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메모리 파편화 (Memory Fragmation) External Fragmentation 메모리 파편화에는 두 종류가 있다. Internal Fragmentation Allocated된 memory가 필요보다 조금 더 할당 되어서 남은 공간이 비어있는 경우 External Fragmentation Memory 내부에 Process들 사이에 빈 메모리 공간 이걸 해결하기 위해 Paging을 사용한다. Memory는 실제 memory의 Physical Memory Address → MMU → Logical Memory Address 과정을 거친다. 그래서 Process가 활용하는 것은 Logical Memory Address인데 Physical Memory를 fixed size한 block으로 나눈 것을 ..

Study/OS 2024. 2. 10. 02:01

https://ko.wikipedia.org/wiki/폰_노이만_구조 폰 노이만 구조 대부분의 Modern Computer Architecture는 폰 노이만 구조를 따르고 있다. 본 노이만 구조를 한 문장으로 정리하자면 “CPU가 Main Memory에 올려진 Data와 이를 이용한 instruction(interrupt)을 받아 Process를 처리하는 구조” 라고 할 수 있다. 추가적으로 입출력 기기와 보조기억장치인 대용량 저장장치가 있다. 여기서 CPU는 Control Unit과 Logic Unit으로 나뉘는데, Control Unit은 CPU에서 실행순서와 interrupt에 대한 연산을 수행 Logic Unit은 산술 연산과 논리 연산을 담당

Study/OS 2024. 2. 10. 00:48

Quad Tree Binary Tree가 Node가 두 개인 트리구조인 것처럼 Quad Tree는 Node가 네 개인 트리구조를 말한다. 사용처 대량의 좌표 데이터를 압축 저장 보통 흑백 이미지 표현에 많이 사용 게임에서는 지형정보를 저장하기 위해 많이 사용한다. 거대한 지형을 탐색할 때, 필요 없는 정보를 버릴 수 있다 Procedural Grneration에서 QuadTree를 이용해 생성 Collision Check 시에 사용 어느 Box에 Collision이 생겼는지 탐색하는 경우에 사용할 수 있을 듯하다. 무작정 탐색보다 어느 사분면에 맞았는지를 따라가는 편이 정확한 충돌위치 판별에 도움이 될 것 Loose Quad Tree Loose Quad Tree 알고리즘은 기존 Quad Tree 알고리즘..

Study/Algorithm 2024. 2. 10. 00:22

https://www.youtube.com/watch?v=7MdQ-UAhsxA&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=4 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 다시 강화학습은 Expacted Return을 Maximize하는 것이라 언급. State value function (상태 가치 함수, V) 지금부터 기대되는 return. (지금 Stae 부터) 지금 state에 대한 value, 가치를 매겨주는 것 일반적으로 x에 대한 기댓값은 왼쪽과 같이 나타낸다. 말로 풀자면, x의 결괏값 f(x)의 기댓값은 f(x)와 x가 일어난 확률 p(x)의 곱을 적분한 것과 같다. 이를 바탕으로 현재 state S_(t)에 대하여 수식으로 나타낸다면, 여기서의 G_(..

Study/강화학습 2023. 1. 12. 17:01

https://www.youtube.com/watch?v=DbbcaspZATg&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=3 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 항상 감사합니다. 앞서 필기노트 1에서 State가 Markov하다는 것의 의미를 배웠습니다. 알아두면 좋아요. 그래서 state와 action들이 Chain을 통해 연결되어 있는 형태를 Markov Chain이라 합니다. Markov Decision Process (MDP) t번째 state에서 취할 수 있는 action은 해당 State만으로 생성이 가능하다. action에 대한 조건부확률로 나타내면 S1이 주어졌을때, a1의 확률은 S0나 A0에 영향을 받지 않는다. S_(t+1)을 생성하기 위..

Study/강화학습 2023. 1. 10. 17:11

https://www.youtube.com/watch?v=3Ch14GDY5Y8&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=2 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 위 영상에서는 강화학습의 Q-learning 알고리즘을 '맛집 찾기' 과정에 비유하여 설명합니다. Greedy Action 각각의 칸을 state로 보고 칸을 이동하는 행위를 action으로 볼 때, 위 그림처럼 표현할 수 있다. 각 state에서 취할 수 있는 action에 따라 Q값을 가진다. 이 Q값이 큰 action을 따라 움직이는 것이 Greedy Action이다. 모든 action의 최초 Q값은 0으로 초기화된다. 이때, 첫번째 Episode 시행에서는 Q값이 모두 0이기 때문에, 랜덤한 ..

Study/강화학습 2023. 1. 10. 01:46

https://www.youtube.com/watch?v=wYgyiCEkwC8&list=PLpRS2w0xWHTcTZyyX8LMmtbcMXpd3s4TU 본 필기노트는 위 영상을 바탕으로 합니다. 머신러닝은 3가지 종류로 나뉜다. 1. Unsupervised Learning - 비지도 학습 2. Supervised Learning - 지도 학습 3. Reinforcement Learning - 강화학습 ■ 강화학습이 기존의 다른 머신러닝 방법론과 차이를 가지는 점 ● Supervisor가 존재하지 않으며, reward signal만이 존재함. - Supervised Learning과의 차이점 정답을 알려주지 않고 reward signal만으로 좋은 방향을 찾아나간다. 어떤 방향, 어떤 방법을 사용해야 rew..

Study/강화학습 2023. 1. 1. 22:24

22년 현재 떠오르는 IT기술 중 하나를 생각하자면 클라우드 컴퓨팅을 떠올릴 수 있습니다. 쉽게 클라우드 컴퓨팅을 이해할 수 있는 예시는 우리와 친숙한 게임분야에 있습니다. Xbox의 Ultimate game pass를 구독한다면 Xbox CloudGaming을 사용할 수 있습니다. 이 CloudGaming은 일정 수준의 인터넷 속도만 보장된다면 MLB 더쇼, 어세신크리드, 포르자 호라이즌같은 고사양 게임들을 낮은 수준의 하드웨어를 이용하여 즐길 수 있습니다. GPU 성능에 의존하지 않고도 말이죠. 이것이 가능한 이유가 바로 클라우드 컴퓨팅입니다. 3년전 교수님께 클라우드 컴퓨팅의 개념을 들었을 땐, 실사용까지 꽤 오랜 시간이 필요하지 않을까란 생각이 들었습니다. 동시에 미래의 가정에는 네트워크를 통해 ..

Study/Computer Network 2022. 9. 6. 00:57