5. Socket & Data Transmission

chelseey·2025년 4월 16일
정보통신공학

Encapsulation

출발지에서의 캡슐화 (Source Encapsulation)

  • app layer
    애플리케이션이 보낼 메시지(M) 를 생성

  • transport layer
    메시지 앞에 전송 계층 헤더(Hₜ) 를 붙여 세그먼트 생성
    (ex. TCP 헤더)

  • network layer
    세그먼트 앞에 네트워크 계층 헤더(Hₙ) 를 붙여 데이터그램 생성
    (ex. IP 헤더 → 출발지·목적지 IP 포함)

  • link layer
    데이터그램 앞에 링크 계층 헤더(Hₗ) 를 붙여 프레임 생성
    (ex. Ethernet 헤더 → MAC 주소 포함)

  • physical layer
    최종 프레임을 비트 스트림으로 변환하여 케이블·무선 매체를 통해 전송

네트워크 전달과 중간 장비 동작

  • 스위치
    링크 계층 헤더만 보고 들어있는 목적지 MAC 주소로 전달
    네트워크/전송 헤더는 그대로 유지

  • 라우터
    들어온 프레임에서 링크 헤더를 벗겨낸 뒤,
    네트워크 계층 헤더(Hₙ) 기준으로 다음 hop 결정
    그 다음 새로운 링크 헤더(Hₗ′)를 붙여 다시 전송

목적지에서의 역캡슐화 (Destination Decapsulation)

  • 물리→링크 계층
    수신된 비트 스트림을 프레임 단위로 재구성
    링크 헤더(Hₗ) 를 제거

  • 링크→네트워크 계층
    남은 데이터그램에서 네트워크 헤더(Hₙ) 를 제거
    IP 주소 확인 후, transport layer로 전달

  • 네트워크→transport 계층
    세그먼트에서 전송 헤더(Hₜ) 를 제거
    포트 번호 등으로 애플리케이션 프로세스에 연결

  • transport→애플리케이션 계층
    최종적으로 원본 메시지 M 만을 애플리케이션에 전달

Physical Layer: Data Transmission

Transmission Terminology

데이터 전송

송신자(tx)와 수신자(rx) 사이에
특정 매체(transmission medium) 를 통해
정보(bit, frame, 패킷 등) 를 주고받는 과정

매체를 타고 전자기파가 이동

전기 신호나 빛은 전자기파(electromagnetic waves) 형태로 이동
이 전자기파를 가이드(guided) 하느냐,
가이드 없이(unguided) 퍼뜨리느냐에 따라 분류

전송 매체의 분류

  • Guided media
    케이블이나 광섬유처럼 물리적으로 전파 경로를 한정해
    간섭 감소·보안 강화에 유리
    • Twisted Pair (UTP/STP 케이블)
    • Coaxial Cable (TV 케이블)
    • Optical Fiber (광섬유)

  • Unguided media (wireless)
    전파가 사방으로 퍼지기 때문에 설치 자유도↑,
    어디서든 접속 가능하지만, 간섭·보안 취약할 수 있음
    • Air (Wi‑Fi, Bluetooth)
    • Vacuum (위성 통신)
    • Seawater (해양 무선 통신)

중간에 스위치, 허브, 라우터 같은 논리·패킷 처리 장치 없이,
신호 증폭(amplifier)이나 재생(repeater) 장치만 넣어
물리 신호 세기나 품질을 유지하면서 연결된 형태.

두 장치만 전용 매체를 공유하는 연결

세 개 이상의 장치가 하나의 매체를 공유하는 연결.

Simplex (단방향 통신)

신호가 오직 한 방향으로만 전송되는 방식

Half‑Duplex (반이중 통신)

양쪽 모두 송수신 가능하지만 동시에는 안 되고, 한 번에 한 쪽씩만 사용
ex. 무전기

Full‑Duplex

양쪽이 동시에 신호를 주고받을 수 있는 방식

Analog vs. Digital

Analog? Digital?

컴퓨터는 연속적(아날로그) 데이터를 그대로 저장·처리할 수 없음

ex. 음악 소리(연속적 압력 파형)를 1:1로 기록하는 경우
저장 용량이 엄청나게 커지고,
인간은 그 미세한 차이를 모두 인지할 수 없음

디지털 변환의 두 단계

  • 시간축 샘플링 (Sampling)
    연속된 아날로그 파형을 일정 간격으로 “찍어내듯” 측정
    얼마나 자주 찍느냐가 샘플링 주파수(샘플링 레이트)

  • Quantization
    샘플링으로 얻은 신호 진폭 값을,
    미리 정해둔 단계(레벨) 로 반올림 또는 내림.
    각 샘플을 표현하는 비트 수(bit depth) 가 해상도를 결정
    → 비트 수가 많을수록 진폭 표현이 섬세해져 왜곡·잡음 감소
    but 파일 크기 증가

Periodic Signals

주기적 신호(Periodic Signal)
: 일정 시간 간격(주기, T)마다 같은 형태가 반복되는 파형

아날로그 시스템 : Sine wave
디지털 시스템 : Square wave

Sine Wave

Sine wave의 세 가지 파라미터

  • 진폭 (Peak Amplitude, A)
    파형이 가질 수 있는 최대값
    신호 세기(signal strength)를 나타냄

  • 주파수 (Frequency) 와 주기 (Period)
    주파수(f): 1초에 몇 번 반복되는지를 나타내는 값 (단위: Hz)
    주기(T): 한 사이클이 완료되는 데 걸리는 시간 (단위: 초)

  • 위상 (Phase, φ)
    사인파가 시작점에서 얼마만큼 시간 축으로 이동했는지 나타내는 값
    각도로 표현.
    0°∼360° (0∼2π 라디안) 범위를 사용

Frequency Domain Concepts

신호는 여러 주파수의 합으로 이루어져 있음
기본 주파수 성분들은 사인파(sinusoid)

두 파형의 합(superposition)

기본 사인파에 높은 주파수의 작은 진폭 성분(고조파)을 더하면
원래와 다른 신호를 생성

푸리에 분석(Fourier analysis)

: 신호를 수학적으로 분해해서,
그 신호를 이루는 각각의 사인파 성분들의 주파수와 크기(진폭)를 알아내는 방법

푸리에 분석을 통해 얻어진 각 주파수 성분의 크기를 그래프로 나타낼 수 있음

frequency domain function plot
: 가로축은 주파수, 세로축은 해당 주파수 성분의 크기(얼마나 강한 세기)

Fourier Transform

푸리에 변환

시간(domain of time)에 대한 함수 f(x)f(x)를
→ 그 함수에 어떤 주파수 성분(frequency components)이
얼마나 들어 있는지 나타내는 f^(ξ)\hat{f}(\xi)로 바꿔주는 변환

f^(ξ)=∫−∞∞f(x)e−i2πξxdx(시간→주파수)\hat{f}(\xi) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x) e^{-i2\pi \xi x} dx \quad (시간 \rightarrow 주파수)

역(逆) 푸리에 변환

주파수 도메인에서 분석한 f^(ξ)\hat{f}(\xi)에서
→ 원래 시간 함수 f(x)를 복원

f(x)=∫−∞∞f^(ξ)e+i2πξxdξ(주파수→시간)f(x) = \int_{-\infty}^{\infty} \hat{f}(\xi) e^{+i2\pi \xi x} d\xi \quad (주파수 \rightarrow 시간)

Analog and Digital Data Transmission

정보가 “데이터 → 신호 → 신호화 → 전송” 과정으로 매체를 타고 흐르는 과정

Advantages and Disadvantages of Digital Signals

장점

  • 일반적으로 비용이 저렴

  • 노이즈에 강함
    0/1 두 단계만 구분하면 되므로, 전송 중 왜곡이나 잡음이 조금 섞여도
    신호를 threshold으로 복원 가능.
    장거리 전송 시 노이즈가 누적되지 않음

단점

  • 감쇠(attenuation)에 민감
    디지털 파형은 고주파 성분이 많이 포함됨.
    고주파 대역일수록 감쇠가 더 큼

아날로그 데이터 → 아날로그 신호 (순수 아날로그 통화)

데이터: 사람 목소리 같은 연속 파형(voice sound waves)

중간에 디지털화 없이, 순전히 전압(혹은 전류)의 아날로그 변화로만 이루어짐

디지털 데이터 → 아날로그 신호 (모뎀)

데이터 : 컴퓨터 비트 스트림(0/1)
신호 : 디지털 변조(ASK/FSK/PSK)하여 아날로그 전파 혹은 전압 파형으로 전송

전화망 같은 아날로그 채널 위에서 디지털 정보를 보내야 할 때 사용

아날로그 데이터 → 디지털 신호 (코덱)

데이터: 사람 목소리 같은 아날로그 파형

디지털 데이터 → 디지털 신호 (디지털 트랜시버)

데이터: 컴퓨터·스위치 간 주고받는 0/1 비트 스트림

Transmission Impairments

전송 도중 신호가 손상되면, 수신된 신호가 송신한 것과 달라져서

  • 아날로그 신호 :
    음량 저하, 왜곡, 잡음 섞임 같은 품질 저하(degradation)

  • 디지털 신호 :
    0과 1이 반대로 읽히는 비트 오류(bit errors)

감쇠(Attenuation) 및 감쇠 왜곡 (Attenuation Distortion)

  • 감쇠
    매체(구리선·광섬유 등)를 타고 전파될수록 신호 세기가 점점 작아지는 현상
    케이블 길이가 길어질수록, 주파수가 높아질수록 감쇠량이 커짐

  • 감쇠 왜곡
    주파수별로 감쇠량이 다르게 일어남
    특정 대역은 지나치게 약해지고, 다른 대역은 상대적으로 강해져서
    → 신호 스펙트럼 모양이 달라져 왜곡(distortion) 발생

지연 왜곡(Delay Distortion)

매체 속 전파 속도(위상 속도)가 주파수마다 다르게 나타나서,
신호를 구성하는 각 주파수 성분이 도착 시간이 다르게 흘러옴
→ 파형이 뒤틀림

잡음(Noise)

신호에 원치 않는 전기적·전자기적 혼입이 생기는 현상

Attenuation

전송 매체를 따라 신호가 전파될 때
거리에 비례하여 세기가 점점 줄어드는 현상

수신 신호의 최소 조건

검출 가능할 만큼 충분히 강해야 신호를 받아들일 수 있고
noise 레벨보다 충분히 높아야 오류 없이 복원 가능

증폭·재생(Repeating)

거리가 멀어질수록 신호 강도는 지수적으로 감소 → 반복 증폭기가 필요
amplifier나 repeater로 주기적으로 신호 세기를 끌어올려 줌

대역별 감쇠 보상(Equalization)

주파수마다 감쇠량이 다르기 때문에,
저주파·고주파 간 세기 차(Attenuation Distortion)가 생김
→ loading coil, 주파수별 증폭기를 써서
대역 전체가 비슷한 정도로 감쇠되도록 함

Noise

송신기와 수신기 사이 어딘가에 원치 않는 신호가 섞여 들어오는 현상

잡음이 많으면 SNR이 떨어지고
→ 오류율은 올라감
→ 최고 전송률(capacity)이 감소

Categories of Noise

열 잡음(Thermal noise)

저항·반도체 소자의 전자 열 운동(thermal agitation)에서 발생

전 주파수 대역에 걸쳐 일정한 세기를 갖는 백색 잡음(white noise)
온도가 올라갈수록 세기 증가

혼변조 잡음(Intermodulation noise)

증폭기·믹서 같은 비선형 소자를 통과할 때,
두 개 이상의 주파수가 서로 합·차 주파수 성분을 만들어 내는 현상

원래 쓰던 채널 대역 이외에,
f1+f2f_1 + f_2, ∣f1−f2∣|f_1 - f_2| 위치에도 불필요한 성분이 나타남
채널 간격이 좁으면 서로 간섭(intermodulation) 발생 가능성↑

크로스토크(Crosstalk)

인접한 회선(twisted pair cable)에서 흐르는 신호가
전자기 결합(electrical coupling)을 통해 옆 회선으로 새어들어올 때 발생

무선 환경에선 마이크로웨이브 안테나가 다른 신호를 주워 올 때 발생

→ 한 회선의 데이터가 다른 회선에 섞여 들어가므로,
수신 신호에 원하지 않는 이웃 회선의 흔적이 겹쳐지는 형태

Impulse Noise (임펄스 잡음)

낙뢰, 전기 스위치 동작, 기계적 스파이크 등 외부 전자기 간섭에 의해 생김

비연속적(Noncontinuous) 으로, 불규칙한 펄스나 스파이크 형태
짧은 지속시간, 높은 진폭을 가짐

Shannon Capacity Formula

주어진 대역폭(B)과 잡음 환경(SNR)에서
이론적으로 달성할 수 있는 최대 데이터 전송률(C)

데이터 속도↔오류율 tradeoff

  • 비트 길이와 잡음의 상관관계
    데이터 속도가 빨라지면 한 비트를 표현하는 시간이 짧아짐
    노이즈가 발생했을 때, 더 많은 비트에 동시에 영향을 줘서
    오류 확률이 올라감

  • 고속 전송의 한계
    전송 속도를 높이면 오류가 급격히 증가

SNR (Signal‑to‑Noise Ratio)

SNR=PsignalPnoise\text{SNR} = \frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}

데시벨 표현:

SNRdB=10log⁡10(SNR)\text{SNR}_{\text{dB}} = 10 \log_{10}(\text{SNR})

Shannon 용량 공식

C=Blog⁡2(1+SNR)C = B \log_2(1 + \text{SNR})

C: 최대 이론적 전송률(비트/초, bps)
B: 채널 대역폭(Hz)

→ 대역폭과 SNR가 높을수록 더 많은 정보를 보낼 수 있음

but, SNR을 두 배로 올려도 효율 증가는 비례적이지 않고 로그 형태로 완만하게 올라감

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