HyeM

#1. 문제 문제는 다음과 같다. 프로그램을 실행하면 다음과 같이 메시지 창이 뜨고, 확인버튼을 누르면 cd-rom이 아니라는 창이 뜨고 프로그램은 종료된다. 아마 cd-rom으로 인식되도록 해야 풀리는 문제로 보인다. #2. 문제 풀이 첫번째 화면을 살펴보자. 1) 디버거로 실행하면 보이는 첫 화면이다. API함수들 이름이 보이는 것을 확인가능하다. 또한, 메시지 창에서 봤던 문자들도 보이고, ' YEAH! I really think that your HD is a CD-ROM!' 이라는 문구도 보인다. 왠지 쉽게 풀릴 가능성이 있어보인다. F7과 F8로 코드들을 실행해보며 흐름을 살펴보자. 2) call 코드를 보니 매개변수 4개를 스택에 역순으로 저장하고, MessageBoxA api함수를 호출하는..

#1. Stack # 스택 : 함수 호출과 관련된 지역변수와 매개변수가 저장되는 영역으로 , FILO(First In Last Out)구조이다. *FILO(First In Last Out) : 먼저 들어간 것(push)이 나중에 나온다.(pop) // 스택은 이와 달리 FIFO(First In First Out) # 프로세스에서 스택 메모리의 역할 1. 함수 내의 지역변수 임시저장 2. 함수 호출시 파라미터 전달 (매개변수 저장) 3. 복귀 주소(return address) 저장 # 스택의 특징 "스택은 거꾸로 자란다." : 높은 주소에서 낮은 주소로 스택이 자란다. 프로세스에서 일반적으로 ESP(스택포인터)는 초기값으로 스택의 아래쪽(높은 주소)에 가깝다. Push 명령어로 스택이 쌓이면 ESP는 st..

#1. Register - 레지스터 : CPU 내부에 존재하는 저장공간으로, 고속으로 데이터를 처리할 수 있다. IA-32 레지스터에는 Basic program execution register, x87 FPU registers, Control registers, Memory management registers 등 종류가 다양한데, 그 중 가장 기초적인 Basic program execution 레지스터에 대해 알아본다. #2. Basic program execution register 종류 1. 범용(General) 레지스터 (32bit -8개) 2. 세그먼트(Segment) 레지스터 (16bit -6개) 3. 플래그(Flag) 레지스터 (32bit -1개) 4. 인스트럭션(Instruction) 포..

참고 책 : 엔지니어를 위한 블록체인 프로그래밍 Chapter 4 _거래 01. 거래의 생애 주기 거래 과정 : 생성 -> 서명 -> 전파 -> 블록 내 저장 전파는 P2P 노드라 인접 노드에만 전파한다. 거래 전달받은 노드는 거래가 특정 조건을 만족하는 검증한 다음, -> 조건 만족시 거래 전달한 노드에게 성공메시지를 보내고 다른 노드에도 전파한다. -> 만약 조건을 만족하지 못하면, 거래를 전달한 노드에게 파기 메시지를 보내고 다른 노드에는 전파하지 않는다. 예) 상황. B가 A에게 송금하는 거래가 전파되는 과정 B는 A에게 1BTC를 송금하는 내용의 거래를 생성하고, 전자지갑 속 비밀키로 거래에 서명한다. 밥은 이 거래를 인접한 노드에 전파한다. 거래를 전달받은 노드가 거래를 검증한다. 거래를 전달..

참고 책 : 엔지니어를 위한 블록체인 프로그래밍 아래 책 이미지 사용함. Chapter 1 _ About 블록체인 01.블록체인 : 공개된 Network에서, 네트워크에 참가한 사람들에 의해 분산형 합의 구성 & 투명성 거래 구현하는 기술 02. 비트코인 1) 블록체인 기술을 이용하여 구현한 특정 네트워크 (비트코인, 이더리움 등등) 2) 특정 네트워크에서 유통되는 통화(이더리움에서는 '이더') 03. 비트코인 네트워크 : 사토시 나카모토 라고 밝힌 사람이 쓴 논문으로 기반으로 구현됨. 깃허브에서 오픈소스 - 목적 : 가상통화인 비트코인 송금 - 개방적인 네트워크(퍼블릭 블록체인) 프라이빗 블록체인(컨소시엄 블록체인) ex. 하이퍼레저 페브릭 04. 이더리움 (블록체인 네트워크) - 목적 : '스마트 계..

01. 마르코프 체인과 LSTM/RNN 이번 챕터에서는 문장 자동 생성을 하는 것이 목표이다. 마르코프체인과 LSTM/RNN은 서로 다른 방식의 문장 생성 방식이다. 마르코프체인 : 확률을 기반으로 문장을 이어 붙임 LSTM/RNN : 머신러닝으로 다음에 위치한 문장 예측하여 문장 생성. 02. 마르코프 체인 마르코프체인 (워드 샐러드) : 확률을 기반으로 하는 방법 -> 마르코프체인을 이용하면 기존 문장을 기반으로 문장을 자동으로 생성가능함. # 마르코프 성질이란 ? - 의미 : 과거의 상태를 무시하고, 현재의 상태만을 기반으로 다음 상태를 선택하는 것 - 표현 : 현재 상태 : qi 다음상태 : qj 다음상태로 이동할 확률 : P(qj | qi ) #현재상태와 다음상태만을 기준으로 결정됨. # 마르코..

01. 문장의 유사도 분석 어떤 두 문장(또는 단어)이 비슷한지, 서로 관련있는 문장인지 분석해본다. 방법 : 레벤슈타인 거리 계산, n-gram 사용 02. 레벤슈타인 거리 레벤슈타인 거리 (편집거리): 두 개의 문자열이 어느 정도 다른지 나타내는 것 예시_ "가나다라"와 "가마바라"는 얼마나 유사할까? -> "가나다라"를 가마바라"로 편집할 때 몇 번의 문자열 조작이 필요할지로 단어의 거리를 구한다. 횟수 편집 조작 결과 0 - 가나다라 1 "나"를 "마"로 변환 가마다라 2 "다"를 "바"로 변환 가마바라 문자열 조작을 나타낸 표에 따라, 문자열을 조작하기 위해선 2번의 조작이 필요하다. => 편집비용(조작횟수)는 2이고, 2는 레벤슈타인 거리이다. [실습1]_ 파이썬으로 레벤슈타인 거리를 계산하는..

지난주에는 베이스정리로 텍스트를 분류해보았다. 이번주는 MLP를 이용하여 텍스트를 분류해보자. 01. MLP란 무엇인가? MLP(다충 퍼셉트론): 입력층과 출력층 상에 각각 전체 결합하는 은닉층을 넣은 뉴럴 네트워크 가장 기본적이 인공신경망 구조이고, 하나의 입력층과 출력층, 그리고 하나 이상의 은닉층으로 구성된다. input layer(입력층), hidden layer(은닉층), output layer(출력층) 있고, 각 층의 뉴런의 개수에는 제약이 없다. (다음 그림에서 뉴런은 원으로 표현됨) MLP는 이 글의 아래의 에서 자세히 다루어 보겠다. 머신러닝 프레임워크는 글을 그대로 입력할 수 없기 때문에, 텍스트 데이터를 숫자로 변환해야 한다. 근데 텍스트 데이터는 길이가 다르므로 고정된 길이의 벡터로..