2023년 제 24회 정보시스템 감리사 기출문제 풀이 - 시스템구조(96-100)

[이어서 시스템구조 기출문제 96-100문제를 풀어보겠습니다.]

 

문제 96

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.

 

출제의도

가상화는 하나의 물리적인 컴퓨터 자원을 여러 개의 가상 자원으로 나누어 사용하는 기술입니다. 이를 통해 하드웨어를 보다 효율적으로 활용하고, 운영체제와 응용 프로그램 간의 호환성 문제를 해결할 수 있습니다.

이 문제의 출제 의도는 가상화의 두 가지 주요 유형인 전가상화와 반가상화에 대한 이해를 검증하기 위한 것입니다.

 

각 문항에 대한 해설은 다음과 같습니다:

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

이 설명은 부정확합니다. 전가상화에서는 게스트 운영체제가 하드웨어에 직접 접근하지 않습니다. 대신 하이퍼바이저가 하드웨어 자원을 관리하고 분배합니다.

 

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

이 설명은 부정확합니다. 전가상화에서는 게스트 운영체제의 커널 코드를 변경할 필요가 없습니다. 하이퍼바이저가 하드웨어를 추상화하여 게스트 운영체제가 자신이 직접 하드웨어에 접근하는 것처럼 느끼게 합니다.

 

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

이 설명은 정확합니다. 반가상화에서는 게스트 운영체제의 커널을 수정해야 합니다. 이는 하이퍼바이저와 효율적으로 상호 작용하기 위함입니다. 젠(Xen) 서버는 반가상화를 사용하는 대표적인 예입니다.

 

④ 전가상화는 반가상화보다 성능이 우수하다. 전가상화는 하드웨어를 완전히 추상화하기 때문에 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 반면, 반가상화는 하드웨어에 더 가까운 수준에서 작동하기 때문에 일반적으로 더 높은 성능을 제공합니다.

 

따라서, 가장 적절한 설명은 ③번입니다.

이 문항은 가상화의 두 가지 주요 유형에 대한 이해를 검증하고 있습니다. 이해를 돕기 위해, 전가상화는 하드웨어를 완전히 추상화하여 게스트 운영체제가 자신이 직접 하드웨어에 접근하는 것처럼 느끼게 하는 반면, 반가상화는 게스트 운영체제의 커널을 수정하여 하이퍼바이저와 효율적으로 상호 작용하게 합니다.

 

이 두 가지 접근 방식은 각각의 장단점을 가지고 있습니다.

전가상화는 게스트 운영체제의 커널을 수정할 필요가 없지만, 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

반면, 반가상화는 더 높은 성능을 제공하지만, 게스트 운영체제의 커널을 수정해야 하는 단점이 있습니다.

이러한 차이점을 이해하는 것은 가상화 기술을 효과적으로 활용하는 데 중요합니다. 

 

문제 97

97. 다음 중 신경망 학습을 위한 활성함수로 가장 적절한 것은? ① RMSProp ② ReLU ③ SGD(Stochastic Gradient Descent) ④ Adam(Adaptive Moment Estimation)

 

출제의도

신경망 학습에서 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수입니다. 이는 비선형성을 도입하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 이 문제의 출제 의도는 신경망 학습에 사용되는 활성화 함수와 최적화 알고리즘을 구분하는 능력을 검증하기 위한 것입니다.

 

각 문항에 대한 해설은 다음과 같습니다:

① RMSProp

RMSProp은 최적화 알고리즘 중 하나로, 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 활성화 함수가 아닙니다.

② ReLU

ReLU(Rectified Linear Unit)는 활성화 함수 중 하나로, 신경망에서 널리 사용됩니다. 입력이 0보다 크면 입력을 그대로 반환하고, 그렇지 않으면 0을 반환합니다.

③ SGD(Stochastic Gradient Descent)

SGD는 최적화 알고리즘 중 하나로, 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 활성화 함수가 아닙니다.

④ Adam(Adaptive Moment Estimation)

Adam은 최적화 알고리즘 중 하나로, 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 활성화 함수가 아닙니다.

 

따라서, 가장 적절한 활성화 함수는 ②번 ReLU입니다.

이 문항은 활성화 함수와 최적화 알고리즘을 구분하는 능력을 검증하고 있습니다. 활성화 함수는 신경망의 뉴런에서 입력 신호를 출력 신호로 변환하는 역할을 하며, 최적화 알고리즘은 신경망의 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다.

이 두 가지는 신경망 학습에 있어서 중요한 요소이며, 이를 이해하는 것은 신경망을 효과적으로 설계하고 학습시키는 데 중요합니다.

 

문제 98

98. 다음 괄호 안에 들어갈 용어를 순서대로 나열한 것으로 가장 적절한 것은? ( ㄱ )는 자연어 문장 생성에 특화된 모델로, 트랜 스포머의 디코더 부분만 따로 떼어서 학습 모형으로 사용했다. 반면, ( ㄴ )는 트랜스포머의 인코드 부분을 떼어서 사용했다. 따라서, ( ㄱ )가 단방향 혹은 순방향으로의 셀프 어텐션만을 사용하는 것에 반해, ( ㄴ )는 양방향 셀프 어텐션을 모두 활용할수 있다.     ( ㄱ )        ( ㄴ ) ① BERT      GPT ② GPT        CBOW ③ CBOW    BERT ④ GPT        BERT

 

출제의도

자연어 처리 모델인 GPT와 BERT에 대한 이해에 대한 문제입니다. 

GPT(Generative Pretrained Transformer, GTP)는 주어진 문맥에서 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 학습되며, 이를 위해 트린스포머의 디코더 부분을 사용합니다.

BERT(Bidirectional Encoder Representitions from Transformers)는 주변 문맥을 고려하여 단어를 이해하는 방식으로 학습되며, 이를 위해 트랜스포머의 인코더 부분을 사용합니다

CBOW(Continuous Bag of Words)는 Word2Vec의 한 방법으로, 주변 단어들을 통해 중심 단어를 예측하는 방식으로 트랜스포머의 인코더나 디코더와는 직접적인 연관이 없습니다.

각 문항에 대한 해설은 다음과 같습니다:

① BERT GPT 이 선택지는 부정확합니다.

BERT는 양방향 셀프 어텐션을 사용하는 반면, GPT는 순방향 셀프 어텐션만을 사용합니다.

 

② GPT CBOW 이 선택지는 부정확합니다. GPT는 순방향 셀프 어텐션을 사용하는 모델이지만, CBOW는 트랜스포머 기반 모델이 아닙니다.

 

③ CBOW BERT 이 선택지는 부정확합니다.

CBOW는 트랜스포머 기반 모델이 아니며, BERT는 양방향 셀프 어텐션을 사용합니다.

 

④ GPT BERT 이 선택지는 정확합니다.

GPT는 순방향 셀프 어텐션만을 사용하는 반면, BERT는 양방향 셀프 어텐션을 사용합니다.

 

따라서, 가장 적절한 선택지는 ④번 GPT BERT입니다.

이 문항은 트랜스포머 기반의 두 가지 주요 자연어 처리 모델인 GPT와 BERT에 대한 이해를 검증하고 있습니다. GPT는 순방향 셀프 어텐션만을 사용하여 문장 생성에 특화되어 있으며, BERT는 양방향 셀프 어텐션을 사용하여 문맥을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 두 모델은 각각의 장점을 가지고 있으며, 이를 이해하는 것은 자연어 처리 분야에서 중요합니다. 

따라서, 가장 적절한 답은 4번입니다

 

부연설명

트랜스포머(Transformer)는 "Attention is ALL You Need"라는 논문에서 처음 소개된 모델로, 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)나 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 순차적인 구조를 가진 모델들을 대체하기 위해 제안되었습니다. 

 

트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention) 또는 트랜스포머 어텐션(transformer attention)이라는 메커니즘을 사용하여 문장 내의 단어들 사이의 관계를 학습합니다. 이 메커니즘은 입력 문장의 모든 단어들 사이의 상호 작용을 동시에 고려함으로써, 문자의 전체적인 문맥을 더 잘 이해하도록 돕습니다.

 

트랜스포머 모델은 크게 인코더(encoder) 부분과 디코더(decoder) 부분으로 구성되어 있는데, 인코더는 입력 문장을 벡터 형태로 변화하는 역할을 합니다. 이 과정에서 각 단어는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문장 내의 다른 단어들과의 관계를 반영한 벡터로 변환됩니다. 디코더는 인코더에서 생성된 벡터를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다. 이 과정에서도 셀프 어텐션 메커니즘이 사용되며, 추가적으로 인코더와 디코더 사이의 어텐션 메커니즘이 사용됩니다. 이를 통해 출력 문장의 각 단어가 입력 문장의 전체적인 문맥을 고려하여 생성될 수 있습니다.

 

이러한 특징들 덕분에 트랜스포머는 기계 번역, 텍스트 요약, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있고, 트랜스포머 구조는 GPT, BERT 등의 최신 자연어 처리 모델의 기반으로 사용되고 있습니다.

 

문제 99

99. 대규모 신경망을 학습시키는 데는 매우 많은 시간이 걸리며 데이터도 대량으로 필요하므로, 이런 경우 대량의 데이터로 미리 학습되어 공개된 모델을 이용하는 것이 효과적이다. 학습된 모델을 이용하여 새로운 모델을 학습시키는 것으로 가장 적절한 것은? ① 사전 학습 ② 전이 학습 ③ 지도 학습 ④ 강화 학습

 

출제의도

이 문제의 출제 의도는 대규모 신경망을 학습시키는데 필요한 방법론에 대해 이해를 테스트해보는 문제입니다.

각 문항에 대한 해설은 다음과 같습니다:

① 사전학습(Pretraining)은 모델을 특정 작업에 대해 미리 학습시키는 것을 말하는데, 이 방법은 모델이 처음부터 학습을 시작할 때, 무작위로 초기화된 가중치 대신, 특정 작업에 대해 이미 학습된 가중치를 사용하여 학습을 시작하게 합니다.

 

② 전이학습(Transfer Learning)은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 모델의 학습에 활용하는 방법을 말합니다. 이 방법은 새로운 모델의 학습 시간을 줄이고, 필요한 데이터의 양을 줄일 수 있으며, 학습된 모델이 가진 일반적인 지식을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

③ 지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터와 그에 상응하는 정답 레이블을 사용하여 모델을 학습시키는 방법을 말합니다. 이 방법은 모델이 입력 데이터와 레이블 사이의 관계를 학습하게 하여, 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있게 합니다.

 

④ 강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 방향으로 학습하는 방법을 말합니다. 이 방법은 에이전트가 수행한 행동에 따른 보상을 통해, 어떤 행동이 좋은 행동인지를 학습하게 합니다.

 

문제 100

100. 다음 중 TCP/IP 모델의 트랜스포트 계층 프로토 콜에서 사용하는 포트 번호(Port Number)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 소스 포트 번호는 일반적으로 32비트를 사용한다. ② 포트 번호는 프로세스 간의 전달(process-toprocess delivery)을 위해서 사용된다. ③ TCP에서 사용하는 포트 번호와 UDP에서 사용하는 포트 번호는 중복될 수 없다. ④ 소스 포트 번호는 클라이언트 프로그램에서 주로 사용하는 Well-known 포트 번호와 서버 프로 그램에서 주로 사용하는 동적 포트 번호 등이 있다.

 

출제의도

포트 번호는 TCP/IP 모델의 트랜스포트 계층에서 사용되며, 특정 프로세스가 네트워크를 통해 다른 프로세스와 통신할 수 있게 해주는 식별자입니다. 이는 프로세스 간의 전달을 가능하게 하며, TCP와 UDP 프로토콜에서 사용됩니다.

 

각 문항에 대한 해설은 다음과 같습니다:

① 소스 포트 번호는 일반적으로 32비트를 사용한다. 이 설명은 부정확합니다.

포트 번호는 일반적으로 16비트를 사용하며, 이는 0부터 65535까지의 값을 가질 수 있습니다.

 

② 포트 번호는 프로세스 간의 전달(process-toprocess delivery)을 위해서 사용된다. 이 설명은 정확합니다.

포트 번호는 특정 프로세스가 네트워크를 통해 다른 프로세스와 통신할 수 있게 해주는 식별자입니다.

 

③ TCP에서 사용하는 포트 번호와 UDP에서 사용하는 포트 번호는 중복될 수 없다. 이 설명은 부정확합니다.

TCP와 UDP는 독립적인 프로토콜이므로, 같은 포트 번호를 동시에 사용할 수 있습니다.

 

④ 소스 포트 번호는 클라이언트 프로그램에서 주로 사용하는 Well-known 포트 번호와 서버 프로 그램에서 주로 사용하는 동적 포트 번호 등이 있다. 이 설명은 부정확합니다.

소스 포트 번호는 일반적으로 동적 포트 번호를 사용하며, Well-known 포트 번호는 서버 프로그램에서 사용됩니다.

 

따라서, 가장 적절한 설명은 ②번입니다.

이 문항은 포트 번호의 역할과 사용 방법에 대한 이해를 검증하고 있습니다. 포트 번호는 특정 프로세스가 네트워크를 통해 다른 프로세스와 통신할 수 있게 해주는 식별자이며, TCP와 UDP 프로토콜에서 사용됩니다. 이를 이해하는 것은 네트워크 통신을 이해하는 데 중요합니다.

 

[여기까지 시스템 구조 과목에 대해서 풀어보았습니다. 읽어주셔서 감사드립니다. 다음에 이어지는 과목은 보안 과목을 풀어보겠습니다.]