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Ⅰ. 개인 정보 보호, PET의 개념- 개인 식별 가능 데이터를 무단으로 사용할 수 없도록하여 데이터 보호 원칙을 구현하는 수단 Ⅱ. 개인정보보호 강화 기술 주요 유형구분유형설명데이터 난독차분 프라이버시- 데이터 노이즈 적용합성 데이터 생성- 완전히 새로운 데이터 생성영지식 증명- 정보 노출하지 않고 검증데이터 암호화동종 암호화(HE)- 텍스트 공개하지 않고 연산 수행신원 기반 암호화(IBE)- 개인키 활용 암호화다자 연산(SMPC)- 분산 컴퓨팅으로 연산 과정 보호HASH 암호화- 단방향 암호화순서보존 암호화- 데이터 순서 보존 암호화형태보존 암호화- 데이터 형태 보존 암호화인공지능연합학습(FL)- 중앙 데이터 저장소에서 데이터 관리분산 분석- 프라이버시 보호 기계학습데이터 관리 시스템책임 시스템- 데..

Python의 requests 모듈은 HTTP 요청을 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. requests를 사용하면 API와 상호작용하거나 웹 페이지에서 데이터를 가져오는 작업이 간편해집니다. 아래는 requests 모듈을 사용하는 3가지 예시와 함께 설명입니다.1. GET 요청 예시GET 요청은 웹 서버로부터 정보를 받아오는 데 사용됩니다. 예를 들어, 특정 URL에서 데이터를 요청할 때 사용됩니다.import requests# GET 요청을 보낼 URLurl = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"# GET 요청 보내기response = requests.get(url)# 응답 상태 코드 출력print("Status Code:", respon..

Python에서 MySQL을 다루는 방법을 보여주는 3가지 예시 코드와 설명을 드리겠습니다. Python에서 MySQL을 다루기 위해 주로 사용되는 라이브러리는 mysql-connector-python, PyMySQL, MySQLdb 등이 있습니다. 여기서는 mysql-connector-python 라이브러리를 사용하여 예시를 보여드리겠습니다.먼저, mysql-connector-python을 설치해야 합니다. 이를 위해 아래 명령어를 사용할 수 있습니다: pip install mysql-connector-python  1. MySQL 데이터베이스 연결 및 데이터 조회 import mysql.connector# MySQL 서버와 연결conn = mysql.connector.connect( host="..

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..

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..

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-..

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

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 ..

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="..

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..