(제 24회) 시스템구조 / (96)~(97) 해설

96. 다음 중 가상화에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

 

① 전가상화는 게스트 운영체제에서 물리적인 컴퓨터 자원인 하드웨어에 대한 직접적인 접근 기능을 제공한다.

② 전가상화는 하드웨어와 게스트 운영체제 중간에 하이퍼바이저가 위치하므로 커널 코드 변경이 필요하다.

③ 반가상화는 게스트 운영체제의 커널을 수정하여야 하는 단점이 있으며 젠서버가 대표적인 예이다.

④ 전가상화는 반가상화보다 성능이 우수하다.

 

▣ 문제풀이

구분	Type 1(Native Hypervisor)	Type 2(Hosted Hypervisor)	컨테이너 기반 가상화
개념도
방식	반가상화(bare-metal방식) 일부를 가상화하고 일부는 가상화 없이 실제 하드웨어 그대로 사용	전가상화 하드웨어를 완전히 가상화	Application 이 OS의 자원에 직접 접근(하이퍼바이저와 Guest OS 가 없는 운영체제 수준 가상화) 컨텐이너 단위로 독립적 구성(배포가 빠르고 MSA에 적합)
성능	성능 저하가 적용	성능 저하가 많음	성능 저하가 매우 적음
OS수정	Guest 를 하이퍼바이저에 맞게 수정 필요(OS커널 수정) 특수한 경우에 주로 사용	OS 수정 필요	OS 수정 필요
적용사례	VMware ESX Server Xen Hypervisor(Citrix)	VMware Workstation User Model Linux	Docker

정답 : ③

 

 

97. 다음 중 신경망 학습을 위한 활성함수로 가장 적절한 것은?

 

① RMSProp

② ReLU

③ SGD(Stochastic Gradient Descent)

④ Adam(Adaptive Moment Estimation)

 

▣ 활성화 함수

① 계단함수 : 임계값을 경계로 해서 출력이 바뀌는 함수(뉴런사이에 0,1 값만 흐름)

② 시그모이드 함수

우선 함수값이 (0,1) 로 제한 중간 값은 0.5 매우 큰 값을 가지면 거의 1이며, 매우 작은 값을 가지면 거의 0

 

③ ReLU(Rectified Liner Unit) 함수

x > 0 이먄 기울기가 1인 직선이고, x < 0 이면 함수값이 0 sigmoid, tanh 함수와 비교 시 학습이 훨씬 빠름(6배기량) 연산 비용이 크지 않고, 구현이 매우 간단 x < 0 인 값들에 대해서는 기울기가 0 이기 때문에 뉴런이 다운되는 단점

 

④ 하이퍼블릭탄젝트

하이퍼볼릭탄젠트란 쌍곡선 함수 중 하나 시그모이드 함수의 크기/위치를 조절(rescale and shift)한 함수 함수의 중심값을 0 으로 옮겨 sigmoid의 최적화 과정이 느려지는 문제 해결

 

정답 : ②

 

 

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