5. Bluetooth
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학교 공부/사물인터넷
시험 준비 및 공부 기록 아카이브용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수도 있습니다. Bluetooth블루투스의 도입으로 기기들을 연결할 때 필요하던 케이블 없이 무선으로 연결하게 해 케이블이 대체되었으며, 전자기기들이 약 10m 이내의 짧은 거리에서 무선으로 통신할 수 있게 되었고, 비용이 저렴하고 크기가 작은 소형 칩 표준을 정의할 수 있게 됨.초기 블루투스(v1.2~3.0)는 속도를 높이는 데에 집중하였으나, 4.0 이후 저전력에 집중하기 시작함.Classic Bluetooth: 데이터와 오디오 전송용인 Bluetooth ACL/HS, 음성 통화용 Bluetooth SCOWi-Fi: 음성 통화(VoIP), 데이터, 오디오, 비디오 등 대용량 전송에 강함, 전력 소모가 심해 센서용..
4. ZigBee
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학교 공부/사물인터넷
시험 준비 및 공부 기록 아카이브용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수도 있습니다. ZigBee전력 소모가 크고 네트워크 구성이 제한적인 기존 블루투스의 단점을 보완하기 위해 필립스, 모토로라, 인텔, 삼성전자 등 글로벌 기업들이 모여 만든 표준. IEEE 802.15.4를 기반으로 만들어져, 하부 구조인 물리 계층과 MAC 계층은 IEEE 802.15.4를 그대로 사용하고, 상부 구조인 API과 네트워크를 통해 개발자가 응용 프로그램을 쉽게 만들게 하고 기기의 연결을 관리함.ZigBee는 100mW 미만의 전력을 사용하고 1cm 미만의 소형 모듈로 구현되며, 클래식 블루투스의 4분의 1 수준인 50KB 크기의 프로토콜을 사용함. 또한, 1대1, 1대다(1:n), 메쉬(Mesh), ..
3. LTE
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학교 공부/사물인터넷
시험 준비 및 공부 기록 아카이브용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수도 있습니다. LTE의 특징1. 성능 및 사용자 경험 향상높은 주파수 효율성: 같은 주파수 대역폭이라도 3G보다 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 됨. -> 더 많은 가입자 수용, 데이터 당 비용 감소지연 감소: 데이터가 갔다 오는 시간(RTT)이 줄어 멀티 플레이어 게임, 화상 회의가 가능해짐.데이터 속도 증가: 무선 접속 기술이 획기적으로 개선됨. (다운로드: OFDMA, 업로드: SC-FDMA, 안테나를 여러 개 쓰는 MIMO 도입)2. 통신사의 유연성 및 비용 절감다른 표준과 공존: 기존 2G(GSM), 3G(WCDMA)망과 LTE망이 함께 호환됨.유연한 무선망 설계: 기지국의 커버리지를 5 ~ 100km까..
6. 컨볼루션 신경망
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학교 공부/인공지능
시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 컨볼루션 신경망 (CNN)완전 연결 구조로 인해 높은 복잡도를 가져 학습이 느리고 과잉적합의 우려가 있는 DMLP와 달리, CNN은 컨볼루션 연산을 통해 연결을 일부만 해 복잡도를 크게 낮추고, 좋은 특징을 효과적으로 추출할 수 있음. CNN은 격자 구조를 가지는 영상 및 음성 데이터 학습에 적합하며, 가변 크기의 입력을 처리할 수 있음.해당하는 요소끼리 곱하고 결과를 전부 더하는 선형 연산인 컨볼루션 연산을 통해 특징 맵을 추출함.가장자리에서 입력이 줄어드는 효과를 방지하기 위한 덧대기(padding) 및 데이터 표현의 유연성을 극대화하기 위한 바이어스 추가 등의 기법 또한 사용됨.모든 노드가 동일..
2. Wi-Fi
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학교 공부/사물인터넷
시험 준비 및 공부 기록 아카이브용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수도 있습니다. IEEE 802.11의 요구사항1. 하나의 MAC(Media Access Control, 매체 접근 제어)이 다양한 종류의 PHY(물리 계층)을 지원할 수 있어야 함2. 같은 지역 및 채널 공간에 여러 네트워크가 중첩될 수 있어야 함.3. 전파 간섭에 강해야 함.4. 숨은 노드 문제를 해결할 메커니즘이 필요함.5. 시간 제약 서비스(Time Bounded Services)를 위한 규정이 필요함. 802.11 프로토콜 구조 SAP(Service Access Point): 서로 다른 계층을 연결하는 통로MAC: 데이터 전송의 핵심을 담당하는 부분. CSMA/CA 같은 기본적인 채널 접근 메커니즘을 수행하..
1. 사물인터넷 기본 개념 및 표준 규격
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시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다. 다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 사물인터넷 기본 개념Wireless Sensor Networks (WSN)WSN을 구성하는 센서 노드들은 배터리로 장시간 작동해야 하는 경우가 많아 저전력으로 동작하도록 설계됨. 각 노드는 한 개 이상의 센서로 구성되며, 다양한 종류의 센서와 액추에이터가 사용됨. -> 여러 개의 저전력 센서 노드들이 무선으로 네트워크를 구성하여 데이터를 수집하고, 이 데이터는 싱크 노드와 게이트웨이를 거쳐 인터넷을 통해 최종 사용자에게 전달됨. 네트워크의 변화1. 접속 수 확대: M2M(사물지능통신)과 IoT의 등장으로, 수십억 개의 기기들이 서로 연결됨. 언제(Any TIME), 어디서나(Any PLACE), 어..
5. 다층 퍼셉트론
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학교 공부/인공지능
시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 퍼셉트론퍼셉트론: 1950년대에 제시된 초기 형태의 인공 신경망. 노드, 가중치, 층과 같은 새로운 개념을 도입하고 학습 알고리즘을 창시하는 데에 기여함. 오늘날 딥러닝을 포함한 현대 신경망은 이 퍼셉트론을 병령과 순차 구조로 결합해 만듦.퍼셉트론은 입력층과 출력층을 가지지만 입력층은 연산을 하지 않으므로 퍼셉트론은 단일 층 구조라 부를 수 있음.입력층의 i번째 노드는 $ \mathbf{x} = (x_1, x_2, \dots, x_d)^T $의 요소 $x_{i}$를 담당함.$x_{0}$은 항상 1이 입력되는 바이어스 노드이며, 출력층은 한 개의 노드로 구성됨.$i$번째 입력층 노드와 출력층을 연결하는..
4. 딥러닝 주요 최적화 방법
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학교 공부/인공지능
시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 데이터 전처리특징의 단위가 서로 차이가 많이 나거나 (예시: 키의 단위 m와 몸무게의 단위 kg) 특징이 모두 양수이면 학습 속도가 느려짐. 이를 해결하기 위해 특징을 정규화하는 과정을 거침.$$ x_i^{\text{new}} = \frac{x_i^{\text{old}} - \mu_i}{\sigma_i} $$또한, 명칭값을 원핫 코드로 변환하는 전처리 과정도 거치기도 함. 아래 예시에서는 성별을 2비트, 체질을 4비트 원핫 코드로 변환함. $$ (1.755, 65.5, 122, 1, 3) \rightarrow (1.755, 65.5, 122, \underbrace{1, 0}_{\text{성별}}, \..
3-2. 기계학습 수학 - 확률과 통계
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학교 공부/인공지능
시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 확률 기초 확률 변수: 시행의 결과에 따라 값이 결정되는 변수. 위의 그림의 경우 확률변수 $x$는 도, 개, 걸, 윷, 모 중 하나의 값을 가짐. 따라서 $x$ 의 정의역은 {도, 개, 걸, 윷, 모}확률 분포: 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수.$$ P(X=\text{도})=\frac{4}{16}, P(X=\text{개})=\frac{6}{16}, P(X=\text{걸})=\frac{4}{16}, P(X=\text{윷})=\frac{1}{16}, P(X=\text{모})=\frac{1}{16} $$ 결합확률 $P(y, x)$: 두 사건 x, y가 동시에 발생할 확률조건부확률 $..
3-1. 기계학습 수학 - 선형대수
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학교 공부/인공지능
시험 준비 및 공부 기록 아카이브 용으로 작성하는 글입니다.다소 내용이 정제되어 있지 않을 수 있습니다. 벡터와 행렬데이터의 샘플은 특징 벡터로 표현 가능함.$$ \mathbf{x} = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5.1 \\ 3.5 \\ 1.4 \\ 0.2 \end{pmatrix} $$ 특징 벡터가 여러 개라면 첨자를 통해 이들을 구분함.$$ \mathbf{x}_1 = \begin{pmatrix} 5.1 \\ 3.5 \\ 1.4 \\ 0.2 \end{pmatrix}, \mathbf{x}_2 = \begin{pmatrix} 4.9 \\ 3.0 \\ 1.4 \\ 0.2 \end{pmatrix}, \math..
dendya
Volo iacere ad reliquam vitam
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