학은제 1학기 13주차 2교시

💽 디지털 공학 개론

동기식과 비동기식 순차회로

• 순차회로의 분류
  • 동기식 순차회로(synchronous sequential circuit)
  • 비동기식 순차회로(asynchronous sequential circuit)
• 동기식 순차회로의 설계
• 설계 절차

플립플롭 종류에 따른 순차회로 설계

• D 플립플롭을 이용한 순차회로의 설계
  • 문제 기술(problem description)
  • 상태표 작성
  • 플립플롭의 종류
  • 입력 함수의 유도
  • 회로 구성
• JK 플립플롭을 이용한 순차회로의 설계
  • JK 플립플롭의 여기표(excitation table)
  • 상태표 작성
  • 플립플롭 선택
  • 입력 함수 유도
  • 회로 구성
• T 플립플롭을 이용한 순차회로의 설계
  • 문제 기술(상태 다이어그램)
  • 상태표
  • 플립플롭
  • 입력 함수의 유도
  • 회로 구성

💻 마이크로프로세서

SPI

• SPI의 개요
• SPI의 구조
• ATmega128 SPI Block Diagram
• SPI Master-Slave 연결
  • 프로토콜(MSB, LSB 순서)

SPI 레지스터

• SPCR[7:0] - SPI Control Register
  • Rising과 Falling은 서로 다른 값이 될 수도 있다
  • Bit2(CPHA): Clock Phase(위상 일치)
  • Bits 1, 0(SPR1, SPR0): SPI Clock Rate Select 1 and 0
• SPSR - SPI Status Register
• SPDR - SPI Data Register
  • 실제 마스터와 슬레이브가 주고 받는 데이터

💾 시스템 프로그래밍

TCP 기반 프로그래밍

• 동작 방식
  • 반복 서버
  • 동시 동작 서버
  • 인터넷 소켓 활용 통신 절차
  • 유형
    • standalone 타입
    • xinetd 타입

반복 서버와 동시 동작 서버

• 반복서버 - 서버
• 반복서버 - 클라이언트
• 동시 동작 서버 - 서버
  • 클라이언트가 접속했을 때 서버의 실행 상태
• 동시 동작 서버 - exec 함수 사용 - 서버
• 동시 동작 서버 - han 프로그램
• 동시 동작 서버 - exec 함수 사용 - 클라이언트

📠 운영체제

망(Network)형

• 완전 연결(Fully Connection)
• 부분 연결(Partially Connection)

트리(Tree)형

• 트리(Tree)형의 개요

스타(Star)형

• 스타(Star)형의 개요

링(Ring)형

• 링(Ring)형의 개요

버스(Bus)형

• 버스(Bus)형의 개요
  • 다중 접근 버스 연결(Multi Access Bus Connection) 형

📺 전산 개론

생성(Production) 시스템

• 생성 시스템
  • 생성 시스템의 사례: 8-퍼즐 문제
  • 생성 시스템의 구성
    • 상태의 집합(Collection of States)
    • 생성규칙의 집합(Collection of Productions)
    • 제어 시스템(Control System)
  • 탐색을 통한 추론
    • 문제 공간(Problem Space)
• 탐색(Searching) - 미로를 찾아가는 방법이 탐색
  • 주어진 문제 공간에서의 탐색
  • 탐색 트리
    • 깊이 우선 탐색(DFS: Depth First Search)
    • 너비 우선 탐색(BFS: Breadth First Search)
  • 휴리스틱(Heuristics)

기계 학습과 신경망(Neural Network)

• 기계 학습(지식과 추론에 기반)
  • 기계학습이란?
  • 지도 학습(Supervised Learning)
  • 비지도 학습(Unsupervised Learning)
  • 강화 학습(Reinforcement Learning)
• 유전자 알고리즘
  • 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)
• 신경망
  • 신경세포(Neuron)
    • 인공 뉴럴 네트워크(AHN: Artificial Neural Network)
    • 생물체의 뉴런(신경 세포)
  • 뉴럴 네트워크
  • 뉴럴 네트워크의 적용 사례: 손글씨 인식
  • 빅데이터와 심층학습(딥러닝)
    • 딥러닝(Deep Learning)
    • 특징 설계(Feature Design)
    • 딥러닝을 이용한 구글의 고양이 인식(비지도 학습)
    • 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리