CS 74

[정보통신공학] 중간고사 연습문제

P1) 왜 위성은 uplink와 downlink 주파수를 다르게 가져야 할까? 위성은 송신(RX)와 수신(TX) 동시에 수행해야 함(full-duplex)같은 주파수 사용하면 자기 송신 신호가 수신 방해(간섭)self-interference 피하려면 주파수 분리 -> 분리된 통신경로 확보 필요 >> 송수신간의 self-interference를 방지하기 위해 uplink와 downlink는 서로 다른 주파수를 사용해야 한다.P2) broadcast radio와 microwave의 주요 차이점을 몇 가지 제시하시오. 항목 Broadcast Radio Microwave ..

[정보통신공학] 숙영리 정리본_중간고사 ch01, 02, 04, 06, 07

📘 0304 (화) 4반 – 강의 소개 & Chapter 1 #1~8 동영상오늘 첫 수업은 한 학기 동안 진행할 내용들을 큰 숲으로 보여주는 시간이었다.본 강좌가 본인의 삶 속에 어떤 영향을 줄지 생각해 보았나요?모쪼록 종강할 때 즈음, 더도 말고 덜도 말고, 여러분 각 개인에게 의미 있는 한 가지를 얻어가길 바랍니다.Good luck :)🔹 What is a 5-layer protocol stack used in the Internet?(L5) Application layer(L4) Transport layer(L3) Network layer(L2) Data link layer(L1) Physical layer🔹 Development of new services and advances in tec..

[정보통신공학] Ch07. Data Link Control Protocols

핵심 주제 흐름 제어 (Flow Control) Stop-and-Wait 흐름 제어 Sliding-Window 흐름 제어 오류 제어 (Error Control)(ARQ: Automatic Repeat Request, 자동 재전송 요청 방식) Stop-and-Wait ARQ Sliding-Window ARQ Go-Back-N ARQ Selective-Reject ARQ 고급 데이터 링크 제어 프로토콜 (HDLC: High-Level Data Link Control) 용어 정리 Layer 2의 PDU(Protocol Data Unit) → "프레임(Frame)" 프레임 유형: 데이터 프레임: L2 페이로드..

[정보통신공학] Ch06. Error Detection and Correction

📌 개요 데이터 통신을 위해 송신기(TX)와 수신기(RX) 간에는 다음과 같은 협력이 필요함: 타이밍(Timing) 비동기 직렬 전송 (Asynchronous serial transmission) 동기 직렬 전송 (Synchronous serial transmission) 오류 검출(Error Detection) 패리티 검사(Parity check), 인터넷 체크섬(Internet checksum), 순환 중복 검사(CRC: Cyclic Redundancy Check) 오류 정정(Error Correction) 역방향 오류 정정(BEC: Backward Error Correction) 순..

[정보통신공학] Ch04. Transmission Media

📌 학습 목표 Signal(신호), Frequency(주파수), Channel(채널), Bandwidth(대역폭), Data rate(데이터 전송률) 아날로그/디지털 신호 전송 손상: 감쇠(Attenuation), 지연 왜곡(Delay distortion), 잡음(Noise) 전자기 스펙트럼(Electromagnetic spectrum) 전송 매체 Guided(유도 매체): twisted pair(연선), coaxial cable(동축 케이블), optical fiber(광섬유) Unguided(비유도 매체): isotropic/parabolic antenna(무지향/포물선형 안테나), terrestrial microwave(지상 마이크로파), satellite microwav..

[정보통신공학] Ch02. Protocol Architecture, TCP/IP and Internet-Based Applications

✅ Chapter 2. 프로토콜 아키텍처, TCP/IP, 그리고 인터넷 기반 애플리케이션📌 학습 목표**Protocol architecture(프로토콜 아키텍처)**의 정의와 필요성, 이점 설명TCP/IP 구조와 각 계층의 동작 방식 설명표준화된 아키텍처 개발 동기, 표준 기반 제품의 장점 설명**Internetworking(인터네트워킹)**의 필요성 설명 "통신을 완전히 파괴하려면 송신자와 수신자 사이에 공통된 규칙이 전혀 없어야 한다 — 문자나 구문조차도."— Colin Cherry, 『On Human Communication』 ✅ 프로토콜이란?프로토콜이란 같은 계층에 있는 두 기능이 통신할 수 있도록 해주는 규칙 또는 관례의 집합즉, 프로토콜은 메시지의 형식(format)과 순서(order), ..

[정보통신공학] Ch01. Data Communications, Data Networks, and the Internet

중간고사ch 1,2,4,6,7유의사항연습문제판서필기퀴즈숫자 : 딱 떨어져야 함 계산기 필요 없을 정도로5지선다 16개-맞는거, 틀린거 고르는 거 잘 보기. 가장 근접한 답 하나. 당구장표시->~무시해라. 단답형 16개(그림도 많이 나옴), 서술형 x확실하게 알아야 한다. [PPT 번역본] 📌 Learning Objectives데이터 통신 트래픽 양의 추세 개요를 제시한다.데이터 통신 시스템의 핵심 요소를 이해한다.데이터 통신 네트워크의 종류를 요약한다.인터넷의 전체 구조에 대한 개요를 설명한다.✅ 기술 발전 – 주요 동인(Driving Forces) 대역폭 또는 지연(latency)에 민감한 애플리케이션 VoIP(Voice over IP), 화상회의, 온라인 게임, 실시간 콘서트나 스포..

[Data Science] EPOCH_ch04. 포르토 세구로 안전 운전자 예측 경진대회 (p.258 ~ p.267)

4.7 Baseline 모델 실질적인 머신러닝 파이프라인 구축하기(Baseline 모델 구축) 순서 : 데이터 전처리 -> 피처 엔지니어링 -> 학습 모델(LightGBM) 정의 -> 모델 학습 및 교차 검증 평가 -> 테스트 데이터 예측 및 캐글 업로드  머신 러닝 파이프라인은 일련의 상호 연결된 데이터 처리 및 모델링 단계로서, 머신 러닝 모델을 구축, 학습, 평가 및 배포하는 프로세스를 자동화, 표준화 및 간소화하도록 설계되었습니다. 머신 러닝 시스템 개발 및 생산화의 중요한 구성 요소인 머신 러닝 파이프라인은 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 엔드투엔드 머신 러닝 프로세스의 복잡성을 관리하고, 다양한 애플리케이션을 위한 정확하고 확장 가능한 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝 기술은..

CS/Data Science 2025.03.23

[Data Science] EPOCH_Kaggle 3주차

2.7 Baseline 모델 : 일반적인 머신러닝 파이프라인의 모든 과정을 포함하는 가장 기초적 모델경진대회 상위 참가자들이 baseline 모델 공개 but 직접 개인 baseline 모델 구축해보면 배움 향상! Tabular 데이터를 다루는 캐글 경진대회에서의 머신러닝 파이프라인의 일반적 순서데이터 전처리 제품변수 결측값 0으로 대체(보유여부 정보가 없으면 보유하고 있지 않다고 가정)훈련데이터와 테스트데이터 통합(날짜변수(fetcha_dato)로 쉽게 구분가능.  동일한 24개의 고객변수 공유, 테스트 데이터에 없는 24개의 제품변수는 0으로 채움범주형, 수치형 데이터 전처리. 범주형 데이터는 .factorize()를 통해 Label Encoding 수행.데이터 타입이 object로 표현되는 수치형 ..

CS/Data Science 2025.03.19

[Data Science] EPOCH_Kaggle 2주차

[4개의 정답이 모두 마지막 4개일 때]#Prediction (예측결과)0 0 0 1 1 1 1#Precicion (예측의 정확도)0 0 0 1/4 2/5 3/6 4/7#Average Precision (예측 정확도의 평균)(1/1 + 2/2 + 3/3 + 4/4) / 4 = 1.002.1 경진대회 소개산탄데르 은행은 고객 맞춤형 제품 추천 제공소수 고객에게만 다양한 추천 제공, 나머지 고객에게는 제품추천기회가 적어 불균등한 고객경험으로 이어진다. 고객의 과거 이력과 유사한 고객군들의 데이터를 기반으로 다음달에 해당 고객이 무슨 제품을 사용할지 예측하는 문제 준비더 효과적인 추천시스템을 갖추게 된다면 산탄데르는 고객이 인생의 어느 단계에 있든 모든 고객의 개인적 필요에 알맞는 제품을 추천하여 그들을 만족..

CS/Data Science 2025.03.19