NodeJS 1. NodeJS란? 1) NodeJS의 특징 - 자바스크립트 기반의 엔진을 인터프리터로 가지고 있고 프레임워크는 아니고 런타임 환경이다. - 이벤트 중심의 아키텍쳐이고, 이는 비동기적으로 동작한다. - Non-Blocking I/O를 지원하고, 실행 흐름이 싱글 스레드로 하나만 실행된다. - 독립적으로 짜여진 객체 집합인 모듈이 많이 짜여져있다. 2) NodeJS의 장점 (1) Asynchronous - I/O 작업은 일반적으로 많은 시간이 걸리는데 이 작업이 끝날 때까지 이를 기다리는 경우가 많다. 하지만 NodeJS는 non-blocking을 지원하고 CPU를 기다리는 시간이 없어도 된다. (2) Productivity - 자바스크립트는 프론트엔드에서 사용하는데 도움을 주었지만 이를 활..

Instruction Set Architecture ISA는정확히 표현하고, 효율성이 있어야한다. 1. Instruction의 타입 1). Machine Instruction의 타입 (1) Opcode: 어떤 연산을 할건지 정의하는 파트 (2) Operands: 데이터 위치에 대해 알림 2) MIP Instruction의 타입 (1) Arithmetic and logic instructions (2) Data transfer instructions (3) Control transfer instructions 3) MIP Instruction format (1) R type - MIPS의 명령어는 32비트를 가지고 데이터 워드는 모두 같은 사이즈이다. - 두 개의 피연산자를 가지는 각각의 레지스터가 존재하..

Stack and queue 1. Stack이란? 1) Stack이란? 항목의 제거 및 추가가 Stack의 상단에서만 발생할 수 있는 정렬된 동족 항목의 그룹 - 같은 데이터 타입의 자료구조만 모아서 사용한다. - Stack은 LIFO (Last In Fisrt Out) 구조이다. cf) 메모리 상에서의 Stack: 지역변수를 저장하는 공간 cf) Call Stack: 함수를 호출할 때 추적하는 것을 의미하는데 함수가 호출될 때 스택 구조로 쌓이기 때문에 이를 Call Stack이라고 한다. 2) 멤버 함수 구현 시 주의 사항 - 요소를 pop할 때는 실질적으로 요소를 삭제할 필요가 없이 top의 위치만 조정하면 된다. 메모리 상에는 남아있지만 이를 사용할 수는 없다. - pop 메소드는 마지막 데이터를..

통계와 확률 통계: 데이터를 다루는 것에 초점이 맞춰져 있다. 확률: 이론적인 부분에 초점이 맞춰져있다. 1. 통계 1) 개념 - Mode는 최빈값을 의미한다. 예제) Mean, Median, Mode 구하기 2) 기대치, 중간값, 최빈값 구하기 공식 (1) 기대치 확률에서의 기대치는 다음과 같은 공식을 사용해 구한다. (2) Median Median은 다음과 같이 구할 수 있다. (3) Mode Mode는 다음과 같이 구할 수 있다. 예제 2) 기대값 구하기 3) 이산 랜덤 변수에서의 기대치 공식 (1) Bernoulli 랜덤변수의 기대치 증명 (2) Geometric 랜덤변수의 기대치 증명 - 공비수열의 합공식을 사용해 A를 구한다. (3) Poisson 랜덤변수의 기대치 (4) 기타 랜덤변수의 기대..

Requirement Engineering Planned based approach 중심으로 설명 0. Requirements engineering란? (1) 고객이 원하는 사항을 듣고 소프트웨어에 대해 기대하는 바와 제한사항을 확인함 (2) 구현해야할 소프트웨어의 기능을 기술해야함 1) Requirements - 소프트웨어가 없는 경우에는 다소 추상적일 수는 있지만 기존에 시스템을 개선하거나 구체적인 숫자를 뽑아낸다면 디테일한 부분으로 다양한 범위를 가진다. - 특히 planned based에서는 Requirements를 가지고 계약을 진행하기에 Requirements은 매우 중요한 단계다. - 계약을 맺고 진행하는 부분이기에 변화가 바뀌면 이에 대해 추가적으로 들어가는 사항과 진행 일정 등의 부담을 ..

이산랜덤변수 1. 랜덤변수의 개념 1) 랜덤변수란? (1) 예측할 수 없는 값을 가지는 변수이다. (2) 어떤 값이 확률적으로 정의될 때를 의미한다. (3) 랜덤 실험 결과에 의해 값이 결정된다. (4) 표본 공간에 있는 실험 결과를 실수값으로 대응시키는 함수로 이는 수학에서의 정의이다. 예시) 내일 삼성 주가, 이번학기 학점 등등 - 랜덤 변수는 보통 bold체로 굵게 표현한다. - 랜덤 변수가 가질 수 있는 모든 가능한 집합은 치역이다. 예제 1 동전의 앞면이 나오는 것을 랜덤변수 x로 정의해 정상 동전을 2회 던져서 앞면과 뒷면이 나오는 것을 관찰하기 - sample space에 있는 사건을 실수값에 대응시키기에 랜덤변수는 함수인 것을 알 수 있다. 2) 이산 랜덤변수란? - 랜덤변수 x가 셀 수 ..