요청하신 4가지 CPU는 출시 시기와 체급 차이가 꽤 뚜렷합니다. 결론부터 말씀드리면 Ryzen 7 4800H가 전체 성능에서 압도적 1위이며, i5-10400이 그 뒤를 잇습니다. i5-4590과 i7-4790은 출시된 지 10년이 넘은 구형 모델들입니다.

상세 비교 수치와 특징을 표로 정리해 드립니다.

📊 CPU 사양 및 성능 비교표

항목 AMD Ryzen 7 4800H Intel i5-10400 Intel i7-4790 Intel i5-4590
출시연도 2020년 2020년 2014년 2014년
코어/스레드 8코어 / 16스레드 6코어 / 12스레드 4코어 / 8스레드 4코어 / 4스레드
기본/부스트 클럭 $2.9 / 4.2\text{GHz}$ $2.9 / 4.3\text{GHz}$ $3.6 / 4.0\text{GHz}$ $3.3 / 3.7\text{GHz}$
제조 공정 7nm 14nm 22nm 22nm
PassMark 점수 약 18,000점 약 12,000점 약 7,200점 약 5,300점
메모리 지원 DDR4 DDR4 DDR3 DDR3

🔍 주요 특징 비교

1. 🏆 종합 성능 1위: AMD Ryzen 7 4800H

  • 압도적 멀티코어: 8코어 16스레드로 영상 편집, 다중 작업, 고사양 게임에서 가장 뛰어난 성능을 보여줍니다.
  • 최신 기술: 가장 미세한 공정($7\text{nm}$)으로 제작되어 전력 효율이 좋고 최신 규격인 DDR4 메모리를 완벽하게 활용합니다.
  • 내장 그래픽: 포함된 Radeon Graphics의 성능이 비교군 중 가장 좋아, 가벼운 게임(롤, 오버워치 등)도 원활합니다.

2. 🥈 가성비의 강자: Intel Core i5-10400

  • 현역 사무/게임용: 4800H보다는 낮지만, 여전히 웬만한 작업과 게이밍(외장 그래픽 장착 시)에서 훌륭한 퍼포먼스를 보여주는 10세대 프로세서입니다.
  • 싱글 코어: 단일 작업 성능은 4800H와 대등하거나 작업에 따라 근소하게 앞서기도 합니다.

3. 🥉 구세대 하이엔드: Intel Core i7-4790

  • 과거의 영광: 출시 당시엔 최고급이었으나, 현재는 최신 i3 모델보다도 성능이 낮습니다.
  • 한계: DDR3 메모리를 사용하며, 최신 고사양 게임이나 고화질 영상 편집에는 무리가 따릅니다.

4. 🐢 기본 사무용: Intel Core i5-4590

  • 비교군 중 최하위: 4코어 4스레드로 '스레드'가 적어 멀티태스킹 능력이 가장 떨어집니다.
  • 용도: 단순 문서 작업, 웹 서핑, 유튜브 시청용으로는 아직 쓸만하지만 그 이상의 작업을 기대하기는 어렵습니다.

💡 추천 가이드

  • 영상 편집이나 고사양 작업을 원하신다면 무조건 Ryzen 7 4800H가 탑재된 PC를 선택하세요.
  • 데스크탑 기반의 안정적인 사무/게이밍 구성을 원하신다면 i5-10400도 좋은 선택입니다.
  • i5-4590이나 i7-4790은 중고 거래나 아주 저렴한 사무용이 아니라면 현재 시점에서 새로 구매하는 것은 권장하지 않습니다.

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Private Experience(feat by CHAT.GPT)  (0) 2025.07.31

질문)
AI(ex CHAT.GPT) 때문에 컴퓨터공학과에서 언어에 대한 수업이 없어질까요?

답변)

결론부터 말하면 없어지지 않습니다. 오히려 “언어 자체는 덜 강조되고”, “언어를 다루는 능력·컴퓨터 구조 이해·문제 해결력”이 더 중요해지는 방향으로 바뀔 뿐입니다.

AI가 발전해도 컴퓨터공학과에서 프로그래밍 언어 수업은 계속 필요합니다.
다만 그 역할과 비중, 가르치는 방식이 변하는 중입니다.


🔍 왜 프로그래밍 언어 수업이 없어지지 않을까?

1) AI가 코드를 대신 써줘도, “코드를 이해하는 사람”은 반드시 필요

AI가 작성한 코드라도 사람이 해야 하는 일:

  • 요구사항을 정확히 정의
  • 코드가 맞게 동작하는지 검증
  • AI가 놓친 보안/성능 문제 파악
  • 시스템 설계와 아키텍처 구성

즉, ‘코드를 만드는 사람’에서 ‘코드를 이해하고 검증하는 사람’ 역할로 바뀌지만
코드 자체를 읽고 이해하는 힘은 여전히 필수입니다.


2) 언어를 배우는 과정 = 컴퓨터 사고력 훈련

프로그래밍 언어를 배우는 이유는 단순히 “문법 익히기”가 아니라

  • 알고리즘적 사고
  • 논리적 사고
  • 문제 분해 능력
  • 자료구조·메모리 구조 이해

이런 AI가 대신할 수 없는 사고 능력을 익히기 위해서입니다.


3) AI는 아직 “코드의 근본 원리”까지 설명해주지 못함

예:

  • 운영체제 스레드 스케줄링
  • 동시성 제어
  • 메모리 구조
  • 네트워크 프로토콜
  • 컴파일러 동작 방식

이런 “근본적인 CS 지식”은 AI가 대체할 것이 아니라
AI를 개발·검증하기 위해 더 많이 필요해지고 있습니다.


🔮 미래에는 어떻게 바뀔까? (중요)

언어 종류는 줄어듭니다

C, Java, Python, C++ 등 기존처럼 여러 언어를 깊게 배울 필요가 적어지고
학교에서도 “대표 언어 1~2개” 중심으로 갈 가능성이 큽니다.

예상:

  • Python + C 계열(C/C++) 중심 유지
  • Java·C# 등은 실무에서는 계속 쓰지만 교육 비중은 줄어듦

언어 수업보다 더 강조될 과목

AI 시대에는 다음 과목들이 교육의 중심이 됩니다:

🔸 시스템 기반 지식(Computer Science Core)

  • 알고리즘/자료구조
  • 운영체제(OS)
  • 컴퓨터구조
  • 네트워크
  • DB/트랜잭션 구조

🔸 AI 활용 기반 수업

  • AI 프로그래밍(Python 기반)
  • 모델 분석과 이해
  • AI 보안·윤리
  • AI 기반 소프트웨어 공학

🔸 AI와 함께 개발하는 방법

  • “프롬프트 엔지니어링”
  • AI 코드 리뷰·테스트 자동화
  • AI 기반 모델링 & 설계

즉,

“사람이 직접 코드 100줄을 쓰는 능력”보다
“AI가 만든 코드를 이해하고 시스템적으로 문제를 해결하는 능력”이 더 중요해짐


🧭 정리

질문답변
프로그래밍 언어 수업이 없어지나요? ❌ 없어지지 않음
대신 어떻게 변하나요? ✔ 문법 위주 → 원리·문제 해결 중심
이유는? AI 코드 품질 검증 및 시스템 이해 필요
미래 컴공과 핵심 역량 “AI + 시스템 이해 + 문제 해결력”

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문의는 xterm92@naver.com 입니다  (0) 2021.04.15

Professional Experience (English Version)

1. 1999 – 2004: Hanaro Telecom – Billing System

  • Collected data from telecom switches (I-SAM file system)
  • Implemented TCP/Fork/Sequence-based data communication for Oracle DB integration
  • Performed pre-database call charge computation using Pro*C

2. 2004 – 2009: Paxnet – Securities Web System (FEP)

  • Collected and distributed real-time UDP/TCP packet data
  • Implemented storage solutions using memory, file systems, in-memory DBs, and MySQL

3. 2010 – 2016: Korea Exchange – Securities Web System (FEP + Web)

  • Real-time UDP/TCP packet data collection and storage
  • Managed data with memory, file, in-memory DB, and MySQL
  • Developed web and FEP systems using TOMCAT, JNI, and Java

4. 2017 – 2020: Kiwoom Securities – Market Data Processing & Query Service

  • Developed services for processing and querying high-volume securities market data
  • Optimized data handling for real-time response

5. 2021 – Present: APM System

  • Linux system programming using C/C++
  • Applied advanced data structures and algorithms
  • Developed high-performance in-memory data processing using Redis

 

Professional Experience (한글 Version)



1. 1999 ~ 2004: 하나로통신 – 과금 시스템

  • 교환기 데이터 수집 및 I-SAM 파일 처리
  • TCP/Fork/Sequence 기반 통신 구현
  • 오라클 DB 연동 전 통화 요금 계산 및 처리(Pro*C 활용)

2. 2004 ~ 2009: 팍스넷 – 증권 웹 시스템 (FEP)

  • UDP/TCP 기반 정보 분배 패킷 데이터 수집 및 저장
  • 다양한 저장 방식 활용: 메모리, 파일, 메모리 DB, MySQL

3. 2010 ~ 2016: 거래소 – 증권 웹 시스템 (FEP + Web)

  • UDP/TCP 패킷 데이터 실시간 수집 및 저장
  • 메모리/파일/메모리DB/MySQL 기반 데이터 처리
  • TOMCAT, JNI, JAVA 기반 시스템 개발

4. 2017 ~ 2020: 키움증권 – 시세 가공 및 조회 서비스

  • 증권 시세 데이터 가공 및 조회 서비스 개발
  • 고속 처리 및 조회 최적화

5. 2021 ~ 현재: APM 시스템

  • Linux 기반 시스템 프로그래밍, C 개발
  • Windows .Net framework 기반 c# 클라이언트 화면 개발
  • 자료구조 및 알고리즘 활용
  • In-memory DB(Redis) 기반 고성능 데이터 처리

1. 학원등록번호 : 제 ****호(***** 교육청)

- 현재 등록되지 않은 상태입니다.

2. 강의 시간표 & 교육과정 & 수강료

- 미정

3. 학습대상

- 중고등학생 코딩교육, 취업을 준비하는 대학생, 일반인

4. 강사프로필

- 20년경력의 프로그래머(증권, 통신, 데이타베이스부분)

- 소프트웨어 경진대회 수상경력(대상등)

- 프리랜서 프로그램 개발(키움증권,코스콤,네이버클로버,삼성증권,팍스넷,데이콤,NC소프트)

5. 학습과목

- C언어, C++언어, C#언어, JAVA언어

6. 연락처

- 문의점은 xterm92@naver.com 으로 메일주시면 성실히 답변해드리겠습니다.

7. 학원오픈일정

- 미정

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