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커널 메모리 객체로만 존재함.
1.수퍼블록 객체 2.아이노드 객체
3.파일 객체 4.디엔트리 객체
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* VFS 자료 구조
아이노드 객체
- 파일시스템에 필요한 모든 정보를 저장.
- 각 아이노드 객체는 Circular doubly linked list 중
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* 페이지 프레임 관리
개요
- 자신이 사용할 동적 메모리를 커널이 어떻게 할당지
알아봄.
- Page frame size : 4KB and 4MB
<Page frame in linux>
장점:
- Paging 회로는 자동으로 다른 page frame에 포함된
주소인지를 체크해 줌.
- 4KB의 크기
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proc 파일시스템을 구현하여 커널에 존재하는 프로세스들의 프로세스 각각의 상태(State)들의 개수와 이름, PID 와 각각의 상태(Running, Uninterrupt, Interrupt, Stopped, Zombie)프로세스가 차지하는 VM_SIZE 저장하는 파일을 구현하기로 결정하고, 이러한 커
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리눅스용 피코커널 소스입니다
간단한 스케쥴링 기능과 멀티쓰레드를 지원합니다. 피코커널 소스
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한 변수가 다른 변수들과 어떠한 관계가 있는지
(영향을 미치는지, 인과관계가 있는지 등)를 분석하기 위하여 사용하는
방법으로 한 변수의 값을 가지고 다른 변수의 값을 예언하고자 할 때 사용.
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Data 수집 불가
Future Work
1. 종속 변수 vs. 독립변수, 독립변수 vs. 독립변수 간 상관관계 검사 후 변수 제거
2. 판단근거가 되는 |r|, R-square, VIF 값 수준 결정
3. Minitab을 이용한 회귀 방정식 도출 및 검증
예상 Process
연구계획 수립
데이터 수집
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regression
-통계적으로 유의한 회귀식을 구하고 설명하시오.
y=a1x1+a2x2+a0 (a1,a2는 회귀계수, a0는 상수)
위의 회귀식은 x1과 x2의 값을 통해 y의 값을 추정할 수 있어야함을 의미한다
x1과 x2는 서로 독립적이어야 하고, x1과 x2의 성격이 연속형 변수
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회귀분석 (Regression Analysis)
회귀분석 결과의 해석 (Interpreting Regression)
다중회귀분석 (Multiple Regression)
다중회귀분석 결과 (Multiple Regression Output)
적용상의 문제 (Practical Implementation Problems)
통계적 원가 추정법 (Statistical Cost Estimation)
원가추정
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RANSAC 알고리즘의 필요성
일반적인 회귀 분석 방법은 데이터셋 내의 모든 데이터를 동일하게 취급하기 때문에, 노이즈나 이상치가 많은 경우 전체 모델의 성능이 저하될 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 RANSAC은 다음과 같은 과정을 거친
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회귀 분석 방법이 실패하는 상황에서 유용하다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 객체 인식, 3D 재구성, 이미지 정합 등 다양한 응용 분야에서 RANSAC은 중요한 역할을 한다. 그 이유는 이미지 데이터가 종종 노이즈와 이상치로 가득 차 있기 때문이
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