New World

1. 간소화 방법 대수적인 방법 - 대수적으로 적용하여 간소화 - 도표방법과 테이블 방법의 이론적 바탕 도표 방법 - 카르노 도표 사용, 부울함수의 각 항들을 곱이나 합 형태로 간소화 - 6개 변수를 가진 부울함수에 사용 테이블 방법 - 퀸-맥클러스키 방법, 테이블을 사용하여 간소화 알고리즘을 구현 - 많은 변수를 가진 부울함수에 적합 1. 카르노도표 방법의 개요 카르노 도표 : 여러개의 사각형으로 된 다이어그램 - 사각형 : 각각 하나의 최소항 또는 최대항 - 도표 내의 면적을 이용해 간소화 (정규형 부울함수 => 표준형 부울 함수) - 간소화 형태 : 최소항의 합이 곱의 합, 최대항의 곱이 합의 곱 형태 - 부울함수의 입력변수의 수에 다라 기본 도표의 형태가 결정 - 입력변수의 수가 n인 경우, n ..

1. 논리연산 1. 논리연산과 논리게이트 논리연산 : 2진 디지털 시스템에서 입출력 관계를 표현 - 그래프다 진리표로 표시 - 논리함수로 표시 (입력에 따라 변수가 어떻게 변하는가 나타내는 함수, 2진 논리값/논리함수) 논리집합 (부울집합) : 집합이 0과 1로만 구성된 집합 - AND 연산 : 점으로 표시, 생략 가능 - OR 연산 : 덧셈 기호로 표시 - NOT 연산 : 변수 위에 줄을 그어 표시 AND 게이트 OR 게이트 NOT 게이트 NAND 게이트 NOR게이트 XOR 게이트 XNOR 게이트 2. 부울대수 부울대수 : 0과 1의 값을 갖는 논리변수와 논리연산을 다루는 대수 부울함수 - 논리변수의 상호관계를 나타내기 위해 부울변수, 부울연산기호, 괄호 및 등호 등으로 나타내는 대수적 표현 - 논리회..

1. 컴퓨터와 디지털 논리회로 1. 디지털 시스템 시스템 검은 상자형 구성요소 집합 입력 + 출력 => 검은상자 시스템의 입력과 출력에만 관심, 시스템을 고려 검은 상자 내부에 관해 규정 시스템에 부여된 목적을 달성하기 위해 상호작용하는 구성요소들의 집합 아날로그와 디지털 (=> 시스템 : 입력과 출력의 데이터) 아날로그 디지털 데이터를 연속적인 값으로 표현 연속적인 값을 근사하여 이산적인 값으로 표현 디지털 시스템 장점 1. 편리성 : 데이터가 숫자로 입출력 2. 융통성 : 실행순서의 조정 가능 3. 단순성 : 시스템 설계가 단순 4. 안정성 : 0과 1로 유지되므로 높은 안정성 5. 견고성 : 잡음 등에 강함 6. 정확성 : 논리적인 처리로 정확한 결과 도출 설계 1. 회로 설계 : 능동 소자와 수동..

1. 정적 해싱 해시 : 탐색키에 산술적인 연산을 통해 버킷의 주소를 계산하는 해시함수를 사용해 데이터 배분 및 접근 버킷 : 한 개 이상의 레코드를 저장할 수 있는 저장공간의 단위, 디스크 블록의 크기와 일치 특징 - 버킷의 개수가 고정된 해싱 기법 - 키 값이 K인 레코드 삽입 - 키 값이 K인 레코드 검색 충돌 : 서로 다른 두 레코드가 동일한 버킷에 대응 동거자 : 충돌에 의해 같은 버킷 주소를 갖는 레코드 오버플로 - 버킷에 레코드를 저장할 수 있는 여유 공간 X - 추가적인 버킷을 할당 or 다음 버킷에 할당 - 접근 시간이 길어지고 해시 성능 저하 해시 인덱스 - 해시 파일 구조와 동작 방식을 레코드가 아닌 인덱스 엔트리에 적용한 인덱스 문제점 - DB의 크기가 커짐에 따른 성능 감소 - 미..

1. 인덱스의 이해 - 데이터 검색에서 발생하는 비효율적인 데이터 입출력 문제를 해결하기 위한 목적으로 시작 - 인덱스의 탐색키를 이용해 해당 레코드가 저장된 블럭을 디스크 저장장치 또는 메모리에서 파악하여 해당 블럭을 빠르게 적재 인덱스 : DBMS에서 요청된 레코드에 빠르게 접근할 수 있도록 지원하는 데이터와 관련된 부가적인 구조 - 순서 : 특정 값에 대해 정렬된 순서 구조 - 해시 : 버킷의 범위 안에서 값의 균일한 분포에 기초한 구조로 해시 함수가 어떤 값이 어느 버킷에 할당되는지 결정 인덱싱 : 인덱스를 구성하고 생성하는 작업 - 접근 시간 : 데이터를 찾는데 걸리는 시간 - 유지 비용 : 새로운 데이터 삽입 및 기존 데이터 삭제 연산으로 인한 인덱스 구조 갱신 비용 - 공간 비용 : 인덱스 ..

1. 물리적 저장장치 데이터 접근 속도, 용량을 기준으로 다양한 장치로 구성 휘발성 : 캐시, 메인 메모리 비휘발성 : 플래쉬 메모리, 자기 디스크, 광학 디스크 드라이브, 테이프 장치 캐시 : 고비용 저장장치로 빠른 접근 속도 자기 디스크 : DB 전체를 안정적으로 저장 테이프 장치 : 용량이 크고 저렴, 순차 접근 방식으로 접근 속도가 매우 느림 2. 파일 파일 : 데이터를 영구적으로 저장하기 위한 가장 기초적인 논리적 구조 블럭 : 파일을 고정적인 길이로 분할하여 균등한 크기의 데이터 묶음 레코드 : 블럭을 구성, 더 이상 분리될 수 없는 최소 데이터 저장 단위 고정 길이 레코드 : 고정적인 바이트 수를 갖는 레코드를 저장 (데이터 접근) 잔여 고정 길이 레코드 할당 : 블럭의 길이가 레코드 길이로..

1. 좋은 릴레이션과 나쁜 릴레이션 1. 데이터 중복 - 일관성 유지의 어려움 - 저장 공간 낭비 2. 갱신 이상 삽입 이상 레코드 추가 시, 불필요한 컬럼의 값 없이는 추가 X 삭제 이상 삭제 시, 의도하지 않았던 다른 데이터가 삭제 수정 이상 중복 저장된 레코드를 수정 시, 모두 반영 X 좋은 릴레이션 개념 1. 컴퓨터 프로그래머적 관점에서의 모델링 2. 릴레이션의 스키마가 얼마나 효율적으로 실세계를 반영하고 있는지 평가 3. 관계 분석, 원하지 않는 데이터의 종속과 중복 제거, 기존 컬럼과의 관계 수정을 최소화 2. 함수적 종속성 함수적 종속성 - 릴레이션 인스턴스를 분석하여 속성들 간의 연관 관계를 표현 - 릴레이션의 효율성을 향상시켜 좋은 릴레이션으로 변환되는데 이용되는 중요한 개념 함수적 종속..

1. 데이터베이스 언어 SQL - 관계대수에 기초하여 RDBMS의 데이터 관리를 위해 설계된 언어 - 비절차적(선언형)언어, 필요한 데이터만 기술 - 구성 : DDL, DML DDL : DB의 객체 생성 및 삭제, 조작하는 명령어의 집합 DML : DDL에 의해 정의된 테이블에 데이터를 조작하는 명령어의 집합, CRUD(생성, 검색, 삭제, 수정) 명령 포함 2. 데이터 정의 언어(DDL) 데이터 저장 : 테이블, 인덱스, 뷰 데이터 조작 : 트리거, 프로시저, 함수 CREATE : 객체 생성 ALTER : 객체 수정 DROP : 객체 삭제 스키마 (=DB) : DB의 운영에 필요한 테이블, 인덱스, 뷰 등의 DB 객체의 집합 스키마 생성 : CREATE SCHEMA 스키마명 스키마 삭제 : DROP S..