feat: [Computer Architecture] ComputerSystem 개론 정리 (#5)

* ComputerSystem

* chore : [os] Create Computer System 정리

* chore [OS] Computer System <1. 컴퓨터 구조 개론>

* chore [OS] Computer System 파일 정리

* chore [OS] Computer System <2. 컴퓨터 내부의 데이터표현>

* chore [OS] Computer System <3. 논리 회로 기초>

* feat: [Computer architecture] 2장 정수표현

* docs: [Computer architecture] 파일 수정

* feat: Computer architecture md 내용 추가

* feat: Computer architechure 파일 구조 변경

Computer architecture/2. 컴퓨터 내부의 데이터 표현.md

@@ -0,0 +1,229 @@
+@ -1,128 +0,0 @@
+# 2.3 진법의 의미
+
+- 진법 -> 유한한 개수의 심볼로 모든 것을 표현할 수 있다
+    -> 0이 반드시 필요하다
+
+- 10진법
+'자릿수'와 '나머지'의 개념이 무척이나 중요하다
+ex) 432(10) = (4x100+3x10+2X1)
+2는 10으로 나눈 나머지, 3은 100으로 나눈 나머지 라고 생각하는 것이 좋다
+
+- 2진법 -> 8진법, 16진법으로의 변환
+8진법, 8개의 인자를 가짐(0~7)
+16진법, 16개의 인자를 가짐(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F)
+2진수 3비트 -> 8진수 1자리 -> LSB부터 3자리씩 묶는다
+2진수 4비트 -> 16진수 1자리 -> LSB부터 4자리씩 묶는다
+
+- 정보 표현의 단위
+
+비트(bit): Binary Digit, 0과 1로만 구성된다
+컴퓨터 내부에서 정보 저장(표현)의 기본 단위
+
+바이트(byte): 8비트 -> 2의 8승, 256개의 정보 표현 가능
+            K(killo) -> 10의 세제곱 근사치인 1024를 사용
+
+            비트의 개수 != 표현할 수 있는 범위
+            비트의 개수는 물리적인 저장공간의 크기를 말한다
+            8KB = 8*1024 Byte
+            표현할 수 있는 범위는 그 수의 비트를 사용하여서 얼마나 많은 다른 값들을 표현할 수 있는지를 말한다
+            8KB = 2의 16승 bit -> 2의 65536승 가지수로 표현 가능
+
+워드(word): 여러 바이트를 묶은 시스템 처리 단위이다
+
+
+# 2.4 진법변환(base conversion)
+
+- 정수 부분의 변환
+
+정수 10진수 -> 2진수로 변환 시 나머지 개념을 이용
+ex) 41(10) = 101101(2)
+41을 계속 2로 나누면서 가장 큰 값으로 나눈 나머지부터 가장 작은 값으로 나눈 나머지의 방향으로 적어준다
+
+- 소수 부분의 변환
+
+10진수 -> 2진수
+소수파트는 곱해서 정수 파트로 올려버린다고 생각하자
+정수를 제외한 소수부분에 계속적으로 2를 곱하면서 정수로 자리 올림이 발생하는지 보자
+
+10진수 -> n진수
+소수부분에 값 n을 지속적으로 곱해가면 된다
+
+ex) 유한소수 0.2(10) -> 무한순환소수 0.0011(2)
+컴퓨터에서는 실수를 정확히 표현할 수 없고, 대부분의 실수는 근사값이다
+
+
+# 2.5 정수의 표현
+
+컴퓨터에서 숫자 표현 -> 정수(integer numbers)
+                -> 실수(real numbers)
+정수 2 != 실수 2.0 완전히 다른 2진수 형태로 표시된다
+또한 변수(variabes)를 사용하면 변수는 물리적으로 주기억장치(main memory)에 위치하여 3이라는 값을 가지게 된다. 기억장치는 렘의 주소를 추상화 시켜놓은 것이다
+
+정수 -> 부호 없는 정수(unsigned integer): 0, 양의 정수
+    -> 부호 있는 정수(signed integer): 0, 양의 정수, 음의 정수
+
+## 부호 없는 정수(unsigned integer): 0, 양의 정수
+표현가능 범위: 
+0 ~ +(2의 n승 -1) (n비트)
+0 ~ +255 (8비트)
+
+- 오버플로우(Overflow)
+8비트는 255까지만 표현가능하다
+그 다음 자릿수로 넘어가는 오버플로우 발생 시 연산이 틀린다
+그렇다고 오버플로우가 나도 프로그램이 멈추진 않는다
+컴퓨터는 오버플로우를 발생을 알 수 있음에도,
+프로그램 실행 중에 오버플로우 검사를 하면 속도가 느려지므로 오버플로우에 대한 대비를 하지 않는다
+
+255에 1을 더하면 0이 되는 것이다
+원처럼 시계 방향으로 돌아서 254 -> 255 -> 0 -> 1 순서가 된다
+
+## 부호 있는 정수(signed integer)
+-> 부호와 절댓값 표현(sign and magnitude representation)
+-> 보수표현(complement representation)
+
+### 부호와 절댓값(sign and magnitude)
+MSB가 0이면 양수, 1이면 음수
+ex) +5: 0000 0101(2)
+    -5: 1000 0101(2)
+
+표현가능 범위:
+-(2의 n-1승 -1) ~ +(2의 n-1승 -1) (n비트)
+-127 ~ +127 (8비트)
+
+    - 치명적인 문제점 2개
+    1) 0이 2개(+0, -0)
+    2) 덧셈이 복잡해진다 -> 속도가 느려짐
+
+### 2의 보수(two's complement)
+- 보수란?
+절댓값이 같고 부호가 다른 두 수
+덧셈의 결과가 0이다
+
+ex) +10(10)의 보수
+= 00001010(2)의 보수
+= NOT 00001010(2) + 1
+= 11110101(2)+ 1
+= 11110110(2)
+= -10(10)
+NOT 연산을 통해 비트반전읠 준다(뺄셈 연산)
+그 다음에 +1을 한다
+처음에 NOT 연산을 통해 더 큰 수에서 자리 내림을 하기 위해서 1을 뺀 것이기 때문에 나중에 1을 더해준다
+
+- 보수 표현 -> 부호와 절댓값의 문제 해결
+1) 부호 없이 음수를 표현할 수 있다
+    부호는 없지만, MSB가 0이면 양수이고, MSB가 1이면 음수이다
+    부호와 절댓값 표현은 0이 +0, -0으로 두 개 였지만
+    2의 보수표현은 0이 한 개라서 으무가 -128까지 한 개 더 존재할 수 있다
+2) 덧셈기가 간단해진다
+
+표현가능 범위:
+-(2의 n-1승) ~ +(2의 n-1승 -1) (n비트)
+-128 ~ +127 (8비트)
+
+- 2의 보수 오버플로우 발생
+-1 -> 0 으로 오버플로우 발생
++127 -> -128 으로 오버플로우 발생
+
+
+# 2.6 실수의 표현
+
+- 컴퓨터 내부에서 곱셈은 덧셈을 반복적으로 하는 것 아닌가?
+실수의 덧셈 != 실수의 곱셈
+오차가 누적되는 횟수가 다르기 때문이다
+ex) 1/3 x 3만 = 1만
+    1/3 + 1/3 + ... + 1/3 = 1만
+    이지만 곱셈보다 덧셈의 오차누적 횟수가 많기 때문에 값이 같지 않다
+
+- 실수의 자료형
+float 4바이트
+double 8바이트 -> float 보다 더 정확한 표현이 가능하다
+메모리와 속도 때문에 실수를 둘로 구분한다
+float a != float b
+
+## 고정 소수점 표현 방법(fixed-point representation)
+소수점의 위치를 고정시켜 표현하는 방법, 부호 비트도 존재한다
+장점: 연산 속도가 빠르다
+단점: 큰 숫자를 표현하기 어렵다
+
+## 부동 소수점 표현 방법(floating-point representation)
+부동이란 떠다니는 소수점이라는 뜻이다, float가 여기서 나오게 된다
+
+부동 소수점을 만들기 위해서는 10진수 -> 2진수 -> 정규형으로 만드는 과정을 거쳐야 한다
+정규형을 사용하는 이유:
+정수표현을 한 자리만 남김으로써 실수 표현을 통일하기 위해서이다
+ex) 0.34(10)
+-> 0.010101110...(2)
+-> 1.0101110... x 2의 -2승(2)
+
+부동 소수점 표현에는 자리마다 역할이 있다(8비트 기준)
+가수의 부호(Sign) / 지수(Exponent) / 가수(Significand) 가 각 각 1 / 3 / 4 자리 있다
+
+부동소수점에서는 2의 보수처럼 NOT으로 반전을 주는 방식을 사용해서는 안된다
+2의 보수는 정수표현일 때만 사용하는 것이다
+부동  소수점 표현 방법은 실수를 표현하는 방식임을 잊지 말자
+
+### 초과표현(excess representation)
+사용 이유: 지수를 위해서 초과표현을 사용한다
+지수에 2의 보수를 사용하면 대소비교를 한 눈에 확인하기 어렵다
+초과표현을 사용하면 지수를 위해 사용되는 비트가 양수범위가 되기 때문에 대소비교를 확인하기 좋다
+
+ex) 어느 숫자가 더 클까?
+1) 1.000 x 2의 0승
+2) 1.111 x 2의 -1승
+정규형에서는 지수가 큰 수가 큰 수이다
+정규형으로 만들었기 때문에 실수 부분의 크기보다 지수의 크기가 더 영향을 미치기 때문이다
+
+1) 1.000 x 2의 0승
+00111000
+2) 1.111 x 2의 -1승
+00101111
+로 표현할 수 있다
+
+- 지수를 가수보다 앞에 위치시키는 것의 장점:
+지수를 위해서 초과표현을 사용하기 때문에
+실수의 대소비교임에도 정수처럼 MSB부터 비교해도 된다
+(정수의 연산이 실수의 연산보다 빠르기에 이것이 장점이다)
+
+- 비트 별 초과표현
+지수표현에 3비트 사용 -> 3 초과표현
+지수표현에 4비트 사용 -> 7 초과표현
+3비트를 사용하면 지수 -7에서 0까지 사용 가능
+음수와 양수의 비율을 균등하게 하기 위해서 3초과 표현을 사용
+
+### hidden bit
+정규형을 사용하게 되면서 정수 부분이 무조건 1로 고정되었다
+1을 숨기고 가수 1비트를 더 표현하기 위해서 hidden bit를 사용한다
+-> 조금 더 정확한 실수 표현이 가능해진다
+
+- special values
+0000 0000(2)로 hidden bit를 사용하면
+1.0000 x 2의 -3승 = 0.125(10)
+0000 00000(2) != 0(10)
+
+그럼 0(10)은 어떻게 표현하지?
+0000 0000(2) = 0(10)이라고 약속
+0000 0001(2) = +0.1328125(10)
+-0.1328125(10)에서 +0.1328125(10) 사이는 표현불가, 언더플로우 발생
+-31.0(10)미만, -31.0(10) 초과는 오버플로우 발생
+
+- IEEE 754 Floating Standard
+실수 표현하는 국제 표준이다
+1) Single precision(단정밀도)
+지수를 표현하는 부분이 상대적으로 많으므로 숫자의 표현 범위가 넓다
+2) Double precision(배정밀도)
+가수를 표현하는 부분이 상대적으로 많으므로 숫자의 정밀도가 높다
+
+
+# 2.7 문자의 표현
+
+- ASCII 코드
+처음에는 7비트였으나, 현재는 8비트로 사용된다
+-> 256개의 문자 표현이 가능하다
+BCD(Binary Coded Decimal)
+-> 0에서 9까지 1자릿수를 4비트의 2진수로 표현
+
+- 유니코드(UNICODE): UTF-16 Encoding
+2의 16개의 문자표현 가능
+유니코드 앞 256개는 ACSII코드랑 일치
+한글, 가장 많이 사용하는 방법이 UTF-8이다

Computer architecture/컴퓨터 구조 목차.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# 컴퓨터 구조
+
+## 1. 컴퓨터 구조 개론
+  1.1) 컴퓨터 발전의 역사
+  1.2) 컴퓨터의 종류
+  1.4) 컴퓨터 구조 개괄
+
+
+## 2. 컴퓨터 내부의 데이터표현
+  2.3) 진법(numeral system)
+  2.4) 진법 변환(base conversion)
+    4.1) 정수 부분의 변환
+    4.2) 소수 부분의 변환
+  2.5) 정수의 표현
+    5.1) 부호 없는 정수(unsigned integer)
+    5.2) 부호 있는 정수(signed integer)
+    5.3) 부호와 절대값(sign and magnitude)
+    5.4) 2의 보수(two's complement)
+  2.6) 실수의 표현
+    6.1) 고정 소수점 표현(fixed-point representation)
+    6.2) 부동 소수점 표현(floating-point representation)
+    6.3) 초과표현(excess representation)
+    6.4) hidden bit
+    6.5) special values
+    6.6) IEEE Floating Point Standard
+  2.7) 문자의 표현
+
+
+## 3. 논리 회로 기초
+  3.1) 하드웨어 기본소자 발전
+  3.2) 논리 회로 기초
+    2.1) 기계어 프로그래밍
+    2.2) 기본 게이트
+  3.3) 논리회로의 표현방식
+    3.1) 반 가산기(half-adder)
+    3.2) 불 대수(Boolean Algebra)
+    3.3) 불 대수 규칙
+
+
+## 4. 조합 논리 회로
+  4.1) 논리 회로(AND-OR회로, SOP, POS)
+    1.1) 가산기(덧셈기, adder)
+    1.2) 감산기(밸셈기, subtractor)
+    1.3) 상태 비트 회로(status bits)
+  4.2) 논리식의 간소화(k-map)
+    2.1) 불 대수
+    2.2) 논리 회로 제작 순서
+    2.3) k-map 예제
+    2.4) Don't care 조건
+    2.5) Dual k-map
+    2.6) NAND 게이트
+  4.3) 디지털 부품
+    3.1) 작동 구동 신호(Enabling Lines)
+    3.2) 멀티플렉서(multiplexer) / 디-멀티플렉스(de-multiplexer)
+    3.3) 이진 디코더(binary decoder)
+
+
+## 5. 순서 논리 회로
+  5.1) 플립플랍(flip-flop)
+  5.2) stable(안정) / unstable(불안정)
+    2.1) SR latch
+    2.2) 클럭(clock)의 필요성
+  5.3) 다양한 플립플랍
+    3.1) SR 플립플랍
+    3.2) JK 플립플랍
+    3.3) D 플립플랍
+    3.4) T 플립플랍
+  5.4) 순서 논리 회로 제작(counter 회로)