Computer Architecture 컴퓨터 아키텍처 (Computer Architecture) 는 컴퓨터 시스템의 구조, 기능, 설계 및 구현에 관한 학문 분야이다. 이는 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용을 포함하며, 컴퓨터 시스템이 어떻게 구성되고 작동하는지를 연구한다. 컴퓨터 아키텍처는 현대 정보 기술의 근간으로, 그 이해는 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야에서 필수적이다. 컴퓨터 아키텍처의 기본 개념 컴퓨터 아키텍처는 크게 세 가지 측면에서 정의할 수 있다: 명령어 집합 아키텍처 (ISA, Instruction Set Architecture): 컴퓨터가 이해하고 실행할 수 있는 명령어의 집합이다. 이는 프로그래머가 볼 수 있는 하드웨어의 추상화 층으로, 레지스터, 메모리 접근 방식, 입출력 모델 등을 정의한다. ...
Computer Science Fundamentals Computer Science Fundamentals 는 현대 컴퓨팅의 토대가 되는 핵심 원리들을 다루는 종합적인 학문 분야이다. 이론적 기초인 알고리즘과 데이터 구조부터 실용적 구현인 시스템 아키텍처, 운영체제, 데이터베이스 관리까지 포괄한다. 컴퓨터 과학 이론과 소프트웨어 공학 실무를 결합하여 확장 가능하고 효율적인 컴퓨팅 솔루션을 설계하는 능력을 기르며, 현대 기술 발전의 핵심 역량을 제공한다. 핵심 개념 분류 핵심 개념 주요 내용 요약 1. 계산 사고 (Computational Thinking) - 문제 분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘적 사고 문제 해결 능력의 기반 사고 체계 2. 자료구조 (Data Structures) - 선형 구조: 배열, 연결 리스트, 스택, 큐 - 비선형 구조: 트리, 그래프, 해시 테이블 - 추상 자료형 (ADT), 메모리 효율 데이터의 효율적 저장과 접근 3. 알고리즘 (Algorithms) - 탐색/정렬/최적화/분할정복/동적계획법/그리디 - 시간·공간 복잡도 분석, Big-O 표기법 성능 중심의 문제 해결 전략 4. 프로그래밍 기초 및 언어 (Programming Fundamentals & Languages) - 조건문, 반복문, 함수, 재귀, 스코프, 메모리 모델 - 프로그래밍 언어: Python, Java, C++, JavaScript 등 알고리즘 구현을 위한 실용 문법 5. 컴퓨터 아키텍처 (Computer Architecture) - CPU, ALU, 레지스터, 명령어 세트 (ISA) - 메모리 계층 (캐시, RAM), 파이프라이닝, 병렬처리 하드웨어 수준의 시스템 이해 6. 운영체제 (Operating Systems) - 프로세스/스레드 관리, 스케줄링, 동기화 - 가상 메모리, 파일 시스템, 입출력 시스템 컴퓨터 자원의 효율적 관리 원리 7. 네트워크 (Computer Networks) - OSI 7 계층, TCP/IP, 라우팅, DNS, HTTP/HTTPS - 패킷 스위칭, 포트, 방화벽, NAT 데이터 통신과 연결 구조 8. 데이터베이스 (Databases) - 관계형 DB, SQL, 트랜잭션 (ACID), 정규화 - 인덱싱, 동시성 제어, 분산 DB 시스템 대규모 데이터의 일관된 저장/조회 9. 컴파일러 및 언어 처리기 (Compilers & Language Processors) - 렉서 (lexer), 파서 (parser), AST, IR - 최적화, 기계어 코드 생성 코드 → 실행의 전환 과정 이해 10. 이론 컴퓨터 과학 (Theoretical Computer Science) - 튜링 머신, 유한 상태 머신 (FSM) - 결정 가능성, 계산 복잡도 (P vs NP 등) 계산 가능한 문제의 이론적 경계 11. 소프트웨어 공학 (Software Engineering) - SDLC, 테스트 기법, 빌드/배포 자동화 - 버전관리 (Git), 요구사항 분석, 디버깅 전략 체계적인 소프트웨어 개발 및 유지관리 방법론 배경 컴퓨터 과학 기초 (CS Fundamentals) 는 계산 이론, 문제 해결 패턴, 데이터 표현, 시스템 구조에 대한 근본적인 이해를 다루는 분야이다. 컴퓨터 과학은 1936 년 앨런 튜링 (Alan Turing) 의 튜링 머신 이론으로 계산 가능성 (Computability) 을 정의하며 형성되었고, 20 세기 중후반에는 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 컴파일러, 네트워크 등 세부 영역이 체계화되었다. 현재는 소프트웨어 엔지니어링, AI, 시스템 설계, DevOps 등 모든 기술 기반의 바탕이 되는 학문이자 실무 역량이다. ...
Operating System 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어 자원을 관리하고 다양한 서비스를 제공하는 소프트웨어. Source: https://www.tutorialspoint.com/operating_system/os_overview.htm 특성 동시성: 여러 작업을 동시에 처리할 수 있음 하드웨어 추상화: 하드웨어 세부사항을 숨기고 일관된 인터페이스 제공 자원 할당: 시스템 자원을 효율적으로 관리하고 할당 가상화: 가상 메모리와 가상 CPU 생성 보안: 무단 접근 방지 및 데이터 보호 결함 허용: 하드웨어 및 소프트웨어 오류 처리 주요 기능 프로세스 관리: 프로세스 생성, 실행, 종료 관리하며 프로세스 간 통신을 지원 메모리 관리: 메모리 할당 및 해제를 관리하고 가상 메모리를 구현 파일 시스템 관리: 파일 저장, 검색, 조직화 장치 관리: 입출력 장치 제어 및 드라이버 관리 사용자 인터페이스 제공: GUI 또는 CLI 제공 보안 및 보호: 데이터 및 시스템 보호 네트워킹: 네트워크 통신 지원 운영체제의 목적 운영체제는 다음과 같은 주요 목적을 가지고 있다: ...
Runtime 컴퓨터 과학에서 런타임(runtime) 은 프로그램이 실제로 실행되는 기간과 그 실행 환경 전체를 의미한다. 프로그램이 컴파일되어 기계어 코드로 번역된 후, 운영체제에 의해 메모리에 로드되고 CPU가 해당 코드를 실행하는 순간부터 프로그램 실행이 종료될 때까지의 모든 활동을 포괄하는 개념이다. 컴퓨터 과학에서 런타임은 단순히 프로그램이 실행되는 시간만을 의미하지 않는다. 이는 코드 실행을 지원하는 복잡한 환경, 시스템, 메커니즘의 총체를 의미한다. 현대 소프트웨어 개발에서 런타임의 이해는 효율적이고 안정적인 애플리케이션을 구축하는 데 필수적이다. 런타임 환경의 선택과 최적화는 애플리케이션의 성능, 보안, 확장성, 유지보수성에 직접적인 영향을 미친다. 각 런타임은 고유한 장단점과 특성을 가지고 있으며, 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있다. ...
인코딩 (Encoding)과 디코딩 (Decoding) 인코딩과 디코딩은 데이터를 변환하고 처리하는 데 중요한 역할을 한다. 이 두 과정은 서로 반대되는 개념으로, 데이터의 효율적인 저장, 전송, 처리를 가능하게 한다. 인코딩(Encoding)은 데이터를 특정 형식으로 변환하는 과정. 예를 들어, 우리가 사용하는 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 이진 데이터로 변환하거나, 특수문자가 포함된 문자열을 웹에서 안전하게 전송할 수 있는 형식으로 변환하는 것을 말한다. 디코딩(Decoding)은 인코딩의 반대 과정으로, 변환된 데이터를 원래의 형식으로 되돌리는 과정이다. 예를 들어, 이진 데이터를 다시 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 것. ...
Concurrency and Parallelism 동시성과 병렬성은 현대 시스템 설계에서 성능 최적화의 핵심 개념이다. 동시성은 작업 간 전환을 통해 단일 자원으로 다수 작업을 논리적으로 처리하며, 병렬성은 다중 코어 또는 분산 환경에서 여러 작업을 실제 동시에 실행해 처리량을 극대화한다. 두 개념은 멀티스레딩, 비동기 I/O, GPU 병렬 처리, 분산 시스템 등 다양한 분야에서 상호 보완적으로 사용되며, 시스템의 응답성, 확장성, 자원 효율성을 크게 향상시킨다. 등장 배경 및 발전 과정 시기 기술 발전 흐름 주요 내용 요약 1950~1960 년대 초기 컴퓨팅 구조 - 단일 프로그램 실행 환경 (batch processing) - CPU 유휴 시간 발생, 자원 활용 비효율성 문제 대두 1960 년대 중후반 시분할 시스템 및 멀티프로그래밍 도입 - Multiprogramming: 여러 작업을 메모리에 상주시켜 CPU 활용 극대화 - Time-Sharing System: 사용자 간 자원 공유 지원 1970~1980 년대 멀티태스킹 운영체제, GUI 시대 개막 - Preemptive Scheduling 기반의 멀티태스킹 OS 등장 - 사용자 인터페이스가 GUI 로 진화하며, 백그라운드 동작 (Concurrency) 중요성 증가 1990 년대 네트워크 기반 시스템 확산 - 클라이언트 - 서버 구조 확산 - 웹 서비스 및 이벤트 처리 요구 증가 - 스레드 기반 모델 활성화 2000 년대 초반 멀티코어 프로세서 상용화 - Dual/Quad Core CPU 등장 - 병렬 처리를 위한 물리적 인프라 확보 - 멀티스레딩의 하드웨어적 기반 제공 2010 년대 이후 클라우드, 분산 시스템, 비동기 모델 확산 - Cloud-native 시스템 확산 - 대규모 데이터 처리, 이벤트 기반 아키텍처 필요성 증가 - Async/Await, Reactive, Actor Model 도입 2020 년대~현재 AI, IoT, 엣지 컴퓨팅 시대 - 병렬화 가능한 작업 증가 (딥러닝, 센서 데이터 등) - GPGPU 병렬 처리, 서버리스 기반 동시성 처리 활용 확대 Concurrency 의 필요성은 CPU 의 유휴 자원 방지와 사용자 응답성 확보에서 출발했으며, 멀티태스킹 OS, GUI 환경, 네트워크 서비스로 이어지며 발전했다. Parallelism 의 발전은 물리적 제약 (CPU 단일코어) 의 극복을 위한 하드웨어 진보 (멀티코어, GPU) 와 맞물려 성능 향상을 목적으로 발전해왔다. 최근에는 클라우드, 분산 시스템, AI/ML, IoT 환경의 확산으로 병렬성과 동시성을 동시에 활용하는 설계가 일반화되었다. 특히, 비동기 처리 모델(Promise, async/await, Rx, coroutine 등) 과 Actor Model, Dataflow 등의 설계 패턴은 실시간성과 확장성을 동시에 요구하는 현대 시스템에서 핵심 기술로 자리잡고 있다. 목적 및 필요성 성능 향상 및 처리량 극대화 ...