안녕하세요. 지크입니다. 지난 금요일에 정보처리기사 실기 시험 결과가 나왔네요.


바로 결과부터 확인하시죠.




뙇!! 필기 2번, 실기 2번 총 4번의 도전 끝에 합격했습니다. 길었다...


따고 나니까 뭔가 허탈하기도 하고 뿌듯하기도 하고, 여러가지 기분이 드네요.



이번 시험 난이도는 1, 2회와 비교해 조금 높았던 것 같아요.


기사 기준

1회차는 53.8%

2회차는 65.2%의 합격률을 보였는데


이번 3회차는 34%로 지난 시험보다는 어려웠나 봐요.


사실 2017년 3회차의 극악의 난이도를 한 번 맛봐서 그런지 개인적으로는 수월하게 풀었습니다.


점수는 83점이었어요. 가채점 때는 73점 정도 예상했는데, SQL과 C언어에서 가점을 좀 받은 것 같아요. 뿌-듯!


공부를 어떻게 했나!


8월 / 1~5과목 정주행(기사퍼스트 인강과 함께 했습니다.)

사실 알고리즘과 SQL 외에 다른 강의는 굳이 듣지 않고 외우기만해도 충분합니다.


그리고 9월 2주간은 자격증 외에 다른 공부를 하고, 마지막 2주간 또 달렸습니다.


알고리즘과 SQL이 확실하게 받쳐주지 못하면 다른 거 잘해도 힘들더라구요. 그래서 이번에는 확실히 두 개를 잡기 위해 집중했습니다.


마지막 3일 중 이틀은 신기술과 업무프로세스에 집중했구요. 시험 당일 새벽에 시험장 근처 24시 카페에서 마지막 최종 5시간 공부하고 갔어요. 간절간절...


시험 전 항상 고카페인 음료를 마시고 들어갑니다. 각성효과를 누리기 위해..(풀도핑!)


다음은 정보보안기사네요. 1월부터 차근차근 준비해봐야겠습니다.


보안기사를 5주만에 합격했다는 괴물들의 '썰'을 들었는데, 일반인인 저는 그냥 꾸준히 하는 걸로 쇼부를 봐야겠어요 :D



합격하신 분들, 축하드립니다.



1. 국가별 개인정보보호 제도


1) 유럽 연합

 - 자연인의 신원이 확인되거나 가능한 것과 관련한 정보

 - 직/간접적 신원 증명하는 정보 특히 신체/생리/정신/경제/사회적 동일성에 관한 하나 혹은 그 이상을 참조하여 알 수 있는 사람


2) OECD

 - 식별되거나 식별 가능한 개인에 관한 모든 정보


3) 독일

 - 신원이 확인되거나 가능한 개인의 인적/물적 환경 일체의 정보

 - 독일연방데이터보호법 제 3조


4) 영국

 - 데이터 관리자가 보유하고 있거나 관리 가능성이 많은 데이터, 기타 정보로부터 신원 확인 가능한 생존한 사람의 관련 데이터

 - 개인에 대해 표현된 의견, 데이터 관리자의 지시 사항, 개인과 관계된 모든 타인에 관한 의견 포함

 - 데이터 보호법


5) 미국

 - 개인에 관한 정보(성명, 신분번호, 기호, 지문, 사진 등) 개인에게 배정된 식별을 위한 특기 사항

 - 미연방프라이버시법 제522조의 2


6) 캐나다

 - 신원을 확인할 수 있는 개인에 대한 정보

 - 개인정보보호와 전자문서에 관한 법 제 2조


7) 일본

 - 생존하는 개인에 관한 정보로서 당해 정보에 포함되는 성명, 생일, 기타 기술 등에 의해 특정 개인 식별이 가능한 것

 - 다른 정보와 용이하게 조합되어 식별할 수 있는 정보를 포함

 - 개인정보보호에 관한 법률 제 2조


8) 한국

 - 살아있는 개인에 관한 정보(성명, 주민등록번호, 영상)를 통해 개인 식별이 가능한 정보

 - 해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 것을 포함

 - 개인정보보호법



2. 해외 주요 국가에서 보호되는 개인정보의 범위


1) 독일

 - 전자/비전자 처리된 모든 개인정보를 보호 대상으로 함


2) 영국

 - 자동화 장비에 의해 처리된 개인정보, 자동화 장비로 처리할 목적으로 기록된 개인정보 모두


3) 프랑스

 - 형식에 상관없이 직/간접적으로 자연인의 신원 확인이 가능한 모든 정보를 보호

 - 전산화, 수기 기록한 모든 개인정보

 - 정보 처리 파일 및 자유에 관한 법률


4) 일본

 - <민간 : 개인정보보호에 관한 법률>

 - 개인정보 DB: 정보 집합물을 전자 계산기를 이용해 검색할 수 있도록 체계화한 것 또는 특정 개인정보 검색의 용이를 위해 체계화 한 것

 - <공공: 행정 기관 보유의 개인정보보호에 관한 법률>

 - 행정 기관이 보유하는 전산화된 개인정보 및 수기 정보


5) 미국

 - 연방 프라이버시법 중심으로 적응 대상 기관에서 보유한 개인에 관한 기록과 시스템

 - Privacy ACt: 522a


6) 캐나다

 - 물리적 형태나 특성에 관계없이 적용(전자, 수기 정보 포함)

 - 개인정보 보호 와 전자 문서

개인정보의 가치 산정

CVM(Contingent Valuation Method)


 - 사용자가 개인정보 유출 피해라는 경제적 손실 회피를 위해 통신서비스에  지불할 의사 금액 평균


 - 설문 방식의 경제 가치 산정 기법


 - CVM으로 WTA(수용 의사 금액)을 추정, 개인정보의 경제적 가치 분석 가능


 - 사고 발생 시 위자료 수준 및 분쟁 발생 시 배상 금액 판정의 기준으로 활용 가능


 유형

개인정보 종류 

수용여부 

 Y

1) 일반 정보 

이름, 주민번호, 운전면허번호, 전화번호, 생년월일, 출생지, 본적, 성별, 국적 

 

 

2) 가족 정보 

가족 이름, 출생지, 생년월일, 주민번호 

 

 

 3) 교육 및 훈련 정보

학교 출석, 최종 학력, 학교 성적, 기술 자격증 및 전문 면허증, 훈련 프로그램, 동아리, 상벌 사항 

 

 

4) 병역 정보 

군번 및 계급, 제대 유형, 주특기, 근무 부대 

 

 

5) 부동산 정보 

소유 주택, 토지, 자동차, 기타 소유 차량, 건물 

 

 

6) 소득 정보 

급여, 경력, 보너스 및 수수료, 기타 소득 

 

 

7) 기타 수익 

보험, 회사 판공비, 투자, 퇴직 프로그램 

 

 

8) 신용 정보 

대부 자액, 지불 상황, 저당, 신용카드, 미납 수,임금 압류 통보 기록 

 

 

9) 고용 정보 

현 고용주, 회사 주소, 상급자 이름, 직무 수행 평가 기록, 훈련 기록, 출석 기록, 상벌 기록, 성격 테스트 결과 및 직무 태도 

 

 

10) 법적 정보 

전과 기록, 교통 위반 기록, 파산 및 담보, 구속, 이혼, 납세 기록 

 

 

11) 의료 정보 

가족 병력, 과거 의료 기록, 정신 질환, 신체 장애, 혈액형, IQ, 약물 테스트 등 

 

 

12) 조직 정보 

노조, 종교, 정당, 클럽 

 

 

13) 통신 정보 

이메일 주소, 전화 통화 내용, 로그, 쿠키 

 

 

14) 위치 정보 

GPS, 휴대폰에 의한 위치 정보 

 

 

15) 신체 정보

지문, 홍채, DNA, 신장, 가슴 둘레 

 

 

16) 습관 및 취미 

흡연, 음주량, 스포츠 및 오락, 여가 활동, 도박 

  


※개인정보 유출에 의한 경제적 가치 및 비시장 재화의 경제적 가치를 추정하는 데 사용하는 CVM을 이용한다. 이것으로 WTP(Willingness to Pay)를 산출.

개인정보 유형별 등급


[1등급]

 ?>그 자체로 식별이 가능하거나 매우 민감한, 법령에 따라 처리가 엄격하게 제한된 개인 정보

  - 자산가치: 5

  - 정보 주체의 경제/사회적 손실, 사생활 현저히 침해, 범죄 직접 악용

  - 주민번호, 여권번호, 운전면허번호[각주:1]

  - 사상, 노조, 정치적 견해, 병력, 신체/정신적 장애, 성적 취향, 유전자 정보, 전과[각주:2]

  - 비밀번호, 생체 인식 정보[각주:3]

  - 신용 정보, 신용카드 정보, 계좌번호[각주:4][각주:5]

  - 건강 상태, 진료 기록 [각주:6]

  - 개인 위치 정보[각주:7]


[2등급]

 ?>조합되면 명확히 개인의 식별이 가능한 개인정보

  - 자산가치: 3

  - 정보 주체의 신분, 신상 정보 추정 가능하며, 광범위한 분야에서 불법적인 이용이 가능한 정보

  - 이름, 주소, 전화번호, 핸드폰 번호, 이메일 주소, 생년월일, 성별 등

  - 학력, 직업, 키, 몸무게, 혼인 여부, 가족 상황, 취미 등


[3등급]

 ?>개인 식별 정보와 조합되면 부가적인 정보를 제공하는 간접 개인정보

  - 정보 주체의 활동 성향 등에 대한 추정이 가능

  - IP, MAC주소, 사이트 방문 기록, 쿠키 등

  - 통계성 정보, 가입자 성향 등

  - 회원번호, 사번, 내부용 개인 식별 정보




  1. 개인정보보호법 제24조 및 동법 시행령 제 19조 [본문으로]
  2. 개인정보보호법 제 23조 및 동법 시행령 제 18조 [본문으로]
  3. 개인정보의 안전성 확보 조치 기준 고시 제 6조 [본문으로]
  4. 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 제2조, 제 19조 및 동법 시행령 제 2조, 제 16조, 제21조 별표2 등 [본문으로]
  5. 정보통신망 이용 촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 시행령 제 15조 제 4항 제 2호 및 관련 고시(개인정보의 기술적관리적 보호 조치 기준) 제 6조 제 2항 [본문으로]
  6. 의료법 제 22조, 제 23조 및 동법 시행 규칙 제 14조 등 [본문으로]
  7. 위치 정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률 제 2조, 제 16조 등 [본문으로]

1. 출제 기준


 개인정보보호의 이해(10%)

  1. 개인정보의 개요

    - 개인정보의 정의

    - 프라이버시와 개인정보

    - 개인정보의 유형 및 종류

    - 개인정보의 특성

    - 개인정보 가치산정

    - 해외 개인정보보호 제도 소개


  2. 개인정보보호의 중요성

    - 정보사회와 개인정보 등 사생활 노출

    - 개인정보 침해 유형

    - 개인정보보호의 필요성(사회적 영향)


  3. 기업의 사회적 책임

    - 개인정보의 중요성 인식

    - 개인정보 조직 구성, 운영

    - 개인정보 조직의 역할

2. 개인정보의 개요

 2.1 개인정보의 정의

- 살아 있는 개인에 관한 정보. 성명, 주민등록번호 및 영상 등 단일, 조합하여   개인을 알아볼 수 있는 정보[각주:1]

- 생존하는 / 개인에 관한 정보 / 특정 개인을 식별하거나 식별 가능한 모든   정보

 

 2.2 개인정보의 유형 및 종류

 출제 토픽

구분 

내용 

개인정보의

유형 

일반 정보 

일반 정보 

이름, 주민등록번호, 주소, 전화번호, 생년월일, 출생지, 이메일 주소, ID/PW, 가족관계 및 가족 구성원의 정보, IP주소 

신체적 정보 

신체 정보 

얼굴, 지문, 홍채, 음성, 유전자 정보, 키 ,몸무게 

의료/건강 정보 

건강 상태, 진료 기록, 신체 장애, 장애 등급 

정신적 정보

기호/성향 정보 

도서, 비디오 대여 기록, 잡지 구독 정보, 여행 등 활동 내역, 물품 구매 ㅐ역, 인터넷 웹 사이트 검색 내역 

신념/사상 정보 

종교 및 활동 내역, 정당, 노조 가입 여부 및 활동 내역 

재산적 정보 

개인/금융 정보 

소득 정보, 신용카드 번호 및 비밀번호, 통장 계좌번호 및 비밀번호, 동산 및 부동산 보유 내역, 저축 내역 

신용 정보 

개인 신용 평가 정보, 대출 또는 담보 설정 내역, 신용카드 사용 내역 

사회적 정보 

교육 정보 

학력, 성적, 출석 상황, 자격증 보유 내역, 상벌 기록, 생활기록부 

법적 정보 

전과, 범죄 기록, 재판 기록, 과태료 납부 내역 

근로 정보 

직장, 고용주, 근무처, 근로 경력, 상벌 기록, 직무 평가 기록 

기타 

통신 정보 

통화 내역, 인터넷 웹 사이트 접속 내역, 이메일이나 전화 메시지 

위치 정보 

IP 주소, GPS 등에 의한 개인 위치 정보 

병역 정보

병역 여부, 군번, 계급, 근무 부대 

- 식별, 식별 가능 정보로 구분

- 정보 주체로부터 받은 정보, 자동으로 생성되는 정보, 가공 및 재생산 된 정보로 분류

- 제공 정보: 회원 가입이나 서비스 등록을 위해 사업자에게 제공하는 정보

- 생성 정보: 사업자가 서비스를 제공하는 과정에서 생성되는 이용자에 관한 정보(쿠키값, 로그, 접속 정보, 검색 기록, 구매 정보 등)

- 쿠키: 개인 식별을 목적으로 사용되는 정보. 서비스 이용 과정에서 생성되는 식별 가능 정보.



  1. 개인정보보호법 제2조 '개인정보' 정의 [본문으로]

두둥! 첫 포스팅!

안녕하세요. 지크입니다! 

티스토리 가입 후 첫 포스팅을 정보처리기사로 하게 됐습니다. 2년 간 수 없이 괴롭혀왔던 정보처리기사...네 이놈... 이제는 헤어지자...


지난 10월 7일 2018년 3회 정보처리기사 실기 시험을 보고 왔습니다.

새벽 2시에 일어나 시험장 근처 24시 카페에서 밤새 마지막 공부를 했습니다. 

그 전날 까지 점수가 60점 커트라인을 벗어나지 못했기 때문에..


2017년 3회차 응시했을 때 처참하게 발렸던 기억이 있어서 2018년엔 응시할 엄두를 내지 못했습니다. 

회차 

종목

응시자 수 

합격자 수 

합격률 

17년 1회 차

정보처리기사 

8,327 

4,751 

57% 

17년 2회 차 

정보처리기사

8,977 

1,564 

17% 

17년 3회 차

정보처리기사 

9,898 

1,138 

11%(...) 

그런데 그 1, 2회 합격률 60% 무엇...?

이번에는 반드시 합격하겠다는 마음으로 마지막 1주일 간 휴일도 반납하고 하루 14시간 씩 공부했습니다. 불안해서 살 수가 없었어...


공부는 기사퍼스트(<-링크)로 했습니다. 시나공으로 공부하는 것도 생각해봤으나 지난 필기도 두 번만에 붙고 실기도 한 번 떨어져서 뭔가 다른 곳에서 하고 싶었거든요. 그래서 구글링을 해보니 기사퍼스트가 뙇! 

인강도 꽤 잘 구성되어 있어서 좋았습니다. 본래 모든 시험은 인강 없이 보는 스타일이지만 너무 절박해서 인강 신청...! 

가격은 10만원 정도 합니다.


'이번에 떨어지면 사람도 아니다..'


벼랑 끝까지 몰아붙였더니 스트레스가 꽤 심했지만 그만큼 더 간절하게 공부했던 것 같아요.


시험지를 받았을 때 미소가 지어졌습니다. 시작부터 상당히 쉽게 출제됐거든요.


제일 문제였던 업무 프로세스 과목을 가장 쉽게  넘었습니다. 하지만 C언어가 발목을 잡을 줄이야..


문제는 일찍 풀었지만 한 다섯 번 여섯 번 가량 더 훑어본 것 같아요. 하나라도 덜 틀리자는 마음으로...!!



아래는 가답안입니다. 여러분들도 꼭 합격하시길..



※순서도는 대/소문자 구별을 하지 않으며, 답이 여러 개인 문제는 부분 점수가 있습니다.

※전산영어를 제외한 모든 문제는 조건이 없으면 한글/약어/풀네임 모두 정답입니다.

>>알고리즘(배점 25점)<<

1. 순서도(배점 12점)

 - 답: input(2), input(t+2), binary(t+1), input(j+1), gray(j+1), k=1, 4, 1(또는 k=4, 1, -1)


2. JAVA(배점 3점)

 - 답: 12


3. C언어(배점 5점)

 - 답: n-1, hist[i]


4. C언어(배점 5점)

 - 답: Next, pop()


>>데이터베이스(배점 25점)<<

1. SQL(배점 2점)

 - 답: 1


2. SQL(배점 5점)

 - 답: SELECT 학번 FROM 학생 WHERE 이름 LIKE'이%' ORDER BY 학년 DESC;


3. 릴레이션 용어(배점 12점)

 - 답: 애트리뷰트 또는 칼럼, 튜플 또는 로우(row), 도메인, NULL, 차수(Degree), 카디널리티(또는 기수, 대응수)


4. 병행제어(배점 6점)

- 답: O,X모두, O, 타임 스탬프(첫 번째 문제는 정확한 제시가 되어있지 않았기 때문에 둘 다 정답이라고 합니다.)


>>신기술(배점 25점)<<

1. 용어(배점 15점)

 - 답: 트러스트존, QKD, APT, 가용성, 킬스위치


2. 용어(배점 10점)

 - 답: MEMS, 위키노믹스, 웨버홀리즘, 컴패니언 스크린, IMT-2020


>>업무프로세스(배점 15점)<<

 - 답: EA, ERP, EAI, MOT, VOC


>>전산영어(배점 10점)<<

 - 답: VPN, VOIP, DRM



가채점 결과 72점이네요.. C언어 문제에서 부분 점수를 노려야 하는 상황입니다.

합격자 발표일은 11월 16일이네요. 다음 포스팅 때는 꼭 합격 통지서를 휘날리며 돌아올 수 있었으면 좋겠어요 ㅠ ㅠ...

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