속성(Attribute) 은 엔터티가 가지는 "더 이상 쪼갤 수 없는" 정보 항목 입니다. 사원 엔터티의 사원번호·이름·주소가 각각 속성입니다. 이 단원은 "이 속성이 어떤 종류인가" 를 판별하는 문제로 나옵니다.
이 단원, 시험에서 어디에 나오나
- 제1과목 「데이터 모델링의 이해」(10문항·20점)의 기본 개념입니다.
- 속성을 성질·값 개수·역할로 분류하고, 특히 파생 속성 찾기 가 단골입니다.
① 성질 기준 — 기본 · 설계 · 파생
그림 1. 성질 기준 3분류. '나이·합계'처럼 계산으로 얻는 값이 파생 속성입니다. (자작 도식)
| 구분 | 뜻 | 예시 |
|---|---|---|
| 기본 | 업무 분석으로 바로 도출 | 이름, 주소 |
| 설계 | 설계 과정에서 생성 | 상품코드, 일련번호 |
| 파생 | 다른 속성에서 계산 | 나이, 합계 |
함정: "나이"(생년월일에서 계산), "주문금액 합계" 는 파생 속성입니다. 파생 속성은 중복·불일치 위험이 있어 저장 여부를 신중히 정합니다.
② 값 개수 기준 — 단일값 vs 다중값
한 인스턴스에 값이 하나면 단일값, 여러 개면 다중값 입니다. 다중값은 한 칸에 몰아넣지 않고 별도 엔터티로 분리 합니다.
그림 2. 한 칸에 값 하나(원자성). 다중값은 자식 엔터티로 빼며, 이것이 제1정규형(1NF)입니다. (자작 도식)
- 원자성: 한 칸(속성 값)에는 값이 하나여야 합니다.
- 다중값 처리: 전화번호 여러 개는
사원전화같은 별도 엔터티로 분리합니다.
⚠️ 단일값/다중값을 "카디널리티(cardinality)"라고 부르는 자료가 있으나, 카디널리티는 관계의 차수(1:1·1:M·M:N) 를 뜻합니다. 라벨을 바꿔 낸 보기가 오답입니다.
③ 역할 기준 — PK · FK · 일반 속성
| 구분 | 역할 |
|---|---|
| PK(기본키) | 인스턴스를 식별 |
| FK(외래키) | 다른 엔터티와의 관계 표현 |
| 일반 속성 | 그 외 정보 |
자주 틀리는 함정
- 파생 속성 놓치기 — 나이·합계·평균처럼 계산으로 나오는 값을 기본 속성으로 오인.
- 설계 vs 기본 — 코드·일련번호는 업무에 원래 있던 게 아니라 설계 중 만든 설계 속성.
- 다중값을 그대로 저장 — 한 칸에 값 여러 개를 넣는 것은 1NF 위반, 별도 엔터티로.
한 장 정리 (암기 카드)
- 성질: 기본(바로 도출)·설계(코드·일련번호)·파생(계산: 나이·합계).
- 값 개수: 단일값 / 다중값(다중값 → 별도 엔터티 = 1NF·원자성).
- 역할: PK(식별)·FK(관계)·일반.
- 카디널리티 = 관계 차수(속성의 값 개수 아님).
참고 출처
- 시험 과목·출제기준: 한국데이터산업진흥원(KDATA) 데이터자격검정 (2026년 7월 확인)
- 속성 분류·원자성은 데이터 모델링 표준 이론에 근거하며, 본문 설명·예시·도식은 자작입니다.