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==교시== *1. 강화학습(Reinforcement Learning)은 최적의 행동정책을 찾아가는 기계학습 방법이다. 이와 관련하여 다음을 설명하시오. **가. 가치기반 강화학습, 정책기반 강화학습, 액터 크리틱(Actor-Critic) 강화학습 **나. 정책경사(Policy Gradient) 방식 강화학습 *2. 추천시스템은 사용자의 과거 행동데이터 등을 바탕으로 사용자가 좋아할 만한 정보나 제품을 제시해 주는 시스템이다. 이와 관련하여 다음을 설명하시오. **가. 컨텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)과 협업적 필터링(Collaborative Filtering) 기법 **나. 행렬분해(Matrix Factorization) 기반 협업적 필터링 *3. 캐쉬 메모리(Cache Memory)에 대하여 다음을 설명하시오. **가. 캐쉬 메모리의 개념과 구조 **나. 지역성(Locality)의 개념과 유형 **다. 캐쉬 일관성(Coherence) 문제의 원인과 해결 방법 *4. 스마트홈 연결 표준인 매터(Matter)에 대하여 다음을 설명하시오. **가. 매터의 개념 **나. 기존 스마트홈 표준의 한계점과 매터의 장점 **다. 매터 Network Stack *5. 시스템 성능 테스트 수행 시 성능 지표 관련하여 다음 물음에 답하시오. **가. 응답시간(Response Time), 대기시간(Think Time), 동시사용자(Concurrent User),활성사용자(Active User), TPS(Transaction Per Second)를 설명하시오. **나. 동시사용자(Concurrent User)가 100명이고, 응답시간(Response Time)이 5초 이내 이며, 대기시간(Think Time)이 15초인 시스템의 경우, TPS를 구하시오. *6. 공공기관 정보화 사업 추진 시 상용SW 직접구매 제도와 관련하여 다음을 설명하시오. **가. 상용SW 직접구매 적용대상 **나. 상용SW 직접구매 예외기준 **다. 상용SW 직접구매와 일괄발주 비교
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