[Active Directory]클라이언트 가입(사용자 설정)

Posted by 알 수 없는 사용자
2015. 5. 23. 17:52 시스템인프라/MS서버군

이번에는 AD 서버에 클라이언트 가입하는 과정을 보도록 하자.

AD 서버에 등록된 사용자는 사용자PC에서 AD IP정보를 설정, 컴퓨터 이름 설정을 한 후 로그인 및 인증이 가능하다.


네트워크 설정에서 IP설정을 해준다. DNS의 경우 AD에서 설정된 DNS를 적어주면 된다.


네트워크 설정이 끝나면 컴퓨터 이름을 변경 한다.

윈도버튼 -> 컴퓨터에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 -> 속성 -> 설정 변경 버튼을 누르면 시스템 속성 화면이 나타나고 변경 버튼을 누른다.


컴퓨터 이름/도메인 변경 화면에서 컴퓨터이름에 사용자 이름, 도메인에 AD설치시 입력한 도메인을 입력 후 확인 버튼을 누른다.


사용자 인증을 위해 로그인 화면이 나오고 사용자 이름 및 AD 사용자 생성시 입력한 비밀번호를 입력 후 확인을 누른다.


사용자 인증이 성공하면 도메인 시작 화면이 나오고 컴퓨터 재시작 하면 AD에 가입이 성공한다.

디지털 신호처리(1)

Posted by 알 수 없는 사용자
2015. 5. 18. 11:31 프로그래밍/ETC

디지털 신호 처리(Digital signal processing, DSP)는 디지털화된 신호를 원하는 방향으로 정보 신호를 수정하거나 개선할 목적으로 고리즘에 의해 수치적으로 처리하는 것을 말한다. 보통 아날로그 신호를 디지털화하는 과정에서 이산 신호가 되고 수치화 된다.

디지털 신호처리 개념도



디지털 신호처리의 응용분야

영상처리

패턴인식, Robotic vision, Image enhancement, Facsimile 위성 기상도, Animation

계측/제어
스펙트럼 분석, Noise reduction, 데이터 압축

음성/음향
음성인식, 음성합성, Digital audio,  등화기, 음성 부호화

군사용
비밀통신, 레이더 신호처리, Sonar 신호처리, 미사일 표적지시

통신
모뎀, Echo 제거기, 적응 등화기, ADPCM transcoders, Spread spectrum, Video conferencing, 데이터 통신

생체 의학(의료기기 응용)

환자 모니터링, Scanners, 심전도 해석, X-ray storage/enhancement




 압축을 하는 이유? 음성이나 영상같은 연속된 데이터 자료형은 정보의 양이 증가하면 증가할수록,
   이를 보존하거나 상대방에게 송할 때 소요되는 시간이 길어지기 때문에 보다 음성, 영상 정보를 쉽게 처리하기 위해 압축을 진행한다.

  ※ 압축 개념과 기법

  • 데이터 압축의 기본 개념은 데이터에 대한 중복성을 제거하여 대용량의 데이터를 압축하는 것.
  • 비 손실 압축 (가역압축)
-
장점 : 압축 후 복원하는 과정에서 원시영상을 거의 손실없이 복원
-
단점 : 압축률이 낮음
-
기법 : 반복억제 ⇒ Run-Length Encoding
          
통계적 인코딩   허프만 코드화, 렘펠지브웰치 코드화

  • 손실 압축 (비가역 압축)
-
디지털 비디오, 오디오에서 주로 사용되는 방식
-
장점 : 압축률이 높음 (불필요한 bit 제거)
  
단점 : 압축 후 복원하는 과정에서 원시영상에 대한 손실 발생
-
기법 : 반복 기법 푸리에 변환, 이산 코사인 변환
           
예측 기법 ⇒ DPCM, ADPCM, DM, ADM
           
양자화 스칼라, 양자화, 벡터 양자화
           
보간법
       ※ 주의사항   손실압축이란 인간의 시각 또는 귀의 특성을 이용해 비가청범위 부분을 솎아내거나 개변하는 방법으로 압축 전 전처리 과정에서 이루어지는 활동일 뿐 압축 시에 이루어지는 활동은 아니다.


 1) RLE(Run-Length Encoding)

- 자료의 반복성을 이용하는 가장 간단한 자료 압축 기법
-
Run-length 압축은 어느 값이 얼마나 지속되는지 run-length로 표현하는 기법으로 같은 값이 오래 지속될수록 데이터 압축률도 높아짐.
-
동일한 자료로 이루어진 스트림인 경우는 원자료처럼 표현, RLE반복된 자료에만 적용
-
Run은 자료의 개수와 원자료의 해당문자가 표현됨

         ) ABCDDDDDDDDEEEEEEEEE -> ABC8D9E




- RLE를 사용하는 파일 형식

        MacPaint, RLE, PCX(PC Paintbrush), JPEG(Graphics Interchange Format), TIFF(Tragged Image File Format) TGA(Targa)는 옵션으로 지정 가능.


2) 허프만 코딩(Huffman Coding)

- 허프만 코딩은 가변길이 코딩(variable length coding) 방식임 

- 가변길이 코딩 : 빈번하게 발생하는 값의 표현에 적은 수의 비트를 사용하고, 드물게 발생하는 자료의 경우 보다 많은 비트들을 사용

- 가장 빈번하게 발생하는 자료에 짧은 비트 스트림들을 할당

- 문자당 비트들의 평균 수치를 최소화할 수 있는 코드들을 생성하는 알고리즘

- 전치특성(prefix property)을 가진 코드를 보장하기 위해 이진 트리(binary tree)를 사용

장점 : 가변길이 코드가 고정길이 코드보다 높은 자료 밀집도를 보장

단점 : 소프트웨어를 사용하여 유지 관리하거나 byte 단위로 작업을 수행하기 어려움

인코딩에 두 단계를 필요로 하는데첫 번째 단계는 문자의 빈도수 자료를 축적하고 두 번째 단계에서 압축




3)LZW(Lempel Ziv Welch)

 - Abraham Lempel, Jacob Ziv, Terry Welche가 고안한 압축 알고리즘

 - 인코딩하면서 새로 나오는 값을 사전식으로 코드북(codebook)에 기억시켜 다음 값의 인코딩에 이용하는 'on-the-fly' 방식

 - 파일의 크기를 1.5:1에서 2:1의 비율로 압축하여 파일의 크기를 축소

 - 영상에 사용된 색의 수에 따라 파일의 크기가 결정

 - 빈번하게 발생하는 값들을 활용  

 ※ 장점

-단일 과정으로 입력 스트림을 압축

(허프만 코딩과 같은 통계량 축적 과정이 불필요)
   - 스트림 테이블을 압축과 복원 과정동안 구축하며 사전에 입력 스트림에 관한 정보가 불필요함
   - 단순하며, 빠른 실행이 가능



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C# Linq

Posted by 알 수 없는 사용자
2015. 5. 18. 11:24 프로그래밍/C#

LINQ는 Language Integrated Query의 약자로 통합질의언어라고 말한다.

이름에서 보면 무언가 통합된 언어라는 의미인데, SQL의 Select구문과 유사한 구문을 이용하여 

컬렉션 형태의 데이터에 대해 질의를 통한 데이터처리가 가능하다. 

LINQ는 MS-SQL의 데이터나 메모리에 있는 컬렉션 객체, XML에서 사용된다.


다음과 같이 학생 객체가 있다.




예를 들어 학생 리스트 중에서 A학점인 학생을 나이 순으로 정렬하고 싶다고 하자.

LINQ를 사용하지 않는 일반 코드를 이용하면 다음과 같이 표현할 수 있을 것이다.



List객체에서 사용가능한 함수와 람다식을 이용하여 최대한 간단하게 작성해 보았다.

그럼 LINQ를 이용한 코드를 한번 보자



람다식을 이용한 코드도 굉장히 간단하다고 생각했는데

LINQ를 이용하면 좀 더 간단한 표현이 가능하다.


그럼 위에서 작성한 LINQ구문을 다시 잘 살펴보자

FROM, WHERE, ORDER등이 쓰이는 것을 보니 SQL과 유사하다는 것을 알 수 있다.

SQL과 비슷하여 이해되겠지만 하나씩 보도록 하자.


우선 from은 범위를 지정해 주는 부분이다.

foreach에서도 괄호 안에 범위를 지정하듯이 from뒤에 범위를 지정하면 된다.



그 다음 where은 조건을 정의하는 부분이다.
데이터에 대한 필터가 필요하다면 여기에 조건을 작성하면 된다.


order는 정렬을 정의하는 부분이다.

order + 정렬될 객체 뒤에 아무것도 없으면 오름차순으로 정렬되고, 반대로 내림차순으로 정렬하고 싶다면 desending을 추가한다.



마지막으로 select에서는 추출할 데이터를 정의하면 된다.



전체 객체 추출도 가능하고 다음과 같이 필요한 데이터만 추출하는 것도 가능하다.




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