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총평

• 인공지능과 통계가 많이 출제되었고, 일부 문제의 경우 변별력 차원에서의 문제가 출제되었습니다. (1장 정리 에서 다수 출제)

  https://docs.google.com/presentation/d/162PMe29CzqoNAEktdckGMNErVfYR3C2Oh2b8Fx5ACN4/edit

• 다만, 결국 승부는 모두가 아는 토픽을 얼마나 잘 방어했는지가 관건입니다.

• 전반적으로 1교시가 좀 어려운 부분이었고, 2,3,4교시는 예측한 문제가 나왔습니다. </aside>

1교시

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1교시 총평

• 인공지능, 통계 문제 다량 출제 (6문제 / 13문제)
  • 트랜드인 LLM 문제와 기존 인공지능 기본에서 한뎁스 들어간 문제 출제
  • 특히 성과평과 2문제 출제 (PR,ROC커브/ 실루엣계수)
• IEEE 802.11bn와 같은 문제는 전형적인 팩트형 문제로 제외 필요 </aside>

1. PR(Precision Recall) 곡선과 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선 비교 인공지능
   • 해설
2. Multimodal LLM(Large Language Model) https://cafe.naver.com/becomepe/6240 (출제예상문제)(9기 18주차) (9기 13주차) 인공지능
   • 해설
3. 요구사항 추적표 (Requirement Traceability Matrix) (9기 11주차 - 유사문제)
   • 해설
4. IBN (IntentBased Networking) 주간기술동향
   • 해설
5. SIEM(Security Information & Event Management) 와 SOAR(Security Orchestration Automation & Response) 비교 (9기 14주차 - Part2)
   • 해설
6. 실루엣 계수(Silhouette Coefficient) 인공지능
   • 해설
7. 개인정보 안심구역
   • 해설
8. 불편추정량(Unbiased Estimator) 통계
   • 해설
9. 소프트웨어 기술 부채의 유형과 관리 방법
   • 해설
10. IEEE 802.11bn (9기 7주차 - Wi-Fi7) 변별력
    • 해설
11. 팬텀충돌(Phantom Conflict)
    • 해설
12. VAE(Variational AutoEncoder) 인공지능
    • 해설
13. AGI(Artificial General Intelligence) 측면에서 ANI(Artificial Narrow Intelligence)의 필요성 (9기 13주차 - AGI - AIN 발전 과정) (9기 9주차 - 참고자료) 인공지능
    • 해설

2교시

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2교시 총평

• 2교시

  • 반정규화, 6G는 주간모의고사에도 예측한 부분이었고,
  • AI 디지털 교과서는 3개 학원에서 모두 출제한 문제입니다.

• 결국 대부분의 분들이 LLM과 회귀모형 둘을 제외하였다고, 가정하면, 2교시도

  위 3개문제를 얼마나 차별화해서 잘썼는지가 관건입니다.

• 6G 정도 주파수 현황 --> 대한민국 스펙트럼 2024 (주간모의고사 7주차 네트워크 1번) 로 엮어서 쓰셨으면 만점입니다. </aside>

1. 물리 데이터 모델링 중 반정규화에 대하여 다음을 설명하시오. (9기 15주차 - Part2) 가. 반정규화 절차 나. 반정규화 유형 다. 반정규화 시 고려사항
   • 해설
2. CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery or Continuous Deployment) 파이프라인에서 DevSecOps 적용방안에 대하여 설명하시오.
   • 해설