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MTF 실험2025.01.191. Optical Transfer Function (OTF) OTF는 카메라, 현미경, 눈과 같은 광학계의 주파수에 따른 특성 변화를 나타내는 지표이다. OTF는 렌즈의 성능 지표 중 하나이며, 위상 효과를 포함한다. 2. Modulation Transfer Function (MTF) MTF는 OTF에서 위상 효과를 제거한 것으로, 많은 경우 OTF와 일치한다. MTF는 물체와 이미지의 대비 변화를 나타내며, 공간 주파수가 증가할수록 감소한다. 3. Line Spread Function (LSF) and Edge Spread Fu...2025.01.19
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인텔 프로세서의 내부구조와 레지스터의 종류 및 역할, 최신 인텔 CPU와 AMD CPU 비교2025.01.031. 인텔 프로세서 내부구조 인텔은 1968년에 설립된 미국 반도체 제조 기업으로, 최초의 마이크로프로세서인 4004를 개발했다. 이후 하드웨어와 컴퓨터 구조 발전으로 성능이 100만 배 이상 향상되었다. 인텔 프로세서에는 16비트, 32비트, 64비트 등 다양한 종류가 있으며, 슈퍼 스칼라 구조를 지니는 펜티엄 프로세서가 대표적이다. 2. 레지스터 종류와 역할 인텔 프로세서의 레지스터에는 범용레지스터, 세그먼트 레지스터, EFLAGS 레지스터가 있다. 범용레지스터는 산술 논리 연산, 주소 계산, 메모리 포인터 저장 등의 목적으로 ...2025.01.03
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열펌프 예비보고서2025.05.021. 열펌프 열펌프는 특정 장소의 열을 다른 곳으로 옮기는 데 사용하는 기계로, 냉동기관이라고도 한다. 열은 열평형에 도달할 때까지 자연적으로 고온에서 저온으로 흐르지만, 열펌프는 이를 거슬러 저온에서 고온으로 열을 이동시킨다. 열펌프의 원리를 이해하고 실험을 통해 확인하는 것이 이 실험의 목적 중 하나이다. 2. Carnot cycle Carnot cycle은 완전 가역적인 방법으로 운전되는 매우 특별한 열기관의 사이클로, 2개의 등온과정과 2개의 단열과정으로 이루어진다. Carnot cycle은 열기관 사이클 중 가장 이상적인 ...2025.05.02
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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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페로브스카이트 LED 제작 및 성능 측정 pre-report2025.05.161. PEDOT:PSS PEDOT:PSS는 전도성 고분자의 하나로, 비정질 ITO와 비슷한 전기적 특성을 가지고 있으며 가시광 영역에서 투과도가 우수하고 용액공정이 가능한 장점이 있다. 일반적으로 낮은 전기전도도를 가지고 있지만 가볍고 견고하며 화학적 내구성 등의 장점으로 다양한 투명전극으로 응용되고 있다. 2. 페로브스카이트 소자 페로브스카이트 소자는 페로브스카이트의 광흡수층의 양 쪽으로 electron transport layer과 hole transport layer이 접합된 구조를 가진다. 빛에 의해 생성된 전자와 정공을 각...2025.05.16
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냉각탑 파이널 레포트2025.05.081. 냉각탑 구조 및 디자인 냉각탑은 냉방기기의 보급 및 중화학공장에서 다량의 냉각수를 재이용하게 되면서 급속하게 이용도가 증가하여 왔다. 본 실험은 선형의 증발냉각 시스템의 구조, 디자인과 조작 특징을 인식하게 한다. 2. 증발 냉각 원리 가열된 온수와 불포화 공기를 직접 접촉시키면 온수의 일부가 증발하면서 물의 온도가 내려간다. 열 및 물질수지 도표를 통해 증발 잠열에 의한 냉각 효과와 열 및 물질의 동시 이동에 관한 기본 개념을 이해한다. 3. 냉각탑 열전달 이론 액 측에서 계면으로 이동하는 전열속도, 계면에서 기체 측으로 이...2025.05.08
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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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운영체제의 실제 메모리 구성 및 물리적 메모리 관리2025.01.271. 메모리 관리 개요 운영체제의 핵심 역할 중 하나는 시스템의 메모리를 효율적으로 관리하는 것입니다. 메모리는 컴퓨터에서 가장 중요한 자원 중 하나로, 이를 효과적으로 관리하지 못하면 성능 저하뿐만 아니라 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 운영체제는 다양한 메모리 관리 기법을 활용하여 자원을 최적화하고 있습니다. 2. 실제 메모리의 구성 방식 컴퓨터 시스템에서 메모리는 주로 RAM(Random Access Memory)을 활용하며, 이는 CPU가 빠르게 접근할 수 있는 저장 공간으로 작동합니다. 실제 메모...2025.01.27
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64비트 시스템의 데이터 처리 능력2025.05.061. 64비트 시스템의 데이터 처리 능력 64비트 시스템은 한 번에 64비트 크기의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 32비트 시스템과 다르게 64비트 아키텍처를 가지고 있어 64비트 크기의 데이터를 한 번에 레지스터에 올리고 처리할 수 있습니다. 따라서 64비트 시스템은 32비트 시스템보다 더 높은 처리 속도와 성능을 보여줍니다. 하지만 64비트 시스템은 32비트 시스템보다 더 많은 메모리와 비용이 필요하며, 32비트 애플리케이션 실행 시 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 1. 64비트 시스템의 데이터 처리 능력 64비트 시스...2025.05.06
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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 2차 과제(만점 취득)2025.01.241. 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리입니다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현되어 있지만, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 최우선으로 지원하고 있습니다. 또한 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용됩니다. 텐서플로에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방...2025.01.24
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