컴퓨터 IT 알리미

머신러닝을 처음 접했을 때, 수식 없이도 이해할 수 있는 알고리즘이 있을까 궁금했습니다. 복잡한 계산 없이도 직관적인 방식으로 작동하는 모델이 있다면 초심자에게 큰 도움이 되리라 생각했는데, 그때 만난 알고리즘이 바로 K-최근접 이웃이었습니다. 데이터 포인트 간 거리만 계산하면 되기에 매우 단순하지만, 실제로도 다양한 문제에서 꽤 강력한 성능을 보여주었습니다. K-최근접 이웃 알고리즘의 기본 개념 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN)은 매우 직관적인 방식으로 동작하는 지도 학습 알고리즘입니다. 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 이미 알려진 학습 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 레이블을 기반으로 결과를 예측합니다. 분류 문제에서는 다수결 방식으로, 회귀 문제에서는 평균값으로 예측 결과를 결정합니다. 예를 들어 K가 3일 경우, 가장 가까운 세 개의 이웃 중 둘이 'A'이고 하나가 'B'라면 'A'로 분류됩니다. 이 알고리즘은 학습 단계가 거의 없고, 예측 시점에 계산이 집중되는 대표적인 사례 기반 학습(lazy learning)입니다. 데이터 간의 유사도를 측정하는 것이 핵심이며, 대부분 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 사용하지만 맨해튼 거리, 코사인 유사도 등 다양한 거리 측정 방법도 적용 가능합니다. K 값의 선택과 거리의 중요성 K-NN에서 가장 중요한 하이퍼파라미터는 바로 K 값입니다. K를 너무 작게 설정하면 소수의 데이터에 과도하게 민감해져 과적합(overfitting)이 발생할 수 있으며, 반대로 너무 크게 설정하면 멀리 떨어진 이웃까지 고려하게 되어 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다. 적절한 K 값을 찾기 위해서는 교차 검증 등의 방법을 활용할 수 있으며, 일반적으로 홀수 값을 사용해 동률을 피합니다. 데이터의 밀도나 분포에 따라 최적의 K 값이 달라질 수 있으므로 실험적으로 확인하는 것이 필요합니다. 또한 거...

분류 문제를 해결하는 다양한 알고리즘을 접하던 중, 선형 분리만으로는 분류가 어려운 복잡한 데이터를 마주한 적이 있습니다. 기존 모델로는 정확도가 한계에 부딪히는 상황이었고, 이때 처음 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용해 보았습니다. 높은 차원의 데이터에서도 깔끔한 분류 결과를 보여주었던 이 모델은 이후 고차원 문제를 다룰 때마다 가장 먼저 떠오르는 도구가 되었습니다. SVM의 기본 개념 – 분류 경계 최대화를 추구하다 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 모두 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘입니다. 그 중에서도 이진 분류 문제에 특히 효과적이며, 주어진 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 결정 경계(Hyperplane)를 찾는 것이 핵심입니다. SVM의 가장 큰 특징은 단순히 데이터를 분리하는 것이 아니라, 두 클래스 간의 마진(margin) 을 최대화하는 경계를 찾는다는 점입니다. 마진이란 두 클래스 사이의 가장 가까운 거리이며, 이 마진이 클수록 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 높아진다고 여겨집니다. 모델은 서포트 벡터(support vectors)라고 불리는, 경계에 가장 가까운 데이터를 기준으로 결정 경계를 설정합니다. 이때, 가능한 많은 데이터를 올바르게 분류하면서 동시에 가장 넓은 마진을 확보하려고 시도합니다. 이 최적화 문제는 수학적으로 ‘제약이 있는 최적화’ 형태로 정의되며, 라그랑주 승수법 등으로 해결됩니다. 비선형 분류와 커널 트릭 – 고차원 공간으로의 변환 현실의 데이터는 선형적으로 분리되지 않는 경우가 많습니다. 예를 들어 XOR 문제처럼 중간에 다른 클래스가 섞여 있거나, 원형으로 구분된 데이터는 단순한 직선으로 나눌 수 없습니다. 이러한 경우 SVM은 커널 함수(Kernel Function) 를 이용해 입력 데이터를 고차원으로 변환한 후, 그 공간에서 선형 분리를 시도합니다. 이 과정을 커널 트릭(kern...

머신러닝을 공부하던 중, 모델의 예측 과정을 눈으로 확인하고 해석할 수 있는 방법은 없을까 하는 궁금증이 들었습니다. 특히 실무에서는 ‘왜 이 결과가 나왔는가’를 설명할 수 있는 것이 중요하다는 이야기를 자주 들었고, 그때 처음 접한 모델이 결정트리였습니다. 이후 랜덤포레스트까지 접하게 되면서, 단순한 규칙 기반 분류를 넘어서 앙상블 학습의 개념까지 자연스럽게 확장할 수 있었습니다. 무엇보다도 이 두 모델은 직관적이면서도 예측력이 뛰어나 현업에서도 많이 쓰인다는 점에서 지금까지도 자주 참고하고 있습니다. 결정트리(Decision Tree) – 규칙 기반의 직관적인 분류 결정트리는 데이터를 분할하며 예측을 수행하는 트리 구조의 머신러닝 모델입니다. 마치 20문제 게임처럼, 하나의 질문을 통해 데이터를 두 그룹으로 나누고, 그 결과에 따라 다시 질문을 이어가며 최종 분류 또는 예측 결과에 도달하는 방식입니다. 트리의 각 노드에서는 특정 특성(feature)을 기준으로 데이터를 분할하게 되며, 이때 분할의 기준은 정보이득(Information Gain), 지니 불순도(Gini Impurity) 등의 척도를 사용합니다. 예를 들어, ‘나이 < 30세’ 같은 조건이 하나의 분기 기준이 될 수 있고, 이에 따라 데이터를 반복적으로 나눕니다. 최종적으로 각 분기점의 끝단인 리프 노드에서는 하나의 클래스(혹은 수치 예측값)가 결정됩니다. 결정트리는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 모두에 사용할 수 있으며, 모델 구조 자체가 해석 가능하다는 점에서 큰 장점을 가집니다. 특히 데이터 기반 의사결정이 필요한 분야(예: 금융, 의료, 마케팅 등)에서 “왜 이런 판단을 내렸는가?”를 설명할 수 있다는 점은 큰 강점으로 작용합니다. 그러나 결정트리는 매우 깊어지거나 특정 데이터에 과적합(overfitting)되기 쉬운 단점이 있습니다. 특히 학습 데이터에만 지나치게 민감하게 반응하여 새로운 데이터에는 일반화 성능이 낮을 수 있습니다....

머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...

머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...

처음 머신러닝 모델을 만들었을 때, 알고리즘을 잘 골랐다고 생각했지만 결과는 기대에 못 미쳤습니다. 하이퍼파라미터를 조정해보고, 다른 모델로 바꿔봐도 성능이 크게 나아지지 않자, 문득 ‘데이터 자체에 문제가 있는 건 아닐까?’라는 의문이 들었습니다. 이후 전처리와 특징 공학의 중요성을 알고 나서야, 모델 성능은 데이터 준비 단계에서 이미 절반 이상 결정된다는 사실을 깨달았습니다. 데이터 전처리란 무엇인가 – 모델 학습을 위한 정리 작업 데이터 전처리(Preprocessing)는 원시 데이터를 머신러닝 모델이 학습 가능한 형태로 가공하는 모든 과정을 의미합니다. 현실에서 수집된 데이터는 대부분 불완전하거나 비정형이며, 결측치, 이상치, 형식 오류 등이 포함되어 있어 그대로 사용할 수 없습니다. 따라서 학습 이전에 데이터를 정제하고 표준화하는 과정은 필수적입니다. 대표적인 전처리 작업으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 결측치 처리입니다. 예를 들어, 설문조사 데이터에서 일부 응답 항목이 비어 있다면 이를 평균값, 중앙값으로 대체하거나 해당 샘플을 제거해야 합니다. 둘째, 이상치 탐지입니다. 정상 범위에서 벗어난 데이터는 모델의 일반화 성능을 저하시킬 수 있으므로, 통계적 기법이나 거리 기반 방법으로 제거하거나 조정합니다. 셋째, 데이터 스케일링입니다. 서로 다른 단위를 가진 특성값(예: 나이와 소득)을 정규화나 표준화 기법으로 동일한 범위로 변환함으로써, 학습 알고리즘이 특정 특성에 편중되지 않도록 합니다. 넷째, 범주형 변수 처리입니다. 문자 형태의 데이터를 숫자형으로 변환하기 위해 원-핫 인코딩(one-hot encoding), 라벨 인코딩 등을 사용합니다. 전처리 과정은 단순한 형식 정리가 아니라, 모델의 안정성과 정확도에 직접적으로 영향을 주는 핵심 단계입니다. 실제로 전처리가 잘 된 데이터는 단순한 모델을 사용해도 높은 성능을 낼 수 있으며, 반대로 아무리 복잡한 알고리즘도 전처리가 부족하면 좋은 결과를 기대하기 어렵습니다. ...

머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...

최근 업무 중 반복적으로 발생하는 문제를 해결하기 위해 데이터를 분석해 보려 했던 적이 있습니다. 그런데 아무리 정리하고 조건을 나눠봐도, 예외가 너무 많아 쉽게 자동화할 수 없었습니다. 그때 문득, '사람이 일일이 조건을 만들기보다, 데이터를 보면 스스로 판단할 수 있는 시스템이 있다면 얼마나 좋을까?'라는 생각이 들었습니다. 그 궁금증이 자연스럽게 머신러닝에 대한 관심으로 이어졌고, 이후 관련 내용을 학습하면서 기술이 아닌 ‘사고방식의 전환’이라는 걸 체감하게 되었습니다. 기계가 배우는 기술, 머신러닝의 개념 머신러닝(Machine Learning)은 사람이 직접 일일이 규칙을 알려주지 않아도, 데이터로부터 패턴을 학습하여 스스로 예측하거나 판단을 내리는 기술입니다. 즉, 명시적인 프로그래밍 없이도 기계가 ‘경험’을 통해 능동적으로 문제 해결 방식을 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 이 개념은 기존의 전통적 프로그래밍 방식과는 완전히 다른 접근을 의미합니다. 기존에는 프로그래머가 논리적 규칙을 작성해야 했습니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 일반 메일로 구분하려면, 특정 단어가 포함됐는지, 발신자가 누구인지 등 수많은 조건문을 직접 코딩해야 했습니다. 그러나 머신러닝은 과거 스팸과 일반 메일의 예시 데이터를 학습하여, 시스템이 스스로 판단 기준을 도출합니다. 이처럼 데이터 중심의 학습은 복잡한 문제를 자동화하고, 빠르게 적응하며, 예측 정확도도 높일 수 있는 장점이 있습니다. 머신러닝은 대표적으로 다음과 같은 세 가지 유형으로 분류됩니다. 첫째, ‘지도학습’은 입력과 정답이 주어진 데이터를 기반으로 모델을 훈련시키는 방식입니다. 예측 문제에 주로 활용됩니다. 둘째, ‘비지도학습’은 정답 없이 데이터 내 숨은 구조나 패턴을 발견하는 방식으로, 군집화나 차원 축소에 활용됩니다. 셋째, ‘강화학습’은 보상 기반으로 학습하며, 환경과의 상호작용을 통해 전략을 최적화하는 방식입니다. 이는 게임, 로봇 제어 등에 많이 활용되고 있습니다. ...

운영체제를 본격적으로 공부하기 전까지는, 단순히 윈도우만 사용하는 입장에서 시스템이 어떻게 작동하는지를 깊이 생각해 본 적이 없었습니다. 그런데 리눅스를 처음 설치하고 명령어만으로 시스템을 제어해보는 실습을 하면서, '같은 컴퓨터인데 왜 이렇게 다르지?'라는 의문이 들었습니다. 이후 유닉스 기반 시스템을 접하고 나서야, 운영체제가 단지 프로그램을 실행시키는 수단이 아니라, 개발자와 사용자에게 특정한 사고방식을 요구하는 ‘철학’이 담긴 구조라는 것을 깨닫게 되었습니다. 운영체제의 설계 철학이란 무엇인가 운영체제는 하드웨어와 사용자 프로그램 사이에서 자원을 중재하고, 안전한 실행 환경을 제공하는 핵심 소프트웨어입니다. 그러나 단순히 기능만 구현된 시스템과, 잘 설계된 운영체제 사이에는 큰 차이가 존재합니다. 바로 '설계 철학'의 유무입니다. 운영체제의 설계 철학은 시스템 구성 원칙, 기능 모듈화 수준, 사용자와 개발자 인터페이스, 보안 모델, 자원 관리 방식 등에 큰 영향을 미칩니다. 이는 단순한 기술의 문제가 아니라, 운영체제를 만든 개발자 집단의 가치관, 철학, 사용자에 대한 태도에서 비롯됩니다. 따라서 각 운영체제는 ‘무엇을 중요하게 생각하느냐’에 따라 전혀 다른 방식으로 자원과 기능을 구성하게 됩니다. 대표적인 세 운영체제인 Windows, Linux, Unix는 이러한 철학의 차이를 잘 보여주는 사례입니다. 이 세 운영체제는 겉보기엔 비슷한 역할을 수행하지만, 내부 구조와 설계 의도는 상당히 다릅니다. Windows – 사용성과 통합 중심의 상용 설계 Windows는 마이크로소프트가 개발한 상용 운영체제로, 가장 대중적으로 사용되는 데스크톱 운영체제입니다. 그 설계 철학은 '일반 사용자 친화성', '상호 통합성', '시각적 인터페이스 중심'에 기반합니다. Windows는 사용자가 복잡한 시스템 내부 구조를 인식하지 않더라도 다양한 작업을 수행할 수 있도록, 강력한...

대학교 실습 수업 중 루트 권한 없이 시스템 설정을 바꾸려다 "Permission denied"라는 메시지를 수없이 본 기억이 있습니다. 당시에는 단순히 '접근이 안 되는구나' 정도로만 생각했지만, 이후 운영체제에서의 보안과 권한 모델을 배우고 나서야, 그 안에 복잡하고 체계적인 보호 메커니즘이 존재한다는 것을 깨닫게 되었습니다. 운영체제 보안의 기본 개념 운영체제는 단순히 프로그램을 실행하고 자원을 배분하는 기능을 넘어서, 시스템의 핵심 자원을 보호하고, 사용자 간의 접근을 통제하는 보안의 중심 역할을 수행합니다. 현대 시스템은 다수의 사용자와 프로그램이 동시에 실행되는 환경이므로, 운영체제가 명확한 권한 모델을 기반으로 자원 접근을 제어하지 않으면 보안 위협에 쉽게 노출될 수 있습니다. 운영체제의 보안은 크게 세 가지 핵심 요소로 나뉩니다: 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability). 기밀성은 허가되지 않은 사용자가 정보에 접근하지 못하게 하고, 무결성은 데이터가 변경되지 않도록 보호하며, 가용성은 정당한 사용자가 필요한 자원에 정상적으로 접근할 수 있도록 보장하는 개념입니다. 이 세 가지 요소는 모든 보안 설계의 기반이 되며, 운영체제는 이를 충실히 따릅니다. 사용자 계정과 권한 구조 운영체제는 모든 자원에 대해 접근 권한을 부여하거나 제한하는 구조를 가지고 있습니다. 각 사용자는 고유한 계정을 통해 시스템에 접근하며, 이 계정에는 소유자 정보, 그룹 정보, 권한 정보가 포함되어 있습니다. 일반적으로 유닉스 기반 시스템에서는 사용자(user), 그룹(group), 기타(other)로 권한이 나뉘며, 읽기(read), 쓰기(write), 실행(execute) 세 가지 권한을 조합하여 설정합니다. 예를 들어, 하나의 파일에 대해 파일 소유자는 읽기와 쓰기 권한을 가지고, 같은 그룹 소속 사용자는 읽기만 가능하며, 기타 사용자에게는 아무런 권한이 없도록 ...

처음 C 언어로 파일 입출력을 구현할 때, fopen이나 read 함수가 어떻게 실제 디스크에 접근하는지 궁금했던 적이 있습니다. 표면적으로는 단순한 함수 호출이지만, 이 작업이 운영체제를 거쳐야 한다는 사실을 알게 되었고, 그 과정에서 시스템 콜과 인터럽트의 개념을 처음 접하게 되었습니다. 이후 커널 내부를 살펴보며 이 메커니즘이 컴퓨터의 기본 작동 원리라는 것을 이해하게 되었습니다. 운영체제와 사용자 프로그램의 경계 컴퓨터 시스템은 사용자 프로그램과 운영체제로 구성됩니다. 사용자 프로그램은 텍스트 편집기, 브라우저, 게임 등 사용자가 직접 실행하는 소프트웨어이며, 운영체제는 이러한 프로그램들이 하드웨어 자원을 안전하고 효율적으로 사용할 수 있도록 중재하는 역할을 합니다. 운영체제는 CPU, 메모리, 저장장치, 네트워크 등 핵심 자원에 직접 접근할 수 있는 권한을 가지고 있으나, 일반 사용자 프로그램은 이를 직접 제어할 수 없습니다. 이는 보안과 안정성, 시스템 자원 보호를 위한 구조입니다. 따라서 사용자 프로그램이 운영체제의 기능을 이용하려면, 특정한 방식으로 운영체제에 도움을 요청해야 하며, 이때 사용하는 방식이 시스템 콜입니다. 시스템 콜(System Call)의 개념과 동작 시스템 콜은 사용자 프로그램이 운영체제의 커널 기능을 요청하는 공식적인 방법입니다. 예를 들어 파일을 열거나, 데이터를 읽고 쓰거나, 프로세스를 생성하거나, 메모리를 할당하는 작업은 모두 시스템 콜을 통해 이루어집니다. 일반적인 프로그래밍 언어에서 제공하는 고수준 함수들은 내부적으로 시스템 콜을 호출하여 실제 작업을 수행합니다. 시스템 콜이 실행되면 프로그램의 흐름은 사용자 모드에서 커널 모드로 전환됩니다. 이 모드 전환을 통해 커널은 필요한 작업을 수행할 수 있으며, 작업이 완료되면 다시 사용자 모드로 복귀하여 프로그램 실행을 이어갑니다. 이때 하드웨어적으로는 특수한 명령어(예: x86의 int 0x80 또는 syscall)가 실행되어 커널 진입이 이루어집니다....

대학교 운영체제 수업 실습에서 USB 마우스를 새로 연결했을 때, 드라이버를 설치하지 않으면 전혀 작동하지 않았던 경험이 있었습니다. 당시에는 단순히 ‘설치가 안 돼서 그런가 보다’라고 생각했지만, 이후 디바이스 드라이버와 입출력 시스템에 대한 내용을 배우고 나서야 그것이 운영체제와 하드웨어 간 통신의 핵심이라는 사실을 이해하게 되었습니다. I/O 시스템이란 무엇인가 I/O는 Input과 Output의 줄임말로, 컴퓨터가 외부 세계와 데이터를 주고받는 모든 과정을 의미합니다. 사용자가 키보드를 눌러 입력을 하거나, 화면에 텍스트나 이미지를 출력하는 모든 행위는 I/O 시스템의 일부입니다. 마우스, 키보드, 모니터, 프린터, 스캐너, 디스크, 네트워크 카드 등 다양한 하드웨어 장치들이 이 범주에 속합니다. 컴퓨터 내부에서 CPU와 메모리는 비교적 빠르게 동작하지만, 대부분의 I/O 장치는 이보다 훨씬 느립니다. 따라서 이러한 장치들과 효율적으로 통신하기 위해서는 중간에서 데이터를 조정하고 관리해 줄 수 있는 체계적인 시스템이 필요합니다. 이 역할을 수행하는 것이 바로 운영체제의 입출력 서브시스템이며, 그 핵심에 디바이스 드라이버가 존재합니다. 디바이스 드라이버의 역할과 구조 디바이스 드라이버는 운영체제와 하드웨어 장치 간의 통신을 가능하게 해주는 소프트웨어 계층입니다. 하드웨어 장치는 고유의 제어 방식과 명령어를 갖고 있으며, 운영체제는 이러한 하드웨어의 세부적인 작동 방식을 알지 못합니다. 디바이스 드라이버는 이 중간에서 운영체제의 표준화된 인터페이스와 하드웨어의 실제 동작을 연결해 주는 번역기 역할을 합니다. 운영체제가 디스크에 파일을 저장하라고 명령할 경우, 파일 시스템은 논리적인 저장 작업을 요청하고, 그 요청은 디바이스 드라이버를 통해 해당 디스크 장치의 구체적인 명령어로 변환됩니다. 이 과정에서 디바이스 드라이버는 장치의 상태를 체크하고, 데이터를 버퍼에 적재하거나, 하드웨어 레지스터에 값을 기록하는 등 다양한 세부 작업을 수행합니다...

컴퓨터를 사용하던 중 실수로 파일을 삭제하고 복구 프로그램을 돌려본 적이 있었습니다. 예상외로 일부 파일은 복구가 되었고, 일부는 손상된 상태로 돌아왔는데, 이 경험을 통해 디스크가 단순히 데이터를 저장하는 공간이 아니라 복잡한 구조를 갖춘 시스템이라는 사실을 실감하게 되었습니다. 이후 파일 시스템 구조를 배우면서 이러한 현상의 원인을 이해할 수 있었습니다. 파일 시스템이란 무엇인가 파일 시스템은 데이터를 저장장치에 기록하고, 관리하고, 접근할 수 있도록 하는 소프트웨어 계층입니다. 하드디스크나 SSD와 같은 물리적인 저장 장치는 데이터를 연속적인 비트의 형태로 저장하지만, 사용자는 이를 파일이나 폴더 단위로 인식합니다. 이 간극을 메우는 것이 바로 파일 시스템의 역할입니다. 운영체제는 파일 시스템을 통해 저장된 데이터의 위치를 추적하고, 이름, 크기, 생성 날짜, 접근 권한 등 다양한 메타데이터를 관리합니다. 또한 중복을 방지하고, 공간을 최적으로 분배하며, 파일 간 충돌이나 손상을 막는 기능도 수행합니다. 대표적인 파일 시스템으로는 FAT, NTFS, ext4, APFS 등이 있으며, 각 운영체제나 디바이스의 특성에 따라 다양한 형식이 사용됩니다. 파일 시스템의 내부 구조 파일 시스템은 일반적으로 부트 섹터, 슈퍼블록, 아이노드 영역, 데이터 블록 영역으로 구성됩니다. 각각의 구성 요소는 고유의 역할을 가지며, 전체적인 파일 저장과 접근 과정에 관여합니다. 1. 부트 섹터 : 디스크의 맨 앞 부분에 위치하며, 운영체제 부팅에 필요한 정보나 파티션 테이블이 저장됩니다. 이 영역은 시스템이 부팅될 때 가장 먼저 읽히며, 저장장치가 운영체제에 의해 인식되는 출발점이 됩니다. 2. 슈퍼블록 : 파일 시스템 전체의 정보를 담고 있는 영역입니다. 전체 블록 수, 사용 가능한 블록 수, 블록 크기, 파일 시스템 버전 등의 메타데이터가 포함되어 있어 파일 시스템의 구조를 정의합니다. 3. 아이노드(inode) : 각각의 파일이나 디렉토리에 대한 ...

멀티스레드 기반의 서버 프로그램을 개발하던 중, 두 개의 스레드가 동시에 파일에 접근하면서 내용이 뒤섞이는 문제를 경험한 적이 있습니다. 그때 처음으로 뮤텍스를 도입해 문제를 해결했고, 이후 세마포어를 통해 더 복잡한 동기화 구조를 구현하면서 이들 도구의 중요성을 깊이 이해하게 되었습니다. 공유 자원과 동기화의 필요성 현대의 운영체제와 응용 프로그램은 멀티스레딩을 기반으로 높은 성능과 응답성을 제공합니다. 그러나 여러 스레드가 하나의 자원, 예를 들어 변수, 파일, 메모리 공간 등을 동시에 사용하려 하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 동기화 문제라고 하며, 이를 방지하기 위한 대표적인 도구가 바로 세마포어와 뮤텍스입니다. 동기화는 프로그램이 동시에 실행되더라도 논리적인 오류 없이 일관된 결과를 보장하는 것을 의미합니다. 특히 공유 자원을 동시에 수정하거나 읽는 작업에서는 정확한 순서를 보장해야 하며, 이를 위해서는 명시적으로 동기화 기법을 코드에 포함시켜야 합니다. 세마포어와 뮤텍스는 이러한 목적을 위해 설계된 동기화 도구로, 임계영역 보호와 자원 관리에 있어 핵심적인 역할을 수행합니다. 뮤텍스(Mutex)의 개념과 활용 뮤텍스는 Mutual Exclusion, 즉 상호 배제를 의미하며, 한 번에 하나의 스레드만 임계영역에 진입할 수 있도록 보장합니다. 뮤텍스는 잠금과 해제를 통해 동작합니다. 스레드가 임계영역에 진입하기 전 뮤텍스를 획득하고, 작업이 끝나면 반드시 해제해야 합니다. 다른 스레드는 뮤텍스가 해제되기 전까지 대기하게 됩니다. 뮤텍스는 매우 간단하면서도 강력한 동기화 수단입니다. 운영체제는 뮤텍스를 커널 수준 또는 사용자 수준에서 구현할 수 있으며, 자바에서는 synchronized 키워드를, C/C++에서는 pthread_mutex 같은 API를 통해 사용할 수 있습니다. 올바르게 사용하면 경쟁 상태나 데이터 충돌을 효과적으로 방지할 수 있지만, 잘못 사용하면 데드락과 같은 문제가 발생할 수 있으므로 주...

운영체제 수업에서 멀티스레드 프로그램을 처음 작성하던 중, 두 개의 스레드가 같은 변수에 동시에 접근하면서 예상치 못한 결과가 출력된 경험이 있습니다. 코드는 분명히 틀리지 않았지만 실행할 때마다 결과가 달라졌고, 당시 교수님께서 “이것이 바로 경쟁 상태”라고 설명해주셨던 말씀이 아직도 기억에 남습니다. 동기화 문제란 무엇인가 현대 컴퓨터 시스템은 다중 스레드 또는 다중 프로세스를 통해 병렬 처리를 수행합니다. 이때 여러 개의 실행 단위가 동일한 자원에 동시에 접근하려 할 때 발생하는 문제가 바로 동기화 문제입니다. 동기화가 제대로 이루어지지 않으면 데이터의 일관성이 깨지고, 예상하지 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 대표적인 동기화 문제는 공유 변수에 여러 스레드가 동시에 읽기와 쓰기를 시도할 때 발생합니다. 예를 들어 두 개의 스레드가 하나의 전역 변수에 값을 더하는 작업을 동시에 수행하면, 두 스레드 중 하나의 작업이 덮어씌워져 최종 결과가 잘못될 수 있습니다. 이러한 현상을 경쟁 상태라고 부르며, 동기화 문제의 가장 대표적인 형태입니다. 동기화 문제를 방지하기 위해서는 프로그램 내에서 임계영역을 정의하고, 해당 영역에 동시에 하나의 스레드만 진입할 수 있도록 제한해야 합니다. 임계영역은 공유 자원에 접근하거나 수정하는 코드 블록을 의미하며, 이 영역의 동시 접근을 막는 것이 안정적인 병렬 처리의 핵심입니다. 경쟁 상태(Race Condition)의 원인과 사례 경쟁 상태는 두 개 이상의 스레드나 프로세스가 동시에 공유 자원에 접근하면서, 실행 순서에 따라 프로그램의 결과가 달라지는 상황을 말합니다. 경쟁 상태는 디버깅이 매우 어렵고, 시스템 오류나 보안 취약점으로 이어질 수 있기 때문에 반드시 예방되어야 합니다. 예를 들어 은행 계좌의 잔액을 업데이트하는 프로그램에서, A 스레드가 입금을 처리하고 B 스레드가 출금을 처리할 때 두 스레드가 동시에 같은 계좌 정보에 접근하면, 입금이 반영되지 않거나 출금 금액이 잘못 계산될 수 있습니...

처음 리눅스 시스템에서 대용량 프로그램을 실행했을 때, 실제 메모리(RAM)가 부족함에도 불구하고 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 보고 놀랐던 경험이 있습니다. 이후 운영체제에서 가상 메모리라는 개념을 접하고 나서야, 물리적 메모리를 넘는 작업도 수행할 수 있는 시스템의 비결을 이해하게 되었습니다. 가상 메모리가 필요한 이유 현대 컴퓨터 시스템은 동시에 여러 개의 프로그램이 실행되는 멀티태스킹 환경을 기반으로 합니다. 그러나 물리적 메모리는 한정되어 있으며, 실행되는 모든 프로그램이 필요한 전체 데이터를 한꺼번에 메모리에 올리기에는 용량의 한계가 존재합니다. 이 문제를 해결하기 위해 도입된 개념이 바로 가상 메모리입니다. 가상 메모리는 실제 메모리보다 큰 주소 공간을 각 프로세스에게 제공하는 기능을 말합니다. 즉, 프로세스는 자신만의 넓은 메모리를 가지고 있는 것처럼 작동하지만, 실제로는 필요한 부분만 물리 메모리에 적재되고 나머지는 보조 기억장치에 저장됩니다. 이를 통해 제한된 메모리를 보다 유연하고 효율적으로 사용할 수 있으며, 동시에 여러 프로세스가 충돌 없이 메모리를 공유할 수 있게 됩니다. 또한 가상 메모리는 보안성과 안정성 측면에서도 중요한 역할을 합니다. 각 프로세스는 서로 다른 가상 주소 공간을 가지기 때문에, 한 프로세스가 다른 프로세스의 메모리에 무단 접근하는 것을 방지할 수 있습니다. 운영체제는 이러한 메모리 격리를 통해 시스템 전체의 안정성을 높이며, 프로세스 간 충돌을 예방합니다. 가상 메모리의 동작 방식 가상 메모리는 논리 주소와 물리 주소 간의 변환을 통해 구현됩니다. 프로세스가 사용하는 주소는 논리 주소이며, 이 주소는 CPU가 직접 사용하는 것이 아니라, 하드웨어의 메모리 관리 장치(MMU: Memory Management Unit)를 통해 물리 주소로 변환됩니다. 이러한 주소 변환은 페이지 테이블이라는 자료 구조를 기반으로 이루어집니다. 페이지 테이블은 프로세스의 각 가상 페이지가 실제 메모리의 어느 프레...

운영체제 과목에서 처음 '페이징'이라는 개념을 배웠을 때, 단순히 주소를 쪼개는 기법이라고만 이해했습니다. 그러나 가상 메모리를 구현하는 과정에서 실제로 페이지 테이블을 구성하고, 주소 변환을 해보는 실습을 거치면서 이 개념이 단순히 이론이 아니라 시스템 안정성과 효율성에 직결된다는 사실을 체감할 수 있었습니다. 가상 메모리의 필요성과 메모리 관리의 기본 현대 운영체제는 여러 프로그램이 동시에 실행되는 멀티태스킹 환경을 제공합니다. 이때 각 프로그램은 독립된 주소 공간을 사용하는 것처럼 동작하지만, 실제로는 하나의 물리 메모리를 공유합니다. 이러한 환경을 안전하고 효율적으로 운영하기 위해 운영체제는 ‘가상 메모리(Virtual Memory)’를 사용하며, 이를 구현하는 대표적인 방식이 바로 페이징(Paging)과 세그먼테이션(Segmentation)입니다. 가상 메모리의 핵심은, 실제 메모리의 물리적 주소를 사용자 프로그램이 직접 알지 못하도록 하면서, 필요한 메모리 영역만을 선택적으로 메모리에 올리는 것입니다. 이를 통해 메모리 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 각 프로세스의 독립성과 보안성도 확보할 수 있습니다. 이 과정에서 논리 주소(Logical Address)를 물리 주소(Physical Address)로 변환하는 구조가 필요한데, 이때 사용되는 기법이 바로 페이징과 세그먼테이션입니다. 페이징(Paging) – 고정 크기 단위로 나누기 페이징은 주소 공간을 고정된 크기의 블록으로 나누는 방식입니다. 프로그램이 사용하는 논리 주소 공간은 ‘페이지(Page)’라는 단위로 나뉘며, 실제 물리 메모리도 같은 크기의 ‘프레임(Frame)’으로 분할됩니다. 그리고 페이지와 프레임 간의 매핑 정보는 운영체제가 관리하는 **페이지 테이블(Page Table)**에 저장됩니다. 예를 들어, 페이지 크기가 4KB이고, 논리 주소가 16KB라고 가정하면, 이 주소 공간은 4개의 페이지로 분할됩니다. 운영체제는 이 4개의 페이지를 물리 ...

처음 C언어로 포인터를 학습할 때, 변수의 주소를 출력해보며 “메모리 주소”라는 개념에 혼란을 느꼈던 기억이 있습니다. 메모리는 눈에 보이지 않기 때문에, 그 구조와 작동 방식을 직관적으로 이해하는 것이 쉽지 않았습니다. 하지만 운영체제에서 메모리 모델과 주소 공간을 배우고 나니, 코드가 실제 메모리 상에서 어떻게 실행되는지를 더 명확히 이해할 수 있게 되었습니다. 주소 공간이란 – 프로그램이 인식하는 메모리 주소 공간(Address Space)은 프로세스가 자신만의 관점에서 바라보는 메모리의 연속된 공간입니다. 실제 컴퓨터의 물리적 메모리는 하나지만, 각 프로세스는 자신만의 독립된 주소 공간을 가지고 있는 것처럼 보이며, 이를 통해 메모리 보호와 안정성이 확보됩니다. 이러한 구조를 가능하게 하는 기술이 바로 가상 메모리(Virtual Memory)입니다. 가상 메모리는 각 프로세스에게 0번 주소부터 시작하는 독립적인 주소 공간을 제공합니다. 실제 물리 메모리와는 다르게, 이 주소는 프로세스가 사용하는 논리적인 주소이며, 이를 실제 메모리 주소로 변환하는 역할은 운영체제와 하드웨어(MMU: Memory Management Unit)가 담당합니다. 이러한 구조는 서로 다른 프로세스 간의 메모리 침범을 방지하고, 시스템 전체의 안정성과 보안을 강화하는 데 기여합니다. 또한 주소 공간은 사용자 영역(User Space)과 커널 영역(Kernel Space)으로 나뉘어 관리됩니다. 사용자 프로그램은 커널 영역에 직접 접근할 수 없으며, 시스템 호출(System Call)을 통해서만 간접적으로 접근이 가능합니다. 이를 통해 커널은 시스템 자원을 보호하고, 임의의 메모리 접근으로 인한 시스템 오류를 예방합니다. 메모리 모델 – 코드, 데이터, 힙, 스택 프로그램이 실행되면 운영체제는 해당 프로세스를 위한 메모리 공간을 할당하며, 이 공간은 일반적으로 코드(Code), 데이터(Data), 힙(Heap), 스택(Stack) 네 가지 주요 영역으로 구성됩니다...

리눅스에서 'top' 명령어를 처음 실행해 보았을 때, 빠르게 바뀌는 CPU 사용률과 다양한 프로세스 정보를 보며 신기함을 느꼈던 기억이 있습니다. 당시에는 단순히 숫자의 변화로만 보였지만, 운영체제 수업을 통해 스케줄링 알고리즘을 배우고 나니 이 모든 것이 체계적인 규칙과 원리에 따라 움직인다는 사실이 흥미로웠습니다. 프로세스 스케줄링이란 – 시간의 분배자 프로세스 스케줄링(Process Scheduling)은 운영체제가 여러 개의 프로세스를 어떻게 효율적으로 실행할 것인지를 결정하는 핵심 메커니즘입니다. 현대의 컴퓨터 시스템은 동시에 수십 개에서 수백 개의 프로세스를 실행하고 있으며, CPU라는 제한된 자원을 어떻게 나누어 쓸지를 결정하는 것이 바로 스케줄러(Scheduler)의 역할입니다. 하나의 CPU 코어는 한 번에 하나의 프로세스만을 실행할 수 있으므로, 동시에 여러 작업을 처리하려면 CPU가 여러 프로세스 사이를 빠르게 전환해야 합니다. 이 과정에서 어떤 프로세스를 먼저 실행하고, 얼마나 오래 실행할지를 판단하는 기준이 바로 스케줄링 정책입니다. 이 정책에 따라 시스템의 반응 속도, 사용자 만족도, 자원 활용률 등이 크게 달라지기 때문에 매우 중요한 요소로 취급됩니다. 운영체제는 기본적으로 ‘준비 상태(Ready)’에 있는 프로세스들 중 하나를 선택하여 실행 상태(Running)로 전환시키고, 일정 시간이 지나거나 다른 조건이 발생하면 다음 프로세스로 교체하는 방식으로 동작합니다. 이 과정은 매우 짧은 시간 간격으로 이루어지기 때문에 사용자는 마치 여러 작업이 동시에 실행되는 것처럼 느낄 수 있습니다. 스케줄링 알고리즘의 종류 – 공정성과 효율성 사이 스케줄링 알고리즘은 여러 가지가 존재하며, 각각의 특징과 목적에 따라 선택됩니다. 가장 기본적인 알고리즘은 FCFS(First-Come, First-Served) 입니다. 이름 그대로 먼저 도착한 프로세스를 먼저 실행하는 방식으로, 구현은 간단하지만 긴 작업이 먼저 도...

운영체제 과제에서 직접 멀티스레드 프로그램을 작성해보며, 단일 스레드보다 작업이 훨씬 빠르게 완료되는 것을 경험한 적이 있습니다. 처음에는 단순히 “속도가 빨라졌다”는 수준으로 느꼈지만, 이후 스레드와 병렬성 개념을 제대로 학습하면서 그 배경을 깊이 이해할 수 있었습니다. 스레드란 무엇인가 – 프로세스 안의 실행 흐름 스레드(Thread)는 프로세스 내부에서 실제로 작업을 수행하는 실행 단위입니다. 하나의 프로세스는 최소한 하나의 스레드를 가지고 있으며, 이를 ‘메인 스레드’라고 부릅니다. 그러나 대부분의 현대 애플리케이션은 복잡한 작업을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 여러 개의 스레드를 생성하여 동시에 실행되도록 설계되어 있습니다. 이를 멀티스레딩(Multithreading)이라고 합니다. 스레드는 같은 프로세스 안에서 메모리 공간, 즉 코드, 데이터, 힙 영역을 공유하며 실행됩니다. 이 때문에 새로운 스레드를 만드는 것은 새로운 프로세스를 만드는 것보다 훨씬 적은 자원이 소모됩니다. 단, 스택은 스레드마다 독립적으로 존재하여 함수 호출과 지역 변수의 관리를 가능하게 합니다. 이러한 구조 덕분에 스레드는 빠르게 생성되고, 동시에 병렬적인 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 웹 브라우저를 실행할 때, 하나의 스레드는 사용자 입력을 처리하고, 다른 스레드는 이미지나 광고를 로딩하며, 또 다른 스레드는 오디오를 재생할 수 있습니다. 이처럼 하나의 프로그램 안에서도 다수의 작업이 동시에 진행될 수 있도록 하는 것이 스레드의 핵심 역할입니다. 병렬성과 동시성 – 차이점과 CPU의 역할 스레드와 관련된 개념 중에서 자주 혼동되는 것이 병렬성(Parallelism)과 동시성(Concurrency)입니다. 이 둘은 유사하게 보이지만, 실제로는 중요한 차이가 존재합니다. 병렬성은 여러 작업이 실제로 동시에 수행되는 것을 의미하며, 다수의 CPU 코어나 하드웨어 리소스를 통해 실현됩니다. 반면, 동시성은 작업들이 동시에 실행되는 것처럼 보이지만, 실제로...

리눅스 과제 중 ‘ps’ 명령어를 처음 접했을 때, 화면 가득 출력되는 프로세스 목록을 보고 당황했던 기억이 납니다. 단순히 프로그램 하나를 실행한 것뿐인데, 내부에서는 이렇게 많은 작업이 동시에 일어나고 있다는 사실이 무척 신기하게 느껴졌습니다. 그 이후 프로세스의 개념을 제대로 이해하고 나니 운영체제에 대한 전반적인 시야가 확 넓어졌습니다. 프로세스란 무엇인가 – 실행의 기본 단위 프로세스(Process)란 운영체제에서 실행 중인 프로그램을 의미합니다. 조금 더 정확하게 말하면, 프로그램이 실행되어 메모리에 적재되고 CPU를 통해 처리되는 일련의 과정을 운영체제는 ‘프로세스’라는 단위로 관리합니다. 정적인 상태의 프로그램은 단순한 파일에 불과하지만, 이 파일이 실행되어 메모리 공간을 차지하고, 명령을 수행하는 상태로 전환될 때 우리는 그것을 하나의 프로세스라고 부릅니다. 운영체제는 모든 실행을 프로세스라는 단위로 관리합니다. 예를 들어, 사용자가 웹 브라우저를 실행하면 운영체제는 브라우저 프로그램을 메모리에 올리고, 이를 프로세스로 등록하여 독립적인 실행 환경을 제공합니다. 이때 프로세스는 고유의 프로세스 ID(PID)를 부여받으며, 자신만의 메모리 공간, 코드, 데이터, 스택, 레지스터 상태 등을 가지게 됩니다. 이러한 독립성 덕분에 하나의 프로세스가 오류를 일으키더라도 다른 프로세스에 직접적인 영향을 미치지 않도록 설계되어 있습니다. 프로세스의 구성 요소와 메모리 구조 하나의 프로세스는 단순히 실행 중인 코드만을 포함하는 것이 아니라, 여러 가지 중요한 구성 요소들을 포함하고 있습니다. 가장 기본적으로는 코드 영역(Code), 데이터 영역(Data), 힙(Heap), 스택(Stack)이라는 네 가지 주요 메모리 영역으로 나눌 수 있습니다. 코드 영역은 프로그램이 수행할 명령어들이 저장된 공간이며, 보통 읽기 전용으로 설정되어 있어 외부에서 수정할 수 없습니다. 데이터 영역은 전역 변수와 static 변수가 저장되는 공간으로, 프로그램 ...

운영체제 수업을 처음 들었을 당시, 교수님께서 “컴퓨터는 커널 없이는 단 한 줄도 실행할 수 없습니다”라고 강조하셨던 기억이 납니다. 당시에는 다소 막연하게 들렸지만, 이후 리눅스 실습 중 커널 설정을 직접 바꿔보고 시스템이 어떻게 반응하는지를 경험하며 그 의미를 체감할 수 있었습니다. 커널이란 무엇인가 – 운영체제의 중심 커널(Kernel)은 운영체제의 핵심이자 중심 구조로, 하드웨어와 사용자 프로그램 사이를 중재하는 핵심 소프트웨어입니다. 사용자가 키보드를 입력하거나 파일을 열고, 인터넷을 사용하는 등 일상적인 작업을 할 때마다 커널은 시스템 내부에서 해당 요청들을 적절히 처리하고 조율합니다. 다시 말해, 커널은 컴퓨터 자원의 효율적인 분배와 관리를 통해 전체 시스템이 안정적으로 작동하도록 돕는 핵심 역할을 수행합니다. 일반적으로 커널은 사용자가 직접 접근하거나 인지할 일이 거의 없습니다. 그러나 시스템이 제대로 작동하기 위해서는 반드시 필요한 존재입니다. 우리가 일상에서 만지는 모든 사용자 인터페이스와 소프트웨어 동작 뒤에는 커널이 조용히 작동하며, 복잡한 명령들을 빠르고 정확하게 처리하고 있습니다. 프로세스와 메모리 관리 – 커널의 주요 기능 커널의 핵심 역할 중 첫 번째는 프로세스 관리입니다. 컴퓨터는 멀티태스킹 환경을 지원하기 때문에 여러 개의 프로그램이 동시에 실행됩니다. 이러한 상황에서 커널은 각 프로그램을 프로세스로 관리하며, CPU 시간, 메모리 사용, 우선순위 등을 배정합니다. 예를 들어 웹 브라우저, 음악 재생, 문서 작업이 동시에 이루어지는 경우, 커널은 이들 작업이 충돌하지 않도록 효율적으로 실행 순서를 조율합니다. 또한 커널은 메모리 관리 기능을 수행합니다. 프로그램이 실행될 때 필요한 메모리를 할당하고, 사용이 끝난 후에는 해당 메모리를 회수하여 자원을 낭비하지 않도록 합니다. 더불어 각 프로그램이 자신에게 할당된 메모리만 사용할 수 있도록 보호함으로써, 시스템의 안정성과 보안을 보장합니다. 이러한 메모리 보호 기...

운영체제의 기본 개념 운영체제를 공부하다 보면 컴퓨터가 단순히 입력을 받아 출력만 내보내는 기계가 아니라 수많은 구성 요소가 치밀하게 협력하는 복잡한 시스템이라는 점을 자연스럽게 느끼게 된다. 운영체제는 CPU, 메모리, 저장장치, 네트워크 장치 등 모든 하드웨어 자원을 조율하는 중심 소프트웨어로, 사용자가 하드웨어의 구체적 작동 원리를 몰라도 컴퓨터를 사용할 수 있도록 추상화된 환경을 제공한다. 우리가 프로그램을 실행하는 단순한 행동 뒤에서는 프로세스가 생성되고 스레드가 스케줄링되며, 메모리 공간이 할당되고 디스크에서 필요한 데이터가 호출되는 등 다양한 절차가 동시에 진행된다. 특히 현대 컴퓨터는 멀티코어 구조, 복잡한 캐시 계층, 다양한 입출력 장치가 결합되어 있어서 운영체제가 없으면 이런 흐름을 사람이나 단일 프로그램이 직접 관리하는 것은 사실상 불가능하다. 운영체제는 컨텍스트 스위칭을 통해 CPU 사용 효율을 높이고, 가상 메모리 시스템을 통해 각 프로그램이 독립된 공간을 사용하는 것처럼 보이게 하며, 파일 시스템을 통해 저장된 데이터를 일정한 구조로 보존한다. 이러한 역할 덕분에 사용자는 프로그램을 쉽게 설치하고 실행하며 파일을 정리하고 인터넷을 사용할 수 있지만, 실제로는 운영체제가 수십 가지 이상의 정책과 알고리즘을 매순간 적용하며 시스템 전체의 균형을 유지하고 있다. 그래서 운영체제를 이해한다는 것은 곧 컴퓨터라는 복잡한 생태계의 조용한 질서가 어떻게 유지되는지를 이해하는 것과 같다. 운영체제가 다루는 자원들 운영체제가 실제로 관리하는 자원은 매우 다양하지만, 대표적으로 CPU, 메모리, 저장장치, 입출력 디바이스, 네트워크 장치로 구분할 수 있다. CPU 관리에서는 프로세스 스케줄링이 핵심이며, 라운드로빈·우선순위 스케줄링·다단계 피드백 큐 같은 다양한 알고리즘이 사용된다. 이러한 스케줄링 정책은 시스템의 응답 시간, 처리량, 공정성 사이에서 균형을 맞추기 위해 고안되었다. 메모리 관리 측면에서는 가상 메모리 구조가 큰 비중을 차지하...