소개글
"컴퓨터 네트워크 조선대학교"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. 클래스 기반 IP 주소 분석
2.1. 클래스 B 주소
2.2. 클래스 C 주소
2.3. 클래스 E 주소
3. 클래스 없는 주소 지정
3.1. 서브넷 마스크 계산
3.2. 접두사 길이 도출
4. 패킷 분석
4.1. 패킷의 첫 번째 바이트 번호
4.2. 패킷의 마지막 바이트 번호
5. 딥러닝 기반 EEG 신호 분석
5.1. 딥러닝 기반 EEG 분석 과정
5.2. EEG 분석을 위한 딥러닝 기법
5.3. CNN을 이용한 이미지 분류
6. 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 계층이며, 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. 이를 통해 물리 계층은 프레임의 각 비트를 전달하는 가장 기초적이며 중요한 역할을 수행한다.
1.2. 데이터 링크 계층
데이터 링크 계층은 네트워크에 연결된 컴퓨터들 간 충돌 없이 데이터를 주고받기 위한 방법을 정의한다. 라우터에 의해 전송할 다음 링크가 결정되면 데이터 링크 계층은 데이터그램을 받아 해당 링크로 전송할 책임이 있다. 네트워크에 연결된 각 컴퓨터는 물리적으로 정해진 MAC 주소를 할당받아 구분된다. 데이터 링크 계층에서는 이 MAC 주소를 이용하여 네트워크 내부에서 컴퓨터들이 충돌 없이 데이터를 주고받을 수 있도록 한다. 즉, 데이터 링크 계층은 네트워크 내 컴퓨터들 간 통신을 위한 주소 체계와 충돌 방지 메커니즘을 정의한다. 이를 통해 상위 계층인 네트워크 계층에서는 MAC 주소 체계에 구애받지 않고 IP 주소만으로도 컴퓨터 간 통신이 가능하게 된다. 이처럼 데이터 링크 계층은 물리적인 전송 과정에서 발생할 수 있는 충돌을 해결하고 상위 계층에 안정적인 데이터 전송 서비스를 제공하는 역할을 한다.
1.3. 네트워크 계층
네트워크층은 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. 인터넷에서는 전세계의 모든 컴퓨터들이 연결되어 있는데, 이렇게 연결된 컴퓨터들을 구분하기 위한 또 다른 방법이 필요하다. 이를 네트워크 계층에서 담당한다. 각 네트워크는 라우터라는 장치를 통해 연결된다. 라우터를 통해 MAC 주소 체계가 서로 다른 네트워크라도 연결이 가능하다. 하지만 네트워크간 MAC 주소 체계가 달라, 다른 네트워크에 속하는 컴퓨터의 주소를 알 수 없다. 인터넷에 연결된 모든 컴퓨터를 구분하기 위한 주소가 바로 IP 주소이다. IP 주소를 명시한 패킷을 보내면 해당 컴퓨터에 패킷이 도착한다.
1.4. 전송 계층
전송 계층은 발신지 호스트의 응용층으로부터 메시지를 받아 전송 계층 패킷으로 캡슐화한 후 목적지 호스트의 전송 계층에 논리적 연결을 통해 전송하는 역할을 한다. 즉, 응용층에 서비스를 제공하기 위한 책임이 있다.
IP 주소를 명시한 패킷을 보내면 해당 컴퓨터에 패킷이 도착하게 되는데, 도착한 컴퓨터에는 많은 프로그램들이 실행 중이므로 패킷이 어떤 프로그램으로 전달되어야 하는지를 나타내는 포트(Port) 번호가 필요하다. 이러한 포트 번호를 관리하는 역할을 수송 계층의 프로토콜이 담당한다. 예를 들어 웹 프로토콜인 HTTP는 80번 포트를 사용한다.
또한 전송 계층은 오류와 신뢰성에 관한 역할도 수행하는데, 패킷이 누락되거나 중복되지 않았는지 최종적으로 확인하는 역할을 한다. 이와 관련된 대표적인 프로토콜이 TCP(Transmission Cont...
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.
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