■ 악성 코드

■ 시스템 구성과 프로그램 동작 ● 프로그램과 코드 보안 하드웨어, 어셈블리어, 소스 코드 중 보안 취약점이 가장 쉽게 발생하는 곳은 소스 코드 요인은 데이터의 형태와 길이에 대한 불명확한 정의 ● 시스템 메모리의 구조 프로그램을 동작시키면, 프로그램이 동작하기 위한

● 규칙 1.1(Required)프로그램은 C 표준과 사용하는 컴파일러의 번역 제한을 준수● 규칙1.2(Advisory)언어 확장 사용 x● 규칙1.3(Required)정의되지 않거나 명시되지 않은 행동 xex)모든 구조체와 union 타입이 완전 한지 검사함수 매크로

● 다이어그램의 종류Generalization(일반화 관계): 일반적인 것에서 특화된 것과의 관계, 보통 상속을 표현Realization(실체화 관계): 인터페이스와 그것을 구현한 것과의 관계Association(연관 관계): 한 객체가 다른 객체를 수요하거나 파라미터

■ 구조적 방법론 소개 및 적용 사례

■ 소프트웨어 안전 요구사항 개요 ■ sw 안전 요구사항 개발 시 고려사항 외부 인터페이스: 센서들은 타당성 검증이 가능하도록 설계되어야 함 명세된 시스템과 하드웨어 설정 HSI 명세서 하드웨어 설계 명세서와 관련된 요구사항 시간 제약(FTTI): 모니터링 제어기의 i

■ 소프트웨어 요구사항 개요 조사결과 프로젝트 완료 이전 취소, 납기지연, 비용초과의 근본적인 원인은 부적절한 견적 및 계획과 요구관리 미흡으로 판명 프로젝트 실패 요인은 기술적보다 관리적 측면이 더 많음 프로젝트 실패 원인 -고객과의 비효율적인 의사소통으로 인한 사용

■ 소프트웨어 사고 사례 □ 부산역 KTX 열차 충돌 사고 기능제어 SW 존재?: Y SW 기능이 정상 작동했는가?: Y -> Operation Failure □ 상왕십리역 사고 사례 기능제어 SW 존재?: Y SW 기능이 정상 작동 했는가?: N 입력이나 이벤트

Partitioning algorithms(분할 알고리즘)\-출발은 랜덤한 분할\-전체 집합을 몇 개의 부분 집합으로 나누는데 부분 집합들을 다시 합쳤을 때 전체 집합이 되어야 하고 부분 집합에 속하지 않고 남겨져 있는 데이터도 없어야 함\-ex) K means clu

■ Reinforcement Learning(RL) -환경에 에이전트가 놓여서 상호작용함(에이전트의 행동으로 환경 변화를 유발시키고 변화되는 환경상태를 에이전트가 다시 인식해서 반복) -환경이 에이전트에게 피드백을 reward(보상값)형태로 주게 됨 -ex) s0상태에

parametric Model(모수 모델)결정트리, 직선(일차식), 신경망 등등인간이 일반화된 함수식 모양을 줌 -> 이후 인공지능이 파라미터만 알아내면 가설함수 즉, 학습 결과물을 얻을 수 있는 모델들: 모수 모델 / 이때 파라미터 값을 구체적으로 알아내는 과정이 l

\-NN: 뉴런들과 뉴런들을 연결하는 링크 구조\-Unit: 입력 함수(각각의 입력 \* 가중치) -> 활성 함수(입력 함수) -> outputActivation function g\-hard threshold: Trehshold Unit(Perceptron)\-log

■ Evaluating and Choosing the Best Hypothesis(가설 평가와 선택) ■ Model Selection(모델 선택) Supervised Learning = Finding the best hypothesis -모델 선택: define t

■Learning Learning(학습)의 개념 -어떤 작업(task)에서 에이전트가 경험을 통해서 작업 성능을 개선할 수 있는 것을 학습이라고 함(에이전트에서 지식습득에 대한 검증의 어려움 때문) Learning(학습)의 필요성 -설계자는 에이전트가 맞딱뜨리는 모

■ Adversarial serach problems -이기는 게 우선순위(중요)가 아니라 내 순서가 왔을 때 현재 어디에 두는 것이 최선인지를 찾는 과정 Single-Agent Search Problems -vacuum cleaner, 8-puzzle, path-fi

\-목표 노드가 어디있는 지 모르는 상태에서 중요한 것은 어떤 노드들을 먼저 확장해서 탐색할 것인가인데, 이때 informed search는 그 후보들을 평가할 수 있는 평가함수가 존재(f(n) - evaluation function)\-순서하고 상관없이(깊이를 따지지

(cf) Planning Agents, Search for Automated Planning\-seq : 앞으로 하고자 하는, 할 거라고 예정되어있는 행동들의 순서(action sequence, plan)\-state: 현재 놓여있는 환경 상태\-goal: 달성해야 하

개념\-An autonomous entity(자율 존재) that perceives the environment with its sensors and upon the environment with its effectors\-주어진 환경에서 작업을 수행하며, 일련의 센서

인공지능은 컴퓨터 프로그램이나 기계를 사용하여 인간과 같은 지능적인 작업을 수행하는 기술을 말함chat gpt, dalle-2 등 인공지능을 이용한 많은 기술들과 ai를 주제로 한 다양한 영화들이 존재함다양한 AI 판별 기준들비교 대상: 인간, 합리성판단 대상: 사고,

\-통합모델링 언어\-1994년 그래디 부치, 제임스 럼바, 이바 야콥슨에 의해 연구\-1997년 객체관리그룹(OMG)에서 여러 표기법을 통합하여 UML 발표\-UML은 객체지향 시스템 개발 분야에서 가장 우수한 모델링 언어로 인식됨\-자연어로만 표기했을 때 같이 협업