I. CNN과 RNN의 융합 기술, CRNN 특징 추출과 시계열 모델을 통합하여 이미지에서 시계열 데이터를 인식하는 고성능 학습 모델 II. CRNN의 수행 절차 및 구성요소 가. CRNN의 수행 절차 Convolution Net. 최상부에서 출력된 Feature Sequence의 프레임 예측 위해 Recurrent Net. 사용 나. CRNN의 구성요소 구분 구성요소 설명 계층 요소 CNN – Feature Map, Pooling, Sampling
I. 회로 구조 변경 가능, PLD 가. PLD(Programmable Logic Device)의 개념 ASIC과 달리 제조 후 사용자가 내부 논리회로의 구조를 변경할 수 있는 집적회로 나. PLD의 장점 Total Cost 절감 – 컨트롤블록 조립, 수리/개발 비용 절감 Time To Market – 생산 시간 획기적 단축, 시장대응 확보 Risk 감소 – 생산 완료 직전까지 수정 가능 부품 절감
I. Polyglot 환경 빅데이터 분석, 람다 아키텍처 가. 람다 아키텍처의 개념 데이터 대상 분석 기능 수행 위해 배치, 스피드, 서빙 레이어로 구성된 데이터 분석 아키텍처 나. 람다 아키텍처의 특징 범용성, 확장성, 결함허용성 전송 지연최소화, 분석 결과 일관성, 성능, 확장의 균형, 정확성 다. 람다 아키텍처의 구성도 저장된 데이터를 일괄 처리하는 배치 레이어와 실시간 유입 데이터 처리용
I. 접근 통제와 유해 차단, NAC 가. NAC(Network Access Control)의 개념 사용자 및 장치가 네트워크에 접근 시 보안정책 준수 여부에 따른 네트워크 접근 통제 기술 나. NAC의 주요 특징 구분 주요 특징 설명 접근 통제 사용자 통제 – 내부 직원 역할 기반 접근 제어 장치 통제 – IP, MAC 기반 네트워크 장치 통제 유해 차단
I. WPAN 무선 통신 기술, Z-Wave 개념 IoT센서와 장치 제어 위해 저전력, 양방향 통신, Mesh Network 기반 WPAN 무선 통신 기술 특징 전파효율성 : 타 WPAN 기술보다 주파수 간섭 최소화 단말호환성 : 타 벤더 제품 APP Level에서 상호운용 II. Z-Wave 네트워크 구성 및 프로토콜 스택/구성요소 가. Z-Wave 네트워크 구성 네트워크 구성 구성요소 Controller –
I. 오감 인터넷, 멀티 모달 가. 멀티 모달의 개념 인터넷 환경에서 센서 정보 등 다양한 입력 요소를 통해 상호간 통신하는 인간 중심형 인터페이스 기술 나. 오감 별 센서종류 및 정보전송 방법 오감 센서 종류 정보 전송 방법 시각 광 센서 광 전도 소자, 이미지 센서, 카메라 청각 음향 센서 마이크로폰, 압전 소자, 진동자 촉각 진동,
I. 개발 생명 주기와 테스트의 관계, V-Model의 개요 가. V-Model의 정의 명세화된 기능이 올바르게 수행하는지 개발자나 시험자의 관점의 Verification(검증)과 사용자 관점의 Validation(확인)을 지원하는 Test Model 나. V-Model의 특징 특징 내용 추적성 보장 어느 단계에서 발생한 오류인지 추적성을 보장 확장성 폭포수 모델의 확장된 형태 신뢰성 높은 신뢰성을 요구하는 소프트웨어에 적용 II. V-Model의 개념도 및 단계