안녕하세요 

성균관대학교 의예과 25학번, 메가스터디 목표달성 장학생 21기 류성준입니다.

방학이 시작되고, 또 하반기로 들어서다보니 국어공부에서 모의고사 비중이 커지고 있는 학생들도 있을 것입니다.

기출로부터 멀어지고, 모의고사와 연계공부, 일간지만 반복적으로 풀다보면 

국어 실력이 향상된다는 느낌은 없고 눈알굴리기만 하는 것 같은 느낌이 들 때가 있죠.

오늘은 그럴 때에 다시 국어공부에 흥미를 느끼고, 스스로 생각하는 힘을 기를 수 있도록

2026 LEET 기술  지문 + <보기>문제 를 가져왔습니다.

(사실 어제, 지문과 해설을 첨부하는 것으로 하려고 했으나…

평소 문단별로 해설하는 방식으로 업로드하는 것이 좋을 것 같아 수정했어요)

난이도가 있으니, 꼭 먼저 풀어보고 제 해설을 들으며 복습해보길 바랍니다!

또, 칼럼을 읽으면서 기술 지문 <보기>문제를 어떻게 접근해야 할지 생각해보기 바랍니다~

지난 칼럼에 “국어 고정 백은 이런 지문도 다 이해해서 푸나요?”라는 댓글이 달렸었는데요

실전에서는 아무래도 해설만큼이나 깊이 있게 이해하며 문제를 풀긴 어렵죠. 

분명히 ‘이해’보다는 ‘눈알 굴리기’가 더 유리한 문제도 있고요.

오늘 제가 보여드린 해설은

실전의 풀이 과정 + 평상시 학습할 때 지문을 정리하고 사고를 확장해보는 방식

이라고 받아들여주시면 좋겠습니다.

BPMN은 ‘업무 프로세스를 시각적으로 표현하는 모델링 언어 표준’

DMN은 ‘의사결정을 명시적으로 모델링하는 표준’이라고 설명하고 있습니다.

낯선 키워드가 등장했으니, 개념 정의를 함께 표시해 두는 것이 좋겠습니다.

처음 정의에 따르면, 업무 처리 과정은 BPMN이, 의사결정과 관련된 사항은 DMN이 모델링하게 됩니다.

DMN이 별도로 개발된 이유는, 복잡한 의사결정을 BPMN만으로는 효과적으로 관리하기 어렵기 때문이라고 합니다.

하지만 DMN 역시 전략적 의사결정을 처리하는 데에는 한계가 있다고 합니다.

전략적 의사결정의 예시들을 살펴보면, 단순한 모델링만으로 표현하기엔 복잡하고 정형화하기 어려운 경우가 많다는 걸 알 수 있죠.

그렇기 때문에 DMN은 정해진 절차와 규칙에 따라 반복적으로 수행되는, 일상적인 운영 의사결정을 자동화하는 데에 더욱 효과적이라고 합니다.

국어에 감각이 있는 학생이라면, 이어지는 내용에서 DMN의 구체적인 모델링 과정이 소개되고, 지문에서는 “은행의 대출 승인 결정” 과정이, 문제나 <보기>에서는 “보험회사의 보험금 결정” 과정이 예시로 등장할 것이라는 점을 미리 예측해볼 수 있을 거예요.

(이런 “감”은 평가원 지문을 자주 접하며 의식적으로 생각하다보면 생겨요)

기존에도 의사결정과 관련된 로직은 존재했지만, 이를 애플리케이션 수준에서 직접 구현하는 방식이었습니다.

이러한 방식은 가시성이 낮고, 로직이 복잡해질수록 구현의 난이도가 높아지는 단점이 있었습니다.

또한 유연성이 떨어져 변화가 생겼을 때 즉각적인 반영이 어렵다는 문제도 있었죠.

DMN은 이러한 기존 방식의 한계를 보완하기 위해 등장한 표준이라고 볼 수 있습니다.

이제부터는 본격적으로 DMN 모델링의 실제 구성에 대해 살펴보게 됩니다.

DMN 모델링에서는 두 가지 주요 구성요소인 의사결정 요구 다이어그램(DRD)과 의사결정 로직을 작성합니다.

이제 이어지는 내용에서는 각각이 어떻게 작성되는지, 그리고 어떤 역할을 하는지를 구체적으로 설명해줄 것입니다.

DRD(의사결정 요구 다이어그램)를 이해하기 위해서는 먼저 <그림 1>을 함께 살펴보며 관련 문단을 읽는 것이 좋습니다.

그림을 보면 ‘이자율’, ‘신청금액’, ‘월소득’이 입력 데이터로 사용되고,

‘수익성 결정’, ‘리스크 결정’, ‘대출 승인 결정’은 의사결정 노드로 표현되어 있습니다.

그리고 이들 사이의 관계는 화살표로 연결되어 있어, 전체적인 의사결정 구조가 시각적으로 잘 드러납니다.

 “은행의 대출 승인 결정” 과정 예측 성공 🐶

입력데이터 뿐만 아니라, 의사결정 노드의 결과로 생성된 데이터도, 상위 노드의 입력으로 전달된다고 합니다.

의사결정 로직은 의사결정 테이블의 형태로 세부 규칙을 작성하게 되며, 이를 표현하는 언어로는 FEEL이 사용된다고 합니다.

구체적인 예시는 옆의 <그림 2>를 참고하면 더욱 이해하기 쉬울 것입니다.

행과 열의 구조를 이해하고 있으면 <그림 2>를 더욱 쉽게 읽을 수 있습니다.

<그림 2>를 살펴보면, 각 규칙(규칙 1, 2, 3, 4, 5)은 행( - )으로 나열되어 있고, 조건(이자율, 신청금액)과 결과(수익성)는 각각 열( | )로 구분되어 정의되어 있습니다.

이러한 구성 방식은 복잡한 의사결정을 체계적이고 일관되게 표현하는 데에 효과적입니다.

<그림 2>에서는 이자율과 신청금액 두 가지 항목이 조건으로 설정되어 있어, 조건 열이 두 개 이상인 경우에 해당합니다.

이처럼 조건이 여러 개일 때는, 각 조건을 AND 연산으로 연결하여 하나의 논리값을 판단하게 됩니다.

※ 논리 연산자에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

• AND(그리고): 모든 조건이 참일 때만 전체가 참입니다.

• OR(또는): 조건 중 하나라도 참이면 전체가 참입니다.

앞서 말한 것처럼, 조건 열이나 입력 셀에는 FEEL 언어를 사용하여 조건식을 작성합니다.

이때 사용되는 조건식은 크게 문자열 값의 단순 비교, 숫자의 크기 비교, 숫자 구간 설정 등으로 나눌 수 있습니다.

즉, 이 세 가지는 서로 구분되는 조건 표현 방식임을 알아두면 좋겠습니다.

<, >=와 같은 기호는 값의 크기를 비교하는 연산자로, 이는 숫자의 크기 비교에 해당합니다.

한편 [p..q]와 같은 표기법은 경곗값을 포함하는 숫자 구간을 의미하며, 이는 숫자 구간 조건을 나타냅니다.

숫자 구간 작성법을 알려주었습니다.

<그림2>를 보면, 규칙 1과 규칙 2의 ‘신청금액’ 조건 칸에 - 표시가 되어 있습니다.

이 - 표시는 해당 조건이 항상 참으로 간주됨을 의미합니다. 

즉, 해당 규칙에서는 ‘신청금액’ 조건을 고려하지 않는 것이며, 이자율 조건만으로 판단이 이뤄진다는 뜻입니다.

이제 각 규칙을 자연스럽게 해석해 봅시다. AND 연산 잊지말고요!!

• 규칙 1: “이자율이 2% 미만이면 수익성은 ‘하’”

(신청금액: - 이므로, 어떤 금액이든 참이라는 의미입니다.)

• 규칙 2: “이자율이 5% 이상이면 수익성은 ‘상’”

• 규칙 3: “이자율이 2% 이상 5% 미만이고, 신청금액이 천만 원 미만이면 수익성은 ‘하’”

• 규칙 4: “이자율이 2% 이상 5% 미만이고, 신청금액이 천만 원 이상 1억 원 이하이면 수익성은 ‘중’”

• 규칙 5: “이자율이 2% 이상 5% 미만이고, 신청금액이 1억 원 초과이면 수익성은 ‘상’”

(이 다섯 개 규칙을 종합적으로 보면, 모든 경우의 수를 빠짐없이 포괄하도록 규칙이 구성되어 있음을 알 수 있습니다.

 다시 말해, 어떤 입력이 들어오더라도 반드시 하나의 규칙에는 해당되도록 설계되어 있다는 점이 특징입니다. 

여기까지 생각해봤다면 very good 🐶 )

<그림2> 상단에는 ’적중 정책’이 명시되어 있습니다. 지문에 따르면, 여러 규칙이 동시에 만족되는 상황이 존재할 수 있으며, 이때 어떤 규칙을 적용할지를 결정하는 방식이 곧 ‘적중 정책’입니다.

DMN에서 기본적으로 사용하는 적중 정책은 ‘유일’입니다. 

이는 오버랩을 허용하지 않고, 언제나 오직 하나의 규칙만이 만족되도록 설계하는 방식입니다. 

→ 따라서 <그림2>의 의사결정 테이블에서 ‘유일’ 정책이 설정된 것은 규칙들이 서로 겹치지 않게 설계되어 있다는 것을 의미하며, 이 지점이 바로 지문 독해의 핵심 포인트 중 하나입니다.

지문에서는 ‘오버랩’이라는 용어가 명시적으로 정의되어 있지는 않지만

문맥상 둘 이상의 규칙이 동시에 만족되는 경우를 뜻하는 것으로 추론할 수 있습니다.

이러한 오버랩 상황에서는 ‘유일’ 정책이 적용되지 않으므로, 다른 적중 정책이 필요하게 됩니다. 

대표적인 두 가지 정책은 다음과 같습니다:

‘최초’ 정책

→ 위에서부터 규칙을 차례로 적용해 가장 먼저 만족되는 규칙 하나만 적용하는 방식입니다. 규칙 순서에 따라 결과가 달라질 수 있다는 특징이 있습니다.

‘우선순위’ 정책

→ 각 규칙에 사전에 부여된 우선순위 값에 따라, 여러 규칙이 동시에 만족되더라도 우선순위가 가장 높은 규칙 하나만 적용하는 방식입니다.

(글을 잘 읽는 수험생이라면, 여기서 이 적중 정책과 오버랩 상황이 문제로 출제될 수 있음을 예측할 수 있을 것입니다. 왜냐면, 지문에서는 '유일' 정책 사례만 나왔으니, 다른 적중 정책 사례가 문제에서 나오지 않겠어요? 출제자가 의미없이 작성하는 문단은 없습니다! 반드시 문제풀이에 쓰여요 🐶)

문제 6번을 함께 풀어봅시다.

예상했던 대로, 이번 문항에서는 DMN을 활용해야 하는 사례가 <보기>로 제시되었고, “보험회사의 보험금 결정”이라는 예측 역시 정확히 맞아떨어졌습니다. 🐶

우선 단계 1에 따라 DRD를 작성해보겠습니다.

이어서, 단계 2에 따라 의사결정 테이블을 구성해봅시다.

조건에는 ‘자동차 가격’과 ‘자동차 출력’이 들어가고, 결과는 ‘자동차 유형’이 되겠습니다.

규칙 행은 총 4개로 구성될 수 있겠고, 다음과 같은 내용이 될 것입니다.

작성한 규칙들을 살펴보면, 하나의 조건 집합은 반드시 하나의 규칙에만 해당되므로, 이 경우의 적중 정책은 ‘유일’이 될 수 있겠습니다.

다음으로는 문제의 단계 3입니다.

단계 2와 마찬가지 방식으로 의사결정 테이블을 작성해봅니다.

마지막 문단에서 아직 사용되지 않은 정보가 남아 있는 점을 고려할 때

이 테이블은 ‘유일’ 정책이 적용되지 않는 경우일 가능성이 높습니다. 

이 점에 주목하면서 작성해보겠습니다.

우선 표를 완성한 뒤, 각 조건 집합이 하나의 규칙에만 해당되는지를 점검해봅니다.

여러 사례를 떠올려보던 중, 특히 마지막 D 조건에 주목해보니, ‘운전 경력 3년 이하의 스크랩카’가 규칙 A(규칙2,3 중 규칙 2)와 규칙 D(규칙1)를 동시에 만족하는 예외적인 상황임을 확인할 수 있었습니다.

그러나 지문에서는 스크랩카의 경우, 운전 경력과 무관하게 항상 위험도가 1이라고 명시하고 있으므로

해당 조건을 담고 있는 규칙 D(규칙1)에 우선순위를 부여하면 문제없이 해결됩니다. 

즉, 같은 조건을 만족하는 규칙이 여러 개 존재하더라도

우선순위 기준에 따라 한 규칙만 선택된다면 DMN에서 문제없이 처리할 수 있다는 뜻입니다.

(3년 이하의 럭셔리카는 조건2,3 둘다 해당되지만, 결과는 같으니 굳이 또다른 우선순위로 설정하진 않았습니다.)

따라서 이 의사결정 테이블의 적중 정책은 ‘우선순위’로 설정되어야 합니다.

(다른 적중 정책의 경우가 있을 수도 있지만, 가장 간단하게 떠올릴 수 있는 경우를 만들어봤어요~)

이러한 과정을 적절하게 수행했는가는, 곧 지문을 얼마나 정확히 읽었는지를 판단하는 기준이 됩니다. 특히 마지막 문단의 내용을 대충 넘겨읽었다면, ‘적중 정책’에 대한 이해가 부족해져 위와 같은 추론 과정을 이끌어내기 어려웠을 것입니다.

 

물론 실전 시험 상황에서 방금과 같은 사고 과정을 모두 따라가기란 쉽지 않을 수 있습니다. 

하지만 적어도 학습하는 순간만큼은, 문제를 푼 뒤 반드시 ‘정리’의 시간을 가져야 합니다. 

그 과정에서, 해설지를 보기 전에 스스로 다시 생각해보며 논리의 흐름을 재구성해보는 연습이 꼭 필요합니다.

 

정답을 맞췄다 하더라도, 대충 감으로 풀어낸 경우와 위처럼 정확한 독해와 추론 과정을 통해 도출한 경우는 전혀 다른 공부입니다. 

이런 정교한 사고의 경험이 쌓이면 그것이 실력이 되고, 나아가 자신감과 독해력으로 이어집니다.

 

이런 방식으로 공부를 해야 국어 공부가 조금씩 흥미로워지기도 합니다. 

어렵다고 피하지 말고, 적어도 문제를 정확히 ‘해설’할 수 있을 정도까지는 스스로 정리하고 마무리해보세요.

위의 해설 과정을 바탕으로 선지 ①번부터 ④번까지는 비교적 간단하게 풀이할 수 있습니다.

정답은 ④번입니다.

지문에서는 분명히 “숫자의 크기 비교”와 “숫자 구간”을 구분하여 서술하고 있습니다. 따라서 단계 2의 Ⓒ가 요구하는 ‘자동차 출력 조건식'과, 단계 3의 Ⓑ가 요구하는 ‘운전 경력 조건식'은 숫자 구간이 아니라, 숫자의 크기 비교에 해당합니다.

즉, 단순히 값의 크기를 비교하는 연산자(<, >= 등)와, [p..q] 형식으로 나타내는 숫자 구간을 동일하게 인식하면 안 된다는 것이지요. 이 부분을 혼동했다면, 정답을 고르기 어렵게 느껴졌을 수도 있습니다.

(참고로 저 역시 문제를 처음 풀 때는 수학시간에 배웠던 내용을 떠올리며, ‘a 초과’ 같은 조건을 ]a..∞]처럼 구간으로 표현할 수도 있지 않나? 하는 쓸데없는 고민을 하기도 했습니다. 하지만 이런 경우에도 중요한 건 지문에 맞춰 읽는 자세입니다. 지문에서 명확히 구분했다면, 그 기준에 따르는 것이 정답을 고르는 핵심이겠지요.)

문제의 ⑤번 선지입니다.

해설을 올리기 전에, 제가 구성한 풀이가 맞는지 확인하고자 인터넷을 검색해보았지만

2026 LEET 문제 특성상 아직 해설이 거의 올라오지 않았고

일부 올라온 해설들도 제 기준에서는 핵심 근거가 부족해 보였습니다.

예를 들어, 어떤 해설에서는 “규칙 Ⓐ는 운전 경력과 자동차 유형이 포함되므로 두 조건 모두가 들어간 규칙을 작성해야 한다”고만 했는데, 이건 충분한 설명이 되지 않죠. OR 이니까요.

⑤번 선지는 적중정책이 ‘유일’인 경우를 묻고 있습니다.

따라서, 제가 위에서 작성한 의사결정 테이블처럼 규칙 Ⓐ를 규칙2와 규칙3으로 나누는 방식은 ‘유일’ 정책 하에서 사용할 수 없습니다.

왜냐하면, 이 경우엔 아래와 같은 중복 적용(오버랩) 상황이 발생합니다.

• 운전 경력 3년 이하의 스크랩카는 규칙1과 규칙2를 동시에 만족하고,

• 운전 경력 3년 이하의 럭셔리카는 규칙2와 규칙3을 동시에 만족하게 되죠.

이처럼 하나의 사례가 두 규칙에 동시에 해당되면, 적중정책을 ‘유일’로 둘 수 없습니다.

그렇다면 규칙 Ⓐ를 어떻게 수정해야 적중정책을 ‘유일’로 설정할 수 있을까요?

가장 핵심적인 수정은 규칙2의 자동차 유형 조건식을 - 로 두지 않고, 패밀리카와 스포츠카로 명시하는 것입니다.

이렇게 하면 다음과 같은 분리가 가능합니다.

• 스크랩카는 규칙1에만 해당되고,

• 럭셔리카는 규칙3에만 해당되므로,

모든 조건 조합이 오직 하나의 규칙에만 대응하게 됩니다. 

이로써 ‘유일’ 정책이 가능해지는 것이죠.

따라서 우리는 ⑤에서 말하는 바대로

규칙 Ⓐ를 작성할 때에는 운전 경력 조건식과 자동차 유형 조건식이 모두 포함된 규칙을 적어야 함을 알 수 있습니다.

*

물론 이 해설 역시 완전히 확정된 정답 해설은 아닐 수 있고, 나중에 오류가 발견될 수도 있겠지만

출제자의 의도를 고려했을 때 가장 합리적인 해석이라고 생각됩니다.

특히, 입력 셀에 쓰인 - 기호가 조건식인지 아닌지를 판단할 때

지문만 보면 조건식처럼 보이지만, 문제 해결 과정에서의 사고 흐름을 고려하면

‘조건식이 아닌 상태’로 해석하는 것이 더 자연스럽습니다.

또한 선지에서 “Ⓓ를 고려하여”라는 표현이 강조된 이유도

단순히 Ⓓ항목을 포함하라는 뜻이 아니라, 적중정책이 ‘유일’이라는 조건 아래에서 

조건 중복이 발생하지 않도록 신중히 설계하라는 의미로 받아들여야한다고 봅니다.

궁금한 점이 있다면 댓글에 남겨주세요!

글로 풀이하기가 너무 까다로워서 ㅠㅠ 영상으로도 준비해볼게요