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정보관리기술 337

반응형 웹 디자인(Responsive Web Design, RWD) / ①

문제1) 반응형 웹 디자인 답) 1. N_Screen 환경에 최적화된 UI 구현, 반응형 웹의 개요 가. 반응형 웹(Responsive Web)의 정의 사용자의 다양한 디바이스 환경에 따라 해상도나 화면이 최적화된 환경으로 자동 변환되는 기술 소스 코드 상에서 화면폭을 감지해 적절한 레이아웃이 나오도록 CSS를 교체하는 기법 나. 반응형 웹의 부각 이유 서비스 사용자 측면 서비스 제공자 측면 N-Screen 환경에서 다양한 디바이스 환경에서 동일한 사용자 환경의 품질 요구 웹 표준 준수를 통한 오픈 웹 지향 OSMU(One Source Multi Use)를 통한 서비스 구축 및 유지보수 비용 절감 2. 반응형 웹 디자인 3가지 패턴 주요패턴 구성도 상세설명 유동형 (Mostly Fluid) 유동형 패턴은..

파이썬(Python)의 특징 및 자료형(Data Type)

문제1) 파이썬(Python)의 특징 및 자료형(Data Type)을 설명하시오. 답) 1. 프로그래밍 언어의 변화와 파이썬의 개요 S/W의 사용목적과 H/W의 발달에 따라따라, 프로그래밍언어도 변화 및 발전함발전함 파이썬 개념 1990년 암스테르담의 귀도 반 로섬이 개발한 인터프리터 언어로서언어로서,배우기 쉬워 교육용 언어로 많이 사용되다가 현재는 데이터 분석 및머 신러닝의 사용범위가 확대되고 있는 언어임언어임 2. 인터프리터 형식언어, 파이썬의 특징 가. 파이썬의 특징 특징 설명 인터프리터 언어 실행 시마다 소스 코드를 한 줄씩 기계어로 번역하는 방식 배우기 쉬운 언어 문법 자체가 아주 쉽고 간결하며 사람의 사고체계와 매우 닮음 동적 데이터 타입 데이터타입에 관계없는 일반화된 코드 작성 가능 메모리 ..

JAVA / ①

문제3) 자바(Java) 언어의 AWT와 SWING 답) 1. 자바 GUI(Graphical User Interface기술의 개요 개념 이미지 혹은 그래픽을 이용하여 메뉴, 화면을 구성하고 입력 도구를 이용해 사용자가 편리하게 사용하는 인터페이스 제출도 유형 AWT(Abstract Window Toolkit), SWING 2. 자바 GUI 기술의 AWT와 SWING 가. AWT(Abstract Window Toolkit) 설명 구분 설명 개념 자바의 GUI 프로그래밍을 위해 OS의 컴포넌트를 그대로 사용한 도구 주요 컴포넌트 Frame, Panet, Applet, Dialog, Window 특징 각 운영체제에서의 구현이 쉬움 각 OS 별 최소한의 공통 기능을 wrapper로 구현해 제한적 기능을 제공 일..

모델옵스(ModelOps) / ①

문제2) 모델옵스(ModelOps) 답) 1.기계학습과 생명주기의 효율적 관리, ModelOps의 개요 가. ModelOps의 정의 기계학습 모델과 운영(operation)을 결합한 용어로 기계학습(ML) 모델의 거버넌스와 생명 주기 관리를 효과적으로 관리하고 운용하는데 초점을 맞춘 방법론 나. ModelOps의 등장배경 학습모델 자동화 모델을 학습하고 배포하는 과정은 대부분 전문가의 수작업에 의존하여 자동화 필요 Mash Up 데이터옵스(DataOps), 데브옵스(DevOps)와 결합하여 기존 서비스에 기계학습(ML) 기능을 쉽게 연동 가능 2. ModelOps의 개념도와 기술요소 가. ModelOps의 개념도 ModelOps는 AI모델이 생성되는 방식에 관계없이 비즈니스를 효과적으로 관리 나. Mod..

데이터옵스, 데브옵스

문제 6) 데이터옵스(DataOps)와 데브옵스(DevOps)에 대하여 다음을 설명하시오. 1) 데이터옵스와 데브옵스의 비교 2) 데이터옵스 아키텍처 및 주요 기술 답) 1. 자동화 프로세스를 지원하기 위한 x 옵스 개요 정의 자동화를 지원하고 기술 및 프로세서의 중복을 줄이는 엔터프라이즈 기술 스택을 구축을 목표로 실행하는 방법론 x 옵스중 데이터 관리와 소트프웨어 개발에 적용하여 DataOps와 DevOps 활용 증가 2. 데이터옵스(DataOps)와 데브옵스(DevOps) 비교 가. 데이터옵스와 데브옵스의 개념 비교 구분 데이터옵스 (DataOps) 데브옵스 (DevOps) 개념 조직 전체의 데이터 관리자와 데이터 소비자 간의 데이터 흐름의 커뮤니케이션, 통합 및 자동화를 개선하는 데 중점을 둔 협..

지능정보화 기본법 / ①

문제5) 지능정보화 기본법 답) 1. 데이터/인공지능 산업생태계 강화, 지능정보화 기본법의 개요 가. 지능정보화 기본법의 개념 지능정보화 관련 정책의 수립ㆍ추진에 필요한 사항을 규정함으로써 지능정보사회의 구현에 이바지하고 국가 경쟁력을 확보하며 국민의 삶의 질을 높이는 것을 목적으로 하는 법률 나. 지능정호봐 기본법의 개정이유 선제적 대응 4차 산업혁명에 따른 사회ㆍ경제적 변화에 선제적으로 대응하기 위한 범국가적 추진 체계 구축과 기술혁신을 위한 규제체계 정비가 필요 패러다임 변화 인공지능, 데이터, 5G 등 첨단기술의 혁신적 발전으로 초연결ㆍ초지능 기반의 4차 산업혁명 패러다임에 접어듬 정보통신 경쟁력 강화 정보통신 분야의 경쟁력을 지속적으로 유지ㆍ발전시키기 위해서는 정부와 민간의 역량을 모아 가장 효..

데이터 3법과 마이데이터사업

문제4) 개정된 ‘데이터 3 법’이 국회를 통과한 후에 데이터를 활용한 클라우드, IoT 등 여러 산업 군에서의 혁신과 신사업 개발 속도가 빨라지고 있다. 4 차 산업혁명시대에 핵심 자원인 데이터를 좀 더 원활하게 이용할 수 있도록 ‘데이터 3 법’과 마이데이터사업 관련하여 다음을 설명하시오.(단, ‘데이터 3 법’은 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법을 통칭함) 가. ‘데이터 3 법’ 개정 배경과 주요 개정 내용 나. 마이데이터 사업의 개념 및 산업별 주요 제공정보 범위 다. 마이데이터 사업의 활성화 방안 답) 1. 데이터 3 법 개정 배경과 주요 개정 내용 가. 데이터 3 법 개정 배경 개정 배경 여러 산업군의 혁신, 신사업개발을 위해 양질의 데이터를 활용이 사업성공에 필수 요소 데이터 관리, ..

인공지능 윤리기준 / ①

문제2) 정부의 인공지능 윤리기준(과학기술정보통신부 2020.12.23)에서 제시한 인공지능의 3대 기본원칙 및 10대 핵심요건 답) 1. 인공지능(AI) 윤리기준의 정의 인간성을 위한 인공지능 구현을 목표로 인공지능의 모든 개발과 활용 과정에서 지켜야 할 3대 기본원칙과 10대 핵심요건을 주된 내용으로 하는 과학기술정보통신부가 제안한 인공지능 윤리기준. 2. 인공지능(AI) 윤리기준의 3대 기본원칙 및 10대 핵심요건 가. 인공지능 윤리기준의 3대 기본원칙 3대 기본원칙 설명 인간 존엄성 원칙 인간은 신체와 이성이 있는 생명체로 인공지능을 포함하여 인간을 위해 개발된 기계제품과는 교환 불가능한 가치가 있음 인공지능은 인간의 생명은 물론 정신적 및 신체적 건강에 해가 되지 않는 범위에서 개발 및 활용 인..

디지털세(Digital Tax)

문제3) 최근 경제협력개발기구 ( 에서 2023 년부터 부과하기로 합의한 디지털세의 내용과 의미 및 전망에대하여 설명하시오 답) 1. 다국적기업 증세 디지털세 Digital Tax) 의 개요 세계 경제의 국제화와 디지털화로 다국적 IT 기업을 중심으로 수익창출과 과세권의 불일치 문제가 국제적 이슈로 부상하였으며 이를 해결하기 위해 OECD/G20 포괄적 이행체계는 디지털 경제에 대한 글로벌 과세체계 확립을 위한 4 년 간의 다자 협의 끝에 2021 년 10 월 디지털세 도입 최종 합의 시장의 디지털화에 따른 조세의 공평성과 투명성에 대한 시대적 요구에 부응하기 위한 것으로 크게 시장소재국에 과세권 배분과 글로벌 최저한세라는 두 가지 P illar 로 구성 되어 있음 2. 디지털세(Digital Tax) ..

가설검증

문제3) 한 공장에서 스마트 팩토리(Smart Factory) 적용을 통한 생산시간 단축을 확인 하려고 한다. 기존 공정에서의 제품 생산시간이 정규분포를 따르며 평균이 30분, 표준 편차가 5분인 것으로 알려져 있다. 스마트 팩토리가 적용된 공정의 제품에 대한 생산 시간을 49개 랜덤 추출하여 관측한 결과 평균이 28.5분이었다. 스마트 팩토리가 적용된 공정의 생산시간이 표준편차가 5분인 정규분포를 따른다고 할 때, 스마트 팩토리를 통해 생산시간이 단축되었는지 가설을 설정하고 검정 하시오. (단, 유의수준 5%, Z0.005=1.645) 답) 1. 통계 추론 분야에서의 가설 검정의 개요 가. 가설 검정의 개념(Testing hypothesis) 통계 추론 분야에서 가설 검정은 표본에 담긴 정보를 이용하여..

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