산업디자인학과
처음엔 차분히 노래만 부르다가 나중엔 옷 벗고 춤도 추고 파워풀하니 아주 굿^^
듣는 재미도 보는 재미도 너무 좋았어요 ㅎㅎㅎ!
그리고 너무 웃겼던 몸으로 말해요 게임ㅋㅋㅋㅋㅋ
우리 산업디자인학과 친구들의 창의력에 박수를 MetaTrader 4 소개 보냅니다..^^
조장, 조에서 목소리 큰사람, 귀여운사람, 나대는(?)사람 끼리 모여서
얼른 교수님과 사진찍고 돌아오는 조가 1등이랬더니.. 발이 보이지 않게 뛰어오더군요 ㅎㅎㅎ
마지막으로 제일 몸을 많이 썼던 게임사진이네요.
조원 모두가 함께 할 수 있는 놀이로 바닥에 있는 종이 색깔 뒤집기^^
대신 바닥에 드러누워 종이를 숨기진 맙시다 ㅎㅎㅎㅎ
또 우리 산업디자인학과 친구들와 M.T를 함께 할 수 있다면 정말 좋겠지만!
아쉽게도 저에겐 이번이 마지막M.T인 소중한 추억으로 남았네요!!
(산업디자인학과를 졸업 후 조교로써 벌써 총 6번의 엠티를 참석 할 기회가 있어서 감사했습니다)
중어중문학과
월량은 뜨거운 중문인의 열정을 한데 모으고, 중문의 밝은 미래를 함께 비추는 동반자가 되고 싶습니다.
신입생 OT /새내기 배움터(1월, 2월)
신입생 OT는 대학 입학 전에 생기는 많은 궁금증을 해결하고 학교에 적응하기 위한 준비 과정입니다. 중어중문학과 신입생 OT는 두 차례 진행되며 학교 소개, 학과 소개, 학교지리, 수강신청 방법 등 기초적이고 필수적인 정보들을 제공합니다. 함께 공부하고 생활할 동기들을 마주하는 첫 자리가 되며 교수님, 재학생들이 함께 참석하여 신입생들의 입학을 축하하고 입학 이후의 생활을 준비할 수 있도록 돕습니다. 중문 학생회의 소지품 뽑기 이벤트를 통해 재학생-신입생 간의 친목을 도모합니다. 2월 말에는 2박 3일간 인문대 학생회가 진행하는 새내기 배움터에 참가하여 서로를 알아가는 시간을 가지게 됩니다.
엠티는 학과구성원들이 한데 모여 함께 단합을 다지기 위해 진행하는 행사입니다.
여러 학년의 학생들이 함께 레크레이션 활동을 하며 어색함을 깨고 친근감을 가지는 시간이 됩니다. 특히 중문과 MT에서는 요리 대결이 펼쳐지는데, 각 조에서 2-3가지의 중국음식을 만들어 교수님들께 심사를 받습니다. 하지만 순위와는 상관없이 함께 고생하며 만든 요리를 나눠먹는 시간이므로 더욱 돈독한 관계를 쌓는 기회가 됩니다.
성년의 날을 맞이하여 학생회는 새내기를 대상으로 성년의 날 이벤트를 준비합니다. 꽃과 편지, 소정의 선물을 전달하며 20대의 시작과 새로운 대학 생활을 응원하는 행사입니다.
중어중문학과는 인문대학의 소속 학과로서, 인문대 학생회에서 개최하는 해오름식, 체육대회 등의 모든 행사에 참여합니다. 해오름식은 숭실대 인문인들의 축제입니다. 해오름식은 매년 축제 주제가 달라지고 주제에 따라 드레스코드가 정해지므로, 각 개인의 개성과 학과의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 자리입니다.
중어중문학과를 위해 힘써주시고 학생들에게 많은 가르침을 주시는 교수님들께 감사한 마음을 전하기 위해 준비하는 행사입니다. 마음을 담은 편지나 롤링페이퍼와 카네이션을 전달하여 평소에 못 다한 마음을 전합니다.
인문대 체육대회의 경기종목에 다함께 참여함으로써 중문과 내의 단합과 통합을 이끌어낼 수 있는 시간입니다. 더불어 인문대의 다른 과들과도 착한 경쟁을 통해 더 가까워지고 교류가 활발해질 수 있는 기회가 됩니다.
대동제 중문과 축제부스 (9월 말)
중문과에서는 숭실대의 메인 축제인 대동제를 맞이하여 학과 MetaTrader 4 소개 축제 부스를 운영합니다. 중문과 축제 부스는 대부분 중문과의 특성을 살릴 수 있는 테마로 운영을 하며, 축제 기간 동안 타과 학생들에게 중문과를 소개할 수 있는 기회가 되기도 합니다.
MetaTrader 4 소개
귀하의 브라우저는 사용 기간이 지났습니다. 이 사이트를 더욱 활용하시려면 지금 브라우저를 업데이트하십시오. https://browser-update.org/update-browser.html
DDR5 개요
DDR5는 DDR5 SDRAM으로 알려진 DDR(Double Data Rate) SDRAM 메모리의 5세대 제품입니다. 2017년에 산업 표준 조직인 JEDEC (합동 전자 장치 엔지니어링 협의회, Joint Electron Device Engineering Council)가 Kingston을 포함한 최고의 글로벌 메모리 반도체 및 칩셋 아키텍처 판매업체의 지원을 받아 시작된 DDR은 앞으로 10년 간 컴퓨터 사용에 있어서 더 높은 성능, 더 낮은 전력 그리고 더 견고한 데이터 무결성을 위한 새로운 기능을 탑재하여 제작되었습니다. DDR5는 2021년에 출시됨.
더 우수한 시작 속도 성능
DDR4는 최대 3200MT/s * 로 출시된 반면 DDR5는 4800MT/s로 출시되어 대역폭이 50% 증가하였습니다. 컴퓨터 사용 플랫폼 출시의 속도에 맞춰 DDR5는 그 범위가 6400MT/s까지 확장되는 성능 향상을 계획하였습니다.
전력 저감/효율성 증가
1.1V에서 DDR5는 1.2V에서 DDR4의 동등한 구성요소에 비해 20% 더 적은 전력을 소비합니다. 노트북에서 배터리 수명을 연장시킴으로써 DDR5는 24시간 가동하는 기업용 서버의 경우에도 중요한 이점을 제공합니다.
DDR5 모듈은 내장형 PMIC(전력 관리 통합 회로, Power Management Integrate Circuits)를 탑재하고 있으며 PMIC는 메모리 모듈의 다양한 구성요소(DRAM, 레지스터, SPD 허브 등)에 필요한 전력을 조절합니다. 서버 등급 모듈의 경우 PMIC는 12V를 사용하며 PC 등급 모듈의 경우 PMIC는 5V를 사용합니다. 이를 통해 이전 세대보다 더 우수한 전력 분배가 가능해지고 신호 무결성을 향상시키며 소음을 줄입니다.
SPD 허브
DDR5는 SPD(직렬 프레즌스 검출, Serial Presence Detect) EEPROM을 추가 허브 기능과 결합하고, 외부 제어장치에 접근을 관리하며 내부 버스의 메모리 로딩을 외부와 분리시키는 새로운 장치입니다.
이중 32비트 하위 채널
DDR5는 메모리 모듈을 두 개의 독립적인 32비트 지정 하위 채널로 분할하여 효율성을 높이고 메모리 제어장치의 데이터 접근 지연시간을 감소시킵니다. DDR5 모듈의 데이터 폭은 여전히 64비트이지만 두 개의 32비트 지정 채널로 분할함으로써 전체적인 성능을 향상시킵니다. 서버 등급 메모리(RDIMMs)의 경우 하위 채널당 총 40비트 또는 Rank당 80비트에 대한 ECC 지원을 위해 8비트가 각 하위 채널에 추가됩니다. 이중 Rank 모듈에는 네 개의 32비트 하위 채널이 탑재됩니다.
모듈의 중심에 있는 노치는 키와 같은 역할을 하며 설치 중에 DDR4, DDR3 또는 기타 지원되지 않는 모듈 유형을 방지하기 위해 DDR5 소켓에 맞춥니다. DDR4와 다르게 DDR5 모듈 키는 다음의 모듈 유형에서 서로 다릅니다. UDIMM 및 RDIMM
온 다이 ECC
온 다이 ECC(오류 수정 코드, Error Correction Code)는 DRAM 칩 내의 비트 오류를 수정하기 위해 설계된 새로운 기능입니다. DRAM 칩이 웨이퍼 석판인쇄 축소를 통해 밀도를 증가시키기 때문에 데이터 유출 가능성이 증가합니다. 온 다이 ECC(오류 수정 코드, Error Correction Code)는 칩 내의 오류를 수정하고, 신뢰도를 높이며 결함율을 줄임으로써 위험을 완화시킵니다. 이 기술은 칩 외부 또는 CPU 내에 위치한 모듈과 메모리 제어장치 사이의 버스에 발생한 오류는 수정하지 못합니다. 서버 및 워크스테이션에 대해 ECC(오류 수정 코드, Error Correction Code)를 사용할 수 있는 프로세서는 상황에 따라 단일 또는 다중 비트 오류를 수정할 수 있는 코딩을 보유합니다. 추가적인 DRAM 비트는 이러한 수정을 할 수 있도록 사용 가능해야 하며 언버퍼, 레지스터드 및 부하 절감 ECC와 같은 ECC 등급 모듈 유형에 MetaTrader 4 소개 탑재됩니다.
추가 온도 센서
서버 등급 DDR5 RDIMMs 및 LRDIMMs는 모듈의 끝에 온도 센서를 추가하여 DIMM의 길이 전체에서 열 MetaTrader 4 소개 상태를 모니터링합니다. 이를 통해 더욱 정밀한 시스템 냉각 제어를 할 수 있으며 높은 온도에서 발견된 DDR4의 성능 저하와 대비됩니다.
뱅크 및 파열 길이 증가
DDR5는 뱅크를 16에서 32까지 두 배로 증가시킵니다. 이를 통해 한 번에 더 많은 페이지가 열림으로써 효율성을 증가시킵니다. DDR4의 경우에도 최소 파열 길이가 8에서 16까지 두 배로 증가합니다. 이를 통해 데이터 버스 효율성이 향상되며 버스에서 데이터를 2회 제공한 결과 동일한 캐시 데이터 라인에 접근하는 읽기/쓰기 횟수를 감소시킵니다.
리프레시 개선
DDR5는 모든 뱅크가 아닌 뱅크 그룹당 하나의 뱅크만의 리프레시를 가능하게 하는 SAME-BANK 리프레시라고 부르는 새로운 명령어를 추가합니다. DDR4와 비교했을 때 이 명령어는 DDR5의 MetaTrader 4 소개 성능 및 효율성을 더욱 향상시킬 수 있도록 해줍니다.
DFE(결정 피드백 이퀄라이제이션, Decision Feedback Equalization)
DDR5는 높은 대역폭에 필요한 모듈에 안정적이고 신뢰할 수 있는 신호 무결성을 제공하기 위해 DFE(결정 피드백 이퀄라이제이션, Decision Feedback Equalization)를 활용합니다.
메모리 모듈 자체가 DDR4와 유사하게 나타나는 반면 구형 시스템과 호환되지 않도록 만드는 중요한 변경사항이 발생합니다. 호환되지 않는 소켓에 설치되지 않도록 키 위치(중심에 있는 노치)를 이동시키십시오.
[조성연의 하이킹 소개 23편] 마운트 비어스태트 Mt. Bierstadt (14,060ft / 4,285m)
▲Scott Gomer Creek 주변 풍경 (사진=조성연)
(Mt. Bierstadt Trail)
Trailhead : Guanella Pass Trailhead
난이도 : 쉬움 – 보통 – 조금 어려움 – 어려움
-방향 : 6th Ave -> I-70 W ->Argentine St -> Rose St -> Guanella Pass Rd
-개요 : Mt. Bierstadt도 Quandary Peak 처럼 트레일이 비교적 짧고 큰 어려움 없이 오를 수 있어 쉬운 14ers에 속한다. Quanella Pass Trailhead에서 약 3.5 마일 거리에 정상이 위치하며, 정상 근처 마지막 트레일 구간을 제외하고는 오르는데 큰 어려움이 없다. 여름철에도 정상을 바람이 심하게 불고, 기온이 급강하는 경우가 많아 방한 장비를 반드시 지참해야 한다. 비상식량 MetaTrader 4 소개 비상 장비들도 구비할 것을 추천한다.
▲Mt. Bierstadt Trail 초입 전경 (사진=조성연) 트레일 코스 지도는 웹사이트 주소
https://trails.colorado.gov/trails/mt-bierstadt-11909에서 하이킹에 대한 자세한 지도를 찾을 수 있다.
-하이킹 코스 : Mt. Bierstadt트레일
새벽 5시에 집을 나서니 해가 많이 짧아져서 어둑어둑하다. 6시 10분에 Guanella Pass Trailhead에 도착 했는데 벌써 만차였다. 갓길에 주차를 하고 차에서 내리니 찬 공기가 폐부 깊숙히 밀려 들어와 고지대임을 실감한다.
동쪽 방향의 Trailhead에 들어서니 Willow Tree 관목이 사방으로 널려있고 조금 걸으니 습지 위에 놓여진 나무로 된 길을 걸어 전진한다. 왼쪽으로 조그마한 Deadman Lake 가 보이고 트레일 주변 양쪽에 크고 작은 호수들이 수없이 널려져 있다.
한참 걸어서 Scott Gomer Creek 을 건너게 되고, 조금 더 걸으니 Mt. Bierstadt 정상과 Sawtooth Ridge 가 구름 사이로 언듯언듯 그 위용을 드러낸다.
고도가 높아지기 시작하고 Douglas Fir가 듬성듬성하게 서있고 돌과 자갈로 된 트레일이 능선으로 MetaTrader 4 소개 길게 이어진다. 주변은 초지, 돌, 바위로만 이루어져 있고 노랑, 하양, 검정색 야생화가 지천에 피어있다. 엉겅퀴 모습도 보인다.
나무 표지목과 돌 무더기가 쌓여있는 곳에 이르러 트레일이 오른쪽으로 방향을 바꾸고 비교적 가파르고 돌과 작은 바위가 많은 길을 걸어 능선을 오른다.
북쪽에서 강한 바람이 구름을 몰고 와 산 전체를 감싸고 있어 가시거리가 몇 미터 밖에 안되고 구름에 조그마한 눈싸라기가 섞여 있어 돌과 바위에 붙어 희끗희끗하게 보인다. 멀리서 Marmot 울음소리가 들리고 Guinea Pig 처럼 생겼으나 훨씬 작은 모습을 한 동물도 눈에 띈다.
Bierstadt 정상에 선 필자 (사진=Garcia Kristian)
트레일 양쪽에 돌 무더기가 곳곳에 쌓여있는 가파른 길을 한참 오르니, 안부(鞍部)가 나오고 왼쪽으로 트레일이 전개되고 큰 돌과 바위로 된 험한 길을 걸어 정상에 도착했다. 바람이 세게 불고 추워서 손이 곱아 메모를 할 수 없을 정도였다. Garcia Kristian 에게 인증샷을 부탁하고 전화번호를 받은 다음에 하산을 MetaTrader 4 소개 MetaTrader 4 소개 서둘렀다.
강한 바람과 함께 조그만 얼음 알갱이가 섞인 구름이 몰려와 가시거리가 몇 미터 밖에 안되고, 정상이라고 해도 보이는 것은 눈앞에 놓인 바위와 돌 뿐이었다. 마치 짙은 안개속에 갇혀있는 형국이라고나 할까. 하지만 눈으로는 볼 수 없지만, 마음의 눈으로 볼 수 있는, 내가 추구하고 있는 믿음의 세계에 대해 생각해 볼 수 있는 시간이 많아 다행이었다.
믿음, 소망, 사랑, 열정, 희생, 구원 등…
책을 읽어 보면 고 강영우 박사, 에릭 와이헨마이어 같은 시각 장애인들도 높은 산에 올라 정안인(正眼人)들과 같이 감명을 받고, 느끼는 바가 정안인과 크게 다르지 않다는 사실이 나오는데, 조금은 이해가 되는 산행이었다.
Willow Tree 숲 주변 풍경 (사진=조성연)
사랑
사랑은 오래 참고 사랑은 온유하며,
투기하는 자가 되지 아니하며,
사랑은 자랑하지 아니하며,
교만하지 MetaTrader 4 소개 아니하며,
무례히 행치 아니하며,
자기의 유익을 구치 아니하며,
성내지 아니하며,
악한 것을 생각지 아니하며,
불의를 기뻐하지 아니하며,
진리와 함께 기뻐하고
모든 것을 참으며 모든 것을 믿으며,
모든 것을 바라며 모든 것을 견디느니라.
사랑은 언제까지든지 떨어지지 아니하나
예언도 폐하고 방언도 MetaTrader 4 소개 그치고,
지식도 폐하리라.
그런 즉 믿음, 소망, 사랑 이 세가지는
항상 있을 것인데
행사이미지
과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 과기정통부)와 한국인터넷진흥원(원장 이원태, 이하 KISA)은 국내기업들이 지능화·고도화되는 사이버 공격에 인공지능을 활용하여 효율적 대응할 수 있도록 ‘사이버보안 인공지능(AI) 데이터셋 구축 성과 공유회’를 21일 개최했다.
그간, 국내 보안기업들은 인공지능 기술 도입 및 학습을 위한 양질의 학습용 데이터셋이 없어 어려움을 겪어 왔으며, 과기정통부와 KISA는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 ‘21년부터 사이버보안 분야 학습용 인공지능 데이터셋 구축사업을 추진해왔다.
이번 사업은 사이버보안 데이터 선순환 환경 조성을 통해 ‘인공지능 기반의 안전한 디지털 강국’ 도약 실현을 목표로 ▷악성코드와, ▷침해사고 2개 분야로 나뉘어 추진되었으며, 그간 구축된 데이터셋은 2개월간의 실증기간을 거쳐 이번에 성과를 공유하게 되었다.
이번에 악성코드 분야(약 4억건) 데이터셋은 백신 진단명(Anti-virus), 속성정보(제작도구, 유포‧경유지 등), 사회적 관심사항(코로나, 랜섬웨어(금품요구악성프로그램), 비트코인 채굴 등) 핵심어(키워드)MetaTrader 4 소개 MetaTrader 4 소개 를 기반으로, 침해사고 분야(약 4억건) 데이터셋에서는 침해 행위(시스템, 네트워크, 장비 등), 침해사고 단계별(정보수집, 실행, 정보유출 등) 최신 침해사고 각본(시나리오) 등을 기반으로 구축하였다.
또한, 구축한 인공지능 데이터셋은 공공, 통신, 게임, 보안기업 등 국민 생활과 밀접한 기업·기관을 대상으로 침해대응 실효성 검증을 통해 악성코드 분석율·탐지 정확도 제고 등의 개선효과도 확인 하였다.
이번 성과공유회는 사이버보안 분야 인공지능 데이터 활용 및 관련 기술 연구 등에 관심이 있는 보안·인공지능관련 기관‧기업들에게 데이터셋 활용방안 모색 기회를 공유하고자 마련됐다.
프로그램
이날 발표에서는 데이터셋 활용 중심 ‘인공지능기반 사이버 보안전망 발표’(고려대 김휘강 교수), ‘사이버보안 인공지능데이터셋 구축 전략과 사업 소개’(KISA 이정민 팀장), 인공지능데이터셋 우수활용 사례 발표(실증기업·기관), 인공지능데이터셋 활용 소개(실증 참여기업) 등이 진행되었다.
과기정통부 김정삼 정보보호네트워크정책관은 ”지능화‧고도화되는 사이버 위협에 대응하기 위해 사이버 보안 분야에도 인공지능기술 활용 증가가 예상되는 상황으로 이번에 구축된 데이터셋이 민간 부분의 사이버 대응능력을 한 단계 도약 시킬 수 있는 마중물이 될 것이다”라고 말했다.
이어 “앞으로도 정부는 양질의 사이버보안 분야 인공지능 데이터셋을 확대 구축할 계획이며, 타 산업분야 적용확대 및 미래 보안기술 개발 촉진으로 이어질 수 있도록 더욱 노력 하겠다”라고 밝혔다.
0 개 댓글