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정보관리기술사/★ 128회 기출문제 풀이 ★57

(128 관리 3-6) 연합학습의 보안 및 프라이버시 보장형 기술 개인정보 보호를 위한 분산 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습 모델인 연합학습 (Federated Learning)에 대하여 아래 사항을 설명하시오. 가. 연합학습의 동작 원리 나. 연합학습의 주요 알고리즘 다. 연합학습의 보안 및 프라이버시 보장형 기술 멘토링 실제 시험을 봤다면 이 문제는 선택하지 않았을 겁니다. 제 전공이 AI 도 아니고, 선택해서 푼다해도 고득점을 예상하기 어려웠을 듯 합니다. 그러나, 연합학습에 대한 세부 내용은 잘 모를수 있어도, 관련 주요 용어에 대해서는 개념을 확실히 잡고 넘어가야 합니다. 주요 용어들은 1교시형으로 충분히 언제든지 나올수 있다고 생각합니다. 특히 보안 및 프라이버시 보장형 기술에 동형 암호가 있는데, 125회 정보관리기술사 1.. 2022. 8. 15.

(128 관리 3-6) 연합학습의 주요 알고리즘 개인정보 보호를 위한 분산 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습 모델인 연합학습 (Federated Learning)에 대하여 아래 사항을 설명하시오. 가. 연합학습의 동작 원리 나. 연합학습의 주요 알고리즘 다. 연합학습의 보안 및 프라이버시 보장형 기술 저도 블로그 포스팅하면서 공부하는 터라 오늘 제가 암기하고 싶은 내용은 FedSGD 1회 학습, FedAVG K회 학습입니다. (평균을 내려면 여러번 해야 겠죠... 그냥 제가 암기하는 방법입니다) 연합학습 주요 알고리즘 연합학습의 주요 알고리즘에는 FedSGD(Federated Stochastic Gradient Descent), FedAVG(Federated Averaging) 등이 있으며 다음과 같은 특징이 있다. (.. 2022. 8. 14.

(128 관리 3-6) 연합학습의 동작 원리 개인정보 보호를 위한 분산 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습 모델인 연합학습 (Federated Learning)에 대하여 아래 사항을 설명하시오. 가. 연합학습의 동작 원리 나. 연합학습의 주요 알고리즘 다. 연합학습의 보안 및 프라이버시 보장형 기술 연합학습 기기나 기관 등 여러 위치에 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서, 서로 협력하며 AI 모델을 학습할 수 있는 분산형 머신러닝 기법 연합학습 동작 원리 일반적으로 AI 모델을 만들기 위해서는 각 클라이언트(개인 기기, 개별 기관 등)가 보유한 데이터를 중앙서버에 모아서 일괄적으로 학습하게 된다. 반면, 연합학습에서는 클라언트 개별 데이터를 중앙서버로 전달하지 않고, 중앙서버의 AI 모델을 클라언트로 보내 각.. 2022. 8. 14.

(128 관리 3-5) 데이터 마이그레이션 검증 테스트 방법 데이터 통합 및 마이그레이션 프로젝트에서 데이터 무결성 목표를 달성하기 위해서는 데이터들의 정합성을 확보하고 신뢰도를 높이는 일이 매우 중요하다. 다음의 내용을 설명하시오. 가. 데이터 무결성(Integrity)과 정합성(Consistency)의 차이 나. 데이터 값(Value) 진단 프로파일링(Data Profiling)의 중점 분석 관점 다. 데이터 마이그레이션 검증 테스트 방법 멘토링 개념을 기술 할 때 문제 지문을 이용하는 방법이 있습니다. 데이터 마이그레이션 검증 테스트 시스템 전환 시 현재 시스템의 데이터를 새로운 시스템으로 마이그레이션 한 후, 무결성 목표를 달성하기 위해 데이터의 정합성을 확보하고 신뢰도를 높이기 위한 검증 테스트 데이터 마이그레이션 프로젝트의 테스팅 기법 어떤 두음인지는 .. 2022. 8. 12.

(128 관리 3-5) 데이터 값 진단 프로파일링의 중점 분석 관점 데이터 통합 및 마이그레이션 프로젝트에서 데이터 무결성 목표를 달성하기 위해서는 데이터들의 정합성을 확보하고 신뢰도를 높이는 일이 매우 중요하다. 다음의 내용을 설명하시오. 가. 데이터 무결성(Integrity)과 정합성(Consistency)의 차이 나. 데이터 값(Value) 진단 프로파일링(Data Profiling)의 중점 분석 관점 다. 데이터 마이그레이션 검증 테스트 방법 참고 자료 한국데이터산업진흥원 - 정보마당 | 조사·연구보고서 (kdata.or.kr) 한국데이터산업진흥원 블로그 데이터바우처, 그 기업이 궁금해? Q. 간단한 기업·사업 소개 부탁드립니다. A. "안녕하세요. 케어푸드 데크 전문회사 쿡플레이 대표 신민선입니다." 저희는 식사관리가 어려운 이들에게 www.kdata.or.kr.. 2022. 8. 11.

(128 관리 3-5) 데이터 무결성(Integrity)와 정합성(Consistency)의 차이 데이터 통합 및 마이그레이션 프로젝트에서 데이터 무결성 목표를 달성하기 위해서는 데이터들의 정합성을 확보하고 신뢰도를 높이는 일이 매우 중요하다. 다음의 내용을 설명하시오. 가. 데이터 무결성(Integrity)과 정합성(Consistency)의 차이 나. 데이터 값(Value) 진단 프로파일링(Data Profiling)의 중점 분석 관점 다. 데이터 마이그레이션 검증 테스트 방법 개념을 정확히 알아야 비교가 가능한데 무결성과 정합성의 개념은 아래와 같습니다. 무결성 - 데이터 값이 정확하고 완전한 상태 - 테이터의 정확성과 일관성을 유지하고 보증하는 특성 - 무결성을 지키는 것이 데이터 모델링의 최고 목표 정합성 - 데이터의 올바른 유무와 상관없이 데이터들의 값이 서로 일치하는 상태 - 비정규형을 사.. 2022. 8. 11.

(128 관리 3-4) 공공SW 사업수행 중 과업 변경에 대한 적정성 판단 평가 기준 공공소프트웨어 사업의 계획단계에서 사업의 확정 및 사업 기간의 적정성 평가를 위한 검토항목과 사업수행 중 과업 변경에 대한 적정성 판단 평가 기준에 대하여 설명하시오. 과업변경의 적정성 판단 기준 과업변경의 적정성 판단 기준은 ① 법령 개정 등 법 · 제도의 변경에 따른 과업 변경 ② 기술적 · 정책적 환경 변화 등에 따른 과업 변경 ③ 수 · 발주간에 사업비 또는 사업기간 조정없이 가능하다고 합의한 경미한 과업 변경입니다. 참고 자료 공공SW사업 과업심의 가이드('22.4) 를 참고 했으며, 세부 내용은 링크의 원본 파일을 참고해 주시기 바랍니다. 매뉴얼ㆍ가이드라인 및 기타 | SWIT 소프트웨어산업정보시스템 2022. 8. 10.

(128 관리 3-4) 공공SW 사업 계획단계에서 사업 확정 및 사업기간 적정성 평가위한 검토 항목 공공소프트웨어 사업의 계획단계에서 사업의 확정 및 사업 기간의 적정성 평가를 위한 검토항목과 사업수행 중 과업 변경에 대한 적정성 판단 평가 기준에 대하여 설명하시오. 문제를 잘 읽어야 할 듯 한데 .. 우선 제가 첫번 째 항목 풀이를 위해 이해하는 바는 계획단계에서 사업의 확정 위한 검토항목과 계획단계에서 사업 기간의 적정성 평가를 위한 검토 항목에 대한 질의입니다. 참고 자료 공공SW사업 과업심의 가이드('22.4) 를 참고 했으며, 세부 내용은 링크의 원본 파일을 참고해 주시기 바랍니다. 매뉴얼ㆍ가이드라인 및 기타 | SWIT 소프트웨어산업정보시스템 매뉴얼ㆍ가이드라인 및 기타 | SWIT 소프트웨어산업정보시스템 공공SW사업 과업심의 가이드('22.4) o 제목: 공공SW사업 과업심의 가이드('22... 2022. 8. 9.

(128 관리 3-3) STPA 개념 및 위험분석 방법 최근 시스템이 복잡해지고 안전(Safety)이 중요시되면서 다양한 위험분석 방법이 적용 되고 있다. 다음을 설명하시오. 가. 전통적 위험분석 기법인 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis), HAZOP(Hazard and Operability Analysis)의 특징 및 한계점 나. STPA(System Theoretic Process Analysis) 개념 및 위험분석 방법 참고 자료 문제 풀이 관련한 주요 내용만 발췌하여 정리한 것이기 때문에 상세 내용은 원본 링크를 참조하셔서 보시기를 권고 드립니다. 자료실 (tta.or.kr) 자료실 sw.tta.or.kr [SW안전] STPA를 활용한 위험분석 가이드 STPA(System Theoretic Process Analys.. 2022. 8. 9.

(128 관리 3-3) 위험분석 기법 FMEA, HAZOP 특징 및 한계점 최근 시스템이 복잡해지고 안전(Safety)이 중요시되면서 다양한 위험분석 방법이 적용 되고 있다. 다음을 설명하시오. 가. 전통적 위험분석 기법인 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis), HAZOP(Hazard and Operability Analysis)의 특징 및 한계점 나. STPA(System Theoretic Process Analysis) 개념 및 위험분석 방법 멘토링 문제 풀이와 딱 맞는 자료를 웹에서 검색하여 찾으면 정말 기분이 좋습니다. 이번 문제는 아래 참조 링크의 STPA를 활용한 위험분석 가이드를 보시면 많이 도움이 되실거라 생각됩니다. 행복한 일상 되세요. [ 두음 ] 상귀고하 상향식, 귀납적, 고장 모드 및 영향 분석(FMEA), 하잡(HAZOP.. 2022. 8. 8.

(128 관리 3-2) 프론트-엔드 관점에서의 웹 최적화 방안 6가지 최근에는 웹기반 서비스의 증가와 모바일 퍼스트(Mobile First)에 따른 웹기반 서비스의 성능관리가 매우 중요하다. 다음에 대하여 설명하시오. 가. 웹 성능저하 요인 나. 프론트-엔드 관점에서의 웹 최적화 방안 6가지 참고 자료 참고한 좋은 글에는 우선 감사를 표하며... 웹 최적화 방법에 프론트엔드 최적화, 백엔드 최적화, 프로토콜 최적화 3가지가 있다고 합니다. 각각의 개념과 대표적인 기법 몇 가지는 기억하면 좋을 듯 합니다. [웹 성능 최적화] 웹 최적화 (tistory.com) [웹 성능 최적화] 웹 최적화 1. 웹 최적화란? (1) 웹 최적화란 : 웹 최적화란 최고의 웹 성능을 구현하기 위해 최고의 조건을 만드는 다양한 노력을 의미한다. 즉 최고의 성능을 만드는 최적화 조건을 갖추는 것이다.. 2022. 8. 6.

(128 관리 3-2) 웹 성능 저하 원인 최근에는 웹기반 서비스의 증가와 모바일 퍼스트(Mobile First)에 따른 웹기반 서비스의 성능관리가 매우 중요하다. 다음에 대하여 설명하시오. 가. 웹 성능저하 요인 나. 프론트-엔드 관점에서의 웹 최적화 방안 6가지 멘토링 이런 유형의 문제는 정답이 없습니다. 그러나, 고득점을 받기 위한 전략적 접근은 존재합니다. 그것은, 질문을 위한 리딩어와 가, 나의 세부 질문을 연계하여 설명하는 것입니다. 이 문제에서는 웹 기반 서비스 성능 관리, 웹 성능저하 요인, 프론트-엔드 관점, 웹 최적화 방안을 연계하여 설명하는 것입니다. !!!!!!! 중요 !!!!!!! 문제를 보고 하나를 더 유추해야 합니다. 문제에서 프론트-엔드 관점에서의 웹 최적화 방안을 설명하라고 했는데, 다른 방안도 있을 수 있다는 것을.. 2022. 8. 6.

(128 관리 3-1) 소프트웨어 모듈의 팬인(Fan-In)과 팬아웃(Fan-Out) 소프트웨어 모듈(Module)과 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 소프트웨어 모듈의 응집도와 결합도 나. 소프트웨어 모듈의 fan-in 과 fan-out 팬인(Fan-In) 어떤 모듈을 제어(호출)하는 모듈의 수 팬아웃(Fan-Out) 어떤 모듈에 의해 제어(호출)되는 모듈의 수 팬인과 팬아웃을 분석하여 시스템의 복잡도를 알 수 있으며, 시스템 복잡도를 최적화하려면 팬인은 높게, 팬아웃은 낮게 설계해야 합니다. 인고아저 (in高 out低) 팬인(Fan-In) A : 0 B, C, D, E, G : 1 F, H, I : 2 팬아웃(Fan-Out) H, I : 0 C, E, F, G : 1 B, D : 2 A : 3 예전에 프로그래밍 관련하여, 위상정렬 알고리즘을 공부했었는데, 팬인은 위상정렬에서의 Inde.. 2022. 8. 5.

(128 관리 3-1) 소프트웨어 모듈의 응집도와 결합도 소프트웨어 모듈(Module)과 관련하여 다음을 설명하시오. 가. 소프트웨어 모듈의 응집도와 결합도 나. 소프트웨어 모듈의 fan-in 과 fan-out 제가 블로그를 운영하는 목적 중 하나가 이런 형태의 문제를 잘 풀기 위해서입니다. 대부분의 예비 기술사님들께서 이 문제를 풀이하셨을 것으로 예상되는데, SW 공학 도메인에서 응집도와 결합도는 두음 필수 암기 토픽에 속합니다. 응집도 : 우논시절 통순기 결합도 : 내공외제스자 관련 내용은 하기 링크를 참조하시길 바랍니다. 2022.08.04 - [정보관리기술사/SW 공학] - 응집도 - "우논시절통순기" 응집도 - "우논시절통순기" 응집도 정보 은닉 개념을 확장한 것으로, 명령어나 호출문 등 모듈의 내부 요소들의 서로 관련되어 있는 정도 즉 모듈이 독립적.. 2022. 8. 4.

(128 관리 2-6) 귀납적 사고와 기계학습 귀납적사고(Inductive Reasoning)와 기계학습(Machine Learning)에 대하여 설명하시오. 우선 참고용 링크만 수집해서 포스팅합니다. 향후 별도로 정리해서 재포스팅할 계획이며, 행복한 일상 되세요. 멘토링 지도, 비지도, 준지도, 강화 학습에 대해 주요 모델을 개념도와 함께 2 page 가량 기술할 수 있다면 방어가 충분히 가능한 문제라고 생각됩니다. 참고 자료 https://koreascience.kr/article/JAKO201714940710987.page 기계공학에서의 인공지능 적용 사례 -Journal of the KSME | Korea Science Abstract 이 글에서는 기계공학분야에서 인공지능의 귀납적 모델과 연역적 모델의 다양한 적용 사례를 살펴보고 두 모델의 .. 2022. 8. 2.

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