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SQD 데이터 모델링의 이해 데이터 모델과 SQL 정규화

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정답은 2번입니다.

이 문제는 데이터 모델링에서 복합키(둘 이상의 속성 조합으로 구성된 PK) 구조를 가질 때, 기본키의 일부에만 종속되는 일반 속성들을 분리하여 데이터의 중복과 이상 현상을 방지하는 정규화 원리를 다룹니다. 핵심은 부분 함수 종속성(Partial Functional Dependency)을 제거하여 모든 속성이 기본키 전체에만 의존하는 완전 함수 종속 상태를 만드는 것입니다. 변경 전 모델의 수강 엔터티에서 성명, 학년, 연락처는 기본키인 {학과번호, 학번} 중 학번에만 종속되어 있으므로, 이를 분리하여 새로운 학생 엔터티를 생성하는 과정이 필요합니다.

1. 제1정규화 (1NF) 
: 모든 속성이 원자값을 갖도록 설계하고 반복 그룹을 제거하는 기초적인 단계입니다. 제시된 변경 전 모델은 이미 속성들이 원자성을 확보하고 있으므로, 이 단계의 작업만으로는 학생 정보를 별도 엔터티로 분리하는 논리를 설명하기 부족합니다.

2. 제2정규화 (2NF) 
: 기본키가 복합키인 경우, 키의 일부에만 종속된 일반 속성을 찾아내어 별도의 엔터티로 독립시키는 과정입니다. 본 문제에서 학번만으로 결정 가능한 인적 사항들을 학생 엔터티로 도출하고 수강 엔터티에는 완전 함수 종속인 속성만 남겼으므로 정규화 정의에 가장 부합하는 작업입니다.

3. 제3정규화 (3NF) 
: 기본키가 아닌 일반 속성들 사이에서 발생하는 이행적 함수 종속 관계를 끊어내는 단계입니다. 하지만 이 사례는 PK의 구성 요소인 학번과 일반 속성 간의 종속성을 해결하는 과정이므로 제3정규화보다는 이전 단계의 개념이 적용된 것입니다.

4. 제4정규화 (4NF) 
: 하나의 엔터티 내에 두 개 이상의 독립적인 다가 속성(Multi-valued Attribute)이 존재하여 발생하는 다치 종속 문제를 해결하는 고급 정규화 과정입니다. 현재 모델의 변화는 키와 일반 속성 간의 함수적 종속성 해결에 집중되어 있으므로 해당 정규화와는 무관합니다.

복합키의 구성 요소 중 하나에만 의존하던 속성들을 분리함으로써 데이터 모델의 유연성과 정합성을 높이는 구조적 개선이 이루어졌습니다. 이러한 부분 함수 종속성의 제거는 정규화 체계에서 명확하게 두 번째 단계의 과업으로 분류됩니다.

따라서, 정답은 '2. 제2정규화 (2NF)' 입니다.

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