hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
후버 손실 분류를 위한 변형
분류 목적을 위해, 수정된 후버 손실이라고 불리는 후버 손실의 변형이 때때로 사용된다. 예측 (실수 값 분류기 점수)와 실제 이항 클래스 레이블 이 주어질 때, 수정된 후버 손실은 다음과 같이 정의된다.
항 는 서포트 벡터 머신에서 사용되는 힌지 손실이다. 이차 평활화된 힌지 손실은 의 일반화이다.
후버 손실 응용
후버 손실 함수는 로버스트 통계, M-추정, 가법 모델링에 사용된다.
헵 이론
헵 이론(Hebbian theory) 또는 헤비안 이론은 시냅스 효율성 증가가 시냅스전 세포의 시냅스후 세포에 대한 반복적이고 지속적인 자극으로 인해 발생한다고 주장하는 신경심리학 이론이다. 이는 학습 과정에서 신경 세포의 적응인 시냅스 가소성을 설명하려는 시도이다. 헵 이론은 도널드 헵이 1949년에 저술한 그의 저서 《행동의 조직》에서 소개되었다. 이 이론은 헵의 법칙(Hebb's rule), 헵의 가설(Hebb's postulate), 그리고 세포 집합체 이론(cell assembly theory)이라고도 불린다. 헵은 다음과 같이 진술했다.
공명 활동(또는 "흔적")의 지속성이나 반복이 안정성을 더하는 지속적인 세포 변화를 유도하는 경향이 있다고 가정하자. ... 세포 A의 축삭돌기가 세포 B를 흥분시킬 만큼 충분히 가깝고 반복적으로 또는 지속적으로 세포 B를 발화시키는 데 참여할 때, A가 B를 발화시키는 세포 중 하나로서 효율성이 증가하도록 두 세포 중 하나 또는 둘 다에서 어떤 성장 과정 또는 대사 변화가 일어난다.:62
헵 이론
이 이론은 종종 "함께 발화하는 뉴런은 함께 연결된다"로 요약된다. 그러나 헵은 세포 A가 세포 B를 "발화시키는 데 참여"해야 하며, 이러한 인과 관계는 세포 A가 세포 B와 동시에 발화하는 것이 아니라 세포 B 바로 전에 발화할 때만 발생할 수 있다고 강조했다. 헵의 작업에서 인과 관계의 이러한 측면은 시간적 선행을 요구하는 스파이크-타이밍-의존적 시냅스 가소성에 대해 현재 알려진 바를 예견했다.
헵 이론은 세포의 동시 활성화가 해당 세포들 사이의 시냅스 강도를 현저히 증가시키는 연합 학습 또는 헵 학습을 설명하려고 시도한다. 또한 교육 및 기억 재활을 위한 오류 없는 학습 방법에 대한 생물학적 근거를 제공한다. 인지 기능에서 인공 신경망 연구에서는 종종 비지도 학습의 신경학적 근거로 간주된다.
헵 이론 기억흔적, 세포 집합체 이론, 그리고 학습
헵 이론은 뉴런이 어떻게 연결되어 기억흔적이 될 수 있는지에 대한 설명을 제공한다. 기억흔적은 특정 정보를 인코딩하는 겹치는 세포 집합체 또는 뉴런 그룹에 저장될 수 있다. 원래 특정 피질 뉴런 그룹의 반복 활동을 설명하기 위한 방법으로 만들어진 헵의 세포 집합체 형태와 기능에 대한 이론은 다음에서 이해할 수 있다.:70
일반적인 아이디어는 오래된 것으로, 동시에 반복적으로 활성화되는 두 세포 또는 세포 시스템은 '연합'되는 경향이 있어서 한 세포의 활동이 다른 세포의 활동을 촉진하게 된다.
헵은 또한 다음과 같이 썼다.
한 세포가 다른 세포를 발화시키는 데 반복적으로 도움을 줄 때, 첫 번째 세포의 축삭돌기는 두 번째 세포의 세포체와 접촉하는 시냅스 돌기(또는 이미 존재하는 경우 확장)를 발달시킨다.
D. 앨런 올포트(D. Alan Allport)는 세포 집합체 이론과 기억흔적 형성에 대한 그 역할에 관해 추가적인 아이디어를 제시하며, 부분적인 단서에 기반하여 정보를 검색하는 뇌의 능력인 자기연합(auto-association) 개념을 다음과 같이 설명한다.
헵 이론 기억흔적, 세포 집합체 이론, 그리고 학습
만약 시스템에 대한 입력이 동일한 활동 패턴을 반복적으로 발생시킨다면, 그 패턴을 구성하는 활성 요소들의 집합은 점점 더 강하게 상호 연합될 것이다. 즉, 각 요소는 다른 모든 요소를 켜는 경향이 있고 (음수 가중치로는) 패턴의 일부를 형성하지 않는 요소들을 끄는 경향이 있을 것이다. 다른 말로 하면, 패턴 전체가 '자기연합'될 것이다. 우리는 학습된 (자기연합된) 패턴을 기억흔적(engram)이라고 부를 수 있다.
노벨상 수상자 에릭 캔들의 연구실에서 수행된 연구는 해양 복족류 캘리포니아 군소의 시냅스에서 헵 학습 메커니즘의 역할을 지지하는 증거를 제공했다. 해양 무척추동물의 말초신경계의 시냅스는 실험에서 조절하기가 훨씬 쉽기 때문에, 캔들의 연구는 헵의 장기강화와 활동 의존적 시냅스전 촉진이 캘리포니아 군소의 시냅스 가소성과 고전적 조건형성에 모두 필요하며 상호작용한다는 것을 발견했다.
헵 이론 기억흔적, 세포 집합체 이론, 그리고 학습
무척추동물에 대한 연구가 학습과 기억의 근본적인 메커니즘을 확립했지만, 척추동물 뉴런 간의 장기적인 시냅스 변화에 대한 많은 연구는 뇌 세포의 비생리학적 실험 자극을 포함한다. 그러나 척추동물 뇌에서 연구된 생리학적으로 관련 있는 시냅스 변형 메커니즘 중 일부는 헵 과정의 예시로 보인다. 한 검토에 따르면 시냅스 강도의 장기적인 변화는 헵 및 비-헵 메커니즘을 모두 사용하여 생리학적으로 관련 있는 시냅스 활동에 의해 유도될 수 있다.
헵 이론 원리
인공 뉴런과 인공 신경망에서 헵의 원리는 모델 뉴런 간의 가중치를 변경하는 방법을 결정하는 방법으로 설명될 수 있다. 두 뉴런이 동시에 활성화되면 두 뉴런 사이의 가중치는 증가하고, 개별적으로 활성화되면 감소한다. 동시에 양수이거나 음수 경향이 있는 노드는 강한 양수 가중치를 가지며, 반대 경향이 있는 노드는 강한 음수 가중치를 갖는다.
다음은 헵 학습의 공식적인 설명이다(다른 많은 설명도 가능하다).
여기서 는 뉴런 에서 뉴런 로의 연결 가중치이고, 는 뉴런 에 대한 입력이다. 이것은 가중치가 모든 훈련 예시 후에 업데이트되는 패턴 학습의 한 예시이다. 홉필드 네트워크에서는 인 경우 (반사적 연결은 허용되지 않음) 연결 가 0으로 설정된다. 이진 뉴런(활성화가 0 또는 1)의 경우, 연결된 뉴런이 패턴에 대해 동일한 활성화를 가지면 연결은 1로 설정된다.
헵 이론 원리
여러 훈련 패턴이 사용될 때, 표현식은 개별 패턴의 평균이 된다.
여기서 는 뉴런 에서 뉴런 로의 연결 가중치이고, 는 훈련 패턴의 수이며 는 뉴런 에 대한 번째 입력이다. 이것은 모든 훈련 예시가 제시된 후에 가중치가 업데이트되는 에포크(epoch)별 학습이며, 이 마지막 항은 이산 및 연속 훈련 세트에 모두 적용 가능하다. 다시 홉필드 네트워크에서는 인 경우 (반사적 연결은 허용되지 않음) 연결 가 0으로 설정된다.
헵 학습의 변형 중 하나로 차단(blocking)과 같은 다른 신경 학습 현상을 고려한 것은 해리 클로프의 수학적 모델이다. 클로프의 모델은 단순한 적응 메커니즘을 가진 시스템의 일부가 신경망과 같이 더 발전된 적응 행동을 가진 복잡한 시스템의 기반이 될 수 있다고 가정한다.
헵 이론 비지도 학습, 안정성, 그리고 일반화와의 관계
헵 학습은 시냅스전 및 시냅스후 활동의 동시성에만 기반한 단순한 특성을 가지고 있기 때문에, 이러한 형태의 가소성이 어떻게 의미 있는 학습으로 이어지는지 직관적으로 명확하지 않을 수 있다. 그러나 헵 가소성이 입력의 통계적 속성을 비지도 학습으로 분류될 수 있는 방식으로 파악한다는 것을 보여줄 수 있다.
이는 간단한 예시에서 수학적으로 나타낼 수 있다. 단일 속도 기반 뉴런의 속도를 라고 가정하고, 그 입력의 속도를 라고 하자. 뉴런 의 반응은 일반적으로 입력의 선형 조합인 에 이어서 활성화 함수 로 설명된다.
이전 섹션에서 정의한 대로, 헵 가소성은 시냅스 가중치 의 시간적 진화를 설명한다.
단순화를 위해 항등 반응 함수 를 가정하면 다음과 같이 쓸 수 있다.
또는 행렬 형태로:
이전 장에서와 같이, 에포크별 학습이 수행되면 의 이산 또는 연속 (시간) 훈련 세트에 대한 평균 을 구할 수 있다.여기서 는 이라는 추가 가정(즉, 입력의 평균이 0) 하에서 입력의 상관 행렬이다. 이것은 개의 결합된 선형 미분 방정식 시스템이다. 는 대칭행렬이므로 대각화 가능하며, 그 고유 벡터 기저에서 작업하여 해를 다음과 같은 형태로 찾을 수 있다.
헵 이론 비지도 학습, 안정성, 그리고 일반화와의 관계
여기서 는 임의의 상수이고, 는 의 고유 벡터이며 는 해당 고유값이다.
상관 행렬은 항상 양의 정부호 행렬이므로 고유값은 모두 양수이며, 위 해결책이 항상 시간에 따라 지수적으로 발산한다는 것을 쉽게 알 수 있다.
이는 헵 법칙의 이 버전이 불안정하기 때문에 발생하는 본질적인 문제이다. 지배적인 신호가 있는 모든 네트워크에서 시냅스 가중치는 지수적으로 증가하거나 감소할 것이다. 직관적으로, 이것은 시냅스전 뉴런이 시냅스후 뉴런을 흥분시킬 때마다 둘 사이의 가중치가 강화되어 미래에 더 강한 흥분을 유발하는 식으로 자기 강화 방식으로 진행되기 때문이다. 시냅스후 뉴런의 발화율을 비선형 포화 반응 함수 를 추가하여 제한하는 것이 해결책이라고 생각할 수도 있지만, 사실 어떤 뉴런 모델에서도 헵 법칙은 불안정하다는 것을 보여줄 수 있다. 따라서 뉴런의 네트워크 모델은 일반적으로 BCM 이론, 오야의 법칙, 또는 일반화된 헵 학습 알고리즘과 같은 다른 학습 이론을 사용한다.
헵 이론 비지도 학습, 안정성, 그리고 일반화와의 관계
그럼에도 불구하고, 위 불안정한 해결책의 경우에도 충분한 시간이 지나면 한 항이 다른 항을 지배하게 되며,
여기서 는 의 가장 큰 고유값이다. 이때, 시냅스후 뉴런은 다음 연산을 수행한다.
다시 말하지만, 는 들 사이의 상관 행렬에서 가장 큰 고유값에 해당하는 고유 벡터이기 때문에, 이는 입력의 첫 번째 주성분을 계산하는 것과 정확히 일치한다.
이 메커니즘은 추가적인 시냅스후 뉴런을 추가함으로써 입력의 완전한 PCA(주성분 분석)를 수행하도록 확장될 수 있다. 단, 시냅스후 뉴런이 모두 동일한 주성분을 선택하는 것을 방지해야 한다. 예를 들어, 시냅스후 층에 측면 억제를 추가할 수 있다. 이로써 우리는 헵 학습을 PCA와 연결했는데, 이는 네트워크가 입력의 유용한 통계적 측면을 파악하고 이를 출력에서 정제된 방식으로 "설명"할 수 있다는 점에서 비지도 학습의 기본적인 형태이다.
헵 이론 헵 학습과 거울 신경 세포
헵 학습과 스파이크-타이밍-의존적 시냅스 가소성은 거울 신경 세포가 어떻게 출현하는지에 대한 영향력 있는 이론에 사용되었다. 거울 신경 세포는 개인이 행동을 수행할 때와 다른 사람이 유사한 행동을 수행하는 것을 보거나 들을 때 모두 발화하는 뉴런이다. 이러한 뉴런의 발견은 개인이 다른 사람의 행동을 어떻게 이해하는지 설명하는 데 매우 영향력이 있었다. 왜냐하면 사람이 다른 사람의 행동을 인지할 때, 그 사람이 유사한 행동을 수행하는 데 사용할 뇌의 운동 프로그램이 활성화되어, 인지에 정보를 추가하고 인지자 자신의 운동 프로그램에 기반하여 그 사람이 다음에 무엇을 할지 예측하는 데 도움을 주기 때문이다. 거울 뉴런 기능에 대한 이 아이디어의 한계는 개인이 행동을 수행할 때와 다른 사람이 유사한 행동을 수행하는 것을 듣거나 볼 때 모두 반응하는 뉴런을 어떻게 발달시키는지 설명하는 것이다.
헵 이론 헵 학습과 거울 신경 세포
신경과학자 크리스티안 케이저스와 심리학자 데이비드 페럿은 개인이 행동을 수행하는 것을 관찰하거나 듣는 것이 마치 스스로 행동을 수행하는 것처럼 뇌 영역을 활성화한다고 제안했다. 이러한 재-구심성 감각 신호는 행동의 시각, 소리, 느낌에 반응하는 뉴런의 활동을 유발한다. 이 감각 뉴런의 활동은 행동을 유발하는 운동 뉴런의 활동과 시간적으로 지속적으로 겹치기 때문에, 헵 학습은 행동의 시각, 소리, 느낌에 반응하는 뉴런과 행동을 유발하는 뉴런을 연결하는 시냅스가 강화될 것이라고 예측한다. 사람들이 거울을 보거나, 옹알이를 듣거나, 다른 사람에게 모방될 때도 마찬가지이다. 이러한 재-구심성 신호가 반복적으로 발생한 후, 행동의 감각적 및 운동적 표상을 연결하는 시냅스는 너무 강해져서 운동 뉴런이 행동의 소리나 시각에 발화하기 시작하고, 거울 뉴런이 생성된다.
헵 이론 헵 학습과 거울 신경 세포
수많은 실험은 헵 학습이 거울 뉴런 형성에 중요하는 아이디어를 뒷받침하는 증거를 제공한다. 증거에 따르면 운동 프로그램은 새로운 청각 또는 시각 자극과 운동 프로그램 실행의 반복적인 짝짓기 후 유발될 수 있다. 예를 들어, 피아노를 쳐본 적이 없는 사람들은 피아노 음악을 들을 때 피아노 연주와 관련된 뇌 영역을 활성화하지 않는다. 피아노를 5시간 배우면서 참가자가 건반을 누를 때마다 피아노 소리에 노출되면 나중에 피아노 음악을 들을 때 뇌의 운동 영역 활동을 유발하기에 충분하다는 것이 입증되었다. 스파이크-타이밍-의존적 시냅스 가소성이 시냅스전 뉴런의 발화가 시냅스후 뉴런의 발화를 예측하는 경우에만 발생한다는 사실과 일치하게, 감각 자극과 운동 프로그램 간의 연결도 자극이 운동 프로그램에 따라 달라지는 경우에만 강화되는 것으로 보인다.
헵 이론 헵 이론과 인지 신경과학
헵 학습은 의사 결정 및 사회 학습과 같은 인지 과정과 연관되어 있다. 인지 신경과학 분야는 선조체 및 전두엽 피질과 같은 보상 처리 및 사회 인지를 담당하는 뇌 영역과 헵 이론의 교차점을 탐색하기 시작했다. 특히, 헵 모델에 노출된 선조체 투사는 생체 내에서 장기강화 및 장기 억제를 나타낸다. 또한, 전두엽 피질의 자극에 대한 모델("혼합 선택성")은 무작위 연결성만으로는 완전히 설명되지 않지만, 헵 패러다임이 통합되면 모델에서 혼합 선택성 수준에 도달한다. 피터 퍼트넘(Peter Putnam)과 로버트 W. 풀러는 이러한 영역에서의 헵 가소성이 습관 형성, 강화 학습, 심지어 사회적 유대감 발달과 같은 행동의 근간이 될 수 있다고 가설을 세웠다.
헵 이론 한계
헵 모델이 장기강화에 널리 사용됨에도 불구하고, 헵 이론은 모든 형태의 장기 시냅스 가소성을 다루지는 않는다. 헵은 억제성 시냅스에 대한 규칙이나 역인과적 스파이크 시퀀스(시냅스전 뉴런이 시냅스후 뉴런보다 나중에 발화하는 경우)에 대한 예측을 제시하지 않았다. 시냅스 변형은 활성화된 뉴런 A와 B 사이에서만 발생하는 것이 아니라 인접한 시냅스에서도 발생할 수 있다. 따라서 모든 형태의 이종시냅스 가소성과 항상성 가소성은 비-헵적인 것으로 간주된다. 한 가지 예는 시냅스전 말단으로의 역행성 신호이다. 역행성 전달체로 가장 흔히 인식되는 화합물은 높은 용해성과 확산성 때문에 종종 주변 뉴런에 영향을 미치는 일산화 질소이다. 볼륨 학습으로 알려진 이러한 유형의 확산성 시냅스 변형은 전통적인 헵 모델에 포함되지 않는다.
헵 이론 현대의 발전, 인공지능, 그리고 계산적 발전
현대 연구는 헵의 원래 아이디어를 확장했다. 예를 들어 스파이크-타이밍-의존적 시냅스 가소성(STDP)은 뉴런 스파이크의 정확한 타이밍을 헵 이론에 통합하여 헵의 원리를 정교하게 다듬는다. 또한 실험적 발전은 헵 학습을 의사 결정 및 정서 조절과 같은 복잡한 행동과 연결시켰다. 인공지능(AI) 및 양자 컴퓨팅에 대한 현재 연구는 적응형 알고리즘을 개발하고 기계 학습 모델을 개선하기 위해 헵의 개념을 계속 활용하고 있다.
AI에서 헵 학습은 전통적인 신경망을 넘어 응용 분야를 확장했다. 중요한 발전 중 하나는 강화 학습 알고리즘인데, 여기서 헵과 유사한 학습이 훈련 단계 동안 자극의 타이밍과 강도에 따라 가중치를 업데이트하는 데 사용된다. 일부 연구자들은 인공 시스템 학습을 위한 생물학적으로 더 그럴듯한 모델을 개발하기 위해 헵 원리를 적용했으며, 이는 AI 응용 분야에서 모델 효율성과 수렴을 향상시킬 수 있다.
헵 이론 현대의 발전, 인공지능, 그리고 계산적 발전
헵 학습의 양자 컴퓨팅 적용은 점차 관심이 높아지는 분야이다. 고전 신경망이 헵 이론의 주요 적용 분야이지만, 최근 연구에서는 양자에서 영감을 받은 알고리즘의 잠재력을 탐구하기 시작했다. 이러한 알고리즘은 양자 중첩 및 얽힘 원리를 활용하여 양자 시스템의 학습 과정을 향상시킨다. 현재 연구는 헵 원리가 보다 효율적인 양자 기계 학습 모델 개발에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 탐구하고 있다.
헵 학습을 개선하거나 확장하는 새로운 계산 모델이 등장했다. 예를 들어, 일부 모델은 이제 신경 스파이크의 정확한 타이밍(스파이크-타이밍-의존적 시냅스 가소성과 같이)을 고려하며, 다른 모델은 도파민과 같은 신경전달물질이 시냅스 연결의 강도에 어떻게 영향을 미치는지 설명하기 위해 신경조절의 측면을 통합했다. 이러한 고급 모델은 헵 학습이 뇌에서 어떻게 작동하는지에 대한 보다 미묘한 이해를 제공하며, 보다 사실적인 계산 모델 개발에 기여하고 있다.
헵 학습에 대한 최근 연구는 전통적인 헵 모델에서 종종 간과되는 억제성 뉴런의 역할에 초점을 맞추고 있다. 고전적인 헵 이론은 주로 흥분성 뉴런에 초점을 맞추지만, 신경 학습의 보다 포괄적인 모델은 흥분성 및 억제성 시냅스 간의 균형 잡힌 상호 작용을 고려한다. 연구에 따르면 억제성 뉴런은 신경 회로의 안정성을 유지하는 데 중요한 조절을 제공할 수 있으며, 헵 학습에서 폭주하는 양성 피드백을 방지할 수 있다.
헵 이론 추가 문헌
Hebb, D. O. (1940). 《Human Behavior After Extensive Bilateral Removal from the Frontal Lobes》. 《Archives of Neurology and Psychiatry》 44. 421–438쪽. doi:10.1001/archneurpsyc.1940.02280080181011.
Paulsen, O.; Sejnowski, T. J. (2000). 《Natural patterns of activity and long-term synaptic plasticity》. 《Current Opinion in Neurobiology》 10. 172–179쪽. doi:10.1016/S0959-4388(00)00076-3. PMC 2900254. PMID 10753798.
LMArena
LMArena(이전 이름: 챗봇 아레나, Chatbot Arena)는 익명의 크라우드 소싱 쌍별 비교를 통해 대형 언어 모델 (LLM)을 평가하는 공개 웹 기반 플랫폼이다. 사용자들은 두 개의 익명 모델에 프롬프트를 입력하여 응답을 받고, 더 나은 응답을 제공한 모델에 투표하면 모델의 정체가 공개된다. 사용자들은 직접 테스트할 모델을 선택할 수도 있다.
LMArena는 인공지능 산업에서 인기가 많으며, 주요 기업들은 오픈AI의 GPT-4o 및 o1, 구글 딥마인드의 제미나이, 앤트로픽의 클로드와 같은 대형 언어 모델을 제공하고, 그 후속 순위를 사용하여 홍보한다.
이 웹사이트는 출시 예정인 모델들의 미리 보기에도 사용되었다. 특히 중국 회사 딥시크는 R1 모델이 서구 언론의 주목을 받기 몇 달 전에 LMArena에서 프로토타입 모델을 테스트했다. 다른 주목할 만한 사전 출시 모델로는 코드명 "서밋"으로 알려진 오픈AI의 GPT-5와 코드명 "Nano Banana"로 알려진 이미지 생성 및 편집 모델인 구글 딥마인드의 제미나이 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image)가 있다.
LMArena
LMArena의 대형 언어 모델 평가 방법론은 학술 분석에서 검토되었으며, 특정 한계를 식별하고 개선할 영역을 제안했다. 이 플랫폼은 AI 연구 생태계의 활발한 기여자이며, 정책 업데이트를 통해 진행 중인 연구와 협력하여 방법론적 업데이트를 구현했다.
마누스
마누스(Manus)는 아래 뜻을 함의한다.
마누스 (AI 에이전트)
마누스(Manus, 라틴어로 손을 뜻함)는 싱가포르에 본사를 둔 모니카를 만든 동일한 스타트업이 개발한 자율적인 인공지능 에이전트이다. 이 에이전트는 직접적이거나 지속적인 인간의 지도 없이 복잡한 실제 작업을 독립적으로 수행하도록 설계되었다. 일부 언론에서는 이 에이전트가 독립적인 사고, 동적 계획, 의사 결정이 가능한 세계 최초의 자율 에이전트 중 하나로 평가하고 있다.
샤오 홍은 Manus.im의 주요 인물이다. 그의 경력 초기에 그는 "이반 어시스턴트"와 "웨이반 어시스턴트"와 같은 생산성 도구를 만든 나이팅게일 테크놀로지를 설립했는데, 이들은 기업 사용자들 사이에서 널리 활용되는 AI 기반 플랫폼이다. 그의 "키트배싱" 접근 방식으로 알려진 샤오는 위챗과 같은 기존 플랫폼에 AI 기능을 통합하여 향상시키는 목표에 집중했다.
마누스 (AI 에이전트) 역사
마누스는 대형 언어 모델 (LLM)을 기반으로 독립적으로 작동할 수 있는 인공지능 에이전트를 만들기 위해 설립되었다. 마누스는 2025년 3월 6일에 공식적으로 출시되었다. 벤처비트(VentureBeat)는 마누스가 코드 작성 및 배포를 포함한 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있다는 점에서 주요한 진전이라고 설명했다. 마누스는 직접적인 인간 개입 없이 완전히 작동하고 코드 작성 및 배포를 포함한 복잡한 작업을 자율적으로 완료할 수 있는 능력으로 인해 인공지능 개발의 전환점으로 묘사되었다.
FOSSIL
FOSSIL은 MS-DOS 호환 운영체제에서 전기 통신 프로그램의 직렬 통신을 허용하기 위한 표준 프로토콜이다. FOSSIL은 Fido Opus SEAdog Standard Interface Layer의 약자이다. Fido는 FidoNet을, Opus는 Opus-CBCS BBS를, SEAdog는 FidoNet 호환 메일러를 의미한다. FOSSIL 프로토콜을 정의하는 표준 문서는 FidoNet 기술 표준 위원회에서 관리한다.
FOSSIL 직렬 장치 드라이버
"FOSSIL 드라이버"는 단순히 통신 장치 드라이버이다. 초기 FidoNet 시대에는 컴퓨터 하드웨어가 매우 다양했고, 소프트웨어가 직렬 인터페이스 하드웨어와 통신하는 방식에 대한 표준이 없었기 때문에 존재했다. FidoBBS의 초기 개발은 특정 종류의 기계에서만 작동했다. FidoBBS가 확산되기 시작하기 전에, 소프트웨어가 다른 기계에서 사용되려면 직렬 인터페이스 하드웨어와 통신하는 통일된 방법이 필요하다는 인식이 있었다. 이러한 필요성은 다른 통신 기반 소프트웨어에서도 분명했다. FOSSIL 사양은 이러한 통일된 방법을 제공하기 위해 1986년에 탄생했다. FOSSIL 표준을 사용하는 소프트웨어는 어떤 하드웨어에서 실행되든 동일한 인터럽트 함수를 사용하여 통신할 수 있었다. 이를 통해 개발자들은 하드웨어 인터페이스가 아닌 애플리케이션에 집중할 수 있었다.
FOSSIL 직렬 장치 드라이버
FOSSIL 드라이버는 각 플랫폼의 직렬 인터페이스 하드웨어에 맞게 특별히 작성되었기 때문에 작동하는 하드웨어에 따라 다르다. FOSSIL 드라이버는 IBM PC 호환기종의 확산과 함께 더욱 유명해졌다. 이러한 기계는 어떤 형태의 DOS(Disk Operating System)를 실행했으며, 바이오스는 직렬 통신에 대한 지원이 매우 미흡하여 비트리비얼한 통신 작업의 요구 사항을 훨씬 미치지 못했다. 시간이 지남에 따라 MS-DOS 및 PC DOS가 일반적인 운영체제가 되었고 PC 호환 하드웨어가 지배적이었다.
두 가지 인기 있는 DOS 기반 FOSSIL 드라이버는 X00 및 BNU였다. 인기 있는 마이크로소프트 윈도우 기반 FOSSIL 드라이버는 프리웨어인 NetFoss이다. SIO는 인기 있는 OS/2 기반 FOSSIL 드라이버이다.
FOSSIL 직렬 인터페이스 이외의 하드웨어를 위한 FOSSIL 드라이버
FOSSIL 드라이버는 애플리케이션에 "모뎀처럼 보이게" 하여 다른 통신 하드웨어를 지원하도록 구현되기도 했다.
(직렬 포트를 전혀 사용하지 않는) 내부 ISDN 카드는 종종 FOSSIL 드라이버와 함께 제공되어 원래 모뎀 작동만을 위한 소프트웨어와 함께 작동할 수 있도록 했다.
존 클라크
존 클라크(John Clark, John Clarke)는 다음 사람을 가리킨다.
FINO
컴퓨터 과학에서 FINO는 유머러스한 스케줄링 알고리즘이다. 이는 전통적인 선입 선출 (FIFO) 및 후입 선출 (LIFO) 알고리즘과 반대로 first in, never out의 두문자어이다. 비슷한 두문자어는 first in, still here를 뜻하는 "FISH"이다.
FINO는 모든 예약된 작업을 영구적으로 보류하여 작동한다. 언제든 얼마나 많은 작업이 예약되든, 실제로 어떤 작업도 실행되지 않는다.
상태 저장 FINO 큐는 메모리 누수를 구현하는 데 사용될 수 있다.
FINO에 대한 첫 언급은 시그네틱스 25120 쓰기 전용 메모리 농담 데이터시트에 나타난다.
비트 지향 프로토콜
비트 지향 프로토콜(Bit-oriented protocol)은 전송되는 데이터를 의미가 없는 불투명한 비트 스트림으로 간주하는 통신 프로토콜이다. 제어 코드는 문자 대신 비트 시퀀스로 정의된다. 비트 지향 프로토콜은 프레임 내용에 관계없이 데이터 프레임을 전송할 수 있다. 이는 "비트 스터핑"이라고도 할 수 있다.
동기식 프레이밍 고급 데이터 링크 제어는 다음과 같이 작동할 수 있다.
바이트 지향 프로토콜
바이트 지향 프로토콜(Byte-oriented protocol) 또는 바이트 지향 프레이밍 프로토콜(Byte-oriented framing protocol)은 "전체 바이트가 제어 코드로 사용되는 통신 프로토콜이다. 문자 지향 프로토콜이라고도 알려져 있다." 예를 들어 UART 통신은 바이트 지향적이다.
"문자 지향"이라는 용어는 문자의 개념이 바뀌었기 때문에 더 이상 사용되지 않는다. ASCII 문자는 정보량 면에서 1바이트(옥텟)에 해당한다. 컴퓨터 소프트웨어의 국제화와 함께 다양한 언어의 텍스트를 처리하기 위해 와이드 문자가 필요해졌다. 특히 UTF-8에서 유니코드 문자(또는 엄밀히 말하면 코드 포인트)는 1, 2, 3 또는 4바이트일 수 있으며, 유니코드의 다른 인코딩은 코드 포인트당 2바이트 또는 4바이트를 사용한다.
코드 포인트
코드 포인트(code point) 또는 코드 위치(code position)는 테이블 내의 특정 위치로, 해당 위치에 의미가 할당된 것이다. 테이블은 1차원(열), 2차원(스프레드시트의 셀과 유사), 3차원(통합 문서의 시트) 등 여러 차원으로 존재할 수 있다.
기술적으로, 코드 포인트는 정량화된 n차원 공간의 고유한 위치로, 해당 위치에 의미론적 의미가 할당된다. 테이블은 이산적(정수)이고 양의 위치(1, 2, 3, 4이지만 분수는 아님)를 갖는다.
코드 포인트는 수많은 공식 정보 처리 및 통신 표준에서 사용된다. 예를 들어 ITU-T 권고 T.35는 통신 장비(원래 팩스 기계)가 제조 또는 작동 국가를 나타낼 수 있도록 하는 일련의 국가 코드를 포함한다. T.35에서 아르헨티나는 코드 포인트 0x07로, 캐나다는 0x20으로, 감비아는 0x41 등으로 표시된다.
코드 포인트 문자 인코딩에서
코드 포인트는 일반적으로 문자 인코딩에 사용되며, 여기서 코드 포인트는 특정 문자에 매핑되는 숫자 값이다. 문자 인코딩에서 코드 포인트는 일반적으로 단일 자소를 나타내며—대개 글자, 숫자, 문장 부호, 또는 공백 문자—때때로 기호, 제어 문자 또는 서식을 나타낸다. 주어진 인코딩/문자 세트 내의 모든 가능한 코드 포인트 세트는 해당 인코딩의 코드 공간을 구성한다.
예를 들어, 문자 인코딩 방식인 ASCII는 0hex에서 7Fhex 범위의 128개 코드 포인트를 포함하고, 확장 ASCII는 0hex에서 FFhex 범위의 256개 코드 포인트를 포함하며, 유니코드는 0hex에서 10FFFFhex 범위의 1,114,112개 코드 포인트를 포함한다. 유니코드 코드 공간은 17개의 평면(기본 다국어 평면과 16개의 보조 평면)으로 나뉘며, 각 평면은 65,536 (= 216)개의 코드 포인트를 갖는다. 따라서 유니코드 코드 공간의 총 크기는 17 × 65,536 = 1,114,112이다.
코드 포인트 유니코드에서
유니코드에서 특정 비트 시퀀스를 코드 단위라고 부른다. UCS-4 인코딩의 경우 모든 코드 포인트는 4-바이트 (옥텟) 이진수로 인코딩되는 반면, UTF-8 인코딩에서는 서로 다른 코드 포인트가 1바이트에서 4바이트 길이의 시퀀스로 인코딩되어 자기 동기 코드를 형성한다. 자세한 내용은 유니코드 인코딩 비교를 참조하면 된다.
코드 포인트는 일반적으로 추상적인 문자에 할당된다. 추상 문자는 그래픽 글리프가 아니라 텍스트 데이터의 단위이다. 그러나 코드 포인트는 향후 할당을 위해 예약되거나(유니코드 코드 공간의 대부분은 할당되지 않음) 다른 지정된 기능이 부여될 수도 있다.
코드 포인트와 해당 추상 문자 간의 구별은 유니코드에서는 뚜렷하지 않지만, 단일 코드 공간에 대해 수많은 코드 페이지가 존재할 수 있는 다른 많은 인코딩 방식에서는 분명하다.
코드 포인트 역사
코드 포인트의 개념은 디지털 정보 처리 및 디지털 통신의 초기 표준으로 거슬러 올라간다.
유니코드에서 코드 포인트는 1980년대 문자 인코딩 개발자들이 직면했던 어려운 수수께끼에 대한 유니코드의 해결책의 일부이다. 만약 더 큰 문자 세트를 수용하기 위해 문자당 비트를 더 추가했다면, 그 설계 결정은 당시 컴퓨터 사용자 대다수를 차지했던 로마자 사용자의 경우 추가 비트가 항상 0으로 채워질 것이기 때문에, 당시 부족했던 컴퓨팅 자원의 용납할 수 없는 낭비가 되었을 것이다. 코드 포인트는 문자와 특정 비트 시퀀스 간의 직접적인 일대일 대응이라는 오래된 개념을 깨뜨림으로써 이 문제를 피한다.
테스트 벤치
테스트 벤치(test bench) 또는 테스팅 워크벤치(testing workbench)는 설계 또는 모델의 정확성이나 건전성을 확인하는 데 사용되는 환경이다.
이 용어는 전자 장치 테스트에서 유래되었는데, 엔지니어가 오실로스코프, 멀티미터, 납땜 인두, 와이어 커터 등 측정 및 조작 도구를 갖춘 실험대에서 수동으로 피시험 장치 (DUT)의 정확성을 확인하는 방식이었다.
소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어 공학의 맥락에서 테스트 벤치는 개발 중인 제품을 소프트웨어 및 하드웨어 도구의 도움으로 테스트하는 환경이다. 소프트웨어는 테스트 벤치와 작동하도록 일부 경우 약간 수정되어야 할 수 있지만, 신중한 코딩을 통해 변경 사항을 버그 없이 쉽게 되돌릴 수 있다.
"테스트 벤치"라는 용어는 하드웨어 기술 언어를 사용한 디지털 설계에서 DUT를 인스턴스화하고 테스트를 실행하는 테스트 코드를 설명하는 데 사용된다.
"테스트 벤치"의 추가적인 의미는 격리되고 통제된 환경으로, 생산 환경과 매우 유사하지만 일반 대중, 고객 등에게는 숨겨지거나 보이지 않는 환경이다. 따라서 최종 사용자가 관여하지 않기 때문에 변경 사항을 안전하게 적용할 수 있다.
타이머 코어레싱
타이머 코어레싱(Timer coalescing)은 중앙 처리 장치 (CPU) 전력 소비를 줄이는 컴퓨터 시스템 에너지 절약 기술로, 프로세스 기동 동기화에 사용되는 소프트웨어 타이머의 정확도를 낮춰 CPU가 유휴 상태로 진입 및 종료하는 상대적으로 전력 소모가 큰 작업을 수행해야 하는 횟수를 최소화한다.
아치 허드
아치 허드(Arch Hurd)는 아치 리눅스 배포판에 포함된 리눅스 커널 대신 GNU 허드 커널을 사용하는 GNU 운영체제 배포판이다.
아치 허드 프로젝트는 2010년 1월 아치 리눅스 포럼 스레드에서 시작되었고, 많은 기여와 함께 몇 주 만에 가상 머신에서 부팅할 수 있는 수준까지 발전했다. 이 프로젝트는 허드 상에서 아치 리눅스 환경(BSD 스타일 init 스크립트, i686 최적화 패키지, pacman 패키지 관리자 사용, 롤링 릴리스 및 KISS 설정)을 제공하는 것을 목표로 하며, 충분히 안정적으로 사용할 수 있는 수준을 지향한다.
아치 허드 개발
아치 허드는 현재 안정적인 상태가 아니다. 운영체제 다운로드 이미지는 존재하지 않지만, 이전에는 Arch Hurd LiveCD에서 호스팅되었다. 하지만, 운영체제의 재업로드 버전을 찾을 수 있으며 사용자는 데비안 GNU/허드를 통해 Chroot 작업을 수행하여 사용할 수 있다.
적은 개발팀에도 불구하고, 아치 허드는 설립 이후 많은 발전을 이루었다. 실제 하드웨어에서 부팅하는 것, 기본적인 웹 서버를 위한 모든 것을 패키징하는 것, 그리고 비공식 그래픽 라이브CD를 제작하는 것 등이 있다.
2011년 6월, 아치 허드는 허드용 리눅스 드라이버 프레임워크인 장치 드라이버 환경(DDE)의 성공적인 통합을 발표했는데, 이는 배포판의 네트워크 하드웨어 지원을 개선하고 거의 사용할 수 있는 수준으로 만들었다.
2024년 12월 기준 기준으로, 공식 패키지는 2019년 5월에 마지막으로 업데이트되었고, Arch Hurd 웹사이트의 최신 메시지는 2021년 5월 25일자이다. Git 저장소에서는 여전히 개발 활동이 진행되고 있다.
AOS/VS II
AOS/VS II는 데이터 제너럴 32비트 MV/Eclipse 컴퓨터용으로 단종된 운영체제이다.
AOS/VS II 개요
AOS/VS II 운영 체제는 1988년에 출시되었으며 원래 AOS/VS 운영 체제의 단순히 개정 8.00이었다. 그러나 이 시스템은 원래 AOS 및 AOS/VS 파일 시스템과 호환되지 않는 새로운 파일 시스템을 도입했으며 접근 제어 목록(ACL) 그룹과 같은 새로운 기능도 포함했다. 일부 고객은 새 파일 시스템으로 업그레이드하거나 새 하드웨어에 투자하는 것을 원하지 않았기 때문에 데이터 제너럴은 AOS/VS의 "불멸" 개정에 대한 버그 수정 지원을 계속하기로 합의했으며, 이는 통칭적으로 AOS/VS "클래식"으로 알려지게 되었다. 반면 새로운 개발은 개정 번호를 1.00으로 되돌린 AOS/VS II로 진행될 예정이었다.
VS-클래식(개정 7.7x)과 VS-II(개정 3.2x)는 둘 다 구식이 되었지만 2000년 문제를 극복하도록 업데이트되었다.
AOS/VS II의 다른 새로운 기능으로는 전체 TCP/IP 스택, NFS 지원, 링-1을 사용한 확장된 커널 주소 공간 및 논리 디스크 수준 사용자 데이터 캐시가 있었다. /VS (클래식)는 파일 시스템 메타데이터 캐시가 있었지만 사용자 데이터 캐시는 없었다.
데이터 제너럴 AOS
데이터 제너럴 AOS(Data General AOS, 어드밴스트 오퍼레이팅 시스템, Advanced Operating System의 약자)는 데이터 제너럴 16비트 이클립스 C, M, S 미니컴퓨터용 운영체제 제품군의 이름이었고, 이어서 AOS/VS와 AOS/RT32 (1980)와 나중에 32비트 이클립스 MV 라인용 AOS/VS II (1988)가 출시되었다.
데이터 제너럴 AOS 개요
AOS/VS는 이클립스 MV 하드웨어의 8-보호 링 아키텍처를 활용했으며, 링 7은 가장 적은 권한을, 링 0은 가장 많은 권한을 가졌다. AOS/VS 커널은 링 0에서 실행되었고 가상 주소 변환과 관련된 데이터 구조에 링-1 주소를 사용했다. 링 2는 사용되지 않았고 커널의 향후 사용을 위해 예약되었다. AOS/VS 커널에 대한 시스템 호출 유효성 검사, 일부 I/O 버퍼링 및 많은 호환성 기능을 수행하는 에이전트는 각 프로세스의 링 3에서 실행되었다. 링 4는 INFOS II DBMS와 같은 다양한 D.G. 제품에서 사용되었다. 링 5와 6은 사용자 프로그램에서 사용하도록 예약되었지만 MV/UX 내부 링 에뮬레이터 및 링 5를 사용한 오라클과 같은 대형 소프트웨어를 제외하고는 거의 사용되지 않았다. 모든 사용자 프로그램은 링 7에서 실행되었다.
데이터 제너럴 AOS 개요
AOS 소프트웨어는 경쟁 PDP-11 운영체제보다 훨씬 더 발전했다. 16비트 AOS 애플리케이션은 32비트 이클립스 MV 라인에서 AOS/VS 및 AOS/VS II 아래에서 기본적으로 실행되었다. AOS/VS(Advanced Operating System/Virtual Storage)는 가장 일반적으로 사용되는 DG 소프트웨어 제품이었으며, 복잡한 스크립팅, DUMP/LOAD 및 기타 사용자 지정 구성 요소를 허용하는 명령줄 인터프리터 (CLI)를 포함했다.
16비트 버전의 CLI는 Xyzzy(발음은 "매직")를 기념하기 위한 이스터 에그를 포함하고 있는 것으로 유명하다. 이것은 외부적으로 AOS/VS 32비트 운영체제로 알려지게 된 것의 내부 코드명이었다. 사용자가 "xyzzy"라는 명령어를 입력하면 CLI에서 "아무 일도 일어나지 않는다"는 응답을 받았다. AOS/VS II에서 32비트 버전의 CLI가 출시되었을 때, 같은 명령어는 대신 "두 배 더 많은 일이 일어난다"고 보고했다.
데이터 제너럴 AOS 개요
AOS/VS에서 호스팅되는 System V.2 유닉스의 수정 버전인 MV/UX도 제공되었다. 이클립스 MV 라인과 나중에 88K 및 X86 AViiON 머신을 위해 DG/UX라고 불리는 시스템 V 유닉스의 수정 버전이 만들어졌다.
AOS 및 AOS/VS 커널은 전적으로 어셈블리어로 작성되었다. 운영 체제 릴리스에 포함된 AOS 및 AOS/VS 유틸리티의 거의 모든 부분은 ALGOL/60 프로그래밍 언어의 변형인 DG/L로 작성되었다. 초기에 AOS/VS 유틸리티는 AOS 소스 개발을 면밀히 추적했다. AOS/VS가 성숙함에 따라 많은 DG 제공 유틸리티는 32비트 주소 공간을 활용하고 어셈블리어에 대한 종속성을 줄이기 위해 다시 작성되었으며, 종종 AOS 선조들에 비해 기능, 성능 및 신뢰성에서 상당한 증가를 가져왔다.
BLIS/COBOL
BLIS/COBOL은 코볼로 작성된 단종된 운영체제였다. 합리적으로 널리 받아들여진 유일한 시스템이다. 코볼로 작성된 비즈니스 응용 프로그램을 컴파일하도록 최적화되었다. BLIS는 데이터 제너럴 노바 및 데이터 제너럴 이클립스 16비트 미니컴퓨터에서 사용할 수 있었다. 이 시스템은 IPI(Information Processing, Inc.)가 판매했으며, 1970년대와 80년대에 내셔널 컴퓨터 컨퍼런스에서 이 제품을 정기적으로 전시했다. 지원되는 사용자 수와 기능에 따라 가격은 US$830에서 $10,000 사이였다. 1977년 IPI는 전 세계적으로 100개 이상의 시스템이 운영 중이라고 자랑했다.
BLIS/COBOL
1985년까지 IBM 개인용 컴퓨터용 버전인 PC-BLIS가 존재했다.
원래 대부분의 운영체제는 특정 프로세서 또는 프로세서 제품군을 위해 어셈블리어로 작성되었다. 어셈블리어 이외의 운영체제는 비교적 느렸지만, 수정 및 복구가 더 쉬웠다. C 프로그래밍 언어가 어셈블리어와 유사한 저수준 기능을 가지는 이유 중 하나는 운영체제를 작성하는 데 사용하려는 초기 의도 때문이었다. 유사한 목표로 IBM의 PL/S 개발이 이루어졌다. 운영체제 개발에 일부 문제를 야기했던 코볼의 고급스러운 특성은 BLIS에서 부분적으로 해결되었는데, 이는 BLIS가 코볼에 맞춰 의도적으로 최적화되었기 때문이다.
BESYS
BESYS(Bell Operating System)는 벨 연구소에서 IBM 704 컴퓨터를 위해 1957년에 일괄 처리 운영체제로 처음 구현된 초기 컴퓨팅 환경이었다.
BESYS 개요
벨 연구소는 "704의 내부 속도, 온라인 단위 기록 장비의 느림, 그리고 독립형 사용과 관련된 수동 작업의 본질적인 느림 사이의 명확한 불일치"를 인식했기 때문에 이 시스템을 개발했다. 드러먼드에 따르면, BESYS라는 이름은 일반적으로 BEll SYStem의 약자로 알려져 있지만, 실제로는 벨 전화 연구소(Bell Telephone Laboratories, Murray Hill, NJ)에 미리 존재하던 SHARE 할당 설치 코드 BE와 시스템 소프트웨어에 할당된 SHARE 코드 SYS를 연결한 것이다.
이 시스템의 목표는 다음과 같았다.
BESYS 개요
시스템 BESYS-1의 초기 버전은 1957년 10월 16일까지 사용되었다. 이 시스템은 조지 H. 밀리와 그웬 한센이 완다 리 매멀과 함께 만들었으며 IBM의 FORTRAN과 유나이티드 에어크래프트의 심볼릭 어셈블리 프로그램(Symbolic Assembly Program, SAP) 프로그래밍 언어를 활용했다. 이 시스템은 천공 카드에서 시작되어 종이 및 천공 카드에 인쇄하기에 적합한 결과를 생성하는 많은 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었다. 또한 자기 테이프와 자기 디스크 저장 장치에 저장된 데이터를 처리하는 기능도 제공했다. 일반적으로 천공 카드 및 인쇄 처리는 주변 전자 회계 기계, IBM 1401 컴퓨터 및 최종적으로 직접 연결된 컴퓨터에 의해 오프라인으로 처리되었다.
벨 연구소에서 실제로 사용된 첫 번째 시스템은 BESYS-2였다. 이 시스템은 자기 테이프에 상주했으며, 메모리의 가장 낮은 64 (36비트) 워드와 가장 높은 4K 워드를 차지했다. 상위 4K 워드에는 모니터의 상주 부분이 포함되어 있었으며, 필요하면 사용자 프로그램을 위해 추가 코어를 확보하기 위해 자기 드럼으로 부분적으로 스왑될 수 있었다.
"BESYS는 편리한 입출력과 통합 디스크 파일 저장 기능을 제공하는 복잡한 소프트웨어 패키지였다."
BESYS 내부 사용
BESYS는 벨 연구소의 많은 부서에서 10년 이상 광범위하게 사용되었다. 이 시스템은 SHARE 조직을 통해 다른 사람들에게 무료로 또는 공식적인 기술 지원 없이 제공되었다.
BESYS BESYS 버전
BESYS 환경 버전(BESYS-3 (1960), BESYS-4 (1962), BESYS-5 (1963), BESYS-7 (1964), 그리고 BE90 (1968))은 기본 컴퓨터가 IBM 709X 계열로 전환됨에 따라 구현되었다. BESYS 개발은 1969년 벨 연구소가 IBM 시스템/360으로 이동하면서 중단되었다. 이 기간 동안 BESYS 개발 프로젝트의 책임자는 조지 L. 볼드윈이었다.
REX OS
REX OS(REX Operating System, Real-time Executive Operating System)는 퀄컴이 ARM 프로세서 기반 휴대폰 Dual-Mode Subscriber Station (DMSS) 또는 Advanced Mode Subscriber Software (AMSS) 개발을 위해 개발한 실시간 운영체제 (RTOS)이다. 2007년 기준으로 대부분의 한국 휴대폰은 REX에서 실행되었다.
REX는 두 가지 운영체제의 조합이다. L4Ka::Pistachio 임베디드 마이크로커널과 이구아나에 퀄컴과 HTC의 광범위한 수정 및 확장이 이루어졌다.
원래 인텔 80186용으로 개발되었으나, 이후 ARM으로 포팅되었고 X86 아키텍처는 더 이상 지원되지 않는다. REX는 POSIX를 준수하지 않거나 오픈 소스 소프트웨어가 아니며 사용하려면 퀄컴의 사유 소프트웨어 사용권이 필요하다.
2012년 현재 활발히 개발되거나 판매되는 것으로 보이지는 않지만, 삼성 SPH-M300과 같이 선불 요금 고객이 주로 사용하는 현재 또는 최근 판매되는 보급형 휴대폰에 사용되고 있다.
REX OS 기능
REX는 다음과 같은 기능을 가진 RTOS이다.
REX는 메모리 보호 기능은 제공하지 않지만 메모리 관리 기능은 제공한다.
클라우드리눅스 OS
클라우드리눅스 OS(CloudLinux OS)는 상용 리눅스 배포판으로, 공유 호스팅 제공업체에 판매된다. 소프트웨어 회사 CloudLinux, Inc.에서 개발한다. CloudLinux OS는 CentOS 운영체제를 기반으로 하며, OpenVZ 커널과 rpm 패키지 관리자를 사용한다.
클라우드리눅스 OS 개요
클라우드리눅스 OS는 OpenVZ 커널을 기반으로 수정된 커널을 제공한다. 주요 기능은 자체 CPU, 메모리, IO, IOPS, 프로세스 수 및 기타 제한이 있는 별도의 환경인 LVE(Lightweight Virtual Environment)이다. 클라우드리눅스 OS로 전환은 커널을 설치하고 yum 저장소를 전환하며 LVE가 작동하도록 기본 패키지를 설치하는 제공된 cldeploy 스크립트를 통해 수행된다. 설치 후 서버는 새로 설치된 커널을 로드하기 위해 재부팅이 필요하다. 클라우드리눅스 OS는 기존 패키지를 수정하지 않으므로 이전 커널을 일반적인 방식으로 부팅할 수 있다.
클라우드리눅스 OS AlmaLinux의 생성
CloudLinux는 CentOS의 대체품으로 의도된 무료 운영체제인 AlmaLinux OS의 첫 번째 베타 버전을 2021년 2월 1일에 출시했다.
2021년 3월 30일, 첫 번째 안정 버전 출시와 같은 날 CloudLinux는 프로젝트의 개발 및 거버넌스 책임을 AlmaLinux OS 재단에 이관했다. CloudLinux는 프로젝트에 연간 100만 달러의 자금을 지원할 것을 약속했지만, 더 이상 프로젝트를 소유하지 않는다.
IBM 7090/94 IBSYS
IBSYS는 IBM이 IBM 709, IBM 7090, IBM 7094 컴퓨터와 함께 제공했던 단종된 테이프 기반 운영체제이며, IBM 7040 및 IBM 7044 컴퓨터와 함께 제공된 상당히 다르지만 유사한 운영체제이다. IBSYS는 FORTRAN 모니터 시스템 (FMS)과 (더 가능성이 높은) 벨 연구소의 "BESYS"를 기반으로 했으며, SHARE 운영체제를 기반으로 하지는 않았다.
IBSYS는 $EXECUTE 카드에서 9PAC, FORTRAN 및 IBSFAP와 같은 몇 가지 이전 컴퓨터 언어 컴파일러 및 어셈블러를 직접 지원했다. 새로운 언어 처리기는 IBJOB에서 실행되었다.
IBM은 나중에 7040/7044용으로 IBM 7040/7044 운영체제 (16K/32K) 7040-PR-150을, IBM 1410/IBM 7010용으로 IBM 1410/7010 운영체제 1410-PR-155를 제공했다.
IBM 7090/94 IBSYS IBSYS 시스템 슈퍼바이저
IBSYS 자체는 상주 모니터 프로그램으로, 개별 작업의 프로그램 및 데이터 카드 덱 사이에 놓인 제어 카드 이미지를 읽는다. IBSYS 제어 카드는 1열에 "$"로 시작하며, 즉시 작업 설정 및 실행에 필요한 다양한 IBSYS 유틸리티 프로그램을 선택하는 제어 이름이 뒤따른다. 이러한 카드 덱 이미지는 일반적으로 카드 판독기에서 직접 읽는 것이 아니라 오프라인에서 준비된 자기 테이프에서 읽는다.
IBM 7090/94 IBSYS IBJOB 프로세서
IBJOB 프로세서는 IBSYS 시스템 슈퍼바이저에서 실행되는 서브시스템이다. 컴파일, 실행 등을 요청하는 제어 카드를 읽는다. 지원되는 언어에는 코볼, Commercial Translator (COMTRAN), 포트란 IV (IBFTC) 및 Macro Assembly Program (IBMAP)이 있다.
IBM 7090/94 IBSYS Further reading
Noble, A. S. Jr., "Design of an integrated programming and operating system", IBM Systems Journal, June 1963. "The present paper considers the underlying design concepts of IBSYS/IBJOB, an integrated programming and operating system. The historical background and over-all structure of the system are discussed. Flow of jobs through the IBJOB processor, as controlled by the monitor, is also described."
IBM RT PC
IBM RT PC(RISC Technology Personal Computer)는 1986년에 IBM이 선보인 워크스테이션 제품군이다. 이 제품은 축소 명령어 집합 컴퓨터(RISC) 아키텍처를 기반으로 한 IBM 최초의 상업용 컴퓨터였다. RT PC는 IBM 리서치의 801 실험용 미니컴퓨터(801은 최초의 RISC 컴퓨터였다)에서 개척된 기술을 상용화한 IBM의 독점 ROMP 마이크로프로세서를 사용한다. RT PC는 AIX, AOS(Academic Operating System), 픽의 세 가지 운영 체제를 실행한다.
IBM RT PC
RT PC의 사양은 경쟁사의 동시대 워크스테이션과 비교할 때 "인상적이지 못하다"는 평가를 받았지만, 특히 IBM이 "진지한 경쟁자"로서 "상당한 존경을 받을 만하다"고 여겨졌다. 경쟁사 제품보다 성능이 약 18개월 뒤처졌음에도 불구하고, IBM이 회사의 뛰어난 기술력으로 빠르게 따라잡을 수 있을 것이라는 전망 때문이었다. 이러한 성능적 한계로 인해 RT PC는 상업적으로 큰 성공을 거두지 못했다. 이에 IBM은 1990년에 새로운 IBM 독점 RISC 프로세서인 POWER1을 사용하는 IBM RS/6000 워크스테이션을 출시하며 대응했다. 모든 RT PC 모델은 1991년 5월에 단종되었다.
IBM RT PC 하드웨어
두 가지 기본 유형이 생산되었다. 바닥에 세워두는 책상 옆 타워형(IBM 6150)과 데스크톱형(IBM 6151)이다. 두 유형 모두 프로세서 카드용 특수 보드 슬롯과 기계별 RAM 카드를 갖추고 있었다. 각 기계에는 프로세서 슬롯 1개, 코프로세서 슬롯 1개, RAM 슬롯 2개가 있었다.
프로세서 카드는 세 가지 버전이 있었다.
표준 프로세서 카드 또는 032 카드에는 5.88공백MHz 클록 속도(170공백ns 사이클 시간), 1공백MB의 표준 메모리(1, 2 또는 4공백MB 메모리 보드를 통해 확장 가능)가 있었다. 선택 사항인 부동소수점 가속기(FPA) 보드와 함께 제공될 수 있었는데, 이 보드에는 10공백MHz 내셔널 세미컨덕터 NS32081 부동소수점 코프로세서가 포함되어 있었다. 이 프로세서 카드는 1986년 1월 21일 발표된 오리지널 RT PC 모델(010, 020, 025 및 A25)에 사용되었다.