# DeepDive 지식 : 2장

## 1. CPU에 대해 자세히 알아보자

CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)는 컴퓨터에서 데이터를 처리하는 핵심 장치로, **기억, 해석, 연산, 제어**라는 네 가지 주요 기능을 수행해.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FSywiipUTOfrzJADvIjeP%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=446ae8d5-46b5-4e67-8022-de295acb0c30" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **1) CPU의 구성 요소**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FhuXTYk81BJidz0ERYRqc%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a8ec9a1d-ed0b-44b7-a666-18ffa12ae200" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **코어(Core) ⇒ 프로세서라고도 불렸음**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FWMavfBuiSGCZ6Rihdvkd%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0df9cf7e-3e33-4a64-b446-7bcc33366e17" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* CPU 내부에서 **연산을 수행하는 핵심 단위**야.
* `싱글코어(single-core)`는 한 번에 하나의 작업만 가능하지만, **멀티코어(multi-core)**&#xB294; 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어.
* 코어 수가 많을수록 **병렬 연산 성능**이 향상돼.



2. **쓰레드(Thread)**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FN0Id0dximMdGqTTZzTBu%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=1a4ffa29-04e1-4022-9dcb-6f030d8070e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 코어는 물리적인 개념이지만, **쓰레드는 논리적인 개념**이야.
* **하이퍼쓰레딩(Hyper-Threading)** 기술을 사용하면 하나의 코어를 논리적으로 나누어 **한 코어에서 두 개의 작업을 동시에 수행할 수 있어.**
* 예를 들어, **쿼드코어(4코어) CPU에서 하이퍼쓰레딩이 적용되면 8개의 쓰레드가 실행 가능해.**



3. **클럭 속도(Clock Speed)**

* CPU가 **1초에 처리할 수 있는 연산 수**를 나타내며, 단위는 GHz(기가헤르츠)를 사용해.
* 클럭 속도가 높을수록 **연산 속도가 빠르지만, 발열과 전력 소모가 증가**해.
* **오버클럭(Overclock)**: 기본 클럭보다 높은 속도로 동작하도록 설정하는 것.



4. **캐시 메모리(Cache Memory)**

* CPU와 RAM 사이의 속도 차이를 줄이기 위해 **자주 사용하는 데이터를 빠르게 저장하는 고속 메모리**야.
* **L1 캐시**: 코어 내부에 위치하며 가장 빠르지만 용량이 작아.
* **L2 캐시**: L1보다 속도는 느리지만, 더 많은 데이터를 저장 가능해.
* **L3 캐시**: 여러 코어가 공유하는 캐시로, L1·L2보다 크지만 속도는 다소 낮아.



<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FaEACZhfVEGiJhGGT5Z8V%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=8254993e-726a-4302-9eb5-96af14f5b617" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **2) CPU의 종류와 차이점**

1. **CPU vs. 프로세서(Processor)**
   * 프로세서(Processor)는 **명령어를 처리하는 모든 장치**를 의미하는 포괄적인 용어야.
   * CPU는 일반적으로 프로세서의 대표적인 형태지만, 보조 프로세서(Coprocessor)나 GPU(Graphics Processing Unit)도 프로세서의 일종이야.
2. **CPU vs. MPU vs. MCU**
   * **MPU(Microprocessor Unit)**: 일반적인 컴퓨터와 워크스테이션에서 사용하는 CPU.
   * **MCU(Microcontroller Unit)**: 작은 용량의 메모리와 입출력 장치를 단일 칩에 내장한 프로세서로, **아두이노(Arduino) 같은 임베디드 시스템에 사용**돼.

#### **3) CPU의 발전 과정과 한계**

1. **Power Wall 문제**
   * CPU의 성능을 높이기 위해 클럭 속도를 증가시키면 **발열 문제와 전력 소모 증가**가 발생해.
   * 이 문제를 해결하기 위해 **멀티코어 구조**가 등장했어.
2. **Memory Wall 문제**
   * CPU의 연산 속도(GHz)와 RAM의 속도(MHz) 차이로 인해 `병목 현상(Bottleneck)`이 발생해.
   * 이를 해결하기 위해 **캐시 메모리(Cache Memory) 구조**가 발전했어.



### 3) 코어와 스레드

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FGu5OPg0UuAnBhWPQsUkF%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=30d80163-9bc1-4594-b63c-792f44295e98" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **코어는 물리적인 개념이지만, 쓰레드는 논리적인 개념이라는 뜻**

{% hint style="info" %}
\*`코어(Core)`는 실제 하드웨어적인 요소"이고, `"쓰레드(Thread)`는 소프트웨어적인 개념"
{% endhint %}

#### **1. 코어(Core)란?**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FkxWTcYWfKzOyTH3QLw23%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=74ae0b14-b140-429c-ae10-e8aa7df95a02" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **CPU(중앙 처리 장치, Central Processing Unit)의 물리적인 연산 장치**야.
* 한 개의 코어는 **한 번에 하나의 연산을 수행**할 수 있어.
* 최신 CPU는 여러 개의 코어를 포함하고 있으며, 이를 **멀티코어(Multi-Core) 프로세서**라고 불러.
* **예:** 듀얼코어(2개), 쿼드코어(4개), 헥사코어(6개), 옥타코어(8개) 등.

✅ **즉, 코어는 CPU 안에서 실제로 연산을 수행하는 물리적인 장치야.**\
✅ **코어의 개수가 많을수록 동시에 실행할 수 있는 연산량이 증가해.**

#### **2. 쓰레드(Thread)란?**

> 작업관리자 프로세서에서 내 스레드의 개수 확인할 수 있음

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FUQ51XB71adJFYDMo5aJ8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d3fb376a-b278-40cd-8e73-b8cb3833c890" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **프로그램이 실행될 때 CPU에서 실행되는 최소 단위**를 의미해.
* 쓰레드는 실제 연산을 수행하는 코어에서 실행되지만, **하드웨어적으로 존재하는 게 아니라 소프트웨어적으로 관리되는 논리적인 개념이야**.
* CPU는 여러 개의 쓰레드를 빠르게 전환하면서 실행하는데, 이 방식이 `멀티스레딩(Multithreading)`이야.
* 한 코어가 여러 개의 쓰레드를 처리할 수 있는 기술을 `하이퍼스레딩(Hyper-Threading, HT)`이라고 해(Intel에서 개발).

✅ **즉, 쓰레드는 코어 위에서 실행되는 "작업 단위"이며, 물리적인 것이 아니라 소프트웨어적인 개념이야.**\
✅ **멀티스레딩을 활용하면 하나의 코어에서도 여러 개의 작업을 동시에 실행하는 것처럼 보일 수 있어.**

#### **3. 코어와 쓰레드의 차이**

| 구분      | 코어(Core)                  | 쓰레드(Thread)                    |
| ------- | ------------------------- | ------------------------------ |
| 개념      | 하드웨어적인 연산 장치              | 소프트웨어적인 실행 단위                  |
| 역할      | 실제 연산을 수행                 | 연산을 위한 작업 단위                   |
| 수 증가 효과 | 물리적으로 동시에 실행할 수 있는 작업이 증가 | 코어가 많아야 실질적인 성능 향상 가능          |
| 멀티스레딩   | 한 번에 여러 개의 코어가 병렬로 작업 가능  | 코어당 여러 개의 쓰레드 실행 가능(논리적 병렬 처리) |

#### **4. 예제: 듀얼코어 & 4스레드 vs 쿼드코어 & 4스레드**

**(1) 듀얼코어(2코어) + 하이퍼스레딩(2코어 x 2스레드 = 4스레드)**

* 코어가 2개이므로 물리적으로 한 번에 2개의 연산이 가능.
* 하지만 하이퍼스레딩으로 4개의 쓰레드를 처리할 수 있음.
* 실제로는 2개의 코어가 **4개의 작업을 빠르게 전환하며 실행**(완전한 병렬 처리는 아님).

**(2) 쿼드코어(4코어) + 싱글스레드(4코어 x 1스레드 = 4스레드)**

* 코어가 4개이므로 **4개의 연산을 동시에 실행 가능**.
* 하지만 쓰레드가 1개씩만 할당되므로 **하이퍼스레딩이 없는 상태**.

> 💡 **정리하면:**

* **코어 개수가 많을수록 성능이 더 좋아짐(병렬 처리 가능)**.
* **쓰레드는 코어를 효율적으로 활용하는 방법일 뿐, 실제 연산 능력을 직접 증가시키지는 않음**.

#### **5. 결론**

* **"코어는 물리적인 개념"** → 실제로 연산을 수행하는 CPU 내부의 연산 장치.
* **"쓰레드는 논리적인 개념"** → 하나의 코어에서 여러 개의 작업을 실행하는 방식.
* 멀티코어 CPU는 여러 개의 코어를 통해 실제 성능을 높이고, 멀티스레딩 기술을 통해 **코어를 더 효율적으로 활용할 수 있음**.

{% hint style="danger" %}
즉, **코어는 실제 연산을 담당하는 물리적 장치이며, 쓰레드는 소프트웨어적으로 CPU를 활용하는 방식**
{% endhint %}

### 4) 하드웨어적 스레드 vs 소프트웨어적 스레드

> 하드웨어 내 스레드 논리적 코어는 8개인데 위  사진상에 스레드는 어떻게 3951개가 될까?

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FEyqxWZW89lsT7f7jY3Kn%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=53bd6ea5-8153-49a7-b9e5-3cf07422b388" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**논리적 코어가 8개인데도 스레드 개수가 3951개가 되는 이유**는 **운영체제에서 관리하는 소프트웨어적인 스레드와 하드웨어적인 스레드가 다르기 때문이야.**

#### **1. 하드웨어적 스레드 vs 소프트웨어적 스레드**

* **하드웨어적 스레드:** CPU가 동시에 실행할 수 있는 **물리적인 연산 단위** (논리 코어, 하이퍼스레딩 포함)
* **소프트웨어적 스레드:** 하나의 프로그램(`프로세스`) 내에서 실행되는 여러 개의 **작업 단위(스레드)**

> 즉,  "3951개 스레드"는 소프트웨어적인 개념이고, CPU의 "논리 프로세서 8개"는 하드웨어적인 개념이야.

#### **2. 논리적 코어(하드웨어 스레드)와 소프트웨어 스레드의 차이**

* 네 CPU는 **코어가 4개**이지만, **하이퍼스레딩(Hyper-Threading) 기술**이 적용되어 있어.
  * 따라서 하나의 물리 코어가 **2개의 논리적 코어(스레드)를 처리할 수 있음.**
  * 그래서 \*\*4코어 × 2 = 8개의 논리적 코어(하드웨어 스레드)\*\*를 가지게 됨.
  * 이 값이 `논리 프로세서: 8`로 표시됨.

그러나 **운영체제(OS)는 이 8개의 하드웨어 스레드에서 수천 개의 소프트웨어 스레드를 관리할 수 있어.**

#### **3. 소프트웨어 스레드는 왜 이렇게 많을까?**

💡 **운영체제와 프로그램이 많은 스레드를 생성하기 때문!**\
운영체제는 CPU의 코어 개수보다 훨씬 많은 **소프트웨어 스레드**를 만들어서 실행할 수 있어.

* 예를 들어, 크롬(Chrome) 브라우저는 **각 탭과 확장 프로그램을 개별 스레드**로 실행함.
* 게임, IDE(예: VSCode, Cursor) 같은 프로그램도 여러 개의 스레드를 사용해 **백그라운드 작업, UI 업데이트, 연산 작업** 등을 처리함.
* 백그라운드에서 실행되는 **Windows 서비스**들도 많은 스레드를 사용함.

📌 **결과적으로, 하드웨어 스레드는 8개지만 소프트웨어적으로 실행되는 스레드는 3951개처럼 많아질 수 있음.**

* CPU는 스케줄링을 통해 **여러 개의 소프트웨어 스레드를 순차적으로 실행하면서 멀티태스킹을 처리함.**
* 하나의 논리적 코어(하드웨어 스레드)에서 **동시에 1개 스레드만 실행할 수 있지만, 빠르게 전환하면서 여러 개를 실행하는 것처럼 보이게 함.**

#### **📌 정리 (왜 논리 코어 8개인데 소프트웨어 스레드는 3951개인가?)**

| 개념                           | 의미                   | 현재 값    |
| ---------------------------- | -------------------- | ------- |
| **물리 코어(Physical Core)**     | 실제 CPU 내부의 연산 장치 개수  | `4개`    |
| **논리 코어(Logical Processor)** | 하이퍼스레딩으로 늘어난 연산 단위   | `8개`    |
| **소프트웨어 스레드**                | 프로그램들이 실행하는 개별 작업 단위 | `3951개` |

* 운영체제는 CPU의 논리적 코어(8개)보다 훨씬 많은 소프트웨어 스레드(3951개)를 실행할 수 있음.
* CPU는 동시에 8개의 스레드만 실행할 수 있지만, 빠르게 교체하며 멀티태스킹을 수행함.
* 결국, 논리적 코어는 8개지만, 운영체제는 3951개의 스레드를 관리하고 실행하는 것!&#x20;



### 5) 하이퍼스레딩이란?

하이퍼스레딩(Hyper-Threading, HT\*은  **인텔(Intel)**&#xC774; 개발한 기술로, <mark style="color:red;">하나의 물리적 코어(Physical Core)를 두 개의 논리적 코어(Logical Core)</mark>처럼 동작하게 만들어 **병렬 연산 성능을 향상**시키는 기술이야.

💡 **즉, 4코어 CPU라면 하이퍼스레딩을 사용하면 8개의 논리적 코어로 인식됨.**\
💡 **멀티스레드 환경에서 더 나은 성능을 제공하지만, 물리적 코어 개수가 늘어나는 건 아님!**

#### **1. 하이퍼스레딩이 동작하는 원리**

💡 **CPU 코어는 연산을 할 때 내부적으로 유휴 상태(Idle)가 생기는 경우가 많아.**\
**하이퍼스레딩 기술은 한 개의 물리적 코어에서 두 개의 스레드를 동시에 실행하여, 유휴 시간을 줄이고 성능을 높이는 방식이야.**

✔️ 일반적으로 CPU는 \*\*코어 내부의 자원(연산 장치, 캐시, 레지스터 등)\*\*을 활용해 프로그램을 실행해.\
✔️ 그런데, 특정 연산을 수행할 때 **코어의 일부 연산 장치가 쉬는 경우가 발생**해.\
✔️ **하이퍼스레딩은 이 쉬고 있는 자원에 다른 스레드의 작업을 배정하여, 최대한 활용하는 방식!**\
✔️ 이를 통해 **CPU 코어의 활용률을 높이고, 멀티스레드 성능을 향상**시킴.

📌 하지만 **물리적인 연산 성능이 2배가 되진 않아!**\
📌 단순히 **자원을 더 효율적으로 사용**하는 것뿐이야.

#### **2. 하이퍼스레딩의 효과 (장점 & 단점)**

**✅ 장점**

1. **멀티스레드 성능 향상**
   * 멀티태스킹이나 멀티스레드 기반의 프로그램(예: 게임, 영상 편집, 3D 렌더링 등)에서 성능이 향상됨.
   * 같은 코어 개수를 가진 CPU라도 **하이퍼스레딩이 적용된 모델이 멀티스레드 성능이 더 좋음.**
2. **CPU 활용률 증가**
   * 유휴 자원을 최소화하고, CPU의 연산 유닛을 더 효율적으로 활용함.
   * 싱글스레드 작업과 멀티스레드 작업을 섞어서 실행할 때 성능 저하를 방지함.
3. **비용 효율적**
   * 실제 물리적 코어를 더 추가하는 것보다 **전력 소비와 발열이 적고, 경제적으로 유리함.**

**❌ 단점**

1. **싱글스레드 성능 향상 없음**
   * 하이퍼스레딩은 **멀티스레드 환경에서만 성능 향상이 있음.**
   * 싱글스레드 성능(한 번에 하나의 작업을 실행하는 경우)에는 큰 영향을 주지 않음.
2. **성능 향상이 2배가 아님**
   * 같은 4코어 CPU라도 하이퍼스레딩이 적용된 경우 논리 코어가 8개로 보이지만, **실제 연산 성능이 2배 증가하는 건 아님.**
   * 대략적으로 **멀티스레드 성능이 20\~30% 정도 증가**한다고 보면 돼.
3. **전력 소모와 발열 증가**
   * 논리적으로 여러 개의 스레드를 실행하기 때문에 CPU의 **전력 사용량과 발열이 증가할 수 있음.**
   * 그래서 서버나 고성능 시스템에서는 발열 관리를 더 신경 써야 함.

#### **3. 하이퍼스레딩이 효과적인 경우**

✅ **멀티스레드를 지원하는 작업**

* 게임 (예: GTA V, 배틀필드 등 멀티코어 활용도가 높은 게임)
* 영상 편집 (예: Adobe Premiere, DaVinci Resolve)
* 3D 렌더링 (예: Blender, AutoCAD)
* 가상화 (예: VMware, VirtualBox)
* 소프트웨어 개발 (예: 대규모 프로젝트 빌드, Docker, Kubernetes 등)
* 데이터베이스 서버 (예: MySQL, PostgreSQL, Oracle DB)

🚫 **하이퍼스레딩이 별로 효과가 없는 경우**

* 웹 브라우징, 간단한 문서 작업, 가벼운 프로그램 실행 (싱글스레드 작업)
* 특정 게임(싱글스레드 의존도가 높은 게임)
* 매우 짧은 연산을 반복하는 작업

#### **4. 하이퍼스레딩 적용 여부 확인하는 방법**

{% hint style="warning" %}
💡 **CPU가 하이퍼스레딩을 지원하는지 확인하는 방법**
{% endhint %}

&#x20;1️⃣ **작업 관리자(Task Manager) → 성능(Performance) → CPU 확인**

* 논리 프로세서(Logical Processor) 개수가 물리 코어(Physical Core)보다 많으면 하이퍼스레딩 적용됨.
* 예: 4코어 8스레드 → 하이퍼스레딩 적용
* 예: 8코어 8스레드 → 하이퍼스레딩 미적용

2️⃣ **CPU-Z 같은 프로그램을 사용해서 확인**\
3️⃣ **인텔 공식 홈페이지에서 CPU 스펙 확인**

* 검색: "Intel i7-9700K Hyper-Threading 지원 여부"

#### **5. AMD CPU에는 하이퍼스레딩이 없을까?**

❌ AMD CPU는 "하이퍼스레딩"이라는 용어를 사용하지 않지만, **비슷한 기술인 SMT(Simultaneous Multi-Threading, 동시 멀티스레딩)를 사용함.**\
💡 하이퍼스레딩(HT) = **인텔(Intel) 기술**\
💡 SMT = **AMD 기술**

* 인텔의 HT나 AMD의 SMT는 기본적으로 **동일한 기능(한 코어에서 두 개의 논리적 스레드 실행)을 제공함.**
* 따라서 AMD CPU에서도 멀티스레드 성능을 개선할 수 있음.

#### **📌 정리 (하이퍼스레딩이란?)**

| 개념             | 설명                                                                         |
| -------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
| **하이퍼스레딩(HT)** | 인텔(Intel)이 개발한 기술로, 하나의 물리적 코어가 두 개의 논리적 코어처럼 동작하도록 만들어 멀티스레드 성능을 향상시키는 기술 |
| **어떻게 동작?**    | CPU 내부의 유휴 자원을 활용하여 한 개의 물리적 코어에서 두 개의 스레드를 실행                             |
| **장점**         | 멀티스레드 성능 향상, CPU 활용률 증가, 전력 대비 성능 개선                                       |
| **단점**         | 싱글스레드 성능에는 영향 없음, 2배 성능 향상은 아님, 발열과 전력 소모 증가                               |
| **적용 사례**      | 게임, 영상 편집, 3D 렌더링, 데이터베이스, 가상화, 소프트웨어 개발 등                                 |

✅ **하이퍼스레딩은 CPU의 물리적 성능을 높이는 게 아니라, 코어를 더 효율적으로 활용하는 기술**



### 6) 읽어보면 좋을 자료

* [코어와 스레드의 개념 및 갯수의 의미](https://m.blog.naver.com/kangyh5/223204656770)

***

## 2. CPU는 더 작아지면 효과가 많지 않을까?

> 일단, CPU가 작아지면 생산 방식에 한계가 와서 더 이상 효율적으로 제작할 수 없게 될 수 있다.

CPU가 작아진다는 것은 트랜지스터 크기가 줄어들고, 회로 간 거리가 가까워진다는 것을 의미한다. 이러한 변화는 여러 가지 이점을 제공하지만, 동시에 새로운 문제도 발생시킨다. 이를 **전기 신호와 잡음의 관점**에서 살펴보자.

***

### **1) CPU 소형화의 장점**

CPU의 크기가 작아지면서 트랜지스터 간 거리가 가까워지고, 반도체 제조 공정이 미세화되면 여러 가지 이점을 얻을 수 있다.

#### **1. 전기 신호 이동 거리 단축 → 전파 지연(Propagation Delay) 감소**

* CPU 내부에서 전기 신호가 이동하는 거리가 짧아지면 **신호 전달 속도가 빨라진다.**
* `전파 지연(propagation delay)`은 입력이 변화했을 때 출력이 변하기까지 걸리는 시간이다.
* 신호 전파 거리가 짧아질수록 연산 속도가 빨라지고, **CPU의 클럭 속도를 높일 수 있어 성능이 향상된다.**

#### **2. 소형 트랜지스터 → 더 적은 전력 소모**

* 트랜지스터 크기가 작아지면 동일한 연산을 수행하는 데 필요한 전력이 줄어든다.
* 전압을 낮출 수 있어 **발열 감소, 배터리 지속 시간 증가** 등의 장점이 생긴다.
* **낮은 전압에서도 동작 가능**하기 때문에 전력 효율성이 높아진다.

#### **3. 고밀도 집적 → 더 많은 연산 장치 배치 가능**

**1️⃣ 더 많은 트랜지스터 집적 가능**

* 트랜지스터 크기가 작아지면 **같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 배치할 수 있다.**
* 이는 **더 많은 연산을 동시에 수행할 수 있는 CPU 설계가 가능**하다는 것을 의미한다.

**2️⃣ 전력 소모 감소**

* 트랜지스터 크기가 작아지면 **전압을 낮출 수 있고, 결과적으로 전력 소모가 줄어든다.**
* 이는 **발열을 줄이고, 같은 전력으로 더 높은 성능을 낼 수 있도록 한다.**

**3️⃣ 속도 향상 (전파 지연 감소)**

* CPU 내부에서 **전압 차이(전기 신호)를 이용하여 데이터를 처리**한다.
* 트랜지스터 간 거리가 짧아지면 **전기 신호가 이동하는 거리도 줄어들어 지연 시간(Propagation Delay)이 감소**한다.
* 결과적으로 **CPU의 클럭 속도를 더 높일 수 있다.**
* 같은 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 배치할 수 있어 **병렬 연산 능력이 증가**한다.
* 예를 들어, **멀티코어 CPU**는 하나의 칩에 여러 개의 코어를 집적하는 방식으로 성능을 높인다.
* → **연산을 여러 개의 코어에서 동시에 수행하면 멀티태스킹 성능이 향상된다.**

### **2) CPU 소형화의 단점 - 전기 신호 및 잡음(Noise) 문제**

> CPU가 작아지는 것이 항상 장점만 있는 것은 아니다. **트랜지스터가 너무 작아지면 전기적 신호 간섭 및 잡음 문제가 발생**할 수 있다.

#### **1. 전파 지연과 신호 무결성 문제**

* 전기 신호는 CPU 내부에서 데이터를 전달하는 역할을 한다.
* 신호가 이동하는 거리가 짧아지면 \*\*전파 지연(Propagation Delay)\*\*이 감소하여 더 빠른 연산이 가능하다.
* 하지만 **트랜지스터 간 거리가 너무 짧아지면 신호 간섭이 발생**할 수 있다.

➡ **예시**

* 하나의 트랜지스터에서 발생한 신호가 너무 가까운 다른 트랜지스터로 전파되면, **원하지 않는 데이터 변형(Glitch)이나 오류**가 발생할 수 있다.

#### **2. 잡음(Noise)와 간섭 문제**

* CPU 내부의 트랜지스터가 서로 가까이 배치될수록, **잡음(Noise)과 간섭(Interference)이 커진다.**
* **전기 신호는 외부 잡음에 취약하며, 문턱값(Threshold Value)을 기준으로 0과 1을 판단**한다.

➡ **문제 발생**

* 신호가 변할 때, 너무 천천히 변화하면 **문턱값을 여러 번 넘나들면서 잘못된 출력(Glitch, 글리치)이 발생**할 수 있다.
* **트랜지스터 간 거리가 너무 짧으면 전기장이 서로 영향을 주어 신호가 왜곡될 수 있다.**
* → **이를 해결하기 위해 차동 신호(Differential Signaling) 같은 기술을 사용하지만, 근본적인 한계가 존재한다.**

➡ **결론**\
CPU가 작아질수록 **전기 신호 간섭이 증가**하고, **신호 무결성을 유지하기 어려워진다.**

#### **3. 누설 전류 증가 문제**

* 트랜지스터가 작아지면서 발생하는 또 다른 문제는 **누설 전류(Leakage Current) 증가**다.
* 반도체의 크기가 작아질수록 **트랜지스터 내부의 절연층이 얇아지면서 원하지 않는 전류가 흐를 가능성이 높아진다.**
* **이러한 누설 전류는 전력 소모를 증가시키고, CPU의 발열을 증가시켜 성능에 악영향을 미친다.**
* 이를 해결하기 위해 **FinFET(3D 트랜지스터) 기술이나, 새로운 반도체 물질**을 사용하고 있지만, **물리적 한계를 완전히 극복하기는 어렵다.**

#### **4. 클럭 속도의 한계**

* CPU의 클럭 속도는 **전파 지연**과 직접적인 연관이 있다.
* 트랜지스터 간 거리가 짧아지면 신호 이동 속도가 빨라지고, 더 높은 클럭 속도를 지원할 수 있다.
* 하지만 **전력 소모, 발열, 잡음 문제**로 인해 클럭 속도를 무한정 높일 수 없다.
* 현재 CPU는 **클럭 속도 대신 멀티코어, 병렬 처리, AI 가속기** 등을 활용하는 방향으로 발전하고 있다.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FBnDbn1yoB7GX8TjkbyGD%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=7fac5bdf-5680-40b9-9573-5dae23c6cdbf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **3) CPU 소형화의 한계점과 해결 방법**

#### **✅ 물리적 한계에 가까워지는 트랜지스터 크기**

* 현재 반도체 업계는 **2nm(나노미터) 이하 공정**을 연구하고 있지만, **물리적인 한계**가 존재한다.
* 트랜지스터 크기가 원자 수준(1nm 이하)으로 작아지면 **양자 터널링(Quantum Tunneling) 현상**이 발생하여 전자가 원하지 않는 곳으로 이동할 가능성이 커진다.
* **이로 인해 트랜지스터의 신뢰성이 낮아지고, 오류 발생 가능성이 증가한다.**

#### **✅ 대안 기술: 3D 스태킹(3D Stacking)과 칩렛(Chiplet) 구조**

* 트랜지스터 크기를 줄이는 대신 **3D 적층(3D stacking) 기술**을 사용하여 여러 개의 반도체 층을 쌓는 방식이 개발되고 있다.
* **AMD, 인텔 등의 최신 CPU는 칩렛(Chiplet) 기술**을 사용하여 여러 개의 작은 칩을 연결하는 방식으로 확장성을 높이고 있다.
* → **칩 크기를 무작정 줄이는 것이 아니라, 효율적으로 배치하는 방향으로 발전하고 있다.**

### **4) 결론 - CPU는 더 작아지는 것이 무조건 좋은가?**

* **✅ CPU 소형화는 성능 향상과 전력 효율을 높이는 데 큰 기여**하지만, **잡음과 발열 같은 문제를 해결해야 한다.**
* **❌ 트랜지스터 간 거리가 가까워지면서 전기 신호 간섭과 전파 지연 문제가 발생할 가능성이 높아짐.**
* **✅ 이를 해결하기 위해 차동 신호, 잡음 방지 기술, 3D 스태킹 같은 새로운 기술들이 도입되고 있음.**
* **💡 결국, CPU 소형화는 단순히 "작아지면 좋다"는 것이 아니라, 여러 가지 기술적 문제를 극복해야 하는 도전 과제가 함께 따른다.**

***

## 3. CPU와 CPU의 다이 차이가 뭘까?

CPU와 CPU 다이는 비슷한 개념이지만, 조금 다른 의미를 가지고 있어.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FchUAiHEj1qifhG2CGxk4%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=90b4f499-ae0a-488b-88a4-dc06ac42afec" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **1) CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치)란?**

* **컴퓨터의 두뇌** 역할을 하는 부품으로, 명령어를 해석하고 연산을 수행하는 장치야.
* 보통 **CPU 칩(Chip)** 또는 프로세서(Processor)라고도 불려.
* **외부적으로 볼 때 CPU는 하나의 패키지 형태로 구성**되어 있어.

#### **CPU 구성 요소**

1. **CPU 다이(Die)** → CPU 내부에서 실제로 연산이 이루어지는 핵심 부분
2. **IHS(Integrated Heat Spreader)** → 발열을 방출하는 금속 커버
3. **기판(Package Substrate)** → CPU 다이를 보호하고 메인보드와 연결

> 👉 **즉, 우리가 일반적으로 "CPU"라고 부르는 것은 CPU 다이뿐만 아니라, 발열을 방출하는 금속 커버(IHS)와 기판까지 포함된 전체 패키지를 의미해.**

### **2) CPU 다이(Die)란?**

* CPU 내부에서 **실제 연산이 이루어지는 실리콘 칩**이야.
* **트랜지스터, 코어(Core), 캐시 메모리(Cache), 메모리 컨트롤러, PCIe 컨트롤러 등**이 포함되어 있어.
* CPU의 연산 속도와 성능을 결정하는 **가장 중요한 부분**이야.

#### **CPU 다이의 특징**

1. **실리콘 웨이퍼(Silicon Wafer)에서 제조**됨.
2. **한 개의 다이 안에 여러 개의 코어가 포함**될 수 있음.
3. 다이 크기가 클수록 **더 많은 연산 유닛을 포함할 수 있지만, 발열과 전력 소모가 증가**함.

> **즉, CPU 다이는 CPU 내부에서 가장 핵심적인 역할을 하는 실리콘 칩이며, CPU 패키지 내부에 들어 있는 주요 부품이야.**

### **3) CPU vs. CPU 다이 비교**

| 구분        | CPU (중앙처리장치)               | CPU 다이 (Die)        |
| --------- | -------------------------- | ------------------- |
| **정의**    | 전체 프로세서 패키지                | 연산이 이루어지는 실리콘 칩     |
| **구성 요소** | CPU 다이 + IHS(히트 스프레더) + 기판 | 트랜지스터, 코어, 캐시 메모리 등 |
| **역할**    | 명령어 처리, 연산 수행              | 실제 연산이 이루어지는 핵심 부분  |
| **외형**    | 기판이 포함된 하나의 칩 형태           | 실리콘 웨이퍼에서 잘라낸 작은 칩  |
| **발열 관리** | 히트 스프레더(IHS)로 열을 방출        | 직접 냉각이 어려움          |

> **CPU는 완성된 프로세서 패키지를 의미하고, CPU 다이는 그 안에서 실제 연산을 수행하는 실리콘 칩이야!**

#### **📌 쉽게 비유하면?**

**💡 CPU는 자동차**이고, **💡 CPU 다이는 엔진**이야!

* 자동차(CPU)에는 엔진(CPU 다이)뿐만 아니라 여러 부품이 포함돼.
* 하지만 자동차의 핵심은 엔진이기 때문에, CPU의 핵심도 CPU 다이야.

### 4) CPU 다이(Die) 구조

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FMOH46w4sa06S3X2FQqhd%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=8bbb6e14-d2e7-432c-b70a-1a80d13e5fff" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **Core (코어)**: CPU에서 연산을 수행하는 핵심 유닛. 멀티코어 CPU에서는 여러 개의 코어가 존재.
* **Shared L3 Cache (공유 L3 캐시)**: 모든 코어가 공유하는 고속 메모리로, CPU와 RAM 간 속도 차이를 줄여줌.
* **Memory Controller (메모리 컨트롤러)**: CPU와 RAM 간 데이터를 주고받는 역할을 수행.
* **Queue (대기열, 큐)**: 연산이 필요한 명령어를 정리하고 각 코어에 배분하는 역할.
* **PCIe (Peripheral Component Interconnect Express)**: GPU, SSD 등 외부 장치와 데이터를 주고받는 인터페이스.
* **Misc IO (기타 입출력 장치)**: USB, 네트워크 등 다양한 입출력 장치와 연결되는 부분.

***

## 4. **아날로그 세계에서 디지털 컴퓨터를 만들려면?**

> 아날로그 세계에서 디지털 만들기가 cpu랑 무슨 관련이 있어서 전이 함수, 클리핑 이야기가 나오는 걸까? 컴퓨터 구조와 무슨 관계가 있는데?

컴퓨터는 기본적으로 **디지털 장치**야. 하지만 우리가 사는 현실 세계는 **아날로그적**이야.\
즉, 컴퓨터가 현실 데이터를 처리하려면 **아날로그 정보를 디지털로 변환**해야 해.

> &#x20;**이 과정에서 "전이 함수", "클리핑", "문턱값" 같은 개념이 중요하게 등장하는 거야!**

### **1) 아날로그 → 디지털 변환(ADC)과 CPU의 관계**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FKkGqvr3tlJsHrMSMm5sx%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b695dffe-cf09-4bad-a661-ec400f5ee4e1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="danger" %}
CPU는 0과 1의 **디지털 신호**만 처리할 수 있어.\
하지만 우리가 사용하는 데이터(소리, 이미지, 온도, 전압 등)는 **아날로그 신호**로 되어 있어.\
그래서 ADC(Analog to Digital Converter, 아날로그-디지털 변환기)가 필요해!
{% endhint %}

1. **ADC가 하는 일**
   * 마이크에서 입력된 소리는 **연속적인 아날로그 신호**야.
   * 이를 **디지털로 변환하려면 특정 구간마다 샘플링(값을 측정)해서 0과 1로 변환해야 해.**
   * 이때 \*\*전이 함수(Transfer Function)와 문턱값(Threshold)\*\*이 사용돼.
2. **전이 함수(Transfer Function)**
   * 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꿀 때, **어떤 입력이 어떤 출력으로 변환될지를 결정**해.
   * CPU는 **정확한 디지털 값만 받아들일 수 있기 때문에, 불필요한 데이터를 필터링하거나 보정해야 해.**
3. **클리핑(Clipping)과 왜곡(Distortion)**
   * ADC가 입력 신호를 **최대 허용 범위를 초과해서 샘플링하면 "클리핑"이 발생**해.
   * 클리핑이 발생하면 **CPU는 손상된 데이터(찌그러진 소리, 깨진 이미지 등)를 처리해야 함.**
   * 따라서 CPU가 데이터를 처리할 때 **정확한 신호를 받아야 하므로 ADC 과정이 매우 중요해!**

### **2) 컴퓨터 내부에서 전이 함수와 문턱값이 사용되는 예시**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FY7T4RDaJ493Zx8vDJ2bG%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5ffe6dd4-d566-49c0-a41a-1c77848f0788" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **오디오 & 이미지 처리**
   * 마이크에서 받아들인 **아날로그 소리를 디지털 신호로 변환할 때** 문턱값을 설정해서 **잡음을 제거하고 일정한 범위만 저장**해.
   * 디지털 카메라도 **빛의 강도를 전이 함수로 변환하여 이미지 데이터를 저장**해.
2. **CPU 내부에서의 신호 처리**
   * CPU 내부에서는 전기 신호를 0과 1로 변환해야 해.
   * 이때 **반도체 트랜지스터는 특정 전압 이상을 1, 이하를 0으로 인식하는 문턱값(Threshold)을 설정**해.
   * 전이 함수를 사용해 CPU 내부에서 전압이 변화할 때 **정확한 디지털 값(0 또는 1)으로 변환될 수 있도록 설계**돼.
3. **RAM(메모리) 동작 원리**
   * RAM에서도 **저장된 전압이 특정 문턱값을 넘으면 1, 넘지 않으면 0으로 판별**해.
   * 전이 함수는 메모리 셀에서 데이터 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 함.

### **3) 정리하자면?**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FP8CnX986lvfIv3tg5400%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e9e63306-e29c-4674-877e-fd187f1279ef" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **💡 왜 전이 함수와 클리핑이 CPU와 관련이 있을까?**

* 컴퓨터가 현실(아날로그) 데이터를 처리하려면 디지털 신호로 변환해야 함.
* ADC(아날로그-디지털 변환기)가 전이 함수를 이용해 데이터를 변환하고 CPU가 이를 처리함.
* CPU 내부에서도 전압을 디지털 신호로 변환하는 과정에서 전이 함수와 문턱값 개념이 사용됨.
* 클리핑이 발생하면 CPU가 손상된 데이터를 처리해야 하므로, 안정적인 변환이 중요함.

> &#x20;**즉, 전이 함수와 문턱값은 아날로그 데이터를 디지털화하고, CPU 내부에서 안정적인 데이터 처리를 가능하게 하는 핵심 개념이야!**

***

## 5. **전기 엔지니어링에서 2진법이 더 신뢰성이 높은 이유**

{% hint style="danger" %}
&#x20;**"컴퓨터는 전기로 동작하기 때문"이야.**
{% endhint %}

컴퓨터의 기본 단위는 전기 신호(Electric Signal)이고, 이 신호를 처리하는 방식이 2진법(Binary System)이야.\


> 즉, **컴퓨터는 전기의 ON/OFF 상태를 활용하여 데이터를 처리**하므로, **2진법이 가장 자연스럽고 신뢰성이 높은 방식**이야.

### **1) 컴퓨터는 전기로 움직인다 → 2진법이 유리하다**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FDXQdnQcZLAkMh852lEJt%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=631771fc-57eb-46cb-b0a1-88660362973f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="warning" %}
컴퓨터의 동작 원리를 살펴보면, **전압(Voltage)을 기반으로 정보를 표현**해.\
즉, **0V는 0, 특정 전압 이상(예: 5V)은 1**로 간주하는 방식이야.
{% endhint %}

1. **아날로그 신호(연속적인 값)보다 2진 신호(이산적인 값)가 안정적**
   * **아날로그 신호는 미세한 전압 변화에도 영향을 받음.**
   * 반면, **2진 신호는 문턱값(Threshold Value)만 넘으면 0과 1로 확실하게 구분됨.**
   * **잡음(Noise)이나 외부 간섭에 강한 신호 처리 가능!**
2. **반도체 트랜지스터(Transistor)는 ON/OFF 상태를 구분하는 데 최적화됨**
   * CPU 내부의 트랜지스터는 전기 신호를 스위치처럼 ON(1) 또는 OFF(0) 상태로 처리해.
   * **전압이 특정 값 이상이면 ON(1), 아니면 OFF(0)으로 동작**하는 방식이기 때문에 **2진법이 가장 효율적!**
3. **회로 설계가 간단해지고 신뢰성이 높아짐**
   * 10진법을 사용하면 **10개의 서로 다른 전압 구간을 구분해야 해서 신호 처리가 복잡해짐.**
   * 하지만 **2진법은 단순히 "전압이 기준 이상이면 1, 아니면 0"으로 판별하면 끝!**
   * 👉 **전기 회로에서 2진법을 사용하면 신호를 명확하게 구분할 수 있고, 회로 설계도 간단해져.**

### **2) 전기 신호는 불안정한데, 2진법이 신뢰성을 높이는 이유**

컴퓨터에서 사용하는 전기 신호는 외부 간섭(Noise)이나 열, 전자기장 영향으로 인해 완벽하게 일정하지 않아.\
하지만 **2진법을 사용하면, 이런 신호의 불안정성을 최소화할 수 있어.**

1. **문턱값(Threshold Value)을 사용해 신호를 안정적으로 구분 가능**
   * 10진법을 사용하면 신호가 미세하게 변할 때 **"이게 5인지 6인지"** 불명확할 수 있음.
   * 하지만 **2진법은 문턱값을 넘어가면 1, 안 넘으면 0이므로 판별이 명확함.**
   * 👉 **이 덕분에 노이즈가 있어도 데이터 처리가 안정적이야.**
2. **에러 검출과 수정이 쉬움**
   * 디지털 신호(2진법)는 **패리티 비트(Parity Bit), 에러 검출 코드 등을 활용해 데이터 오류를 쉽게 잡아낼 수 있어.**
   * 반면, 아날로그 신호는 **오차가 발생해도 이를 정정하기 어렵고, 데이터 손실이 심할 수 있음.**

👉 **즉, 전기 신호가 가진 한계를 극복하기 위해 2진법을 사용하면 신뢰성이 훨씬 높아지는 거야!**

### **3) 10진법을 하드웨어로 구현하면 안 되는 이유**

1. **10진법을 사용하려면 10가지 전압 구간을 구분해야 함**
   * 예를 들어, 0V부터 9V까지 각각 **0, 1, 2, ..., 9**로 구분해야 함.
   * **하지만 현실적으로 전압을 정확히 10단계로 나누는 것은 매우 어렵고, 신호 간섭이 발생할 가능성이 높아.**
2. **전압이 미세하게 변하면 값이 불확실해짐**
   * 예를 들어, 4.9V와 5.1V를 4와 5로 구분해야 하는데,
   * **노이즈가 조금만 껴도 4.9V가 5V로 오인되거나, 5.1V가 4V로 오인될 가능성이 커!**
   * **2진법을 사용하면 이런 불확실성을 없앨 수 있음.**
3. **하드웨어 회로가 너무 복잡해짐**
   * 2진법은 단순한 ON/OFF 방식이라 회로 설계가 쉬움.
   * 하지만 10진법을 쓰려면 **10단계의 전압을 구별하는 복잡한 회로가 필요**하고, 오류 발생 가능성도 커짐.
   * 👉 **결국, 2진법이 하드웨어 설계에서 훨씬 유리함!**

### **4) 결론: 컴퓨터는 전기로 동작하므로 2진법이 가장 적합하다!**

* &#x20;컴퓨터는 전기 신호로 데이터를 처리하므로, ON/OFF 상태를 구분하는 2진법이 가장 자연스럽고 안정적!
* 전기 신호의 불안정성을 극복하기 위해, 2진법을 사용하면 문턱값(Threshold)으로 확실한 구분이 가능!
* 10진법을 하드웨어로 구현하면 신호 판별이 어려워지고, 회로가 너무 복잡해짐.
* 2진법을 사용하면 회로 설계가 간단해지고, 신뢰성이 높은 컴퓨터를 만들 수 있음.

👉 **즉, 컴퓨터가 2진법을 사용하는 것은 "전기 신호의 특성과 하드웨어 효율성" 때문이야!**

***

## 6. 전기에 대해 배우는 이유는 뭘까? 전기와 컴퓨터 구조와 무슨 관련이 있을까?

컴퓨터는 **전기 신호를 활용하여 데이터를 처리하고 논리를 실행하는 기계**야.

> 즉, **전기 회로 없이 컴퓨터도 존재할 수 없어!** 그렇다면 **왜 전기 회로가 컴퓨터와 밀접하게 연결되는지** 살펴보자.

### **1) 컴퓨터의 기본 원리: 전기를 이용한 신호 처리**

컴퓨터는 **이진법(0과 1)을 기반으로 동작**하는데, 이는 `전기의 흐름(ON/OFF)`을 활용하는 방식과 같아.

* **전기가 흐르면 (ON) → 1**
* **전기가 흐르지 않으면 (OFF) → 0**

이 단순한 원리를 바탕으로 컴퓨터는 수많은 연산과 논리 처리를 수행해.

{% hint style="success" %}
즉, **컴퓨터는 전자 회로의 조합으로 만들어진 거대한 논리 연산 기계**라고 볼 수 있어!
{% endhint %}

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FZe9GH1Nuu841pHO6PkRI%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=8d7f149c-2f29-425b-8e53-1757b92ad5eb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **2) 논리 회로와 컴퓨터 연산**

컴퓨터가 연산을 수행하는 방식은 `논리 게이트(Logical Gate)`를 기반으로 해.\
논리 게이트는 **전기 스위치를 이용하여 특정 논리 연산을 수행**하는 장치야.

#### **논리 게이트의 역할**

* **AND 게이트** → 두 개의 입력이 모두 1일 때만 1 출력
* **OR 게이트** → 두 개의 입력 중 하나라도 1이면 1 출력
* **NOT 게이트** → 입력이 1이면 0, 0이면 1로 변환
* **XOR 게이트** → 두 입력이 서로 다를 때만 1 출력

이런 논리 회로들이 조합되면 **컴퓨터의 연산장치(CPU)가 동작하는 기본적인 구조가 완성돼.**

### **3) 전기 회로와 컴퓨터 구조의 연결**

컴퓨터 내부의 주요 부품들은 **전기 회로를 통해 동작**해.\
각 부품이 전기 회로와 어떤 관계가 있는지 살펴보자.

#### **🔹 CPU(중앙처리장치)와 전기 회로**

* CPU 내부에는 \*\*수십억 개의 트랜지스터(전기 스위치)\*\*가 존재.
* 트랜지스터가 **논리 게이트로 구성되어 연산을 수행.**
* 모든 계산은 **전기 신호(0과 1)를 기반으로 처리됨.**

> 📌 **즉, CPU는 전기 회로를 통해 논리 연산을 수행하는 핵심 부품이야!**

#### **🔹 메모리(RAM, 저장장치)와 전기 회로**

* RAM(주기억장치)과 SSD/HDD 같은 저장 장치도 **전기 신호를 기반으로 동작.**
* RAM은 **전기를 공급하는 동안만 데이터를 저장할 수 있는 휘발성 메모리**야.
* 반면, SSD는 **전기 신호로 데이터를 저장하는 NAND 플래시 메모리를 사용.**

> 📌 **즉, 컴퓨터의 기억장치도 전기 신호를 기반으로 데이터를 저장하고 읽어와!**

#### **🔹 시스템 버스(데이터 이동 경로)와 전기 회로**

* CPU와 메모리, 입출력 장치가 **전기 회로(버스)를 통해 데이터를 주고받음.**
* 마치 **도로(회로)를 따라 자동차(데이터)가 이동하는 것과 같은 원리.**
* 신호 속도가 빠를수록 **컴퓨터 연산 속도도 향상됨.**

> 📌 **즉, 전기 신호가 없으면 컴퓨터 부품 간 데이터 교환이 불가능해!**

### **4) 왜 2진법(0과 1)을 사용할까?**

컴퓨터가 10진법이 아니라 2진법(0과 1)을 사용하는 이유는 **전기 회로가 2진법을 구현하기 가장 효율적이기 때문**이야.

#### **전기 회로와 2진법의 관계**

* 10진법(0\~9)을 표현하려면 **10가지 상태를 정확하게 구별해야 함.**
* 하지만 **전기 회로에서는 단순한 ON(1) / OFF(0) 상태만 구별하면 됨.**
* 10진법을 사용하면 회로가 **복잡해지고 신뢰성이 낮아짐.**
* 반면, 2진법은 **전압의 높낮이(ON/OFF)만으로 구현 가능**해서 안정적임.

> 📌 **즉, 컴퓨터는 전기 신호를 쉽게 처리하기 위해 2진법을 사용하는 거야!**

### **5) 컴퓨터에서 전기 신호가 처리되는 과정**

컴퓨터가 전기 신호를 활용하여 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같아.

1️⃣ **전원이 공급되면 CPU가 실행됨.**\
2️⃣ **명령어(0과 1의 조합)가 RAM에서 CPU로 전달됨.**\
3️⃣ **CPU 내부의 논리 게이트(AND, OR 등)가 전기 신호를 조작하여 연산 수행.**\
4️⃣ **연산 결과를 다시 RAM 또는 저장장치로 전송.**\
5️⃣ **최종적으로 모니터, 스피커, 프린터 등 출력 장치로 결과 전달.**

📌 **즉, 컴퓨터의 모든 연산은 "전기 신호의 흐름"을 제어하는 방식으로 이루어져**

{% hint style="info" %}
CPU → 트랜지스터 → 논리 게이트 → 전기 신호 → 시스템 버스 → (메모리 / 저장 장치 / 입출력 장치)
{% endhint %}



### **📌 정리**

1. **컴퓨터는 전기 신호(0과 1)를 기반으로 동작하는 기계.**
2. **논리 게이트(AND, OR 등)는 트랜지스터로 구현되어 연산을 수행.**
3. **CPU, 메모리, 저장장치는 모두 전기 회로를 활용하여 데이터를 처리.**
4. **2진법(0과 1)을 사용하는 이유는 전기 회로에서 구현이 쉽고 신뢰성이 높기 때문.**
5. **전기 신호의 흐름을 조절하여 연산을 수행하는 것이 컴퓨터 구조의 핵심 원리.**

***

## 7. 그냥 신기했던 버그 어원 일화

실제로 미국 컴퓨터과학자 그레이스 호퍼Grace Hopper가 1947년 하버드 마크 2Harvard Mark II에 발생한 오류를 추적하다가 릴레이에 낀 나방을 발견하면서 **버그bug**라는 단어가 유명해졌다.



## 8. 좀 더 알아보고 싶은 부분 : cpu의 핵심 부품 트랜지스터

> 릴레이 ⇒ 진공관 ⇒ 트랜지스터

### **트랜지스터**와 현대 컴퓨터

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2F7s1kodMUiVxsksUv6R9O%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=8369f466-d27b-407b-a7eb-7fac77bae1d7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

컴퓨터의 발전 과정에서 트랜지스터는 핵심적인 역할을 하는 부품이야. 과거에는 **릴레이와 진공관**을 이용해 컴퓨터를 만들었지만, 크기가 크고 전력 소모가 많으며 발열이 심한 문제가 있었어. 트랜지스터의 등장은 <mark style="color:red;">컴퓨터 소형화와 성능 향상을 가능하게 만들었지.</mark>

***

### 1) 트랜지스터란?

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FXmBQVXPoh6xM2D1z8aGd%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=57c44c90-bb96-47da-90f5-234b8c242a98" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 트랜지스터(Transistor)는 전송 저항(Transfer Resistor)이라는 단어에서 유래한 전자 부품이야.
* 전류의 흐름을 조절하는 **스위치 역할**을 하며, `반도체(Semiconductor)`라는 특별한 물질을 이용해 만들어져.
* 컴퓨터는 0과 1의 이진법으로 동작하는데, 트랜지스터는 **전류를 켜고 끄는(ON/OFF) 방식**으로 이진 연산을 수행할 수 있어.

### 2) 트랜지스터의 주요 특징

1. **반도체를 이용한 동작**
   * 트랜지스터는 **도체(전기가 잘 흐르는 물질)**&#xC640; **부도체(전기가 안 흐르는 물질)** 사이의 특성을 가진 반도체로 만들어져 있어.
   * 전압을 가하면 전류가 흐르고, 전압이 없으면 전류가 차단되는 원리를 이용해 전자 회로에서 ON/OFF 스위치로 활용돼.
2. **소형화 가능**
   * 트랜지스터는 **매우 작게 제작할 수 있어서** 컴퓨터의 성능을 높이면서도 크기를 줄일 수 있어.
   * 현재의 CPU에는 **수십억 개의 트랜지스터**가 집적되어 있어.
3. **전력 소모와 발열 문제**
   * 트랜지스터는 전력을 소모하면서 열을 발생시키기 때문에, **발열을 줄이는 기술**이 중요해.
   * 특히, 트랜지스터가 많아질수록 열이 심해지므로 **냉각 기술과 저전력 설계**가 필수적이야.

### 3) 트랜지스터의 구조와 유형

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FeHV2wukYBlx8SJmHHNQI%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d18e8ab1-f210-4fa3-8764-855d45b06fd7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FUHol5eKf8CYETmDJBfD1%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=524df3d7-a544-442e-80d9-c2f06c181b23" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1.  **쌍극 접합 트랜지스터(BJT, Bipolar Junction Transistor)**

    <figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FiWh52P0I6bfLk4eFLOkl%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=36d0ee93-b0a3-45a6-a814-653a066b734d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

    * **NPN형과 PNP형**이 있으며, 전류의 흐름을 제어하는 방식이 달라.
    * 컬렉터(Collector), 베이스(Base), 이미터(Emitter)라는 세 개의 단자로 구성돼.
    * 베이스(Base)에 전압을 가하면 컬렉터에서 이미터로 전류가 흐르게 돼.
    * **릴레이나 진공관을 대체하면서 초기 컴퓨터에 사용됨.**


2. **전계 효과 트랜지스터(FET, Field Effect Transistor)**

> FET(Field Effect Transistor)는 전계효과 트랜지스터 또는 장효과 트랜지스터로, **전기장을 이용해 전류의 흐름을 제어하는 반도체 트랜지스터**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FI3tKBx20AaYogbkj4Hw7%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b44db80a-e145-4f4e-b5df-275104647aac" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **MOSFET(Metal-Oxide Semiconductor Field Effect Transistor)**&#xC774; 가장 대표적인 FET야.
* **게이트(Gate), 드레인(Drain), 소스(Source)**&#xB77C;는 세 개의 단자로 구성돼.
  * 게이트(Gate)에 전압을 가하면 전류의 흐름을 조절할 수 있어.
  * 게이트 전극에 전압을 걸어 채널의 전기장을 형성하여 전자 또는 양공이 흐르는 관문을 만든다.
  * 게이트와 소스 간의 전압에 의해 발생하는 정전계로 소스와 드레인 사이의 전류를 제어할 수 있어.&#x20;
* **전력 소모가 적고 빠르기 때문에 현대 컴퓨터에서 가장 널리 사용돼.**
* 단일 캐리어 방식으로 작동하기 때문에 `단극 트랜지스터`라고도 한다.
  * 단일 캐리어 방식이란 **전류를 운반하는 주요 캐리어(Charge Carrier, 전하 운반자)가 하나만 존재하는 방식**을 의미
* 접합형 트랜지스터에 비해 동작 속도는 느리지만 고밀도 집적에 유리한 구조를 갖고 있다.
* 컴퓨터의 기억 소자로 사용되는 램을 만드는 데 주로 사용

### 4) NPN형과 PNP형의 차이

> 트랜지스터는 **NPN형과 PNP형**으로 나뉘는데, 이 둘의 가장 큰 차이는 **전류의 흐름 방향과 동작 방식**이야.

**✅ NPN형 트랜지스터**

* **구성**: **N(음극) - P(양극) - N(음극)**
* **동작 원리**:
  * 베이스(Base)에 **전류를 흐르게 하면** 컬렉터(Collector)에서 이미터(Emitter)로 **전류가 흐름**.
  * 즉, 베이스에 전압(양극, +)을 걸어야 작동하는 방식이야.
  * 전자가 주된 이동 입자(majority carrier)로 작용함.
* **특징**:
  * **ON 상태**: 베이스에 전압을 인가하면 컬렉터 → 이미터 방향으로 전류가 흐름.
  * **OFF 상태**: 베이스에 전압이 없으면 전류가 흐르지 않음.
  * 일반적으로 **더 빠르고 효율적**이어서 대부분의 회로에서 많이 사용됨.

**✅ PNP형 트랜지스터**

* **구성**: **P(양극) - N(음극) - P(양극)**
* **동작 원리**:
  * 베이스(Base)에 **전류가 빠져나가면** 컬렉터에서 이미터로 **전류가 흐름**.
  * 즉, 베이스에 \*\*전압(음극, -)\*\*을 걸어야 작동하는 방식이야.
  * 정공(Hole)이 주된 이동 입자로 작용함.
* **특징**:
  * **ON 상태**: 베이스에서 전류가 빠져나가면 컬렉터 → 이미터 방향으로 전류가 흐름.
  * **OFF 상태**: 베이스에서 전류가 빠져나가지 않으면 전류가 흐르지 않음.
  * **NPN보다 속도가 느리고 효율이 떨어지지만**, 일부 아날로그 회로나 전력 회로에서는 여전히 사용됨.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FH63z7qTZxQPH4m3mVSVy%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b1b80d11-5338-4c6e-acc7-0d372c86ae39" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **NPN형**: 화살표가 **밖으로 나가는 방향** → 전류가 **컬렉터 → 이미터로 흐름**.
* **PNP형**: 화살표가 **안으로 들어가는 방향** → 전류가 **이미터 → 컬렉터로 흐름**.



**트랜지스터의 실제 구조**

트랜지스터는 실리콘(Si) 같은 **반도체 재료**를 사용해 제작되며, 내부적으로 **다층 구조**를 가지고 있어.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2Fe2TjZODj2SxEpUPtrOQv%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=fd7fc80d-c0aa-47e6-9aa4-2a869c509c51" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**✅ NPN 트랜지스터 내부 구조**

* **베이스(Base)**: 아주 얇은 N형 반도체 층으로, 컬렉터와 이미터의 전류 흐름을 조절하는 역할.
* **컬렉터(Collector)**: 전압이 가장 높으며, 외부 전원으로부터 전류를 받아들임.
* **이미터(Emitter)**: 전자가 방출되는 부분으로, 가장 많은 전류가 흐름.

**✅ PNP 트랜지스터 내부 구조**

* **PNP 트랜지스터는 NPN과 반대로 동작**하며, 정공(Hole)이 주요 이동 입자로 작용.



**NPN vs. PNP 트랜지스터 비교 정리**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2Fqke04BS3jOhSDjdmz43L%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=be38bbb9-127d-4929-829b-24d28d6f0c72" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

| 특징       | **NPN 트랜지스터**           | **PNP 트랜지스터**        |
| -------- | ----------------------- | -------------------- |
| 주요 이동 입자 | 전자(Electron)            | 정공(Hole)             |
| 전류 흐름 방향 | 컬렉터 → 이미터               | 이미터 → 컬렉터            |
| 동작 방식    | 베이스에 + 전압을 줘야 ON        | 베이스에 - 전압을 줘야 ON     |
| 사용 용도    | 대부분의 디지털 및 아날로그 회로에서 사용 | 일부 전력 회로나 특수 회로에서 사용 |
| 속도 및 효율  | 속도가 빠르고 효율이 좋음          | 속도가 느리고 효율이 낮음       |



👉 **결론**:\
일반적으로 **NPN 트랜지스터가 더 빠르고 효율적**이기 때문에 **대부분의 회로에서 사용**돼.\
하지만 **PNP 트랜지스터도 전력 제어나 일부 아날로그 회로**에서는 여전히 활용되고 있어.

{% hint style="success" %}
🔹 **NPN 트랜지스터가 PNP보다 빠른 이유는?**

* **전자(e⁻)의 이동 속도가 정공(h⁺)보다 빠름**
* **실리콘 반도체에서 전자 이동 속도가 2\~3배 빠름**
* **NPN의 내부 저항이 더 낮아 전류 흐름이 원활함**
* **고속 연산이 필요한 컴퓨터 회로에는 대부분 NPN이 사용됨**

➡ **그래서 CPU, 메모리, 반도체 칩에서 대부분 NPN 트랜지스터 구조를 사용해!** 🚀
{% endhint %}

> [트랜지스터의 히스토리 ](https://www.rohm.co.kr/electronics-basics/transistors/tr_what1)

### 5) 트랜지스터 제조 방식

1. **반도체 기판(실리콘 웨이퍼) 사용**
   * 트랜지스터는 실리콘(Si)이라는 반도체 물질 위에 회로를 새겨서 만들어져.
     * <mark style="color:red;">반도체 물질로 이뤄진 기판 또는 슬랩 위에 만들어진다는 것이 중요</mark>
     * 기어, 밸브, 릴레이, 진공관 같은 기술과 달리 트랜지스터는 개별적으       로 생산되는 물체가 아니야
   * 실리콘 웨이퍼는 둥근 판 모양이며, 여기에 **광식각(Photolithography)** 기술을 이용해 트랜지스터 패턴을 새겨.
     * **광신각 :** 트랜지스터는 트랜지스터 그림을 실리콘 웨이퍼wafer(얇은 판) 위에       &#x20;투영해서 현상
   * 이 과정에서 미세한 회로를 새기고, 불순물을 첨가하는 **도핑(Doping)** 과정을 거쳐 반도체 특성을 조절해.
2. <mark style="color:red;">**CMOS(Complementary MOS) 기술**</mark>

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2Fdh0fgowZEPZh7fafk5AI%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=bf90e548-e699-43a6-a382-15b4269a2508" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 현대 컴퓨터의 대부분은 **CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)** 기술을 사용해.
* N채널(NMOS)과 P채널(PMOS) 트랜지스터를 짝지어 **전력 소비를 최소화**할 수 있어.
* **저전력 소모와 고속 처리가 가능한 회로 기술**이라서 CPU, 메모리, 디지털 회로 등에 널리 활용돼.
* 금속산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터MOSFET, metal-oxide semiconductor field effect transistor는 <mark style="color:red;">**FET  의 일종**</mark>으로, 전력 소모가 적기 때문에 현대 컴퓨터 칩에서 가장 널리 쓰이고 있다.&#x20;
* N채널  과 P채널 MOSFET을 서로 보완하도록 한 쌍으로 묶어서 사용하는 경우가 많은데, 이로부터  \
  `CMOS`라는 말이 나왔다.

### 6) 트랜지스터와 현대 컴퓨터

1. **컴퓨터 프로세서(CPU)의 핵심 요소**
   * **CPU 내부에는 수십억 개의 트랜지스터**가 집적되어 있어.
   * 연산을 수행하는 ALU(Arithmetic Logic Unit)와 제어 장치(Control Unit)에서 트랜지스터를 활용해 논리 연산을 수행해.
2. **메모리와 저장장치에 활용**
   * **DRAM(동적 램), 플래시 메모리(SSD)** 같은 저장장치에도 트랜지스터가 사용돼.
   * DRAM에서는 **전하를 저장하는 캐패시터와 트랜지스터**가 1비트를 저장하는 기본 단위로 사용돼.
3. **트랜지스터 수의 증가와 성능 향상**
   * 트랜지스터 수가 많을수록 컴퓨터 성능이 향상돼.
   * 무어의 법칙(Moore’s Law)에 따라 트랜지스터 수는 **18\~24개월마다 2배 증가**해왔어.
   * 하지만 최근에는 미세 공정(5nm 이하)에서 한계를 맞이하며 새로운 기술(양자 컴퓨팅, 3D 트랜지스터)이 연구되고 있어.



### 7) 트랜지스터의 미래

1. **더 작고 빠른 트랜지스터 개발**
   * **나노미터(nm) 단위 공정**이 발전하면서 **3nm, 2nm**급 트랜지스터가 연구되고 있어.
   * 기존 실리콘 기반이 아닌 **탄소 나노튜브, 그래핀** 등의 신소재 연구도 진행 중.
2. **3D 트랜지스터(게이트 올 어라운드, GAAFET)**
   * 기존 **평면형 트랜지스터** 대신 `3차원 구조(3D 트랜지스터)`를 활용해 성능을 높이고 발열 문제를 줄이는 연구가 진행 중.
3. **양자 컴퓨팅과 뉴로모픽 칩**
   * 전통적인 트랜지스터 대신 **양자 컴퓨팅(Quantum Computing)** 기술이 연구되며,
   * 뇌의 뉴런 구조를 모방한 뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)도 개발되고 있어.



## 9. 가장 중요한 MOSFET와 CMOS

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FnE1qpYxelnHdiAeHhy7K%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=7e67953b-01fe-4ce5-8784-5f337807e100" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
MOSFET과 CMOS는 현대 컴퓨터의 핵심 반도체 기술로, **컴퓨터 프로세서, 메모리, 디지털 회로 등 다양한 분야에서 사용돼.** 하지만 개념적으로 차이가 있으며, **MOSFET은 개별적인 트랜지스터를 의미하고, CMOS는 MOSFET을 조합하여 만든 회로 기술**을 의미한다.
{% endhint %}

### **1) MOSFET (Metal-Oxide Semiconductor Field Effect Transistor) 개요**

> MOSFET은 **금속-산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터**로, 전류의 흐름을 제어하는 반도체 소자이다.\
> 오늘날 CPU, RAM, SSD 컨트롤러 등 다양한 디지털 장치에 사용됨

#### **MOSFET의 기본 구조**

MOSFET은 <mark style="color:red;">게이트(Gate), 드레인(Drain), 소스(Source)</mark>라는 세 개의 단자로 구성

* **게이트(Gate)**
  * 전압을 가하면 전자의 흐름을 조절하는 역할을 한다.
  * 전압이 없으면 전류가 차단되고, 전압을 가하면 전류가 흐를 수 있도록 통제한다.
* **드레인(Drain)**
  * <mark style="color:red;">전류가 빠져나가는</mark> 단자입
* **소스(Source)**
  * <mark style="color:red;">전류가 들어오는 단자</mark>

➡ **MOSFET은&#x20;**<mark style="color:blue;">**게이트에 전압을 가하는 방식**</mark>**으로 전류의 흐름을 제어하는 트랜지스**

### **2) MOSFET의 특징**

✅ **전력 소모가 적고 속도가 빠름**\
✅ **단일 캐리어 방식으로 작동 → 단극 트랜지스터(Unipolar Transistor)라고도 불림**\
✅ **고밀도 집적이 가능해 현대 반도체 칩 설계에 최적화**\
✅ **게이트-소스 간 전압(𝑉𝐺𝑆)에 의해 전류를 조절하는 정전계(Field Effect) 방식 사용**\
✅ **RAM 같은 기억 소자 제작에 활용됨**

### **3) MOSFET의 동작 원리**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FAxbOsMw2l6cyFvqN939v%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e74c42df-4bc2-42ae-b7b5-63adba4c692a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

MOSFET은 **게이트 전압**을 이용하여 **소스-드레인 사이의 전류 흐름을 제어**

1. **게이트에 전압이 없을 때(Off 상태)**
   * 전자가 흐를 수 있는 채널이 형성되지 않아, 전류가 흐르지 않음.
   * 즉, MOSFET이 **스위치 "OFF" 상태**.
2. **게이트에 전압을 가했을 때(On 상태)**
   * `전계 효과(Electric Field Effect)`에 의해 **소스-드레인 사이에 전자가 흐를 수 있는 채널이 형성됨**.
   * 즉, MOSFET이 **스위치 "ON" 상태**.

> **MOSFET을 스위치처럼 사용할 수 있는 이유가 바로 이 동작 원리 때문!**

3. 전계 효과(Field Effect)란 **전기장을 이용하여 반도체 내에서 전자의 흐름(전류)을 조절하는 원리**

* 특히, **MOSFET과 같은 FET(Field Effect Transistor)**&#xC5D0;서 중요한 개념이다.
* <mark style="color:red;">즉, "전압을 가하면 전류가 흐르고, 전압을 차단하면 전류도 차단되는" 원리</mark>

### **4) 단일 캐리어 방식 (Unipolar Carrier)란?**

단일 캐리어 방식이란 **전류를 운반하는 주요 캐리어(Charge Carrier, 전하 운반자)가 하나만 존재하는 방식**을 의미한다.

MOSFET은 단일 캐리어 방식(Unipolar Carrier Transistor)을 사용하는 트랜지스터

> 즉, 전류를 흐르게 하는 주요 전하 운반자가 하나뿐이다.

* **N채널 MOSFET (NMOS)** → `전자(Electron)`가 전류를 운반함.
* **P채널 MOSFET (PMOS)** → `정공(Hole, 양공)`이 전류를 운반함.

➡ **MOSFET은 전자의 흐름(또는 정공의 흐름) 중 하나만 사용하기 때문에 단일 캐리어 방식이라고 부름!**

| 구분            | 단일 캐리어 방식 (Unipolar)                  | 이중 캐리어 방식 (Bipolar)                     |
| ------------- | ------------------------------------- | --------------------------------------- |
| 주요 트랜지스터 종류   | **MOSFET**                            | **BJT(쌍극 접합 트랜지스터)**                    |
| 전류 운반자        | **전자(Electron) 또는 정공(Hole) 중 하나만 사용** | **전자(Electron)와 정공(Hole) 둘 다 사용**       |
| 전류 흐름 제어 방식   | \*\*정전기장(Electric Field)\*\*을 이용해 제어  | \*\*전하 주입(Charge Injection)\*\*을 이용해 제어 |
| 속도            | 상대적으로 빠름 ⚡                            | 상대적으로 느림 🐢                             |
| 전력 소모         | 낮음 🔋                                 | 높음 🔥                                   |
| 집적 회로(IC) 적합성 | **고밀도 집적에 유리함 → 현대 반도체 칩에 적합**        | **고밀도 집적에 불리함 → 특수한 용도에 사용됨**           |

➡ **MOSFET(단일 캐리어 방식)은 빠르고 전력 소모가 적어 컴퓨터 반도체에서 많이 사용됨!**\
➡ **BJT(이중 캐리어 방식)는 강한 전류를 다룰 수 있어 증폭기 등에 사용됨!**

### **5) MOSFET과 접합형 FET (JFET)의 차이**

| 비교 항목 | MOSFET             | JFET               |
| ----- | ------------------ | ------------------ |
| 동작 방식 | 게이트 전압을 이용한 정전계 제어 | 접합 영역을 통한 전류 흐름 제어 |
| 구조    | 금속-산화물 반도체 구조      | P-N 접합을 이용한 구조     |
| 동작 속도 | 상대적으로 빠름           | 상대적으로 느림           |
| 전력 소모 | 낮음                 | 비교적 높음             |
| 응용 분야 | 컴퓨터 칩, RAM, 디지털 회로 | 아날로그 회로, 저소음 증폭기   |

➡ **MOSFET은 저전력, 고속 동작, 고밀도 집적이 가능해 현대 컴퓨터 반도체 설계에 필수적!**\
➡ 반면, JFET은 아날로그 증폭기 등 특수한 용도로 사용됨.

### **6) CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor)란?**

> CMOS는 **상보형 금속-산화물 반도체(Complementary MOSFET)** 기술로,\
> **NMOS와 PMOS를 함께 사용하여 만든 집적 회로 기술**을 의

#### **CMOS의 특징**

✅ **NMOS와 PMOS MOSFET을 함께 사용하여 논리 회로를 구성함.**\
✅ **전력 소모가 매우 적음** (스위칭 순간에만 전력이 소모됨).\
✅ **디지털 논리 회로의 핵심 기술**(CPU, RAM, 메모리, 센서 등에서 사용).\
✅ **논리 게이트(AND, OR, NOT 등)를 구현하는 데 사용됨**.

➡ **CMOS는 개별적인 MOSFET을 조합하여 전력 효율이 높은 디지털 회로를 만드는 기술!**

### **7) MOSFET과 CMOS의 차이점**

| 구분    | MOSFET              | CMOS                            |
| ----- | ------------------- | ------------------------------- |
| 개념    | 개별적인 트랜지스터          | MOSFET을 조합한 회로 기술               |
| 구성 요소 | NMOS 또는 PMOS 하나만 사용 | NMOS + PMOS를 조합해서 사용            |
| 전력 소모 | 스위칭 시 전력 소비         | 스위칭 순간에만 전력 소모 (전력 소모 매우 적음)    |
| 사용 분야 | 증폭기, 전력 제어, 센서 등    | 디지털 회로, CPU, RAM, SSD, 마이크로컨트롤러 |
| 주요 장점 | 빠른 스위칭 속도           | 낮은 전력 소비, 고밀도 집적 가능             |

➡ **MOSFET은 단일 트랜지스터, CMOS는 MOSFET을 활용한 저전력 회로 기술!**\
➡ **CMOS는 MOSFET을 활용하여 만들어진 반도체 집적 회로 기술이라고 보면 됨.**

### **8) MOSFET과 CMOS의 관계**

* **MOSFET은 개별적인 트랜지스터로 존재**하지만, 디지털 회로에서 **더 적은 전력 소비와 효율적인 동작**을 위해 CMOS 방식으로 설계됨.
* **CPU, RAM, SSD 같은 현대 반도체 칩은 대부분 CMOS 기술을 사용**하여 저전력 고속 연산이 가능함.
* **결론적으로, MOSFET은 트랜지스터 단위, CMOS는 MOSFET을 이용한 반도체 회로 기술!** 🚀

### **9) MOSFET & CMOS 활용 분야**

💡 **RAM(랜덤 액세스 메모리)**: MOSFET을 사용하여 데이터 저장\
💡 **CPU & GPU**: 수십억 개의 MOSFET을 CMOS 기술로 집적\
💡 **디지털 회로 & 로직 게이트**: 논리 연산 수행\
💡 **전력 변환 장치**: 고효율 전력 변환

➡ **MOSFET은 반도체 트랜지스터, CMOS는 MOSFET을 조합한 논리 회로 기술!**\
➡ **현대 반도체 산업에서 MOSFET과 CMOS는 필수적인 요소!** 🚀



## 10. 집적회로와 트랜지스터의 차이

> 지금은 그럼 집적회로를 쓰나 음... cpu의 대부분은 트랜지스터가 아니야?

맞아! 지금의 CPU(중앙처리장치)는 대부분 **트랜지스터**로 이루어져 있어. 하지만 그 트랜지스터들이 \*\*집적 회로(IC, Integrated Circuit)로 구현되어 있다는 점이 핵심이야.

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FQdTm7bLpqzYB60S8yPv8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b90d9c91-fcab-4ded-8e06-b9ae1daf8ef2" alt=""><figcaption><p>집적 회로</p></figcaption></figure>

### 1) 현재 CPU는 집적 회로(IC)인가, 트랜지스터인가?

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FwwliRMfc1udbWiahy9eg%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9b675ae0-449e-417d-846c-7b30b2d8833b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* <mark style="color:red;">CPU는 수십억 개의 트랜지스터가 집적된 초고밀도 집적 회로(IC)라고 보면 돼.</mark>
* 트랜지스터가 단독으로 사용되는 게 아니라, 수많은 트랜지스터가 하나의 `칩(Chip)`에 집적되어 작동하는 방식이야.
* **즉, 트랜지스터들이 모여 IC(집적 회로)를 구성하고, 그 IC들이 모여 CPU가 되는 구조야.**

### 2) CPU 내부 구조: 트랜지스터 vs. 집적 회로(IC)

1. **트랜지스터**
   * **ON/OFF 스위치 역할**을 하며 데이터를 저장하고 연산을 수행함.
   * 현대 CPU에는 **수십억 개의 트랜지스터가 들어감.**
   * 트랜지스터 개수가 많을수록 연산 성능이 높아짐.
2. **집적 회로(IC)**
   * 하나의 칩에 여러 트랜지스터를 집어넣어 **복잡한 논리 회로**를 구성함.
   * CPU의 주요 구성 요소(연산 장치, 캐시, 제어 유닛 등)는 **모두 집적 회로(IC)로 만들어짐.**
   * 현대 CPU는 **초고밀도 집적 회로(VLSI, Very Large Scale Integration) 기술을 사용함.**

### 3) 현재 CPU의 주요 특징

* **나노미터(nm) 공정:**
  * 최신 CPU는 **3nm 공정**으로 제작될 정도로 매우 작은 트랜지스터를 사용해.
  * **트랜지스터가 작을수록, 같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어서 성능이 높아짐.**
  * 예를 들어, \*\*인텔 12세대 CPU(앨더레이크)\*\*는 **약 200억 개의 트랜지스터**로 이루어져 있어.
* **CMOS 트랜지스터 사용:**
  * 현대 CPU는 전력 효율이 높은 **CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 트랜지스터**를 사용함.
  * **전력이 거의 필요 없는 MOSFET 트랜지스터**를 기반으로 함.
* **VLSI(초고밀도 집적 회로) 기술:**
  * 트랜지스터 수를 계속 늘려서 CPU 성능을 높이는 기술.
  * 예전에는 트랜지스터 몇 천 개만 있어도 대단했지만, 지금은 **수십억 개의 트랜지스터를 단일 칩에 집적**할 수 있어.

### 4) 결론: CPU는 트랜지스터 덩어리지만, **집적 회로로 구현된 형태**

* 트랜지스터가 모여서 IC(집적 회로)를 이루고,
* 여러 개의 IC가 모여서 **CPU 같은 복잡한 칩**이 만들어짐.
* 따라서 현대 CPU를 간단히 말하면, 수십억 개의 트랜지스터가 집적된 초고밀도 집적 회로(IC)라고 할 수 있어.

> &#x20;**즉, 트랜지스터 자체를 쓰는 것이 아니라, 트랜지스터를 활용해 만든 집적 회로를 CPU에 적용한다고 보면 돼!**

* [반도체 이야기 : 집적회로](https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?memberNo=56175641\&volumeNo=35511265)



## 11. 인버터와 버터의 이야기

{% hint style="warning" %}
논리 회로에서 삼각형 모양의 기호는 **신호를 전달하는 역할**을 해.\
이 삼각형 안에 동그라미(○)가 있으면 NOT 게이트(인버터)가 되고,\
동그라미가 없으면 단순한 버퍼(Buffer)야.
{% endhint %}

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2F1uGpV7N2AtnEVLgJGS1z%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=32336584-5c3d-4dc9-871b-e080ab610b95" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **1) NOT 게이트(인버터)의 역할**

🛠 **NOT 게이트**는 **입력을 반전**하는 역할을 해.\
즉, **0이면 1, 1이면 0**으로 변환해.

✅ **좋은 점**

* 논리 회로에서 반전이 필요한 경우 사용 가능\
  (예: NAND → AND 변환, NOR → OR 변환)
* **트랜지스터를 줄일 수 있음**\
  예를 들어, **NAND 게이트 + NOT = AND 게이트**처럼 활용 가능
* **신호 노이즈를 제거하고 정리하는 역할**도 함

❌ **없으면 안 좋은 점**

* 논리 반전이 필요할 때 별도로 추가해야 해서 **회로가 복잡해지고 트랜지스터 개수가 많아짐**
* 디지털 신호에서 1과 0을 깔끔하게 유지하기 어려워짐

### **2) 버퍼(Buffer)의 역할**

🛠 **버퍼**는 입력 신호를 **그대로 출력**하는 역할을 해.\
즉, **0을 입력하면 0, 1을 입력하면 1**이 나옴.

✅ **좋은 점**

* **신호를 강화(증폭)하는 역할**을 함\
  → 신호가 약해지지 않도록 유지할 때 사용
* **지연 시간(Propagation Delay) 보정**\
  → 논리 회로에서 여러 신호가 동시에 동작하도록 맞출 수 있음
* **출력 신호를 안정적으로 유지**\
  → 긴 전선이나 여러 부하(Load)를 거쳐도 신호 왜곡이 적어짐

❌ **없으면 안 좋은 점**

* 신호가 멀리 전송될 때 약해질 가능성이 있음
* 여러 논리 회로를 연결할 때 **출력 신호가 불안정해질 위험**이 있음

### **3) 동그라미(○)가 있는 경우 vs 없는 경우**

| 구분     | **동그라미 있음 (NOT 게이트)**           | **동그라미 없음 (버퍼)**   |
| ------ | ------------------------------- | ------------------ |
| 기능     | 신호 반전 (0 ↔ 1)                   | 신호 증폭 및 안정화        |
| 사용 목적  | 논리 연산 반전 (NAND → AND, NOR → OR) | 신호 강화, 지연 보정       |
| 회로 복잡도 | 추가 트랜지스터 필요                     | 비교적 간단함            |
| 장점     | 논리 설계에 필수적                      | 신호 품질 향상           |
| 단점     | 필요 없을 때 추가되면 회로가 불필요하게 커짐       | 신호 반전이 필요할 때 사용 불가 |

### **4) 결론**

* 논리 회로에서 신호 반전이 필요하면 NOT 게이트(○ 포함) 사용
* 신호를 강화하고 안정적으로 유지할 때는 버퍼(○ 없음) 사용
* CPU, 메모리, 데이터 전송에서는 버퍼가 많이 사용됨
* 논리 회로 설계에서는 NOT 게이트가 필수적
* 반전이 필요 없는 경우 버퍼를 쓰면 불필요한 반전 연산을 줄일 수 있음&#x20;

## 12. **NAND와 NOR 게이트가 기본이 되는 이유**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FWEoYL4WVCPMXzYi26fXj%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d6bf8b1b-cdf4-46a7-bcba-0e17851c21c3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

> 디지털 회로에서는 **NAND와 NOR 게이트가 가장 많이 사용**돼. 왜일까?

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FkWOaHZRi7B2IPBHlZIhz%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=16912223-bf9a-4ddf-ba61-4bcb46846833" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **① NAND와 NOR는 모든 논리를 만들 수 있음 (완전 논리 집합)**

* NAND와 NOR 게이트는 **모든 논리 연산을 조합해서 만들 수 있는 완전한 집합**이야.
* NAND만으로도 AND, OR, NOT을 구현할 수 있어 → 그래서 디지털 회로에서는 `NAND 기반 회로`가 많아.

### **② 트랜지스터 개수를 절약할 수 있음**

* **NAND 게이트는 AND 게이트보다 트랜지스터 개수가 적음**.
* AND 게이트를 만들려면 **NAND + NOT(인버터)이 필요**한데, NAND는 자체적으로 반전 기능을 포함하고 있어 불필요한 트랜지스터를 줄일 수 있어.
* 논리 게이트에서 가장 단순한 회로는 <mark style="color:red;">NAND나 NOR</mark>이다. NAND나 NOR은 트랜지스터를 2개(TTL)나 4개(CMOS) 사용한다

### **③ 반응 속도가 더 빠름**

* AND나 OR 게이트보다 **NAND와 NOR가 회로를 더 간단하게 구성할 수 있어서 연산 속도가 빠름**.

### **NAND 게이트의 트랜지스터 구현**

NAND 게이트는 일반적으로 CMOS 기술을 활용하여 구현돼.&#x20;

> CMOS에서 NAND 게이트는 다음과 같이 구성된다.

* **P형 MOSFET (PMOS):** 두 개의 PMOS 트랜지스터가 직렬로 연결
* **N형 MOSFET (NMOS):** 두 개의 NMOS 트랜지스터가 병렬로 연결

이러한 구성으로 인해, 입력 조건에 따라 출력이 결정돼. 예를 들어, 두 입력이 모두 High 상태일 때, NMOS 트랜지스터가 모두 켜져 출력이 Low 상태가 되어! 반대로, 입력 중 하나라도 Low 상태이면, PMOS 트랜지스터 중 하나가 켜져 출력이 High 상태를 유지해!

**NAND 게이트의 실제 회로 예시:**

**NAND 게이트는 그 자체로도 사용되지만, 다른 논리 게이트를 구현하는 기본 블록으로도 활용돼.** 예를 들어, 모든 논리 함수를 NAND 게이트만으로 구현할 수 있어. 이는 NAND 게이트가 기능적으로 완전한(functionally complete) 논리 게이트이기 때문이야.​

* 참고 사이트 : [https://electbros.com/nand-nor-circuit/](https://electbros.com/nand-nor-circuit/)



## 13. 잡음을 잡기 위해 우리는 차등 신호를 사용한다. 잡음이 많으면 뭐가 문제가 될까?

> 잡음이 많으면 **디지털 및 아날로그 시스템에서 여러 가지 문제가 발생할 수 있어**. 특히 **전자기 간섭(EMI), 신호 왜곡, 데이터 오류, 전력 낭비** 등의 부작용이 나타날 수 있어.&#x20;

### **1) 잡음이 많으면 발생하는 문제**

**① 신호 왜곡(Signal Distortion)**

* **디지털 신호**에서는 **0과 1의 명확한 구분**이 어려워질 수 있어.
* **아날로그 신호**에서는 파형이 왜곡되어 원래 신호와 다르게 변형될 수 있어.
* 예를 들어, **영상 신호에 잡음이 많으면 화면이 깨지거나 색이 이상해지는 현상**이 나타나.

**② 데이터 오류(Data Errors)**

* **컴퓨터 네트워크, 통신 장비, 저장 장치(SSD, HDD)** 등에서 신호가 손상되면, **데이터 전송 오류**가 발생할 수 있어.
* 특히 **Wi-Fi, Bluetooth 같은 무선 통신**에서 잡음이 많으면 데이터 패킷 손실이 많아지고, 인터넷이 끊기거나 지연될 수 있어.

**③ 전력 낭비 및 과열(Power Waste & Overheating)**

* 신호가 정확하게 전달되지 않으면 회로가 이를 보정하려고 **더 많은 전력을 사용**하게 돼.
* 예를 들어, **CPU, GPU, RAM 같은 고속 연산 장치에서 잡음이 많으면 클록 신호를 안정적으로 유지하기 위해 추가적인 전력이 필요**해.
* 불필요한 전력 사용이 많아지면 **발열(Overheating) 문제**도 발생할 수 있어.

**④ 신호 간섭(Signal Interference)**

* 주변의 전자기장(EMI, ElectroMagnetic Interference)이 강하면 **신호 간섭이 발생하여 정상적인 통신이 어려워**.
* 예를 들어, **스피커에서 ‘웅\~’ 하는 소음이 들리거나, 모니터 화면이 깜빡이는 경우**도 잡음 간섭 때문이야.
* 특히 **이더넷 케이블이나 HDMI 케이블 같은 데이터 전송 케이블이 제대로 차폐(Shielding)되지 않으면 신호 간섭이 심해질 수 있어**.

**⑤ 타이밍 오류(Timing Errors)**

* **고속 데이터 전송 시스템에서는 신호가 정확한 타이밍에 도착해야 하는데, 잡음이 많으면 지연(Delay)이나 지터(Jitter)가 발생할 수 있어.**
* 예를 들어, **CPU 내부에서 클럭 신호(Clock Signal)에 잡음이 많으면 연산 속도가 일정하지 않거나, 시스템이 오작동할 가능성이 커져**.

### **2) 잡음이 심하면 발생하는 실제 사례**

| **분야**                          | **잡음이 많으면 발생하는 문제**      |
| ------------------------------- | ------------------------ |
| **무선 통신(Wi-Fi, Bluetooth, 5G)** | 신호 손실 → 인터넷 속도 저하, 연결 끊김 |
| **네트워크 & 데이터 센터**               | 데이터 패킷 오류 증가 → 전송 속도 저하  |
| **오디오 시스템(스피커, 마이크)**           | ‘지지직’ 하는 잡음, 음질 저하       |
| **비디오 전송(HDMI, DisplayPort)**   | 화면 깜빡임, 화질 저하, 색상 왜곡     |
| **CPU & 전자 회로**                 | 발열 증가, 성능 저하, 과부하 발생     |

📌 **즉, 잡음이 많으면 데이터 신뢰도가 떨어지고, 전력 낭비와 오작동 문제가 발생할 수 있어.**\
📌 **그래서 전자기기 설계에서는 잡음을 최소화하는 기술(차폐, 필터링, 차동 신호, 슈미트 트리거 등)이 매우 중요해!**

### **3) 잡음을 줄이는 방법**

**① 차동 신호(Differential Signaling) 사용**

* USB, HDMI, 이더넷 같은 **고속 데이터 전송 시스템에서는 두 개의 반전된 신호를 함께 전송하여 잡음을 제거**해.
* 잡음이 두 신호에 동일하게 영향을 주기 때문에, 수신기에서 신호 차이를 계산하면 잡음이 자동으로 제거돼.

**② 차폐(Shielding) 및 접지(Grounding)**

* **고주파 간섭(EMI, RFI)을 방지하기 위해 신호선 주변을 금속으로 감싸거나(Ground Shielding), 전자기 간섭을 흡수하는 필터를 사용**해.
* 예를 들어, **고품질 HDMI, USB, Ethernet 케이블은 내부에 차폐층이 있어서 외부 신호 간섭을 막아줘**.

**③ 슈미트 트리거(Schmitt Trigger) 회로 사용**

* 슈미트 트리거는 입력 신호가 천천히 변하거나 잡음이 많을 때, **출력 신호를 깔끔하게 0과 1로 구분하는 기능**을 해.
* **디지털 회로에서 불안정한 신호를 정리하는 데 필수적인 부품이야.**

**④ 필터(Filter) 회로 적용**

* **저주파 잡음은 저항-캐패시터(RC) 필터로 제거하고, 고주파 잡음은 인덕터(L) 필터를 사용해 제거**할 수 있어.
* 예를 들어, **전원 공급 회로에서 잡음을 줄이기 위해 콘덴서(capacitor)를 병렬로 연결하는 경우가 많아**.

**⑤ 클럭 신호 안정화**

* **CPU, GPU 같은 고속 연산 장치에서는 클럭 신호가 안정적이어야 성능이 유지됨**.
* PLL(Phase-Locked Loop) 같은 신호 안정화 기술을 사용해서 **잡음을 줄이고, 일정한 주파수로 클럭을 유지**할 수 있어.

### **4) 결론**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FVJgBCFpsMy3yM7lRh8QC%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=f07a7eba-f3bc-413f-bcf2-c511f274e175" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

✅ **잡음이 많으면 신호 왜곡, 데이터 오류, 전력 낭비, 신호 간섭 등의 문제가 발생할 수 있어.**\
✅ **특히 고속 데이터 전송 시스템에서는 잡음이 많으면 심각한 데이터 손실이 발생할 수 있어.**\
✅ **이를 해결하기 위해 차동 신호, 차폐, 슈미트 트리거, 필터 회로 등을 사용하여 잡음을 줄이는 방법이 필요해.**

📌 **즉, 전자 기기나 통신 시스템을 설계할 때 잡음을 효과적으로 제거하는 것이 매우 중요해!**



## 14. 신기한 일화 : 차등 신호 이용

### **1) 차동 신호의 음악적 응용: '월 오브 사운드(Wall of Sound)' 시스템**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FGLhXXsayyX9rLjVtvccD%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=4a4626ba-5359-4672-8b92-343b8c1cc0aa" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1970년대 \*레이트풀 데드(The Grateful Dead)라는 밴드는 **라이브 콘서트에서 오디오 품질을 향상시키기 위해 ‘월 오브 사운드(Wall of Sound)’ 시스템을 개발**했어. 이 시스템은 **차동 신호(Differential Signaling)** 개념을 활용한 독창적인 오디오 시스템이었지.

**① ‘월 오브 사운드’ 시스템이란?**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FEaAxOppFiNVD9YfkVn4x%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=dcedb63e-8c43-4017-9a94-aad4ec44e01d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 당시 일반적인 콘서트 시스템에서는 마이크가 스피커의 소리를 다시 수음하면서 피드백(울림, 하울링)이 발생하는 문제가 있었어.
* 이를 해결하기 위해 **두 개의 마이크를 사용해 한 개의 마이크 신호에서 다른 마이크의 신호를 빼는 방식**을 적용했어.
* 이 방식은 **공통 모드(Common Mode) 신호(같은 신호)는 제거하고, 차동 신호(차이만 남는 신호)는 강조하는 차동 증폭 원리**를 사용한 거야.

**② 어떻게 작동했을까?**

* **두 개의 마이크**를 가수 앞에 배치하고,
* **하나는 가수가 직접 부르는 소리를, 다른 하나는 배경 잡음을 주로 받는 역할**을 했어.
* 이 두 개의 마이크 신호를 **차동 신호 방식으로 처리하여, 가수의 목소리는 남고 피드백(울리는 소리)과 배경 잡음은 제거**되었어.

이 방법 덕분에 그레이트풀 데드는 **훨씬 깨끗한 라이브 사운드를 구현할 수 있었고, 기존의 피드백 문제를 효과적으로 해결할 수 있었어.**

### **2) 차동 신호를 사용한 소리의 문제점**

하지만 이 방식은 단점도 있었어.

**① 저주파(낮은 음역대)가 잘려나감**

* 차동 신호는 **공통 모드 신호(두 마이크에 동시에 들어오는 신호)를 제거**하는데,
* **저주파(저음)는 파장이 길기 때문에 두 마이크에서 거의 동시에 수음**되었어.
* 이 때문에 차동 증폭을 거치면서 **저주파 부분이 공통 모드로 간주되어 일부 사라지는 현상**이 발생했어.
* 결과적으로 **청중의 소리가 다소 금속성처럼 들리는 문제**가 있었어.

**② 고주파(높은 음역대)는 상대적으로 유지됨**

* **고주파(고음)는 파장이 짧기 때문에, 두 마이크에서 받아들이는 타이밍 차이가 발생**했어.
* 그래서 고주파는 차동 증폭 후에도 비교적 잘 유지되었지.
* 하지만 이로 인해 소리가 \*\*저주파가 약하고 고주파가 강조된 듯한 느낌(금속성 소리)\*\*이 났어.

### **3) 오늘날 차동 신호의 활용: 오디오 및 통신 기술**

그레이트풀 데드의 실험적인 시도는 이후 **차동 신호 기술이 오디오 및 통신 분야에서 광범위하게 적용되는 계기**가 되었어.

✅ **오디오 시스템:**

* 프로페셔널 오디오 장비(스튜디오 녹음, 콘서트 사운드 시스템)에서 **XLR 마이크 케이블(밸런스드 케이블, Balanced Cable) 방식으로 차동 신호를 사용하여 잡음을 최소화**함.
* 현대 PA(공연장 음향) 시스템에서도 **차동 신호 방식의 마이크 및 앰프 기술**을 사용하여 피드백 문제를 해결함.

✅ **네트워크 및 데이터 전송:**

* 이더넷, USB, HDMI, SATA 같은 **고속 데이터 전송 기술에서 차동 신호를 사용하여 외부 잡음을 최소화**함.
* 네트워크 통신에서 연선 케이블(Twisted-Pair Cable)을 사용하여 **전자기 간섭(EMI)을 줄이고 신호 품질을 향상**시킴

### **4) 결론: 차동 신호는 오디오부터 통신까지 필수 기술**

📌 **그레이트풀 데드의 ‘월 오브 사운드’ 시스템은 차동 신호를 이용해 잡음을 제거하는 오디오 기술의 시초가 되었어.**\
📌 **이 방식은 현대의 프로 오디오 시스템(XLR 마이크, 밸런스드 오디오)뿐만 아니라, 네트워크 통신(이더넷, USB)에도 널리 사용되고 있어.**\
📌 **하지만 차동 신호 방식도 완벽하진 않으며, 저주파 신호가 손실될 가능성이 있어 추가적인 보완 기술이 필요해.**

> **즉, 차동 신호는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 높이는 강력한 기술이며, 현재도 다양한 분야에서 필수적으로 사용되고 있어!**&#x20;

## 15. 전파 지연 때문에 소프트웨어에서 동시성 처리를 강조하는 걸까?

전파 지연(Propagation Delay) 자체가 직접적으로 소프트웨어에서 **코루틴(Coroutine)** 또는 **동시성 처리(Concurrency)** 를 강조하는 이유는 아니야. 하지만 **하드웨어의 물리적 한계를 극복하기 위해 소프트웨어가 병렬 처리 및 비동기 방식으로 최적화되는 것은 사실이야.**

### **1) 전파 지연과 소프트웨어 최적화의 관계**

전파 지연은 **하드웨어(특히 CPU, 메모리, 버스 등의 전자 회로)** 에서 신호 전파가 늦어지는 현상을 의미해.\
이로 인해 연산 속도가 물리적으로 제한될 수 있어.

그런데 **소프트웨어는 하드웨어 위에서 동작하기 때문에, 전파 지연이 길어질수록 연산 처리 속도가 느려질 수밖에 없어.**\
따라서 소프트웨어는 **하드웨어의 한계를 고려하면서 더 효율적인 연산 방식(동시성, 병렬성 등)을 사용하게 됨.**

### **2) 코루틴과 동시성 처리가 필요한 이유**

**① CPU는 하나의 연산만 수행할 수 있음 → 동시성 필요**

* 단일 CPU 코어는 한 번에 **하나의 연산만 수행 가능**해.
* 그러나 우리가 사용하는 프로그램은 여러 작업(입력 처리, 네트워크 요청, 데이터 저장 등)을 동시에 수행해야 함.
* 이를 해결하기 위해 **코루틴, 비동기 프로그래밍, 멀티스레딩 같은 동시성 기법을 사용함.**

**② 전파 지연(하드웨어 병목 현상)이 있으면 비효율 발생**

* CPU 연산 도중 **메모리에서 데이터를 가져오는 데 지연(전파 지연)** 이 발생할 수 있어.
* 특히, **캐시 미스(Cache Miss)** 가 발생하면 CPU가 **RAM에서 데이터를 가져오는 동안 기다려야 함.**
  * 이 시간 동안 **CPU는 놀고 있기 때문에 성능이 낭비됨!**
* 이런 상황을 개선하기 위해, **소프트웨어는 CPU가 놀지 않도록 여러 작업을 동시에 실행하는 방법(동시성, 비동기 처리 등)을 사용함.**

### **3) 전파 지연을 극복하기 위한 소프트웨어 기법**

**① 코루틴(Coroutine)**

* 코루틴은 **비동기 프로그래밍** 기법 중 하나야.
* **전파 지연이 발생하는 작업(I/O, 네트워크, 디스크 읽기 등)을 실행하는 동안 CPU를 다른 작업에 활용할 수 있도록 함.**
* 예를 들어, **데이터베이스에서 데이터를 읽는 동안 다른 코드를 실행할 수 있도록 컨텍스트를 전환함.**
* **Python의 `async/await`, Kotlin의 `suspend fun`, JavaScript의 `async/await`이 대표적인 코루틴 예시야.**

**② 멀티스레딩(Multithreading)**

* **CPU가 여러 개의 작업을 동시에 처리할 수 있도록 함.**
* **전파 지연이 길어지는 경우, 다른 스레드에서 다른 작업을 수행하여 CPU가 쉬지 않도록 만듦.**
* **예:** 웹 서버가 여러 요청을 동시에 처리할 때, 각각의 요청을 별도의 스레드로 처리함.

**③ 비동기 I/O(Asynchronous I/O)**

* 하드웨어의 전파 지연을 피하기 위해 **비동기적으로 I/O 작업을 수행함.**
* 예를 들어, **네트워크 요청을 보낼 때 결과가 올 때까지 기다리는 대신, 다른 작업을 먼저 수행하고 응답이 오면 처리하는 방식.**
* **예:** Node.js의 `async/await`, Python의 `asyncio`, Java의 `CompletableFuture` 등이 있음.

### **4) 결론: 전파 지연이 소프트웨어 설계에 미치는 영향**

✅ **전파 지연은 하드웨어(특히 CPU, 메모리, 버스)에서 발생하는 신호 전달 지연 현상.**\
✅ **CPU가 전파 지연으로 인해 놀고 있는 시간이 발생할 수 있음.**\
✅ **소프트웨어는 CPU가 쉬지 않도록 동시성 처리(코루틴, 멀티스레딩, 비동기 I/O 등)를 사용하여 최적화함.**\
✅ **특히 웹 서버, 데이터베이스, 네트워크 통신 같은 분야에서 비동기 프로그래밍이 필수적.**

즉, **전파 지연 자체가 소프트웨어에서 코루틴과 동시성을 강조하는 직접적인 이유는 아니지만, 하드웨어의 물리적 한계를 극복하기 위해 동시성 처리 기법이 필수적으로 발전한 것!** 🚀

***

## 16. 출력 유형인 오픈 컬렉터 출력에 대해 더 자세히 알아보자

### **1) 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인이란?**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FXbFV4HI66PAd2wzgQ66z%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0f030d81-070c-4075-a94e-51698eee5ff8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**오픈 컬렉터(BJT 기반)** 또는 **오픈 드레인(MOSFET 기반)** 출력 방식은 **출력을 0(Low)로 만들 수는 있지만, 직접적으로 1(High)로 만들지는 못하는 회로 구조**야.

#### **📌 일반적인 토템폴 출력과 차이점**

* **토템폴 출력**: 위쪽(High)과 아래쪽(Low) 트랜지스터가 있어 **출력을 직접 1 또는 0으로 설정**할 수 있음.
* **오픈 컬렉터 / 오픈 드레인 출력**: 하단 트랜지스터만 존재해서, **출력을 0(Low)로 만들 수는 있지만 1(High)로 만들지는 못함.**\
  → **그래서 1(High)을 만들기 위해 풀업 저항(Pull-up Resistor)이 필요함.**

### **2) 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인의 동작 원리**

이 방식은 **트랜지스터가 스위치 역할을 하면서 출력 신호를 제어하는 구조**야.

#### **✅ 출력이 0(Low)일 때**

* 트랜지스터가 켜짐(전류가 흐름)
* 출력이 **접지(Ground, GND)에 연결됨** → **출력 = 0**
* 전압이 0V가 됨.

#### **✅ 출력이 1(High)일 때**

* 트랜지스터가 꺼짐(전류가 흐르지 않음)
* 출력 단자가 **떠 있는 상태(Hi-Z, High Impedance)** 가 됨.
* 즉, **출력 상태가 정의되지 않음(알 수 없음).**
* **그래서 풀업 저항을 추가해야만 논리적인 1을 만들 수 있음!**

### **3) 왜 풀업 저항(Pull-up Resistor)이 필요한가?**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2F8n4jWjAuXNIrWILe1q9W%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5b6e3f81-1549-448a-994c-2842993012f1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

출력이 1(High)이 될 때 **단순히 회로가 열린 상태(Hi-Z)가 되므로**, 출력을 1로 유지할 방법이 필요해.\
**풀업 저항은 이를 해결하는 역할을 해.**

#### **풀업 저항의 역할**

* 출력이 **Hi-Z 상태일 때, 전류를 공급해 논리적인 1(High)을 유지**하도록 도와줌.
* 풀업 저항이 VCC(또는 VDD)에 연결되어 있어서 출력이 떠 있지 않고 **1(High)로 유지됨.**
* 일반적으로 **4.7kΩ\~10kΩ** 정도의 저항을 사용함.

### **4) 오픈 컬렉터를 이용한 와이어드 AND(Wired-AND)**

오픈 컬렉터의 특징을 활용하면, **별도의 AND 게이트 없이 여러 개의 출력을 하나로 합쳐 논리 연산을 수행**할 수 있어.

#### **✅ 동작 원리**

* 여러 개의 오픈 컬렉터 출력을 **하나의 풀업 저항과 함께 연결**하면 **AND 연산과 같은 동작**을 함.
* **모든 출력이 1(High)** → 최종 출력은 1.
* **하나라도 0(Low)** → 최종 출력은 0.

#### **✅ 예제**

* 만약 3개의 오픈 컬렉터 출력을 연결했다고 해보자.
  * 출력 1 = 1 (Hi-Z, 풀업 저항이 1을 유지)
  * 출력 2 = 1 (Hi-Z, 풀업 저항이 1을 유지)
  * 출력 3 = 0 (트랜지스터가 켜짐 → 접지됨)
  * **결과적으로 최종 출력은 0이 됨.**

이 방식은 **별도의 AND 게이트를 사용하지 않고도 AND 논리를 구현**할 수 있기 때문에 하드웨어 설계에서 매우 유용

### **5) 오픈 컬렉터를 이용한 와이어드 OR(Wired-OR)**

오픈 컬렉터의 특성을 **부논리(Negative Logic)로 해석하면 OR 연산도 구현할 수 있어.**

#### **✅ 동작 원리**

* 모든 출력이 0이면 **최종 출력은 0.**
* 하나라도 1이면 **최종 출력은 1.**

#### **✅ 예제**

* 3개의 오픈 컬렉터 출력을 연결했다고 해보자.
  * 출력 1 = 0
  * 출력 2 = 0
  * 출력 3 = 1 (Hi-Z, 풀업 저항이 1을 유지)
  * **결과적으로 최종 출력은 1이 됨.**

이 방식은 **OR 게이트를 사용하지 않고 OR 연산을 쉽게 구현할 수 있는 방법**이야.

### **6) 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인의 장점과 단점**

| 방식                  | 장점                                                                                        | 단점                                                   | 주요 용도                                                                                                 |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **오픈 컬렉터 / 오픈 드레인** | <p>- 여러 출력을 병렬로 연결 가능 (와이어드 AND/OR)<br> - 전압 변환 용이 (5V ↔ 3.3V) <br>- 높은 전류를 처리 가능<br></p> | - 별도의 풀업 저항 필요 - 속도가 느릴 수 있음 (저항을 통해 전압이 올라가야 하기 때문) | <p>- I²C 통신 </p><p>- <mark style="color:red;">인터럽트 신호 처리</mark></p><p> - LED 드라이버 </p><p>- 릴레이 구동</p> |

### **7) 결론**

* 오픈 컬렉터/오픈 드레인 출력은 직접적으로 1(High)을 만들지 못하고, 풀업 저항을 통해 1을 유지해야 함.
* 이 방식은 여러 개의 출력을 연결해 논리 연산(AND / OR)을 쉽게 수행할 수 있음.
* I²C, 인터럽트 신호, 전력 변환, LED 구동 등 다양한 분야에서 활용됨.

***

## 17. 오픈  컬렉터  복잡한데 저렇게 하는 이유가 뭘까? 저렇게 하면 뭐가 좋을까?

### **1) 여러 개의 장치를 쉽게 연결할 수 있음 (와이어드 AND / OR)**

오픈 컬렉터 방식은 여러 개의 출력 장치를 **한 개의 신호선에 병렬 연결**할 수 있기 때문에 **논리적으로 OR 또는 AND 연산을 쉽게 구현할 수 있음.**

#### **✅ 예제: 센서 OR 연산 (와이어드 OR)**

* 여러 개의 센서가 있고, **센서 중 하나라도 감지되면 경보를 울리는 시스템**을 만든다고 해보자.
* 센서가 감지되지 않으면 **출력 = 0** (트랜지스터가 켜짐, 접지됨)
* 센서가 감지되면 **출력 = 1** (트랜지스터가 꺼짐, 풀업 저항이 1을 유지)
* **결과적으로 센서 중 하나라도 1을 출력하면, 최종 출력도 1이 됨.** (OR 동작)

이 방식은 별도의 OR 게이트 없이 센서들을 연결하는 것만으로도 동작하기 때문에 회로 설계가 간단해지고, 부품 수도 줄어듦.

### **2) 다양한 전압 레벨을 쉽게 연결 가능 (레벨 시프팅)**

오픈 컬렉터 방식은 **출력 전압을 특정 전압(VCC, VDD)으로 조절할 수 있어서, 서로 다른 전압을 사용하는 시스템을 연결할 때 유용**함.

#### **✅ 예제: 5V ↔ 3.3V 변환**

* 어떤 장치는 **5V 신호를 사용**하고, 다른 장치는 **3.3V 신호를 사용**한다고 해보자.
* 오픈 컬렉터 방식에서는 풀업 저항을 **3.3V 전원에 연결**하면, **출력 전압이 자동으로 3.3V로 변환됨.**
* 별도의 **레벨 시프터(Level Shifter) 없이도** 서로 다른 전압 레벨을 사용하는 장치 간의 통신이 가능해짐.

이 방식은 **I²C 통신** 같은 프로토콜에서 특히 유용함. (I²C는 5V, 3.3V 장치가 혼합된 환경에서도 동작할 수 있도록 오픈 드레인 방식을 사용함.)

### **3) 높은 전류를 직접 제어할 수 있음**

일반적인 토템폴 출력은 **낮은 전류(몇 mA \~ 수십 mA)만 제어할 수 있지만**, 오픈 컬렉터 방식은 **외부 회로를 통해 더 높은 전류를 제어**할 수 있음.

#### **✅ 예제: LED, 모터, 릴레이 구동**

* LED를 켜기 위해서는 **일반적인 논리 게이트로는 부족하고, 더 높은 전류가 필요함.**
* 오픈 컬렉터 방식은 **별도의 전원과 연결하여 큰 전류를 제어할 수 있음.**
* **릴레이**나 **모터** 같은 큰 부하를 직접 구동하는 데 적합함.

즉, **논리 회로에서 저전압 신호를 이용해 큰 전류를 제어할 때 매우 유용함.**

### **4) 한 개의 신호선을 여러 장치가 공유할 수 있음**

오픈 컬렉터 방식은 **하나의 신호선을 여러 개의 장치가 공유할 수 있도록 해줌.**

#### **✅ 예제: I²C 통신 (SDA, SCL)**

* I²C는 여러 개의 장치(마스터, 슬레이브)가 하나의 데이터 선(SDA)을 공유하는 방식임.
* 토템폴 출력을 사용하면 여러 장치가 동시에 출력을 내보낼 수 있는데, 이렇게 되면 신호 충돌이 발생할 위험이 큼.
* **오픈 드레인 방식을 사용하면, 모든 장치가 기본적으로 신호선을 풀업(1)으로 유지하다가 필요할 때만 0으로 낮추기 때문에 충돌을 방지할 수 있음.**

즉, **하나의 데이터 라인을 여러 장치가 공유하는 프로토콜에서는 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인 방식이 필수적임.**

### **5) 단순한 하드웨어로 확장 가능**

오픈 컬렉터 방식은 단순한 회로 설계로 쉽게 확장할 수 있음.

#### **✅ 예제: 인터럽트 신호 처리**

* 여러 개의 장치에서 인터럽트 신호를 하나의 신호선에 연결해야 할 때, **오픈 컬렉터 방식을 사용하면 신호를 자연스럽게 통합할 수 있음.**
* 모든 장치의 신호가 1(High) 상태일 때는 인터럽트가 없고,\
  **어느 하나라도 0(Low)을 출력하면 인터럽트가 발생**한 것으로 처리할 수 있음.

이 방식을 사용하면 **별도의 추가적인 논리 회로 없이도 여러 장치의 상태를 하나로 통합할 수 있음.**

### **6) 더 높은 전압을 사용할 수 있음**

일반적인 논리 게이트는 특정한 동작 전압 범위를 가짐(예: 5V 또는 3.3V).\
하지만 오픈 컬렉터 방식은 **풀업 저항을 통해 더 높은 전압을 사용할 수 있음.**

#### **✅ 예제: 5V → 12V 출력 제어**

* 마이크로컨트롤러(5V 로직)에서 **12V 장치를 제어해야 한다면?**
* 오픈 컬렉터 출력에 **풀업 저항을 12V에 연결하면, 출력이 12V까지 올라갈 수 있음.**
* 별도의 전압 변환 회로 없이 **높은 전압을 직접 제어**할 수 있음.

즉, **저전압 논리 회로가 고전압 장치를 쉽게 제어할 수 있도록 해줌.**

### **7) 토템폴 출력과 비교했을 때의 차이점 정리**

| 방식                     | 특징                                   | 장점                                        | 단점                                        |
| ---------------------- | ------------------------------------ | ----------------------------------------- | ----------------------------------------- |
| **토템폴 출력**             | High(1)과 Low(0)을 직접 출력 가능            | 속도가 빠름 외부 부품(풀업 저항) 필요 없음                 | 출력끼리 연결 불가능 (출력 충돌 가능) 전압 변환 어려움          |
| **오픈 컬렉터 / 오픈 드레인 출력** | Low(0)은 직접 출력, High(1)은 풀업 저항을 통해 설정 | 여러 개의 출력 신호를 합칠 수 있음 전압 변환 가능 높은 전류 제어 가능 | 속도가 느림 (저항을 통해 전압이 올라가기 때문) 추가적인 풀업 저항 필요 |

### **결론: 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인은 이런 경우에 사용됨**

* **여러 개의 출력 신호를 하나의 신호선으로 합치고 싶을 때** (와이어드 AND / OR)
* **5V ↔ 3.3V 같은 전압 변환이 필요할 때** (레벨 시프팅)
* **고전압, 고전류를 제어해야 할 때** (릴레이, 모터 제어)
* **여러 장치가 같은 신호선을 공유해야 할 때** (I²C, 인터럽트 신호)
* **단순한 회로 설계로 확장성을 높이고 싶을 때**

> 즉, **속도가 조금 느리더라도 확장성과 유연성이 중요한 경우**에 오픈 컬렉터 / 오픈 드레인 방식을 사용해.

**회로를 더 간단하게 만들면서도 여러 장치를 쉽게 연결할 수 있다는 게 가장 큰 장점**

***

## 18. 전파 지연과 클라우드 환경

> 전파지연 때문에 동시성 프로그래밍이 필요하다 했는데 요즘 시대는 서버를 보통 인프라를 aws나 네이버 클라우드를 쓰잖아 음.. 얘네도 전파랑 관련이 있어?

오케이, 이제 친근한 톤으로 설명해볼게! 지금까지 네가 물어본 내용들을 다 연결해서 자연스럽게 풀어볼게. 😃

***

### **클라우드랑 전파 지연이 무슨 관계가 있을까?**

전에 전파 지연(Propagation Delay)에 대해 이야기하면서, **전기 신호가 이동하는 데 시간이 걸린다**는 걸 알게 됐잖아? 근데, 이게 CPU 내부에서만 문제가 되는 게 아니야. **네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅 같은 시스템에서도 마찬가지로 중요한 요소야.**

지금 우리가 AWS나 네이버 클라우드 같은 클라우드 서비스를 많이 쓰는데, 얘네도 결국 **서버들이 물리적으로 떨어진 곳에 위치해 있고, 데이터를 주고받는 과정에서 전파 지연이 생긴다**는 거지.

***

### **1) 클라우드 환경에서 전파 지연이 생기는 이유**

클라우드라고 하면 뭔가 데이터가 마법처럼 떠다니는 것 같지만, 실제로는 **우리가 요청한 데이터가 지구 어딘가에 있는 서버에서 전송되는 과정**이야. 그리고 이 데이터는 **광케이블, 네트워크 스위치, 라우터, 서버** 같은 걸 거쳐서 우리한테 도착해.

{% hint style="danger" %}
근데 이 과정에서 **물리적으로 신호가 이동하는 속도 제한이 있기 때문에, 데이터가 도착하는 데 시간이 걸려.**
{% endhint %}

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FjtaX5FqBhDgxQzNwNyRY%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=8f3b5ffd-0d2a-4d78-8611-d60cb215796d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

✔ **전파 속도 제한**

* 우리가 흔히 사용하는 광케이블은 **빛의 속도의 약 2/3** 정도밖에 안 돼.
* 즉, 거리가 멀수록 데이터가 이동하는 데 시간이 오래 걸리는 거지.

✔ **라우터 & 스위치 대기 시간**

* 네트워크 패킷(데이터 조각)이 여러 개의 네트워크 장비를 거쳐서 전달되는데,
  * 중간에서 경로를 계산하는 과정
  * 다른 데이터들 사이에서 차례를 기다리는 과정
  * 패킷을 다시 조립하는 과정\
    이 추가되면서 **추가적인 지연(Latency)이 발생**해.

✔ **서버 내부 처리 시간**

* 데이터가 네트워크를 타고 이동하는 것뿐만 아니라,
  * 서버에 도착한 후에도 \*\*CPU, 메모리, 스토리지(HDD/SSD)\*\*에서 처리되는 과정이 필요해.
  * 만약 데이터베이스 조회가 필요하면? 추가적인 대기 시간이 생겨.

✔ **인터넷 프로토콜(TCP/IP) 오버헤드**

* 데이터가 안전하게 이동하도록 TCP 같은 프로토콜이 오류를 체크하고 확인하는 과정도 시간이 걸려.

➡ **이 모든 과정이 합쳐지면서, 우리가 AWS에서 뭔가 요청을 보낼 때 생기는 딜레이가 바로 전파 지연이야!**

### **2) 클라우드에서 전파 지연을 줄이는 방법**

이제 중요한 건, 클라우드 회사들은 이런 전파 지연을 최소화하기 위해 다양한 기술을 사용하고 있다는 거야!

#### 🏃‍♂️ **1. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)**

> **"멀리 있는 서버까지 가지 말고, 가까운 곳에서 먼저 처리하자!"**

* 우리가 AWS에서 서버를 사용하면, 기본적으로는 미국, 유럽, 한국 등 `데이터 센터(Region)`에서 요청을 처리해.
* 근데 이게 너무 멀리 있으면 지연이 심하겠지?
* 그래서 `엣지 컴퓨팅(Edge Computing)`을 활용해서,
  * **사용자와 가까운 곳(엣지 서버)에서 먼저 데이터를 캐싱하거나, 사전 처리해서 보내는 방식**을 쓰는 거야.
  * **AWS CloudFront, 네이버 클라우드 CDN 서비스** 같은 것들이 대표적인 예시!

#### 🚀 **2. 리전(Region) & 가용 영역(AZ) 최적화**

> **"사용자랑 가까운 데이터센터를 활용해서 최대한 빠르게 처리하자!"**

* AWS나 네이버 클라우드는 각 나라별로 `리전(Region)`이라는 데이터센터를 두고 있어.
* 예를 들어, 한국 사용자라면 **AWS 서울 리전(ap-northeast-2), 네이버 클라우드 서울 리전**을 쓰는 게 더 빠르겠지?
* 서버가 너무 멀리 있으면 **전파 지연이 길어지기 때문에, 최대한 가까운 리전을 선택하는 게 중요해!**

#### 🔌 **3. 네트워크 최적화 (전용선 & VPC Peering)**

> **"인터넷보다 빠른 전용선을 사용해서 지연을 줄이자!"**

* AWS **Direct Connect**, 네이버 클라우드 **VPN & 전용 회선 서비스** 같은 걸 활용하면
  * **일반 인터넷을 거치지 않고, 전용 네트워크 경로를 이용해서** 빠르게 데이터를 주고받을 수 있어.
*   데이터 센터 간에 **전용 네트워크 경로**를 설정하면

    * 라우팅 과정이 줄어들고,
    * **네트워크 병목 현상도 줄어들어서 전파 지연이 감소!**



4. **전파 지연이 발생하면, 단일 요청을 기다리는 동안 CPU가 유휴 상태가 되기 때문에 동시성이 필요**
   * 단일 프로세스가 **하나의 요청을 받고, 응답을 기다리는 동안 아무것도 하지 않는다면?**\
     → CPU가 놀게 되고, 이는 **비효율적인 컴퓨팅**을 초래합니다.\
     → 따라서 **비동기 처리, 멀티스레딩, 논블로킹 I/O** 같은 동시성 기법이 필요
   * 📌 **예제: 클라우드 API 호출 & 동시성**
     * 만약 **클라이언트가 AWS 서버에 API 요청**을 보낸다고 가정
       * 요청 → **(전송 지연)** → AWS 서버 → **(응답 지연)** → 응답 받기
         * 만약 여러 요청을 처리해야 한다면?
           * 하나씩 순차적으로 처리하면 시간이 오래 걸립니다.
           * 여러 요청을 동시에 처리하는 **비동기(Async) 방식**을 사용해야 더 빠르게 처리할 수 있다.

### **3) 클라우드 환경에서 동시성 프로그래밍이 중요한 이유**

자, 이제 **전파 지연이 클라우드에도 영향을 준다는 걸 알았어.**\
근데 우리가 클라우드에서 앱을 만들 때 **이 전파 지연을 최소화하려면 어떻게 해야 할까?** 🤔

#### 🔄 **1. 네트워크 요청 최적화 (비동기 처리)**

> **"네트워크 요청을 동기 방식으로 보내면 전파 지연이 누적돼서 성능이 안 좋아진다!"**

* 예를 들어, 우리가 AWS DynamoDB에서 데이터를 가져온다고 하자.
* 한 번 요청할 때마다 **50ms 정도의 네트워크 지연이 발생**한다고 가정하면,
  * 100개의 데이터를 하나씩 가져오면 **50ms x 100 = 5000ms (5초!)** 걸려.
* 하지만 **비동기 처리(Async I/O)를 사용하면 여러 개의 요청을 동시에 보낼 수 있음!**
  * Python: `asyncio`
  * Java: `CompletableFuture`
  * Node.js: `Promise & Async/Await`
  * AWS Lambda: **이벤트 기반 실행**

✔ **결론: 네트워크 요청을 병렬 처리하면 전파 지연을 최소화할 수 있다!**

#### 🏎 **2. 데이터 캐싱 (Redis, Memcached)**

> **"매번 DB에서 데이터를 가져오는 대신, 캐시에 저장해서 빠르게 가져오자!"**

* AWS **ElastiCache (Redis, Memcached)**
* 네이버 클라우드 **Cloud Cache**

➡ **자주 요청되는 데이터를 캐시에 저장하면, 네트워크 트래픽을 줄여 전파 지연을 줄일 수 있음!**

#### 📬 **3. 메시지 큐(Message Queue) & 이벤트 기반 아키텍처**

> **"네트워크 요청을 실시간으로 처리하는 게 아니라, 대기열에 넣고 나중에 처리하면 더 효율적!"**

* AWS **SQS(Simple Queue Service)** → 요청을 큐에 넣고, 병렬적으로 처리
* Kafka → 대용량 로그 처리 및 이벤트 기반 아키텍처

✔ **이런 기술을 사용하면, 네트워크 지연을 최소화하고 시스템 성능을 최적화할 수 있음!**

***

### **결론**

📌 클라우드 환경에서도 전파 지연이 성능에 영향을 줌!\
📌 클라우드 제공업체들은 **엣지 컴퓨팅, 리전 최적화, 전용 네트워크** 같은 기술을 활용해서 전파 지연을 줄이고 있음.\
📌 개발자는 **비동기 처리, 캐싱, 메시지 큐** 같은 기법을 활용해서 클라우드에서 전파 지연을 최소화해야 함!

➡ 결국, \*전파 지연 때문에 동시성 프로그래밍이 필요하다"는 말이 맞는 거지!&#x20;

***

## 19. 오픈 컬렉터(Open-Collector)와 트라이스테이트(Tri-State) 출력 정의되는 기준

### **1) 오픈 컬렉터 vs. 트라이스테이트 출력의 사용처**

두 방식의 차이를 보면, **어떤 곳에서 어떤 방식을 쓰는지 감이 올 거야.**

| 출력 방식                                             | 특징                                          | 주로 사용되는 곳                                   |
| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------------- |
| **오픈 컬렉터 (Open-Collector) / 오픈 드레인 (Open-Drain)** | `0(LOW)`를 적극적으로 출력하고, `1(HIGH)`은 풀업 저항으로 유지 | **인터럽트 신호 처리, 버스 통신 (I²C, SPI 일부), 커널 이벤트** |
| **트라이스테이트 (Tri-State)**                           | `0(LOW)`, `1(HIGH)`, `Hi-Z(출력 없음)` 3가지 상태   | **메모리 버스, CPU ↔ RAM 간 데이터 전송, 병렬 데이터 버스**   |

### **2) 오픈 컬렉터: 인터럽트, 커널 이벤트 등에서 사용되는 이유**

오픈 컬렉터 방식은 여러 개의 장치가 **하나의 신호선을 공유할 때** 유용해.

#### **✅ 인터럽트 처리에 오픈 컬렉터를 쓰는 이유**

* 여러 개의 장치(센서, 주변기기, CPU 코어)가 하나의 `인터럽트 라인`을 공유함.
* 특정 장치가 인터럽트를 요청할 때, 오픈 컬렉터로 **신호선을 Low(0)으로 당겨** 인터럽트를 트리거함.
* 모든 장치가 `1(HIGH)`을 출력하고 있다가, **하나라도 0(LOW)을 출력하면 인터럽트 발생** (와이어드 AND 방식).
* **이렇게 하면 여러 개의 장치가 같은 인터럽트 라인을 공유할 수 있음.**

**📌 인터럽트 신호 처리 과정**

1. 모든 장치는 **오픈 컬렉터 출력을 기본적으로 1(풀업 유지)** 함.
2. **어떤 장치가 인터럽트를 발생시키면 0(LOW) 출력** → 인터럽트 컨트롤러가 감지.
3. CPU가 해당 장치를 확인한 후 인터럽트 처리를 완료하면, 다시 1(HIGH)로 복귀.

> **📝 대표적인 예: I²C 버스 통신, GPIO 인터럽트, CPU 코어 간 인터럽트 처리**

### **3) 트라이스테이트: 메모리, 데이터 버스에서 사용되는 이유**

트라이스테이트는 단순히 **0, 1을 출력하는 것이 아니라, 출력 자체를 "비활성(Hi-Z)" 시킬 수 있음.**\
이 특성 덕분에 **하나의 데이터 버스를 여러 장치가 공유하는 경우**에 유용하게 쓰임.

#### **✅ 메모리에서 트라이스테이트를 쓰는 이유**

* CPU와 RAM이 데이터를 주고받을 때, **하나의 데이터 버스를 공유**해야 함.
* **한 순간에 하나의 장치만 데이터 버스를 사용해야 함.**
* 만약 여러 장치가 동시에 데이터를 출력하면 **출력 충돌(Output Contention)** 이 발생할 수 있음.
* **트라이스테이트를 사용하면 한 번에 하나의 장치만 버스를 사용할 수 있도록 제어 가능.**

**📌 메모리 버스에서 트라이스테이트 동작 과정**

1. CPU가 RAM에서 데이터를 읽으려 하면, RAM은 트라이스테이트 출력을 `활성화(Enable)`.
2. RAM이 데이터 버스를 통해 CPU에 데이터를 보냄.
3. CPU가 데이터 처리를 끝내면, RAM은 다시 `비활성화(Hi-Z)` 상태로 돌아감.
4. 이제 다른 장치가 데이터 버스를 사용할 수 있음.

> **📝 대표적인 예: CPU ↔ RAM, PCI-E, USB, 병렬 데이터 버스**

### **4) 인터럽트, 커널, 메모리 등에서 출력을 따로 정의하는 기준**

인터럽트나 메모리, 커널에서 오픈 컬렉터와 트라이스테이트가 각각 어떻게 쓰이는지는 **하드웨어 레벨과 소프트웨어 레벨에서 따로 정해짐.**

#### **✅ 하드웨어 레벨: 칩 설계 (회로에서 정해짐)**

* **인터럽트 핀**: 오픈 컬렉터 방식으로 동작하도록 설계됨. (예: `INT` 핀은 보통 오픈 드레인으로 동작)
* **메모리 버스 핀**: 트라이스테이트 방식으로 동작하도록 설계됨. (`Data Bus`는 한 번에 하나의 장치만 사용)

#### **✅ 소프트웨어 레벨: 펌웨어 & OS 커널에서 설정**

* **GPIO 핀 모드 설정**\
  → `INPUT`, `OUTPUT`, `OPEN_DRAIN`, `PULLUP` 등으로 설정 가능\
  → 리눅스의 `sysfs` 인터페이스나 `GPIO 라이브러리`에서 제어 가능
* **인터럽트 컨트롤러 (APIC, GIC 등)**\
  → 여러 개의 인터럽트 신호를 한 번에 처리하기 위해 APIC(Advanced Programmable Interrupt Controller) 같은 칩에서 신호를 관리
* **메모리 컨트롤러 (MMU, DRAM 컨트롤러)**\
  → 메모리의 트라이스테이트 동작을 관리하여 **하나의 데이터 버스를 여러 장치가 사용할 수 있도록 제**

### **5) 결론: 오픈 컬렉터 vs. 트라이스테이트, 어디서 정의되는가?**

| 구분           | 오픈 컬렉터 (Open-Collector)             | 트라이스테이트 (Tri-State)              |
| ------------ | ----------------------------------- | -------------------------------- |
| **어디에서 사용?** | 인터럽트, 커널 이벤트, I²C, SPI 일부           | 메모리 버스, CPU ↔ RAM, PCI, USB      |
| **출력 상태**    | 0(LOW), 1(HIGH, 풀업 저항)              | 0(LOW), 1(HIGH), **Hi-Z(출력 없음)** |
| **출력 정의 위치** | 하드웨어(회로 설계), 소프트웨어(GPIO 설정)         | 하드웨어(칩셋, MMU), 소프트웨어(메모리 컨트롤러)   |
| **하드웨어 예제**  | 인터럽트 핀 (`INT`, `NMI`), I²C 데이터 라인   | CPU ↔ RAM 데이터 버스                 |
| **소프트웨어 제어** | GPIO 모드 설정 (`OPEN_DRAIN`, `PULLUP`) | MMU, DMA, 메모리 컨트롤러               |

### **💡 결론 요약**

* **오픈 컬렉터**는 여러 장치가 신호선을 공유해야 할 때(인터럽트, GPIO, I²C 등)에 쓰임.
* **트라이스테이트**는 한 순간에 하나의 장치만 데이터 버스를 사용할 때(메모리, PCI, USB 등)에 쓰임.
* **출력 방식은 하드웨어(회로 설계)에서 기본적으로 정의되지만, 소프트웨어(펌웨어, OS 커널)에서 설정할 수도 있음.**
* **GPIO 설정**(예: `OUTPUT`, `OPEN_DRAIN`)이나 **MMU, DMA 컨트롤러**에서 신호를 관리.

즉, **CPU, RAM, 인터럽트 컨트롤러, I/O 장치 등이 동시에 동작할 수 있도록 하드웨어 설계와 소프트웨어 커널이 함께 조율하는 것!** 🚀

## 20. cpu 내부 논리 회로들

> 💡 CPU 내부에서 트랜지스터들은 어떻게 일할까?

CPU는 단순한 칩이 아니라, **수십억 개의 트랜지스터들이 모여서 서로 역할을 나누며 일하는 거대한 논리 회로 덩어리**야!\
각 트랜지스터들이 무작위로 흩어져 있는 게 아니라, **특정한 구조로 연결되어 특정 기능을 수행하는 논리 회로를 형성**하고 있어.

***

### **1) CPU 내부에서 논리 회로들이 하는 역할**

#### 1️⃣ **가산기(Adder) – 숫자 계산 담당**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FoHE7NFpTKfnn6cbPvRf8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=31165b89-0ff5-43ce-b20a-e454fa874336" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

> CPU에서 **덧셈**을 할 때 실제로 가산기(Adder)라는 회로가 일을 해!

✔ **어디에 있을까?**

* **ALU(Arithmetic Logic Unit, 연산 장치)** 안에서 작동해.
* 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 같은 연산을 수행하는 핵심 회로!

✔ **어떻게 동작할까?**

* **반가산기(Half Adder)**, **전가산기(Full Adder)** 구조로 논리 게이트가 연결됨.
* 1비트씩 더해가면서 큰 수의 연산도 가능하게 만듦.

✔ **CPU의 어디에 쓰일까?**

* 숫자 연산 (1+1, 2×3, 5-1 같은 계산)
* 메모리 주소 계산 (데이터를 어디에 저장할지 결정할 때)
* 프로그램 실행 (명령어 주소를 증가시키는 역할)

#### 2️⃣ **디코더(Decoder) – 명령어 해석 담당**

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FuecqjI1Ildw6KvbgaNwz%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2ad5223d-6581-4012-9ceb-4f23e8639e38" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

> CPU는 수많은 명령어를 받아서 실행해야 해.\
> 디코더는 **"이 명령어는 어디로 보내야 하지?"** 하고 분석하는 역할을 해!

✔ **어디에 있을까?**

* **제어 유닛(Control Unit)** 내부에서 작동!

✔ **어떻게 동작할까?**

* CPU가 **명령어를 읽으면** 디코더가 그 명령을 분석하고,
* 어떤 연산을 할지 판단한 후, 해당하는 회로(가산기, ALU 등)를 작동시킴!

✔ **CPU의 어디에 쓰일까?**

* CPU가 프로그램 명령을 이해하는 과정
* 실행할 명령을 결정하고, 어떤 회로를 동작시킬지 선택

#### 3️⃣ **실렉터(Selector, MUX) – 데이터 선택 담당**

> CPU는 한 번에 여러 개의 데이터를 처리하는데, **어떤 데이터를 ALU로 보낼지?"**&#xB97C; 결정해야 해.\
> 실렉터(멀티플렉서, MUX)는 **필요한 데이터를 선택해서 적절한 곳으로 보내는 역할**을 해!

✔ **어디에 있을까?**

* **레지스터 파일(Register File), 데이터 버스(Data Bus)에서 작동**

✔ **어떻게 동작할까?**

* 여러 개의 입력 중 하나를 선택해서 출력으로 보냄.

✔ **CPU의 어디에 쓰일까?**

* 연산에 필요한 데이터를 ALU로 전달할 때
* 메모리에서 가져온 데이터를 올바른 위치로 보낼 때

++ 자바의 실렉터와 비슷

<figure><img src="https://498337729-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FqKPDlntOwGZBfzPFGkYi%2Fuploads%2FCseYhVvsIOYcQCyOeMvG%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5426a1df-9513-49c2-a8de-966cbf580bbd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이 그림은 **Java NIO(Non-blocking I/O)에서 사용되는 "Selector(셀렉터)" 개념**을 시각적으로 표현한 거야.

#### 🎯 **이게 CPU 내부의 실렉터(Selector)랑 같은 개념이야?**

완전히 같지는 않지만, \*\*"여러 개의 입력 중에서 하나를 선택해서 처리한다"\*\*는 개념은 유사해!

#### 📌 **이 그림이 보여주는 실렉터의 역할 (Java NIO)**

이 그림은 **Java NIO의 "Selector"를 활용한 멀티플렉싱 I/O 처리 과정**을 나타낸 거야.\
쉽게 말하면 **여러 개의 소켓 채널(SocketChannel)을 비동기적으로 관리하는 방식**이야.

✔ **SocketChannel-1, SocketChannel-2**: 클라이언트가 연결한 네트워크 소켓\
✔ **Selector(셀렉터)**: 여러 개의 소켓을 감시하고, 데이터가 준비된 채널을 선택해서 작업을 처리하는 역할\
✔ **관심 키(Interest Set)**: 어떤 이벤트(읽기, 쓰기 등)를 감시할지 등록하는 정보\
✔ **선택된 키(Selected Set)**: 실제로 이벤트가 발생한 채널 목록\
✔ **작업 스레드(Worker Thread)**: 셀렉터가 선택한 채널의 작업을 수행

💡 **쉽게 말하면, CPU가 실렉터(멀티플렉서, MUX)를 이용해서 데이터를 선택하는 것처럼, Java NIO의 Selector는 여러 소켓을 감시하고 처리할 준비가 된 소켓을 선택하는 역할을 해!**

#### 🚀 **CPU 내부 실렉터(Selector, MUX)와의 비교**

| 비교 항목      | Java NIO Selector                      | CPU 내부 Selector (MUX)               |
| ---------- | -------------------------------------- | ----------------------------------- |
| **역할**     | 여러 네트워크 소켓을 감시하고, 이벤트가 발생한 소켓을 선택해서 처리 | 여러 개의 데이터 입력 중에서 하나를 선택해 특정 연산기로 보냄 |
| **작동 방식**  | 등록된 소켓 중에서 이벤트가 발생한 소켓을 감지해서 선택        | 여러 개의 데이터 라인 중에서 필요한 데이터를 선택        |
| **사용되는 곳** | 네트워크 프로그래밍, 서버 소켓 관리 (비동기 I/O)         | CPU 내부 데이터 경로, 신호 선택                |

➡ **결론**:

* **둘 다 "여러 개의 입력 중에서 하나를 선택한다"는 점에서는 동일!**
* 하지만 **Java NIO의 Selector는 소켓을 선택하는 역할, CPU의 Selector(MUX)는 데이터 신호를 선택하는 역할**을 한다는 차이점이 있어!

#### 🔥 **한 문장으로 정리하면?**

📌 **Java NIO의 Selector는 네트워크 소켓 관리를 위한 "소프트웨어적인 선택기"**\
📌 **CPU 내부의 Selector(MUX)는 데이터 처리를 위한 "하드웨어적인 선택기"**

➡ 기능적으로 비슷하지만, **소프트웨어 vs 하드웨어라는 차이가 있다!** 😃

#### 4️⃣ **디멀티플렉서(Demux) – 데이터 배달 담당**

> 디멀티플렉서는 "데이터를 어디로 보낼지"를 결정하는 배달부 역할이야!

✔ **어디에 있을까?**

* **메모리 시스템, 입출력 시스템(I/O), CPU 내부 데이터 경로에서 작동**

✔ **어떻게 동작할까?**

* 하나의 입력 신호를 여러 개의 출력 중 **하나만 선택해서 보냄**.

✔ **CPU의 어디에 쓰일까?**

* 메모리 저장 위치를 선택할 때
* 명령어 실행을 위해 특정 연산 장치를 활성화할 때
* CPU가 모니터, 스피커, 키보드 등 입출력 장치를 선택할 때

### 🎯 **CPU 내부 트랜지스터의 연결 방식**

CPU 안의 트랜지스터들은 **그냥 아무렇게나 연결된 게 아니야!**\
이들은 논리 회로(Logic Circuit)를 형성하며, 특정한 역할을 수행하도록 배열되어 있어.

📌 **CPU 내부 트랜지스터 연결 구조**

1. **가산기(Adder) 구조** → 연산을 담당하는 논리 회로
2. **디코더(Decoder) 구조** → 명령어 해석을 담당하는 회로
3. **실렉터(Selector, MUX) 구조** → 데이터를 선택하는 회로
4. **디멀티플렉서(Demux) 구조** → 데이터를 목적지로 배달하는 회로

➡ 이런 회로들이 **집적회로(IC)** 안에서 촘촘히 연결되어 있고, 그 위에 여러 계층이 쌓여 CPU를 이루는 거야!

### 🔥 **최종 정리!**

* CPU 안에는 코어(Core)가 있다
* 코어 안에는 수십억 개의 트랜지스터가 있다
* 이 트랜지스터들이 논리 회로(Adder, Decoder, MUX, Demux) 형태로 연결되어 있다
* 각 논리 회로가 특정한 기능을 수행하며 CPU가 연산, 데이터 처리, 명령 실행을 한다!&#x20;

### ✅ **추가로 알아두면 좋은 것!**

✔ **ALU(연산 장치) 내부 구조** → 가산기(Adder), 논리 연산 회로 포함\
✔ **CPU 내부 명령어 실행 과정** → 디코더(Decoder)가 명령어를 해석하고, 해당 회로를 활성화\
✔ **CPU 내부 데이터 흐름** → 실렉터(Selector)와 디멀티플렉서(Demux)를 활용해 데이터가 이동

