RJ-45 컨넥터 핀 배열 순서

Ethernet 통신 관련으로 많이 사용되는 랜케이블은 RJ-45 단자와 랜툴이라는 공구를 통해 손쉽게 제작이 가능합니다.
하지만 사용하려는 목적에 따라 다이렉트 케이블(T568B 규격)과 크로스 케이블(T568A 규격)로 구분하여 제작을 해야합니다.

다이렉트 배열의 랜케이블은 PC나 콘트롤러와 공유기 HUB를 통해 통신을 할 경우 사용되며 크로스 배열의 랜케이블은 PC-PC, PC-콘트롤러 등과 같이 공유기 HUB를 통하지 않고 직접 통신할때 사용되니 상황에 따라 배열을 선정할 필요가 있습니다.

최근에는 콘트롤러에서 자체적으로 다이렉트, 크로스 케이블 구분 없이 다이렉트를 꼽아도 알아서 크로스 배열로 인식시켜 동작하는 경우도 있지만, HUB를 미사용하고 다이렉트 케이블로 연결시 통신이 동작하지 않는다면 크로스 케이블로 교체해야합니다.

(좌) 다이렉트 배열 T568B 규격 / (우) 크로스 배열 T568A 규격

< 다이렉트 케이블 배열 >
1 : 주황색/백색
2 : 주황색
3 : 녹색/백색
4 : 파란색
5 : 파란색/백색
6 : 녹색
7 : 갈색/백색
8 : 갈색

외우기 쉽게 주줄-주-녹줄-파-파줄-녹-갈줄-갈 로 표현하기도 합니다.

< 크로스 케이블 배열 >
1 : 녹색/백색
2 : 녹색
3 : 주황색/백색
4 : 파란색
5 : 파란색/백색
6 : 주황색
7 : 갈색/백색
8 : 갈색

외우기 쉽게 녹줄-녹-주줄-파-파줄-주-갈줄-갈 로 표현하기도 합니다.

< 다이렉트 케이블 만들기 >
케이블 양 끝 RJ-45 콘넥터에 다이렉트 케이블 배열(12345678 : 12345678) 로 핀번호와 색상을 맞추어 제작하면 됩니다.
시작배열 : 다이렉트 (T568B) - 종료배열 : 다이렉트 (T568B)

< 크로스 케이블 만들기 >
케이블 양 끝 RJ-45 콘넥터 한쪽은 다이렉트 배열, 반대편은 크로스 케이블 배열 (12345678 : 36145278) 로 핀번호와 색상을 맞추어 제작하면 됩니다.
시작배열 : 다이렉트 (T568B) - 종료배열 : 크로스 (T568A)

1. 1부 도구의 이해
   1. 인공지능이란 무엇인가
      • 명확한 정의가 없는 인공지능
      • 어떻게 받아들여야 하나
      • 인공지능의 구성요소
      • 데이터 드리분 비즈니스
      • 핵심은 머신러닝
   2. 머신러닝이란 무엇인가
      • 머신러닝이 바꾼 컴퓨터 사용법
      • 스스로 학습한다는 의미에 대한 오해
      • 지도 학습으로 예측하기
      • 비지도 학습으로 이해하기
      • 강화 학습으로 원하는 대로 만들기
      • 컨텐츠 생성으로 발전중인 머신러닝
      • 머신러닝 알고리즘과 딥러닝
   3. 도구로서의 인공지능
      • 머신러닝이 하는 데이터 분석
      • 분석을 프로세스 안으로
      • 어디에나 쓸수 있는 예측
      • 예측으로 하는 진정한 개인화
      • 시각 인지력의 활용
      • 콘텐트 생성에 활용
      • 인간의 말로 일하게 하기
      • 미래예측
      • 머신러닝의 활용처
   4. 오해속의 빅데이터
      • 빅데이터는 SNS분석이 아니다. 
      • 불필요하고 해로운 빅데이터
      • 대상이 아닌 수단으로서의 빅데이터
2. 2부 경영의 변화
   1. 왜 변화가 필요한가?
      • 뒤에 숨겨진 과정들
      • 두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구
      • 결국은 변화 관리
      • 인공지능 시대의 인간의 역할
   2. 경영관리의 변화
      • 충돌하는 이해 관계의 조정
      • 조직구조와 프로세스의 변경
      • 구체적인 계획은 오히려 방해가 된다. 
      • 다른것을 시도할 여유
      • 원활한 협업을 위한 조건
      • 근본적 변화는 하향식으로만 가능하다.
      • GE의 트랜스포메이션 사례
   3. 일하는 방식의 변화
      • 기회는 일상속에 있다. 
      • 이벤트가 아닌 일상으로
      • 기술이 선두에서 이끌어야 한다. 
      • 공부하고 따라해서 역량 키우기
      • 실패, 시행착오, 갈등은 좋은 신호
3. 실질적 실행
   1. 데이터 활용의 단계
      • 데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것이다. 
      • 반드시 거쳐야 하는 단계
      • 1단계 데이터 파악 : 구체적으로
      • 2단계 파일럿 프로그램 : 데이터 분석하면 실패
      • 3단계 데이터 수집과 저장 : 원시 데이터를 한곳에
      • 4단계 본격적 데이터 활용 및 신규 비즈니스 개발
   2. 현실적인 이슈
      • 데이터 전문조직의 구성
      • 데이터 활용의 현실
      • IT조직의 일이 아니다. 
      • 데이터 관련 직종
      • 데이터 전문가 채용과 취업
      • 머신러닝 운영의 새로운 문제들
   3. 데이터 분석
      • 데이터 분석이 뒤처진 이유
      • 모호한 데이터 분석
      • 기술적 분석
      • 탐색적 분석
      • 진정한 데이터 활용

1. DI Tag

• Bit Position  : 0 ~ F, 1 word내에서 16개의 Bit가 존재 하기 때문에 DI Tag의 주소는 SB Address(Word)와 Bit position으로 구성된다. 
• Alarm, Event : Alarm 또는 Event를 Check 하면 우선 처리 된다. 
• Off-->On, On-->Off, On<-->Off : 일반적으로 Off --> On 될때 처리 된다. 상황에 따라서 변경 가능. 
• Alarm Level : 일반적으로 Medium, High, HiHi (Warning, Alarm, Emergency) 3단계 Level로 구성된다. 
• Alarm, Event, Status 처럼 0 또는 1로 표시 할 수 있는 Data. 

2. AI Tag

• Data Type : Analog Data의 Data종류를 결정. (int8, uint8, int16, Unit16, int32, uint32, float, Double, BCD....)
• Scale, Ratio : 소수점 처리를 위한 Option. Float Data를 제외하고는 소수점이 없음. 
• Alarm Value : Analog Alarm을 위한 설정값. 해당 Tag의 값이 설정값을 넘으면, Alarm이 발생. 
• 숫자로 표현 하는 Data (온도, 습도, 무게, 유량, 압력, Level 등등)

3. String Tag

• Start byte : LoByte, Hibyte가 있다. 1 Word는 2Byte이기 때문에, 시작 Byte를 선택. 
• Byte Count : 알파벳 한글자가 1 Byte이기 때문에 표현 글자수에 따라서 결정. 
• Data type : Byte, Ascii, Ascii(Bswap) 이 있고, PLC종류 마다 1워드의 글자가 뒤집어져 표시되는 경우, Ascii(Bswap)으로 수정 가능. 
• 글자로 표현 되는 Data (설비명, Barcode, 등등)

1) DELETE

- WHERE절을 사용하여 테이블에 있는 데이터를 하나하나 선택하여 제거하는 방식

- WHERE절을 사용하지않고 테이블의 모든 데이터를 삭제하더라도, 내부적으로는 한줄 한줄 일일히 제거하는 과정을 거침

- 처리속도가 늦고, 퍼포먼스에 좋지않은 영향을 줄 수 있음

- 원하는 데이터만 골라서 삭제할 때에는 DELETE 사용 / 전체 데이터 삭제할 때에는 TRUNCATE 사용

- 데이터를 삭제하더라도 데이터가 담겨있던 Storage는 Release 되지않는다.

- DELETE된 데이터는 COMMIT 명령어를 사용하기 전이라면, ROLLBACK 명령어를 통해 되돌릴 수 있음

DELETE FROM dbtable;
DELETE FROM dbtable WHERE {조건};
ROLLBACK;
COMMIT;

2) TRUNCATE

- 전체 데이터를 한번에 삭제하는 방식 ( <-> DELETE)

- 최초 생성되었을 당시의 Storage만 남기고, 데이터가 남겨있던 Storage는 Release 된다.

- TRUNCATE TABLE을 하면 CREATE TABLE을 한 직후의 상태와 같다.

- 자동 COMMIT이 되는 명령어이기 때문에, 이미 지운 데이터는 되돌릴 수 없다.

TRUNCATE TABLE dbtable;

3) DROP

- 테이블 자체를 완전히 날려버리는 방식 -> 처음부터 없었던 테이블처럼

- 테이블 자체가 모두 지워지며, 해당 테이블에 생성되어있던 모든 인덱스도 사라진다.

- 자동 COMMIT이 되는 명령어이기 때문에, 이미 지운 데이터는 되돌릴 수 없다.

- 오라클10g부터는 테이블이 삭제되는 것이 아니라 윈도우의 휴지통 개념처럼 잠시 삭제 -> 테이블 이름이 BIN$..로 변경됨

DROP TABLE dbtable;

리포팅툴 솔루션(Reporting Tool )이란?

리포팅툴 솔루션은 데이터 소스와의 연결을 통해, 정보를 수집하며, 입력된 데이터를 기반으로 그래프와 차트 형태로 인사이트를 제공하여 사용자가 적재된 데이터 속에서 유용한 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 도구입니다. 실시간 기업 경영 환경에 도입시, 다양한 플랫폼과 분산된 데이터를 통합적으로 분석, 가공해 경영자에게 리포팅 할 수 있는 솔루션입니다.

리포팅툴 솔루션은 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence,BI) 제품군으로 분류됩니다. 경영진의 의사결정을 도와, 더 많은 인사이트를 통해 데이터에 대한 가능성을 높일 수 있을 것입니다. 빅데이터 활용이 기업 경영에 중요한 이슈로 떠오르는 요즘, 리포팅툴 솔루션은 직관적인 방식으로 데이터를 보여주어, 데이터를 보다 일기 쉽고 유용한 방식으로 표현합니다.

왜 리포팅 툴(Reporting Tool 이 필요할까?

직감과 편견에 기반하여 주관적으로 의사결정을 내리는 경영진보다, 데이터 분석(Analytics)을 통한 합리적인 의사 결정을 추구하는 경영진이 바람직하다는 것에는 이견이 없을 것입니다. 일반적으로 기업에서 운영하는 시스템에는 많은 양의 데이터가 수집되어 있지만, 리포트/보고서 작성을 위해서는 대부분 엑셀을 활용하고 있을 것입니다. 점점 더 많은 업무 분석 수요에 따라 데이터 수집의 번거롭고, 시스템 데이터를 통하지 못하는 문제들 역시 드러나고 있습니다.

리포팅툴 솔루션은 기업 데이터화 경영길의 첫 걸음 실시간 로컬 리포팅툴 솔루션은 IT현업 뿐만 아니라 최종사용자에게도 큰 도움이 됩니다. 리포팅툴 솔루션을 통해서 사용자들은 비효율적인 하드 코딩과 수작업에서 벗어나 비즈니스 니즈를 이해하고 업무 모델을 설계하는 것에 집중할 수 있을 것입니다.

현재 대다수의 리포팅툴 솔루션들은 다양한 데이터베이스를 지원하고 있으며, 이에 고객관리(CRM), 워크 플로(workflow)​와 같은 투자와 축적된 경험이 향후 SAP과 같은 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 호환됩니다. 더 중요한 것은 리포팅 툴은 데이터 안전 보호에 대한 관심이 커지고 있는 경우, 상업 기밀이 경쟁자에 유출되어 초래되는 일회성 손실, 또는 상업 기밀 보호를 강화하기 위한 다른 노력과 투자도 리포팅툴을 배포하는 자금보다 훨씬 높을 것입니다.