I. Offline 매장, O4O 가. O4O(Online for Offline)의 개념 온라인 기업의 고객 정보와 자산 기반 오프라인 사업영역 확대 새로운 비즈니스 창출 플랫폼 나. 기존 O2O와 O4O의 차이점 O2O O4O – Online과 Offline 연계를 통한 결제, 배송 서비스 – Online 정보기반 Offline 영역확대, 신규 Biz 플랫폼 II. O4O 필요 요소 및 활용 사례 가. O4O
I. 최적 Policy 수립, MDP 개념 필요성 이산시간 확률제어 과정으로, 상태, 행동 및 전이확률 기반 최적의 의사결정 정책 을 탐색하는 강화학습 기법 – 인공지능 판단 정책 필요 – 최적 의사결정 탐색 – AI 자율적 학습 필요 – 최적화 문제 도구로 활용 II. MDP의 전이도/구성요소 및 알고리즘 가. MDP의 전이도/구성요소 전이도 구성요소 – S: 상태의
I. 다수결 안전장치, TMR 가. TMR(Triple Modular Redundancy)의 정의 동일한 3개 모듈 중 하나의 모듈 오류 시 나머지 2개 vote에 의해 결정하는 결함허용시스템 나. TMR의 특징 특징 설명 안전 무결성 – 삼중화 기법으로 운영의 연속성 제공 높은 가용성 – 시스템 작동 동안 고장 모듈 교체 가능 다른 벤더 제품 – 3개 모듈 서로 다른 벤더
I. DDL, DML, DCL, 데이터베이스 언어 가. 데이터베이스 언어의 개념 데이터 정의, 조작, 제어를 통한 데이터베이스 구축 및 사용자와 데이터베이스 간 통신수단 II. 데이터베이스 언어의 종류 가. 데이터 정의 언어 (DDL: Data Definition Language) – DB구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB 구축, 수정 목적으로 사용하는 언어 구성요소 설명 CREATE – Schema, Domain, Table,
I. 공인인증서의 개요 가. 공인인증서의 개념 특정 공개키가 특정 사용자에 결합을 증명 위해 인증기관 발행 X.509 기반 전자 문서 나. 공인인증서의 특징 특징 설명 전자서명 – 개인키(서명 생성)와 공개키(검증)로 구성 PKI 방식 – X.509 전자문서 기반 클라이언트 인증 방식 보안성 – 인증기관의 인증서 발급, 검증으로 신뢰적 폐쇄성 – 플러그인 설치, 특정 기관만 인증서 발급
I. IoT장치 H/W 공격 기법 H/W 공격 기법 설명 부채널 공격 – H/W 전자기파, 전력 소모량 변화 분석 – 전자기파의 경우 원거리 취득가능 메모리 추출, 복제, 변경 – 암호화 연산 과정 메모리 노출 가능 – PCI 카드 이용 메모리 데이터 추출 역공학 기반 버스 프루빙 – 칩 패키징 층 제거 → 분석 → 공격 – 물리적 접근
I. 자연어 인터랙션 플랫폼, 대화형 플랫폼 음성, 문자 등 자연어 인식기반 가상비서, 챗봇과 같은 서비스를 제공하는 자연어 인터랙션 플랫폼 II. 대화형 플랫폼 구성도 및 주요 기술 가. 대화형 플랫폼 구성도 나. 대화형 플랫폼 구현을 위한 주요 기술 구분 기술 요소 세부 기술 대화 입출력 STT, TTS – 가우시안 필터기반 음성 변환 OCR, CRNN –
I. 소프트웨어의 뼈대, Software Architecture 가. 소프트웨어 아키텍처(Software Architecture)의 정의 SW 컴포넌트들과의 관계를 정의한 시스템 구조로, 컴포넌트들 간의 상호관계를 설계하고 전개하기 위한 지침과 원리 나. 소프트웨어 아키텍처의 특징 특징 내용 간략성 이해하고 추론할 수 있을 정도의 간결성 유지 추상화 시스템의 추상적인 표현을 사용(복잡도 관리) 가시성 시스템이 포함해야 하는 것들을 가시화, 청사진 II. 소프트웨어 아키텍처
I. 기업의 사회적 책임과 공유가치 창출, CSR, CSV 가. CSR과 CSV의 개념 CSR CSV 기업이 창출한 이익의 일부를 이용하여 기업의 사회적 책임을 수행하는 활동 기업의 이익을 추구하면서 부가적으로 사회적 공유가치를 창출하는 활동 나. CSR과 CSV의 관계 배타적 관계 – CSR과 CSV 간 전혀 다른 개념 해석 포함적 관계 – CSV를 CSR의 긍정적 효과로 해석
I. 인간의 학습 과정 모방, 기계 학습 대량의 데이터를 지도/비지도, 강화 학습 등을 통해 문제의 해답을 찾아내는 기법 지도학습(Supervised Learning) 비지도학습(Unsupervised Learning) 강화학습(Reinforcement Learning) 준지도학습(Semi-Supervised Learning) II. 지도 학습과 비지도 학습의 개념 지도 학습 비지도 학습 – 입출력이 쌍으로 구성된 학습 예제로부터 맵핑하는 함수 학습 형태 – 목표값 없이 입력값으로 공통 특성을 파악하는 귀납적