반응형 분류 전체보기485 MongoDB Atlas Hands-on Training https://github.com/MongoDBAtlas/MongoDBAtlasTraining/tree/main/00.pre-work GitHub - MongoDBAtlas/MongoDBAtlasTraining Contribute to MongoDBAtlas/MongoDBAtlasTraining development by creating an account on GitHub. github.com 가. Atlas Account MongoDB Atlas 의 무료 계정을 생성 합니다. Atlas는 관리형 데이터 베이스로 간편하게 데이터 베이스를 생성 하고 인터넷을 통한 엑세스로 편리하게 사용 할 수 있습니다. 계정 생성을 위해 Atlas 사이트에 접속 합니다. https://www.mongodb.com/ko-.. 2023. 5. 23. what is mongoDB ? Learn what MongoDB is, how to get started with Atlas, and much more in our Jumpstart YouTube series!s, and much more in our Jumpstart YouTube series! https://www.youtube.com/playlist?list=PL4RCxklHWZ9v2lcat4oEVGQhZg6r4IQGV Jumpstart Learn what MongoDB is, how to get started with Atlas, and much more in our Jumpstart YouTube series! www.youtube.com 2023. 5. 15. node mcu <---> 라즈베리파이 통신 # Node Mcu 웹 소스 #include #include #include #include #ifndef STASSID #define STASSID "KISIAIoT" #define STAPSK "kisiaiot2022" #endif const char* ssid = STASSID; const char* password = STAPSK; ESP8266WebServer server(80); const int led = 13; void handleOn(){ digitalWrite(D0, HIGH); delay(13500); digitalWrite(D1, HIGH); delay(13500); digitalWrite(D2, HIGH); server.send(200, "text/plain", "LED ON\r\.. 2023. 5. 9. DHT 센서 라이브러리 GitHub - markruys/arduino-DHT: Efficient DHT library for Arduino GitHub - markruys/arduino-DHT: Efficient DHT library for Arduino Efficient DHT library for Arduino. Contribute to markruys/arduino-DHT development by creating an account on GitHub. github.com 2023. 5. 9. 스마트 홈가전 분야 융합보안 퀴즈 문제 1. 아두이노 우노(UNO) 보드에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?* 가. 디지털 입/출력핀으로 아날로그 출력 기능을 사용할 수 없다. 나. 프로세서 유닛으로 마이크로 컨트롤러를 사용한다. 다. 권장되는 입력 전압은 7~12V 이다. 라. 플래시 메모리는 32KB 사이즈다. 문제 2. 삼색LED모듈에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?* 가. 빛의 삼원색인 빨강, 파랑, 초록을 출력할 수 있다. 나. 삼색 LED로 표현할 수 있는 색은 총 10가지 색이다. 다. 삼색 LED는 공통 애노드(Anode)와 공통 캐소드(Cathode) 타입으로 구분된다. 라. 삼색 LED에는 일반적으로 3개의 저항이 필요하다. 문제 3. 라즈베리파이와 아두이노에 대한 설명으로 올바른 것을 고르시오. * 가. 아두이노를 통해.. 2023. 5. 5. NXP Cup Car Implementation NXP Cup ? NXP 컵은 이전에 프리스케일컵(TFC)로 알려진 학생들의 도전이다. 소형 모형 경주용 자동차는 학생팀이 제작한다. 서로 다른 대학들의 연합팀은 다양한 수준에서 서로 경쟁한다. https://www.youtube.com/watch?v=Tvu4lZsQphs https://nxpcup.nxp.com/ NXP Cup 2022 NXP CUP is where coding wins the race: Join the biggest EMEA race car challenge to build, program and race a self-driving DIY model race cars. nxpcup.nxp.com 2023. 3. 1. 2022 AWS DeepRacer DeepRacer 는 AWS 자율 주행을 구현하는 서비스 https://aws.amazon.com/ko/deepracer/ AWS DeepRacer – 기계 학습을 시작하는 가장 빠른 방법 AWS DeepRacer Evo 차량에는 기존 AWS DeepRacer 차량, 기존 카메라와 스테레오 비전을 형성하는 추가적인 4메가픽셀 카메라 모듈, 스캐닝 LiDAR, 스테레오 카메라와 LiDAR 모두에 맞는 외판, 몇 가지 액세서 aws.amazon.com AWS DeepRacer는 흥미롭고 재미있는 방식으로 RL(강화학습)을 시작할수 있게 해준다. RL은 고급 ML(기계학습)기술로, 학습 모델에 대해 다른 기계 학습 방법과는 매우 다른 접근법을 사용한다. RL의 최대 강점은 레이블이 지정된 훈련 데이터 없이 매.. 2022. 12. 4. 이상 탐지 핵심 이론 (2/3) * 이상 탐지를 활용하는 산업 군 및 대표 use case 1. Game Abuse Detection - 게임을 정상적으로 이용하지 않는 버그 유저 탐색 2. Cyber-Intrusion Detection - 컴퓨터 시스템 상에 침입을 탐지하는 사례. 주로 시계열 데이터를 다루며 RAM, File System, Log file 등 일련의 시계열 데이터에 대해 이상치를 검출하여 침입을 탐지함 3. Fraud Detection - 보험, 신용, 금융 관련 데이터에서 불법 행위를 검출하는 사례. 주로 표로 나타낸(tabular)데이터를 다루며 Kaggle Credit Card Fraud Detection 과 같은 공개된 challenge 도 진행된 바 있음. 4. Malware Detection - Malwa.. 2022. 12. 3. 이상 탐지 핵심 이론 (1/3) * 이상 탐지 핵심 이론 1. 이상 탐지에 대한 기업의 Needs 가. 제조 - 설비 예지 보전으로 고장 발생 시 Loss 비용 절감 나. 금융 - FDS(Fraud Detection System)을 통해 이상거래를 탐지하고 사기 거래로 발생할 수 있는 리스크 절감 다. 게임 - 재화(Game Money), 몬스터, 아이템 등 게임 내 발생할 수 있는 이상 현상 방지를 통해 어뷰징(cheat) 해결 2. 이상 탐지 정의 및 분석 가치 이상치(outlier) vs 이상(abnormal) 가. 이상치(outlier) - 관측된 데이터의 범위에서 많이 벗어난 아주 작은 값이나, 큰 값 - 분석하고자 하는 데이터에서 적은 확률로 나타나는 데이터 - 분석 결과 해석시 오해를 발생시킬 수 있기 때문에 사전 제거 나.. 2022. 12. 3. Jetracer ai kit https://ko.aliexpress.com/item/4000549600558.html 822723.0₩ 12% OFF|Jetson nano, deep learning, self driving, vision line 다음으로 구동되는 jetracer ai kit, ai 레이 Smarter Shopping, Better Living! Aliexpress.com ko.aliexpress.com JetRacer AI Kit 개발자 리소스 https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_AI_Kit?spm=a2g0o.detail.1000023.2.612f44efWtpxVn JetRacer AI Kit - Waveshare Wiki Answer: Due to the partition pr.. 2022. 11. 5. 스마트 제조 분야 융합 보안 (퀴즈) # 제조 분야에서 직접적으로 아날로그 생산설비를 제어하는 컴퓨터 장치로 산업 네트워크 모델 정의에서 레벨 1에 위치하는 장치는 무엇인가? 1) MES 2) PLC 3) SCADA 4) Sensor 정답 : 2) PLC # 다음 문장이 맞는지 틀린 지를 O/X로 표시하시요. " 산업 제어 시스템은 설비 교체로 인해 교체 주기가 짧다. " 정답 ) X 교체 주기가 길다. # 스마트 제조 분야에서 단말 인지 및 네트워크 위협 탐지를 위해 많이 활용되고 있는 솔루션으로 실습에도 활용된 솔루션은 무엇인가? 1) 가시화솔루션 2) 단방향 방화벽 3) EWS 4) 단말보안솔루션 정답 ) 1) 가시화탐지솔루션 # 다음 문장이 맞는지 틀린지를 O / X 로 표시하시요. " 산업제어 시스템은 실시간성이 매우 중요하다. ".. 2022. 10. 21. 오토모티브 테크 콘서트 - 자율주행을 위한 정밀도로지도 표준화동향 # 정밀도로 지도 자율주행을 지원하기 위해 필요한 차선정보, 규제 및 안전 정보, 각종 도로 및 표지시설 등을 25cm 수준의 정확도로 구축한 3차원 디지털 지도 # 정밀도로지도 주요 목적 - 도로에 대한 자세한 형상 및 기하 - 주행공간에 대한 정교한 표현 - 자율주행 차량의 정밀측위(위치결정) 지원 등 # 주요 국외 사례 HERE, TomTom RoadDNA 등 NDS(Navigation Data Standard) specification - Open Lane Model, NDS.Live ADASIS v3.0 OADF(Open AutoDrive Forum) # 주요 국내 사례 국토지리정보원 정밀도로지도 현대오토에버 SKT, NAVER, .... # 국토지리정보원 정밀도로지도 기관 표준 가. 국토지리정.. 2022. 10. 14. iCareMe - 마이데이터서비스 활동후기 # About this app 사용의 유전자 정보, 건강정보, 의료기록, 라이프로그 정보로 구성된 app 기반 건강 정보 서비스입니다. 사용자 주도하에 건강 정보를 조회 및 저장할 수 있고 선택에 따라 활용기관에 제공하여 진료 건강 관리 등 다양한 서비스를 제공받을 수 있습니다. # About this website https://www.icareme.kr/ iCareMe 전문 인증 기관을 통해 보안 관리를 인증 받았으며, 네이버 클라우드를 활용하여 안전하게 관리하고 있습니다. www.icareme.kr # 마이데이터 온라인 교육 수강 후기 마이데이터 활동을 하면서 학습해야할 컨텐츠가 온라인교육으로 정리가 아주 잘 되어있어, 마이데이터의 기본적인 이해, 법과 제도, 비즈니스모델 등에 대해서 아주 상세하게.. 2022. 9. 11. 마이데이터 사업화 상시자문 지원 안내 안녕하세요 한국데이터산업진흥원입니다. 마이데이터 산업생태계 지원을 위해 과학기술정보통신부에서 주관하고 한국데이터산업진흥원이 추진하는 “2022년 마이데이터 사업화 상시자문”을 아래와 같이 안내드립니다. 마이데이터 사업 추진 시 현안 애로사항을 해결하기 위해 법률, 사업화, 기술 분야에 대한 궁금사항에 대한 전문가 답변을 제공해드립니다. 마이데이터 사업을 기획 또는 운영 중인 기업(예비창업자) 중 관심있는 분께서는 아래링크를 통해 질의사항 신청 바랍니다. o 신청자격 : 마이데이터 사업화 추진 기업 및 예비창업자 o 신청링크 : https://forms.gle/RAjt8XsZjkPawSve8 감사합니다. 2022. 9. 10. 2022 마이데이터 컨설팅 지원 안내(8/29(월) 16시 접수마감) 2022. 9. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 33 다음 반응형
