학사관리 시스템 구축을 위한 데이터베이스 모델링

1. 학사관리 시스템 구축을 위한 데이터베이스 모델링 1. 데이터베이스 모델링 2. 데이터베이스 설계 단계 3. 개체 –관계 모델 설계 4. 확장 E-R 모델 설계 5. E-R 모델을 이용한 논리적 모델 설계

2. 1. 데이터베이스 모델링 • 데이터베이스 설계 • 필요로 하는 데이터베이스 응용을 지원할 수 있도록 필요한 데이터를 조직하는 것 • 정보 모델링(information modeling) • 현실세계의 데이터 관점을 개념적 관점으로 변환하는 설계과정 • 추상화(abstraction), 모델링 도구(modeling tool) • 개체- 관계 모델(E-R model : Entity – Relationship model) : 가장 널이 이용되는 모델링 도구 • 데이터 모델링 (data modeling) • 개념적 데이터베이스를 논리적 설계로 변환하는 설계과정 • 관계 데이터 모델(relational data model) : 가정 널리 이용되는 데이터 모델 • 데이터베이스 구현 • 목표 데이터베이스 관리 시스템 (target DBMS) 이용하여 저장 DB로 구현함

3. 현실 세계 관점 개념적 관점 논리적 관점 데이터베이스 정보 모델링 데이터 모델링 데이터베이스 구현 이슈 이슈 이슈 어떤 모델링 도구를 사용할 것인가? 어떤 데이터 모델을 적용할 것인가? 어떤 DBMS를 이용할 것인가? 학과 소속 교수 학생 데이터베이스 모델링 과정

4. Month IS_MEMBER_OF Jan. Feb. Dec. Computer IS_PART_OF Keyboard CPU Memory 추상화 (Abstraction) 분류 추상화 (Classification Abstraction) 공통 성질들로 특성화되어 있는 어떤 형실 세계 객체의 클래스(class)를 하나의 개념으로 정의할 때 사용 집단 추상화 (Aggregation Abstraction) 각각의 구성 요소를 표현하는 (다른) 클래스들의 집합으로부터 새로운 클래스를 정의하는 것 일반 추상화 (Generalization Abstraction) Computer 두 개의 (또는 이상의) 클래스 요소 사이의 부분 집합 관계를 정의하는 것 상속 (Inheritance) IS_A IBM_PC Mac. WS

5. 2. 데이터베이스 설계 단계 • 개념적 설계 (conceptual design)단계 • 개념적 스키마(conceptual schema) 설계함 • 개념적 스키마 : 목표 DBMS 엔진과는 독립적인 스키마를 가리킴 • 데이터베이스에 저장되는 정보의 내용 관점에서 스키마를 설계함 • 논리적 설계(logical design) 단계 • 논리적 스키마(logical schema)를 설계함 • 논리적 모델을 이용함 : 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델, 객체지향 모델 등 • 물리 적 설계(physical design) 단계 • 물리적 스키마(Physical schema)를 설계함 • 데이터베이스를 보조기억장치에 저장하기 위한 상헤한 사항을 기술함 • 데이터베이스의 저장 구조와 접근 방법 등을 설계함 • 목표 DBMS에 적합한 스키마를 설계하여야 함

6. 실세계 요구 조건 분석 • 데이터 요구 조건 분석 • 처리 요구 조건 분석 • 결과물 : 분석서 개념적 설계 • 특정 DBMS와 독립적인(independent) 스키마 설계 • 결과물 : 개념적 스키마 논리적 설계 • 특정 데이터 모델을 적용한 스키마 설계 • 특정 DBMS와 독립적인 스키마 설계 • 결과물 : 논리적 스키마 물리적 설계 • 특정 DBMS에 적합한 저장 구조와 접근 방법 설계 • 결과물 : 물리적 스키마 데이터베이스 설계 단계

7. 3. 개체-관계 모델 • 개체-관계 모델(E-R model :Entity- Relationship model) • 1976년 Peter Chen에 의해 발표됨 • 개념 스키마 설계시 가장 널리 이용되는 도구 • 구성 요소 : 개체(entity), 관계(relationship), 속성(attribute) 등 • 확장 E-R 모델 (EER model :Extended E-R model) • E-R 모델의 개체, 관계, 속성 등의 개념에 일반화, 세분화, 약한 개체 유형, 복합 속성 등과 같은 개념이 추가된 새로운 개념의 E-R 모델

8. 개체-관계 모델 개념 Reference : Database System Concepts -Third Edition- Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan An entity is a “thing” or “object” in the real world that is distinguishable from all other objects. An entity set is a set of entities of the same type that share the same properties, or attributes. Entity sets customer and loan customer loan Jones 321-12-3123 Main Harrison L-17 1000 Smith 019-28-3746 North Rye L-23 2000 Hayes 677-89-9011 Main Harrison L-15 1500 Jackson 555-55-5555 Dupont Woodside L-14 1500 Curry 244-66-8800 North Rye L-93 500 Willams 963-96-3963 Nassau Princeton L-11 900 Adams 333-57-7991 Spring Pittsfield L-16 1300

9. Entity Name Relationship Name 개체-관계 모델 Notation Notation Meaning The Strong Entity Type Entity Name The Weak Entity Type The Relationship Type Relationship Name The Weak Relationship Type The Attribute Attribute Name The Primary Key Attribute Attribute Name

10. Attribute Name Attribute Name Attribute Name Attribute Name Composite Attribute Name 개체-관계 모델 Notation (Cont’d) Notation Meaning The Multi-valued Attribute The Derived Attribute Attribute Name The Composite Attribute

11. 교수 학과 강좌 학생 3.1 E-R모델의 구성요소 –1. 개체 • 개체란? • 실세계에 존재하는 실체를 의미하는 것으로 객체 클래스를 구성함 • 개체 표현 • 개체의 그래팩 표현은 사각형으로 표시됨

12. 지도 교수 학생 학과 강의 교수 강좌 소속 교수 학생 등록 강좌 학생 (b) 삼항 관계 표현 (a) 이항 관계 표현 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 관계 표현 • 관계는 두 개 이상의 개체들을 연결한 집단화(aggregation)로 구성됨 • 이항 관계(binary relationship), 삼항 관계(ternary relationship), n항 관계가 존재함

13. 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 관계 표현 • 관계는 두 개 이상의 개체들을 연결한 집단화(aggregation)로 구성됨 • 이항 관계(binary relationship), 삼항 관계(ternary relationship), n항 관계가 존재함 • 매핑 카디널리티 • E-R 모델의 관계는 개체와 연결될 때 대응(mapping)되는 수가 존재하는데 이와 같은 대응수를 말함 • 최대 대응수(maximum cadinality) 와 최소 대응수(minimum cadinality) 로 구분됨 • 이항 관계 매핑 카디널리티 • 일 대 일(1:1, one to one) 관계 • 일 대 다(1:n, one to many) 관계 • 다 대 일(n:1, many to one) 관계 • 다 대 다(n:n, many to many) 관계

14. One to one One to many A B A B Many to one Many to many A B A B 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 매핑 카디널리티 • E-R 모델의 관계는 개체와 연결될 때 대응(mapping)되는 수 즉, 대응수를 말함 • 최대 대응수(maximum cadinality) 와 최소 대응수(minimum cadinality) 로 구분됨 • 이항 관계 매핑 카디널리티

15. min-card max-card (1, n) (1, 1) 지도 교수 학생 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 매핑 카디널리티가 포함된 E-R 다이어그램 (예제 1) • 다음과 같은 조건 하에서 교수 개체와 학생 개체간에 성립하는 지도 관계의 매핑 카디널리티를 결정하고, E-R 다이어 그램을 작성하라. • 조건 1 : 교수는 꼭 학생에 대한 지도를 해야 한다. min-card(교수, 지도) = 1 • 조건 2 : 교수는 여러 명의 학생을 지도할 수 있다. max-card(교수, 지도) = n • 조건 3 : 학생은 꼭 교수에게 지도를 받아야 한다. min-card(교수, 지도) = 1 • 조건 4 : 학생은 여러 명의 교수에게 지도를 받을 수 없다. max-card(교수, 지도) = 1

16. 강의 교수 강좌 (1, n) (0, n) 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 매핑 카디널리티가 포함된 E-R 다이어그램 (예제 2) • 다음과 같은 조건 하에서 교수 개체와 강좌 개체간에 성립하는 강의 관계의 매핑 카디널리티를 결정하고 E-R 다이어그램을 작성하라. • 조건 1 : 교수는 꼭 하나 이상의 강좌를 강의해야 한다. min-card(교수, 강의) = 1 • 조건 2 : 교수는 여러 개의 강좌를 강의할 수 있다. max-card(교수, 강의) = n • 조건 3 : 강좌는 특정 학기에 개설되지 않을 수도 있다. min-card(강좌, 강의) = 0 • 조건 4 : 한 강좌는 여러 명의 교수가 강의 할 수 있다. max-card(강좌, 강의) = n

17. 등록 강좌 학생 (0, n) (1, n) 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 매핑 카디널리티가 포함된 E-R 다이어그램 (예제 3) • 다음과 같은 조건 하에서 강좌 개체와 학생 개체간에 성립하는 등록 관계의 매핑 카디널리티를 결정하고 E-R 다이어그램을 작성하라. • 조건 1 : 강좌는 등록 학생이 없을 수도 있다. min-card(강좌, 등록) = 0 • 조건 2 : 강좌는 여러 명의 학생이 등록할 수 있다. max-card(강좌, 등록) = n • 조건 3 : 학생은 적어도 하나이상의 강좌를 등록해야 한다. min-card(학생, 등록) = 1 • 조건 4 : 학생은 하나이상의 강좌를 등록할 수 있다. max-card(학생, 등록) = n

18. 학과 (1, n) (1, n) (1, 1) 소속 교수 학생 3.1 E-R모델의 구성요소 –2. 관계 • 매핑 카디널리티가 포함된 E-R 다이어그램 (예제 4) • 다음과 같은 조건 하에서 학과, 교수, 학생 개체간에 성립하는 소속 관계의 매핑 카디널리티를 결정하고 E-R 다이어그램을 작성하라. • 조건 1 : 교수는 적어도 하나의 학과에 소속되어야 한다. min-card(교수, 소속) = 1 • 조건 2 : 교수는 하나 이상의 학과에 소속될수 있다. max-card(교수, 소속) = n • 조건 3 : 학생은 적어도 하나의 학과에 소속되어야 한다. min-card(학생, 소속) = 1 • 조건 4 : 학생은 하나의 학과에 소속될 수 없다. max-card(학생, 소속) = 1 • 조건 5 : 학과에는 적어도 한 명 이상의 교수와 학생이 소속되어야 한다. min-card(학과, 소속) = 1 • 조건 6 : 학과에는 여러 명의 교수와 학생이 소속될 수 있다. max-card(학과, 소속) = n

19. 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 속성이란? • 개체 또는 관계에 대한 특성(속성)을 기술하는 데이터 항목을 말함. • 속성의 예 • 개체: 자동차 ----------- 속성 : 제조회사, 엔지크기, 차량색상 • 교수 개체와 강좌 개체를 연결하는 강의 관계 -----속성 : 강의요일,시작시간,강의실 위치 • 속성의 그래픽 표현은 타원으로 표시한다. • 속성의 분류 • 단일 값 속성 : 속성 값이 원자 값인 것으로 하나의 값만 존재하는 것 • 다중 값 속성 : 속성 값이 여러 개 존재할 수 있는것 • 복합 속성 : 속성 값이 여러 의미를 포함하는 것 • 유도 속성 : 기존 속성 값을 이용하여 새롭게 유도해 낸 속성

20. 교수번호 이름 학번 직급 이름 지도 교수 학생 소속학과 학과 연구실 학년 (1, n) (1, 1) 전화 전화 주소 주소 생년월일 지도교수 입사일 생년월일 호봉 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 단일 값 속성(single-valued attribute) ---- 예제 5 • 교수 개체와 학생 개체의 릴레이션 스킴이 각각 다음과 같을 때 E-R 다이어그램을 작성하라. • -- 교수(교수번호, 이름, 직급, 소속학과, 연구실, 전화, 주소, 생년월일, 입사일, 호봉) • -- 학생(학번, 이름, 학과, 전화, 주소, 지도교수, 생년월일)

21. (1, n) (0, n) 강의 교수 강좌 요일 시작시간 강의실 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 단일 값 속성(single-valued attribute) ---- 예제 6 • 교수 개체와 강좌 개체를 연결하는 강의 관계에 속성이 포함된 E-R 다이어그램을 작성하라. • 단, 강의 관계의 속성에는 강의 요일, 강의 시작시간, 강의실 위치 등이 포함된다.

22. 등록 강좌 학생 (0, n) (1, n) 점수 성적 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 단일 값 속성(single-valued attribute) ---- 예제 7 • 강좌 개체와 학생 개체를 연결하는 등록 관계에 속성이 포함된 E-R 다이어그램을 작성하라. • 단, 등록 관계의 속성에는 등록 강좌의 점수와 성적이 포함된다.

23. 취미 (1, n) (0, n) 강의 교수 강좌 요일 시작시간 강의실 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 다중 값 속성(multi-valued attribute) • 그래픽 표현 : 이중 선 타원 • 예제 8 • <예제 6>의 교수 개체에 다중 값 속성인 취미를 추가한 E-R 다이어그램을 작성하라.

24. 강의 교수 강좌 시·도 구·군 (1, n) (0, n) 읍·면 ·동 주소 번지 요일 시작시간 강의실 우편번호 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 복합 속성(composite attribute) ---- 예제 9 • <예제 6>의 교수 개체에 주소 복합 속성을 추가하여 E-R 다이어그램으로 작성하라. • 단, 주소복합 속성은 시-도, 구-군, 읍-면-동, 번지, 우편번호 등으로 구성된다.

25. 근무년수 (1, n) (0, n) 강의 교수 강좌 요일 시작시간 강의실 3.1 E-R모델의 구성요소 –3. 속성 • 유도 속성(derived attribute) • 그래픽 표현 : 점선 타원으로 표시 • 예제 10 • <예제 6> 의 교수 개체에 근무년수 유도 속성을 추가한 E-R 다이어그램으로 작성하라.

26. 부양 가족 (1, 1) 부양 (0, n) (1, n) (0, n) 강의 교수 강좌 요일 시작시간 강의실 3.1 E-R모델의 구성요소 –4. 약한 개체 • 약한 개체(weak entity)란? • 개체 중에 독자적으로 존재할 수 없는 개체를 말함. • 예제 11 • <예제 6>의 교수 개체와 부양관계가 있는 부양가족 개체를 추가한 E-R다이어그램으로 작성하라, 단 부양가족 개체는 약한 개체이다. • 조건 1 : 교수는 부양가족이 없을 수도 있다. • 조건 2 : 교수는 한 명 이상의 부양가족이 있을 수 있다. • 조건 3 : 부양가족은 꼭 한 명의 교수 가족이어야 한다. • 조건 4 : 학생은 하나 이상의 학과에 소속될 수 없다.

27. 학과코드 학과명 학과장 조교 전화 위치 교수번호 이름 학과 학번 (1, n) 직급 이름 소속 소속학과 (1, n) 학과 (1, 1) 연구실 학년 (1, n) (1, 1) 지도 교수 학생 (1, n) 전화 (1, n) 전화 강의 등록 (0, n) (0, n) 주소 주소 강좌 요일 생년월일 성적 지도교수 시작시간 점수 강의실 입사일 생년월일 호봉 강좌 번호 강좌 이름 시수 학점 필수/선택 E-R 다이어그램 예 그림 1

28. 4. 확장 E-R 모델 • 확장 E-R 모델 (Extended E-R model) • 1976년 Peter Chen 이 제안한 E-R 모델에 새로운 개념을 추가한 모델임 • 새롭게 추가된 핵심 개념 • 세분화(specialization)-일반화(generalization) 개념 • 집단화(aggregation) 개념

29. 사람 자동차 세 분 화 일 반 화 남자 여자 승용차 상용차 기혼 남자 미혼 남자 기혼 여자 미혼 여자 자가용 승합차 트럭 버스 (a) 사람 개체의 세분화 · 일반화 (b) 자동차 개체의 세분화 · 일반화 4.1 세분화•일반화 –1. 개념 • 세분화 (specialization) • 개체를 작은 그룹별로 분리하는 것 (상위클래스와 하위클래스) • 일반화(generalization) • 여러 개체의 공통 적인 특징을 하나의 클래스 개체로 일반화시키는 것 • IS-A 관계(IS-A relationship) • 상위클래스와 하위클래스의 관계 : “남자 Is-a 사람”이고 “여자 Is-a 사람”이라는 관계 성립

30. 기혼남자 남자 김병곤 최의인 사람 이강우 고병오 신판섭 이강우 이순미 안우영 최연숙 김병곤 이재무 고병오 박선주 신판섭 이강우 최의인 이애정 김병곤 안우영 최의인 이재무 고병오 김현희 이애정 최연숙 박선주 이순미 김경하 미혼남자 신판섭 안우영 이재무 기혼여자 여자 김현희 이애정 박선주 미혼여자 이순미 최연숙 상•하위클래스 간의 인스턴스 매핑

31. (1, n) (1, 1) 지도 교수 학생 IS-A IS-A 정교수 부교수 조교수 전임 강사 학부생 대학 원생 사회교 육원생 4.1 세분화•일반화 –2. 개념을 적용한 E-R모델 • 예제 12 • <예제1>의 교수와 학생 개체에 다음과 같은 조건을 만족하는 하위클래스 개체를 포함하는 E-R 다이어그램으로 작성하라. • 조건1 : 교수 개체는 하위클래스 개체로 정교수,부교수, 조교수,전임강사를 포함한다. • 조건2 : 학생 개체는 하위클래스 개체로 학부생,대학원생,사회교육원생을 포함한다.

32. 공통 속성 학번 이름 전화 번호 상위클래스 학생 IS-A 속성 계승 하위클래스 학부생 대학 원생 사회교 육원생 학과 학과 전공 과정 교육 과정 <속성 계승 개념> 4.1 세분화•일반화 –3. 개념의 장점 • 불필요한 포함 속성을 제거할 수 있다. • 동일한 개체 유형에 포함되는 개체 인스턴스들도 서로 다른 속성들을 포함할 수 있다.

33. 학번 이름 전화 번호 학생 IS-A 학과 학과 학부생 대학 원생 사회교 육원생 전공 과정 교육 과정 취업 직장 4.1 세분화•일반화 –3. 개념의 장점 • 특정 하위클래스 개체의 관계 표현이 가능하다. • 개체 유형과 IS-A관계를 가지는 하위클래스 개체들 중에는 다른 하위클래스 개체가 가지지 않는 특정 관계 유형을 포함할 수 있다

34. 집단화 지도 지도 교수 학생 교수 학생 소속 소속 학과 학과 (b) 집단화 개념을 적용한 E-R 다이어그램 (a) 관계가 중복된 E-R 다이어그램 4.2 집단화 • 집단화(Aggregation) • 단위 개체들을 하나로 묶어 상위 레벨의 복합 개체를 구성하는 것 • 중복되는 관계를 단순한 관계로 표현할 수 있다.

35. 5. E-R 모델을 이용한 논리적 모델 설계 • 개념적 설계 • E-R 모델을 이용한 데이터베이스 설계 • 논리적 모델 설계 • 개념적이후에 이루어지는 데이터베이스 설계 • 어떤 데이터베이스 모델을 이용하느냐에 따라 상이한 설계가 이루어짐 • 논리적 모델 • 관계 모델 • 네트워크 모델 • 계층 모델 • 객체지향 모델 등

36. 강좌 강의 교수 학생 5.1 데이터베이스의 논리적 모델 • 계층 데이터 모델(Hierarchical data model) • 트리 구조(tree structure)를 이용한 데이터 모델 • 계층 데이터베이스 관리 시스템 • 계층 데이터 모델 기반으로 개발된 데이터베이스 시스템 • IMS(IBM 사에서 개발), System2000(MRI사에서 개발) • 계층 데이터 모델 예

37. 강좌 강의 학생 교수 전수 5.1 데이터베이스의 논리적 모델 • 네트워크 데이터 모델(Network data model) • 네트워크 구조(network structure)를 이용한 데이터 모델 • 네트워크 데이터베이스 시스템 • 네트위크 데이터 모델 기반으로 개발된 데이터베이스 시스템 • 1971년 : CODASYL, DBTG 이후 IDMS, TOTAL, IDS II, DMS/1100 개발 • 네트워크 데이터 모델 예

38. 학과코드 학과명 학과장 조교 전화 위치 <학생 릴레이션 스키마> 학번 이름 학과 학년 전화 주소 지도교수 생년월일 <학좌 릴레이션 스키마> 강좌번호 강좌이름 시수 학점 필수/선택 5.2 관계 데이터베이스 설계 • 개체와 속성의 설계 설계 규칙 1 • 개체는 릴레이션(테이블)로 변환하고, 속성은 해당 릴레이션의 속성으로 설계한다. 그리고 릴레이션의 기본키는 밑줄로 표시한다. • 예제 13 • <그림 1>의 E-R 다이어 그램 예에서 학과,학생, 강좌 개체의 관계 데이터베이스 스키마를 설계하라. <학과 릴레이션 스키마>

39. 5.2.2 다중 값 속성의 설계 • 설계 규칙 2 • 개체에 포함된 다중 값 속성은 독립적인 릴레이션으로 설계한다. 이 때, 설계 릴레이션에는 다중 값 속성이 포함되어 있는 개체의 기본키를 포함시킨다. • 예제 14 • <그림 1>의 E-R 다이어 그램 예에서 교수 개체와 교수 개체의 다중 값 속성인 최미 속성의 관계 데이터베이스 스키마를 설계하라. <교수 릴레이션 스키마> 교수번호 이름 직급 소속학과 연구실 전화 주소 생년월일 입사일 호봉 <취미 릴레이션 스키마> 교수번호 취미

40. 교수 교수번호 이름 직급 연구실 전화 주소 생년월일 입사일 호봉 취미 소속 학과 001 001 003 003 0001 0002 0003 0004 김수철 이기문 박동진 이재무 교 수 교 수 부교수 교 수 T102 T103 T302 C303 4102 4103 4302 4303 서울… null 서울… 서울… 19520401 19540605 19610105 19501102 00880301 00890901 00910301 00910901 35 33 26 31 수영, 음악감상 수영, 테니스 골프, 스쿼시 등산, 바둑, 배드민턴 관계 규칙 위반 교수 취미 교수번호 이름 직급 연구실 전화 주소 생년월일 입사일 호봉 교수번호 취미 소속 학과 001 001 003 003 0001 0002 0003 0004 김수철 이기문 박동진 이재무 교 수 교 수 부교수 교 수 T102 T103 T302 C303 4102 4103 4302 4303 서울… null 서울… 서울… 19520401 19540605 19610105 19501102 00880301 00890901 00910301 00910901 35 33 26 31 0001 0001 0002 0002 수영 음악감상 수영 테니스 조인 속성 5.2.2 다중 값 속성의 설계 • <예제 14>설계 결과에 내포된 의미 <관계 규칙> <조인 속성> <기본키> • 취미 릴레이션의 경우 교수번호와 취미가 기본키가 된다.

41. 5.2.3 속성을 포함하는 관계의 설계 • 설계 규칙 3 • 속성을 포함하는 이진 관계는 독립적인 릴레이션으로 설계한다. 이 때, 설계 릴레이션에는 이진 관계로 연결되는 개체의 기본키를 포함시킨다. • 예제 15 • <그림 1>의 E-R 다이어 그램 예에서 교수 개체와 강좌 개체를 연결하는 강의 관계의 관계 데이터베이스 스키마를 설계하라. <강의 릴레이션 스키마> 강좌번호 교수번호 요일 시작시간 강의실 • 예제 16 • <그림 1>의 E-R 다이어 그램 예에서 강좌 개체와 학생 개체를 연결하는 등록 관계의 관계 데이터베이스 스키마를 설계하라. <등록 릴레이션 스키마> 강좌번호 학번 성적 점수

42. 교수 강의 강좌 교수번호 이름 직급 연구실 전화 주소 생년월일 입사일 호봉 강좌번호 교수번호 요일 시작 시간 강의실 강좌번호 강좌이름 시수 학점 필수 선택 소속 학과 001 001 003 003 0001 0001 0001 0001 0001 0002 0005 0005 mon tue wed thu 1 5 1 1 T447 T448 T337 T337 0001 0002 0003 0004 정보사회와 컴퓨터 데이터베이스 네트워크 C언어 3 3 3 3 3 3 3 3 R R R O 0001 0002 0003 0004 김수철 이기문 박동진 이재무 교 수 교 수 부교수 교 수 T102 T103 T302 C303 4102 4103 4302 4303 서울… null 서울… 서울… 19520401 19540605 19610105 19501102 00880301 00890901 00910301 00910901 35 33 26 31 조인 조인 (a) 강의 릴레이션의 연결 관계 등록 강좌 학생 강좌번호 강좌이름 시수 학점 필수/선택 강좌번호 학번 성적 점수 학번 이름 학과 학년 전화 주소 지도교수 생년월일 0001 0002 0003 0004 정보사회와 컴퓨터 데이터베이스 네트워크 C언어 3 3 3 3 3 3 3 3 R R R O 0001 0001 0001 0001 9911001 9912002 9911003 9813009 A+ B+ A0 C+ 95 82 90 75 9911001 9912002 9911003 9813009 정찬우 김정길 강재우 이수자 컴퓨터공학과 정보과학과 컴퓨터공학과 정보통신공학과 2 2 2 3 023355519 03463355411 0325491115 0428601144 서울… 경기도… 인천… 대전… 0001 0008 0002 0003 19800505 19801215 19801119 19791205 조인 조인 (b) 등록 릴레이션의 연결 관계 5.2.3 속성을 포함하는 관계의 설계 • <예제 15> 와 <예제 16>설계 결과에 내포된 의미