○Exception Control

 ▷CPU는 단순히 명령을 읽고, 실행하기만 함. -> 시스템 상태 변화에 대응하기 힘듬.

 ▷예외 상황에 대응하기 위해 Kernal 사용

 

 ▶Exception

  ▷특정 event에 대응항져 Control을 User에서 Kernal로 이전시킴.

  ▷각 event는 고유한 exception handler를 가짐.

 

  ▶Asynchronous Exception

   ▷외부 프로세서의 interrupt pin에 의해 발생

   ▷next instruction을 return

   ▷Timer interrput, I/O interrupt from external device

 

  ▶Synchronous Exception

   ▶Traps

    ▷의도적인 Exception

    ▷next instruction을 return함

    ▷system calls, breakpoint traps, special instructions

 

   ▶Faults

    ▷의도적이지 않지만, 복구 가능한 Exception

    ▷current instruction을 다시 시도하거나, abort

    ▷page faults, protection faults(unrecoverable), floating poinr exceptions

 

   ▶Aborts

    ▷의도적이지 않고, 복구 불가능한 Exception

    ▷Abort함.

    ▷illegal instruction, parity error, machine check

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○Exponential distribution

 ▶Exponential Variable

 

 ▷Exponential은 Memoryless하다.

  ▷𝑃{𝑋 > 𝑠 + 𝑡 | 𝑋 > 𝑡} = 𝑃{𝑋 > 𝑠}

 

 ◎주문량에 따른 이익 비교

  ▷X : 고객의 요구 량, EXP(λ)

  ▷t : 재료 주문량

  ▷c : 재료 구입 비용 (c×t) / s : 판매가 (s×t)

 

 ▶Gamma(n, λ)

  ▷X1, ...., Xn이 독립적이고 동일한 distrubuted exponential (평균 : 1/λ) 일때

  ▷X1 + ... + Xn ~ Gamma(n, λ)가 성립한다.

  ▷증명

 

 ▶P{X1 < X2}

  ▷X1 ~ Exp(λ1) / X2 ~ Exp(λ2)

  ▷P{X1 < X2} = λ1 / λ12

  ▷증명

 

 ▶P{min(X1, ..., Xn) > x}

  ▷ = P{Xi > x (모든 i에 대해)}

  ▷ = e^∑ii x)

 

  ◎Greedy Algorithm for the Assignment Problem

   ▷Ci,j : i사람을 j직업에 배치하는데 드는 비용

   ▷여러 사람이 같은 직업을 가질 수는 없다.

   ▷각 비용은 Exponential(1)을 따른다. (independent)

   ▷n명의 사람에게 n개의 직업을 배치할 때, 비용을 최소로 잡는 Algorithm

 

   ▶Greedy Algorithm 1

    ▷Ci : i번째 사람에 대한 비용

    ▷Ci1 : n개의 independent exponential의 minimum

    ▷E[C1] = 1/n, E[C2] = 1/(n-2), ...

    ▷E[C1 + C2 + ... + Cn] = 1/n + 1/(n-1) + ... + 1

 

   ▶Greedy Algorithm 2

    ▷Ci : 알고리즘으로 뽑은 i번째 사람-직업 짝의 비용

    ▷E[C1] = 1/n^2 (전체 Matrix에서 최소 비용)

    ▷E[C2] = E[C1] + 1/(n-2)^2 (C1의 행, 렬을 제외하고 최소 비용, 얼마나 더 초과하느냐?)

    ▷E[Cn] = E[Cn-1] + 1

    ▷E[C1 + C2 + ... + Cn] = 1/n + 1/(n-1) + ... + 1

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○Ajax

 ▷Asynchronous Javascript And Xml

 ▷XMLHttpRequest 객체를 이용해서 페이지 일부의 데이터만 로드하는 기법

 

 ▶과거 방식 (Synchronous Request)

  ▷페이지 일부의 변화에도 전체 페이지를 새로 받아옴.

  ▷받는동안 일시적으로 빈 페이지가 로딩됨. (새 패이지를 받는 동안 대기해야함)

  ▷느리고 불편함. 대기동안 클라이언트와 상호작용할 수 없음.

 

 ▶Asynchronous Request

  ▷각 Entries가 독립적이고 동적으로 관리된다.

  ▷에러가 발생하면 비동기적으로 문제를 보여주고, 서버에 전달한다.

  ▷전 데이터에 기반하여 새로운 값으로 field를 채울 수 있다.

 

 ▶Ajax 방법

  ▷XMLHttpRequest.open( "GET", url, true) : 비동기식 통신 (false: 동기식 통신)

  ▷XMLHttpRequest.addEventListener("readystatechange", Callback function, false) : 이벤트 핸들러 추가.

   ▶readystatechange : readystate가 변할때 호출

    ▷0: request not initialized (open)

    ▷1: sever connection established (send)

    ▷2: request received

    ▷3: processing request

    ▷4: request finished and response is ready (전송 완료)

 

  ▶XMLHttpRequest.status

   ▷200 : 성공

   ▷403 : Forbidden (금지됨)

   ▷404 : Page not found (페이지가 없음)

   ▷500 : Error

 

  ▶Callback function

   ▷데이터를 받았을 때 처리할 함수.

   ▷비동기적이다. (데이터를 받을때 까지 기다리지 않는다.)

 

 ◎Example

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●Language Types

 ▷컴퓨터에서 처리 가능한 4가지 Language

 ▷FA, Reguar Grammer, Regular Expression -> Regular Language

 

○Context-free Language

 

 ▶Context-Free Grammar

  ▶G = (V, Σ, S, P)

   ▷Production rule (x → y) 제약 : A → y ( A ∈ V, y ∈ (V ∪ Σ)* )

 

 

 ▶PushDown Automata (Stack Automata)

  ▶M = (Q, Σ, Γ, Δ, q_o, F)

   ▷Q : a set of finitee states

   ▷Σ : an alphabet

   ▷Γ : a stack alphabet - top(start symbool = #)

   ▷Δ : a subset of the transition relation

    ▷(Q × (Σ∪{λ}) × (Γ∪{λ})) × (Q × Γ*)

   ▷q_0 : a start (initial) state

   ▷F : a set of final states (F ⊆ Q)

 

  ▶FA vs PDA

 

  ◎PDA Example

  

 

○Context-Sensitive Language

 

 ▶Context-Sensitive Grammar

  ▷Production rule (x → y) 제약 : ||x|| ≤ ||y||

  ▷x ∈ ((V ∪ Σ)* V (V ∪ Σ)*), y ∈ (V ∪ Σ)*

 

  ▶Language of N-TM

   ▷Cotext-Sensitive Language (L)에 대해 L(N) = L 인 N(Non-deterministic Turing machine)이 존재한다.

 

 ▶Non-deterministic TM

  ▶N = (Q, Σ, Γ, δ, q_o, H)

   ▷Q : a set of finitee states

   ▷Σ : an alphabet

   ▷Γ : a tape alphabet - top(start symbool = #)

   ▷Δ : a subset of the transition relation

    ▷((Q - H) × Γ) × (Q × Γ × {L,R,S})

   ▷q_0 : a start (initial) state

   ▷H : a set of final states (F ⊆ Q)

 

 

○Recursively Enumerable Language

 ▶Language of TM

  ▷Recursively Enumerable Language (L)에 대해 L(T) = L 인 T(Turing machine)이 존재한다.

 

 ▶Turing Machine

  ▶T = (Q, Σ, Γ, δ, q_o, H)

   ▷Q : a set of finitee states

   ▷Σ : an alphabet

   ▷Γ : a tape alphabet - top(start symbool = #)

   ▷δ : a subset of the transition relation

    ▷(Q - H) × Γ → Q × Γ × {L,R,S}

   ▷q_0 : a start (initial) state

   ▷H : a set of final states (F ⊆ Q)

 

  ▶TM Operation

   ▷deterministic machine이다.

   ▷L : Left / R : Right / S : Staying

   ▷모든 input symbol을 읽고도 동작가능하다. -> 언제 끝나는지 알 수 없음

   ▷halt state - Machie 정지

 

  ▶TM Configuration

   ▷(q, u a v)

    ▷q : 현재 상태

    ▷a : Tape-head의 Symbol

    ▷u : Tape head 왼쪽 String

    ▷u : Tape head 오른쪽 String

    

    ◎0^n 1^n (1^n) 찾기

 

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○Grammer

 ▶G = (V, Σ, S, P)

  ▷V : a finite set of variables

  ▷Σ : alphabet

  ▷S : a start variable (S ∈ V)

  ▷P : a set of production rules

   ▶production ruel : x -> y

    ▷x ∈ (V ∪ Σ)* V (V ∪ Σ)*

    ▷y ∈ (V ∪ Σ)*

 

 

 ▶Language of Grammer ( L(G) )

  ▷Grammer로부터 파생된 Language

  ▷L(G) = { ω ∈ Σ* | S =>* ω }

  ▷=>* : k-times derivation

   ▷production rule을 k번 적용한 것.

 ◎Example

 

 

 

 ▶Regular Grammer

  ▷일반적인 Grammer에서 production rule에 제한이 걸린 것,

  ▶A, B ∈ V, ω ∈ Σ*일때, 다음의 rule만 허용한다.

   ▷A → ωB

   ▷A → ω

 

 

○Conversion

 ▶Language Conversions

 

 ▶RG → NFA

  ▷1. 각 Variable을 state로 처리함 (Start Variable = Start State)

  ▷2. 각 Production rule을 transition으로 처리함.

  ▷3. 필요에 따라 추가적인 State가 필요할 수 있음. (2 번 이상의 transition이 필요한 경우)

 

 ◎Regular grammer -> NFA Example

 

 

 ▶DFA → Regular Grammar

  ▷1. Dead State는 고려하지 않음.

  ▷2. 각 State를 Variable으로 설정. (Start State = Start Variable)

  ▷3. 각 transition을 Production rule로 설정

  ▷4. Final State의 경우 Production rule에 λ 추가.

 

 ◎DFA -> Regular grammar Example

 

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