ㅁ 데이터 소스 확장

ㅇ 정의:
데이터 소스 확장은 기존 데이터를 보완하거나 새로운 데이터를 추가하여 분석의 품질을 높이는 과정이다. 다양한 데이터 소스를 활용함으로써 데이터의 다양성과 정확성을 확보할 수 있다.

ㅇ 특징:
– 데이터의 다양성을 증가시켜 분석의 신뢰성을 높임.
– 새로운 패턴과 인사이트를 발견할 가능성을 제공.
– 데이터 통합 시 발생할 수 있는 품질 문제를 해결해야 함.

ㅇ 적합한 경우:
– 기존 데이터로는 충분한 분석 결과를 도출하기 어려운 경우.
– 새로운 시장 트렌드나 고객 행동 패턴을 파악하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 소스 확장이 항상 분석 품질을 높이는 것은 아님.
– 데이터 통합 과정에서 발생할 수 있는 중복 데이터 문제를 간과할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 소스 확장은 새로운 인사이트를 제공할 수 있다.
– X: 데이터 소스 확장은 항상 데이터 품질을 높인다.

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1. IoT 센서 네트워크

ㅇ 정의:
IoT 센서 네트워크는 사물 인터넷 기기들이 데이터를 수집하고 이를 네트워크를 통해 전달하는 시스템이다. 주로 환경 모니터링, 스마트 홈, 헬스케어 등에서 활용된다.

ㅇ 특징:
– 실시간 데이터 수집이 가능하다.
– 다양한 센서를 통해 다차원 데이터를 수집할 수 있다.
– 데이터의 양이 많아 저장 및 처리 기술이 중요하다.

ㅇ 적합한 경우:
– 환경 변화가 빠른 분야에서 실시간 데이터가 필요한 경우.
– 다차원적이고 복잡한 데이터를 활용하여 분석하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– IoT 센서 네트워크가 모든 데이터 수집 문제를 해결할 수 있다는 오해.
– 데이터 보안 및 프라이버시 문제를 간과할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: IoT 센서 네트워크는 실시간 데이터 수집에 적합하다.
– X: IoT 센서 네트워크는 데이터 보안 문제를 해결한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

IoT 센서 네트워크의 데이터 보안 문제는 시험에서 자주 출제될 수 있으므로, 다음과 같은 주요 내용을 학습하는 것이 중요합니다:

1. **데이터 암호화**:
– 데이터 전송 시 기밀성을 유지하기 위한 암호화 기술.
– 대칭 키 암호화와 비대칭 키 암호화의 차이 및 적용 사례.
– 데이터 암호화를 위한 주요 알고리즘(예: AES, RSA 등).

2. **인증 프로토콜**:
– 데이터 송수신 주체를 확인하기 위한 인증 절차.
– IoT 환경에서 사용되는 주요 인증 프로토콜(예: TLS, SSL 등).
– 키 관리 및 보안 인증서를 활용한 접근 제어.

3. **네트워크 분할 기술**:
– 네트워크 트래픽을 분리하여 보안을 강화하는 방법.
– VLAN, 서브넷팅 등을 활용한 네트워크 분할 사례.
– 네트워크 격리의 장점과 구현 방법.

4. **센서의 배터리 수명 관리**:
– 센서의 에너지 효율성을 높이는 기술(예: 저전력 통신 프로토콜).
– 데이터 전송 빈도 조정 및 센서 대기 모드 활용.
– 배터리 수명을 연장하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 최적화.

5. **네트워크 장애 시 데이터 손실 방지 대책**:
– 데이터 백업 및 복구 전략.
– 장애 발생 시 데이터 무결성을 유지하기 위한 기술.
– 분산 저장 시스템 및 클라우드 기반 데이터 관리.

위의 내용을 중심으로 학습을 진행하며, IoT 센서 네트워크의 보안 및 운영과 관련된 주요 개념과 사례를 충분히 이해하는 것이 중요합니다.