I. 영상 내 사물 인식, R-CNN(Region-based CNN) 입력 영상 내 사물 인식을 위해 사물의 영역 탐지 및 사물 특징 추출, 분류 CNN 기반 신경망 알고리즘 II. R-CNN의 구성도 및 구성요소 가. R-CNN의 구성도 ① 이미지 입력 ② 2000개 정도 Region Proposal 추출(Selective Search) ③ Cropping(자르기), Warping(크기 동일화), Feature 추출 ④ 각 Region Proposal Feature
I. 네트워크 호스트 간 패킷 흐름 제어, 슬라이딩 윈도우 가. 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 알고리즘의 개념 수신 측에서 설정한 윈도우 크기만큼 송신 측에서 확인 응답(ACK) 없이 전송할 수 있게 하여 흐름을 동적으로 조절하는 제어 알고리즘 윈도우에 포함되는 모든 패킷을 전송하고, 전송이 확인되는 대로 윈도우를 옆으로 옮겨(slide) 다음 패킷들을 전송하는 방식 나. 슬라이딩 윈도우의 특징 흐름제어 기법 – Transport Layer 제공 흐름제어 기법 연속 전송 – 응답을 기다리지 않고