scanf() 함수, 진법 변환, 산술연산자와 변수 메모리 이해


\ \\C언어에서 입력 함수 scanf의 원리와 사용법, 2진수·8진수·10진수·16진수 등 다양한 진법 변환 방법, 산술 연산자(+ - * / %), 그리고 변수와 메모리의 관계를 집중적으로 다룬다. 각 개념을 실제 코드와 예시, 그리고 메모리와 데이터 흐름 관점에서 쉽게 설명한다.

1. 진법 변환의 원리와 방법

  • 컴퓨터는 2진수(0, 1)로 데이터를 처리하지만, 사람이 보기 쉽도록 8진수, 10진수, 16진수로도 표현한다.
  • 10진수를 2진수로 변환할 때는 정수는 2로 나누기, 소수는 2를 곱하기 방법을 쓴다.
  • 2진수와 8진수, 16진수는 각각 3자리, 4자리씩 묶어서 변환할 수 있다.
진법 범위 변환 특징 C언어 서식문자
2진수 0, 1 컴퓨터 내부 데이터 표현 -
8진수 0~7 2진수 3자리씩 묶음 %o (소문자 o)
10진수 0~9 사람이 주로 사용하는 진법 %d
16진수 0~9, A~F 2진수 4자리씩 묶음, 10~15는 A~F로 표기 %x, %X
  • 8진수는 %o, 16진수는 %x(소문자), %X(대문자)로 출력한다. 대문자 O는 사용하지 않는다.
  • 16진수 리터럴은 0xA4D처럼 0x를 앞에 붙인다.

2. scanf 함수와 입력 처리

  • scanf 함수는 키보드로부터 데이터를 입력받아 변수에 저장한다.
  • 입력받을 변수 앞에는 &(주소 연산자)를 반드시 붙여야 한다. 예: scanf("%d", &n);
  • 입력받은 값은 변수의 메모리 공간에 저장된다.
int n;
printf("숫자를 입력하세요.\n");
scanf("%d", &n);
printf("입력한 숫자는 '%d'입니다.\n", n);
  • 주소(&n)와 값(n)의 차이를 이해해야 한다. &n은 변수의 메모리 주소, n은 변수에 저장된 값이다.
  • 주소를 %x, %X로 출력하면 변수의 실제 메모리 주소가 16진수로 출력된다.

3. 산술 연산자와 변수 연산

  • 산술 연산자는 +, -, *, /, % 등이 있다.
  • 정수형 변수끼리 나눗셈(/)을 하면 몫만 출력되고, 실수 결과를 원하면 double형으로 변환해야 한다.
  • % 연산자는 나머지를 구하는 연산자다.
  • a += b, a -= b, a *= b, a /= b 등 복합 대입 연산자도 자주 사용된다.
  • 증감 연산자 ++a, a++는 위치에 따라 동작 시점이 다르다(전위/후위).
연산자 설명 예시 결과
+ 덧셈 a+b 13 (a=10, b=3)
- 뺄셈 a-b 7
* 곱셈 a*b 30
/ 나눗셈(몫) a/b 3 (정수 나눗셈)
% 나머지 a%b 1
  • 실수 결과가 필요하면 double형 변수를 사용하고, 나눗셈 연산도 double로 해야 한다.
  • printf에서 %5.2f처럼 소수점 이하 자리수와 전체 자리수를 지정할 수 있다.

4. 변수, 메모리, 주소의 관계

  • 변수 선언은 메모리 공간을 확보하는 과정이다.
  • 변수의 값은 메모리 주소에 저장되고, &변수명은 그 주소를 의미한다.
  • 입력, 출력, 연산 등 모든 과정에서 변수와 메모리, 주소의 관계를 명확히 이해하는 것이 중요하다.

5. 주요 용어 정리

  • scanf: 키보드 입력 함수, &변수명으로 주소를 전달
  • 진법 변환: 2, 8, 10, 16진수 상호 변환
  • 산술 연산자: +, -, *, /, % 등 기본 연산자
  • 복합 대입 연산자: +=, -=, *=, /= 등
  • 증감 연산자: ++, -- (전위/후위)
  • 메모리 주소: 변수의 실제 저장 위치, &로 참조

정리

scanf 함수와 진법 변환, 산술 연산자, 변수와 메모리의 원리를 익히면 C언어에서 입력/출력/연산/저장 등 프로그램의 기본 흐름을 정확히 이해할 수 있다. 각 연산자와 서식문자, 주소와 값의 차이, 진법 변환 원리를 반복 실습하며 자연스럽게 익혀두는 것이 중요하다.
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회선구성과 교환 방식


1. 회선구성(Line Configuration)

구분 설명 특징
점대점(Point-to-Point) 2개의 디바이스가 전용 링크로 일대일 연결 고속, 간단, 주소 불필요, 설치비용↑
다중점(Multipoint) 3개 이상 디바이스가 하나의 링크를 공유 주소 필요, 비용↓, 효율↑

2. 네트워크 토폴로지(Network Topology)

토폴로지 구조 장점 단점
메시(그물형) 모든 디바이스가 점대점으로 모두 연결
링크 수: n(n-1)/2, 포트 수: n-1
대역폭 확보, 우회경로(안정성), 보안↑ 링크/포트 수 증가, 설치·재구성 어려움, 비용↑
스타(성형) 중앙 허브에 각 디바이스가 연결 설치·재구성 쉬움, 고장 식별 용이, 포트/링크↓ 허브 고장 시 전체 마비
트리(계층형) 스타형 확장, 허브 간 계층적 연결 대규모 네트워크, 현대 LAN 표준 상위 허브 고장 시 하위 전체 영향
링(환형) 각 디바이스가 양옆과 연결, 신호가 순환 설치·장애처리 쉬움, 순환감지 용이 링 끊어지면 전체 마비(듀얼링 보완)
버스 공유 버스(백본)에 드롭라인으로 연결 설치 쉬움, 케이블↓ 재구성·수리 어려움, 백본 장애 시 전체 중단
혼합(하이브리드) 여러 토폴로지 혼합 유연성, 다양한 환경 적용 설계·관리 복잡
  • Physical topology: 실제 연결 구조
  • Logical topology: 신호가 흐르는 논리적 경로

3. 회선교환 방식(Circuit Switching)

  • 데이터 전송 전, 송수신 장치 간에 물리적 회선을 먼저 설정한다.
  • 회선 설정 후, 통신이 끝날 때까지 회선을 독점한다.
  • 대표 예: 전화망
장점 단점
고정대역폭 보장
실시간 전송 적합
연결 후 연속적 데이터 전송
비효율(회선 독점), 비용↑
연속적 데이터 없으면 회선 낭비
대규모 망에 비실용적
  • 제어신호 종류: 감시/관리/주소/호정보/망관리 제어신호
  • TMN(Telecommunication Management Network): 통신망 관리 표준, 5계층 구조(BML, SML, NML, EML, NEL)

회선교환 방식의 구현

  • 공간분할 방식: 기계식·전자식 접점(크로스바 교환기 등)
  • 시분할 방식: TDM 버스 교환, 타임 슬롯 교환(TSI), 시간 다중화 교환(TST)
  • 슬립(Slip): 디지털 교환기 클록 불일치로 인한 데이터 손실 현상

4. 메시지교환 방식(Message Switching)

  • 메시지 전체를 노드에 저장 후, 다음 노드로 전달(store and forward)
  • 지연↑, 노드 저장장치↑, 현재는 사용되지 않음(패킷교환으로 대체)

5. 패킷교환 방식(Packet Switching)

  • 메시지를 작은 패킷 단위로 분할해 전송
  • 각 패킷에 주소 부여, 노드에서 일시 저장 후 전송(store and forward)
  • 현재 데이터 통신망(인터넷 등)에서 표준 방식
구분 가상회선 방식(Virtual Circuit) 데이터그램 방식(Datagram)
연결 Connection-oriented
패킷 전송 전 경로 설정
Connectionless
경로 미설정, 패킷별 독립 전송
순서 패킷 순서 보장 순서 바뀔 수 있음(수신측 재정렬 필요)
회선 독점 공유(독점 아님) 공유
예시 X.25, 초창기 PC통신 인터넷(IP), 현대 네트워크
  • 패킷을 너무 작게 분할하면 헤더 증가, 노드 지연, 분할/조립 시간 증가 등 단점이 있다.
  • 패킷교환은 코드 및 속도 변환, 효율적 회선 이용이 가능하다.

6. 교환 방식 비교

구분 회선교환 메시지교환 패킷교환
연결 연결형(전용회선) 비연결형 연결형/비연결형(가상회선/데이터그램)
단위 비트/바이트 메시지 패킷
지연 짧음(연결 후 연속 전송) 김(store and forward) 짧음(효율적 전송)
회선 이용률 낮음(독점) 높음 높음(공유)
실시간성 우수(전화망 등) 불리 적합(인터넷 등)

정리

회선구성은 점대점과 다중점으로, 네트워크 토폴로지는 메시, 스타, 트리, 링, 버스, 혼합형 등으로 나뉜다.
교환 방식은 회선교환, 메시지교환, 패킷교환(가상회선/데이터그램)으로 구분하며, 현대 데이터 통신에서는 패킷교환 방식이 표준이 되었다.
각 방식의 원리, 장단점, 실제 적용 사례를 정확히 이해하는 것이 중요하다.
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회귀분석의 핵심


회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 설명하고 예측하는 통계적 기법입니다. 이는 선형성, 정규성, 독립성 등의 가정에 기반하며, 다양한 유형의 회귀분석이 존재합니다. 회귀분석은 비즈니스와 사회적 문제 해결에 중요한 역할을 합니다.

1. 회귀분석이란 무엇인가?

회귀분석은 하나 이상의 독립변수와 하나의 종속변수 간의 관계를 밝혀주는 대표적인 인과관계 분석기법입니다. 이는 독립변수와 종속변수 간의 관계를 설명하고 예측하는 데 사용됩니다.

  • 회귀분석은 독립변수의 변화가 종속변수에 미치는 영향을 분석합니다.
  • 다양한 유형의 데이터에 적용할 수 있으며, 정형 및 비정형 데이터 모두를 다룰 수 있습니다.
  • 회귀분석의 결과는 비즈니스 의사결정 및 전략 수립에 중요한 역할을 합니다.

2. 회귀분석의 가정

회귀분석을 수행하기 위해서는 몇 가지 가정을 충족해야 합니다.

  • 선형성: 독립변수와 종속변수 간의 관계는 선형이어야 합니다. 이는 회귀선이 직선 형태를 띠어야 한다는 의미입니다.
  • 정규성: 잔차가 평균이 0인 정규분포를 따릅니다. 이는 회귀분석의 가정 중 하나로, 잔차가 정규분포를 따르지 않는 경우에는 로그 변환 등의 방법을 사용하여 정규성을 회복시킬 수 있습니다.
  • 등분산성: 잔차의 분산은 입력변수와 무관하게 일정해야 합니다. 이는 잔차가 특정한 패턴 없이 고르게 분포되어 있어야 한다는 의미입니다.
  • 독립성: 독립변수들 간에는 상관관계가 없어야 합니다. 이는 다중 회귀분석에서 특히 중요하며, 독립변수 간의 상관관계가 높을 경우 다중공선성 문제가 발생할 수 있습니다.

3. 회귀분석의 유형과 용도

회귀분석은 여러 가지 유형으로 나뉩니다.

유형 핵심 내용 주요 용도
단순 회귀분석 독립변수가 하나인 경우 기본적인 관계 분석
다중 회귀분석 독립변수가 두 개 이상인 경우 복잡한 관계 분석
로지스틱 회귀분석 종속변수가 범주형 데이터 이벤트 발생 가능성 예측

4. 회귀분석의 용도

회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 관계 존재 여부를 분석하고, 관계의 크기를 분석하며, 특정 독립변수값에 상응하는 종속변수값을 예측하는 데 사용됩니다.

  • 다중 회귀분석의 경우, 각 독립변수가 종속변수의 변화를 독립적으로 얼마나 설명해주는지 분석합니다.
  • 회귀분석은 비즈니스에서 마케팅 전략 수립, 재무 예측, 고객 행동 분석 등 다양한 분야에 활용됩니다.

5. 회귀분석의 한계와 유의점

회귀분석에도 몇 가지 한계와 유의점이 있습니다.

  • 분석 과정에는 인간의 해석과 가정이 개입되며, 동일한 결과도 해석에 따라 다른 결론이 나올 수 있습니다.
  • 정량적 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거하며, 오차와 불확실성에 대한 이해와 통제가 필요합니다.
  • 데이터 활용에는 윤리적 고려가 필요합니다. 특히 개인정보 보호와 관련된 데이터는 주의가 필요합니다.

6. 회귀분석의 핵심 프로세스

회귀분석은 다음과 같은 프로세스를 통해 수행됩니다.

  1. 문제 정의 및 목표 설정: 분석의 목적과 질문을 명확히 합니다.
  2. 데이터 수집 및 전처리: 필요한 데이터를 수집하고, 분석에 적합한 형태로 전처리합니다.
  3. 모형 선택 및 적합: 적절한 회귀 모형을 선택하고, 데이터에 맞게 적합시킵니다.
  4. 결과 해석 및 시각화: 회귀 분석 결과를 해석하고, 시각화하여 이해하기 쉽게 만듭니다.
  5. 의사결정 및 현장 적용: 분석 결과를 바탕으로 비즈니스 전략을 수립하고, 현장에 적용합니다.

7. 회귀분석 관련 핵심 용어

회귀분석과 관련된 몇 가지 핵심 용어를 소개합니다.

  • 최소제곱법: 자료와 평균의 오차를 제곱해서 더했을 때 그 합이 가장 작아지는 모형을 찾아내는 방법입니다.
  • F-값: 회귀모델의 통계적 유의성을 평가합니다.
  • 결정계수 (R-squared): 회귀 모델이 종속변수의 분산을 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다.

정리

회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 설명하고 예측하는 데 사용되는 중요한 통계적 기법입니다. 회귀분석의 다양한 유형과 가정, 그리고 결과 해석 방법을 이해하면 데이터 분석에 큰 도움이 됩니다. 이러한 기술들은 데이터 사이언스 분야에서 널리 활용되고 있으며, 비즈니스와 사회적 문제 해결에 중요한 역할을 합니다. 회귀분석의 한계와 유의점도 잘 이해하고, 윤리적으로 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.
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