Neural networks guide #DataAnalytics #MachineLearning #BigData #DataScience #IoT #PyTorch #Python #RStats #TensorFlow #JavaScript #ReactJS #GoLang #CloudComputing #Serverless #DataScientist #WomenWhoCode #Programming #Coding #100DaysofCode #opensource #ArtificialIntelligence #AI https://t.co/WDpJYwJGt7

-

Favorite tweet: Neural networks guide #DataAnalytics #MachineLearning #BigData #DataScience #IoT #PyTorch #Python #RStats #TensorFlow #JavaScript #ReactJS #GoLang #CloudComputing #Serverless #DataScientist #WomenWhoCode #Programming #Coding #100DaysofCode #opensource #ArtificialIntelligence #AI https://t.co/WDpJYwJGt7 http://twitter.com/PrUkkera/status/1431216875929808902 https://t.co/WDpJYwJGt7 August 27, 2021 at 08:27PM

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

실험동물의 안락사법

-
http://147.46.20.44/%B9%AE%BC% AD%20%BE%E7%BD%C4/data/%B0%A5% B8%C5%B1%E2/%BE%C8%B6%F4%BB% E7%B9%FD.htm 실험동물의 안락사법 실험동물의 안락사법 I.  일반적인 고려사항 안락사 방식을 선택하는 데 있어서 ,  다음과 같은 기준을 고려해야 한다 . (1)  고통이나 스트레스 ,  공포를 동반하지 않고 무의식 및 죽음을 유도할 수 있는 능력 (2)  무의식을 유도하기 위해 필요한 시간 (3)  신뢰도 (4)  시술자에 대한 안전 (5)  비가역성 (6)  연구 목적과의 일치 (7)  시술자나 관찰자에게 끼치는 정서적인 효과 (8)  연구내용과 조직의 사용에 있어서의 일치 (9)  약물의 사용과 남용가능성 (10)  종과 나이 ,  건강상태의 적합성 (11)  적절한 방법으로 장비를 유지할 수 있는 능력 II.  흡입물질 흡입되는 가스가 동물에 영향을 주기 위해서는 폐포에서 어느 정도 이상의 농도가 되어야 한다 . 혼수상태에 이르기 전에 발작을 일으키는 물질은 안락사에 사용할 물질로 적절치 않다 . 흡입물질에 대해 일반적으로 숙지할 사항은 다음과 같다 . l         혼수상태의 시작이 빠르기 때문에 안락사는 인도적이다 . l         이러한 고농도의 물질을 운반하고 ,  유지하는 장비들은 정부의 규정을 따라야 하고 ,  철저한 실험 계획 하에 이루어져야 한다 . l         이러한 물질의 대부분은 사람에게 위험하다 . l  ...
자세한 내용 보기

최근 한국은 왜 개인정보 유출 사고가 빈번할까?

-
  최근 한국에서 skt, kt, 쿠팡 등 개인정보가 해킹 당하는 사건이 많습니다. 그 주요 원인은 국외에서는 인터넷 가입이라는 것이 이메일 주소 하나 넣고 인증 받는 것이라, 해킹 사고가 발생해도 큰 이슈가 되지 않습니다. 그러나, 국내는 실명, 주민번호(신분증 인증), 전화번호, 집주소 등등, 너무 많은 개인정보를 입력하는 것이 주요 문제입니다. 특히, 국외처럼 이메일 주소 하나 해킹해서 할 수 있는게 많지 않지만, 우리나라 처럼 민감한 개인정보를 탈취하면 결제 등 아주 심각한 사고랑 이어질 수 있는게 가장 큰 문제입니다.  한국은 왜 개인정보 유출 피해가 더 클까? 해외와 다른 ‘실명 기반 인터넷 구조’가 만든 시스템적 문제 최근 SKT, KT, 쿠팡 등 대형 기업의 개인정보 유출 사건이 이어지면서 많은 사람들이 불안감을 느끼고 있습니다. 단순한 계정 도용을 넘어 결제 피해, 대출 사기, 명의 도용 같은 심각한 사고로 이어질 수 있기 때문입니다. 그런데 흥미로운 점은, 같은 규모의 해킹 사고가 해외에서 발생해도 한국만큼 파장이 크지 않다는 것 입니다. 왜 이런 차이가 생길까요? 단순히 보안 기술의 차이 때문일까요? 사실 그보다 더 근본적인 이유가 있습니다. 바로 한국과 해외가 가진 온라인 서비스 구조 자체가 다르기 때문 입니다. 이 글에서는 한국의 개인 정보 유출이 왜 더 치명적인지, 해외와 어떤 차이가 있는지, 그리고 내가 느낀 문제의식이 전문가들의 견해와 어떻게 맞닿아 있는지를 정리해보았습니다. 1. 한국 인터넷 환경의 특징: ‘실명 인증 중심’ 한국은 인터넷 초기부터 실명 기반 본인확인 체계 를 사용해왔습니다. 실명 입력 필수 주민등록번호 인증(과거에는 거의 모든 사이트가 요구) 휴대폰 번호 인증( PASS 등) 집 주소 필수 입력 결제 수단의 자동 연동 한국에서는 온라인 계정을 만들 때부터 서비스 이용자 = 실제 사람 이라는 강한 동등성이 전제됩니다. 이 구조 때문에 한 번 개인정보가 털리면 그...
자세한 내용 보기