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2025 항공무선통신사 후기

육상 무선 통신사에 이어 바로 항공 무선 통신사를 취득했다. 1. 자격등 정보1) 시험 일정2025년 항공 무선 통신사 필기, 실기 시험 일정이다. 필기는 접수일자에 지원하면 된다. 하지만 실기는 당일 항공 무선 통신사 필기 합격자들에게 필기시험이 끝난 후 실기를 지원하라고 문자가 온다. 그 문자가 오면 다시 필기 지원했을 때랑 똑같이 홈페이지에 들어가서 지원하면 된다. 2) 응시 금액응시 수수료는 필기 28,000원/실기 33,000원이다. 3) 시험 과목- 필기 필기시험은 총 4가지로 전파법규, 통신보안, 기초전파공학, 영어다. 육상 무선 통신사와 마찬가지로 각 과목이 40점 이상, 평균이 60점 이상이면 합격이다. 만약 위 자격증이 있으면 해당하는 과목에서 면제받을 수 있다. - 실기실기 과..

카테고리 없음 2025.03.19

[컴퓨터 구조] Register

1. RegisterRegister는 CPU내부에 위치한 기억장치다. 프로그램이 실행될 때 명령어와 데이터는 레지스터에 저장된다.   2. Register 종류Register의 종류는 다양하다. 프로그램 카운터명령어 레지스터메모리 주소 레지스터메모리 버퍼 레지스터플래그 레지스터범용 레지스터스택 포인터이외에도 더 많은 레지스터가 있지만, 우리는 이 7가지만 공부해 보겠다. 1) 프로그램 카운터(Program Counter, PC)프로그램 카운터는 다음에 실행할 명령어의 주소를 저장하는 공간이다.  2) 명령어 레지스터(Instruction Register, IR)PC에서 넘어온 명령어 주소를 바탕으로 어떤 명령어를 실행할지 저장하는 공간이다.  3) 메모리 주소 레지스터(Memory Address Regi..

컴퓨터구조 2025.03.17

2025 육상무선통신사 필기 후기

육상무선통신사 자격증 후기!! 1. 자격증 정보1) 시험 일정2025년 육상무선통신사 시험 일정이다. 선착순으로 접수가 되는데, 인기가 많을 때는 꽉찰 수 있어서 접수 일자 첫날에 하면 좋을 것 같다. 2) 응시 금액응시 수수료는 28,000원이다. 3) 시험 과목육상무선통신사의 시험 과목은 전파법규, 통신보안, 기초전파공학 3가지다. 각 과목당 40점이상, 3과목 평균 60점만 넘으면 합격이기 때문에 그렇게 어려운 시험은 아니다. 만약 위 자격증이 있으면 해당하는 과목에서 면제 받을 수 있다. 2. 자격증 공부그냥 기출문제를 많이 풀어보는 것이 가장 좋은 방법이다. 나는 CBT 기출문제를 풀기 위해 이 사이트를 많이 사용했다. https://www.comcbt.com/xe/cfk 육상무선통신사 ..

카테고리 없음 2025.03.10

[컴퓨터 구조] Hamming Code

1. Hamming Codedata를 송신할 때 1001 0101 이런 데이터를 보냈는데 받을 때 에러가 생겨 1101 0101 으로 data를 받았다고 하자. 이런 일은 당연하게도 일어나면 안 되는 것이다.  data bit가 하나라도 의도와 달라지면 우리가 원하는 data를 얻지 못한다.  그래서 data를 보낼 때 몇개의 bit를 추가로 보내어 오류를 검출하고 정정까지 할 수 있도록 하는 것이 Hamming code다. 2. Hamming Code 작동 방식hamming code는 송신한 data와 4개의 parity bit를 통해 문제를 해결할 수 있다. 1) 검출 방법검출 방법은 간단하다. 위의 표대로 방법만 따라가면 된다. ① parity bit 검출P1을 구하기 위해서는 위 표에서 X표시된 ..

컴퓨터구조 2025.01.04

[컴퓨터 구조] memory

1. memory컴퓨터 구조에서 memory란 명령어와 데이터를 저장하는 공간이다.  컴퓨터, 프로그램이 실행되려면 해당 정보들이 memory라는 공간에 저장되어 있어야 한다.  memory에 접근하기 위해서는 주소를 사용한다.  간단하게 예시를 보자.memory에는 주소가 있고 그 주소로 접근할 수 있다.  1000, 1004 주소에는 단순한 data가 저장되어 있다. 1008 주소에는 1000번지 주소를 가리키는 data가 저장되어 있다. 100C 주소에는 명령어가 저장되어 있다. 이렇게 memory는 주소로 접근이 가능하고 프로그래밍이 실행되기 위한 data나 명령어가 저장되어 있다.  그러면 우리는 이 memory를 바탕으로 다음과 같이 명령을 내릴 수 있다. 이와 같이 명령어를 내리면서 프로그램..

컴퓨터구조 2025.01.02

[컴퓨터 구조] cache memory

1. cache memorycache는 CPU core와 memory 사이에서 자주 사용하는 데이터를 미리 준비해 두는 저장소이다. cpu에서 main memory로 데이터를 요청하면 그 시간만큼 clock cycle이 소모된다. 또한 속도가 빠른 CPU와 느린 메모리의 속도차를 완화하는 역할을 한다. 그래서 자주 사용하는 데이터를 미리 더 가까운 곳에 저장해서 사용하는 것이다. cache는 L1, L2, L3 cache로 나뉜다. L1은 d-cache, i-cache로 나뉘는데 각각 data, 명령어를 저장하는 cache다. CPU 제조사 마다 L1 또는 L2가 core 내부에 위치할 수도 외부에 위치할 수도 있다. memory hierarchy 참고링크 :2. localitycache를 저장할 때는 ..

컴퓨터구조 2025.01.02

Tip3 - solved.ac

컴공생이라면 백준 사이트는 당연하게 들어봤을 것이다.  하지만 백준보다 좋은 사이트가 있는데 바로 solved.ac다. solved.ac는 백준이랑 연계되어있는 사이트로 입문자들이 조금 더 보기 편하게 정리되어있다. solved.ac의 가장 큰 장점은 랭크가 있다는 것이다. 브론즈, 실버, 골드, 플래티넘, 다이아몬드, 루비 등의 랭크가 있어서 랭크를 높이는 재미로 문제를 풀 수 있다.   코딩을 처음 접하는 사람은 새싹 문제를 풀면서 기본적인 프로그래밍 문법을 익힐 수 있다. 어느 정도 코딩이 익숙해지면 상위 티어 문제를 풀면서 티어를 높일 수 있다.   어떤 문제를 풀지 모르겠으면 class 별로 문제를 풀면된다.

금주의 개발팁 2024.12.31

[Local Search Algorithms - Meta Heuristic Algorithm] Genetic Algorithm

1. Genetic Algorithm생물체가 환경에 적응해 나가면서 진화하는 모습(적자생존)을 모방하여 최적의 value를 찾는 알고리즘이다.  적자생존- 환경에 적합한 개체는 살아남는다.- 살아남은 개체는 자손을 낳는다. - 이때 자손은 부모의 유전자를 받고, 때때로는 돌연변이가 나타난다. 위 알고리즘을 모방한 것이 Genetic Algorithm이다. 1) 초기 염색체 집합을 생성2) 초기 염색체들에 대한 적합도 계산while :    3) 자손 염색체 생성    4) 자손 염색체들에 대한 적합도 계산    5) 부모 염색체와 자손 염색체 적합도 비교 XR = 0.1mR = 0.9popSize = 100limitEval = 100000resolution = 10DELTA = 0.01numEval = ..

[Local Search Algorithms] Gradient Descent

1. Gradient Descentgradient descent는 기울기를 이용하여 min을 찾는 알고리즘이다.  현재 state에서의 기울기를 계산하여 현재 위치에서 그 기울기만큼 뺀 것을 다음 state로 update하는 알고리즘이다. 만약 기울기가 음수이면, state가 양수방향으로 update되면서 local min에 다가갈 수 있고, 기울기가 양수면 state가 음수방향으로 update되면서 local min에 다가갈 수 있다.이때 알파는 learning rate다. learning rate가 크면 min으로 가는 step이 크지만, 수렴하는 것이 아닌 발산할 수 있다. learning rate가 작으면 수렴할 가능성이 크지만, 시간이 오래걸리는 단점이 있다.    1) 현재 위치를 random..

[Local Search Algorithms - Meta Heuristic Algorithm] Simulated Annealing

1. Simulated Annealing Steepest Ascent, First Choice, Stochatic 알고리즘은 모두 current state에서 좋은 쪽으로만 이동하려고한다.Simulated Annealing은 확률적으로 value가 더 안 좋은 곳으로 state를 update 하면서 local min에서 벗어나 더 좋은 min으로 이동하게 만든다.  아래 예시를 보면 현재 state에서 확률적으로 값이 value가 좋아질 수도, 안 좋아질 수도 있다. 계속 좋은 쪽으로만 이동하면, local min에 빠지지만, 확률적으로 안 좋은 쪽으로 이동하고 계속 이동하다 보면, 보라색 점인 global min으로 이동할 수 있다.  이때 annealing이란 담금질을 의미하는데 금속을 녹이고 서서히..

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