'컴퓨터 네트워크' 시리즈
  1. [Network] Data and Signals
  2. [Network] Digital Transmission
  3. [Network] Analog Transmission
  4. [Network] Error Detection and Correction
  5. [Network] Framing / Error Control
  6. [Network] Medium Access Control
  7. [Network] Case Study: Wi-Fi
  8. [Network] Internet Addressing
  9. [Network] Internet Protocol (IP)
  10. [Network] Routing
  11. [Network] Other Network-Layer Related Protocols
  12. [Network] Scheduling and Traffic Shaping
  13. [Network] Transport Layer

✦ Data Communication Model

  • 우리가 전송하는 data 는 bit 화 되어야만 전송될 수 있다.

  • Digital bit stream → Analog signal → Digital bit stream → 전달 과정에서 오류 발생 가능 (검증 필요)

◆ Data vs. Signal

  • Data : 어떤 의미나 정보를 지닌 entity

    • Analog data : 연속적인 정보 ex) 사람 목소리, 온도

    • Digital data : 이산적인 정보 ex) text, 정수

  • Signal : data 의 electric or electromagnetic 표현
    • Analog signal : 연속적으로 변화하는 electromagnatic wave
    • Digital signal : 이산적인 전압 신호의 연속
  • Data & Signal 의 조합
  Digital Signal Analog Signal
Digital Data Line coding (Ch. 2) Modulation (Ch.3)
Analog Data PCM, digitization (Ch. 2) ampliture / frequency modulation (Ch.3)

✦ Analog Signal

  • 연속적인 신호

◆ Periodic Signal

  • Sine wave : sin 함수처럼 생김
  • 특성
    • 진폭 (amplitude) : 얼마나 높이 움직이는가?
      • Peak amplitute : 제일 높은 신호
    • 주파수 (Frequency) : 1초에 같은 pattern 을 몇 번 반복하는가?
      • 단위 : Hz
    • 주기 (Period) : 한 pattern 에 걸리는 시간
      • 단위 : s → 주파수 (Frequency) 와 주기 (Period) 는 역수 관계 (같은 feature)
$$ f = \frac{1}{T} \quad \text{and} \quad T = \frac{1}{f} $$

  • 위상 (Phase) : 0 을 기준으로 어느 위치가 들어오고 있나?
    • 각도 or radian
  • 파장 (wavelength, \lambda) : 한 주기만큼 갈 때 얼마만큼의 거리를 이동하는가? (Distance)
    • \lambda = \frac{c}{f}
      • c = 빛의 속도 = 3 \times 10^8 (매질 따라 속도 변화)
      • f = 주파수 (frequency)
      • 주파수(frequency)와 파장(wavelength)은 반비례 (주기, period 와는 비례) → 한 pattern 이 짧으면 가는거리도 짧음
    • 4 번째 feature X
    • 밀리미터파 → 파장이 밀리미터 수준
  • 특징
    • 주파수 (Frequency) → 얼마나 빨리 진동하는지 보여줌
      • 빨리 진동 → 주파수 높음
      • 느리게 진동 → 주파수 낮음
    • 특이 케이스
      • 아주 느리다 갑자기 급격히 변하는 신호 → zero frequency, DC (Direct Current)
      • 갑자기 신호가 순간적으로 바뀜 → frequency 가 무한대

        서로 다른 신호 구분 기준 → 진폭 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (Phase)

◆ Time Domain vs. Frequency Domain

  • Time Domain : x축이 시간. 일반적으로 생각하는 표현법

  • Frequency Domain : x축이 주파수 (1초에 진동 횟수), y축은 똑같이 진폭 (amplitude)

→ Time Domain 보다 간단하나, 직관적이지 않다

→ 한 신호에 여러 주파수가 겹처 나타날 때 유용하다

◆ Composite Signal

  • 우리가 보는 신호 → 서로 다른 frequency & amplitude 가지는 signal 의 합

    • 주기 있음 (periodic) → 이산적으로 나옴
    • 주기 없음 (aperiodic) → 연속적으로 나옴

◆ Bandwidth (대역폭)

  • Frequency 의 영역 = highest frequency - lowest frequency (중간은 상관 X)

  • Example

    • AM Radio
      • 대역폭 10kHz
      • 530 ~ 1700kHz band 사용
    • FM Radio
      • 대역폭 200kHz
      • 88 ~ 108MHz band 사용
    • Wi-Fi 802.11n
      • 대역폭 20MHz 40MHz
      • 2.4GHz, 5GHz, 6GHz band 사용
    • LTE
      • 대역폭 10MHz 20MHz
      • 1.8GHz band 사용

✦ Digital Signals

  • amplitude, frequency, phase 사용해 bit (0, 1) 정보로 만든 signal

  • bit rate : 1초에 몇 bit 전송?
    • 단위 : bps (bit per second)
    • 1 Kbps = 1000 bps
    • 1 Mbps = 1000 Kbps
    • 1 Gbps = 1000 Mbps
  • signal level 증가 가능
    • bit 갯수 n 일 때, 한 번에 2^n 만큼의 bit 전송 ex) two bits

✦ Transmission of Digital Signals

  • 어떻게 digital signal 을 주고 받음?

    • Time domain → Frequency domain 으로 바꾸기
    • 결국 sine wave 들의 합으로 만들어 전송 → 무한대의 대역폭 필요. 难

◆ Baseband Transmission

  • 유선에서의 전송 방법
  • Digital Singal 은 이산적으로 생김 → Analog 로 변환해 channel 로 전달
    • channel : 데이터가 전송되는 추상적 통로

  • 이상 : 0 ~ ∞ 의 bandwidth 사용해 정확하게 변환된 신호 전송

  • 현실 : 모든 bandwidth 사용 가능 X
    • 일부 bandwidth 만 사용해 signal 전달 → signal 의 왜곡

◆ Baseband Approximation

  • Example : 3 bit 를 보낸다고 생각하자

    • 8 pattern 존재
    • n 은 1초에 보내야하는 bit 수
      • 000 / 111 → 주파수 0
      • 001 / 011 / 100 / 110 → 4칸 마다 주기 반복. 주파수 \frac{n}{4}
      • 010 / 101 → 2칸마다 주기 반복. 주파수 \frac{n}{2}
    • bandwidth = 최고 주파수 - 최저 저파수 = \frac{n}{2} - 0 = \frac{n}{2}
  • bandwidth 를 넓힐수록 digital siganl 과 유사해짐.
    • 원래 digital signal 로 복원 용이
  • bandwidth 를 줄이면 복원 불가
    • Nyquist Condition : 최소 \frac{n}{2} 만큼의 주파수 필요
  • bandwidth = f → 최고 transfer rate = 2f

◆ Bandpass Channel

  • 무선에서의 전송방법

  • 특정 주파수 구간에서 데이터 보내기 (f_1 \sim f_2)

  • 0 근처의 주파수는 사용하지 않음.
    • bandwidth = f_2 - f_1
  • bandwidth 와 transfer rate 는 거의 비례함

◆ Modulation

  • bandpass channel 에서 신호 전송 위해 필요
  • Modem 모뎀 - modulator + demodulator
    • 변조 + 복조

  • signal 구분 3 요소 : 진폭 / 주파수 / 위상 → 이 세 가지 조절해 변조 & 복조

  • 변조 : digital (0, 1) → analog 신호로 바꾸기
  • 복조 : analog → digital 신호로 복구하기
    • FM (Frequency Modulation) : 주파수로 modulation
    • AM (Amplitude Modulation) : 진폭으로 modulation → noise 심함

◆ Baseband vs. Bandpass

  • Baseband (low-pass channel)
    • ethernet 유선 사용
  • Bandpass
    • Wi-Fi
    • LTE / 5G

✦ Transmission Impairment

  • Signal 이 이동하면서 장애가 생김

◆ Attenuation (신호 감쇠)

  • 신호가 출발한 곳에서 멀어질 수록 신호 세기 감소
    • 너무 거리가 멀어지면 신호 / 공기 구분 X
  • 증폭기 (Amplifier) : 신호 증폭. but noise 도 같이 증폭
  • 리피터 (Reapter) : digital signal 로 복원 + 재전송

◆ Signal strength 단위 : decidel (dB)

  • dB = 10 \log_{10}(\frac{P_2}{P_1}) → 비율을 의미. 기준점 (P_1) 대비 신호의 크기 (power)

  • 10 dB → 10배 큼
  • 30 dB → 1000배큼
    • dB 가 양수 → signal 을 얻음 (증폭됨)
    • dB 가 음수 → signal 이 사라짐 (감쇠됨)
  • dB 의 장점 : 원래는 큰 수끼리 곱해야하는 계산을 덧셈 / 뺄셈으로 바꿔줌

◆ dBm

  • 1 밀리와트 기준 dB 의 절댓값
  • dBm = 10 \log_{10}P_m
    • 1mW = 0dBm
    • 10mW = 10dBm
    • 100mW = 20dBm
    • 0.1mW = -10dBm
  • ex)
    • 스마트폰 : 23 dBm
    • -30 ~ 40 dBm : 전송률 good (와이파이 꽉참)
    • -80 ~ 90 dBm : 전송이 끊킴 (와이파이 한 두 칸)
    • -100 dBm : 통신이 안됨 (0.0000000001 mW)

◆ Distortion (신호 왜곡)

  • 다른 주파수가 다른 속도로 매체에 도착 → 찌그러진 형태의 주파수

  • equalizer 사용해 복구 가능

◆ Noise (신호 간섭)

  • 원하지 않는 주파수가 첨가됨
    • Thermal noise : 전자의 임의적 움직임 때문에 발생
    • Induced noise : motor, power line 의 자기장 때문에 발생
    • Crosstalk : 주변 유선 / 무선의 간섭
    • Impulse noise : 갑작스러운 일 (번개, power surges 등)
  • 복원하기 어려움

◆ Signal-to-Noise Ratio (SNR)

  • noise 에 비해 내 신호가 얼마나 큼?
  • SNR = \frac{\text{signal power}}{\text{noise power}}
    • 높을 수록 → quality good
    • 낮을 수록 → signal & noise 비슷 → error 많음
  • \text{SNR}{dB} = 10 \log{10}(\text{SNR})
  • SNR 이 너무 낮으면 신호 복구 불가능

✦ Data Rate Limits

◆ Data Transfer Rate (Bit Rate)

  • data 전송 속도는 중요하다. → 예측 위해선 3 가지 요소 필요

    • bandwidth
    • number of signal level (몇 가지 pattern 사용?)
    • channel quality (noise level)
  • Nyquist theorem → noise 고려 X
  • Shannon theorem → noise 고려 O

◆ Nyquist Equation

  • noise 고려 X
  • Data rate = 2 \times B \times \log_2L
    • B : bandwidth
    • L : signal level 숫자 (사용 비트의 2의 제곱수)
  • 최소 필요 bandwidth = \frac{n}{2}
  • 그러나 signal level 을 많이 나누면 noise 에 취약
    • 신호가 비슷해서 구분 어려움

◆ Shannon Capacity

  • noise 고려 O
  • noise 있는 channel 에서의 maximum bit rate → upper mound
  • C = B \times \log_2(1 + \text{SNR})
    • C : capacity (maximum bit rate)
    • B : bandwidth

    • SNR : signal-to-noise ration (not dB)

      • QPSK : 4 level - 2 bit
      • 16QAM : 16 level - 4 bit
      • 64QAM : 64 level - 6 bit
      • 256QAM : 256 level - 8 bit
      • 1024QAM : 1024 level - 10 bit
  • SNR 이 높아지면 (error 보다 signal 세기가 크면) → error 감소
  • 같은 SNR 에서 사용하는 level 많을 수록 error 증가
  • High SNR : \text{SNR}_{dB} 로 C 대략적으로 구하기
    • C = B \times \frac{\text{SNR}_{dB}}{3}

✦ Performance

◆ Bandwidth

  • 의미가 2 개
    • Frequency bandwidth : channel 통과할 수 있는 frequency 의 범위 (Hz)
    • Data bandwidth : channel 이 버틸 수 있는 maximum bit rate → 서로 연관성 있음 : 비례한다

◆ Throughput

  • 실제 data transfer rate (bps)
    • bandwidth : 최대의 개념
    • throughput : 순수 data transfer rate (header, overhead, 혼잡 등 제외)
      • Throughput < Bandwidth

◆ Delay

  • 메시지의 첫 번째 bit 출발 ~ 마지막 bit 도착 까지의 시간
  • Delay = transmission delay + propagation delay + queuing delay + processing delay
    • Transmission delay (전송 속도) : bit 를 channel 로 내보내는 시간
      • \frac{\text{message size}}{\text{bandwidth}}
      • 회선의 bandwidth 비례
    • propagation delay (전파 속도) : 송신 → 수신 도달까지 걸리는 시간
      • \frac{\text{distance}}{\text{propagation speed}}
      • 송-수신자 거리에 비례
    • Queuing delay : queue 에서 줄 서는 시간
    • Processing delay : 시스템이 process 하는데 걸리는 시간

◆ Bandwidth-Delay Product

  • bandwidth (bps) × delay (s) = bits
  • 내가 얼마만큼의 데이터를 보내야 이 channel 을 다 채울 수 있나?

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