I. 생각으로 컴퓨터 제어, BCI 가. BCI (Brain Computer Interface)의 개념 인간의 두뇌와 컴퓨터를 직접 연결해 뇌파를 통해 컴퓨터를 제어하는 인터페이스 기술 나. BCI의 장단점 장점 단점 – 생체신호 측정 비용 저렴 – 비침습형의 경우 인체 무해 – 실시간 뇌파 정보 제공 – 직관적인 인터페이스 – 비침습형은 잡파 혼입 – 침습형은 외과시술 필요하며 부작용의 부담
I. 소프트웨어 테스트 국제 표준, ISO/IEC 29119 개념 필요성 체계적 S/W 테스트 절차와 원리/가이드 지원을 위한 SW 개발 생명주기 전 과정 Test 절차, 산출물 국제표준 – 테스트 체계 정립 – 테스트 표준 및 기준 – 테스트 자원 필요성 증대 II. ISO/IEC 29119 구성도와 세부 Part 가. ISO/IEC 29119 구성도 나. ISO/IEC 29119 세부 Part/주제
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
I. RNN 장기 의존성 문제 개선, LSTM 가. LSTM의 개념 개념도 개념 순환신경망의 장기 의존성 문제 해결하기 위해 셀 스테이트 기반 신경망 모델 나. 순환신경망의 장기 의존성 문제 RNN은 매번 Step마다 위 과정을 반복, 역전파 시 더 많은 곱셈 연산에 따른 경사 감소로 뒤 노드까지 영향 불가 Step t에서의 hidden layer : ht(ht-1Whh)Whh II.