I. 차세대 친환경 전력시스템, 스마트 그리드 가. 스마트 그리드의 개념 기존 전력망에 정보통신 기술을 접목하여 전력망의 신뢰성, 효율성, 안전성을 향상시키고, 전력의 생산 및 소비정보를 양방향/실시간으로 처리하여 에너지 효율을 최적화하기 위해 제안된 차세대 전력망 기존 아날로그 기반 전력시스템과 디지털 기반 정보통신기술 결합 나. 스마트 그리드의 특징 특징 설명 소비자 참여 – 소비자에 다양한 정보 제공 –
I. 컴퓨팅 패러다임 혁신, 양자컴퓨팅 등장배경 [기존 컴퓨팅의 한계] – 폰노이만 컴퓨팅 성능 한계 – 추론, 판단 연산 어려움 – 트랜지스터 집적률 한계 – 암호화 기법 안전성 한계 [양자컴퓨팅 등장배경] – Qubit 기반 성능한계 극복 – 인공지능 연산 최적화 – 칩 소형화 한계 극복 – PQC Suit B 알고리즘 필요 폰노이만 시스템 한계 극복 및
I. 인공신경망 맞춤형 ASIC, TPU 가. TPU(Tensor Processing Unit)의 개념 인공신경망 데이터 고속처리를 위한 맞춤형 ASIC 기반 인공신경망 데이터 처리 전용 하드웨어 나. TPU 부각 배경 2006년 맞춤형 H/W(ASIC, FPGA, GPU) 실행 프로그램 제한 2013년 인공신경망 패러다임은 계산요구량 / 필요성능 증가 이러한 요구 충족을 위한 GPU 증설은 과다 비용 발생 II. TPU 구성도 및
I. 시냅스를 모방한 저전력 컴퓨팅, 뉴로모픽칩 가. 뉴로모픽칩의 개념 인간 뇌의 뉴런-시냅스 구조를 모방하여 연산, 저장, 통신 기능을 융합한 다수의 저전력 코어 기반 칩 나. 뉴로모픽칩의 목적 연산, 저장, 통신 기능 융합 – 폰-노이만 구조의 CPU-메모리 방식 탈피하여 연산/저장/통신 기능 융합 뉴런 기반 인공지능 연산 – 인간 뇌의 뉴런을 모방하여 출력 데이터를 입력으로 받아 딥러닝
I. JVM 메모리 정리기능, Garbage Collection의 개요 가. GC(Garbage Collection)의 정의 JAVA 어플리케이션이 사용하지 않는 메모리를 자동으로 수거하는 JVM 메모리 할당 해제 기능 나. 메모리 정리 관련 JAVA와 C 언어의 차이 JAVA C – JVM의 Garbage Collection 자동 수행 – 자동 메모리 정리 heap영역 확보 – free() 로 수동 해제 필요 – 메모리 미해제 시
I. 차세대 스마트 그리드 에너지 저장장치, ESS 개요 가. ESS(Energy Storage System)의 개념 전력 에너지를 필요한 시기에 선택적/효율적으로 사용하기위해 생산된 전력을 저장/관리하는 시스템 나. ESS 적용 분야 및 역할 적용 분야 역할 전력 수급 안정화 – 유휴전력을 저장하여 피크 시간 공급 신재생 에너지 – 불연속 생성 전력 보관, 필요 시 공급 스마트 그리드 – 전력
I. 빌딩 에너지 관리 시스템, BEMS 가. BEMS (Building Energy Management System)의 개념 빌딩 내 에너지 관리 설비의 정보를 수집/분석하여 사용효율을 개선하는 에너지 관리 시스템(EMS) 나. BEMS의 특징 감응형 EMM 연동 플랫폼 – 에너지 소비 데이터를 수집, 분석, 처리하여 각 빌딩 낭비요소 탐색, 최적화 수행 EOM 지원 – 빌딩 에너지 소비 분석/평가 기반 최적화 –
I. 에너지 관리 시스템, EMS 가. EMS(Energy Management System)의 개념 ICT 및 제어 기술 기반 빌딩, 공장 등의 에너지 흐름과 사용 최적화 위한 통합 에너지 관리 솔루션 나. EMS의 적용 대상 II. EMS의 구성 및 구성요소 가. EMS의 구성 나. EMS의 구성요소 구성요소 세부 요소 설명 모니터링 시스템 -센서/계측기 – 운영S/W – 에너지 사용량 계측
I. 휴리스틱 기반, 경험 기반 테스트 가. 경험 기반 테스트의 개념 이전에 테스터가 다루었던 유사 어플리케이션이나 기술에서의 경험, 직관, 테스트의 기술 능력으로부터 테스트 케이스를 추출하는 기법 나. 경험 기반 테스트의 특징 공식적인 기법으로 다루기 어려운 특별한 케이스를 찾아 실행 테스트 경험에 따라 효율성 및 효과성의 정도 변동 가능 테스트 대상 소프트웨어에 대해 지식을 필요로 함
I. Side Effect와 Ripple Effect 제거, 회귀 테스트 가. 회귀 테스트의 개념 기존 오류 제거 및 수정에 따른 새로운 오류 발생여부를 확인하기 위해 수행하는 반복 테스트 기법 나. 회귀 테스트로 인해 검출되는 오류 Side Effect(부작용) – 오류 제거 및 수정이 이루어 졌으나 고려하지 못한 다른 결과가 발생하는 현상 Ripple Effect(파급효과) – 오류 제거 및 수정