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OSTEP 16 Segmentation

Table of Contents

์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„ ์ „์ฒด๋ฅผ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ํƒ‘์žฌํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ฐ€์ •ํ•ด ์™”๋‹ค. ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ๋ฐ”์šด๋“œ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์šด์˜์ฒด์ œ๋Š” ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋Š” ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋ถ€๋ถ„์œผ๋กœ ์‰ฝ๊ฒŒ ์žฌ๋ฐฐ์น˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค

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ํ•˜์ง€๋งŒ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์˜ ํž™๊ณผ ์Šคํƒ ์‚ฌ์ด์— ๋นˆ ๊ณต๊ฐ„์ด ์‚ฌ์šฉ๋˜์ง€ ์•Š๋”๋ผ๋„ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ์žฌ๋ฐฐ์น˜ํ•  ๋•Œ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ฐจ์ง€ํ•œ๋‹ค. ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ๋ฐ”์šด๋“œ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ ๋ฐฉ์‹์€ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๋‚ญ๋น„๊ฐ€ ์‹ฌํ•˜๋‹ค.

1. ์„ธ๊ทธ๋ฉ˜ํ…Œ์ด์…˜: ๋ฒ ์ด์Šค/๋ฐ”์šด๋“œ์˜ ์ผ๋ฐ˜ํ™”

์ด ์•„์ด๋””์–ด๋Š” MMU ์•ˆ์— ์˜ค์ง ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ๋ฐ”์šด๋“œ ์Œ๋งŒ ์กด์žฌํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์˜ ๋…ผ๋ฆฌ์ ์ธ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ๋งˆ๋‹ค ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ๋ฐ”์šด๋“œ ์Œ์ด ์กด์žฌํ•œ๋‹ค.

์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ: ํŠน์ • ๊ธธ์ด๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๋Š” ์—ฐ์†์ ์ธ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„

์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์‚ผ์€ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์—๋Š” ์ฝ”๋“œ, ์Šคํƒ, ๋ฐ ํž™ ์„ธ ์ข…๋ฅ˜์˜ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ์šด์˜์ฒด์ œ๋Š” ๊ฐ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์˜ ๊ฐ๊ธฐ ๋‹ค๋ฅธ ์œ„์น˜์— ๋ฐฐ์น˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ์‚ฌ์šฉ๋˜์ง€ ์•Š๋Š” ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์ด ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ฐจ์ง€ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋ฐฉ์ง€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

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์ด ์˜ˆ์ œ์˜ ๊ฒฝ์šฐ 3์Œ์˜ ๋ฒ ์ด์Šค์™€ ๋ฐ”์šด๋“œ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ ์ง‘ํ•ฉ์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค.

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๊ทธ๋ฆผ 19.1์˜ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ฃผ์†Œ ๋ณ€ํ™˜์„ ํ•ด ๋ณด์ž. ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ 100์„ ์ฐธ์กฐํ•œ๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•˜์ž.

๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ 100๋ฒˆ์ง€๋Š” ์ฝ”๋“œ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ์— ์†ํ•œ๋‹ค. ์ฐธ์กฐ๊ฐ€ ์ผ์–ด๋‚˜๋ฉด ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋Š” ๋ฒ ์ด์Šค ๊ฐ’์— ์ด ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ์˜ ์˜คํ”„์…‹์„ ๋”ํ•ด ๋ฌผ๋ฆฌ ์ฃผ์†Œ๋Š” 100 + 32KB = 32868์ด ๋œ๋‹ค. ๊ทธ ํ›„ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ๋ฒ”์œ„(2KB) ๋‚ด์— ์žˆ๋Š”์ง€ ๊ฒ€์‚ฌํ•˜๊ณ  ๋ฒ”์œ„ ๋‚ด์— ์žˆ์„ ๊ฒฝ์šฐ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์ฃผ์†Œ 32868์„ ์–ป๋Š”๋‹ค.

๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ 4200์˜ ํž™์„ ์‚ฌํŽด๋ณด์ž. ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ 4200์„ ํž™์˜ ๋ฒ ์ด์Šค 34KB์— ๋”ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ž˜๋ชป ๋œ ๋ฐฉ๋ฒ•์ด๋‹ค. ํž™ ์•ˆ์—์„œ์˜ ์˜คํ”„์…‹, ์ฆ‰ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ์ฐธ์กฐํ•˜๋Š” ๋ฐ”์ดํŠธ๊ฐ€ ์ด ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ์‹œ์ž‘์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ช‡ ๋ฒˆ์งธ ๋ฐ”์ดํŠธ์ธ์ง€๋ฅผ ์–ป์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ํž™์€ ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ 4KB์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์˜คํ”„์…‹ 4200์€ 4200 - 4096 = 104๊ฐ€ ๋œ๋‹ค. ์ด ์˜คํ”„์…‹์„ ๋ฒ ์ด์Šค ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ์˜ ๋ฌผ๋ฆฌ ์ฃผ์†Œ 34KB์— ๋”ํ•ด ์›ํ•˜๋Š” ๊ฒฐ๊ณผ 34920์„ ์–ป๊ฒŒ ๋œ๋‹ค.

๋งŒ์•ฝ ํž™์˜ ๋งˆ์ง€๋ง‰์„ ๋ฒ…์–ด๋‚œ 7KB์™€ ๊ฐ™์€ ์ž˜๋ชป๋œ ์ฃผ์†Œ๋ฅผ ์ ‘๊ทผํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค๋ฉด, ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๊ฐ€ ์ฃผ์†Œ ๋ฒ”์œ„๊ฐ€ ๋ฒ—์–ด๋‚ฌ๋‹ค๋Š” ์‚ฌ์‹ค์„ ๊ฐ์ง€ํ•˜๊ณ  ์šด์˜์ฒด์ œ์— ํŠธ๋žฉ์„ ๋ฐœ์ƒ์‹œํ‚จ๋‹ค. ์šด์˜์ฒด์ œ๋Š” ์•„๋งˆ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋ฅผ ์ข…๋ฃŒ์‹œํ‚ฌ ๊ฒƒ์ด๊ณ  ์ด๊ฒƒ์ด Segment Fault์ด๋‹ค.

2. ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํŒŒ์•…

ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋Š” ๋ณ€ํ™˜์„ ์œ„ํ•ด ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋Š” ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ์–ด๋А ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜๋Š”์ง€, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ทธ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ์•ˆ์—์„œ ์˜คํ”„์…‹์€ ์–ผ๋งˆ์ธ์ง€๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ?

๋ฐฉ๋ฒ• 1: ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ์˜ ์ตœ์ƒ์œ„ ๋ช‡ ๋น„ํŠธ๋ฅผ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ์—ฌ๋Ÿฌ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๊ธฐ.

์œ„์˜ ์˜ˆ์‹œ์—์„œ๋Š” 3๊ฐœ์˜ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๊ฐ€ ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” 2๋น„ํŠธ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค.

์ตœ์ƒ์œ„ 2๋น„ํŠธ๊ฐ€ 00์ด๋ฉด ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ์ฝ”๋“œ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚จ๋‹ค ์ตœ์ƒ์œ„ 2๋น„ํŠธ๊ฐ€ 01์ด๋ฉด ๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ํž™ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚จ๋‹ค โ€ฆ

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3. ์Šคํƒ

์Šคํƒ์€ ๋‹ค๋ฅธ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋“ค๊ณผ๋Š” ๋‹ค๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐ˜๋Œ€ ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํ™•์žฅ๋œ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ์‹์˜ ๋ณ€ํ™˜์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๊ฐ„๋‹จํ•œ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๊ฐ€ ์ถ”๊ฐ€๋กœ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๊ฐ€ ์–ด๋А ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํ™•์žฅํ•˜๋Š”์ง€๋„ ์•Œ์•„์•ผ ํ•œ๋‹ค. ํ•˜๋‚˜์˜ ๋น„ํŠธ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ์ปค์ง€๋Š” ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํ™•์žฅํ•˜๋ฉด 1, ์ž‘์•„์ง€๋Š” ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํ™•์žฅํ•˜๋ฉด 0์œผ๋กœ ์„ค์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

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4. ๊ณต์œ  ์ง€์›

๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ ˆ์•ฝํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„๋“ค ๊ฐ„์— ํŠน์ • ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ๊ณต์œ ํ•˜๋„๋ก ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด ํ•˜๋“œ์›จ์–ด์— protection bit์˜ ์ถ”๊ฐ€๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค.

์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ์ฝ๊ฑฐ๋‚˜ ์“ธ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ / ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ์˜ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์‹คํ–‰์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€

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์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์˜ ๋…๋ฆฝ์„ฑ์„ ์œ ์ง€ํ•˜๋ฉด์„œ๋„, ์—ฌ๋Ÿฌ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์˜ ์ผ๋ถ€๋ฅผ ๊ณต์œ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๊ฐ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋Š” ์—ฌ์ „ํžˆ ์ž์‹ ์˜ ์ „์šฉ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•œ๋‹ค.

๊ฐ€์ƒ ์ฃผ์†Œ๊ฐ€ ๋ฒ”์œ„ ๋‚ด์— ์žˆ๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์— ๋”ํ•ด, ํŠน์ • ์•ก์„ธ์Šค๊ฐ€ ํ—ˆ์šฉ๋˜๋Š”์ง€๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๋„๋ก ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ˆ˜์ •ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ํ—ˆ์šฉ๋˜์ง€ ์•Š์€ ์•ก์„ธ์Šค๋ฅผ ์‹œ๋„ํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ, ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋Š” ์˜ˆ์™ธ๋ฅผ ๋ฐœ์ƒ์‹œํ‚จ๋‹ค.

5. ์†Œ๋‹จ์œ„ ๋Œ€ ๋Œ€๋‹จ์œ„ ์„ธ๊ทธ๋จผํ…Œ์ด์…˜

์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ์˜ˆ์ œ๋Š” ์†Œ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ(์ฝ”๋“œ, ์Šคํƒ, ํž™)๋งŒ์„ ์ง€์›ํ•˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์— ์ดˆ์ ์„ ๋งž์ถ”์—ˆ๋‹ค. ์ด ์„ธ๊ทธ๋จผํ…Œ์ด์…˜์„ ๋Œ€๋‹จ์œ„ (coarse-grained) ๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ผ๋ถ€ ์ดˆ๊ธฐ ์‹œ์Šคํ…œ์€ ๋” ์ž‘์€ ๋‹จ์œ„๋กœ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ๋‚˜๋ˆ„๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ—ˆ์šฉ๋˜์—ˆ๋‹ค. ์ด๋ฅผ ์†Œ๋‹จ์œ„ (fine-grained) ์„ธ๊ทธ๋จผํ…Œ์ด์…˜์ด๋ผ๊ณ  ๋ถ€๋ฅธ๋‹ค. ๋งŽ์€ ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ์ง€์›ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ํ…Œ์ด๋ธ”๊ฐ™์€ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋ฅผ ๋”ฐ๋กœ ๋‘์—ˆ๋‹ค.

6. ์šด์˜์ฒด์ œ์˜ ์ง€์›

์Šคํƒ๊ณผ ํž™ ์‚ฌ์ด์˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ๊ณต๊ฐ„์— ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํ• ๋‹นํ•  ํ•„์š”๊ฐ€ ์—†์–ด์กŒ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๊ฐ™์€ ํฌ๊ธฐ์˜ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ๋” ๋งŽ์€ ์ฃผ์†Œ ๊ณต๊ฐ„์„ ํƒ‘์žฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๋‹ค.

๋ฌธ๋งฅ ๊ตํ™˜ ์‹œ ์šด์˜์ฒด์ œ๋Š” ์–ด๋–ค ์ผ์„ ํ•ด์•ผ ํ• ๊นŒ?

์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ์˜ ์ €์žฅ๊ณผ ๋ณต์›์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ๋‹ค์‹œ ์‹คํ–‰๋˜๊ธฐ ์ „์— ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ๋“ค์„ ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ์„ค์ •ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค.

๊ฐ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ์˜ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€ ๋‹ค๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋”ฑ ๋งž๊ฒŒ ์ฃผ์†Œ๋ฅผ ํ• ๋‹นํ•  ์ˆ˜ ์—†๋‹ค. ๋ฏธ์‚ฌ์šฉ ์ค‘์ธ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๊ณต๊ฐ„์˜ ๊ด€๋ฆฌ๋Š” ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•ด์•ผ ํ• ๊นŒ?(์™ธ๋ถ€ ๋‹จํŽธํ™” ๋ฌธ์ œ)

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๊ธฐ์กด์˜ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๋ฅผ ์ •๋ฆฌํ•˜์—ฌ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์••์ถ•ํ•œ๋‹ค. ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋ฅผ ์ค‘๋‹จํ•˜๊ณ  ๊ทธ๋“ค์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ•˜๋‚˜์˜ ์—ฐ์†๋œ ๊ณต๊ฐ„์— ๋ณต์‚ฌํ•˜๊ณ , ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ๊ฐ€ ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฌผ๋ฆฌ ์ฃผ์†Œ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚ค๊ฒŒ ํ•œ๋‹ค.

์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ ๋ณต์‚ฌ๋Š” ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ๋ถ€ํ•˜๊ฐ€ ํฐ ์—ฐ์‚ฐ์ด๋‹ค. ๋น„์šฉ์ด ๋งŽ์ด ๋“œ๋Š” ์••์ถ• ๋ง๊ณ  ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์—†์„๊นŒ?

๋นˆ ๊ณต๊ฐ„ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๊ด€๋ฆฌํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. best-fit, worst-fit, buddy-algorithm ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. best-fit ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋นˆ ๊ณต๊ฐ„ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์—์„œ ์š”์ฒญ๋œ ํฌ๊ธฐ์™€ ๊ฐ€์žฅ ๋น„์Šทํ•œ ํฌ๊ธฐ์˜ ๊ณต๊ฐ„์„ ํ• ๋‹นํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋‹ค.