(제 24회) 시스템구조 / (92)~(93) 해설

92. 다음과 같은 IP주소와 마스크가 주어진 경우, 네트워크 주소로 가장 적절한 것은?

206.17.38.36/28

① 206.17.38.32 ② 206.17.38.34

③ 206.17.38.36 ④ 206.17.38.38

 

▣ 문제풀이

* 28 bit 인 경우 → 11111111.1111111.11111111.11110000 로서 "0000" 에 해당하는 4개 bit 24 개를 사용가능(네트워크 주소 + 브로드캐스트 주소 포함)

.0 ~.15, .16 ~.31, .32 ~ .47,.48 ~ .63 으로 IP 주소대역을 분할하여 할당

결국, 206.17.38.36 은 206.17.38.32 ~ 206.17.38.47 내 포함되므로 네트워크주소는 206.17.38.32

 

정답 : ①

 

 

93. kNN(k-Nearest Neighbor)알고리즘의 특징에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?

 

① 기계학습 알고리즘 중 비교적 간단하고 이해하기 쉬운 형태의 분류 알고리즘이다.

② 새로운 데이터를 가까운 이웃 클래스에 할당한다.

③ 가까운 이웃을 찾기 위해 많은 계산시간이 필요하다.

④ 학습 시 교사가 존재하지 않는 비지도학습에 속한다.

 

▣ kNN 알고리즘 특징

1) 지도합습 알고리즘 중 하나

- 주변의 데이터를 확인한 뒤 많은 데이터가 포함되어 있는 범주로 분류하는 알고리즘으로 비슷한 것끼지 모여 있을 확률이 높다는 것을 이용

 

2) 판단방법

- K가 3일 경우, 주변의 3개 데이터를 본 후 많이 분포되어져 있는 데이터 종류로 분류 어두운 색원으로 판단 - K가 6일 경우, 주변의 6개 데이터를 본 후 많이 분포되어져 있는 데이터 종류로 분류 밝은색 원으로 판단 ※K 값을 어떻게 결정하느냐에 따라 결과가 달라짐을 볼 수 있음.

3) 특징

- 훈련데이터를 미리 저장해둔 상태에서 새로운 데이터가 입력될 때 그 주변의 훈련 데이터로 분류하는 방식

 

정답 : ④

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