깜태

1. CPU 성능을 높이는 세 가지 방법1.1 클럭 속도 향상가장 직관적인 방법은 클럭 속도를 높이는 것이다. 클럭이 빠를수록 같은 시간에 더 많은 명령어를 처리할 수 있다. 하지만 클럭 속도가 높아질수록 전력 소비와 발열이 급격히 증가하여 물리적 한계에 부딪히게 된다.1.2 멀티코어 프로세서코어의 개수를 늘려 여러 작업을 동시에 처리하는 방식이다. 듀얼코어, 쿼드코어, 옥타코어처럼 코어가 많을수록 동시에 실행 가능한 명령어 수가 증가하여 전체 처리 성능이 향상된다.1.3 멀티스레딩스레드는 하드웨어 스레드와 소프트웨어 스레드로 구분된다. 여기서 말하는 하드웨어 스레드(하이퍼스레딩, SMT)는 하나의 물리적 코어를 마치 여러 개의 논리적 코어처럼 동작하게 하는 기술이다. 예를 들어, 4코어 8스레드 프로세..

1. 명령어 사이클이란?CPU는 프로그램을 실행하기 위해 *명령어 사이클(Instruction Cycle)을 끊임없이 반복한다. 이 사이클은 크게 세 단계로 구성된다:인출(Fetch): 메모리에서 다음 실행할 명령어를 가져온다간접(Indirect): 간접 주소 지정 방식을 사용하는 명령어의 경우, 실제 데이터 주소를 얻기 위해 메모리에 한 번 더 접근한다실행(Execute): 가져온 명령어를 해석하고 실행한다이 과정을 Fetch-Execute Cycle이라고도 하며, 컴퓨터가 켜져 있는 동안 계속해서 반복된다.2. 인터럽트: CPU를 깨우는 신호인터럽트의 필요성CPU는 명령어 사이클을 실행하던 중 인터럽트(Interrupt) 신호에 의해 중단될 수 있다. 왜 이런 메커니즘이 필요할까?키보드나 하드디스크 ..

레지스터란?레지스터(Register)는 CPU 내부에 위치한 가장 빠른 속도의 임시 저장 장치이다. 메모리에 비해 용량은 매우 작지만(일반적으로 32비트 또는 64비트), CPU가 연산을 수행하거나 명령어를 처리할 때 즉시 접근해야 하는 데이터를 저장하는 역할을 한다.레지스터는 크게 범용 레지스터와 특수 목적 레지스터로 나뉜다. 이 중 특수 목적 레지스터는 CPU의 명령어 실행과 제어 흐름 관리에 핵심적인 역할을 담당한다.주요 특수 목적 레지스터1. 프로그램 카운터 (PC, Program Counter)다음에 실행할 명령어가 저장된 메모리 주소를 보관한다. 명령어가 실행되면 PC는 자동으로 증가하여 순차적으로 다음 명령어를 가리키게 된다. 2. 메모리 주소 레지스터 (MAR, Memory Address ..

컴퓨터가 문자를 표현하려면 인코딩(문자→이진수)과 디코딩(이진수→문자) 과정이 필요하다.1. 문자 인코딩의 시작: ASCII 코드ASCII(American Standard Code for Information Interchange) 코드는 영어권 문자를 표현하는 대표적인 인코딩 방식이다. ASCII는 7비트를 사용하여 128개의 문자(알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자, 제어문자)를 표현한다. 실제 저장 시에는 8비트(1바이트)를 사용하며, 남은 1비트는 오류 검출을 위한 패리티 비트로 활용할 수 있다.한계점: ASCII는 영어권 문자만 표현할 수 있어, 한글을 포함한 다른 언어의 문자나 다양한 특수문자를 표현하기 어렵다.2. 한글 인코딩: 완성형 vs 조합형한글은 자음과 모음의 조합으로 이루어진 언어이기..

요즘 기본기 공부가 많이 부족한 것 같아, ' 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제' 에 대해서 공부를 시작했다.오늘 수업에서는 컴퓨터가 우리가 작성한 코드를 어떻게 이해하고 실행하는지에 대한 기초를 배웠다. 컴퓨터의 구성 요소부터 프로그래밍 언어의 실행 과정까지 단계별로 정리해보겠다.1. 컴퓨터의 4가지 핵심 구성 요소컴퓨터는 크게 4가지 주요 장치로 구성됩니다.CPU(중앙처리장치): 명령어와 데이터를 처리하는 두뇌 역할메모리(주기억장치): 프로그램 실행에 필요한 명령어와 데이터를 일시적으로 저장보조기억장치: 메모리의 한계를 보완하여 데이터를 영구적으로 저장 (하드디스크, SSD 등)입출력장치: 사용자와 컴퓨터 간 정보를 주고받는 장치 (키보드, 모니터 등)2. 컴퓨터가 정보를 이해하는 방식컴퓨터는 0..

2024년 지난 한 해를 돌아보며 이번 글을 적어보려고 한다.2024년동안 진행한 일들다이어트 챌린지를 진행했다.원래 뚱뚱하단 소리는 들어본 적이 없는 마름 체질에 가까운 쪽인데, 운동을 너무 안하다보니 근육량은 줄고 체지방만 늘어 거미체형으로 바뀌어가고 있었다. 이에 현타를 느끼고 있던 와중에 회사에서 다이어트 챌린지를 하자고 얘기가 나왔다. 각자 3만원씩 거둬서 1,2,3 등에게 상금을 몰아주는 챌린지가 시작됐다. 1월부터 시작하여 2월 설날 전까지 얼마나 원래 체지방률 대비 측정일 날 체지방 감소율이 큰가로 대회가 시작되었고, 그 계기로 헬스장을 끊었고, 최소 주3회 정도씩 열심히 운동하고 식단을 병행한 결과 1등은 못했지만, 2등으로 상금을 얻을 수 있었다. 새로운 팀장님을 만나게 되었다.새로운 ..

결혼 이후로 새로운 공간에 살게 되면서 인테리어 겸 집들이 선물로 식물들을 선물받았는데, 그 중 하나가 몬스테라였다.처음 왔을 때부터 매우 큰 화분이였는데 우리집에서 자리잡으며 엄청 자라기 시작하더니,안그래도 크고 무성한 몬스테라가 더 가득차서 감당하기 힘들 정도로 커졌다.그래서 어떻게 해야하나 알아보다 몬스테라를 가지치기 한 뒤에 물꽂이를 하면 다시 자란다는 걸 알게 되어서 시도해보았다. 몬스테라의 공중뿌리는 보통 새로운 가지가 생길 때 그 부근에 생긴다는 걸 알았고,검색해본 글들에서도 공중뿌리를 기준으로 살짝 아래를 자르라고 하여 가위로 잘라낸 뒤,수돗물을 담은 화병에 담아두었다. 공중뿌리가 생각보다 물러서 옮기던 중에 물병에 담다가 부러졌었는데,괜한 마음에 저것 때문에 죽는건 아닌가 싶어 걱정했다...

예전에 다양한 시도를 해보면서 겪었던 걸 적었던 글이였는데 오랜만에 발견해서 적어본다. 강화학습을 공부하면서 어디에 적용하면 재밌을까 생각해보다가 테트리스에 적용해보기로 했다. 처음에는 아는 게 DQN밖에 없어서 DQN으로 시도해봤는데, 학습이 전혀 되지 않았다. 나중에 검색해보니, 테트리스가 의외로 search space가 큰 환경이라 단순화해서 접근해보는 것부터 시도해보자고 생각해,블록을 네모로만 한정시켜 보상을 쉽게 줄 수 있도록 적용해봤는데 결과가 아래 그림처럼 좋지 않았다. 왜 그런지 생각해보다가 보상이 제대로 되지 못했거나, 모델이 맵을 읽지 못한다는 생각이 들어 각각 시도해 보았다. 아래와 같이 보상 체계를 한번 변경해봤다. 라인을 지우는 경우 보상 2배로 강화 보상 체계 변경 score →..

제목 + 링크: Playing Atari with Deep Reinforcement Learning ‌ 1. Introduction ‌ 기존 RL은 hand-craft 기반으로 진행해왔는데, 성능이 feature quality에 의존적 주변 분야(CV, NLP)에서 딥러닝을 이용해 많은 발전이 있어 RL에도 이점이 있을 것 같다고 생각 RL 환경에서 CNN을 기반으로 atari 게임 raw video input을 학습해 control이 가능한지 시도 ‌ 2. Background ‌ 강화학습에서 agent는 상태에 따라 행동을 정해야 하는데, 현재 상태는 이전 상태와 연관되어 있다. 이는 MDP(Markov Decision Process)를 떠오르게 하고, 따라서 논문에서는 MDP의 방법을 RL에서도 적용..

한 해를 돌아보면서 어땠는지 생각해보았다. 23년은 상반기와 후반기를 기점으로 차이가 큰 한해였던 것 같다. 상반기 가족이 생겼다. 한 가정을 꾸리며 독립하였다. 고등학교 때 첫사랑이였던 아는 동생과 10년 뒤에서야 어쩌다 인연이 되어, 3년 가까이 연애를 하고 결혼했다. 서로가 긴 시간을 알았던 만큼 청첩장 문구도 특별하게 작성할 수 있었다. 10대, 친구가 되어 20대, 연애를 하고 30대, 결혼합니다. 주변에 결혼한 사람이 거의 없었는데 결혼이라는 과정 속에 해야 할 일들이 생각보다 많다는 걸 알게 되었다. 청첩장 돌리기, 신혼집 알아보기, 신혼여행 계획 세우기, 신혼집 입주하기, 가전 알아보기, 가구 알아보기, 가구 배치하기, 이삿짐 정리하기, 신혼여행 등등을 해결하니 상반기가 정신없이 지나가버렸..