프로세스 개념 완전 정리 – 실행 단위 바라보기

프로세스 스케줄 사진


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 전체에서 공유됩니다. 힙은 동적으로 할당되는 메모리 영역으로, 예를 들어 C언어의 malloc()이나 자바의 new 키워드 등으로 생성된 객체가 저장됩니다. 마지막으로 스택 영역은 함수 호출 시 생성되는 지역 변수나 리턴 주소 등이 저장되는 공간입니다.

이 외에도 커널은 각 프로세스에 대해 프로세스 제어 블록(PCB, Process Control Block)이라는 구조체를 유지하며, 여기에는 프로세스 상태, 프로그램 카운터, CPU 레지스터, 메모리 관리 정보, 입출력 상태 등의 중요한 정보가 저장되어 있습니다. 운영체제는 이 정보를 바탕으로 다중 프로세스를 효율적으로 스케줄링하고 제어할 수 있습니다.

프로세스 상태와 전이 – 동작의 흐름 이해하기

프로세스는 단순히 ‘실행 중’인 상태로만 존재하지 않습니다. 운영체제는 각 프로세스의 상태를 여러 단계로 구분하여 관리합니다. 일반적으로 프로세스는 생성(New), 준비(Ready), 실행(Running), 대기(Waiting), 종료(Terminated)의 다섯 가지 상태 중 하나에 존재하며, 상황에 따라 이들 사이를 전이하게 됩니다.

예를 들어, 사용자가 프로그램을 실행하면 해당 프로세스는 먼저 생성 상태에서 준비 상태로 전환됩니다. 이후 CPU가 할당되면 실행 상태로 진입하며, 입출력 작업과 같은 외부 요청이 발생하면 대기 상태로 전환됩니다. 입출력이 끝나면 다시 준비 상태로 돌아가며, 이 사이클은 프로세스가 종료될 때까지 반복됩니다. 이러한 상태 전이 과정을 통해 운영체제는 수많은 프로세스를 효율적으로 관리하며, 시스템 자원을 공정하게 분배할 수 있습니다.

또한, 현대의 운영체제는 멀티태스킹을 지원하기 때문에, 다수의 프로세스가 CPU를 공유하게 됩니다. 이를 위해 운영체제는 ‘컨텍스트 스위칭(Context Switching)’이라는 기술을 사용하여, 하나의 프로세스 상태를 저장하고 다른 프로세스를 불러오는 작업을 빠르게 전환합니다. 이 과정은 사용자가 느끼지 못할 정도로 짧은 시간에 이루어지며, 실제로는 하나의 CPU로도 여러 작업이 동시에 수행되는 것처럼 보이게 합니다.

이처럼 프로세스는 단순한 실행 단위 이상으로, 운영체제가 시스템을 효율적으로 통제하기 위해 사용하는 핵심 개념입니다. 프로세스를 제대로 이해하면 메모리, 스케줄링, 동기화, 병행성 등 운영체제의 거의 모든 개념이 연결되어 있다는 것을 알 수 있습니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
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 – ...
자세한 내용 보기

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
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...
자세한 내용 보기

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
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...
자세한 내용 보기