유비쿼터스 컴퓨팅개론(형성평가)

1강. 유비쿼터스 혁명

• 물리공간과 전자공간을 유기적으로 융합한 것을 무엇이라고 하는가 ?
  • 전자공간
  • 유비쿼터스 공간
  • 사이버 공간
  • 초현실 공간
• 물리공간과 전자공간의 연계를 위한 관점에 포함되지 않는 것은 무엇인가 ?
  • 사물-컴퓨터-사람의 네트워크 연결
  • 사물의 인식
  • 물리적 속성과 전자적 특성간의 연계
  • 인공지능 기반의 전자공간
• 다음 빈칸에 알맞은 것은 무엇인가? 전자공간과 물리공간의 연계는 “물리공간의 (가), 전자공간의 (나), 양쪽에 존재하는 (다)간의 제한 없는 통신 네트워크를 기반으로 하며, 물리공간에 존재하는 장소, 사물, 사람의 물리적 속성에 대한 인식이 가능하고, 이러한 물리적 속성과 전자공간상의 전자적 속성이 양방향으로 상호작용할 수 있는 기능 중심의 환경”이라고 정의할 수 있으며, 이러한 환경을 유비쿼터스 환경이라고 한다.
  • 사물(센서/칩/태그), 사람, 컴퓨터
  • 사람, 사물(센서/칩/태그), 컴퓨터
  • 사람, 컴퓨터, 사물(센서/칩/태그)
  • 사물(센서/칩/태그), 컴퓨터, 사람

2강. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념과 주요 이슈

• 유비쿼터스 컴퓨팅의 특징으로 틀리는 것은 무엇인가?
  • 모든 사물의 컴퓨터 내재화
  • 물리공간을 가상공간으로 이동
  • 모든 사물의 지능화
  • 사물들의 유기적 연결
• 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위한 관심 분야로서 전자공간 사이의 좀 더 개선 된 결합의 모습을 추구하는 개념은 무엇인가?
  • 가시성
  • 복잡성
  • 추상화
  • 연결성
• Q3. ( )은 1988년 PARC의 마크 와이저에 의해 " 사람을 포함한 현실공간에 존재하는 모든 대상물을 기능적 공간적을 연결하여 사용자에게 필요한 정보나 서비스를 즉시에 제공할 수 있는 기반 기술 " 로 정의되었다.
  • 정답 : 유비쿼터스 컴퓨팅

3강. 가상현실 및 메타버스

• 실제로 존재하지 않은 환경이나 상황을 컴퓨터 등으로 구현한 후 인간의 감각을 이용하여 체험하게 하는 기술은 무엇인가 ?
  • 가상현실
  • 혼합현실
  • 메타버스
  • 증강현실
• 미래 가속화 연구재단(ASF; Acceleration Studies Foundation)에서 정의한 메타버스 구성의 네 가지 시나리오가 아닌 것은  무엇인가 ?
  • 가상세계
  • 일상기록
  • 혼합현실
  • 증강현실
• 소셜 미디어가 모임, 쇼핑, 게임 등이 가능한 메타버스로 발전한 형태인 소셜 기반 메타버스가 아닌 것은 무엇인가 ?
  • 제페토(Zepeto)
  • 게더타운(Gather.town)
  • 호라이즌 월드(Horizon World)
  • 로블록스(Roblox)

4강. 디바이스 기술 – SoC / MEMS

• SoC의 특징이 아닌 것은 무엇인가 ?
  • 칩 자체가 하나의 시스템으로 기능을 수행할 수 있다.
  • 마이크로프로세서, 디지털 신호 처리장치, 메모리 등을 직접시킨 칩이다.
  • 기능마다 별개의 칩으로 구성된다.
  • 부품의 게수와 부피를 줄일 수 있다.
• SoC 제작과정중에서 펌웨어등의 개발이 관여되는 과정은 무엇인가 ?
  • 시스템 명세 단계
  • 전문가에 의한 구조 결정 단계
  • 시제품 제작 및 테스트 단계
  • SoC 제품 생산 단계
• 다음 중 MEMS 기술의 특징이 아닌 것은 무엇인가 ?
  • 입출력 대상의 다양성
  • 효율적인 소형화
  • 제작의 융합화
  • 생산공정의 단순화

5강. 디바이스 기술 - 나노 기술 및 차세대 전지

• 나노 기술의 특징이 아닌 것은 무엇인가 ?
  • 물질의 특성을 나노 스케일에서 규명하고 제어하는 기술
  • 원자나 분자를 적절하게 결합시켜 새로운 미세한 구조를 만들어내어 기존 물질을 변형하거나 새로운 물질을 창출하는 것을 가능하게 하는 초미세기술
  • 기술의 핵심은 기존의 구조물들을 융합하여 구조물을 만드는 기술
  • 입자의 질량이 너무 작아서 중력의 영향은 덜 받고, 상대적으로 넓은 표면적으로 인하여 흡착력이 커지게 됨
• 화학전지에 속하지 않는 것은 ?
  • Ni-Cd 전지
  • Ni-MH 전지
  • 태양 전지
  • 리튬이온 전지
• 나노미터 수준의 가공을 통해 나노미터 크기의 구조체를 인공적으로 형성하는 나노 기술의 접근 기술은 ?
  • 하향식 접근 방식
  • 상향식 접근 방식
  • 다측면 접근 방식
  • 입체 접근 방식

6강. 유비쿼터스 네트워크

• 유비쿼터스 네트워킹을 위한 구조적 모델에서 사물의 수행 환경과 상황정보는 통신하는 단말이나 사용자의 이동, 실행 환경의 변화 등 여러 통신 환경 변화에 따라 영향을 받기 때문에 각 사물은 예측할 수 없는 실행 상황에도 대처하는 계층은 무엇인가?
  • 차세대 네트워크 서비스층
  • 차세대 네트워크 전송층
  • 최종 사용자
  • 유비쿼터스 네트워킹 응용 프로그램
• 사물인터넷에서 서버상의 콘텐츠 같은 객체의 사물 유형은 무엇인가?
  • 고정 사물
  • 이동 사물
  • 체 사물
  • 논리적 사물
• 위 지문의 빈칸에 알맞은 것은 무엇인가? 하부에 위치한 다양한 목적의 (  )들은 주변 환경으로부터 데이터를 수집하여 전달하고 있으며, 이러한 사물들로부터 데이터를 전달받아서 효율적으로 처리하기 위한 (  ), 그리고 수집된 데이터를 이용하여 서비스를 제공하는 (  )으로 구분할 수 있다.
  • 사물, 플랫폼, 응용 프로그램
  • 플랫폼, 사물, 응용 프로그램
  • 플랫폼, 응용 프로그램, 사물
  • 사물, 응용 프로그램, 플랫폼

7강. 블록체인과 핀테크

• 블록체인의 특징이 아닌 것은  무엇인가?
  • 분산형 장부관리
  • 투명성
  • 자동성
  • 가용성
• 승인된참여자만 참여할 수 있는 폐쇄형 블록체인 플랫폼은 무엇인가?
  • 비트코인 블록체인
  • 동적 블록체인
  • 퍼블릭 블록체인
  • 프라이빗 블록체인
• 다음 빈칸에 알맞은 것은 무엇인가? 블록체인 플랫폼에서 특정 블록을 찾기 위해서는 식별자가 필요하며, 블록의 식별자는 (   )과 (   )으로 정의된다.
  • 블록 해시값, 블록 높이값
  • 블록 높이값, 블록 해시값
  • 논스, 블록 해시값
  • 블록 높이값, 난이도

8강. 클라우드 컴퓨팅

• 유비쿼터스 네트워킹을 위한 구조적 모델에서 사물의 수행 환경과 상황정보는 통신하는 단말이나 사용자의 이동, 실행 환경의 변화 등 여러 통신 환경 변화에 따라 영향을 받기 때문에 각 사물은 예측할 수 없는 실행 상황에도 대처하는 계층은 무엇인가
  • 차세대 네트워크 서비스층
  • 차세대 네트워크 전송층
  • 최종 사용자
  • 유비쿼터스 네트워킹 응용 프로그램
• 사물인터넷에서 서버상의 콘텐츠 같은 객체의 사물 유형은 무엇인가?
  • 고정 사물
  • 이동 사물
  • 체 사물
  • 논리적 사물
• 위 지문의 빈칸에 알맞은 것은 무엇인가 ? 하부에 위치한 다양한 목적의 (    )들은 주변 환경으로부터 데이터를 수집하여 전달하고 있으며, 이러한 사물들로부터 데이터를 전달받아서 효율적으로 처리하기 위한 (    ), 그리고 수집된 데이터를 이용하여 서비스를 제공하는 (    )으로 구분할 수 있다
  • 사물, 플랫폼, 응용 프로그램
  • 플랫폼, 사물, 응용 프로그램
  • 플랫폼, 응용 프로그램, 사물
  • 사물, 응용 프로그램, 플랫폼

9강. 유비쿼터스 센서 네트워크

• 일반적으로 측정 대상물을 감지 또는 측정하거나 전파의 강도를 감지/측정하여 유용한 신호로 변환하고, 그 측정량을 전기신호로 변환하는 장치는 무엇인가?
  • 센서
  • 사물
  • USN 미들웨어
  • USN 응용 프로그램
• 센서 네트워크의 센서 네트워크 프로토콜 아키텍처의 기능 측면에 해당되지 않는 것은 무엇인가?
  • 전력 관리 측면
  • 이동성 관리 측면
  • 업무 관리 측면
  • 자원 분배 측면
• 유비쿼터스센서 네트워크의 기능이 아닌 것은 무엇인가?
  • 센서들의 센싱를 모아서 외부 네트워크로 전송
  • 다양한 질의 유형 지원
  • 센싱 정보 관리
  • 서로 다른 기종의 센서 네트워크 통합 지원

10강. 상황 인식 기술

• 상황의 분류에 포함되지 않는 것은 무엇인가?
  • 지식적 상황
  • 컴퓨팅 상황
  • 사용자 상황
  • 물리적 상황
• 상황(또는 상황정보, Context)의 정의에 포함되지 않는 것은 무엇인가?
  • 상황인식을 하기 위해 필요한 기본 정보
  • 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 정의한 정보
  • 사용자의 상황을 특징지을 수 있는 정보
  • 사용자의 주변을 구성하는 가상화된 자원 정보
• 상황인식 서비스 요소 기술이 아닌 것은 무엇인가?
  • 상황정보 연계 기술
  • 상황정보 모델링 기술
  • 상황정보 추론 기술
  • 상황정보 관리 기술

11강. 인간과 컴퓨터/ 인간과 로봇 상호작용 기술

• HCI(Human-Computer Interactio)의 구성요소에 포함되지 않는 것은 무엇인가?
  • 사물
  • 인간
  • 컴퓨터
  • 상호작용
• 음성을 통한 HCI에 포함되지 않는 것은 무엇인가?
  • 음성 인식
  • 음성 합성
  • 자연어처리
  • 상황인식
• 착용 컴퓨팅 기반의 HCI에서 운영체제, 미들웨어, 장치 관리/보안, 음성인식, 응용 프로그램 등의 기술 분류는 무엇에 해당하는가?
  • 기반 기술
  • 디바이스 / 컴포넌트 기술
  • 소프트웨어 기술
  • 착용 솔루션 기술

12강. 유비쿼터스 시대의 정보보호 필요성과 요구사항

• 유비쿼터스 시대의 정보보호 요구사항에 포함되지 않는 것은 무엇인가?
  • 유비쿼터스 장치의 절도 및 분실에 대한 대처 (Measures against theft and loss of ubiquitous devices)
  • 신원정보 및 위치정보 노출에 대한 대처 (Measures against exposure of identity and location information)
  • IP 위장하기(IP Spoofing)에 대한 대처 (Measures against IP Spoofing)
  • 사용자 익명 사용에 대한 대처 (Measures against anonymous use by users)
• 메시지의 송‧수신이나 교환 후, 또는 통신이나 처리가 실행된 후에 그 사실을 사후에 증명함으로써 사실 부인을 방지하는 보안 기술은 무엇인가?
  • 서비스 거부 공격(DoS) (Denial of Service attack)
  • 패킷 엿보기(Packet Sniffing)
  • 부적절한 개인정보 유통 (Inappropriate distribution of personal information)
  • 부인방지(Non-repudiation)
• 정상적인 기능을 하는 시스템으로 가장하여 프로그램 내에 숨어서 의도하지 않은 기능을 수행하는 백도어(backdoor) 프로그램 코드는 무엇인가?
  • 패킷 엿보기 (Packet Sniffing) 코드
  • 페러데이케이지 (Faraday Cage) 코드
  • 트로이 목마 (Trojan Horse) 코드
  • 킬 태그 (Kill Tag) 코드

13강. 스마트 자동차

• 일부 기능을 제외하면 정상적인 주행 혹은 사고나 충돌 임박 상황에서 자동차 제어권을 운전자가 소유하는 자동차의 자동화 단계는 무엇인가?
  • 비자동화
  • 조향 기능 자동화
  • 제한된 자율주행
  • 특정 기능 자동화
  차량 상태의 위험 상황과 운전자 상태를 감지하여 사고 발생 가능성이 있는 경우, 사고를 회피시키는 차량 제어 기술은 무엇인가?
  • 운전자원
  • 사고피해경감
  • 사고예방
  • 사고회피
• 차량과 주변 인프라망이 유무선 통신에 의해 접속되는 단말과 서버 간에 이루어지는 무선통신. 차량에 인터넷 프로토콜(IP) 기반의 교통정보 및 안전운행 정보를 내려받을 수 있는 서비스는 무엇인가?
  • 전자제어 장치(ECU: Electronic Control Unit)
  • 협력 · 지능형 교통 체계(C-ITS: Cooperative Intelligent Transport Systems)
  • 차량 인프라 간 통신(V2I: Vehicle to Infrastructure communication)
  • 차선 유지 보조 시스템(LKAS: Lane Keeping Assistance System)

14강. 빅데이터

• 정형(Structured) 데이터란 저장될 데이터에 대하여 미리 정해진 규칙(혹은 스키마)을 정의한 후, 그에 따라 저장된 데이터는 무엇인가?
  • 정형 데이터
  • 비정형 데이터
  • 반정형 데이터
  • 추상형 데이터
• 빅데이터 적재 기술은 수집한 데이터를 분산 저장장치에 영구 또는 임시로 저장하는 기술이다. 수집된 빅데이터는 이전 정형 데이터를 주로 다루는 관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 저장되어야 한다. 이를 위해 빅데이터 분산 저장소는 대개 HDFS(Hadoop Distributed File System)이나 NoSQL을 활용한다. HDFS는 대용량 파일 적재에 주로 활용하지만, 실시간 발생하는 대용량 데이터 적재를 위해서는 NoSQL을 사용한다.
• 위 지문은 무엇에 대한 설명인가?
  • 빅데이터 적재
  • 빅데이터 수집
  • 빅데이터 처리
  • 빅데이터 분석
• 여러 서버를 연결하여 대용량 빅데이터를 분산처리할 수 있도록 지원하는 자바(Java) 기반의 오픈소스 프레임워크는 무엇인가?
  • 아파치 스파크(Spark)
  • 네임노드(NameNode)
  • 하둡(Hadoop)
  • 맵리듀스(MapReduce)

15강. 인공지능

• 모든 학습 데이터(x)에 적당한 레이블(y)을 부여한 후, 기계가 입력집합 x를 모델에 넣어 결과에 해당하는 y값과 비교함으로써 모델의 성능을 높이는 학습 방식은 무엇인가?
  • 지도학습 (Supervised Learning)
  • 비지도학습 (Unsupervised Learning)
  • 강화학습 (Reinforcement Learning)
  • 반지도학습 (Semi-supervised Learning)
• 인공신경망(Artificial Neural Network)에서 은닉층(hidden layer)을 여러 계층 쌓아서 만든 깊은 신경망(Deep Neural Network)이며, 뇌의 신경망 구조와 유사한 방식으로 동작하도록 계층적인 인공신경망을 기반으로 설계된다.
• 위 지문은 무엇에 대한 설명인가?
  • 인공지능 (Artificial Intelligence)
  • 머신러닝 (Machine Learning)
  • 딥러닝 (Deep Learning)
  • 튜링 테스트 (Turing Test)
• 출력되는 값이 분류 문제처럼 N개의 값 중 하나를 예측하는 것이 아니라, 연속된 값 중 하나를 출력하는 것은 무엇인가?
  • 회귀 모델 (Regression Model)
  • 분류 모델 (Classification Model)
  • 군집화 모델 (Clustering Model)
  • 마르코프 의사결정 과정 모델 (Markov Decision Process Model)