139회 정보관리기술사 기출문제 및 기출해설집(2026.05.16 시행)

139회 정보관리기술사 기출문제

오늘 긴 시간 동안 정말 고생 많으셨습니다.

지금은 결과를 예단하기보다,

그동안 쌓아온 시간과 노력이 결코 헛되지 않았음을

스스로 인정하고 다독여야 할 시간입니다.

 

시험은 끝났고,

이제 남은 것은 그동안의 노력이 맺을

달콤한 열매를 기다리는 일뿐입니다.

 

모든 멘티분들의 간절한 노력과 시간이

좋은 결과로 이어지기를 진심으로 기원합니다.

 

139회 정보관리기술사 출제 경향 및 난이도

139회 도메인 별, 문제 빈도수

 

 

구분	영역	내용
출제 경향	AI·데이터 중심 강화	– 1~4교시 전반에서 인공지능, LLM, RAG, MAS, TurboQuant, AI 학습용 데이터, VPP AI 등 AI 관련 주제 다수 출제
	보안·법/제도 연계 확대	– AI 리스크, CTEM, 가명처리, 공공 SLA, 정보시스템 등급제 등 기술과 제도·관리체계 연계 문제 출제
	기본 도메인 유지	– 프로젝트관리, SW공학, DB, CA/OS, 네트워크, 알고리즘 등 전통 영역도 꾸준히 출제
	실무 적용형 문제 증가	– 무중단 배포, 데이터 레이크, 테스트 케이스, VLSM, IDC 대응전략 등 실무 기반 답안 요구
	비교·구조화 문제 다수	– Fine-Tuning vs RAG, RLHF vs RAFT, 엣지 vs 클라우드, Mutex/Semaphore/Monitor 등 비교형 문제 비중 존재
특이사항	최신기술 반영 뚜렷	– Advanced RAG, Modular RAG, QML, TurboQuant, MAS, CTEM, Wi-Fi 7 등 최신 주제 출제
	AI 출제 범위 확장	– 생성형 AI뿐 아니라 AI 리스크, 모델 경량화, 다중 에이전트, AI 데이터 품질, 전력수요 예측 AI까지 확대
	정책·제도형 문제 강화	– 공공 SLA, 정보시스템 등급제, 데이터 가치평가·자산화, 가명처리 기법 등 최근 법·제도 이슈 반영
	계산·작성형 문제 포함	– VLSM 서브네팅 계산, 테스트 케이스 작성, 맥케이브 복잡도 등 실전 작성 부담 존재
	선택 전략 중요	– 고난도 문항은 있었지만, 기본형·실무형 문항도 충분해 선택 전략에 따라 체감 난이도 차이 발생
난이도	전체 난이도	– 종합 난이도는 중 수준 – 최신기술·정책형 문제와 기본형 문제가 함께 출제되어 전체 균형은 양호 – 각 교시마다 기본형·실무형 문항이 포함되어 준비된 수험생은 선택 가능한 문제 확보 가능

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1교시형 출제경향 분석

최근 5회차 1교시형 출제 경향

 

139회 1교시형 출제 경향

1교시 기출문제(해설자의 선택) 및 난이도

1교시 난이도 요약

 

번호	도메인	문제내용	난이도	해설자의 선택
1	프로젝트관리	WBS(Work Breakdown Structure) 작성방법	하	2
2	빅데이터	대수의 법칙과 중심극한정리	상	1
3	인공지능	Advanced RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Modular RAG(Retrieval-Augmented Generation) 비교	상
4	프로젝트관리	IT 프로젝트에서 발생할 수 있는 부정적 위험(Negative Risk)과 대응 전략	하	3
5	소프트웨어 공학	소프트웨어 무중단 배포 방식	중	4
6	디지털 서비스	엣지(Edge) 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 차이점	중	5
7	데이터베이스	분산 데이터베이스의 투명성	하	6
8	인공지능	과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)의 발생 원인과 해결 방안	중	7
9	소프트웨어 공학	맥케이브 순환복잡도(McCabe’s Cyclomatic Complexity)	하	8
10	네트워크	Wi-Fi 7	중
11	보안	CTEM(Continuous Threat Exposure Management)	상
12	인공지능	양자머신러닝(QML, Quantum Machine Learning)	중	10
13	보안	개인정보보호를 위한 가명처리 기법	상	9

 

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2교시형(2~4교시) 출제경향 분석

139회 2교시형 출제 경향

2교시 기출문제(해설자의 선택) 및 난이도

 

2교시 난이도 요약

번호	도메인	문제내용	난이도	해설자의 선택
1	인공지능	인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 혁신적 변화와 함께 다양한 리스크(Risk)를 수반한다. AI 리스크에 대하여 다음을 설명하시오. 가. AI 리스크 개념 나. AI 보안 리스크 다. AI 프라이버시 리스크 라. AI 사회적 리스크	중	3
2	인공지능	A기업은 AI 전환(AX, AI Transformation) 추진을 위해 LLM(Large Language Model) 기반 AI 시스템을 구축하고자 한다. 다음을 설명하시오. 가. 파인튜닝(Fine-Tuning)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념 및 역할 나. LLM 정렬을 위한 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 기반 학습 파이프라인과 RAFT(Retrieval Augmented Fine-Tuning) 기반 학습 파이프라인 비교	상
3	빅데이터	인공지능 분석 대상 데이터의 대규모 저장소로서 데이터 레이크(Data Lake) 기반 통합 데이터 플랫폼을 도입하고자 한다. 다음을 설명하시오. 가. 데이터 레이크(Data Lake)의 아키텍처 나. 데이터 스웜프(Data Swamp) 발생 원인과 방지 방안	중	2
4	인공지능	터보퀀트(TurboQuant)의 개념, 특징, 성능, 기존 양자화 기술과의 차이점, 기대 효과에 대하여 설명하시오.	중	1
5	법/제도	행정·공공기관의 반복적인 전산망 장애를 계기로, 정부는 「전자정부법」 개정을 통해 정보시스템 등급제와 공공 SLA(행정·공공기관 정보시스템 서비스수준협약) 표준을 도입하고, 2027년부터 의무화를 추진하고 있다. 다음을 설명하시오. 가. 공공 SLA의 개념과 도입 필요성 나. 정보시스템 등급 분류 기준과 등급별 SLA 적용방식 다. 공공 SLA 표준안의 주요 내용(가용률, 장애조치 시간, 위약금 체계)과 적용 시 고려사항	상	4
6	법/제도	데이터 가치평가 및 데이터 자산화에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 데이터 가치평가의 개념과 가치평가 방법론 나. 데이터 자산화의 개념과 핵심요소 다. 데이터 가치평가 및 데이터 자산화의 활용사례	중

 

3교시 기출문제(해설자의 선택) 및 난이도

3교시 난이도

 

번호	도메인	문제내용	난이도	해설자의 선택
1	인공지능	기업의 업무구조를 바꾸는 다중 에이전트 시스템(MAS, Multi Agent System)에 관하여 다음을 설명하시오. 가. 다중 에이전트 시스템의 정의 및 필요성 나. 단일 에이전트 시스템과 다중 에이전트 시스템 비교 다. 다중 에이전트 시스템의 효과와 고려사항	중	1
2	빅데이터	데이터 분석에서 이상치(Outlier)와 편향(Bias)의 개념을 설명하고, 분석 결과에 미치는 영향 및 처리 방안을 설명하시오.	하	2
3	소프트웨어공학	명확하지 않은 요구사항으로 인해 발생하는 소프트웨어 품질저하 문제를 아래의 관점에서 설명하시오. 가. 기술부채(Technical Debt) 나. 코드스멜(Code Smell) 다. 리팩토링(Refactoring)	중
4	소프트웨어공학	소프트웨어 테스트에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 소프트웨어 테스트의 7대 원리 나. 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트의 개념 및 기법 비교 다. 아래 명세를 기반으로 동등 분할(Equivalence Partitioning)과 경계값 분석(Boundary Value Analysis) 기법을 적용한 테스트 케이스 작성 [명세] 학점(Grade) 처리 모듈 입력: 점수(Score), 정수형, 0 ~ 100 출력: 90이상 → “A”, 80이상 90미만 → “B”, 70이상 80미만 → “C”, 60이상 70미만 → “D”, 60미만 → “F”, 범위 외 → “ERROR”	중	3
5	알고리즘	이진 탐색 트리와 라우팅 테이블 탐색 알고리즘의 상관관계에 대하여 설명하시오.	상
6	법/제도	AI(인공지능) 데이터 수요 증가에 따라 체계적인 데이터 품질관리가 중요해지고 있다. AI 학습용 데이터 품질관리에 대하여 다음을 설명하시오. 가. AI 학습용 데이터 특성 나. AI 학습용 데이터 품질관리 지표 다. AI 학습용 데이터 품질관리 활동	상	4

4교시 기출문제(해설자의 선택) 및 난이도

4교시 난이도

 

번호	도메인	문제내용	난이도	해설자의 선택
1	빅데이터	빅데이터 분석기법 중 클러스터링, 필터링, 이상치 탐지를 설명하시오.	중	1
2	CA/OS	운영체제의 프로세스 동기화 기법 중 뮤텍스(Mutex), 세마포어(Semaphore), 모니터(Monitor)에 대하여 설명하시오.	중
3	경영	전쟁 등과 같은 재난, 재해를 대비한 데이터센터(IDC)의 지리적 위치선정 및 대응전략을 설명하시오.	상
4	CA/OS	가상메모리에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 가상메모리 관리기법 나. 가상메모리 단편화 유형 다. 가상메모리 단편화를 최소화하기 위한 방안	하	2
5	인공지능	VPP(Virtual Power Plant) 가상발전소에서는 전력수요 예측을 위해 AI기술을 사용하고 있다. 이와 관련해서 다음을 설명하시오. 가. 시계열딥러닝(Time-series Deep Learning) 나. 강화학습(Reinforcement Learning) 다. 그래프신경망(Graph Neural Network)	중	3
6	네트워크	네트워크 서브네팅(Subnetting)과 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 슈퍼네팅(Supernetting)과 서브네팅(Subnetting) 개념 나. 192.168.0.0/22 네트워크 대역을 사용하여 인사팀 125명, 영업팀 250명, 보안팀 125명, 개발팀 500명이 사용할 수 있도록 4개의 VLSM(Variable Length Subnet Mask)으로 분할한 각각의 Subnet Mask 값과 할당 가능한 Host IP 대역	중	4

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최멘토 PE입니다. 현재 기술사 양성 과정인 Big&Up 반 강의를 맡아 멘토로 생활 하고 있습니다.
기술사 공부는 늘 조용하지만, 꾸준히 이어갈 때 비로소 의미가 생기는 과정이라고 생각합니다.
각자의 자리에서 시간을 차곡차곡 쌓아가는 여정이죠.
그 길을 걸어온 지도 어느덧 10년이 넘었습니다.

Big & Up 멘토진은 멘티분들과의 교감과 동행을 소중히 여기며 학습을 이어왔고, 그 과정 속에서 여러 합격의 순간들을 함께 만들어 왔습니다. 이 공간이 기술사를 준비하시는 분들께 조용하지만 믿을 수 있는 기준이 되기를 바랍니다.

 

6월 기술사 학습 전략 설명회

 IT 기술사 학습 설명회(6월 6일, 토): AI시대, 생존 전략! (무료, 온/오프라인 진행)

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[IT 기술사 학습 노하우] - #1 기술사 학습 준비 방법(준비 단계,동기부여,개인 여건,합격후기,학원선정 등)