1. 자연어 문장 생성, NLG (1) NLG (Natural Language Generation)의 개념 지식 기반이나 논리 형식과 같은 기계 표현에서 의미 표현으로 자연어 문장 생성 기술 (2) NLG의 특징 자연어 의미 표현 – 의미 표현에 대해 자연어 표현을 생성하여 자연어 인터페이스에 활용 가장 적합한 표현 선택 – 의미 표현에 대한 자연어 표현 후보 집합 중 가장 적합한 표현을 선택하여
1. 제안서 평가의 개념 개발 및 제품 구매 사업에 대해 입찰 업체의 제안 내용을 평가 항목 기반 평가하는 과정 ISMP 수행에 따라 작성된 제안요청서(RFP)를 기준으로 평가 2. 제안서 평가를 위한 주요 기준 (1) SW개발, 운영 및 유지보수, ISP 사업의 주요 평가 항목 및 기준 구분 평가 항목 평가 기준 전략 및 방법론 사업 이해도,
1. 내부 통제 모형, COSO 모델 (1) COSO (Committee of sponsoring Organizations of the Treadway Commission) 모델의 개념 여러가지 Compliance 개념을 전사적 관점으로 통합하여 Compliance 달성을 지원하는 통제 관리 Framework (2) Framework 구성 5 Components 3 Categories Entity/Process Level 2. COSO의 Framework 및 구성요소 (1) COSO의 Framework (2) COSO의 Framework 구성요소 구성요소 관련 요소
1. Hidden Parameter 추정, 은닉 마르코프 모델(HMM) (1) 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)의 개념 관측 불가능한 은닉 상태를 관측이 가능한 결과를 통해 모델링(모형화)하는 이중 확률론적 모델 (2) HMM 기반이 되는 마르코프 모델(MM)의 가정 특정 사건이 관측될 확률은 이전 시간 관측 결과에 의존하며, 상태를 직접 볼 수는 없음 2. 은닉 마르코프 모델의 기본 모델/유형과
1. Write-back 방식의 캐시 일관성 프로토콜, MESI (1) MESI의 개념 멀티 프로세서 환경에서 Write-back 쓰기 방식의 캐시 저장 시 캐시의 4가지 상태를 정의하는 일관성 유지 프로토콜 (2) MESI의 4가지 상태 상태 용어 설명 수정 상태 M (Modified) – 캐시 내 라인이 수정(주기억장치와 다름)되었으며, 해당 라인은 캐시에만 존재 배타 상태 E (Exclusive) – 캐시 내 라인이 주기억장치 내용과
1. 범용 분산 플랫폼, 스파크 (1) 스파크의 개념 디스크 I/O를 효율화하고 데이터 분석 작업에 용이한 인메모리 컴퓨팅 기반 데이터 분산처리 시스템 (2) 스파크의 특징 HDFS 사용 – 하둡의 파일시스템 기반 동작 직관적 이해 – 스칼라 기반 최소화 코드로 작성 RDD – RDD 단위로 데이터 연산을 수행 2. 스파크 구조 및 구성요소 (1) 스파크 구조
1. 국가 간 평가결과 상호 인증, CC (Common Criteria) (1) CC(Common Criteria) 인증의 개념 국가마다 상이한 평가 기준을 연동시키고, 평가결과를 상호 인증하기 위해 제정된 국제 평가기준 ISO/IEC 15408 국제 표준 (2) CC 인증 구성 체계 구분 구성 체계 설명 Part 1 CC 소개/일반 모델 – 구성요소, 활용방법(PP, ST) Part 2 보안기능 요구사항 – 보안 기능
1. oneM2M 장치 관리 기술, LWM2M (1) LWM2M의 개념 IoT 장치에 포함된 오브젝트, 리소스를 관리하는 CoAP 기반 관리, 서비스 프로토콜 (2) LWM2M의 특징 CoAP DTLS기반 – IoT 전송 프로토콜 CoAP 사용 – DTLS(Datagram TLS) 기반 보안기술 oneM2M 표준 – 다수 장치를 효율적으로 관리 – oneM2M 그룹에서 표준 기술로 채택 2. LWM2M 구조 및 인터페이스
1. 인간의 언어 이해, NLU (1) NLU의 개념 인간의 언어 이해 방법을 모방하여 자연어의 어휘/문장/문맥을 이해하는 자연어 이해 기술 (2) NLU 방법론 특징 인간 모방 – 인간 언어 이해 방법 모방한 자연어 이해 파이프 라인 – 어휘 → 구문 → 문맥 차례 인식 하이브리드 – 사전 + 패턴 분석, 기계학습 2. NLU의 구성도 및
1. 기회 향상, 위험 낮춤, 프로젝트 위험관리 개요 프로젝트의 부정적 사건의 확률과 영향을 낮추기 위해 위험을 계획/식별/분석/대응/통제하는 영역 2. 프로젝트 위험관리 절차 체계적인 프로젝트 위험관리를 위해 절차대로 위험 관리 필요 절차 투입물 도구/기법 산출물 위험관리 계획수립 – 프로젝트 관리계획 – 프로젝트 헌장 – 이해관계자 등록부 – 기업 환경 요인 – 조직 자산 – 분석