전체 글490 초보자를 위한 파이썬 200제 예제문제 풀이를 통한 파이썬 학습 주말에만 학습을 했던 관계로 몇개월이 지나 앞에 부분이 기억이 나지 않아 반복 학습을 했습니다. 초보가 학습하기에는 무난한듯 합니다. 2022. 10. 30. APEC CBPR 인증심사 1. APEC CBPR 인증심사의 개요 가. APEC CBPR 인증심사의 정의 -APEC 프라이버시 보호 원칙을 기반으로 기업의 개인정보보호체계를 평가하여 인증하는 글로벌 인증제도 나. APEC CBPR 인증심사의 특징 -(신뢰도 제고) 대외적으로 개인정보 보호체계를 갖추었음을 대외적으로 알려 기업의 신뢰도 제고 -(비용 절감) 제휴사, 수탁사 선정 시 대상 기업의 개인정보보호 수준을 확인하기 위한 비용과 시간 절감 -(국외 이전 처리) CBPR 인증 기업의 경우 보호 수준을 인정하여 이전 허용 -(자율 인증) 국가/기업의 CBPR 인증 참여는 자율적이며 각국별 CBPR 인증 효용을 최대화할 수 있는 다양한 정책 채택 가능 -(공신력 강화) CBPR 인증을 이행할 수 있는 법제도적 환경을 갖춘 국가에서만.. 2022. 10. 21. '암호화' 망분리 기술 인정 여부 전면 재검토...논란 확산에 타당성 재검토 https://www.etnews.com/20221013000194?mc=ns_002_00001 '암호화' 망분리 기술 인정 여부 전면 재검토...논란 확산에 타당성 재검토 정부가 공동주택 세대간 망분리 기술에 암호화 포함 여부를 원점에서 재검토한다. 암호화를 망분리 기술로 볼 수 없다는 의견을 중심으로 논란이 확산하자 적합성을 다시 판단하기로 했다. 과 www.etnews.com 2022. 10. 14. 클라우드 네이티브 애플리케이션 가. 클라우드 네이티브 접근 방식의 이점 구분 특징 설명 효율성 증가 DevOps, CI/CD, Agile 자동화된 도구, 클라우드 서비스, 현대적 설계 문화를 활용하여 확장 가능한 애플리케이션 신속 구축 비용 절감 운영 비용 절감 도입 시 물리적 인프라를 조다랗고 유지관리하는데 필요한 투자가 불필요 가용성 보장 복원력 가용성 배포 용이 복원력이 뛰어나고 가용성이 높은 애플리케이션 구축 가능 기능 업데이트로 인한 가동 중지 시간 미발생 -클라우드 네이티브라는 클라우드 제공 모델에서 제공하는 분산 컴퓨팅을 활용하기 위해 애플리케이션을 구축 및 실행하는 개념 -클라우드 네이티브 앱은 클라우드가 제공하는 확장성, 탄력성, 복원성, 유연성을 활용하도록 설계 및 구축 나. 클라우드 네이티브 애플리케이션 정의 -독.. 2022. 10. 14. 공공분야 오픈소스 개발 확대 국가 특징 설명 EU CERN ESA FIWARE BigDataStack SONGO eSignature LEOS eurostat Joinup 20년 유럽 디지털 혁신을 위한 새로운 오픈소스 전략 발표 오픈소스 개발 역량 고도화 (단순 활용에서 디지털 전환으로 고도화) 유럽정책과 연계된 오픈소스 현안 논의 주도 오픈 소스 협력을 통한 유럽 정책 현안 해결 지원 다국가로 구성되어 있어 행정 서비스의 호환성 제공을 위해 오픈소스 활용 미국 GSA DoD NASA 16년 IT 예산 절감을 위해 SW 재활용성을 강화하기 위해 연방 소스코드 정책 발표 공공 분야 오픈소스 개발 확대 (개발하는 SW의 20% 공개) GSA, DoD, NASA 등 일부 기관은 오픈소스 개발 적극 추진 중국 홍기 리눅스 깃티 아ㅏ폴로 패.. 2022. 10. 12. '가트너 애널리스트가 말하는' 클라우드 전략 수립 5대 과제 구분 설명 1. 클라우드 의사 결정 프레임워크 개발 -기업을 서비스 소비자로 대하는 클라우드 의사 결정 프레임워크를 개발 -공통의 의사 결정 프레임워크가 있으면 어디에서 클라우드 서비스를 소비해야 하고 소비하지 않아야 하는지에 대한 기업의 전략을 확인 가능 -보안, 위험, 비용, 이득 등의 요소를 일관적으로 고려 -기업이 클라우드 서비스를 소비할 때와 소비하지 않을 때를 결정하는 일관된 프레임워크를 제공 -새로운 프로젝트가 생길 때마다 개별 팀과 기획 그룹이 자체적인 기준을 활용해 클라우드 서비스 문제를 결정 2. 클라우드 운영 모범 사례 구축 -사용례에서는 클라우드 서비스의 안전 확보, 관리, 통제를 해결해야 하는 문제 등이 제기 -클라우드 컴퓨팅을 위한 모범 사례를 통해 각 운영 분야의 기존 아키텍처.. 2022. 10. 7. 주목 받는 AI 기술 (ITFIND 22.09.28) 가. 대형 언어 모델 (LLM) -방대한 텍스트 데이터를 기반으로 훈련하여 사용자와 대화가 가능한 딥러닝 1) 구글 -다양한 주제에 대해 사용자와 채팅할 수 있는 람다 발표 -G-mail, Docs, 구글 드라이브, 검색 엔진 등 적용 예정 2) 마이크로소프트, 페이스북 등 -GPT-2, GPT-3 언어 모델 활용 나. 강화 학습 -데이터 과학자가 의사 결정 및 보상 기반 교육에 중점을 둔 기계 학습 분야 -환경에서 학습하고 보상을 최대화하기 위해 행동 조정하며 학습 -데이터 과학, 게임, 로봇, 금융 거래 등에서 널리 사용 다. Generative AI -샘플 데이터로부터 인공물의 디지털 표현을 학습하고 원본과 비슷하지만 똑같지 않은 독창적이고 사실적인 창작물을 생성하는 기술 -2022년 대표 전략 기.. 2022. 10. 5. 해양분야에서 활용되고 있는 인공지능/빅데이터 기술 해양분야에서 활용되고 있는 인공지능/빅데이터 기술 가. 지도학습 기반 해양분야 활용 구분 기술 설명 이상수온 예측 LSTM 기반 대용량 수온 데이터를 딥러닝 모델에 트레이닝시켜 이상 수온을 사전에 예측 선박 오토파일럿의 자이로스코프 신호 잡음 최소화 MLP 이용 경제적 선박 운항을 실현하기 위한 기술 최적의 조타각 설정, 불필요한 연료 소모 감소 나. 비지도학습 기반 해양분야 활용 구분 기술 설명 선박 접안 안전성 평가 AIS 데이터 이용 K-means 기반 선박의 방충재 접안 시 안정성 정량 평가 선박 운항 패턴 분석 DBSCAN 원격 무인 운항 도입 대양 항해 시의 무인 운항은 많은 연구가 있는 반면에 연안 항해는 연구 부족 2022. 9. 28. 민주화 학습 (Democratized Learning) 1. 민주화 학습 (Democratized Learning)의 개요 가. 민주화 학습 (Democratized Learning)의 정의 -계층구조의 분산학습시스템으로 많은 클라이언트가 참여하여 더 좋은 학습 성능을 갖도록 다수결의 원칙을 준용한 학습 방법 나. 민주화 학습 (Democratized Learning)의 특징 -(다수 클라이언트) 많은 클라이언트가 참여하여 채택한 학습모델이 적은 수의 클라이언트가 참여하여 도출한 학습모델보다 더 좋은 학습 성능 -(다수결 원칙) 민주화 사회에서 채택하고 있는 다수결의 원칙을 준용하여 계층적으로 구성 2. 민주화 학습 (Democratized Learning)의 개념도 및 구성요소 가. 민주화 학습 (Democratized Learning)의 개념도 나. 민주.. 2022. 9. 14. 연합학습 (Federated Learning) 1. 연합 학습 (Federated Learning)의 개요 가. 연합학습의 정의 -분산된 로컬 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 다양한 장치, 기관 등에서 독립적으롤 데이터를 처리하는 기술 나. 연합학습의 특징 -(구글) 차세대 AI 학습 방법으로 제시한 모델 -(엣지 단말), 다양한 엣지 단말에 적용이 가능한 학습 모델, -(정보보호), 데이터 보호가 필요한 의료, 금융, 스마트 홈 등 영역에 적용 가능 2. 연합학습의 개념도 및 구성요소 가. 연합학습의 개념도 -엣지 컴퓨팅 기술의 발전과 대용량의 데이터가 지속적으로 증가 나. 연합학습의 구성요소 구분 기술 설명 엣지 컴퓨팅 엣지 컴퓨팅 방식 활용 단말 데이터 학습 하이브리드 컴퓨팅 연산처리를 중앙에 아닌 개인 단말에서 처리 영지식 증명 알고리즘 완전.. 2022. 9. 14. 기댓값의 개요 1. 기대값 가. 기댓값의 정의 정의 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값 어떤 확률적 사건에 대한 평균의 의미 Y의 기대값 E(Y) 나. 기대값의 성질 2. 분산 가. 나. 분산의 성질 2022. 9. 8. 확률의 개요 1. 확률의 정의 -어떤 사건의 발생에 대해 장래 발생의 비율을 수치로 표현한 것 과거의 발생률 미래의 발생률 비율 확률 -어떤 특정 사건이 일어날 가능성을 0~1사이의 값으로 표현 -확률이 0에 가까우면 어떤 사건이 일어날 가능성이 낮고, 1에 가까우면 일어날 가능성이 높음 2. 고전적 확률과 통계적 확률 가. 고전적 확률 조건 우연실험에서 일어날 수 있는 경우가 N가지로 유한 각각의 경우가 일어날 가능성이 모두 동일 어떤 사건 A가 일어날 수 있는 경우가 M가지일 경우 사건 A가 일어날 확률 P(A) = M/N 고전적 확률의 한계 일어날 수 있는 경우가 모두 알려져 있고 각각의 사건이 일어날 가능성이 모두 동일한 경우에 적용 실제 문제에서는 조건을 만족하지 못하는 경우가 자주 발생 -과학적 실험이나 .. 2022. 9. 8. 표본이론 기초 1. 표본조사의 개요 가. 표본조사의 정의 -모집단을 잘 대표할 수 있는 조사단위의 일부만을 조사하는 것 -전수조사가 불가능하거나 전수조사가 가능하지만 비용, 시간 등의 면에서 표본조사가 선호되는 경우에 사용 -전수조사란 모집단(통계 집단)을 구성하는 조사단위를 전부 조사하는 것 나. 표본조사의 장점 - (경제성), 조사비용이 전수조사에 비해 적게 듦 -(신속성), 신속한 정보를 적시에 얻을 수 있음 -(정확성), 표본조사를 하게 되면 표본오차가 발생하나 전수조사보다 비표본오차가 작게 발생 -(심도 있는 조사), 인구주택총조사는 20개 항목은 전수 조사하고 나머지 50개 항목(전수조사항목 20개, 추가 항목 30개)은 표본조사로 심도 있는 조사 가능 -(파괴검사), 자동차 안전도 검사나 전구 수명 등 측.. 2022. 8. 29. 개인정보위, ‘개인정보의 기술적·관리적 보호조치 기준 해설서’ 개정 1) 소기업이 아닌 경우에도 침입 차단·탐지 시스템으로 공개용 소프트웨어와 클라우드 서비스 등에서 제공하는 보안서비스 활용 가능 2) 고시 개정사항을 반영해 ‘바이오정보’ 용어를 생체정보와 생체인식정보로 구분 안내 2022. 8. 26. 가설검정 이해 가설검정과정 이해 o 1인 가구의 생활비가 N (μ=170, σ=10)을 따르는 것으로 알려짐 하지만 최근 생활비가 170만원보다 커졌다고 하는 반론이 제기되어 검정하려고 함 임의표존 1인 가구 25명 임의 추출 25명 기본정보 (표본 평균 x바는 174만원, 표본표준편차 s=9만원) 유의수준 5%로 수행 1. 가설 수립 (가설) - 귀무가설 Ho : μ170 ***Point - 가설은 모집단의 관한 입장이므로 x바가 아닌 μ를 사용 - 귀무가설에만 등호(=) 사용 2. 기각역 결정 - 기각역은 유의수준과 관련된 값 - 유의수준 : 귀무가설이 참일때 귀무가설을 기각할 최대 확률 - 귀무가설이 참이라는 전제 하에 특정값(기각치)을 넘으면 귀무가설을 기각하겠다는 규칙 (기각역 결정 시 핵심: 1) 귀무가설이.. 2022. 8. 26. 가설검정 1. 가설검정 -통계분석은 우리가 알고자 하는 내용에 대해 모집단을 다 조사해야하지만 그럴 수 없어서 표본을 추출하게 되고 표본으로부터 계산된 통계량들을 근거로 모집단 판단 - 기초통계 분석방법: 독립표본 t-test, 대응 2표본 t-test, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 - 기초통계 분석방법 적용 방법 파악과 출력 결과 해석에 어려움 - 출력된 결과 해석 방법 - 귀무가설과 대립가설 구분 기호 설명 귀무가설 H0 차이가 없다 관계가 없다 -별다른 문제가 없는 한 나타날 것으로 예상되는 현상에 대한 기존 입장 대립가설 H1 귀무가설에 대한 반대 입장 -귀무가설에 상반된 입장 -형태에 따라 '단측검정'과 '양측검정'으로 구분 *** 연구문제에 대한 가설 예시: 남학생들의 평균성적이 여학생보다 높다. o.. 2022. 8. 26. 표본추출분포의 이해 1. 표본추출분포 - 모집단에서 확률적으로 추출된 표본으로부터 산출된 통계량을 따르는 확률분포 표본추출이 독립적으로 무한히 반복되는 상황에서 통계량은 일정한 확률 분포를 따르게 되는 것 * 전국의 만19세 남자의 키 평균 μ과 표준편차 λ인 정규분포를 따르는 경우 임의의 100명 추출하면 100명의 표본 평균은 모평균μ으로 기대됨 (임의 표본평균은 기대되는 값과 동일한 값이 될 수도 있고 아닐 수도 있음) - 모집단에서 추출된 100명의 평균들은 모평균μ 근처 값에 주로 있을 것이며 모평균보다 큰 값도 작은 값도 존재 - 100명의 표본평균을 가능한 한 모든 경우를 조사해보면 이들의 분포는 모평균이 μ인 정규분포를 따른다고 알려짐 - 표본평균의 '표준오차'는 모든 경우의 100명의 표본평균이 다른지를 나.. 2022. 8. 26. 정규분포와 표준정규분포 1. 정규분포 - 가우스분포 - 많은 분야에서 연속형 변수로 나타나는 현상을 표현하는 분포로 자리 잡음 - 가운데가 높고 좌우대칭적인 형태 - 중심을 나타내는 평균과 산포를 나타내는 표준편차가 형태를 결정 - 정규분포를 따른다고 가정하는 것은 평균을 중심으로 좌우대칭적인 형태의 종모양 함수를 의미 - Y축이 상대도수밀도인 히스토그램의 모습을 종모양의 함수로 표시 (면적 100%, 비율 1로 표기), (상대도수밀도 = 상대도수/계급구간의 폭) - 어느 지역의 1인 가구의 생활비 정규분포로 가정한 경우, 생활비는? 생활비를 평균 170만원, 표준편차 20만원일 때, o 이 지역에 있는 1인 가구의 약 68%의 생활비는 150만원에서 190만원 (평균으로부터 1-표준편차 작거나 큰 경우) o 190만원 이상 .. 2022. 8. 26. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 28 다음
