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정보관리기술사404

디지털 트윈 개념 및 개념도 127회 1교시 12번 기출문제 풀이에 앞서, 자료 수집차 인터넷 검색을 해 봤습니다. 제가 개인적으로 좋아하는 사이트인 IITP에서 자료를 우선 찾아봤는데, 역시나 너무 ~ 좋은 자료가 있네요. 꼭 원본을 한번 읽어보시길 권해드립니다. 자료 요약 소개 내요 중 아래 내용은 꼭 암기하시길 추천 1) 디지털 트윈 핵심기술 분류 ① 디지털 트윈 가상화 기술 ② 디지털 트윈 동기화 기술 ③ 디지털 트윈 모델링 & 시뮬레이션 ④ 디지털 트윈 연합 기술 ⑤ 지능형 디지털 트윈 서비스 기술 요건 기출문제임 ↓ 2) 디지털 트윈 기술발전 단계 ① 모사(Mirroring) ② 관제(Monitoring) ③ 모의(Modeling & Simulation) ④ 연합(Federation) ⑤ 자율(Autonomous) 3) .. 2022. 11. 3.
정보관리기술사 두음달인 128회 정보관리기술사 기출문제 풀이 - 두음달인 128회 정보관리기술사 기출문제 풀이 - 두음달인 2022년 7월 2일, 오늘은 제 128회 정보관리기술사 필기시험이 있는 날입니다. 시험을 보시는 모든 예비 기술사님들의 합격을 기원하며, 개인적으로 아직도 많이 부족함을 느끼지만, 조금이나마 예 peimsam.tistory.com No 문제 두음 블로그 링크 128-1-1 WBS(Work Breakdown Structure)에 대하여 설명하시오. WBS 구성 요소 - 패코통사라 WBS 주요 원칙 - 백원롤방 WBS 128-1-2 IT-ROI 투자 성과평가 모델에 대하여 설명하시오. IT-ROI 투자 성과평가 모델의 평가 과정 - 전중후 IT-ROI 투자 성과평가 모델 128-1-3 .. 2022. 11. 3.
(127 관리 1-11) 과적합(Overfitting)의 발생 이유와 해결 방안 1교시 11번 과적합(Overfitting)의 발생이유와 해결방안 멘토링 이전에 포스팅했던 글에 대한 링크로 우선 대체합니다. 문제에 충실하여, 과적합의 개념, 발생 이유 및 해결 방안을 1.5Page 작성하시면 고득점이 예상됩니다. 과적합의 개념 과적합 기계 학습(machine learning)에서 학습 데이터를 과하게 학습(overfitting)하는 것 과적합 문제 학습을 과하게 시켜 학습 데이터에선 최적의 결과를 내지만 새로운 데이터에 대해선 판단력이 부정확해지는 문제 2022.10.28 - [정보관리기술사/인공지능] - 과적합(Overfitting)과 과적합 문제의 개념 과적합(Overfitting)과 과적합 문제의 개념 예전에 올렸던 글 중에 새로운 기술 토픽을 보게될 때 개념 파악이 매우 중요.. 2022. 11. 2.
과적합(Overfitting) 발생 이유 멘토링 예전에 한번 언급 드렸던 적이 있는데, 기출 문제 풀이 해설지를 보실 때 최소 2개 이상 보시길 권고 드립니다. 공통된 부분을 찾고, 차별화된 부분을 찾아서 자신만의 3단표를 만드는 연습을 꾸준히 하셔야 합니다. 그래야 차별화가 됩니다. 아래 해설지의 공통된 부분은 뭘까요? 3단표로 만들기 위해 모델과 데이터로 대분류를 만들었다는 것입니다. (매우 중요!!!) 공통된 내용은 뭘까요? 데이터 편향, 차원의 저주, 모델 복잡성, 데이터 오류 등입니다. 이런것들이 핵심 키워드 들입니다. 대분류에 맞게 핵심 키워드를 2열에 배치하고 3열에 설명해 주는 전형적인 BP 3단표 형태입니다. 정답은 없습니다. 자신만의 논지를 구조화해서 가독성 높게 표현하시면 됩니다. 아래것은 여러 자료 참고해서 제가 한번 정리.. 2022. 11. 1.
(127 관리 1-10) SVM (Support Vector Machine) 1교시 10번 SVM (Support Vector Machine) 풀이 전략 다양한 풀이법이 있겠지만, 저는 개념, 개념도 및 구성 요소, 기법 위주로 풀이해 보겠습니다. 미 완료된 내용들은 향후 자료 수집 후 업데이트 해 보겠습니다. 2022.10.26 - [정보관리기술사/인공지능] - SVM 관련 두음 - "서초맛집(마지) 소하커" SVM 관련 두음 - "서초맛집(마지) 소하커" 상세 설명은 추후 천천히 드리겠지만, 오늘 만든 두음입니다. 중국 유방의 참모인 소하가 있습니다. 소하는 키가 크다 합니다. (제가 그냥 만들었습니다.) 서울 서초동에 맛집(마지)이 있는데 소 peimsam.tistory.com SVM의 개념 서포트 벡터, 초평면, 마진 등을 활용하여 주로 분류와 회귀 분석에 사용되는 지도 .. 2022. 10. 31.
오버피팅과 언더피팅 - "오분언편" 토픽 개념에 대해 서술할 때 핵심 키워드들이 들어가야 고득점이 가능한데, 오버피팅과 언더피팅 관련한 핵심 키워드들에 분산(Variance)와 편차(Bias)가 있습니다. 어떤 관계가 있을까요? 오버피팅은 분산이 높고 언더피팅은 편차가 높다고 보시면 됩니다. 개념을 다시한번 살펴보면 오버피팅 Training Set에 편중되어 Training Set에서의 오차는 작게 나타나지만, 실제 Test Set에서는 오차가 커지는 과적합 현상 언더피팅 데이터 수집 시 단편화된 방법으로 인한 학습으로 적정 수준의 학습이 부족하여 실제 성능이 떨어지는 현상 예전에 올렸던 개념도를 살펴보면 쉽게 이해가 되실겁니다. 언더피팅은 단편화된 데이터만 갖고 진행하는 것이어서 편향이 높은 반면 오버피팅은 테스트용 데이터에 너무 집착하.. 2022. 10. 31.
오버피팅 해결방안 - "드규교배" 오버피팅 관련 해결 방안은 다양하게 있겠지만, 4개 정도는 암기하시면 좋을 듯 합니다. 예전에 시험 공부할때 봤던 책에서 관련 내용을 찾아 두음으로 재정리해 봤습니다. 실제 시험에서 작성하실 때는 3단표로 작성하셔야 하며, 가운데 열에 개념도를 간략히 표기해 주시면 매우 전문적으로 보여지는 점 참고하시길 바랍니다. 요것도 팁입니다. 해결 방안 설명 Drop Out - 학습 과정에서 신경망의 일부를 사용하지 않는 방법 Regulation - 복잡한 모델을 좀 더 간단하게 하는 방법으로 가중치 규제 Cross Validation (교차 검증) - 데이터셋을 Train과 Validation으로 나누어 사용하는 방법 - 주요 기법 : Holdout Cross Validation, K-fold Cross Vali.. 2022. 10. 31.
과적합 문제 해결방안 - 드롭아웃(Dropout) 인공지능 기계학습에서 과적합 문제를 해결할 수 있는 방안은 여러가지가 있는데, 오늘은 첫 번째로 드롭아웃에 대한 개념을 찾아봤습니다. 드롭아웃(Dropout) 딥러닝 시 오버피팅 문제를 해결하기 위해 노드 중 일부를 제거하는 인공지능 최적 학습기법 드롭아웃은 그림을 보면 이해가 좀 더 쉬운데요. 아래 오른쪽 그림처럼, 노드의 일부를 제거하여 학습하는 방법입니다. 드롭아웃 개념도 동작방식 IT위키에 소개되어 있는 동작 방식은 다음과 같습니다. 1. 입력층과 은닉층의 임의 노드 선택 및 제거 - 확률 p를 기준으로 제거 2. 임의 노드 제거 상태에서 학습 수행 3. 실제 테스트 시 제거 노드 복원 및 가중치 연산 - 가중치에 확률 p를 곱하여 결과 보상 상세한 내용은 아래 참고 자료 링크를 보시기 바랍니다... 2022. 10. 29.
과적합(Overfitting)과 과적합 문제의 개념 예전에 올렸던 글 중에 새로운 기술 토픽을 보게될 때 개념 파악이 매우 중요하다고 설명드렸었던적이 있었는데, 127회 기출문제인 "과적합(Overfitting)의 발생이유와 해결방안" 풀이에 앞서 과적합에 대한 정의를 먼저 위키백과에서 찾아 봤습니다. 제가 공부하는 습관이기도 하지만, 토픽에 대한 정의는 꼭 한번씩 찾아보고 읽어보시길 권고드립니다. 1교시형은 문제에 기술된 토픽의 개념 정의가 틀리면 거의 회복하기 어려운 점수를 받게 됩니다. 무조건 ~ 가급적~ 2줄 내외로 정의를 완벽하게 기술할 수 있도록 꾸준히 노력해야 합니다. 과적합 (Overfitting), 과대적합 기계 학습(machine learning)에서 학습 데이터를 과하게 학습(overfitting)하는 것 출처 : 위키백과 위키백과에서.. 2022. 10. 28.
SVM 개념 및 개념도 참고 자료 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) 관련 포스팅을 하기 위해 인터넷에서 자료를 찾아보던 중 개념을 아주 잘 정리한 블로그가 있어서 링크를 올립니다. SVM의 개념, 주요 구성 요소 및 기법들을 그림을 통해 잘 설명해 주고 있는데, 읽어보시기를 강추 !!! 합니다. [머신러닝] 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) : 서포트 벡터의 의미 / 마진 / 초평면(결정경계) /하드마진/소프트 마진/ 커널(kernel) 트릭 (tistory.com) [머신러닝] 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) : 서포트 벡터의 의미 / 마진 / 초평면(결정경계) / 1. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머.. 2022. 10. 27.
SVM 관련 두음 - "서초맛집(마지) 소하커" 상세 설명은 추후 천천히 드리겠지만, 오늘 만든 두음입니다. 중국 유방의 참모인 소하가 있습니다. 소하는 키가 크다 합니다. (제가 그냥 만들었습니다.) 서울 서초동에 맛집(마지)이 있는데 소하가 들어왔고, 키가 커 보였습니다 서초맛집(마지) 소하커 이게 대체 뭔가????? 싶으시겠지만, 서초마지 소하커 서포트 벡터, 초평면, 마진, 지도학습, 소프트 마진, 하드 마진, 커널 기법을 의미합니다. 요것만 외우시면 SVM 1Page 작성할 수 있습니다. 각 기술 요소에 대해서는 추후 포스팅 하겠습니다. 미친 두음 방식같으시겠지만, 저는 요렇게 공부했습니다. 행복한 일상 되세요. 2022. 10. 26.
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 개념 멘토링 SVM 관련 기출 문제 풀이에 앞서 ... 인공지능 분야는 저도 생초보라서 여러 자료들을 찾아봐야 겨우 해당 기술 토픽의 개념을 이해 할 수 있는데 처음에는 뭔말인가 싶다가도 자주 보다보면 이해도는 점점 올라가는 것 같습니다. 비록 비전문가이지만, 기술사 1차 시험은 필기 시험이고 1교시형은 구조화된 템플릿을 빼면 딱 1 Page 쓰는 거라 정확한 개념도와 개념도를 설명할 수 있는 기술 요소들만 어느정도 알면 충분히 방어가 가능한 도메인이라고 생각됩니다. 어떤 내용 위주로 써야 방어가 가능할지 관점에서 향후 포스팅 해 보겠습니다. 제 전공 분야는 아니니 선별해서 참고해 주시기 바랍니다. 행복한 일상 되세요. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 핵심 키워드 SVM.. 2022. 10. 26.
2022년 정보관리기술사 두음달인 키노트 10월호 안녕하세요. 두음달인입니다. 10월에 포스팅한 내용을 추가하여 키노트를 공유합니다. 아무쪼록, 저의 블로그가 예비 기술사님들께 작은 도움이 되길 희망합니다. 행복한 일상되세요. 감사합니다. 2022. 10. 25.
재해복구시스템 운영주체별 구분 - "운자공위" 재해복구시스템을 구축 형태별로 구분하면, 독자 구축, 공동 구축, 상호 구축으로 나뉘어 진다고 설명 드렸는데.. 2022.10.24 - [정보관리기술사/IT 경영전략] - 재해복구시스템 구축 형태별 구분 - "구독공상" 재해복구시스템 구축 형태별 구분 - "구독공상" 멘토링 : 암기해서 시험때 쓸 수 있는 분들이 진정한 승자입니다. 재해복구시스템 구축 형태별 구분 구독공상 구축 형태별 구분 독자 구축 공동 구축 상호 구축 독자 구축 재해 복구 시스템을 peimsam.tistory.com 운영 주체별로 구분하면 자체 운영, 공동 운영, 위탁 운영으로 나뉘어 집니다. 같이 암기하시길 권고드립니다. 재해복구시스템 운영 주체별 구분 운자공위 운영 주체별 자체 운영 공동 운영 위탁 운영 멘토링 단순하게 아래 포스.. 2022. 10. 25.
재해복구시스템 구축 형태별 구분 - "구독공상" 멘토링 : 암기해서 시험때 쓸 수 있는 분들이 진정한 승자입니다. 재해복구시스템 구축 형태별 구분 구독공상 구축 형태별 구분 독자 구축 공동 구축 상호 구축 독자 구축 재해 복구 시스템을 독자적으로 구축하는 방식으로, 보안 유지 및 복구의 신뢰성이 가장 높으나, 구축 및 유지비용이 가장 많이 소요된다. 비교적 규모가 큰 금융기관 등에서 주로 채택하고 있는 방식이다. 공동 구축 두 개 이상의 기관이 재해 복구 시스템을 공동으로 이용하는 방식이다. 비용측면에서 독자 구축의 경우보다 적게 소요되지만 보안과 운용측면에서는 고려할 사항이 많고, 광역재해 발생시 공동이용기관간의 동시 재해복구가 불가능하다는 단점이 있다. 이 방식에서는 공동이용기관간의 합의가 매우 중요하다. 상호 구축 별도의 재해 복구 시스템을 구축.. 2022. 10. 24.
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