次のテストケース設計方法を何と呼ぶか。

　読み込んだデータが正しくない時、エラーメッセージを出力するかどうかをテストしたい。
プログラム仕様書を基に、正しくないデータのクラスを識別し、その中から任意の一つのデータ
を代表として選んだテストケースとした。

（ア）原因結果グラフ

（イ）限界値分析

（ウ）同値分割

（エ）分岐網羅

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・デストケース設計法

　プログラム内部の処理をブラックボックス化し、プログラムへの入力とそれに応じた出力によって、
機能をテストする方法を、ブラックボックステストという。ブラックボックステストを行う際には、
達成すべきすべての機能をテストできる効果的なテストデータが必要になる。そのテストデータを
作る手法として「因果結果グラフ」「同値グラフ」「限界値分析」がある。

（ア）原因結果グラフは、入出力データの種類と出力結果の関係をグラフによって表現し、その
　　　グラフを使ってテストケースを設定する。

（イ）限界値分析は、同値分割を更に展開させ同値クラスの境界に近いデータを入力するテスト
　　　方式。

（ウ）正しい。同値分割は、有効な値と無効な値と両方を入力してテストする方法。

（エ）分岐網羅は、プログラムの判定条件で、真と偽を少なくとも１回は実行するようにテスト
　　　ケースを作成する技法で、判定後の分岐のいずれかをとれば良いもの、これはホワイト
　　　ボックステストの１つ。

従って、正解は（ウ）。

答え（ウ)

　フールプルーフに該当するものはどれか。

（ア）更新の対象となるものをコピーして保存する。

（イ）入力したデータの取消し操作を行うことができないようにする。

（ウ）メニュー画面上の不適切な項目は、選択できないようにする。

（エ）利用者の操作内容をログとして保存する。

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・フールプルーフ

　フールプルーフ（fool proof)とは、「間違えないように」とか「誰でも扱える、ごく簡単な」と
いうような意味がある。つまりユーザが犯しやすい操作上のミスをあらかじめ想定し、ユーザが思い
もよらない使いかたをしたときでも安全で故障しない（ダウンしない）システム設計にすることをいう。
具体的には、メニュー画面上の不適切な項目を選択できないようにしたりすること。

　従って、（ウ）が正解。　　

答え（ウ)

　コンピュータグラフィックスの要素技術に関する記述のうち、適切なものはどれか。

（ア）アンチエイリアシングは周辺の画素と平均化演算などを施し、ギザギザを目立たなくする。

（イ）メタボールは物体表面の相互反射を放射エネルギー方程式から直接計算する。

（ウ）ラジオシティは光源から物体表面での反射屈折を繰り返し、最終的に視点に入る光源をすべて
　　　追跡して計算する。

（エ）レイトレーシングは物体や球やだ円体の集合で擬似的にモデル化する。

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・コンピュータグラフィックスの要素技術

　エイリアスとは、アナログ的な連続諧調値をデジタル的な離散値にサンプリングした場合に現れる、
もとのデータには、含まれない虚像を指す。アンチエイリアシングとは、生成された図形に含まれる
ジャキー（図形のギザギザ）を除去することをいう。これもエイリアシングの一種で、連続的なアナ
ログ値を、画面上のピクセルという離散的な値にマッピングする際に生じた虚像。

（イ）メタボールは３Ｄグラフィックのモデリング技法の１つ。

（ウ）ラジオシティは、３Ｄグラフィックで使われる照度分布の計算技法。

（エ）レイトレーシングは３Ｄグラフィックのレンダリング技法の１つ。

従って、（ア）が正解。

答え（ア)

　システムを構成する要素のうち、次の特徴をもつものはどれか。

（１）利用者から仕事を託され、ネットワーク内でその仕事を処理するのに必要な場所
　　　（サーバ）を自律的に巡って、仕事を片付ける。

（２）すべての仕事が終了した時点で利用者の下に返る。

（３）ネットワーク内に送出された後、返ってくるまで、利用者はネットワークにアク
　　　セスする必要はない。

（ア）エージェント

（イ）クライアント

（ウ）スクリプト

（エ）プロセス

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・システム要素

　エージェントとは、ユーザ（あるいはプログラム）がいちいち指示を与えるのではなく、場面に
応じて一連の作業を自動的に行うようなものを指す。

　従って、正解は（ア）。

答え（ア)

　データマイニングに関する説明として、適切なものはどれか。

（ア）基幹業務のデータベースとは別に作成され、更新処理をしない時系列データの分析を主目的
　　　とする。

（イ）個人別データ、部門別データ、サマリーデータなど、分析者の目的別に切り出され、カスタマ
　　　イズされたデータを分析する。

（ウ）スライシング、ダイシング、ドリルダウンなどのインタラクティブな操作によって多次元分析
　　　を行い、意志決定を支援する。

（エ）ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量な蓄積されているデータから
　　　顧客購買行動の法則などを探し出す。

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・データマイニング

　　鉱山から鉱石を掘り出すことをマイニングと言う。データマイニングとは、蓄積した膨大なデータ
　の中から、意味のある相関関係や法則などを発見する技術。またニューラルネットワークとは、
　神経回路網という意味で、人間の脳の構造の複雑な思考をまねて、パターン認識などの処理を行う
　ことになる。

（ア）データウエアハウスの説明。

（イ）ＯＬＡＰの説明。

（ウ）ＯＬＡＰの基本操作の説明。

　従って、正解は（エ）。

答え（エ)