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클라우드 컴퓨팅
2. 역사
3. 개념
4. 특징
5. 서비스 모델
6. 클라우드 클라이언트
7. 배치 모델
8. 아키텍처
9. 보안과 프라이버시
10. 장점
11. 제한 및 단점
12. 최근 경향
13. 참고문헌
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발전 덕분이다. 이는 x86기반의 저렴한 하드웨어나 이런 하드웨어들을 클라우드로 구성할 수 있는 클러스터 프레임워크들의 지원이라 할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)기술을 이용하면 대형 컴퓨터에 프로그램이나 문서를 저장하고
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사이버물리시스템과 사물인터넷을 근간으로 산업구조와 사회시스템의 혁신을 일으키는 4차 산업혁명의 핵심이 될 것이다. 1. AI의 정의와 종류
2. AI개발의 역사와 관련기업 현황
3. AI기술의 장점과 단점
4. AI기술 관련 시장의 변화
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장점
1) 편의성
2) 오락성
3) 교육
4) 비즈니스
5) 정보력
6) 커뮤니케이션
7) 유비쿼터스
7. 스마트폰의 단점
1) 음란성
2) 폭력성
3) 중독성
4) 해킹 가능성
5) 테크노스트레스증후군
8. 스마트폰이 우리생활에 미치는 영향과 변화
1)
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클라우드 컴퓨팅 비즈니스 모델의 주요 내용은 무엇인가?
1. (주)농심과 같은 식품관련 기업들은 식품관련 사회적 이슈를 관리하기 위하여 왜 자사 홈페이지보다 자사 블로그를 선호하는가?
2. (주)농심의 블로그의 주요 내용은 무엇인가?
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클라우드 컴퓨팅의 장·단점
○ 장점
- 사용자의 데이터를 신뢰성 높은 서버에 보관해 안전성 제고
- 기기를 가지지 못한 소외계층도 공공용 컴퓨터나 인터넷에 연결된 컴퓨터가 있다면 개인 컴퓨팅 환경을 누릴 수 있음.
- 개인이 가지고 다녀
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장점과 문제점
1) Edge Computing의 장점
2) Edge Computing의 문제점
3. Edge Computing의 정보통신망과의 관련성
4. Edge Computing이 활용될 수 있는 정보통신망 기술
1) 클라우드 엣지 컴퓨팅
2) 실시간 자율 주행 지원
3) 실시간 보행자 안전
4) 아키
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컴퓨팅의 단점 --------------------------------------------- 18
11. 유비쿼터스 교육 ----------------------------------------------------- 19
12. 유비쿼터스 교육(U-Learning)을 학습지도에 활용할 수 있는 방안 ---------- 20
13. U-러닝의 현장 적용에의 문제점 -------
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장점과 문제점
1) 인공지능과 기계학습의 장점
(1) 인공지능의 장점
(2) 기계학습의 장점
2) 인공지능과 기계학습의 문제점
(1) 인공지능의 문제점
(2) 기계학습의 문제점
3. 인공지능과 기계학습의 정보통신망과의 관련성
1) 인공지능
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컴퓨터에서 작업을 수행하던 기존 컴퓨팅 환경이 중앙 서버에서 통합적으로 작업을 수행하는 클라우드 컴퓨팅 환경으로 패러다임 전환이 이루어지고 있다. 또한 이러한 클라우드 컴퓨팅 개념은 현재 존재하는 대부분의 IT 서비스에 접목이
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