기술사 제131회 컴퓨터시스템응용 기술사 문제풀이
- 최초 등록일
- 2023.11.08
- 최종 저작일
- 2023.11
- 19페이지/
한글표준문서
- 가격 4,000원
* 본 문서는 한글표준문서(*.hwpx)로 작성되었습니다.
최신패치가 되어 있는 2010 이상 버전이나 한글뷰어에서 확인해 주시기 바랍니다.
목차
없음
본문내용
※ 다음 문제 중 10문제를 선택하여 설명하시오. (각10점)
1. 몬테 카를로 방법(Monte Carlo Method)
2. NaaS(Network as a Service)
3. 오토인코더(Autoencoder)
4. 전이학습(Transfer Learning)
5. ATAM(Architecture Trade-off Analysis Method)과 CBAM(Cost Benefit Analysis Method)
6. PNM(Processing Near Memory)
7. NoSQL의 CAP(Consistency, Availability, Partition Tolerance)
8. RPA(Robotic Process Automation)
9. 알고리즘의 시간복잡도(Time Complexity), 공간복잡도(Space Complexity)
10. 지능정보화 기본법
11. xAPI(eXperience Application Interface)
12. CBPR(Cross Border Privacy Rule)
13. CSRF(Cross-Site Request Forgery)
풀이]
1. 몬테 카를로 방법(Monte Carlo Method)
몬테 카를로 방법은 무작위 추출을 이용하여 함수의 값을 수리적으로 근사하는 알고리즘을 말합니다. 1940년대 존 폰 노이만과 스타니슬라프 울람에 의해 개발되었으며, 수학, 물리학, 통계학, 경제학, 금융학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
몬테 카를로 방법의 기본 아이디어는 무작위 변수의 확률 분포를 이용하여 함수의 값을 근사하는 것입니다. 예를 들어, 원주율 π를 구하는 방법으로 몬테 카를로 방법을 사용할 수 있습니다. 원 안에 떨어지는 점의 비율을 구하면 π의 근사값을 얻을 수 있습니다.
몬테 카를로 방법은 다음과 같은 장점이 있습니다.
• 복잡한 함수의 값을 계산할 수 있다.
• 수치적 미분이나 적분을 수행할 수 있다.
• 최적화 문제를 해결할 수 있다.
참고 자료
없음
