한 속성은 기본키(Primary Key) 와 외래키(Foreign Key) 를 통해 관계형 데이터베이스의 무결성을 유지한다.

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3. 데이터 모델의 3단계 구조

데이터 모델링은 일반적으로 개념적, 논리적, 물리적 모델의 3단계로 구성된다.

단계	내용	산출물 예시
개념적 모델(Conceptual Model)	현실 세계의 개체와 관계를 추상화하여 ERD로 표현	개체 다이어그램, 관계 모델
논리적 모델(Logical Model)	DBMS에 독립적인 논리 구조 정의 (테이블, 속성, 관계 등)	관계 스키마, 정규화 구조
물리적 모델(Physical Model)	DBMS에 맞게 실제 저장 구조를 설계	인덱스, 파티션, 저장공간 구조

참고: 이 단계 구분은 정보처리산업기사 실기에서 자주 출제되는 부분으로, “개념-논리-물리 모델의 차이점”을 구분하는 문제가 자주 등장한다.

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4. 데이터 모델링의 절차

데이터 모델링은 다음과 같은 절차로 수행된다.

1. 요구사항 분석: 사용자 요구와 업무 규칙을 수집
2. 개념적 모델링: 주요 개체, 속성, 관계 식별
3. 논리적 모델링: 관계형 구조(테이블, 키, 제약조건) 설계
4. 물리적 모델링: 실제 DBMS 환경에 맞게 최적화 및 저장 구조 결정
5. 검증 및 정규화: 이상(Anomaly)을 제거하고 구조 일관성 확보

실제 시험에서는 “논리 모델링 단계에서 수행하는 작업은?” 또는 “개념 모델링의 산출물은?”과 같은 문항이 출제된다.

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5. 실무 적용과 중요성

실제 기업 환경에서는 데이터 모델링이 단순한 설계 절차를 넘어 데이터 아키텍처(Data Architecture) 의 기반으로 활용된다.

예를 들어 고객관리 시스템(CRM)에서는 고객, 주문, 결제, 제품 등의 개체를 모델링하여 통합 데이터베이스로 구축한다.

이러한 모델링 결과는 BI, AI 분석, ERP 등 다양한 시스템의 공통 데이터 기반으로 사용된다. 즉, 모델링은 단순한 그림이 아닌 “데이터의 언어”를 정의하는 과정이다.

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결론

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 출발점으로, 모든 시스템 개발의 기초가 된다.

개체, 속성, 관계의 구조적 정의를 통해 데이터의 중복을 줄이고, 일관된 데이터 흐름을 확보할 수 있다.

정보처리산업기사 실기에서는 개념적·논리적·물리적 모델의 구분, 개체 간 관계 표현, 그리고 ERD 작성 규칙이 핵심 출제 영역이다.

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다음 학습 – E-R 다이어그램 기본 구조

다음 학습에서는 데이터 모델링의 시각적 표현 도구인 E-R 다이어그램(Entity-Relationship Diagram) 을 다룬다.

개체, 속성, 관계를 시각적으로 표현하는 방법과 카디널리티(1:1, 1:N, N:M) 구조의 해석 방법을 중심으로 정리한다.