이제 최신 기술 트렌드와 정보관리기술사 출제 패턴을 종합하여 예상문제를 정리해드리겠습니다.
🎯 정보관리기술사 출제 예상문제 TOP 20 (2026) 최신 기술 트렌드 + 기출 패턴 종합 분석
🤖 AI / 생성형 AI 분야 #1. LLM 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) • 문제: RAG(검색 증강 생성)의 개념을 설명하고, 순수 LLM과의 차이점, 구성 요소(벡터 DB, 임베딩, 리트리버), 기업 도입 시 기대효과와 한계점을 서술하시오. • 분야: 인공지능 / 자연어처리 • 예상근거: 생성형 AI가 기업 실무에 적용되면서 환각(Hallucination) 문제 해결책으로 RAG가 핵심 기술로 부상. 생성형 AI가 ‘화제의 신기술’에서 ‘일상적인 AI’로 자리 잡으면서 실질적 비즈니스 가치 창출이 강조 되고 있어 실무 적용 기술 출제 가능성 매우 높음.
#2. AI Agent와 멀티에이전트 시스템 • 문제: AI 에이전트(Agent)의 개념을 정의하고, ReAct 프레임워크, 멀티에이전트 오케스트레이션, 기업 업무 자동화에서의 활용 사례와 거버넌스 이슈를 논하시오. • 분야: 인공지능 / 소프트웨어공학 • 예상근거: LLM이 상품화되고 전문화되는 흐름 속에서 AI 에이전트 기반 업무 자동화가 2025년 핵심 경쟁력 으로 부상. 기술사 시험에서 신기술 트렌드 적기 반영 패턴에 부합.
#3. 생성형 AI 윤리와 거버넌스 • 문제: 생성형 AI 도입에 따른 윤리적 문제(딥페이크, 저작권, 편향)를 설명하고, AI 거버넌스 프레임워크(EU AI Act 등)와 국내 기업의 대응 방안을 서술하시오. • 분야: AI 윤리 / 정보보호 • 예상근거: EU AI Act 시행(2025), 국내 AI 기본법 논의 본격화. 기술사 시험에서 제도·정책 연계 문제는 꾸준히 출제되는 패턴.
#4. 온디바이스 AI(On-Device AI) • 문제: 온디바이스 AI의 개념과 클라우드 AI와의 비교, NPU·엣지 추론 최적화 기술(양자화, 프루닝), 스마트폰·IoT 적용 사례를 설명하시오. • 분야: AI / 컴퓨터구조 • 예상근거: AI 노트북·모바일 기기에 AI가 표준 탑재되는 흐름 이 가속화. 엣지 AI와 연계하여 반드시 정리 필요.
🔐 보안 / 정보보호 분야 #5. 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 아키텍처 • 문제: 제로 트러스트 보안 모델의 핵심 원칙(Never Trust, Always Verify)을 설명하고, 기존 경계 보안과의 차이, 구성 요소(IAM, SDP, 마이크로세그멘테이션), 도입 단계를 논하시오. • 분야: 정보보호 / 네트워크 • 예상근거: 재택근무 확산 이후 Zero Trust가 글로벌 표준 보안 아키텍처로 자리잡음. NIST SP 800-207 기반 출제 가능성 높음.
#6. 공급망 보안(SW Supply Chain Security) • 문제: 소프트웨어 공급망 공격(SolarWinds, Log4j 등)의 유형을 분석하고, SBOM(소프트웨어 명세서), DevSecOps, 공급망 보안 관리체계 구축 방안을 서술하시오. • 분야: 정보보호 / 소프트웨어공학 • 예상근거: 국가 차원 공급망 보안 강화 정책이 강화되고 있고, SBOM 의무화 추세가 글로벌로 확산 중. 시사성 높은 보안 이슈.
#7. 양자 암호통신과 PQC(Post-Quantum Cryptography) • 문제: 양자컴퓨터 위협에 따른 기존 암호체계의 취약성을 설명하고, NIST가 표준화한 양자 내성 암호(PQC) 알고리즘과 국내 양자 암호통신 인프라 구축 동향을 논하시오. • 분야: 정보보호 / 암호학 • 예상근거: 양자 과학기술이 핵심 기술로 부상하며 양자 컴퓨터 시대 개막이 예고 됨에 따라 암호체계 전환 문제는 출제 필연적.
☁️ 클라우드 / 인프라 분야 #8. FinOps(클라우드 비용 최적화) • 문제: 클라우드 비용 관리 방법론인 FinOps의 개념, 단계(Inform→Optimize→Operate), 비용 최적화 기법(예약 인스턴스, 스팟, 오토스케일링), KPI 측정 방법을 서술하시오. • 분야: 클라우드 컴퓨팅 / IT경영 • 예상근거: 클라우드 전환이 완료된 기업들이 비용 거버넌스로 관심을 이동. 기술+경영 복합형 문제로 기술사 시험 특성에 부합.
#9. 서버리스 아키텍처와 FaaS • 문제: 서버리스 컴퓨팅의 개념과 FaaS(Function as a Service)의 동작 원리, 마이크로서비스와의 비교, 콜드 스타트 문제 해결 방안, 적용 적합 시나리오를 설명하시오. • 분야: 클라우드 / 소프트웨어아키텍처 • 예상근거: 클라우드 네이티브 아키텍처의 핵심 패턴으로 실무 수요 폭증. AWS Lambda, Azure Functions 등 실사례 기반 출제 예상.
#10. 데이터 메시(Data Mesh) 아키텍처 • 문제: 중앙 집중식 데이터 레이크의 한계를 설명하고, 분산형 데이터 소유권을 지향하는 데이터 메시의 4원칙(도메인 소유권, 제품으로서의 데이터, 셀프서비스 플랫폼, 연합 거버넌스)을 논하시오. • 분야: 데이터관리 / 데이터 아키텍처 • 예상근거: 대규모 데이터 조직의 거버넌스 패러다임 전환점. 불량 데이터가 AI 성능을 저해하므로 데이터 품질과 거버넌스 중요성이 부각 되고 있어 관련 아키텍처 출제 가능성 높음.
📊 데이터 / 플랫폼 분야 #11. 실시간 데이터 스트리밍 처리 (Apache Kafka) • 문제: 배치 처리와 스트림 처리의 차이를 설명하고, Apache Kafka의 아키텍처(Producer, Broker, Consumer, ZooKeeper/KRaft), 활용 사례, Lambda 아키텍처와의 비교를 서술하시오. • 분야: 빅데이터 / 데이터 아키텍처 • 예상근거: 실시간 AI 추론, 이상거래탐지(FDS) 등 스트리밍 수요 폭증. 기출 패턴상 빅데이터 아키텍처는 매회 1~2문항 출제.
#12. 지식 그래프(Knowledge Graph)와 그래프 DB • 문제: 지식 그래프의 개념과 구성 요소(트리플, 온톨로지, SPARQL)를 설명하고, RDB·문서DB와의 비교, LLM과 결합한 GraphRAG의 활용 방안을 논하시오. • 분야: 데이터베이스 / 인공지능 • 예상근거: AI 환각 해결책으로 지식 그래프+RAG(GraphRAG)가 주목받으며, 금융·의료·공공 분야 적용이 급증하는 추세.
🏗️ 소프트웨어공학 분야 #13. MLOps 파이프라인 구축 • 문제: ML 모델의 개발에서 운영까지의 라이프사이클을 관리하는 MLOps의 개념, DevOps와의 차이, CI/CD/CT(지속적 훈련) 파이프라인, 모델 드리프트 탐지 방법을 서술하시오. • 분야: AI 엔지니어링 / 소프트웨어공학 • 예상근거: AI 프로젝트 실패의 주요 원인으로 운영 단계 관리 부재가 지목. 실무 연계 MLOps 문제 출제 패턴이 강화되고 있음.
#14. 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering) • 문제: 개발자 경험(DX) 향상을 위한 플랫폼 엔지니어링의 개념, IDP(내부 개발자 플랫폼)의 구성 요소, DevOps와의 관계, 골든 패스(Golden Path) 전략을 설명하시오. • 분야: 소프트웨어공학 / 클라우드 • 예상근거: Gartner 2025년 10대 전략기술에 포함. 대규모 개발 조직의 생산성 혁신 방안으로 부상하여 기술사 출제 유력.
🌐 네트워크 / 신기술 분야 #15. 6G 네트워크 핵심 기술 • 문제: 5G의 한계를 분석하고, 6G 네트워크의 핵심 기술(테라헤르츠파, 지능형 반사면 RIS, 공중-지상 통합망)과 요구 성능, 국내외 표준화 동향을 서술하시오. • 분야: 네트워크 / 통신 • 예상근거: 6G는 자율주행차, 원격 수술, 실시간 가상현실 등을 가능하게 할 차세대 통신 기술로 2025년 이후 대중화가 기대 되며, 국제 표준화 경쟁이 치열해짐.
#16. 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼 • 문제: 디지털 트윈의 개념과 구성 요소(물리 개체, 가상 모델, 데이터 연결), 스마트 제조·스마트시티 적용 사례, IoT·AI·클라우드와의 통합 아키텍처를 논하시오. • 분야: 신기술 / 스마트시스템 • 예상근거: 디지털 트윈은 2025년 주목받는 핵심 IT 기술 중 하나로  꼽히며, 제조업 디지털 전환의 핵심 인프라로 자리매김.
📋 IT 경영 / 프로젝트 분야 #17. 디지털 전환(DX) 성숙도 모델과 추진 전략 • 문제: 디지털 전환(Digital Transformation)의 개념과 단계별 성숙도 모델을 설명하고, 조직·문화·기술 관점의 장애요인 분석 및 성공적 DX 추진 전략을 논하시오. • 분야: IT 경영 / 정보전략 • 예상근거: 공공·민간 전 분야 DX 과제가 국가 아젠다로 격상. 국가 AI 도입률 목표를 설정하고 공공부문 AI 도입을 80%까지 끌어올리려는 정책적 흐름 과 연동되어 출제 가능성 높음.