平成24年度秋季解答

問題6

図の回線網における福岡・東京間の回線の稼働率はおよそ幾らか。 ここで、隣接するノード間の回線の稼働率は全て0．9とする。

ア	0.81
イ	0.88
ウ	0.89
エ	0.98

ア	0.81
イ	0.88
ウ	0.89
エ	0.98

解答：イ

＜解説＞

稼働率は次式で計算することができる。

	稼働率	=	MTBF
			MTBF+MTTR

直列システム

1台が故障すると全体が停止する
稼働率=x×y

並列システム

どれが1台でも稼働していれば全体が稼働する
稼働率=(1-x)×(1-y)

 

問題は次のようになる。

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問題7

プログラム実行時の主記憶管理に関する記述として適切なものはどれか。

ア	主記憶の空き領域を結合して一つの連続した領域にすることを、可変区画方式という。
イ	プログラムが使用しなくなったヒープ領域を回収して再度使用可能にすることを、ガーベジコレクションという。
ウ	プログラムの実行中に主記憶内でモジュールの格納位置を移動させることを、動的リンキングという。
エ	プログラムの実行中に必要になった時点でモジュールをロードすることを、動的再配置という。

解答：イ

＜解説＞

ア	×	可変区画方式とは、メモリーを管理する際の区画方式のひとつで、プログラムが実行されるたびに、そのプログラムに必要なだけの（可変的な）大きさをメモリーから割り当てる方式のことである。
イ	○	正しい。使用されなくなった断片的なメモリ領域を回収して，ひとまとめにして大きな容量のメモリ領域に戻し，再使用する方法をガーベジコレクションという。
ウ	×	プログラムの実行中に主記憶内でモジュールの格納位置を移動させることを、動的再配置という。
エ	×	プログラムの実行中に必要になった時点でモジュールをロードすることを、動的リンキングという。

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問題8

ページング方式の仮想記憶を用いることによって、フラグメンテーションの問題を解決できる理由はどれか。

ア	一連のプログラムやデータを、不連続な主記憶に割り付けることができる。
イ	仮想記憶のページ数を主記憶のページ数よりも多くすることができる。
ウ	プログラム全体を1ページに割り付けることができる。
エ	プログラムのローディング時に主記憶を割り付けることができる。

解答：ア

＜解説＞

フラグメンテーションとは、ディスクに対してファイルの追加や削除を繰り返していると、ファイルが占める領域がだんだんと分断化されてゆく。これをフラグメンテーション（断片化）という。

フラグメンテーション（断片化）が起こると、OSの処理量の増大やドライブのヘッドの移動量の増大を招き、読み書き速度の低下につながる。

ア	○	一連のプログラムやデータを、不連続な主記憶に割り付けることができる。
イ	×	仮想記憶のページ数を主記憶のページ数よりも多くすることができるがフラグメンテーションを解決できる理由ではない。
ウ	×	プログラムの大きさによっては1ページに割り付けることができないものもある。
エ	×	プログラムのローディング時に主記憶を割り付けることができるのは動的リンキングである。

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問題9

ストアドプロシージャの利点はどれか。

ア	アプリケーションプログラムからネットワークを介してDBMSにアクセスする場合、両者間の通信量を減少させる。
イ	アプリケーションプログラムから一連の要求を一括して処理することによって、DBMS内のアクセスパスの数を減少させる。
ウ	アプリケーションプログラムからの一連の要求を一括して処理することによって、DBMS内の必要バッファ数を減少させる。
エ	データが格納されているディスク装置へのI/O回数を減少させる。

解答：ア

＜解説＞

ストアドプロシージャ機能は、データベースに対する一連の処理手順を一つのプログラムにまとめ、データベース管理システムに保存したもの。通常のようにSQL文を一つずつ送るのに比べて、ネットワークのトラフィックを削減できる。また、サーバ上で構文解析や機械語への変換を前もって終わらせておくため、処理時間の軽減にもつながる。

したがって、アが正解である。

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問題10

データウェアハウスに業務データを取り込むとき、データを抽出して加工し、タベースに書き出すツールはどれか。

ア	ETLツール
イ	OLAPツール
ウ	データマイニングツール
エ	統計ツール

解答：ア

＜解説＞

ア	○	ETLツールとは、企業の基幹系システムなどに蓄積されたデータを抽出し、データウェアハウスなどで利用しやすい形に加工し、対象となるデータベースに書き出すツールである。
イ	×	OLAPツールとは、企業が顧客データや販売データを蓄積したデータベースを多次元的に解析し、視覚化するツールである。
ウ	×	データマイニングツールとは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出すツールである。
エ	×	統計ツールとは、データの集計や分析を行なうためのツールである。

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