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■ ANN(Artificial Neural Network) ANN은 생물학적 신경망을 본떠 만든 컴퓨팅 시스템으로, 데이터 처리와 패턴 인식에 사용된다. ANN은 뉴런으로 불리는 노드의 집합으로 구성되며, 뉴런은 층(layer)로 조직되어 있다. 인공 신경망은 여러 층의 노드(뉴런)로 구성된 네트워크다. 각 노드는 입력값을 받아서 특정 함수에 따라 출력을 생성하고, 이 출력값을 다음 층으로 전달한다. ■ 구성 요소 1. 뉴런(노드) : 신경망의 기본 단위, 입력값을 받아 처리한다.2. 입력층 : 데이터가 네트워크에 들어오는 층이다. 입력층의 뉴런은 데이터의 각 특징을 나타낸다.3. 은닉층(hidden layer) : 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 데이터의 복잡한 패턴을 학습한다.4. 출력층 : 네트워..

DRAM (Dynamic Random Access Memory) DRAM은 캐패시터와 트랜지스터로 이루어져 있으며, 6개의 트랜지스터를 사용하는 SRAM보다 처리 속도는 느리지만 구조가 단순하고, 최대한 많은 용량을 저장하기 위해 만들어졌다. ■ DRAM의 구성 요소1. 캐패시터 : 전하를 저장하여 데이터 비트(0 또는 1)을 저장한다.2. 트랜지스터 : 스위치 역할을 하여 캐패시터의 전하를 읽거나 쓸 수 있도록 한다. ■ DRAM의 주요 특징- 휘발성 메모리 : 전원이 공급되는 동안에만 데이터를 유지한다. 전원이 꺼지면 저장된 데이터는 소멸된다.- 고밀도 : 다른 메모리 기술에 비해 데이터 저장 밀도가 높다.- 주기적인 Refresh 필요 : 캐패시터의 전하가 자연적으로 소멸되기 때문에 데이터를 유지하..

Cache Cache는 컴퓨터 시스템에서 데이터 접근 속도를 향상시키기 위해 사용하는 고속 메모리다. CPU와 메인 메모리(DRAM) 간의 데이터 전송 속도 차이를 줄여서 전체 시스템의 성능을 개선하는 역할을 한다.Cache는 일반적으로 SRAM으로 구성되어 있으며, DRAM보다 속보가 빠르며 비휘발성의 성질을 가지고 있다.- cache 계층 1. L1 캐시 : 가장 빠르고 작은 캐시로, CPU 코어에 직접 내장되어 있다. 데이터 접근 속도가 매우 빠르지만 용량은 작다.2. L2 캐시 : L1 캐시보다 느리지만 더 큰 용량을 가지며, CPU 코어에 통합되거나 별도의 캐시 모듈로 존재할 수 있다.3. L3 캐시 : 여러 CPU 코어 간에 공유되는 캐시로, L2보다 더 느리지만 훨씬 더 큰 용량을 가지고 있..