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뉴트렌드 펀런닝족과 시장전망 [런닝족,펀런,런트립,오운완]2025.01.291. 러닝 열풍 개요 전 세계적으로 러닝 열풍이 확산되고 있다. 2024년 시카고 마라톤 대회는 약 5만 명의 참가자를 기록하며 사상 최대 규모를 달성했다. 한국에서도 러닝 열풍은 가파르게 상승 중이며, 국내 러닝 인구는 약 500만 명으로 추정된다. 특히 MZ세대를 중심으로 러닝의 인기가 급격히 높아지고 있다. 2. 러닝 열풍 이유 러닝은 시·공간적 제약이 적고 특별한 장비가 필요하지 않아 누구나 쉽게 시작할 수 있는 운동이라는 점에서 매력을 끌고 있다. 또한 '헬시 플레저(Healthy Pleasure)' 트렌드와 잘 맞아떨어지...2025.01.29
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처리 속도에 따른 인텔 계열 프로세스의 변천사2025.01.171. 초기 인텔 프로세서와 처리 속도 1970년대에서 1990년대까지 인텔 프로세서는 급격한 발전을 이루었다. 1971년 세계 최초의 마이크로프로세서인 4004가 출시되었고, 이후 8086, 80386, Pentium, Pentium Pro 등으로 이어지며 성능과 효율성이 크게 개선되었다. 이러한 발전은 컴퓨터 성능을 크게 향상시켰으며, 다양한 분야에서 컴퓨터의 활용도를 높였다. 2. 듀얼 코어 및 멀티코어 시대 2000년대 초반, 인텔은 멀티코어 프로세서를 도입하며 새로운 시대를 열었다. 듀얼 코어, 쿼드 코어 프로세서는 동시에 ...2025.01.17
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처리 속도에 따른 인텔 계열 프로세스의 변천사2025.01.281. 초기 인텔 프로세서의 발전과 처리 속도 인텔의 프로세서 역사는 1971년 세계 최초의 상업용 마이크로프로세서인 4004의 출시로 시작되었습니다. 4004는 4비트 마이크로프로세서로, 당시로서는 혁신적인 기술이었지만, 처리 속도는 비교적 낮았습니다. 1980년대 들어, 인텔은 16비트 프로세서를 출시하며, 처리 속도와 성능 면에서 큰 도약을 이루었습니다. 1990년대에는 32비트 프로세서인 펜티엄 시리즈를 통해 클럭 속도가 급격히 증가하였습니다. 2. 기술 혁신을 통한 인텔 프로세서 성능 향상 인텔은 공정 기술의 미세화, 터보 ...2025.01.28
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.01.071. GPU의 발전 과정 GPU는 1980년대에 최초로 등장하여 그래픽 처리에만 사용되었으나, 1990년대에는 2D, 3D 그래픽 렌더링 전용 장치로 사용되기 시작했다. 2000년대에는 프로그램이 가능한 GPU가 도입되어 일반적인 데이터 처리에도 사용되기 시작했고, 2010년대에는 대량의 코어를 갖춘 고성능 GPU가 도입되어 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었다. 2020년대에는 인공지능과 다양한 디바이스에 통합되어 사용되면서 강력하고 효율적인 처리가 가능해졌다. 2. GPU의 역할과 특징 GPU는 이미지, 멀티미디어 등 그래픽 관...2025.01.07
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대해 조사하시오2025.01.191. 컴퓨터 프로세서 컴퓨터 프로세서는 컴퓨터 시스템의 핵심 요소로, 명령어를 해석하고 실행하는 역할을 담당합니다. 프로세서는 제어 유닛, 산술 논리 장치(ALU), 레지스터 등으로 구성되어 있으며, 이들 구성 요소는 효율적인 명령어 처리와 데이터 조작을 위해 조화롭게 작동합니다. 컴퓨터 프로세서는 다양한 기술과 아키텍처를 통해 성능을 향상시키고, 병렬 처리와 최적화 기법을 활용하여 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 2. 그래픽 처리 장치 (GPU) 그래픽 처리 장치(GPU)는 주로 그래픽 처리와 이미지 생성에 특화된 ...2025.01.19
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미래사회와 소프트웨어 과제 012025.01.291. GPU(Graphic Processing Unit) GPU는 컴퓨터에 들어있는 부품 중 하나로, 주로 그래픽 렌더링 작업을 수행하는 데 사용되지만 최근에는 과학 계산, 인공지능, 데이터 분석 등 다양한 용도로 활용되고 있다. GPU는 CPU와 달리 많은 연산을 병렬적으로 처리할 수 있는 강점이 있어 그래픽 및 영상처리, 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에 유용하게 사용된다. 또한 GPU는 암호화폐 채굴 과정에서 중요한 역할을 하며, 머신러닝과 딥러닝에도 활용된다. 2. CPU와 GPU의 차이 CP...2025.01.29
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.05.091. GPU의 개념 GPU는 Graphic Processing Unit(그래픽 처리 장치)의 줄임말로, 그래픽 처리, 특히 3D 모델링을 위해 사용되는 프로세서로 탄생하였다. 1990년대 중반까지만 하더라도 3D 그래픽은 주로 CPU로 구현하였지만 게임 등의 수요가 점차 높아짐에 따라 더 빠르고 실시간으로 그래픽 처리를 하는 기능이 필요했다. 그 후 1999년 NVIDIA사에서 GeForce 256을 최초의 GPU라고 판매함으로서 'GPU'라는 명칭이 대중적으로 사용되기 시작했다. 2. CPU와 GPU의 비교 CPU는 매우 복잡한 ...2025.05.09
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컴퓨터의 이해 ) 가상현실 등의 응용을 위한 3차원 출력장치 하나를 선택하여 장치의 개요, 3차원 정보의 출력 방법을 설명. QR코드에 대하여 설명2025.01.251. 정보사회와 4차 산업혁명 정보화 사회는 1980년대 초 개인용 컴퓨터 보급의 확대로 컴퓨터끼리 상호 연결할 수 있도록 하였고, 1980년대 말 PC 통신이 시작되면서부터 정보의 교환이나 공유가 시작된 사회를 말한다. 20세기에는 인터넷을 기반으로 한 컴퓨터, 반도체 기술, 통신 기술, 인터넷, 멀티미디어, 광통신 네트워크 등 뉴미디어 기술의 급진적인 발전으로 큰 영향을 주었다. 4차 산업혁명은 정보화 사회에서 발전하여 인터넷과 결합한 다양한 유용한 산업이 발전하였으며, 빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 나노기술 등이...2025.01.25
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication2025.05.061. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 CPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 CPU에서 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 CPU에서의 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 GPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 GPU에서 병렬 처리를 통해 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 GPU가 CPU보다 더 빠른 연산 속도를 보...2025.05.06
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