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일상생활에서 빼놓을 수 없는 인터넷.. 인터넷은 무엇일까? 다음 동영상을 봐보자... 프로토콜이란? 프로토콜의 정의 •Message format •Order of message sent and received among network entities •Actions taken on message transmission, receipt Network Access(접속 네트워크) •Residential Access, Nets, : DSL •Fiber-to-the-home(FTTH) •Institutional access : Ethernet(기관망으로 많이 사용) End Host •MTU(Maximum Transfer Unit)보다 작은 길이의 Packets을 통해 통신 •어플리케이션에 해당 Links Wir..

Computer 구성품의 연결 : Memory Read 타이밍도를 보면 주소 버스와 컨트롤버스에 먼저 접근하는 것을 알 수 있다. 그 이유는 cpu가 메모리에 데이터를 읽기 위해서는 먼저 데이터가 저장된 주소를 요청해야하기 때문이다. 그래서 주소를 알고 그다음에 그 주소에 있는 데이터를 읽는다. Computer 구성품의 연결 : Memory Write 메모리 쓰기의 타이밍도는 메모리 읽기 타이밍도와 다르게 데이터버스도 동시에 시작한다. Computer 구성폼의 연결 : I/O Read I/O Device Controller(임시저장) •CPU로부터 I/O명령을 받아서, 해당 I/O를 제어하고, Data를 이동함으로써 명령을 수행하는 전자회로 장치 (Keyboard Controller, Printer Co..

Computer System 구조 •CPU : Central Processing Unit (중앙 처리 연산 장치) •ALU : Arithmetic and Logic Unit(산술 논리 장치) •SSD : Secondary Storage Device(2차 저장 장치) •I/O : Input/Output Device(입출력 장치) •ACC : Accumulator(지금 현재 처리 되어야 하는 데이터를 저장하는 레지스터, 요리사의 도마) •SP : Stack Pointer •PC : Program Counter(지금 현재 수행되어야 할 프로그램이 제공되어 있는 메모리의 주소가 PC에 저장 되어 있음) •MAR : Memory Address Register •MBR : Memory Buffer Register ..

지난 시간 선형모델에 대해서 알아보았다. (https://howisitgo1ng.tistory.com/entry/%EC%98%88%EC%A0%9C%EB%A5%BC-%ED%86%B5%ED%95%B4-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90) 이번에는 비선형모델에 대해서 알아보자~ 자 드가자~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 비선형모델 실제 세계는 위와 같이 선형이 아니고 노이즈가 섞이게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비선형 모델이 필요하다. 과소적합과 과잉적합(OverFitting and UnderFitting) 과잉적합시 부정한 예측이 발생한다. -> 훈련집합에..

PLC 장비에서 modbus 프로토콜을 이용하여 데이터를 처리하다보면 float32형식의 데이터를 받는 경우가 생깁니다. 예를 들면 아래와 같이 modbus 프로토콜이 정의된 경우가 있습니다. 주소 내용 순번 데이터 형식 30001 A상 전압 Low float32 30002 High 이러한 데이터를 처리하면 30001번지에서 0x36BB, 30002번지에서 0x4358 으로 데이터를 받는 것을 확인 할 수 있습니다. 이때 A상전압을 0x36BB4358으로 처리하면...? 상전압이 918,242,136 ???????????????? 이때 A상전압을 0x36BB4358으로 처리하게 되면 안됩니다. 순번에 맞게 30002번지가 앞16비트 30001번지가 뒤 16비트로 처리해야합니다. 이제 부동소수점 방식을 이..

지도학습-예측회귀 문제 Question : 시간이 지난 뒤 다은 훈련 집합은 어디에 위치해 있을까? -> 이때 데이터 모델링을 사용. 훈련데이터들이 직선을 이루므로 선형모델로 선택 이러한 추세를 예측하는것을 우리는 회귀라고 부릅니다. 목표값(y) = w(특징값) + b로 표현 가능 w : 가중치 b : bias 여기서 기계학습이 하는 일은 훈련데이터를 통해 모델을 선택하고 최적의 매개변수 w, b를 찾는 일이다. 기계학습을 마친 후, 최적의 매개변수를 통해 새로운 특징값이 들어왔을 때 목표치를 정확하게 예측하는 것이다. 그러면 기계학습이 찾아낸 최적의 매개변수가 좋다는 것을 어떻게 알수 있을까?? (훈련데이터를 모두 소화했다고 그것이 최적의 매개변수라고 볼 수는 없다. 새로운 특징벡터의 목표치를 정확하게..