1. ChatGPT 4- 많은 사람들이 알고 있는 멀티모델 AI로써, 대체 불가능- 하지만 뾰족한 결과물이 나오지 않음 (월 20달러, 부가세별도)- https://chatgpt.com/ - https://openai.com/ 홈페이지 등에 API를 붙여서 API Key 생성하기 위해 사용, 쓴 만큼 지불하는 구조- https://platform.openai.com/api-keys - https://platform.openai.com/   2. Microsoft Copilot- 마이크로소프트 생성형AI, 결과에 참고자료 링크가 나옴- 보고서/기획서 쓸 때 사용하기 좋음- https://copilot.microsoft.com/  3. Google Gemini- 생성 후 바로 구글 검색엔진으로 레퍼런스 체크..

A. Static NAT1. 개요NAT는 본래 IPv6로 마이크레이션 되기 전까지 사용을 할 목적으로 만들어 졌으나 실질적으로 더 오래 사용되는 중이다. NAT는 사설 IP주소들을 할당받은 공인 IP주소로 변환하여 인터넷 연결을 가능하게 한다.  정적 NAT는 일반적으로 공용 및 사설 IP 주소간의 영구적인 일대일 매핑이다.  2. 구성 및 검증 interface "name"ip nat outside (또는 inside) ip nat inside source static x.x.x.x(사설)  x.x.x.x(공인)(주소의 변환은 양방향으로 적용이 된다.) show ip nat translation 명령어로 검증이 가능하다.  3. Inside&Outside Local&Globalinside local a..

A. ACL1. 개요출발지 아이피, 목적지 아이피, 포트번호와 같은 라우터를 통과할 패킷의 특성을 기반으로하여 트래픽을 식별한다. 라우터 또는 스위치는 ACL 결과를 토대로 조치를 취하게 된다. ACL은 라우터와 스위치 모두 지원한다. (이 강의에서는 라우터란 뜻이 라우터와 스위치 모두를 뜻한다.) ACL은 본래 트래픽이 라우터를 통과하는 것이 허용되는지의 여부를 결정하는데 도움을 주는 보안용도로 사용한다. 오늘날엔 트래픽의 식별이 필요한 다른 많은 소프트웨어 정책에서도 사용된다. ACL은 일련의 차단 또는 허용의 액세스제어 항목인 ACE로 구성된다. 각 ACE는 ACL을 구성하는 별도의 라인으로 작성된다. 2. ACE 구조access list NO. Action Protocol IP Wildcard Q..

Topological Sort (위상 정렬) 개요Topological sort는 Direct Acyclic Graph의 경우에서 문제를 해결하는 방법이다.방향이 존재하는 그래프에서 각 vertex의 선행 순서 정보를 유지하면서 모든 vertex를 탐색하는 알고리즘이다.Type of Edges알고리즘을 알아보기 전에, Direct Acyclic Graph를 알기 위해 방향이 있는 그래프에서 DFS를 실행할 때 나타나는 edge의 종류를 먼저 정리해 보자. Tree Edge: 새로운 정점을 만났을 때 생기는 edge. Edge는 한 정점에서 다른 정점을 이을 때 발생하게 된다. Tree Edge는 어떤 정점이 새로운 정점과 연결될 때 생기는 edge를 말한다.Back Edge: Back Edge는 트리에서 ..

I. 계수 정렬 (Counting Sort)의 개요가. 계수 정렬의 정의선형 시간에 정렬하는 효율적인 알고리즘  나. 계수 정렬의 특징입력키가 한정될 때 사용가능 (입력이 0부터 K사이의 수)정수나 정수로 표현할 수 있는 자료에 대해서만 동작Max 값 산출이 선행되어야 함 Ⅱ. Algorithm Concept카운팅 정렬은 다음과 같은 과정으로 수행된다.입력받은 배열 A의 요소값들의 등장 횟수를 저장할 배열 B와 최종적으로 정렬된 값들을 담을 배열 C를 준비한다.입력밭은 배열에서 값을 하나씩 꺼내서 해당 값을 배열 B의 인덱스로 사용해 B의 요소 값을 하나 증가시킨다. (B [A [i]]++)B가 완성되면 B의 각 요소들을 누적합으로 갱신한다. B [i] = B[i] + B [i-1]A의 가장 뒤에서부터 ..

I. 문자열 탐색의 개요가. 문자열 탐색의 정의문자열 데이터 안에서 특정 패턴의 검색 대상이 되는 문자열을 탐색하는 알고리즘 Ⅱ. 문자열 탐색 알고리즘가. 원시적 탐색* 특정 대상의 문자열에서 찾고자 하는 패턴 문자를 탐색하는 기법* 주어진 텍스트에서 주어진 패턴이 어디에 나타나는지 알아내는 문제BasicStringMatching(A[ ], P[ ], n, m) {/* n: 배열 A[ ]의 길이, m: 배열 P[ ]의 길이 */for (i = 0; i ≤ n-m; i++) {for (j == 0; j if ( P[j] != T[i + j] ) break; }if (j == m) printf (“패턴이 텍스트의 i번째 문자부터 나타남”);} } 나. 카프라빈 탐색* 문자열 패턴을 수치로 변환하여 탐색하는 ..

I. 힙 정렬 (Heap Sort)의 개요가. 힙 정렬의 정의트리 중에서 부모 노드의 원소 값이 자식 노드의 원소 값보다 큰 완전 이진 트리인 힙(Heap)을 만들기 위한 정렬 방법나. 힙 정렬의 특징힙 구조에서 가장 큰 값의 위치는 루트에 있음.배열에 저장하는 것이 효율적임.수행시간 복잡도: O(n·log2n) Ⅱ. 힙 정렬의 삽입∙삭제 과정 및 사례가. 힙 정렬의 삽입과정 및 사례새로운 노드의 위치를 정한다.삽입할 데이터를 새로운 노드에 놓는다.새로운 노드와 부모를 비교하여 부모가 더 작으면 바꾸는 과정을 루트에 도달할 때까지 계속한다.⇒⇒⇒void insert_max_heap(element item, int *n) {int i;if(HEAP_FULL(*n)) {fprintf(stderr,”The h..

I. 백트래킹(Back Tracking) 알고리즘의 개요가. 백트래킹 알고리즘의 정의깊이우선탐색(DFS)기법에 Pruning 기법을 적용하여 Promising 검토와 Back Tracking 을 활용하여 탐색 성능을 개선한 알고리즘 나. 백트래킹의 특징특징설명깊이우선탐색 기법탐색 트리의 최초의 하위노드 (child node) 를 확장하여 목표상태 (goal state) 가 발견될 때까지 더 깊이 (deeper and deeper) 확장하는 무정보 탐색(Uninformed or Blind Search) 방법Pruning 기법유망하지 않은 노드를 포함한 경로를 더 이상 고려하지 않도록 가지치기 표시를 하는 기법 Ⅱ. 백트래킹의 순서도 절차가. 백트래킹의 순서도나. 백트래킹의 절차절 차핵심 개념설명1. 깊이우..

I. 최단 경로 탐색의 개요가. 최단 경로 탐색의 정의그래프 내의 한 vertex에서 다른 vertex로 이동할 때 가중치의 합이 최솟값이 되는 경로를 탐색하는 알고리즘 Ⅱ. 최단 경로 탐색 알고리즘가. 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra Algorithm)* 사이클이 없는 방향성에만 적용* 가중치 합 최소* Link State 알고리즘 활용각 vertex들은 시작점으로부터 자신에게 이르는 경로의 길이를 저장할 곳을 준비모든 vertex들은 경로의 길이를 무한대로 초기화시작 vertex의 경로의 길이를 0으로 초기화하고 최단 경로에 추가연결된 vertex들의 경로 길이를 갱신인접한 vertex가 최단 경로에 이미 존재하면, 이전 경로 길이와 비교, 작으면 수정, 크면 무시그래프 내의 모든 vertex들..