+            ["ㆍAS(Autonomous System, 자치 시스템, 자율 시스템) 내에서 사용하는 거리 벡터 알고리즘에 기초하여 개발된 내부 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ거리 벡터 라우팅 기반 메트릭(Metric) 정보를 인접 라우터와 주기적으로 교환하여 라우팅 테이블을 갱신하고 라우팅 테이블을 구성/계산하는 데 Bellman-Ford 알고리즘을 사용하는 내부 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ최대 홉 수(Hop Count)를 15개로 제한<br>

+            ㆍUDP 520번 사용<br>

+            ㆍ30초마다 전체 라우팅 정보를 브로트캐스팅"],

+            ["ㆍ규모가 크고 복잡한 TCP/IP 네트워크에서 RIP의 단점을 개선하기 의해 자신을 기준으로 링크 상태 알고리즘을 적용하여 최단 거리를 찾는 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ링크 상태 라우팅 기반 메트릭(Metric) 정보를 한 지역(Area) 내 모든 라우터에 변경이 발생했을 때만 보내(Flooding)고 라우팅 테이블을 구성/계산하는 데 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용하는 내부 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ홉 카운트에 제한이 없음<br>

+            ㆍ최소 지연, 최대 처리량 등 관리자가 라우팅 메트릭 지정<br>

+            ㆍAS를 지역(Area)으로 나누어 라우팅을 효과적으로 관리 가능"],

+            ["ㆍ자치 시스템 (AS) 상호 간(Inter-AS 또는 Inter-Domain)에 경로 정보를 교환하기 위한 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ변경 발생 시 대상까지의 가장 짧은 경로를 경로 벡터(Path Vector) 알고리즘을 통해 선정하고, TCP 연결(Port 179)를 통해 자치 시스템(AS)으로 라우팅 정보를 신뢰성 있게 전달<br>

+            ㆍISP 사업자들 상호 간에 주로 사용되는 라우팅 프로토콜<br>

+            ㆍ순환을 피할 수 있도록 목적지까지 가는 경보 정보를 제공<br>

+            ㆍ라우팅 비용(CPU 부하)이 크고, 라우팅 테이블의 크기가 커서 메모리 사용량이 많음"]

+        ],

+        //광전송 기술

+        [

+            ["ㆍ고속 디지털 통신을 위한 광전송 시스템 표준 규격<br>

+            ㆍ광전송용 동기식 다중화 방식에 의한 디지털신호계위 북미 표준"],

+            ["ㆍ북미 표준이 SONET을 기초로 동기식 디지털 다중화 신호계위에 관한 ITU 국제 표준 규격<br>

+            ㆍ자체 복구(Self-Healing) 기능과 SDH 프레임 내에 충분한 오베헤드 확보가 가능한 기술"],

+            ["ㆍ파장이 서로 다른 복수의 광신호를 동시에 이용하는 것을 광섬유를 다중화하는 방식<br>

+            ㆍ광섬유를 이용한 통신기술의 하나를 의미함<br>

+            ㆍ빛의 파장 축과 파장이 다른 광선은 서로 간섭을 일으키지 않는 성질을 이용함"],

+            ["ㆍ대용량 데이터 전송을 위하여 파장 대역 채넣을 조밀하게 나누어 규격화한 광전송 기술<br>

+            ㆍ일정 파장 대역에 걸쳐 수십, 수백개의 파장의 광 신호를 동시에 변조"],

+            ["ㆍ광역통신망에서 고속으로 데이터를 전송하고 교환하는 차세대 패킷 전송 (PTN; Packet Transport Network) 기술"]

+        ],

+        //인공지능

+        [

+            ["ㆍ인간의 지적능력을 인공적으로 구현하여 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동과 사고를 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어"],

+            ["ㆍ인공지능의 한 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술"],

+            ["ㆍ입력 X에 대한 출력 목표값을 제시하여 학습<br>

+            ㆍ입출력의 쌍으로 구성된 학습 예제들로부터 입력을 출력으로 사상하는 함수를 학습<br>

+            ㆍ사례 : 신경망, 회귀분석"],

+            ["ㆍ입력 X에 대해 목표값을 스스로 추론하여 학습<br>

+            ㆍ입력은 주어지나 대응되는 출력이 없으며, 입력 패턴들의 공통적인 특성을 파악하는 것이 학습의 목적<br>

+            ㆍ사례 : K-Means 알고리즘, 주성분 분석"],

+            ["ㆍ입력 X에 대해 행위의 포상을 기억하고 학습<br>

+            ㆍ감독 학습과 무감독 학습의 중간 형태로서, 입력에 대해 학습자가 행동을 선택하고 그 행동에 대해서 교사가 제공하는 보상치에 따라서 학습하는 방법"]