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프레임을 버퍼에 보관하고 있어야 하기 때문에 전송효율이 저하된다.
⑵ 블록전송 ARQ 방식
블록전송 ARQ 방식은 송신측에서 데이터 프레임을 연속적으로 보내면 수신측에서는 들어오는 프레임의 순서에 따라 오류 여부를 검사한다. 이를 위해
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데이터 프레임 전송시 오류의 종류
1. 충격잡음 (impulse noise)
2. 백색잡음 (white noise)
3. 감쇠왜곡 (Attenuation)
4. 혼선 (cross talk)
5. 지연왜곡 (delay distortion)
6. 회선파괴 (Line Failure)
Ⅱ. 오류발생 시 오류검출 및 정정방안
1. 오류검출방식
1) 패
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데이터를 전달하려고 할 때, 각 bit뒤에 parity bit 하나를 추가하는데, 여기서는 even parity를 사용한다고 하면, parity bit하나를 추가하여, 각 줄에 있는 1의 수가 짝수가 되게합니다. 다음과 같이 추가하면 되겠죠~
0100010 0
1000101 1
1110101 1
이렇게 하
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오류를 수신측에서 수정하는 것이다. 해밍코드를 이용한 전송 제어가 여기에 속한다.
13. 전송 제어 절차란 무엇인가?
전송 제어 절차는 통신 회선을 통하여 목적하는 수신 시스템에 착오 없이 데이털 전송하기 위하여 데이터 송수신 장치 사
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개의 비트로 구성된 패턴으로 수신 데이터를 나누어 이때 발생하는 나머지 값을 통해 데이터 전송 오류를 발견한다. 데이터를 수신한 곳에서 나머지가 0이 되면 데이터 전송에 오류가 없는 것이고, 나머지가 발생하면 데이터 전송에 오류가
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2. 금융데이터 분석통계의 오류 및 대안
2.1 부정확한 데이터로 입는손실
2.2 데이터품질 관리의 정의
2.3 솔루션 중심 데이터 품질 관리 활동의 한계점
2.4 성공적인 데이터 품질 관리를 위한 방안
Ⅲ 요약 및 결론
참고문헌
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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발생 할 수 있는 위험과 이를 관리하기 위한 통제의 설계 및 운용, 자체평가를 실시하여야 할 것 인 바, 시스템으로 지원하지 않을 경우 오류 발생 위험이 증가하므로 통제절차가 추가적으로 강화되어야 한다. 기업가치 측면에서 볼 때 새로운
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데이터 전송 능력등을 강점으로 꼽을 수 있으며, 가변음성 부호화ㆍ전력제어ㆍ여유도(fade margin)의 감소ㆍ전방향 오류정정(Forward Error Correction)등은 요구되는 RF전송전력을 감소시키기 위해 도입된 개념들이다.
3. CDMA와 TDMA의 비교
전술한 디지
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데이터 전송 능력등을 강점으로 꼽을 수 있으며, 가변음성 부호화ㆍ전력제어ㆍ여유도(fade margin)의 감소ㆍ전방향 오류정정(Forward Error Correction)등은 요구되는 RF전송전력을 감소시키기 위해 도입된 개념들이다.
3. CDMA와 TDMA의 비교
전술한 디지
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(주)데이타프레임에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)데이타프레임에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)데이타프레임에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)데이타프레임에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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프레임 제작 및 개선 제안서 작성
사용자 교육자료 및 메뉴얼 재작성
이 경험을 통해 실제 사용자 기반의 문제 인식 구조적 원인 분석 정량적 기획 시각적 설계라는 기획 프로세스를 경험할 수 있었으며, 현업에서도 사용자 중심 UX개선 프
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데이터 수집 과정에서 오류가 발생하여 분석이 불가능한 상황이 발생했습니다. 이때 저는 팀원들과 함께 문제를 분석하고, 데이터 수집 방법을 개선하기 위해 적극적으로 소통했습니다. 이를 통해 새로운 데이터 수집 방법을 도입하고, 최종
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데이터 분석 업무에서 발생할 수 있는 문제 상황과 대처 방법은?
데이터 품질 문제, 해석 오류, 이해관계자 간 의사소통 미흡 등이 문제 상황입니다. 이를 예방하기 위해 철저한 데이터 검증과 교차 확인을 하고, 분석 과정과 결과를 명확히 문
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시겠습니까?
로그를 확인하여 오류 발생 위치와 원인을 파악한 후, 서비스 영향을 최소화하기 위해 신속히 임시 조치하고, 이후 근본 원인을 분석해 재발 방지 대책까지 수립합니다.
6. 데이터 거버넌스 구축 시 가장 우선시해야 할 부분은 무
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데이터 제거 과정을 표준화했고, 이를 팀원들과 공유하며 전 과정에 걸쳐 품질 관리를 시행했습니다. 또한, 데이터 전처리 및 검증 단계마다 결과를 기록해 체계적인 문서화를 진행, 오류 발생 시 신속한 원인 추적이 가능하도록 했습니다.
팀
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