🔹 1-3. LoRa의 주요 특징LoRa(Long Range)는 장거리 무선 통신, 저전력, 저속 데이터 전송을 특징으로 하는 IoT(사물인터넷)용 무선 통신 기술입니다.LoRa의 특성상 센서 네트워크, 스마트 시티, 산업 자동화, 환경 모니터링 등 넓은 범위에서 적은 전력으로 데이터를 주고받아야 하는 서비스에 적합합니다.이 섹션에서는 LoRa의 주요 특징을 주파수 대역, 데이터 전송 속도, 전력 소비, 네트워크 구조를 중심으로 설명하겠습니다.📌 1. 주파수 대역 (ISM Band, 비면허 대역)LoRa는 ISM(Industrial, Scientific, and Medical) 대역에서 동작하며, 전 세계적으로 비면허(무료) 주파수 대역을 사용합니다.즉, Wi-Fi나 Bluetooth처럼 면허 없이 ..

🔹 1-2. LoRa와 LoRaWAN의 차이LoRa와 LoRaWAN은 같은 기술처럼 보이지만, 실제로는 서로 다른 개념입니다.LoRa는 무선 통신을 위한 물리적 변조 방식이고, LoRaWAN은 LoRa를 활용한 네트워크 프로토콜입니다.📌 LoRa: 물리적 변조 방식✅ LoRa란?LoRa(Long Range)는 Semtech사가 개발한 장거리, 저전력 무선 통신 기술입니다.변조 방식: CSS(Chirp Spread Spectrum, 칩 확산 스펙트럼) 사용주요 특징:장거리 통신(수 km~수십 km)저전력 소비(배터리로 수년간 사용 가능)낮은 데이터 전송 속도(0.3~50kbps)🔹 LoRa는 물리적인 전파 변조 기술로, 데이터를 신호로 변환하여 전송하는 역할만 수행합니다.🔹 이 기술만으로는 네트워크..

🔹 1-1. LoRa란 무엇인가?📌 LoRa의 정의와 역할LoRa(Long Range, 장거리)는 저전력, 장거리 무선 통신 기술로, IoT(사물인터넷) 기기에서 널리 사용됩니다.기존의 Wi-Fi, Bluetooth, LTE와 다르게 낮은 전력 소비로 수 km 이상의 거리에서도 데이터를 송수신할 수 있습니다.🔹 LoRa의 주요 특징장거리(Long Range): 220km 범위에서 통신 가능 (도심: 25km, 개방된 지역: 15~20km, 고출력 환경에서는 50km 이상 가능)위성 기반 LoRa(SatIoT)를 활용하면 더 긴 거리(수백 km)도 가능하지만, 일반적인 LoRa 네트워크에서는 현실적으로 20km 내외가 최대저전력(Low Power): 배터리로 수년간 동작 가능 (일반적으로 5~10년)..

재귀 함수의 최적화 기법: 꼬리 재귀(Tail Recursion)재귀 함수는 함수가 자기 자신을 호출하는 방식으로 문제를 해결하는 기법입니다. 그러나 재귀 호출이 많아지면 스택 오버플로우(Stack Overflow)가 발생할 수 있고, 성능 문제가 생길 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 중요한 기법 중 하나가 꼬리 재귀(Tail Recursion)입니다.1. 꼬리 재귀(Tail Recursion)란?꼬리 재귀란, 재귀 호출이 함수의 마지막 연산(Tail Position)으로 수행되는 형태를 말합니다. 즉, 현재 함수가 종료될 때까지 추가 연산이 필요하지 않도록 설계하는 방식입니다.✅ 일반 재귀와 꼬리 재귀의 차이점# 일반적인 재귀 함수 (일반 재귀)def factorial(n): if n == 0:..

5. DP 마스터하기동적 계획법(DP)을 충분히 연습했다면, 이제 고급 문제를 해결하는 전략과 코딩 테스트에서 효율적으로 활용하는 방법을 익혀야 합니다.이번 장에서는 DP 문제의 고급 접근법, 최적화 기법, 면접 및 코딩 테스트 대비 전략을 다룹니다.5-1. DP를 활용한 고급 문제 접근법📌 1️⃣ 상태(State) 정의 방법 학습DP 문제를 풀기 위해서는 문제에서 변하는 값(상태)을 정의하는 것이 가장 중요합니다.💡 예제 1: 계단 오르기 (Climbing Stairs)상태 정의:dp[i]: i번째 계단까지 오르는 방법의 수점화식: dp[i]=dp[i−1]+dp[i−2]💡 예제 2: 최장 증가 부분 수열 (LIS, Longest Increasing Subsequence)상태 정의:dp[i]: nu..

4. DP 실전 연습 (문제 풀이)동적 계획법(DP)의 개념을 이해했다면, 직접 문제를 풀어보는 것이 중요합니다.이번 장에서는 단계별 난이도의 문제를 통해 DP를 연습하고, 알고리즘 문제 풀이 사이트에서 추천 문제를 선정하여 실력을 향상시키는 방법을 소개합니다.4-1. 단계별 난이도 문제 풀이📌 기초 문제 (Basic)1️⃣ 피보나치 수열 (Fibonacci Numbers)시간 제한: 1초메모리 제한: 128MB공간 복잡도: O(1)문제: n번째 피보나치 수를 구하는 문제접근 방법:재귀 (O(2^n)) → 비효율적메모이제이션 (O(n)) → 최적화바텀업 (O(n), O(1) 메모리) → 최적화def fib(n): if not isinstance(n, int) or n 2️⃣ 계단 오르기 (Clim..