***9/11 전북연구개발특구 강의
스타트업 R&D 강의안 시리즈
1부 : 투자없이 죽음의 계곡을 넘기는 스타트업 생존경영
2부 : 성공적인 R&D 지원사업 준비
3부 : R&D 사업성 분석 및 관리체계
◎ R&D 사업성 분석과 관리체계
1. 스타트업의 단계별 캐즘 극복방법
2. R&D 사업성 분석
3. R&D 사업계획서 작성법
4. 체계적인 사업비 관리 방안
5. R&D용 연구노트 작성법
- page : 73P
- 강의대상 : 스타트업 창업자, R&D지원사업 참여를 고려중인 창업자, 중소기업 연구원, 관련 유관기관 담당자 등
- 강의시간 : 3시간
◎ 강의 특징
1. 스타트업 생존을 위한 캐즘 극복 단계를 이해할 수 있다.
2. R&D 준비를 위한 체계적인 계획 수립이 가능하다.
3. R&D 사업성 분석 및 기획이 가능하다.
4. R&D 사업계획서 작성법을 이해한다.
5. 체계적인 사업비 작성법을 이해한다.
6. R&D지원사업용 연구노트 작성법을 이해한다.
고명환의 스타트업 생존경영 : http://www.lunch-alone.com
고명환의 카카오브런치 : https://brunch.co.kr/@maru7091
고명환의 스타트업 팟캐스트 : http://www.podbbang.com/ch/17003
[KERIS 이슈리포트] 요약 세미나 (Webinar) 자료
* 원문 링크: http://bit.ly/196LHBs
국내외 빅데이터 및 학습 분석 관련 기고서들과 동향 분석자료를 요약한 이슈리포트. UNESCO Policy Brief와 IMS Global의 백서를 중심으로 학습 분석 기술의 활용가능성과 쟁정들을 분석한 자료.
<주요>
1. 빅데이터 기술 및 산업 동향
2. 학습 분석 기술에 대한 이해
3. 학습 분석 기술 표준화 동향
4. 시사점
[2013 CodeEngn Conference 09] 김홍진 - 보안컨설팅 이해 및 BoB 보안컨설팅 인턴쉽GangSeok Lee
2013 CodeEngn Conference 09
기업의 보안 취약점을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 제시하는 보안 컨설팅에 대해 알아본다. 아울러, 보안컨설턴트 양성을 위해 BoB에서 진행하고 있는 보안컨설팅 인턴쉽과정에 대해 소개한다.
http://codeengn.com/conference/09
http://codeengn.com/conference/archive
Systems Engineering Management Plan (SEMP) for a standard fisher boatJinwon Park
* 폰트가 지원되지 않아 다운로드 받아 내용 보시길 추천합니다.
민간의 00선박 기본설계 사업에 시스템엔지니어링(SE) 적용을 위해 고민(초안)한 개략적인 SEMP입니다.
SEMP는 사업계획 단계(제안서 제출 전) 시스템개발을 위한 종합적인 Process, Methods, Tools and Environment (PMTE)를 기술하는 기술관리 최상위계획서입니다. Live document로 사업 진행 시점에 따라 지속적으로 추가/삭제/수정하는 문서입니다.
새로운 개념(revolutionary concept)이나 더 복잡화된 시스템 개발에 있어 선진국을 중심으로 정착된 보편적 개발방법이라고 할수 있습니다.
본 문서는 000개발 사업 관련 작성된 SEMP 초안으로 고민 중에 계신 시스템(선박, 항공기, 자동차, 첨단장비, 복합s/w개발, embedded system 개발, 교량/마천루 등 대형구조물 등)의 특성과 개발조직에 할당된 다양한 자원 그리고 수행조직의 역량에 따른 마름질(tailoring)이 필수입니다.
사업에도움이 필요하신 분은 jwpark1@gmail.com로 연락주시면 여건이 허락하는 범위에서 도움드리겠습니다.
시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day1 se generalJinwon Park
* 폰트가 지원되지 않아 다운로드 받아 내용 보시길 추천합니다.
조선소/해군 등 함정공학 분야에 종사하는 설계전문가를 대상으로 개발된 '시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering)' 강의자료로 시스템공학 전반에 대한 이론과 실습으로 구성되어 개념설계에 참여하는 전문가에 대한 속성 교육자료입니다. 함정공학이나 특수선설계, 방위사업분야에 관심있는 분에게 유용할 것으로 봅니다. 교육자료는 다음과 같이 구성되었습니다.
Day1. SE general
Day2. Requirement Development
Day3. Requirement analysis and OMOE
Day4. Functional analysis and allocation
Day5. Design synthesis 1
Day6. Design synthesis 2
Day8. System analysis and control 1
Day9. System analysis and control 2
* Day7은 '통계분석 및 설계최적화'로 자료보다는 실습위주로 운영되어 별도 자료는 없습니다.
* 자료 관련 문의사항 있으시면 jwpark1@gmail.com으로 연락 바랍니다.
1) The document discusses the past, current, and future of smartphone technology.
2) In the past, "Pen on Projection" technology allowed writing on any surface using a Bluetooth pen and projected screen.
3) Currently, Qualcomm uses fingerprint sensor technology for authentication and security.
4) In the future, Qualcomm will introduce ultrasonic fingerprint sensors that can scan fingerprints through OLED displays of various thicknesses.
***9/11 전북연구개발특구 강의
스타트업 R&D 강의안 시리즈
1부 : 투자없이 죽음의 계곡을 넘기는 스타트업 생존경영
2부 : 성공적인 R&D 지원사업 준비
3부 : R&D 사업성 분석 및 관리체계
◎ R&D 사업성 분석과 관리체계
1. 스타트업의 단계별 캐즘 극복방법
2. R&D 사업성 분석
3. R&D 사업계획서 작성법
4. 체계적인 사업비 관리 방안
5. R&D용 연구노트 작성법
- page : 73P
- 강의대상 : 스타트업 창업자, R&D지원사업 참여를 고려중인 창업자, 중소기업 연구원, 관련 유관기관 담당자 등
- 강의시간 : 3시간
◎ 강의 특징
1. 스타트업 생존을 위한 캐즘 극복 단계를 이해할 수 있다.
2. R&D 준비를 위한 체계적인 계획 수립이 가능하다.
3. R&D 사업성 분석 및 기획이 가능하다.
4. R&D 사업계획서 작성법을 이해한다.
5. 체계적인 사업비 작성법을 이해한다.
6. R&D지원사업용 연구노트 작성법을 이해한다.
고명환의 스타트업 생존경영 : http://www.lunch-alone.com
고명환의 카카오브런치 : https://brunch.co.kr/@maru7091
고명환의 스타트업 팟캐스트 : http://www.podbbang.com/ch/17003
[KERIS 이슈리포트] 요약 세미나 (Webinar) 자료
* 원문 링크: http://bit.ly/196LHBs
국내외 빅데이터 및 학습 분석 관련 기고서들과 동향 분석자료를 요약한 이슈리포트. UNESCO Policy Brief와 IMS Global의 백서를 중심으로 학습 분석 기술의 활용가능성과 쟁정들을 분석한 자료.
<주요>
1. 빅데이터 기술 및 산업 동향
2. 학습 분석 기술에 대한 이해
3. 학습 분석 기술 표준화 동향
4. 시사점
[2013 CodeEngn Conference 09] 김홍진 - 보안컨설팅 이해 및 BoB 보안컨설팅 인턴쉽GangSeok Lee
2013 CodeEngn Conference 09
기업의 보안 취약점을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 제시하는 보안 컨설팅에 대해 알아본다. 아울러, 보안컨설턴트 양성을 위해 BoB에서 진행하고 있는 보안컨설팅 인턴쉽과정에 대해 소개한다.
http://codeengn.com/conference/09
http://codeengn.com/conference/archive
Systems Engineering Management Plan (SEMP) for a standard fisher boatJinwon Park
* 폰트가 지원되지 않아 다운로드 받아 내용 보시길 추천합니다.
민간의 00선박 기본설계 사업에 시스템엔지니어링(SE) 적용을 위해 고민(초안)한 개략적인 SEMP입니다.
SEMP는 사업계획 단계(제안서 제출 전) 시스템개발을 위한 종합적인 Process, Methods, Tools and Environment (PMTE)를 기술하는 기술관리 최상위계획서입니다. Live document로 사업 진행 시점에 따라 지속적으로 추가/삭제/수정하는 문서입니다.
새로운 개념(revolutionary concept)이나 더 복잡화된 시스템 개발에 있어 선진국을 중심으로 정착된 보편적 개발방법이라고 할수 있습니다.
본 문서는 000개발 사업 관련 작성된 SEMP 초안으로 고민 중에 계신 시스템(선박, 항공기, 자동차, 첨단장비, 복합s/w개발, embedded system 개발, 교량/마천루 등 대형구조물 등)의 특성과 개발조직에 할당된 다양한 자원 그리고 수행조직의 역량에 따른 마름질(tailoring)이 필수입니다.
사업에도움이 필요하신 분은 jwpark1@gmail.com로 연락주시면 여건이 허락하는 범위에서 도움드리겠습니다.
시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day1 se generalJinwon Park
* 폰트가 지원되지 않아 다운로드 받아 내용 보시길 추천합니다.
조선소/해군 등 함정공학 분야에 종사하는 설계전문가를 대상으로 개발된 '시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering)' 강의자료로 시스템공학 전반에 대한 이론과 실습으로 구성되어 개념설계에 참여하는 전문가에 대한 속성 교육자료입니다. 함정공학이나 특수선설계, 방위사업분야에 관심있는 분에게 유용할 것으로 봅니다. 교육자료는 다음과 같이 구성되었습니다.
Day1. SE general
Day2. Requirement Development
Day3. Requirement analysis and OMOE
Day4. Functional analysis and allocation
Day5. Design synthesis 1
Day6. Design synthesis 2
Day8. System analysis and control 1
Day9. System analysis and control 2
* Day7은 '통계분석 및 설계최적화'로 자료보다는 실습위주로 운영되어 별도 자료는 없습니다.
* 자료 관련 문의사항 있으시면 jwpark1@gmail.com으로 연락 바랍니다.
1) The document discusses the past, current, and future of smartphone technology.
2) In the past, "Pen on Projection" technology allowed writing on any surface using a Bluetooth pen and projected screen.
3) Currently, Qualcomm uses fingerprint sensor technology for authentication and security.
4) In the future, Qualcomm will introduce ultrasonic fingerprint sensors that can scan fingerprints through OLED displays of various thicknesses.
The document analyzes electricity consumption at home through K-means clustering and evaluates different cluster validity indices, including the Silhouette score, to determine the optimal number of clusters in the dataset. It performs K-means clustering on a household electricity consumption dataset and compares the results of the Silhouette score and other indices at different values of K to identify the best number of clusters. The analysis aims to help optimize home electricity usage through machine learning clustering techniques.
This document summarizes a master's dissertation that analyzes electricity consumption at home through K-means clustering and silhouette scoring. It contains two papers. Paper 1 analyzes a household electricity usage dataset using K-means clustering to identify the optimal number of clusters, as determined by the Calinski-Harabasz Index, Davis-Boulden index, and silhouette score. Paper 2 performs a similar analysis but with a reduced 1/8 size dataset to compare results. The dissertation concludes that both analyses produce similar silhouette scores even with a smaller dataset.
The document analyzes electricity consumption data from homes using K-means clustering to determine optimal clusters in the data. It evaluates different cluster validity indices like the Calinski-Harabasz Index, Davis-Boulden index, and Silhouette score to find the optimal number of clusters. The analysis is also performed on a reduced 1/8th dataset to see if the results are similar when using less data.
Hyun wong thesis 2019 06_22_rev40_final_grammerlyHyun Wong Choi
The document analyzes electricity consumption at home through K-means clustering and evaluates different cluster validity indices, including the Silhouette score, to determine the optimal number of clusters in the dataset. It performs K-means clustering on a household electricity consumption dataset and compares the results of the Silhouette score and other indices at different values of K to identify the best clustering. The analysis aims to optimize home electricity usage through unsupervised machine learning clustering techniques.
Hyun wong thesis 2019 06_22_rev40_final_Submitted_onlineHyun Wong Choi
The document summarizes a master's dissertation that analyzes electricity consumption at home through K-means clustering and silhouette scoring. It introduces machine learning and clustering techniques. It then describes the experimental environment, dataset used, previous work on related topics, and the proposed approach of applying K-means clustering to analyze the electricity consumption dataset. The key aspects analyzed are the optimal number of clusters determined by indices like Calinski-Harabasz, Davis-Boulden, and silhouette score. Results are compared between the full and 1/8 reduced datasets.
Hyun wong thesis 2019 06_22_rev40_final_printedHyun Wong Choi
This document summarizes a master's dissertation that analyzes electricity consumption at home through k-means clustering. The dissertation contains two papers:
1. The first paper analyzes electricity usage data from homes using k-means clustering to identify optimal clusters of usage patterns. It evaluates different metrics like silhouette score and clustering indices to determine the optimal number of clusters in the data.
2. The second paper performs a comparative analysis using a reduced 1/8th dataset to validate that the silhouette score and optimal number of clusters is similar even with smaller data.
The dissertation applies machine learning clustering techniques to analyze electricity consumption data from homes with the goal of optimizing costs and identifying factors for overcharging.
This master's dissertation analyzes electricity consumption at home through a K-means clustering algorithm and silhouette score. The document contains two papers that analyze a household electricity consumption dataset from the University of California, Irvine using K-means clustering. Paper 1 uses the Calinski-Harabasz Index, Davis-Boulden index, and silhouette score to determine the optimal number of clusters. Paper 2 performs a comparative analysis using a 1/8 subset of the full dataset and finds that the silhouette scores are similar even when using a smaller dataset. The dissertation aims to optimize household electricity usage and costs through machine learning clustering techniques.
This document summarizes a master's dissertation that analyzes electricity consumption at home through K-means clustering and silhouette scoring. The dissertation contains two papers. Paper 1 analyzes household electricity consumption data from UC Irvine using K-means clustering to determine the optimal number of clusters based on silhouette scoring and other indices. The analysis finds seven clusters to be optimal. Paper 2 performs a comparative analysis using a 1/8 subset of the full dataset, finding that silhouette scores are approximately half of the full dataset but the optimal number of clusters is similar. The dissertation concludes that machine learning clustering can effectively analyze electricity consumption patterns and predict optimal clustering even with smaller datasets.
This document appears to be a master's dissertation that analyzes electricity consumption in homes using k-means clustering. It contains chapters that introduce the topic, provide an overview and motivation, describe two papers analyzing electricity consumption data through k-means clustering with silhouette scores to determine optimal cluster numbers, present results, and conclude. The dissertation applies machine learning techniques to optimize home electricity usage by reducing costs and overcharging through clustering and prediction.
This document appears to be a master's dissertation that analyzes electricity consumption in homes using k-means clustering. It contains chapters that introduce the topic, provide an overview and motivation, describe two papers analyzing electricity consumption data through k-means clustering with silhouette scores to determine optimal cluster numbers, present results of experiments on datasets, and conclude with findings. The dissertation aims to optimize home electricity usage through machine learning clustering techniques by reducing costs and overcharging factors while enabling prediction of consumption. It applies k-means clustering to electricity usage data from homes to predict consumption patterns and determine the optimal number of clusters using silhouette scores.
This document appears to be a master's dissertation that analyzes electricity consumption in homes using k-means clustering. It contains chapters that introduce the topic, provide an overview and motivation, describe two papers analyzing electricity consumption data through k-means clustering with silhouette scores to determine optimal cluster numbers, present results of clustering a full and 1/8 sized dataset, and conclude. The dissertation aims to optimize home electricity usage through k-means clustering and determine factors influencing overcharges or costs by analyzing household consumption data.
1. International Scholar Pooh ®International Scholar Pooh ®
CISA 26th Edition
ISACA
International Scholar Pooh ®
Hyun Wong Choi
2. International Scholar Pooh ®
제1절 개요
정의
정보시스템 감사프로세스에 대해 본 장에서는 IS 감사인이 주어진 IT
영역에 대해 전문적인 방법으로 감사를 수행하도록 해 주는 절차와 철
저한 방법론을 포함하여, IS 감사의 전체 프랙티스에 대해 살펴본다.
목적
이 영역의 목적은 CISA 수험생들잉 조직이 정보시스템을 보호하고 통
제하는 것을 지원할 수 있도록 IS 감사기준에 따라 감사서비스를 제공
하는데 필요한 지식을 갖추도록 하는 것이다.
이 영역은 CISA 시험에서 21%의 비중을 차지한다. (약 32문제)
3. International Scholar Pooh ®
과업 및 지식 설명문
과업
- IS 감사프로세스 영역은 다음과 같은 5개의 과업으로 구성된다.
T1.1 핵심 영역들이 감사될수 있도록 IS 감사기준을 준수하는 위험기반 IS감사전략
을 실행한다.
T1.2 정보시스템이 보호되고 통제되고, 조직에 가치를 제공하고 있는지의 여부를
결정하기 위한 구체적인 감사 계획을 수립한다.
T1.3 계획된 감사목적을 달성할 수 있도록 IS 감사기준에 따라 감사를 수행한다.
T1.4 감사 결과를 의사소통하고, 필요한 경우 변화를 촉진할 수 있도록 주요 이해
관계자에게 미팅과 보고를 통해 권고한다.
T1.5 경영진이 적시에 적절한 조치를 취하도록 결정하기 위해 사후 감사를 수행한
다.
4. International Scholar Pooh ®
과업 및 지식 설명문
• 지식설명문
CISA 수험생들은 지식 설명문에서 제시하고 있는 각 주제 또는 영역을 잘 이해하고 있어야
한다. 이러한 설명문은 시험의 기반이다. IS 감사프로세스 영역에는 다음과 같은 11개의 지
식 설명문이 있다.
K1.1 ISACA의 IS 감사 및 보증기준, 가이드라인, 도구 및 기법, 직무 윤리강령, 그리고 기타
적용가능한 기준에 관한 지식
K1.2 계획, 검증, 보고와 후속조치에 있어서 위험 평가에 대한 개념, 도구 및 기법에 관한 지
식
K1.3 근본적인 비즈니스 프로세스(예: 구매, 급여, 외상매입금, 외상매출금)의 지식과 이러한
프로세스에서 IS의 역할에 관한 지식
K1.4 정보시스템에서 통제에 관련된 통제원칙에 관한 지식
K1.5 위험기반의 감사계획과 지식과 후속조치를 포함한 감사 프로젝트 관리 기법에 관한
지식
5. International Scholar Pooh ®
과업 및 지식 설명문
K1.6 감사의 범위, 증거수집, 보존 및 빈도 등에 영향을 미치는 관련 법규에
관한 지식
K1.7 감사 증거를 수집, 보호, 보존하는데 필요한 증거 수집 기법(예: 관찰,
질의, 조사, 인터뷰, 데이터 분석, 사기 조사기법, 컴퓨터지원 감사기법
[CAATs]) 에 관한 지식
K1.8 다양한 샘플링 방법론과 다른 대체/데이터분석 절차에 관한 지식
K1.9 보고 및 의사소통 기법(예: 촉진, 협상, 분쟁해결, 감사 보고 구조, 이슈
작성, 관리요약, 결과 검증)에 관한 지식
K1.10 감사품질보증시스템 및 프레임워크에 관한 지식
K1.11 다양한 형태의 감사( 예: 내부, 외부, 재무)와 다른 감사인 혹은 통제조
직의 업무에 대한 신뢰형성과 평가를 위한 방법에 대한 지식
6. International Scholar Pooh ®
과업 및 지식 설명문
과업과 지식 설명문의 관계
과업 설명문은 CISA 수험생들이 수행방법을 알고 있어야 하는 사
항들이다. 지식 설명문은 CISA 수험생들잉 과업을 수행하기 위해
서 알고 있어야 하는 사항들을 설명한다. 과업과 지식 설명문 간
의 관계는 도표 1.1에 정리되어 있다. 중복되는 것들이 다수 있지
만, 일반적으로 각 과업 설명문은 여러 개의 지식 설명문과 연결
될 것이다.
7. International Scholar Pooh ®
도표 1.1 과업과 지식 설명문의 관계
• K1.1 ISACA의 IS 감사 및 보증기준, 가이드라인, 도구 및 기법
직무 윤리강령과 기타 적용가능한 기준에 대한 지식
• K1.2 계획, 검사, 보고 및 후속작업에서 위험 평가에 대한 개념,
도구 및 기법에 관한 지식
• K1.3 기본적인 비즈니스 프로세스(예: 구매, 급여, 외상매입금,
외상매출금)와 이러한 프로세스에서의 IS역할에 관한 지식
• K1.5 위험기반 감사계획과 후속작업을 포함한 감사프로젝트관
리기법에 관한 지식
• K1.6 감사의 범위, 증거 수집, 보존 및 빈도 등에 영향을 미치는
관련 법규에 관한 지식
• K1.10 감사품질 보증 시스템 및 프레임워크에 관한 지식
• K1.11 다양한 형태의 감사(예: 내부, 외부, 재무)와 다른 감사인
혹은 통제조직의 업무에 대한 신뢰형성과 평가를 위한 방법에
대한 지식
T1.1 핵심위험영역들이 감사될 수
있도록 IS 감사기준을 준수하는 위
험 기반의 IS 감사 전략을 수행한다.
8. International Scholar Pooh ®
도표 1.1 과업과 지식 설명문의 관계
• K1.1 ISACA의 IS 감사 및 보증기준, 가이드라인, 도구 및 기법,
직무 윤리강령과 기타 적용가능한 기준에 대한 지식
• K1.2 계획, 검사, 보고 및 후속작업에서 위험 평가에 대한 개념,
도구 및 기법에 관한 지식
• K1.3 기본적인 비즈니스 프로세스 (예: 구매, 급여, 외상매입금,
외상매출금)와 이러한 프로세스에서의 IS역할에 관한 지식
• K1.4 정보시스템에서 통제에 관련된 통제 원칙에 관한 지식
• K1.5 위험기반 감사계획과 후속작업을 포함한 감사 프로젝트
관리기법에 관한 지식
• K1.6 감사의 범위, 증거수집, 보존 및 빈도등에 영향을 미치는
관련 법규엥 관한 지식
• K1.10 감사품질 보증시스템 및 프레임워크에 관한 지식
• K1.11 다양한 형태의 감사(예: 내부, 외부, 재무)와 다른 감사인
혹은 통제조직의 업무에 대한 신뢰형성과 평가를 위한 방법에
대한 지식
T1.2 정보시스템이 보호되고 통제
되고, 조직에 가치를 제공하고 있는
지의 여부를 결정하기 위한 구체적
인 감사 계획을 수립한다.
9. International Scholar Pooh ®
도표 1.1 과업과 지식 설명문의 관계
• K1.1 ISACA의 IS감사 및 보증기준, 가이드라인, 도구 및 기법, 직무 윤리강령과 기타
적용가능한 기준에 대한 지식
• K1.2 계획, 검사, 보고 및 후속작업에서 위험 평가에 대한 개념, 도구 및 기법에 관한
지식
• K1.3 기본적인 비즈니스 프로세스(예 : 구매, 급여, 외상매입금, 외상매출금)와 이러
한 프로세스에서 IS역할에 관한 지식
• K1.4 정보시스템에서 통제에 관련된 통제원칙에 관한 지식
• K1.5 위험기반 감사계획과 후속작업을 포함한 감사 프로젝트관리기법에 관한 지식
• K1.6 감사의 범위, 증거수집, 보존 및 빈도 등에 영향을 미치는 관련 법규에 관한 지
식
• K1.7 감사 증거를 수집, 보호, 보존하는데 필요한 증거수집 기법(예: 관찰, 질의, 조
사, 인터뷰, 데이터분석, 사기조사기법, 컴퓨터지원 감사기법[CAATs]) 에 관한 지식
• K1.8 다양한 샘플링 방법론과 다른 대체/데이터 분석 절차에 관한 지식
• K1.9 보고 및 의사소통 기법(예 : 촉진, 협상, 분쟁해결, 감사보고 구조, 이슈작성, 관
리요약, 결과 검증)에 관한 지식
• K1.10 감사품질 보증시스템 및 프레임워크에 관한 지식
• K1.11 다양한 형태의 감사(예: 내부, 외부, 재무)와 다른 감사인 혹인 통제조직의 업무
에 대한 신뢰형성과 평가를 위한 방법에 대한 지식
T1.3 계획된 감사 목적을 달성할 수
있도록 IS 감사기준에 따라 감사를
수행한다.