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1. Install the visual studio 2022 community To get started, download Visual Studio 2022 Community Edition using the link below. https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/ Visual Studio 2022 | 무료 다운로드Visual Studio에서 코드 완성, 디버깅, 테스트, Git 관리, 클라우드 배포를 사용하여 코드를 작성합니다. 지금 무료로 커뮤니티를 다운로드하세요.visualstudio.microsoft.comFor this study, we only need the C++ development environment.  2. Install ImGui using V..

5.3번 문제들: 캐시 전체 비트 수 계산 및 성능 비교 문제 설명: 32KiB, 64KiB 캐시에 대해 태그, 유효 비트, 데이터 비트 총합을 계산하고, 블록 크기 변화에 따른 효과를 살펴본다. • 1 KiB = 1024바이트 • 32 KiB = 32 * 1024 = 32768 바이트 • 64 KiB = 64 * 1024 = 65536 바이트 • 워드(Word) = 4바이트 5.3.1 (32KiB 캐시, 2-word 블록) 조건: • 총 데이터 용량: 32KiB = 32768바이트 • 블록 크기: 2워드/블록, 1워드=4바이트 ⇒ 블록 크기 = 2 *4바이트 =8바이트 • 블록 수 = 총 용량 / 블록 크기 = 32768바이트 /8바이트 =4096블록 어드레스 비트 분해(32비트 주소): • 오프셋(O..

8.1 Lower Bounds for Searching Only by Comparisons of Keys 이 섹션에서는 키 비교만을 사용하여 배열에서 특정 키를 검색할 때 소모되는 최악의 경우 비교 횟수의 하한을 다룹니다.특히, Binary Search와 Sequential Search의 의사결정 트리(Decision Tree)를 사용하여 검색 과정의 효율성을 분석합니다. 의사결정 트리 (Decision Tree) • 정의:의사결정 트리는 키 를 배열에서 검색하는 과정에서 발생하는 모든 비교를 나타냅니다. • 각 내부 노드는 키 비교를 나타냅니다. • 각 리프 노드는 검색 결과를 나타냅니다 (성공적으로 검색된 위치 또는 실패). • 예시: • Figure 8.1: 정렬된 배열에서 이진 탐색(Binary ..

1. 데이터 전처리데이터 전처리는 분석의 정확도를 높이기 위한 첫 단계입니다.1.1. 결측값 처리 • 결측값(NA)은 분석에 방해가 될 수 있습니다. 이를 제거하거나 채워야 합니다. • 제거: na.omit(data) • 평균 대체: data$col[is.na(data$col)] 1.2. 이상치 처리 • 데이터의 이상치를 제거하거나 수정합니다. • IQR 방법:Q1 Q3 IQR data = (Q1 - 1.5 * IQR) & data$col 1.3. 데이터 형 변환 • 날짜 형식 변환:data$date • 범주형 변환:data$group 2. 종속변수와 독립변수 설정분석의 목표를 설정합니다: • 종속변수(Y): 예측하려는 변수 • 독립변수(X): 종속변수에 영향을 미치는 변수들3. 분석 모델 생성 전, ..

1. 데이터 전처리 과정 2. 종속변수 하나와 독립변수 여러 개를 설정 3. 모델을 만들기 전, 모델의 정확도를 높이기 위해 각각의 독립변수의 정규성과 종속변수에 미치는 영향성 확인 3.1. 종속변수 = 연속형 , 독립변수 = 연속형 인 경우3.1.1 각 변수가 정규성을 따르는지 확인 (shapiro.test)3.1.2. 정규성 여부에 따라 cor.test진행 ( 정규성을 따른다면 pearson, 정규성을 따르지 않는다면 spearman, 작은 데이터나 비선형적 관계라면 kendall 옵션적용 ) -예시 코드cor.test(data$mpg, data$wt)# Spearman 상관계수 및 검정cor.test(mtcars$mpg, mtcars$wt, method = "spearman")  p-value-13..

#데이터 불러오기 및 확인 #table 을 한 이유는 변속기의 분포를 확인하기 위해서  #모델 생성에서 경고메세지 발생 -> 다중공선성을 확인해보았더니 값이 매우 크게 나옴 #따라서 다중공선성이 큰 독립변수를 제거하고 새로운 모델 생 #새로운 모델 확인 결곽 cyl이 유의미한 영향을 미치지 않는다는 결과 얻음. 따라서 cyl제거하고 새로운 모델 생성#새로운 모델 확인 결과 AIC값은 조금 높아졌음.  #lrtest를 통해 두 모델을 비교해본 결과 model1이 더 설명력이 높다는 결론을 얻음. #따라서 cyl이 유의미한 영향을 미친다고 할 수는 없지만 모델의 설명력이 더 높으므로 model 1을 최종모델로 선택한다.

#데이터 전처리  #데이터 전처리 이후 종속변수의 정규성 판단#종속변수가 정규성을 따르지 않는다는 것을 확인했다. #데이터가 비정규성이므로 이를 분석하기 위해 rlm을 사용한다. #그러기 위해 rlm을 하는데 사용되는 MASS라이브러리를 불러온다. #rlm 진행#t 값을 확인하면 주말/주중 데이터는 유의미한 영향력이 없다는 것을 알 수 있다.#따라서 주중/주말 데이터 제거하고 새로운 모델 생성 새로운 모델에서는 모든 독립변수가 종속변수에 유의미한 영향을 준다는 것을 볼 수 있고,다중공선성 검증 결과 값이 1내외로 아주 작은 값이므로 다중공선성에도 문제가 없다. 따라서 이 모델을 최종 모델로 선별한다. 함의 기온(Temp):기온이 1도 상승할 때 오존 농도는 약 1.32 ppb 증가.t-value = 7...

https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36&openPopup=Y 자바스크립트가 비활성 되었습니다. 해당 기능은 자바스크립트에서 활성상태에서 사용가능합니다. 종관기상관측이란 종관" data-og-host="data.kma.go.kr" data-og-source-url="https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36&openPopup=Y" data-og-url="https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?openPopup=Y&pgmNo=36" data-og-image=""> 기상자료개방포털[데이터:기상관측:지상:종..

7.1 Computational Complexity 계산 복잡도란?  • **계산 복잡도(Computational Complexity)**는 특정 문제를 해결할 수 있는 모든 가능한 알고리즘의 효율성을 분석하는 학문이다. • 주로 다음 두 가지를 분석한다:  1. 시간 복잡도(Time Complexity): 알고리즘이 실행되는 데 필요한 시간. 2. 공간 복잡도(Space Complexity): 알고리즘이 사용하는 메모리 양. 여기서 중요한 것은 알고리즘을 개별적으로 분석하는 것이 아니라 문제 자체의 본질적인 복잡도를 분석한다는 점이다.예를 들어, 행렬 곱셈 문제에서는 최선의 알고리즘이라도 Θ(n²) 이상의 시간 복잡도를 가지며,이를 문제의 **하한(Lower Bound)**이라고 한다. 정렬 문제의 계..

스위치 기반 LAN은 데이터 링크 계층에서 작동하며, IP 주소 대신 **링크 계층 주소(MAC 주소)**를 사용하여 데이터를 전달한다. 그림 6.15: 캠퍼스 네트워크 예시 이 그림은 스위치 네 개로 연결된 캠퍼스 네트워크의 예를 보여준다. 각 학과(예: 전기공학, 컴퓨터 공학 등)와 서버, 라우터가 스위치를 통해 연결되어 있다. 1. 네트워크 구성 요소: • 스위치: 데이터가 효율적으로 전달될 수 있도록 트래픽을 관리. • 서버: 메일 서버, 웹 서버 등. • 라우터: 외부 인터넷과 연결. 2. 연결 속도: • 서버와 라우터는 스위치와 1Gbps로 연결. • 학과 건물은 스위치와 100Mbps로 연결. • 학과 내부 네트워크는 혼합 속도(10Mbps~1Gbps)로 운영. 스위치가 연결된 각 네트워크는..