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1.7 연습문제
복습문제
1. 데이터통신 시스템의 다섯 가지 구성요소는 무엇인가?
☞ 메시지, 송신자, 수신자, 전송매체, 프로토콜
2. 분산처리의 이점은 무엇인가?
☞ 분산처리는 하나의 대형 시스템 대신 개별 컴퓨터들이 작업을 나누
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데이터 비트의 수는 전송되는 비트의 수에 비해 어떠한가? b. 적다
49. 격자부호화의 목적은?d. 오류율의 감소
50. 다음 중 비트 전송률이 항상 모오율과 같은 신호는?a. FSK
51. 변조기는 어떤 신호를 어떤 신호로 변화하는가?a. 디지털 → 아날로
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~ 2222 → Provider based address(INTERNIC)
d. 4821::14:22 -> 0100 1000 ~ 22 → Provider based address(RIPNIC)
e. 54EF::A234:2 -> 0101 0100 ~ 2 → Provider based address(APNIC)
[19-33] 만약에 제공자 식별자로 ABC1으로 미국에 등록되어 있다면 가입자에게 할당된 주소의 제공자 접
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마이크로파의 주파수 영역의 범위는?c. 3KHz에서 300GHz
42. 저주파 무선파가 지구를 감싸는 것은 어느 전파의 경우에 해당하는가?a. 표면
43. VLF와 LF 대역은 통신을 위해 무슨 전파 방식을 사용하는가?a. 지상
44. 포물선 접시 안테나는 무슨 안테
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S
36. LEO 위성은 어느 궤도를 가지는가?c. 극
37. 텔레데식은 어떤 종류의 LEO 위성 시스템인가?d. 광대역 LEO
38. 여섯 궤도에 66개의 위성을 가진 시스템은 무엇인가?b. 이리듐
39. 여섯 개의 극궤도에 48개의 위성을 가진 시스템은 무엇인가?a. 글로벌
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데이터 센터에 사용되며 이러한 비용은 서버의 증가와 전기요금 인상으로 계속 증가될 것으로 예측되고 있다(Robert R. Harmon et al., 2009). 그린 데이터 센터(Green data center)의 명확한 정의나 기준은 없으나 기존의 데이터센터에서 신기술을 적용하
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네트워킹」,대림,2003.
[3] 박찬영외 8인 역,「컴퓨터 네트워킹」,교학사,2005.
[4] 배동규,「네트워크 설계와 관리」,북카페,2005.
[5] 서승돈,「실무 라우팅 프로토콜」,사이버출판사,2003.
[6] 이중호,「쉽게 배우는 시스코 랜스위칭」,사이버출판사
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데이터 트래픽 패턴을 관리할 수 있는 확장성 자가구성 자체복구 네트워크를 가능하도록 한다.
- ZigBee가 흔히 무선 Mesh네트워킹 아키텍처로 인식되지만, 실제로는 Star형태, Cluster Tree 형태, Star/Mesh 하이브리드(Hybrid) 형태의 다양한 네트워크
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네트워킹을 강화해라
4. 비선점 시장(Non-Captive Market)을 공략하라
5. 지속적으로 신제품을 개발하라
6. EMS(Electroic Manufacturing Service)를 활용하라
Ⅴ. 결론
제1절 연구의 요약 및 시사점
제2절 연구의 한계점 및 향후 연구과
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네트워킹 서비스 : 유비쿼터스, 양재수,전호인 공저, 전자신문사, 2005-06
-RFID 기술개요 및 국내외 동향 분석, 김상태, 정보통신연구진흥원, 2004-08
-Http://www.knit.co.kr
-Http://www.lgcns.com Ⅰ 서론
1. 연구목적 및 배경
2. 연구방법
Ⅱ 본론
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데이터 분석 전문 기업 등에서 실제 데이터를 다루고, 실질적 과제를 수행하며 실무 역량을 강화하겠습니다.
국내외 학술대회와 워크숍에 활발히 참여해 최신 연구 동향과 기술을 습득하고, 전문가들과의 네트워킹을 통해 지식과 정보를 공
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네트워킹을 통해 현업에서 요구하는 기술 트렌드와 AI 발전 방향에 대한 인사이트를 얻고, 이후 AI 분야에서 지속적으로 성장할 수 있는 실질적인 기반을 마련하고 싶습니다. 이를 통해 AI 데이터 엔지니어로서 실무적이고 기술적인 역량을 한
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ETRI는 고도의 기술 혁신과 연구 개발을 통해 전자 및 통신 산업에서 선도적인 역할을 하고 있으며, 이는 기술 혁신에 대한 제 열정과 잘 부합합니다.
저는 컴퓨터 공학을 전공하며, 특히 인공 지능, 빅 데이터, 그리고 네트워킹 시스템에 대한
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데이터 분석, 그리고 네트워킹과 같은 분야에서 광범위한 지식을 쌓았습니다. 특히, 데이터베이스 관리, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능(AI)과 머신러닝 분야에서 뛰어난 성적을 달성했습니다. 이러한 지식은 LG헬로비전에서 디지털 네트워
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데이터 구조에 대한 기초적인 지식을 습득하며 컴퓨터 과학의 세계로 한걸음 더 나아갔습니다.
대학에 입학하여 컴퓨터공학을 전공하면서, 제 지식은 소프트웨어 개발, 데이터베이스 관리, 인공지능, 네트워킹 등 광범위한 주제들로 확장되
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