1. 연속 메모리 할당메모리 크기보다 더 큰 기억공간이 필요한 프로세스는 실행 불가2. 가상 메모리메모리 크기보다 더 큰 기억공간이 필요한 프로세스도 실행할 수 있게 하는 방법실행 중인 프로세스에 의해 참조되는 주소( 가상주소 )를 메모리에서 사용하는 주소( 실주소 )와 분리전체 프로세스 중에서 현재 필요한 일부만 메모리에 적재보조기억장치에 전체 프로세스를 두고 일부만 메모리에 적재하는 방법3. 사상( mapping )프로세스 실행을 위해 가상주소를 실주소로 변환하는 과정주소 변환 기법동적 주소변환( DAT )프로세스가 실행되는 동안 사상특징인위적 연속성가상주소 공간에서 연속적인 주소가 실주소 공간에서도 연속적일 필요는 없음4. 주소변환주소변환 사상표동적 주소변환을 위한 정보를 가진 표가상 메모리의 주소..
1. 함수의 정의함수( function )란 특정한 작업을 독립적으로 수행하는 프로그램 코드의 집합체R의 내장함수에 사용자가 원하는 특정한 기능이 구현되어 있지 않다면 사용자 스스로 직접 함수를 생성하여 원하는 기능을 수행할 수 있음2. 함수의 장점작업을 작은 단위로 분할하여 수행하도록 함으로써 효율성 제고자유로운 수정·보완이 가능하므로 작업의 유연성이 확보됨작업에 사용하는 코드의 오류 등의 발생 원인 파악이 용이코드의 크기를 줄임으로써 작업 프로세스 이해가 용이사용자가 정의한 함수를 자유롭게 활용하여 작업 목적을 충족3. 함수의 구조함수의 일반적인 구조는 다음과 같음함수이름 ← function(매개변수) {함수의 몸체}function은 함수를 정의를 위해 사용하는 R의 내장 함수list()함수가 lis..
1. 수치적 함수pi : 원주율삼각함수sin(x) : sin 함수cos(x) : cosine 함수tan(x) : tangent 함수asin(x) : arcsin 함수acos(x) : arccosine 함수atan(x) : arctangent 함수log(x) : 자연로그 함수log10(x) : 상용로그 함수exp(x) : 지수 로그 함수sqrt(x) : 루트 함수min(x) : 벡터에서 최솟값max(x) : 벡터에서 최댓값min(x1, x2, ...) : 전체 벡터 원소 중에서 최솟값range(x) : 벡터의 범위 ( 최솟값과 최댓값 ) → c(min(x), max(x))pmin(x1, x2) : 두 벡터의 상응하는 원소들 중 작은 값pmax(x1, x2) : 두 벡터의 상응하는 원소들 중 큰 값2. 통계..
1. 프로그래밍의 이해프로그래밍이란?목적을 달성하기 위해 알고리즘( 문제 해결을 위한 일련의 절차 또는 방법 )을 프로그램으로 작성하는 과정프로그래밍의 절차프로그램 작성 방법 결정코딩에러 수정2. 프로그래밍의 기본 요소주요 명령문 ( 제어문 )반복문조건문분기문R 프로그래밍은 다음과 같은 기본 요소를 토대로 이루어짐함수연산자3. 산술 연산자덧셈 연산자 : +# 일반적인 숫자의 덧셈> 1+2 [1] 3# 값을 변수에 할당한 후에 덧셈> x y x+y[1] 3> v1 v2 v1+v2 # 벡터의 덧셈[1] 4 6> A B A+B # 행렬의 덧셈[,1] [,2][1,] 4 8[2,] 6 10뺄셈 연산자 : -> 3-2[1] 1> x y x-y[1] 1> v1 v2 v1-v2 # 벡터의 뺄셈[1] 1 3> A B ..
1. 통계적 추론통계적 추론표본의 관측값( 데이터 )으로 모집단의 모수를 추측, 판단하는 방법 → 통계적 사고통계적 추론추정( 추측 )점추정, 구간추정ex ) 여론조사검정( 판단 )ex ) 비타민 C의 감기예방효과2. 모집단과 표본모집단( population )알고 싶은 모든 개체의 집합표본( sample )모집단의 일부임의 추출해서 모집단을 대표3. 확률변수와 데이터확률변수( random variable )모집단 특성 나타내는 변수 → 불확실( 확률분포 )확률변수와 데이터( 관측값 )확률변수와 데이터는 관측의 유무에 따라서 구분4. 확률분포확률분포몇 개 모수를 가지는 수리적 함수확률변수의 분포 아는 것== 모수( parameter )를 아는 것확률변수의 모수이항분포 : 모비율 𝐵(𝑛, 𝑝)정규분포..
1. 기본 용어통계적 추론( statistical inference )모집단에서 추출한 표본을 이용하여 모집단에 관한 추측이나 결론을 이끌어내는 과정모수( parameter )모집단의 특성값ex ) 평균, 비율, 분산 등랜덤표본( random sample )모집단에서 랜덤하게 추출된 일부로 서로 독립이며 동일한 분포를 따름표본추출변동통계량 값이 표본에 따라 달라지는 것표본분포( 표집분포, sampling distribution )표본 통계량의 분포2. 표본평균의 기댓값과 분산평균이 μ이고, 분산이 σ²인 무한모집단에서 표본의 크기 n인 랜덤표본의 표본평균 X̄에 대하여E(X̄) = μVar(X̄) = σ² / n3. 표본평균의 분포( 정규 모집단의 경우 )모집단의 분포가 정규분포 N(μ, σ²)일 때 표..
8강. 체크 포인트 (1)
1. 파이썬 인터프리터에서 기본적으로 지원하는 함수를 무엇이라고 하는가?① 인터프리터 함수② 내장 함수③ 기본 함수④ 사용자 정의 함수정답 : 2번 ( 강의 : 4강 )2. 구조적 프로그래밍 패러다임에서 제안된 제어구조가 아닌 것은?① 순차 구조명령어를 위에서 아래로 순차적으로 실행하는 구조② 반복 구조같은 구간을 반복하는 구조③ 재귀 구조④ 선택 구조결함이 있으면 고쳐서, 결함이 없으면 통과하는 구조정답 : 3번 ( 강의 : 5강 )3. 다음 코드 실행 시 에러의 원인에 대한 설명으로 올바른 것은?msg = "Love Python"count = 1while count ① 불필요한 들여쓰기② count 변수 초기화③ 무한 반복count값을 증가시키고 있지 않고 있다.④ 반복 구조 설계 전략 미사용정답 :..
1. 반복 구조의 개념특정 영역의 명령문을 여러 번 실행하는 구조반복 횟수를 조건에 따라 결정loop, iterate, repeat 용어가 혼용2. 반복 구조의 구문형식구문형식 : 조건 제어 반복반복 여부를 매번 판단while 반복-계속-조건 : [Tab] 코드 블록구문형식 : 계수 제어 반복반복 횟수를 미리 제시for 계수-제어-변수 in 시퀀스 : [Tab] 코드 블록3. 반복 구조 설계 전략1단계 : 반복되어야 하는 명령 블록을 작성2단계 : 반복되어야 하는 명령문을 다음과 같이 반복 구조로 작성while True: [Tab] 명령 블록3단계 : 반복-계속-조건을 작성하고 반복 구조를 제어하기 위해 반복 제어 명령문을 추가while 반복-계속-조건: [Tab] 명령 블록 [Tab] 반복 제어 명령문..
1. 그래프그래프 G → G = (V, E)V : 정점(vertex)의 집합 ( 원 )E : 간선(edge)의 집합 ( 정점을 연결하는 선 )간선에 방향이 없으면 무방향 그래프ex ) 간선표시 : (1,4), (4,1)간선에 방향이 있으면 방향 그래프ex ) 간선표시 : ( 1 → 4 )ex ) 간선표시 : ( 4 → 1 )간선에다가 의미나 값( 가중치 )을 부여하면 가중 그래프트리트리가 되는 조건무방향 그래프일 것모든 정점이 연결되어있을 것사이클이 존재하지 않을 것그래프 표기 예시V(G₂) = {1, 2, 3, 4, 5}E(G₂) = {(1,2), (1,4), (2,5), (3,5)}2. 그래프의 주요 용어인접( adjacent ), 부수( incident )부분 그래프( subgraph )경로( ..
1. 레드-블랙 트리이진 탐색 트리, 균형 탐색 트리성질 모든 노드는 검정이거나 빨강이다. 루트 노드와 리프 노드는 검정이다.→ 모든 리프 노드는 NULL 노드이다. 빨강 노드의 부모 노드는 항상 검정이다.→ 빨강 노드가 연달아 나타날 수 없음 임의의 노드로부터 리프 노드까지의 경로상에는 동일한 개수의 검정 노드가 존재한다., → 이진 탐색 트리의 성질노드 구조Left ( 왼쪽 자식 노드 )Color ( 노드 색깔 )Key ( 키값 )Right ( 오른쪽 자식 노드 )Parent ( 부모 노드 )Sibling ( 형제 노드 )2. 레드-블랙 트리 : 탐색연산이진 탐색 트리의 탐색 방법과 동일3. 레드-블랙 트리 : 삽입 연산 1탐색이 실패한 NULL 노드에 빨강 노드를 추가하고, 두 자식 노드를 NUL..