내가 취득한 자격증과 인증

Posted in 자격증 // Posted at 2020. 6. 3. 21:42

나에게 자격증은 일종의 도전이자 동기부여의 한 수단 이었다.

그리고 내 직무/전문분야에 대한 정리이자 증명의 수단이기도 했다.

그래서 나는 (운전면허를 제외하고는) IT 분야 자격증만 취득해 왔다. 

그간 취득한 자격증과 인증을 (취득 날짜 순으로) 정리해 보기로 한다.


인터넷 정보검색사 2급

(발행기관) 한국정보통신진흥협회

(취득일) 2001년 ?월 (몇 월 이었는지 기억도 안남)

군대를 제대하고 복학을 하니, 인터넷이란 것이 유행(?) 했더랬다. 당시 수업도 인터넷과 관련된 새로운 과목도 개강을 하여 들었던 기억이 난다.

사실 이 자격증은, (바로 아래에 있는) 전자상거래관리자 자격증을 준비하면서 재미로(?) 시험을 본 자격증이다.

(꽤 넓은 범위를 다루고 있는) 전자상거래관리사 자격증 공부 영역 중 일부에 해당하기도 했었고, 시험 자체가 집에서 컴퓨터로 온라인 시험을 보고, 결과도 그 자리에서 바로 나와서 아주 쉽게 취득한 자격증이다. 물론 그만큼 가치도 별로 없다.

이 자격증은 내 이력서에서도 제외하곤 하지만, 그래도 내 첫 IT 분야 자격증이니 여기에 기록해 본다.

 


전자상거래관리자 2급

(발행기관) 대한상공회의소

(취득일) 2001년 7월

대학 졸업반 시절, IT 관련 일을 준비하면서 취득하게 된 자격증이다.
당시 이 자격증의 광고와 홍보가 많이 이루어졌고, 뭔가 그럴싸해 보였다.(돌이켜 보니 광고에 혹했고 내가 순진했다.)

당시 정보처리기사급 정도 되었던 것 같다. (당시 지인이 옆에서 정보처리기사를 공부했더랬다)

1차 필기/2차 실기 시험 이었는데, 1차 필기는 다루는 범위가 꽤나 방대했었고
2차 필기는 직접 컴퓨터를 가지고 각종 작업(IIS 웹서버 셋팅/ASP 등)을 해야 해서 나름 공부 많이 하고 취득한 자격증이다.


OCP(Oracle Certified Professional) 9i

(발행기관) Oracle

(취득일) 2004년 3월

오라클이라는 외국의 유명한 DBMS 회사에서 주최하는 자격 시험이다.

실무에서 DB를 다루기도 하고, 뭔가 있어 보이기도 하고, 학원에 자격반 커리큘럼도 있고 해서 준비하게 되었다.

필기 시험으로만 취득하는 페이퍼 자격증이라는 오명을 벗기 위해, 9i 버전 부터는 일정 시간 이상 실무 교육을 필수로 요구했었다.

그래서 꽤 비싼 수강료를 지불하고 실무 강의도 수강했었다. 매일 저녁 멀리 있는 학원에 가는게 매우 귀찮았던 걸로 기억한다.


MCAD (Microsoft Certified Application Developer)

(발행기관) Microsoft

(취득일) 2005년 1월

부산의 동명정보기술원이라는 기관에서 같이 공부하던 여러 사람들과 같이 준비하고 취득한 자격증이다.

마이크로소프트에서 주최하는 국제 자격증으로 MS 기반 개발자를 위한 자격 인증 시험이다.

당시에는 MCAD, MCSD, MCT 로 이어지는 도전을 생각했으나, 이 자격증 까지만으로 만족(?)해 버렸다.


MS MVP(Microsoft Most Valuable Professional), C# 부문

(발행기관) Microsoft

(취득일) 2008년 7월

이건 자격증이 아니라 인증 프로그램이다. 마이크로소프트에서 자사의 각 기술 분야에 대한 전문가를 인증하는 프로그램으로 별도의 자격 시험을 치루는 게 아니라, 전문가 활동을 한 내역 증명과 심사 통과가 필요하다.

전문가 활동이란, 해당 기술 분야에 대한 책을 쓰기나 강의를 하거나 기술 블로그 등에 글을 작성 하거나 Q&A에 답변을 하는 등 그 활동으로 인해 '해당 기술을 널리(?) 알리고 타인을 (기술적으로) 도와 주었는가?'를 심사한다.

자신의 전문가 활동 내역을 정리해서 영문으로 (제공되는) 포맷에 맞게 제출하면 심사가 이뤄지는데,
'한국 -> 아시아 -> MS 본사' 순으로 심사가 진행되는 것으로 기억한다.

MS 제품과 관련한 다양한 분야의 MVP를 선발하는데, 나는 당시 실무에 주력 언어로 사용하던 C# 부분에 지원 했었다

처음 시도 했을 때, 한번 미끄러지고 두 번째 시도에 통과했었다.

당시 MS MVP는 공신력도 있었고, MS 계열 엔지니어들에게서 꽤 선망의 대상이어서 심사에 통과하고 많이 뿌듯했었다.


PMP(Project Management Professional)

(발행기관) PMI

(취득일) 2009년 6월

2008년부터 팀장 직무를 수행하게 되었는데, 이 때 프로젝트 관리에 관심을 가지게 되었고 이왕 하는거 제대로 해 보자는 마음으로 준비하게 된 자격증이다.

국제적 프로젝트 관리 기관인 PMI(Project Management Institute)에서 프로젝트 관리 전문가에게 부여하는 자격증이다.

이 자격증을 위해 라이지움이라는 학원도 다녔었다. 공부할 내용이 방대하고 복잡한 계산 문제도 있어서 정성을 꽤나 쏟았다.

시험 보는 날이 아직 머리속에 생생하다. 시험은 정해진 시험 장소에 가서 컴퓨터로 치룬다. 시험 결과는 시험 종료 후 최종 제출을 하면 몇 분 기다리다가 바로 나온다. 그 몇 분의 떨림이란...

첫번 째로 응시한 시험에 (운 좋게) 합격하여, 기분 좋게 복귀 했던게 생각난다.


기술사(정보관리)

(발행기관) 한국산업인력공단

(취득일) 2016년 5월

이건 매우 비장한 각오로 준비한 자격증이다. 혹독한 준비 과정을 각오했으며 주말도 반납하며 공부 했었다.

1차 논술 시험과 2차 면접 시험으로 구성되어 있다.

1차 시험은 1교시 90분씩 총 4교시 시험을 치르게 되는데, 시험 시간만 자그마치 6시간이다.
이 6시간을 혼신의 힘을 다해 논술해 나가야 한다. 오전 9시에 시작해 오후 6시 조금 전에 시험을 마치는데 시험을 치고 나면 녹초가 되는 기분이었다.

2차 시험은 대학교수/기술사로 구성된 3명의 면접관 앞에서 (외로이?) 질문에 성실히 답해야 한다. 기술적인 답변을 잘 하는 것이 제일 중요하나, 구술시험이다 보니 임기응변과 순발력과 재치도 필요하다.

이 자격증은 1차 시험 합격이 중요한 시험이다. 2차에 비해 1차의 합격률이 매우 낮으며 2차 시험은 1차 합격 이후 4번 정도의 기회가 부여 되기 때문에, 1차 합격하면 기술사가 된 것으로 인정하는 분위기이다. (물론 2차에 고배를 여러차례 마신 분들도 있긴 하다)

나의 경우, 1차 시험 합격 기준으로 총 1년 6개월 정도 걸렸으며 (6개월 마다 있는 시험 일정에) 총 3번의 시험을 치뤘다.

첫번째 시험은 공부 시작한지 얼마 안되서, (기대도 없이) 경험삼아 보게 되었고, 두 번째 시험은 작심하고 봤다.

두 번째 시험에서 살짝 아깝게 떨어지고, 세 번째 시험에 (운좋게) 합격하게 되었다. 면접도 한번에 붙어서 매우 기뻤다.

매우 힘든 과정과 시험이었지만, 뭔가를 (오랜 기간) 제대로 준비하고 모든 것을 쏟아 부어 성취한 느낌을 주게 한 소중한 자격증이다.

2017/12/22 - [자격증] - [기술사] 철지난 합격수기

2016/10/09 - [자격증] - KPC 공개설명회


정보시스템 수석감리원

(발행기관) 정보시스템감리협회

(취득일) 2016년 7월

기술사 자격을 취득하면 (별도의 시험이나 감리 경험 없이) 5일간의 감리교육만 이수하면 수석감리원 자격이 부여된다. 기술자 자격의 혜택 중 하나이다.

실제 감리를 수행하는 과정이 교육 커리큘럼이라 5일간 꽤 낯설고 힘들었던 기억이 난다.

교육 마지막날 소정(?)의 필기 시험이 있는데 교육을 충실히 듣고, 공부 조금 했다면 그리 어렵지 않게 통과할 수 있다. 물론 그 전에 기술사 공부로 어느정도 감이 있어서 도움이 되었다.


데이터 품질인증(DQC-V) 심사원

(발행기관) 한국데이터진흥원

(취득일) 2016년 8월

한국데이터진흥원에서 주최하는 데이터 관련 3종 인증 심사원 중 데이터 품질에 관한 심사원 자격이다.

3일간(2일인가? 기억이 가물)의 교육, 주말 시험으로 취득할 수 있다.

교육은 참신하고 재미있었는데... 이 시험이.. 만만하게 볼 게 아니다.

아무래도 실무 현장에 가서 의뢰 기관의 데이터 품질을 객관적으로 측정하는 일을 해야 되다 보니, 시험에 신경을 꽤 쓴 느낌이었다.

중요한 것은, 다른 심사원 자격보다 보수가 짭짤한 것이 장점이다ㅏ.

2016/09/29 - [자격증] - 데이터 품질(DQC-V) 인증심사원


ISMS-P (정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증)

(발행기관) KISA

(취득일) ISMS: 2016년 10월 / ISMS-P: 2019년 5월

기업(기관)의 정보보호관리체계/개인정보보호관리체계를 점검하고 심사하는 인증 심사원을 양성하기 위한 자격 시험이다.

2016년에 필기 시험 치고, 5일간 실무 교육 받고 ISMS 심사원 자격을 취득했다.

이후 ISMS와 PIMS가 ISMS-P로 통합 되면서 이틀간 전환 교육 받고 필기시험 한번 떨어지고,
재시험에 통과하여 최종적으로 ISMS-P 심사원 자격을 취득했다. 

필기 시험이 쉽지 않다.

과거에는 교육만 받으면 자격이 나왔다고 하는데, 심사원의 전문성과 자질 문제가 불거지면서 필기 시험이 도입되었다.
그 필기가 도입되고 얼마 안되 2016년에 내가 시험을 보게 된 것이다.

문제 수도 많고, 각 문제 지문도 길고, 다지 선다(압권은 모두 고르시오)에.. 

2016년 당시 시험 시간이 턱없이 부족했었던 기억이 난다. 정말 꾸역꾸역 시험을 쳤는데 진짜 운 좋게 합격한 것 같다.

2019년에 ISMS-P 시험은 2016년 당시 시험 보다는 여유롭게 봤지만 쉽지는 않았다.

2016/10/29 - [자격증] - ISMS 인증심사원 자격취득


소프트웨어 보안약점 진단원

(발행기관) KISA

(취득일) 2017년 11월

말 그대로 소프트웨어의 보안 약점을 진단하는 심사원 양성을 위한 자격증이다.

5일간의 교육과 마지막날 필기 시험을 치러야 한다.

필기 시험이 꽤 어렵다.

(ISMS-P도 그렇고) KISA는 시험 난해하게 내기로 작정한 모양이다. ㅋ

물론 심사원 취득 과정이 험난(?)해야 제대로 된 심사를 하니깐 난해함을 존중하는 바이다.


이상..

그간 취득한 자격증을 정리해 봤다.

치열했던 나의 도전에 박수를 보낸다 !!!

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[DA] 데이터 품질인증

Posted in SW 아키텍처 // Posted at 2016. 11. 19. 10:55

데이터 아키텍처 영역에서, 데이터 품질은 실제 데이터 값 자체가 그 대상으로 데이이 품질관리 체계에서 가장 기본이 되는 관리요소이다.

일반적인 데이터 품질관리 프레임워크에서는 데이터 값에 대한 관점별 관리요소를 다음과 같이 제시하고 있다.

이번 포스팅에서는 데이터 값 자체에 대한 품질을 어떤 식으로 평가하고 인증하는지에 대해 기술하며, 그 기준은 한국데이터베이스진흥원의 DQC-V 심사를 기반으로 한다.

DQC-V(Data Quality Certification-Value)
한국데이터베이스진흥원에서 주관하는, 3가지 데이터 관련 인증분야(데이터인증/데이터관리인증/데이터보안인증) 중 데이터 값에 대한 인증영역으로, 그 정의는 다음과 같다.

데이터 품질인증이란 공공/민간에서 구축, 활용 중인 데이터베이스를 대상으로 도메인, 업무규칙을 기준으로 데이터 자체에 대한 품질 영향요소 전반을 심사, 심의하여 인증하는 것을 의미한다.

여기서 도메인과 업무규칙이란 데이터품질을 평가하는 주요관점으로, 비즈니스 상 요구되는 데이터가 정확한 값과 범위로 일관되게 저장/관리되고 있는지를 평가하기 위한 심사항목이 된다.

두 영역에 대한 세부 심사항목과 내용은 다음과 같다 (http://www.dqc.or.kr/certi/files/DQCV_check.pdf)

도메인은 숫자/코드/ 분류와 같은 것으로, 도메인 기반 데이터 품질진단은 조직에서 사전 정의한 데이터 값과 타입, 길이, 초기값 등에 맞춰 데이터가 저장되어 있는지에를 심사하게 되며, 비교적 객관적이고 공정하게 평가할 수 있는 기술적 평가 영역이라 하겠다.

반면,

업무규칙은 실제 비즈니스에 필요한 규칙을 대상으로 하기에 조직의 특성에 따라 그 기준이 서로 상이할 수 있고 복잡하기도 해서, 도메인 기반 품질진단에 비해 심사하기가 쉽지 않은 영역이기도 하다.


데이터 품질진단 접근방식

데이터 품질진단은 크게 다음과 같이 두 가지 방법으로 접근할 수 있다.

1) Inside-Out
- 데이터베이스 그 자체로부터 문제를 발견해 나가는 방식.
- 해당 기업의 비지니스 지식이 부족해도 가능한 '기술적 분석'에 해당.
- Profiling 기법과 Data Rule을 통한 Auditing 두 가지 접근 방식이 있음

2) Outside-In
- 정보시스템 내부사용자와 외부고객의 이슈로부터 데이터 품질을 접근하는 방식
- 주로 고객센터에서 접수된 SR과 내부에서 요청되는 iSR 분석을 통해 이슈를 도출함


데이터 품질진단 실무
이제 실제 데이터 품질을 진단하기 위한 실무적 방법에 대해 알아본다. 앞서 도메인과 업무규칙을 심사영역으로 품질진단이 진행되는데 이 중 도메인 분석을 위해 데이터 프로파일링기법이 사용된다.

데이터 프로파일링(Data Profiling)
- 기존 데이터 원본에서 사용할 수 있는 데이터를 검사하고 해당 데이터에 대한 정보 및 통계 데이터를 수집하는 과정을 의미함
- 데이터의 구조, 내용, 관계, 데이터의 파생규칙을 명확히 하고자 수행
- 최소, 최대, 평균, 백분위, 표준편차, 빈도 및 변화뿐만 아니라 수와 금액 등의 집계
- 데이터 유형, 길이, 개별 값, 유일성, null값 존재, 일반적인 문자열 패턴 및 추상형식 인식

1. 도메인 기반 데이터 품질진단
- 데이터 프로파일링 기법으로 도메인을 분석을 수행하여 컬럼에 대한 분류를 수행하고 메타 시스템에 정의된 내역이 존재할 경우 해당 내역을 연계해야 한다. 도메인 분석에서의 분석 대상은 다음과 같이 세분화 할 수 있다.

대체로 컬럼분석/날짜분석/패턴분석은 단일컬럼의 값이 그 대상이며, 코드분석/참조무결성분석은 테이블간 관계를 고려한 분석을 수행하게 된다.

컬럼분석은 대표적으로 해당 컬럼에 저장된 값에 대해 Min/Max 값분석, Min/Max길이분석, 빈도(Count)분석, Null/Space분석을 수행하며,날짜분석은 날짜의 범위분석, 날짜포맷부석, 날짜초기값 분석 등을 주로 수행한다

패턴분석은 정형패턴분석과 비정형패턴분석으로 나뉘는데, 정형패턴분석은 주민번호나 사업자번호, 여권번호등 그 패턴이 이미 정해진 패턴 유효성을 검사하며 비정형패턴분석은 기업 내부 규약에 따른 문자체계, 번호체계를 기준으로 준수여부를 심사하게된다.

코드분석은 단일코드분석과 복합코드분석, 목록형코드 분석으로 나누며 코드의 값이 코드테이블의 규칙을 준수하고 일관성을 유지하는지를 평가하게 된다.

참조무결성분석은 말 그대로 부모-자식 테이블간 관계 정합성을 검증하게 된다. 보통 DBMS상에 참조 제약사항이 명시적으로 걸려 있으면 참조무결성이 잘 유지되며 이럴경우 품질진단에서도 결함이 거의 나오지 않는다.

2. 업무규칙 기반 데이터 품질진단
- 공공정보 품질관리 매뉴얼에 따르면 업무규칙을 다음과 같이 정의하고 있다

업무규칙(Business Rule)
- 데이터 사용자가 요구하는 수준을 만족시키기 위하여 업무적으로 규정된 기준에 맞도록 데이터 값을 관리하기 위한 조건에 대한 일반적인 표현

즉 업무규칙 기반 데이터 품질진단은, 비지니스 상 사전에 규정된 기준에 맞도록 데이터가 저장/관리되는 가를 진단하는 것이다. 따라서 품질진단을 하기 전에 업규칙을 먼저 명확히 하는 것이 매우 중요하다.

DQC-V에서는 업무규칙의 유형 분류의 예를 다음과 같이 제시하고 있다.

업무규칙은 크게 세 가지 대상으로부터 도출이 가능한데,

그 첫번재는 앞서 살펴봤던 데이터 프로파일링 결과로 부터 업무규칙을 도출하는 것이다. 프로파일링을 수행해서 오류로 판명된 결과들 중에서 영향가 있는 것, 즉 중요테이블에 적용되는 항목들대해 업무규칙화가 가능하다.

다음으로 
해당 비즈니스를 수행하는 조직의 담당자와의 인터뷰나 설문 SR, iSR, VOC와 같은 것으로도 도출이 가능할 것이다. 마지막으로 해당 비즈니스에 적용되는 법령이나 규정, 지침등으로 부터 업무규칙을 하향식으로 도출이 가능하다.

이때 중요한 것은 물리적인 진단이 가능한 테이블, 컬럼단위로 업무규칙을 도출해야 하며, 가장 작은 단위의 업무규칙으로 원자화하여 작성하는 것이 좋다


전사 데이터 품질관리 참조모델
마지막으로 데이터 품질관리에 대한 Best Practices로 메타 데이터, 품질, 영향도 분석을 포함하는 참조 아키텍처이다. 전사 데이터 품질관리 체계를 구축하기 위해서는 이와같은 아키텍처를 기반으로 다음과 같은 세부 활동이 필요하다
- 전사 데이터 표준화 및 품질 관리 체계 수립
- 데이터 표준화 및 메타데이터 관리 시스템 구축
- 데이터 품질 관리 시스템 구축
- 애플리케이션 영향도 분석 시스템 구축

 

* 참고자료 출처
- 한국데이터베이스진흥원, DQC-V 심사원 연수자료

 

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