다음 <보기> 데이터 모델을 정규화한 것으로 가장 적절한 것은?

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정답은 4번입니다. 이 문제는 제1정규형(1NF)의 핵심 원칙인 속성의 원자성 확보와 중복 속성 제거를 이해하고 있는지 묻고 있습니다. 데이터 모델링에서 하나의 엔터티 내에 '납부이력 1, 2, 3'과 같이 동일한 성격의 속성이 반복적으로 나타나는 현상을 '반복 그룹'이라고 하며, 이를 별도의 엔터티로 분리하고 관계를 맺어주는 것이 정규화의 첫 단계입니다. 1. 가 : 기존의 납부이력 1, 2, 3 속성을 단순히 '납부이력'이라는 하나의 속성으로 통합한 형태입니다. 이렇게 구성할 경우 한 회원이 여러 번 납부했을 때 하나의 속성에 여러 값을 넣어야 하므로 속성의 원자성을 위배하게 되어 정규화 모델로 부적합합니다. 2. 나 : 반복되는 속성들을 '회원납부이력'이라는 별도 엔터티로 분리하기는 했으나, 분리된 엔터티 내에서도 여전히 '납부이력 1, 2, 3'이라는 반복 그룹을 그대로 유지하고 있습니다. 이는 엔터티 위치만 옮겨갔을 뿐 제1정규형을 만족하지 못한 상태입니다. 3. 다 : '나'와 마찬가지로 별도 엔터티를 구성했음에도 불구하고 속성을 나열하는 방식을 취하고 있습니다. 또한 회원과 납부이력 간의 관계가 1:1로 표시되어 있어, 한 회원이 여러 건의 납부 이력을 가질 수 있는 실제 비즈니스 규칙을 수용하기 어렵습니다. 4. 라 : 반복되던 '납부이력 1, 2, 3' 속성을 '납부이력'이라는 단일 속성으로 정의하고, 이를 별도의 '회원납부이력' 엔터티로 분리하였습니다. 또한 회원 한 명당 여러 건의 납부 내역이 발생할 수 있으므로 1:M(일대다) 관계를 설정하고, 각 이력을 식별할 수 있도록 '납부번호'를 도입하여 제1정규형을 완벽하게 만족시킨 모델입니다. 정답은 4번입니다. 정규화의 기본은 엔터티 내에서 반복되는 속성을 제거하고 이를 별도의 엔터티로 분리하여 유연한 구조를 만드는 것입니다. '라' 모델은 반복 그룹을 제거함과 동시에 적절한 식별자와 관계를 부여하여 데이터의 중복을 방지하고 확장성을 확보한 가장 적절한 정규화 결과입니다. 따라서, 정답은 '4. 라' 입니다.