I. 디스크 읽기/쓰기 절차, 디스크 스케줄링 가. 디스크 스케줄링의 개념 디스크 접근 요청들을 디스크 위치 기준 효율적 처리 위한 디스크 스케줄링 알고리즘 나. 디스크 스케줄링 알고리즘의 유형 스케줄링 방법에 따라 시스템의 성능이 달라지며 탐색 시간 최적화가 스케줄링의 결정 요소 II. SSTF(Shortest Seek Time First) 개념/처리예시 및 문제점 가. SSTF의 개념 및 처리 예시 구분
I. 디스크 I/O 최적화를 위한, 디스크 스케줄링 초기 디스크 접근 시간의 대부분은 탐색 시간이었으므로 탐색 시간 최적화 개선에 집중 현재 디스크는 탐색 시간과 평균 회전 지연 시간이 비슷하여 회전 최적화로도 성능 개선 II. 탐색 시간 최적화 위한 디스크 스케줄링 기법 가. SSTF(Shortest Seek Time First) 알고리즘 구분 설명 개념 – 응답 큐에 대기중 요구
I. 디스크 읽기/쓰기 절차, 디스크 스케줄링 가. 디스크 스케줄링의 개념 주 기억장치에 부재중인 데이터를 디스크로부터 불러오는데 소요되는 시간을 최소화하기 위한 스케줄링 기법 나. 디스크 스케줄링의 각 시간 스케줄링 설명 탐색 시간 (Seek Time) – 헤드를 해당 데이터가 존재하는 트랙이나 실린더에 위치시키는 데 소요 시간 회전 지연시간 (Latency Time) – 디스크 원판이 회전하여 섹터가 헤드의 바로
I. 타 프로세스 선점 불가, CPU 비선점 스케줄링 기법 가. CPU 비선점 기법의 개념 프로세스 작업 종료 후 CPU 반환 시까지 다른 프로세스는 CPU 점유가 불가능한 스케줄링 기법 나. CPU 비선점 기법 개요도 II. CPU 비선점 기법 알고리즘 처리방식 우선순위 스케줄링 (Priority) – 각 프로세스의 우선순위에 따라 CPU 할당 – 동일한 우선 순위는 FCFS
I. 우선 순위 기반 선점 방식, CPU 선점 스케줄링 기법 가. CPU 선점 기법의 개념 우선순위가 높은 프로세스가 현재 프로세스를 중지 시키고 자신이 CPU를 점유하는 스케줄링 기법 나. CPU 선점 기법 개요도 II. CPU 선점 기법 알고리즘 처리방식 RR (Round Robin) – 대화식 사용자 위한 시분할 시스템 – 준비 큐(FCFS)에 의해 보내진 각 프로세스는
I. CPU의 효율적 사용, CPU 스케줄링 가. CPU 스케줄링의 개념 프로세스 작업 수행을 위해 언제, 어느 프로세스에 CPU를 할당할 것인지 결정하는 작업 나. CPU 스케줄링 기법 종류 구분 기법 설명 선점 RR – 초기 FCFS, 환형 순환구조 뒤로 보냄 SRT – 가장 짧게 남은 시간 MLQ – 여러 개 큐 이용 MLFQ – 서로 다른
I. 보안 기능 기반 운영 체제, Secure OS 가. Secure OS의 개념 불법 접근으로부터 시스템 보호 위해 커널에 인증, 접근 통제, 침입 탐지 등 보안 기능 접목 운영체제 나. Secure OS의 목적 안정성 – 중단 없는 안정적 서비스 지원 보안성 – 핵심 서버 침입차단 및 통합 보안 관리 신뢰성 – 중요 정보의 안전한 보호 기반
I. 다중 프로세스 상호 간 통신, IPC 가. IPC (Inter Process Communication)의 개념 공유 메모리가 없는 독립된 프로세스 간 동기화 및 데이터 교환을 위한 상호통신 기법 나. IPC의 필요성 동기화 문제 해결 – 다중 프로세스 환경에서 여러 사용자가 동시 쓰기 시 데이터 무결성 보장 가능 프로세스간 데이터 교환 – 작은 데이터의 경우 메시지 큐 방식
I. 컴퓨팅 패러다임 혁신, 양자컴퓨팅 등장배경 [기존 컴퓨팅의 한계] – 폰노이만 컴퓨팅 성능 한계 – 추론, 판단 연산 어려움 – 트랜지스터 집적률 한계 – 암호화 기법 안전성 한계 [양자컴퓨팅 등장배경] – Qubit 기반 성능한계 극복 – 인공지능 연산 최적화 – 칩 소형화 한계 극복 – PQC Suit B 알고리즘 필요 폰노이만 시스템 한계 극복 및
I. 인공신경망 맞춤형 ASIC, TPU 가. TPU(Tensor Processing Unit)의 개념 인공신경망 데이터 고속처리를 위한 맞춤형 ASIC 기반 인공신경망 데이터 처리 전용 하드웨어 나. TPU 부각 배경 2006년 맞춤형 H/W(ASIC, FPGA, GPU) 실행 프로그램 제한 2013년 인공신경망 패러다임은 계산요구량 / 필요성능 증가 이러한 요구 충족을 위한 GPU 증설은 과다 비용 발생 II. TPU 구성도 및