Question 1

유비쿼터스 환경의 보안 기술적 특징과 기존 인증의 한계를 설명하시오.

Accepted Answer

**기술적 특징:**
- 다양한 단말기기 (스마트폰, 태블릿 등)
- 서로 다른 OS·통신 프로토콜 사용
- 서비스 객체 간 **상호인증(Authentication) 필수**

**기존 인증의 한계:**
- 단말 종류가 다양하고 이동성·분산성이 높음
- 기존 고정형 인증 시스템 적용이 부적절

결론: **유비쿼터스 환경에 특화된 보안 기술**이 별도로 필요.

핵심 키워드: 다양성, 이동성, 분산성 → 새로운 보안 필요

Question 2

스마트 자동차의 정의와 핵심 의미를 설명하시오.

Accepted Answer

**정의:** 첨단 컴퓨터·통신·측정 기술을 활용하여 자동으로 운행할 수 있는 **지능형 자동차**. 내·외부 상황을 실시간 인식하여 안전하고 편리한 **인간 중심 자동차**.

핵심 의미:
- 스마트 자동차 = **자동차 + IT + 통신 + 지능형 제어**의 융합
- 단순 이동수단이 아닌 **IT 기반 지능형 이동 공간**
- **제3의 생활공간**으로 발전 (집, 사무실에 이어)

주요 기술 동향: 연결성 / 안전성·편의성 향상 / 친환경 기술 / 자율주행 / 차량용 앱·앱스토어 / 자동차 OS

Question 3

빅데이터의 정의와 3V/5V 특징을 설명하시오.

Accepted Answer

**정의:** 대용량의 정형/비정형 데이터를 수집·저장·처리·분석하여 **의미 있는 결과를 도출**하는 기술 체계.

| 구분 | 항목 | 설명 |
|------|------|------|
| **3V** | 볼륨(Volume) | 데이터의 양이 매우 많음 |
| **3V** | 속도(Velocity) | 생성·처리 속도가 매우 빠름 |
| **3V** | 다양성(Variety) | 데이터 형태가 매우 다양함 |
| 5V 추가 | 정확성(Veracity) | 데이터의 신뢰성과 정확성 |
| 5V 추가 | 가치(Value) | 분석으로 얻는 유용한 가치 |

시험 포인트: **3V**가 기본, **5V**는 Veracity와 Value 추가!

Question 4

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계와 각각의 정의를 설명하시오.

Accepted Answer

**포함 관계: 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝**

| 개념 | 정의 | 핵심 |
|------|------|------|
| **인공지능** | 인간처럼 생각하고 행동하는 기계 | 가장 넓은 개념 |
| **머신러닝** | 데이터 기반 자동 학습, 스스로 성능 향상 | 데이터 기반 자동 학습 |
| **딥러닝** | 은닉층을 여러 층 쌓은 깊은 신경망 | 복잡한 패턴 학습에 강점 |

관계:
- 모든 딥러닝은 머신러닝이지만, 역은 성립 안 함
- 모든 머신러닝은 AI이지만, 역은 성립 안 함

Question 5

인공신경망의 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 설명하시오.

Accepted Answer

**인공신경망 = 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 모델**

| 계층 | 역할 |
|------|------|
| **입력층(Input)** | 외부 데이터를 받아들이는 첫 번째 층 |
| **은닉층(Hidden)** | 가중치 기반 계산·전달 (1개 이상) |
| **출력층(Output)** | 최종 예측값이나 분류 결과 산출 |

동작 원리:
- 각 뉴런은 입력에 **가중치(Weight)**를 곱하여 계산
- 결과를 다음 뉴런으로 **전달**
- 학습으로 가중치를 **조정**하여 성능 향상

딥러닝: 은닉층을 **여러 층** 쌓아 복잡한 패턴 학습

Question 6

AI가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 수행하는 역할을 설명하시오.

Accepted Answer

유비쿼터스 기술 흐름에서 AI의 위치:
**센서 → 네트워크 → 데이터 → 처리 → 상황인식 → 지능형 서비스(AI)**

AI의 구체적 역할:
1. **상황 판단·추론** — 수집 데이터에서 사용자 상황을 지능적으로 파악
2. **패턴 인식** — 센서 데이터에서 의미 있는 패턴 발견
3. **예측·최적화** — 미래 상황 예측, 서비스 최적화
4. **자연어 이해** — HCI/HRI에서 사용자 의도 파악
5. **자율 제어** — 스마트카 자율주행, 스마트홈 자동 제어

AI는 수집된 데이터를 **의미 있는 지능형 서비스로 변환**하는 핵심 기술.

Question 7

VR, AR, MR의 차이를 현실 정보, 가상 비중, 상호작용, 장비 관점에서 비교하시오.

Accepted Answer

| 구분 | VR | AR | MR |
|------|----|----|----|
| 현실 정보 | 완전 차단 | 기본 유지 | 실시간 융합 |
| 가상 비중 | 100% | 현실 위 덧붙임 | 현실·가상 동등 |
| 상호작용 | 가상 환경 내 | 제한적 | 현실-가상 양방향 |
| 장비 | HMD(완전 차단형) | 스마트폰, AR 글래스 | MR 헤드셋 |

핵심:
- **VR**: 현실을 **완전히 대체**
- **AR**: 현실 위에 가상을 **덧붙임**
- **MR**: 현실과 가상이 **실시간 융합·상호작용**

밀그램의 가상성 연속성: 현실 → AR → AV → VR (전체 = MR)

Question 8

(OX) SoC는 단순한 CPU 칩이다.

Accepted Answer

**X (틀림)**

SoC(System on Chip)는 단순 CPU가 아닌 **시스템 통합** 기술.

집적 요소: 메모리 / 디지털 회로 / 아날로그 회로 / CPU / 센서 / 안테나 / 수동소자

CPU는 SoC의 **구성요소 중 하나**일 뿐, SoC 자체가 CPU는 아닙니다.

유비쿼터스 컴퓨팅

31유비쿼터스 환경의 보안 기술적 특징과 기존 인증의 한계를 설명하시오.보통12강 정보보호

32스마트 자동차의 정의와 핵심 의미를 설명하시오.보통13강 스마트 자동차

33빅데이터의 정의와 3V/5V 특징을 설명하시오.보통14강 빅데이터

34인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계와 각각의 정의를 설명하시오.보통15강 인공지능

35인공신경망의 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 설명하시오.보통15강 인공지능

36AI가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 수행하는 역할을 설명하시오.보통15강 인공지능

37VR, AR, MR의 차이를 현실 정보, 가상 비중, 상호작용, 장비 관점에서 비교하시오.보통종합 비교

38(OX) SoC는 단순한 CPU 칩이다.보통함정 포인트