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컴퓨터 과학63

인터프리터: 프로그래밍 언어의 실행 엔진 인터프리터는 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 한 줄씩 해석하고 실행하는 역할을 하는 프로그램이다. 이는 컴파일러와 대조되며, 컴파일러가 소스 코드를 기계어로 변환하여 실행 파일을 생성하는 반면에, 인터프리터는 소스 코드를 직접 실행한다. 인터프리터의 동작 과정: 토큰화(Tokenization): 소스 코드를 인터프리터가 이해할 수 있는 토큰(Token)으로 나눈다. 토큰은 코드의 기본 구성 요소로, 변수, 연산자, 키워드 등이 될 수 있다. 구문 분석(Syntax Parsing): 토큰화된 코드를 분석하여 문법적인 구조를 이해한다. 이때 코드의 문법 오류를 체크하고 프로그램의 구조를 파악한다. 실행 단계(Execution): 코드를 한 줄씩 읽어 들여 바로 실행한다. 이때 실행 단계에서 변수에 값을.. 2024. 2. 2.
빅데이터: 현대 데이터의 거대한 변화 빅데이터는 기존 데이터 관리 도구로는 처리하기 어려운 대용량의 다양한 데이터 집합을 의미합니다. 이러한 데이터는 대규모의 기업, 조직, 센서, 소셜 미디어, 웹 등에서 지속해서 생성되며, 이를 효과적으로 수집, 저장, 처리, 분석하는 기술과 방법을 포괄하는 용어입니다. 빅데이터의 특성: 1. 거대한 규모 (Volume): 빅데이터는 상당한 양의 데이터를 다룹니다. 이는 기존의 데이터베이스나 분석 도구로는 처리하기 어려운 수준으로, 테라바이트(TB) 혹은 페타바이트(PB) 단위의 데이터를 포함합니다. 2. 다양한 형태 (Variety): 빅데이터는 다양한 형태의 데이터를 포함합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 구조화된 테이블 형태의 데이터 등이 혼합되어 있어 다양한 분석과 처리 방법이 필요합니다... 2024. 2. 2.
기계 학습(머신러닝) : 개요와 기본 개념 기계 학습(Machine Learning, ML)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 학습하고 지능적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 인공 지능 분야의 하위 분야입니다. 전통적인 프로그래밍과는 달리, 기계 학습은 명시적인 규칙을 프로그래밍하지 않고 데이터를 통해 학습하여 패턴을 파악하고 예측을 수행합니다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 기계 학습의 주요 개념: 1. 데이터: 기계 학습은 대량의 데이터가 필요합니다. 훈련 데이터(training data)를 이용하여 모델을 학습하고, 테스트 데이터(test data)를 이용하여 모델의 성능을 평가합니다. 데이터는 입력(features)과 정답(label)으로 구성되며, 모델은 입력과 정답 간의 관계를 학.. 2024. 2. 1.
컴퓨터 그래픽스: 개요와 기본 개념 컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 사용하여 이미지를 생성하고 처리하는 분야로, 그래픽 디자인, 게임 개발, 가상 현실(Virtual Reality), 영화 제작 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 분야는 2D 및 3D 그래픽스를 다루며, 다양한 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 등의 원리를 기반으로 합니다. 1. 2D 그래픽스: 2차원 그래픽스는 평면에서의 그림을 다루는 것을 의미합니다. 픽셀(pixel) 단위로 이미지를 표현하며, 그림 그리기, 이미지 편집 등이 포함됩니다. 기본적인 2D 그래픽스 작업에는 선 그리기, 도형 채우기, 색상 지정 등이 포함됩니다. 주로 화면이나 인쇄물 등 2차원 매체에 적용되며, 이미지 편집 소프트웨어나 웹 디자인에서 사용됩니다. 2. 3D 그래픽스: 3차원 그래픽스는.. 2024. 2. 1.

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