소개글
"컴퓨터 네트워크 조선대"에 대한 내용입니다.
목차
1. 컴퓨터 네트워크 개요
1.1. 물리 계층
1.2. 데이터 링크 계층
1.3. 네트워크 계층
1.4. 전송 계층
1.5. 응용 계층
2. 네트워크 주소 체계
2.1. 클래스 기반 IP 주소
2.2. 클래스 없는 주소 지정
3. 패킷 전송
3.1. 패킷의 구조
3.2. 패킷 전송 과정
4. 딥러닝 기반 EEG 신호 분석
4.1. 딥러닝을 이용한 EEG 신호 분류
4.2. 딥러닝 기법의 종류
4.3. CNN의 이미지 분류 방법
5. 참고 문헌
본문내용
1. 컴퓨터 네트워크 개요
1.1. 물리 계층
물리 계층은 프레임의 각 비트들을 링크를 따라 전달하는 책임이 있는 층이다. TCP/IP 프로토콜 그룹에서 가장 낮은 계층으로, 말 그대로 기기들이 연결되기 위한 물리적인 사항(전선, 전압 등)을 정한다. 구리선, 광 케이블, 무선 전파 채널 등 물리적인 통신 채널을 통해 bit 신호를 주고받는 역할을 한다.
물리 계층은 프레임의 각 비트들을 링크를 따라 전달하는 책임이 있는 층이다. 이 계층은 TCP/IP 프로토콜 그룹에서 가장 낮은 계층으로, 기기들이 연결되기 위한 물리적인 사항(전선, 전압 등)을 정한다. 또한 구리선, 광 케이블, 무선 전파 채널 등 물리적인 통신 채널을 통해 bit 신호를 주고받는 역할을 한다.
1.2. 데이터 링크 계층
데이터 링크 계층은 네트워크에 연결된 컴퓨터들 간 충돌 없이 데이터를 주고받기 위한 방법을 정의한다.
네트워크에 연결된 각 컴퓨터는 MAC 주소라는 고유한 주소 값을 할당받는다. MAC 주소는 랜카드가 만들어질 때부터 물리적으로 정해진다. 이를 통해 네트워크 내의 각 컴퓨터를 구분할 수 있다.
라우터를 통해 MAC 주소 체계가 서로 다른 네트워크라도 연결이 가능하다. 그러나 네트워크 간 MAC 주소 체계가 달라 다른 네트워크에 속하는 컴퓨터의 주소를 알 수 없다. 이에 따라 인터넷에 연결된 모든 컴퓨터를 구분하기 위한 IP 주소가 네트워크 계층에서 사용된다.
데이터 링크 계층의 주요 역할은 다음과 같다. 첫째, 네트워크에 연결된 컴퓨터들 간 충돌 없이 데이터를 주고받기 위한 방법을 정의한다. 둘째, 각 컴퓨터에 MAC 주소를 할당하여 네트워크 내에서 컴퓨터를 구분한다. 셋째, 다른 네트워크와의 상호 연결을 위해 라우터를 활용한다. 그러나 네트워크 간 MAC 주소 체계의 차이로 인해 다른 네트워크 컴퓨터의 주소를 알 수 없어 IP 주소가 필요하게 된다.
1.3. 네트워크 계층
네트워크 계층은 발신지 컴퓨터와 목적지 컴퓨터 사이의 연결을 생성하기 위한 책임을 가진다. 발신지로부터 목적지까지 여러 라우터들이 존재할 수 있기 때문에 경로상의 라우터들은 각 패킷을 위한 최선의 경로를 선택할 책임을 가진다. 인터넷에 연결된 모든 컴퓨터를 구분하기 위한 주소가 바로 IP 주소이다. IP 주소를 통해 발신지로부터 목적지까지 패킷을 전달할 수 있다. 네트워크 간 MAC 주소 체계가 달라 다른 네트워크에 속하는 컴퓨터의 주소를 알 수 없기 때문에 IP 주소를 사용하여 컴퓨터를 구분한다. 라우터를 통해 MAC 주소 체계가 서로 다른 네트워크라도 연결이 가능하다. 즉, 발신지 컴퓨터와 목적지 컴퓨터 사이의 연결을 생성하기 위해 네트워크 계층에서는 IP 주소를 이용하여 패킷을 목적지까지 전달하는 역할을 담당한다.
1.4. 전송 계층
전송 계층은 발신지 호스트의 응용층으로부터 메시지를 받아 전송층 패...
참고 자료
EEG 신호 분석을 위한 딥러닝 연구 동향김태완*, 곽근창**BK사업단 소속 조선대학교*, 조선대학교**Research trend for Deep learning based on EEG signal Tae-Wan Kim* Keun-Chang Kawk**BK사업단 소속 Chosun University*, Chosun University**- 2408 -2022년도대한전기학회하계학술대회논문집2022.7.13~16www.dbpia.co.kr
정재윤, 박훈석, 박동현, 이상원, 김상연, 남창수, 추상현. (2021). 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 인공지능: 딥러닝 및 설명가능AI. ie 매거진, 28(4), 30-38.
