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오늘은 지난 시간에 이어 메모리 시스템 중 가상 메모리(Virtual Memory)에 대해 알아보겠습니다 가상 메모리는 주기억장치의 용량이 적기 때문에 보조기억장치를 마치 주기억장치처럼 사용하여 주기억장치의 공간을 확대하는 효과를 내기 위한 기억장치 관리 방법입니다 이런 효과를 내기 위해 Virtual Address Space를 사용하고 관리 단위에는 페이지(Page)와 세그먼트(Segment)가 있습니다 구분 Paging기법 Segment기법 할당 고정(Static) 분할 가변(Dynamic) 분할 적재 요구 Page만 적재(On-demand) 프로그램 전체 적재(On-demand) 관점 메모리 관리 측면 파일 관리 측면 장점 요구 Page만 적재 Load, 외부 단편화 해결, 교체시간 최소 사용자 관..

지난 글에서 CPU와 버스(Bus)에 대해 알아보았습니다 오늘은 메모리 시스템(Memory System)에 대해 학습하겠습니다 먼저 기억장치가 계층구조를 띄는 이유에 대해 살펴보겠습니다 기억장치는 엑세스 속도가 높아질수록 비트당 가격이 높아지고 용량이 커질수록 비트당 가격이 낮아지면서 엑세스 속도가 낮아지는 특성이 있습니다 그런데 앞서 학습한 CPU는 고속이므로 저속의 보조기억장치 사이에 캐시와 주기억장치를 배치해서 빠르지만 고가인 RDRAM의 사용량을 줄여 가격적인 경쟁력을 확보하는 것이 기억장치 계층구조(Memory Hierarchy)를 이루는 이유입니다 기억장치 계층구조의 가장 최상위인 레지스터는 지난 시간에 살펴보았습니다 그 다음인 캐시 메모리(Cache Memory)는 CPU와 주기억장치(Mem..

고성능의 DB 애플리케이션(Application)을 구축하려면 DBMS와 내부 아키텍처와 SQL 옵티마이저의 원리를 이해해야하기 때문에 오늘부터 DBMS(DataBase Management System) 중 대표적인 오라클(Oracle)에 대해 알아보겠습니다 사용자가 오라클에 접속하면 각 클라이언트(Client)를 위한 전용 서버 프로세스가 사용자에게 필요한 서비스(SQL을 파싱, 최적화 등)를 제공하고 스스로 처리하지 못하는 일들(데이터파일로부터 DB버퍼 캐시로 블록을 적재, Dirty 블록을 캐시에서 밀어내 Free블록을 확보, Redo 로그 버퍼를 비우는 일 등)은 OS, I/O 서브시스템, 백그라운드 프로세스 등에 신호를 보내 대신 일을 처리하도록 요청합니다 참고로 사용자가 리스너(Listener..

오늘도 공부를 해야겠죠-_- 지난 학습에 이어 주제는 군집(Clustering) 알고리즘 중 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)인데 데이터가 위치하고 있는 공간 밀집도를 기준으로 클러스터를 구분하는 방식입니다 간단히 설명하자면 Noise(Outlier)를 제외한 코어 포인트(Core point)와 경계 포인트(Border point)를 클러스터로 구성하는 것입니다 코어 포인트는 데이터 분포를 점으로 찍었을 때 어느 한 점을 기준으로 반지름(R)인 원을 그려서 그 원 안에 최소 M개의 데이터가 존재하는 점이고 경계 포인트는 자신이 코어 포인트가 아닌데 반지름(R)안에 다른 코어 포인트가 있는 점을 의미합니다 Noise는 ..

문득 정보 보안에 급 관심이 생기기 시작!! 공부를 하려고 보니 너무 막연하여 정보보안기사 자격증 취득을 목표로 정하고 달려보겠습니다 오늘의 학습 주제는 컴퓨터의 핵심인 CPU(Central Processing Unit)입니다 중앙처리장치의 구성요소를 살펴보면 다음과 같습니다 구성요소 기능 ALU(Arithmetic Logic Unit) 산술연산, 논리연산들을 수행하는 회로 Register PC(Program Counter) 다음에 수행할 명령어가 저장된 주기억장치의 번지를 지정 MAR(Memory Address Register) 주기억장치에 접근하기 위한 주기억장치의 번지를 기억 MBR(Memory Buffer Register) 주기억장치에 입/출력할 자료를 기억 IR(Instruction Regist..

1. The Statue of Liberty loomed in the fog. 더보기 안개 속에서 자유의 여신상이 흐릿하게 보였다. 2. A plane is approaching the runway for takeoff. 더보기 비행기가 이륙하기 위해 활주로에 진입하고 있다. 3. The judge released her on bail of $50,000. 더보기 판사는 보석금 5만 달러로 그녀를 석방했다. 4. Moderate exercise metabolizes our body more efficiently. 더보기 적당한 운동은 신진대사를 활발하게 한다. 5. The default of this company would lead to economic disaster. 더보기 이 회사의 채무불이행은 ..

이번 주말은 모처럼 집에만 있어 편안하네요~ 가만히 드러누워 있기 지겨워 다시 학습을 시작! 이번 주제는 제목처럼 군집(Clustering) 분석 알고리즘 중 k-Means 알고리즘입니다 군집 분석 알고리즘은 데이터셋의 관측값이 갖고 있는 여러 속성을 분석하여 서로 비슷한 특징을 갖는 관측값끼리 같은 집단(Cluster)로 묶는 알고리즘입니다 클러스터가 여러 개가 존재한다하면 서로 다른 특성을 지닌 관측값들이 여러가지라는 의미가 되고 이런 특성을 이용해서 이상값, 중복값 등 특이 데이터를 찾는데 활용되기도 합니다 관측값을 몇 개의 집단으로 나눈다는 점에서 분류 알고리즘과 비슷하지만 군집 분석 알고리즘은 비지도학습 유형으로 정답이 없는 상태에서 데이터 자체의 유사성만을 기준으로 판단한다는 점에서 차이가 있..

1. We need to cut down on advertising expenditures. 더보기 광고비를 삭감할 필요가 있다. 2. She covers her freckles with heavy makeup. 더보기 그녀는 짙은 화장으로 주근깨를 감추었다. 3. Antipathy towards the Ministry of Foreign Affairs is mounting. 더보기 외무부에 대한 반감이 점차 고조되고 있다. 4. He grinds coffee beans every morning. 더보기 그는 매일 아침 커피콩을 간다. 5. I'm trying to habituate myself to getting up early. 더보기 나는 일찍 일어나는 습관을 들이려 노력하고 있다. 6. Orion..

1. A well-balanced diet is closely related to longevity. 더보기 균형 잡힌 식생활은 장수와 밀접한 관계가 있다. 2. I often go out for a drink with my buddies. 더보기 나는 동료와 술을 마시러 자주 간다. 3. The scandal will jeopardize his reelection. 더보기 그 스캔들은 그의 재선을 위태롭게 할 것이다. 4. The news program ends with a wrap-up of today's news. 더보기 그 뉴스 프로그램은 오늘의 뉴스를 요약하는 것으로 끝난다. 5. The depopulation of rural areas is a serious problem. 더보기 시골의 인구..

이번 학습은 분류 알고리즘 중 Decision Tree에 대해 알아보겠습니다 알고리즘에서 즐겨 사용하는 Tree 구조를 이용하고 각 Node에는 분석 대상의 속성들이 위치합니다 각 Node마다 목표 값을 가장 잘 분류할 수 있는 속성을 찾아서 배치하고 해당 속성이 갖는 값을 이용하여 새로운 branch를 만들고 해당 속성을 기준으로 분류한 값들이 구분되는 정도를 측정합니다 다른 종류의 값들이 섞여 있는 정도를 나타내는 Entropy가 낮을수록 분류가 잘 된 것입니다 # 판다스(Pandas) import pandas import numpy # Prepare Data : Breast Cancer uci_path = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-dat..