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1. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 개요

 1-1. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 정의

  - 하나의 메모리에 명령어와 데이터가 모두 저장되는 구조

 1-2. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 도입배경

  - 유연하고 일반적인 목적의 컴퓨팅 위함

  - 개발자/사용자에 의해 저장된 프로그램 실행

  - 인간의 뇌 구조와 동일한 프로그래밍 방식의 메모리 중심 구조

2. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 개념도, 특징/활용분야

 2-1. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 개념도

   - 동일 메모리에 명령어와 데이터 저장
   - 병목현상 발생 명령어를 읽을 때 데이터를 읽을 수 없음

 2-2. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 특징/활용분야

  1) 처리방식 

   - 메모리에 저장된 프로그램의 특정지점부터 실행
   - 명령어와 데이터 구분 없이 주어진 내용 전체를 실행함

  2) 저장 방식

   - 데이터와 명령어 구분 없이 해석하는 프로그램에 따라 의미가 구분

  3) 명령어 코드 변경 방식

   - 데이터와 동일한 형태로 명령어 코드 수정 가능(동적 프로그램 수행 변경)

   - 해킹에 악용될 우려있음

  4) 활용 분야

   - 외부의 대용량 메모리 접근을 위해 고성능 CPU에 사용

   - 인텔 계열의 CPU에 주로 사용

3. 폰 노이만(Von Neuman) 아키텍처의 문제점과 해결방안

 1) 문제점

   - CPU 비효율적 활용: 한 번에 하나의 명령어 처리로 상대적으로 빠른 속도의 CPU를 비효율적으로 사용함

   - 주기억장치 병목 현상: 명령어와 데이터를 동일 메모리에 저장하기 때문임

 2) 해결방안

   - 병렬처리개념도입 : 병렬처리기법, 멀티 프로세서

   - 주기억장치 병목 해결 : 버스 분리, Memory Controller 내장, 캐시메모리

   - 구조적 해결 : Harvard 아키텍처와 병행

1. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 개요

 1-1. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 정의

  - 지연되는 개발 프로젝트에 인력을 추가 투입하는 것은 개발 일정을 더욱더 지연시킨다는 것을 설명하는 법칙

 1-2. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 특징

  - 개발자를 추가할수록 그들 사이에서의 미팅, 인터페이스 합의, 의사소통 등과 같은 커뮤니케이션 비용이 월등히 증가

  - 개발자 인원이 N인 경우 공식: N*(N-1)/2

2. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 개념도,  사례

 2-1. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 개념도

  - 프로젝트 인력이 3명인 상황에서 1명 충원시 의사소통라인은 3에서 6으로 복잡도 증가함

 2-2. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law) 사례

    프로젝트 지연 -> 추가인력 투입 -> 커뮤니케이션 비용/오류증가 -> 업무오류발생 -> 일정지연

  1) 추가인력투입에 따른 교육필요

  2) 커뮤니케이션 비용 및 오류증가

  3) 업무오류증가

  4) 추가일정지연가능

3. 브룩스의 법칙 (Brooks’s Law)의 시사점

  - 커뮤니케이션의 중요성 인식

  - 프로젝트 관리(일정/비용관리, 범위관리, 인적자원관리)에 대한 고찰 

  - 개발자들의 능력증대(PSP/TSP) 필요성 및 PMO 필요성 인식

1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개요

 1-1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 정의

  - 컴퓨터 네트워크가 사회적 네트워크와 결합될 때 네트워크 가치는 노드의 수가 n이라고 했을 때 2n에 비례한다는 법칙

  - 웹 2.0에서 Social Network의 효용성 및 Collaboration을 통한 잠재적 가치를 제시해 주는 법칙

 1-2. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 특징

   - 웹 2.0의 공유, 개방, 참여, 협업의 효과 및 가치에 대한 설명

   - Social Network, 더 나아가 Creative Network의 잠재적 가치 설명

2. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개념도, 다른 법칙과의 비교

 2-1. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 개념도

  2-2. 리드의 법칙(Reed’s Law)과 다른 법칙간의 비교

3. 리드의 법칙(Reed’s Law)의 활용

  - 블로그의 운영: 뉴스 스크랩(Publishing, 사노프의 법칙) -> 인스턴스 메시징(커뮤니케이션 서비스, 멧칼프의 법칙) -> 타 블로그와의 연계 및 공유(Collaboration 서비스, 리드의 법칙)

  - Ecosystem of Networks: Social Network간 연계, 협업을 통해 Creative Network로 발전하여 결국 무한한 가치를 지난 Ecosystem of Networks를 형성

1. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 개요

  1-1. 길더의 법칙(Guilder’s Law) 정의

    - 광 네트워크에 관련된 길더의 법칙 (Guilder’s Law)

    - 개념: 광섬유의 대역폭은 12개월마다 3배씩 증가한다는 법칙
      (대역폭: 1초 동안 전송 가능한 데이터의 양)

    - 음성 트래픽 위주에서 데이터 트래픽 위주로 전이되는 정보 통신 환경변화 설명에 적절

    - 전송망의 전송로로 주로 사용되는 광섬유 대역폭 용량의 시계열적 개략 전망

    - 인터넷 환경이 갖추어지기 훨씬 이전에 등장했지만 지금과 같은 디지털 환경들을 예견

2. 길더의 법칙(Guilder’s Law) 개념도, 사례

 2-1. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 개념도

 2-2. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 사례

   - 1980년초 : 32Mbps 상용화
   - 1990년초 : 2.4Gbps 상용화
   - 2000년초 : 10Gbps 상용화
   - 2010년경 : 400Gbps 상용화

3. 길더의 법칙(Guilder’s Law)의 향후 전망

 - 광대역 액세스 및 전송능력의 발달로 물리적 매체(DVD,CD 등)로만 이루어지던 디지털 멀티미디어 컨텐츠의 배포를 대용량의 광통신을 통해 Internet의 가상공간에서도 이용을 가능하게 하는 법칙 (실현완료)

 - 이를 근간으로 하는 초고속 통신망에 의한 인간 Life Cycle의 변혁(재택근무, SOHO, Mobile office, 원격건강진단 시스템)이 가능해짐, 클라우드컴퓨팅 서비스도 가능

1. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 개요

 1-1. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 정의

  - 이탈리아 경제학자인 파레토에 의해 발견된 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 일어나는 법칙

  - 양적으로 작은 항목들의 가치가 다른 큰 항목들의 가치보다 훨씬 중요하다는 법칙으로 전체 중 20%만의 투입으로 80%의 성과가 산출된다는 법칙

 1-2. 파레토 법칙(Pareto Principle)의 주요 응용분야

  - 비즈니스 분야: 주요 집중 비즈니스에 대한 투자 비율, 상품 진열 대상의 분류

  - IT 분야: S/W 공학에서 오류의 발견, 운영체제 자원의 효율적 배분

2. 파레토 법칙(Pareto Principle) 사례

 1) SW 공학

   - 설계: 전체 결함의 80%가 설계 결함에서 발생

    -> 설계 리뷰를 통한 결함의 사전 예방

   - 재사용: 대부분의 S/W는 실행시간의 80%를 전체 기능의 20%를 사용하는 데 사용함

    -> 핵심 모듈개발 및 재활용으로 S/W 재사용성, 생산성 향상

   - 유지보수: 시스템에서 발생되는 결함의 80%는 원인이 되는 20%를 수정해서 해결 가능

    -> 모듈화를 통한 유지보수성 향상

 2) 운영체제

   - CISC(Complex Instruction Set Computer) -> RISC(Reduced Instruction Set Computer)

   - 파레토 법칙에 의한 CPU 성능향상 및 CPU 설계 비용/시간 절약을 위한 방향으로 발전

3. 파레토 법칙(Pareto Principle)과 롱테일(Long-Tail) 법칙 비교

1. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 개요

 1-1. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 정의

   - S/W 개발초기 체계적인 분석 및 설계가 수행되지 못하면 그 결과가 프로젝트 후반에 영향을 미치게 되어 비용이 커진다는 법칙 (Snowball Effects)

 1-2. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 등장 배경

   - 인터넷 등장 및 디지털 제품 확산과 기술 발전에 따른 생산성 증가

   - 멧칼프 법칙(Metcalfe’s Law): 네트워크 효용성(가치)은 사용자의 제곱에 비례

2. 요르돈 법칙(Yourdon’s Law)의 사례

  1) 지식관리

    - 기업 등 조직 내 개인지, 암묵지를 조직지로 공식화함으로써 업무노하우 확산 가능

    - KMS, EKP

  2) 소프트웨어 배포(판매)

    - 커뮤니티사이트와 포털사이트를 이용하여 소프트웨어 판매 전략에 이용

    - Portal

   3) 바이러스 확산

    - 최근의 웜 공격은 DoS나 DDoS를 통해 네트워크와 해당 서버를 동시에 공격

    - P2P

  4) 시장 관점

    - 기회선점과 이를 통한 Critical Mass를 확보해야 생존

    - CRM

  5) 소프트웨어 품질

    - SDLC 초기단계에 결함을 제거하지 못하면 품질비용이 급격 증가

    - Test 자동화도구

3. S/W 산업에 요르돈 법칙(Yourdon’s Law) 적용시 고려사항

  1) 소프트웨어 판매 비용절감 및 프로세스 개선효과를 수반

  2) 긍정적 효과와 동시에 부정적 효과도 상존(고객불평 효과, 저질정보 확산)

  3) 모든 산업분야에 적용되는 것은 아님(디지털 제품에 최적)

  4) 다양성에 대한 시장 요구가 낮을 때 효과가 큼

1. B트리(B-Tree)의 개요

 1-1. B트리(B-Tree)의 정의

  - 데이터를 정렬하여 탐색, 삽입, 삭제 및 순차 접근이 가능하도록 유지하는 트리형 자료구조
  - B는 Balanced의 의미이며, Leaf node가 한쪽 방향으로 쏠리는 현상이 적음

 1-2. B트리(B-Tree)의 특징

  - Root와 leaf를 제외한 모든 노드는 최소 M/2, 최대 M개의 서브트리를 가짐

  - Leaf노드는 (m/2)-1개, 최대 m-1의 키 값을 가짐

2. B트리(B-Tree)의 구조도 장/단점

 2-1. B트리(B-Tree)의 구조도

 2-2. B트리(B-Tree)의 장/단점

  1) B트리(B-Tree)의 장점

   - 삽입, 삭제 후에도 균형 트리 유지
   - 효율적인 알고리즘 제공
   - 저장 장치의 효율성
   - 균등한 탐색 속도 보장 가능

  2) B트리(B-Tree)의 단점

   - 노드의 삽입과 삭제 시 트리균형 유지 위하여 복잡한 연산(재분배, 합병) 필요
   - 순차탐색시 inorder(중위)순회로 비효율적

3. B트리(B-Tree)간 비교