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Data Hazard Data Hazard는  이전 명령어의 실행 결과가 다음 명령어에서 필요한 경우 발생한다.예를 들어, 덧셈 명령어의 결과를 뺄셈 명령어에서 사용하는 경우, 덧셈 명령어가 끝나지 않으면 뺄셈 명령어가 실행되지 못한다.  구조적 위험(Structural Hazard)  • 구조적 위험은 하드웨어 리소스가 부족할 때 발생한다.예를 들어, 파이프라인에 메모리가 하나밖에 없을 때 두 명령어가 동시에 메모리를 참조하려고 하면 구조적 위험이 발생한다.이 위험을 피하려면 메모리 리소스를 추가하거나, 각 명령어가 사용하는 리소스를 효율적으로 분배해야 한다. • 예시: 세탁기와 건조기를 하나의 장비로 사용할 경우 세탁과 건조를 동시에 처리할 수 없게 되어 구조적 위험이 발생한다.  데이터 위험(Dat..

4.6 An Overview of Pipelining 1. 파이프라이닝(Pipelining)의 기본 개념 파이프라이닝은 여러 명령어가 동시에 실행되는 방식을 의미한다.즉, 여러 명령어가 실행되면서 각 명령어의 다른 단계들이 겹쳐서 수행된다.이를 통해 CPU의 작업 효율성을 높일 수 있다. 책에서는 세탁의 비유를 통해 파이프라이닝의 개념을 설명한다. • 세탁은 네 가지 단계로 나눌 수 있다. ->  세탁, 건조, 다림질, 옷 정리.  • 비파이프라인 방식모든 세탁이 끝난 후 건조를 시작하고, 건조가 끝난 후 다림질을 하는 방식이다.이 방식은 시간이 많이 소요된다.  • 파이프라인 방식에서는 세탁을 하면서 건조를 시작하고, 건조가 되면 다림질을 시작하는 방식으로 진행된다.이렇게 하면 각 단계가 겹쳐져서 전체..

문제: 귀무가설: 나이를 **세 그룹(30세 미만, 30~50세, 50세 이상)**으로 나누었을 때, 운동하는 사람들 중에서 체중의 평균이 그룹 간에 유의미한 차이가 없다대립가설: 나이를 세 그룹으로 나누었을 때, 운동하는 사람들 중에서 체중의 평균이 그룹 간에 유의미한 차이가 있다. 가설 설정: H0 (귀무가설): 나이별 그룹 간 체중 평균에 유의미한 차이가 없다H1 (대립가설): 나이별 그룹 간 체중 평균에 유의미한 차이가 있다근력운동 BE5_1   -> 1,8 비운동 2,3,4,5,6 운동나이 age몸무게 HE_wt     > s > s > s > s$age_group > s$undong > u    > bartlett.test(HE_wt~age_group, data=u)         Bartle..

h0 평균시간이같다 h1 평균시간이다르다 (일한는사람과 안하는사람의 수면시간) EC1_1 (경제) BP16_1 (수면시간) age sex > d = read_sas("hn22_all.sas7bdat") > df = d[,c("EC1_1","BP16_1","sex","age")] > df2 = df[df$sleep> df3 = na.omit(df2) > qqnorm(df3$sleep) > var.test(sleep~job, data=df3)  //분산분석 (두 그룹의 수면시간은 다르다는 결과)         F test to compare two variances data:  sleep by job F = 0.7063, num df = 2999, denom df = 2023, p-value alternat..

3.1 Introduction and Transport-Layer Service 3.1.1 전송 계층과 네트워크 계층의 관계 전송 계층은 네트워크 계층 바로 위에 있으며, 두 계층의 역할이 다소 비슷해 보이지만 중요한 차이점이 있다. 이를 쉽게 이해하기 위해 집과 우편 서비스에 비유해서 설명할 수 있다.  • 네트워크 계층: 두 집 사이에서 편지를 보내는 우편 서비스와 같다. 우편 서비스는 집에서 집으로 편지를 배달하는 일을 담당한다. • 전송 계층: 집 안에서 각 아이들 간의 편지를 모아서 배달하는 역할을 하는 **사람(Ann과 Bill)**과 같다. 이들은 각 집 안에서 형제자매들로부터 편지를 모아 우편 서비스에 전달하고, 다시 도착한 편지를 각 사람에게 나눠준다. 이 비유에서 보듯, 네트워크 계층은..

2.5 Peer to Peer File Distribution 이 챕터에서는 P2P 파일 분배가 무엇인지 설명하고 있다. 먼저, 웹, 이메일, DNS 등은 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하는데, 이 경우 항상 연결된 인프라 서버에 크게 의존한다. 반면, P2P 아키텍처에서는 항상 켜져 있는 서버에 대한 의존도가 매우 적거나 아예 없다. **피어(peer)**라고 불리는 간헐적으로 연결된 호스트들이 서로 직접 통신하며 데이터를 주고받는다. 이러한 피어들은 서비스 제공자가 소유한 것이 아니라 사용자들의 PC, 노트북, 스마트폰과 같은 장치들이다. 2.5.1 자연스러운 P2P 애플리케이션: 파일 분배 P2P의 자연스러운 적용 예시로 대규모 파일 분배를 들고 있다. 예를 들어, 운영 체제 업데이트 파일이나 대용..

## 가설 검증  1. 당뇨인 군과 아닌 군의 평균체중은 차이가 있다. 2. 당뇨환자의 연령그룹이 40세 미만, 40~60, 60세 이상인 그룹 별 평균 체중은 차이가 있다. ## ex1.txt  # 대상자 번호  pid # 당뇨측정시점  redcap_event_name  # 당화혈색소  HbA1c # HbA1c(당화혈색소) ≥ 6.5% : 당뇨 정의 ## ex2.txt  # 체중_대상자 번호 BW_myhealth_id # 체중_측정 일시 BW_date_measured # 체중_측정값 BW_value ## ex3.txt  # 대상자 번호 pid # 대상자 나이 age  # 대상자 성별 sex  1. 데이터 불러오기 및 전처리# 데이터 불러오기 (txt 파일을 데이터프레임으로)h_data =30 & bw_..

1. t-test (두 그룹 간 평균 비교) 목적: 두 그룹 간 평균 차이가 유의미한지 확인합니다. 예를 들어, 당뇨 환자와 비당뇨 환자의 평균 체중 비교가 가능합니다. 데이터 형식: • txt, csv, sas7bdat, sav 등의 파일에서 데이터를 불러옵니다. • 파일에는 그룹 변수(예: 당뇨 여부)와 측정 변수(예: 체중) 같은 컬럼이 포함되어 있어야 합니다. 검증 과정1.데이터 로드두 그룹을 비교할 수 있는 데이터 파일을 불러옵니다.예: txt 파일에 당뇨 여부와 체중 데이터가 포함.2.등분산성 가정 확인t-test를 수행하기 전에,그룹 간 분산이 동일한지를 확인하기 위해 Bartlett’s Test 또는 Levene’s Test를 수행합니다.등분산성 검증 결과p-value  검증 결과•p-va..

문제 1: 다이나믹 프로그래밍의 기본 개념 다이나믹 프로그래밍이 적용될 수 있는 문제의 두 가지 핵심 특성을 설명하고, 각각의 특성이 왜 중요한지 간략히 서술하시오.1. 중복되는 하위 문제 (Overlapping Subproblems):•설명: 문제를 해결하는 과정에서 동일한 하위 문제가 여러 번 반복하여 계산됩니다.•중요성: 중복 계산을 효율적으로 처리하기 위해 하위 문제의 결과를 저장(메모이제이션)하고 재사용할 수 있습니다. 이는 전체 문제의 시간 복잡도를 크게 줄여줍니다.2. 최적 부분 구조 (Optimal Substructure):•설명: 문제의 최적 해가 하위 문제들의 최적 해로부터 구성될 수 있습니다.•중요성: 최적 해를 구성하는 과정에서 하위 문제의 최적 해를 활용할 수 있으므로, 전체 문제..