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[Python] Numpy

NumPy는 Python에서 수학적 계산을 효율적으로 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 배열 연산, 행렬 계산, 통계 등 다양한 기능을 제공합니다. NumPy를 활용한 예시 코드를 3가지와 함께 설명하겠습니다.1. 배열 생성과 기본 연산NumPy 배열은 Python의 기본 리스트보다 더 효율적이고 빠르게 수학적 연산을 처리할 수 있습니다. 아래 코드는 NumPy 배열을 생성하고 간단한 수학적 연산을 수행하는 예시입니다.import numpy as np# 1D 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 2D 배열 생성arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 배열 간 덧셈 연산arr3 = arr1 + 10# 배열 곱셈 (각각의 요소에 2를 곱함)ar..

카테고리 없음 2024.11.23

TCP 전송계층 프로토콜

Ⅰ. TCP 전송계층 개념가. TCP의 정의- OSI 7계층의 4계층으로 네트워크를 상호 연결시켜 정보를 전송할 수 있도록 하는 프로토콜의 집합 나. TCP 특징3-way handshakeSyn, Syn/Ack, Ack를 통한 양방향 세션 생성 및 접속 유지흐름제어전송 송도 향상 및 네트워크 호스트간 패킷 흐름 제어를 위한 슬라이딩 윈도우 알고리즘 사용혼잡제어신뢰성 향상을 위해 네트워크 대역폭 혹잡에 따른 AIMD(Additive Increase / Multicative Decrease), 빠른 재전송, 빠른 회복 알고리즘 사용 다. TCP 주요 기능주요 기능설명연결 제어- TCP 사용하는 동안 두 종단 응용 프로그램 사이에 가상회선 생성- 송수신 제어용 비트 ACK, SYN, FIN 활용하여 연결 제어..

모바일 엣지 컴퓨팅

Ⅰ. 초저지연을 위한 모바일 엣지 컴퓨팅의 개요가. 모바일 엣지 컴퓨팅의 정의- 이동통신 기지국에 대용량 클라우드 기술을 적용하여 컨텐츠를 사용자와 가까운 위치에서 제공, 모바일 코어망의 혼잡을 최소화하는 기술 나. 모바일 엣지 컴퓨팅의 특징특징설명근접성- 서비스 제공 MEC 서버가 RAN 통해 1Hop 거리 연결- 사용자 디바이스 정보 수집하여 서비스 개선저지연- 사용자와 MEC 서버간 가까운 거리로 서비스 대기시간 감소위치인식- 가까운 거리에서 사용자 움직임 예측 및 네트워크 환경 변화 예측지리적 분포- MEC 서버는 기지국에 위치하여 이동하는 사용자에게 서비스 제공 Ⅱ. 모바일 엣지 컴퓨팅의 플랫폼 구조 및 구성요소가. MEC 구조나. MEC 구성요소구분구성요소설명MEC 호스팅 인프라하드웨어 자원-..

서비스 프리미티브 (Service Primitive)

Ⅰ. 서비스 프리미티브의 개념- OSI 7 계층 및 TCP/IP의 상위 계층과 하위 계층의 서비스 요구, 지시, 응답, 확인을 통한 계층 간의 통신 기능 Ⅱ. 서비스 프리미티브의 계층 간 통신 및 신호 종류가. 서비스 프리미티브의 계층 간 통신 나. 서비스 프리미티브의 신호 종류 신호역할설명요구서비스 이용- 서비스 개시 요구- N+1 -> N 계층 간 통신지시서비스 제공- 서비스 개시 된 표시- N -> N+1 계층 간 통신응답서비스 이용- 지시에 의해 서비스 수행 표시- N+1 -> N 계층 간 통신확인서비스 제공- 응답에 의해 서비스 수행 표시- N -> N+1 계층 간 통신- 서비스는 인접 층간의 SAP으로 전달되며 하위 계층은 서비스 이용자, 상위 계층은 서비스 제공자 역할

디지털 헬스케어

Ⅰ. IT 기술을 결합한 의료서비스, 디지털 헬스케어의 개념- 정보통신기술과 의료기술을 접목하여 언제 어디서나 비대면으로 예약, 문진, 진단, 진료 등이 가능한 의료서비스 Ⅱ. 디지털 헬스케어의 종류 및 기술요소가. 디지털 헬스케어의 종류종류설명원격 의료- 환자와 의사가 원격 서비스로 임상 데이터 교환 및 진료모바일 헬스- 건강 관리 앱, 모바일 웨어러블 기기로 개인 건강 관리보건의료분석학- 환자의 의료 자료 수집해 개인 맞춤 치료 제공 서비스디지털 보건의료시스템- 디지털 저장된 환자건강 정보를 의료기관과 교류하는 시스템 나. 디지털 헬스케어의 기술 요소기술설명요소바이오 빅데이터 플랫폼- 헬스케어 서비스와 빅데이터 관리 분석 플랫폼- 유전자 데이터 수집 분석스마트 건강관리- 모바일 앱, 웨어러블 기기로 ..

[Python] Matplotlib

Matplotlib은 Python에서 데이터 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다. 데이터를 그래프나 차트 형태로 시각화하는 데 사용되며, 다양한 유형의 차트를 지원합니다. 여기서는 Matplotlib을 사용하여 자주 사용되는 3가지 차트 예시를 소개하고 각각의 코드와 함께 설명해 드리겠습니다.1. 선 그래프 (Line Plot)선 그래프는 데이터의 추세를 시각적으로 표현하는 데 유용합니다. 일반적으로 시간에 따른 변화를 나타내거나 연속적인 데이터를 시각화할 때 사용됩니다.예시 코드:import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]# 선 그래프 그리기plt.plot(x, y, label="..

AIaaS (AI as a Service)

Ⅰ. 인공지능 클라우드 서비스, AIaaS 개념- AI를 활용하기 위해 필요한 데이터 수집, 알고리즘, AI 모델 등의 작업 전체를 하나의 클라우드 서비스로 제공하는 서비스 Ⅱ. AIaaS의 특징 및 유형가. AIaaS의 특징구분설명구현성- 개발 기술 부족으로 인공지능 서비스 개발 못하는 사용자에게 이미 구현된 서비스 API 제공편의성- 클라우드 플랫폼의 인공지능 서비스를 단순 불러와 사용 가능운영효율성- 클라우드 사용한 만큼 지급 정책으로 낭비되는 비용 감소접근성- 사용자는 단말 기기 제한 없이 클라우드 서비스 이용 가능 나. AIaaS의 유형유형설명인지 컴퓨터 API- 코딩 없이 AI 기반 기술 및 서비스를 API로 제공- 지능형 검색, 번역 기능 등머신러닝 프레임워크- 데이터 작업 없이 인공지능 엔..

엣지 컴퓨팅

Ⅰ. 초연결 시대의 클라우드 단점 보완, 엣지 컴퓨팅 개념- 기존 중앙 데이터 처리 방식인 클라우드의 한계 보완을 위해 컴퓨팅 시스템의 맨 끝 단말 장치에 가까운 곳에서 데이터가 처리되는 시스템 나. 엣지 컴퓨팅의 개념도 및 특징가. 엣지 컴퓨팅의 개념도 나. 엣지 컴퓨팅의 특징특징설명시간 효율성- 가까운 단말 또는 스토리지에서 데이터 처리로 시간 감소비용 절감- 대규모 중앙 IDC 불필요, 데이터 사용요금 감소네트워크 신뢰성 향상- 가까운 곳에서 데이터 송수신으로 네트워크 문제 예방 Ⅲ. 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 비교분류엣지 컴퓨팅클라우드 컴퓨팅아키텍처- 컴퓨팅 리소스와 데이터가 로컬에 저장, 처리되는 분산 아키텍처- 데이터가 데이터 센터에 저장, 인터넷 통해 액세스되는 중앙 집중식 아키텍처지연 ..

FEC(Forward Error Correction) / BEC(Backward Error Correction)

Ⅰ. 네트워크 통신오류제어 방식 FEC와 BEC 개념 비교전진오류수정(FEC)수신측에서 오류를 검출/복원 할 수 있도록 송신시 오류 복구 위한 잉여 비트 추가 전송하는 방식후진오류수정(BEC)수신측에서 데이터에 오류가 발생할 경우 송신측에 오류 사실을 알리고 재전송하여 복원하는 방식 Ⅱ. FEC와 BEC의 오류 제어 방법가. FEC의 오류 제어 방법구분설명예시블록 부호화- 데이터를 일정 블록 단위로 묶어서 블록마다 부호화와 복호화를 수행- Hamming Code- Reed-Solomon Code- BCH Code비블록 부호화- 부호화 과정에서 현재의 입력 신호와 과거 입력 신호를 함께 활용- Convolutional Code- Turbo Code 나. BEC의 오류 제어 방법구분설명예시오류 검출- 송신측..

RPA (Robotics Process Automation)

Ⅰ. 로봇을 통한 업무 자동화 솔루션, RPA의 개요가. RPA의 정의- 반복적인 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화하는 솔루션으로 인적 자원과 시간을 필요로하는 단순 작업을 효율화하는 시스템 나. RPA의 특징- 비용 절감: 사람이 하는 단순 작업을 로봇이 자동화 처리- 업무 생산성 향상: 24시간 자동화 처리, 빠른 처리 속도- 품질 향상: 사람에 의해 발생하는 단순 오류 제거- 확장성: 업무량 증가 및 변동에 유연한 대응 가능 Ⅱ. RPA 개념도 및 적용 과정가. RPA 개념도 나. RPA 적용 과정절차수행 내용도입 목표 설정RPA 통해 이루고자 하는 목표 KPI 설정개념 검증RPA 적용 가능한 업무인지 검증자동화 흐름 정의자동화 적용 워크 플로우 분석업무 패턴 레코딩실제 업무 방식에 대한 학습업..

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