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메모리 캐시 성능 분석(Performance Analysis of Cache Memory)2025.01.241. SimpleScalar 사용법 및 소스 코드 SimpleScalar는 컴퓨터 아키텍처 연구와 성능 분석을 위한 도구로, 하드웨어의 동작을 모델링하고 시뮬레이션하는 데 사용된다. 이 도구는 프로그램의 실행에 대한 상세한 통계를 제공하며, 이를 통해 컴퓨터 시스템의 특정 설계가 어떤 성능을 발휘할지 예측하는 데 도움을 준다. SimpleScalar의 주요 특징은 높은 유연성, 이식성, 확장성이다. 2. SimpleScalar 설치과정 SimpleScalar를 사용하려면 컴퓨터에 설치해야 한다. 공식 웹사이트에서 소스 코드를 다운로...2025.01.24
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병렬컴퓨터구조론 개정판 6장 연습문제 풀이2025.05.061. 병렬 컴퓨터 구조 병렬 컴퓨터 구조에 대한 다양한 연습문제들을 다루고 있습니다. 6.1절에서는 병렬 프로세서 구조와 관련된 문제들을, 6.2절과 6.3절에서는 상호연결망과 메모리 시스템에 대한 문제들을, 6.4절에서는 파이프라인 기법과 관련된 문제들을, 6.5절과 6.6절에서는 SIMD 및 MIMD 구조에 대한 문제들을, 6.7절과 6.8절에서는 병렬 프로그래밍과 성능 분석에 대한 문제들을, 6.9절과 6.10절에서는 병렬 알고리즘과 관련된 문제들을 다루고 있습니다. 1. 병렬 컴퓨터 구조 병렬 컴퓨터 구조는 여러 개의 프로세...2025.05.06
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분할 정복 알고리즘의 특징과 적용 시 주의사항2025.01.151. 분할 정복 알고리즘 분할 정복 알고리즘은 큰 문제를 작은 문제로 분할하여 각각을 해결하고, 그 결과를 이용해 전체 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 재귀적인 방법으로 구현되며, 대표적인 예로는 이진 탐색, 병합 정렬, 퀵 정렬 등이 있습니다. 분할 정복 알고리즘은 빠른 속도, 쉬운 병렬화, 유연성 등의 장점이 있지만, 추가적인 메모리 요구, 최악의 경우 시간 복잡도, 구현의 복잡성 등의 단점도 있습니다. 2. 분할 정복 알고리즘의 특징 분할 정복 알고리즘의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 분할된 문제들은 크기...2025.01.15
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방통대 방송대 알고리즘 출석수업과제물 A+2025.01.251. 알고리즘 성능 분석 입력 크기 n에 대한 빅오 함수들을 성능 관점에서 가장 나쁜 것부터 차례대로 나열하면 O(2^n) → O(n^3) → O(n^2) → O(nlogn) → O(n) → O(logn) → O(1)이다. 2. 점화식과 폐쇄형 이진 탐색의 점화식은 T(n) = Θ(1), n=1 = T(n/2) + Θ(1), n>=2 이며 폐쇄형은 T(n) = Θ(logn)이다. 퀵 정렬 최악의 경우 점화식은 T(n) = Θ(1), n=1 = T(n-1) + Θ(n), n>=2 이며 폐쇄형은 T(n) = Θ(n^2)이다. 합병 정렬...2025.01.25
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[알고리즘의단계적사고] 과제1 풀이2025.05.051. 문서 분류 알고리즘 출판되는 도서량의 꾸준한 증가 덕에 수많은 도서와 자료들을 사서들이 수작업으로 분류할 수 없는 지경에 이르렀다. 따라서 자동적인 문서 분류를 위한 머신러닝 알고리즘에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 알고리즘은 문서의 키워드를 찾아 분석하고 해당 문서가 각 분류에 속할 확률을 계산하여 기존의 도서 분류 체계 중 어떤 것에 해당하는지 해를 도출한다. 2. 알고리즘의 정의 '해당 도서가 어떤 분류에 속하는가?'라는 문제를 해결하기 위해, 키워드를 찾고 확률을 계산하는 등 유한한 수의 수행 가능한 연산으로 ...2025.05.05
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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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컴퓨터 네트워크의 기본 구조2025.05.131. 네트워크 계층 구조 컴퓨터 네트워크는 OSI 모델 또는 TCP/IP 모델과 같은 계층별 구조를 가지고 있습니다. 각 계층의 기능과 상호작용 방식을 이해하고 분석하는 것이 중요합니다. 2. 프로토콜 및 알고리즘 데이터 전송과 라우팅을 위한 다양한 프로토콜과 알고리즘에 대한 깊이 있는 연구가 이루어지고 있습니다. TCP/IP, IPv6 등의 프로토콜 개발이 대표적인 예입니다. 3. 네트워크 보안 네트워크의 안전한 운영을 보장하기 위한 보안 기술과 방법론에 대한 연구가 활발합니다. 암호화, 인증 메커니즘 등이 주요 연구 주제입니다....2025.05.13
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.121. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 사람과 같은 지능을 가진 인공지능이고, 약한 인공지능은 특정 문제 또는 분야에 국한해 인간처럼 지능적 행동을 할 수 있는 인공지능입니다. 강한 인공지능은 마음을 가지고 사람처럼 느끼며 지능적으로 행동하는 기계이지만, 약한 인공지능은 사람의 지능적 행동을 흉내낼 수 있는 수준에 불과합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 시스템의 패턴과 추론에 의존해 명시적 지시 없이도 태스크에 대한 수행에 사용하는 알고...2025.05.12
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