안경잡이개발자

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다이얼로그 플로우(Dialog Flow) 엔티티(Entity)로 단어 분류하여 응답하기

나동빈


지난 시간까지 간단히 사용자가 챗봇과 연속적으로 대화를 나눌 수 있도록 연계형 챗봇을 구현하는 시간을 가져보았습니다. 다만 현재까지 다룬 내용으로는 챗봇은 항상 동일한 문장만을 말하게 된다는 단점이 있습니다.


이번 시간에는 엔티티(Entity)단어를 분류하여 처리하는 방법을 알아보고자 합니다.



지난 시간에 이어서 '강의 신청' 인텐트에 새로운 연계형 인텐트를 추가해주겠습니다.



Custom 모드로 생성하여 자유롭게 인텐트를 처리해봅시다.



저는 위와 같이 사용자가 실질적으로 듣고자 하는 강의 이름을 입력해서 신청을 시도한다고 가정하여 입력 데이터를 구성했습니다.



이제 엔티티를 생성해봅시다. 'HTML' 부분을 드래그하면 원하는 엔티티 그룹을 설정할 수 있습니다. 새롭게 엔티티를 생성해봅시다.



저는 강의 엔티티라는 의미로 이름을 Lecture라고 지었습니다.



이후에 다시 인텐트 화면으로 돌아오면 드래그 했을 때 새롭게 '@Lecture' 엔티티가 보입니다.



Lecture 엔티티로 설정해주면 위와 같은 화면으로 변경됩니다.



강의 종류로는 HTML뿐만 아니라 JSP 등이 있으므로 JSP도 추가해주었습니다.



이제 다시 인텐트 화면에서 모든 강의에 대해서 Lecture 엔티티로 설정해주면 알아서 강의 이름으로 분류가 진행됩니다.



이후에 응답(Response)에서 사용자가 입력한 데이터를 활용하기 위해서 '$Lecture'라는 키워드를 이용하여 응답을 구성합니다.



테스트를 진행하면 사용자가 입력한 강의 이름을 챗봇이 그대로 사용하는 것을 알 수 있습니다.



이제 최종적으로 강의 수강 여부를 물을 수 있도록 하나의 연계형 인텐트를 더 추가해주겠습니다.



새롭게 추가된 인텐트에 들어가 봅시다.



저는 위와 같이 동의의 의미를 담는 여러 개의 문장들을 입력 데이터로 넣어주었습니다.



또한 문맥(Context)를 보시면 CourseReservation-custom-2-followup에서 입력 값이 넘어온다고 쓰인 것을 알 수 있습니다.



응답(Response) 문장으로는 위와 같이 넘어온 데이터 중에서 Lecture 단어를 사용하겠다고 적어주시면 됩니다.



결과적으로 위와 같이 강의 신청 확인까지 챗봇을 통해 안정적으로 이루어지게 된 것을 알 수 있습니다.


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다이얼로그 플로우(Dialog Flow) Follow-up Intent를 이용한 연계형 챗봇 만들기

나동빈


지난 시간에는 다이얼로그 플로우(Dialog Flow)에서 직접 Intent를 생성해 단순한 형태의 질의응답 챗봇을 만들어 보았습니다. 이번 시간에는 Follow-up Intent를 이용해 맥락 속에서 연속적인 질의 응답을 수행하는 연계형 챗봇을 만들어 보도록 하겠습니다.


실제로 강의를 예약하는 등 사용자로부터 다양한 정보를 연속적으로 받아야 할 때는 이러한 연계적인(Follow-up) 구성이 이루어져야 합니다.



지난 시간에 만든 강의 예약(Course Reservation) 인텐트에서 'Add follow-up intent' 링크를 클릭합니다.



이후에 커스텀(Custom) 모드로 생성해줍니다.



새롭게 부가적인 인텐트가 생성된 것을 알 수 있습니다. 그 안에 들어갈 수 있도록 합니다.



그러면 맥락(Context) 영역에서 입력(Input) 값을 통해 이전 인텐트와 연결된 것을 확인할 수 있습니다.



이제 위와 같이 사용자가 강의 이름은 아직 정하지 못한 상황일 때를 가정하고 입력 데이터를 넣어주었습니다.



이제 간단하게 서버 측의 응답(Response) 데이터도 넣어준 뒤에 저장(Save) 해줍니다.



이제 작성된 챗봇 프로그램의 동작을 확인하기 위해 통합(Integration) 탭에 들어가 봅시다.



웹 환경에서 확인할 수 있도록 웹 데모(Web Demo)를 활성화 해줄 수 있습니다.



이후에 구글에서 고유한 챗봇 URL을 제공해줍니다. 이를 복사하여 브라우저에서 접속하면 테스트를 수행할 수 있습니다.



위와 같이 '강의 신청를 하고 싶은 상태'에서 '하지만 강의 이름은 결정하지 못한 상태'로 자연스럽게 질의응답이 연계되는 것을 확인할 수 있습니다. 이것은 2단계까지 연계를 수행한 것이며 더욱 깊고 복잡하게 이어질 수 있도록 챗봇을 설계할 수도 있다는 점도 기억해주세요.


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다이얼로그 플로우(Dialog Flow) Intent를 생성해 단순 질의응답 챗봇 만들기

나동빈


지난 시간에는 다이얼로그 플로우(Dialog Flow) 계정을 생성하고 간단히 테스트 해보는 시간을 가져보았습니다. 이번 시간에는 본격적으로 챗봇을 만드는 방법을 익히기 위해 직접 Intent를 생성해서 단순 질의응답 챗봇을 만들어보도록 할 것입니다.


새롭게 에이전트(Agent)를 생성하면 마치 하나의 프로젝트가 생성된 것처럼 기본적으로 'Default Welcome Intent'가 생성된다고 했습니다. 다만 우리가 직접 챗봇 모듈을 개발하기 위해서는 인텐트(Intent)를 새롭게 만들어주어야 합니다.



저는 강의 예약(Course Reservation) 이라는 이름으로 인텐트를 생성한 뒤에 학습 문구(Training Phrases)를 하나 추가해주겠습니다.


학습 문구는 실질적으로 사용자가 입력할 문장의 예시입니다. 많은 데이터를 넣어주면 자동으로 다이얼로그 플로우가 문장을 학습하여 우리가 정확히 입력한 값이 아니라고 하더라도 사용자의 의도를 파악해줍니다.




저는 위와 같이 강의 예약을 자동으로 해주는 챗봇이라는 컨셉으로 '강의 등록' 의도(Intent)를 밝히는 문장을 여러 개 넣어보았습니다.



이제 사용자의 입력에 대한 응답 예시 데이터를 넣어주어야 합니다.



저는 위와 같이 3개의 응답(Response) 문장을 넣어주고 저장(Save)했습니다.



이제 테스트를 해보면 챗봇이 알아서 사용자의 의도를 파악하여 단순한 형태의 질의응답 챗봇이 만들어진 것을 알 수 있습니다.


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다이얼로그 플로우(Dialog Flow) 개요 및 챗봇 개발 시작하기

나동빈


챗봇(Chatter Robot)이란 사람의 일상적인 언어를 이용해 사람처럼 대화를 하는 서비스입니다.


대표적인 예시: 카카오톡 챗봇, 페이스북 메신저 챗봇


다이얼로그 플로우(Dialog Flow)는 구글에서 개발한 챗봇 개발 플랫폼입니다. 우리가 인공지능(AI) 코어를 직접 개발하지 않아도 구글이 자체적으로 제공하는 자연어 처리(NLP) 기술을 이용하여 다양한 서비스에 챗봇을 적용할 수 있습니다.


결과적으로 다이얼로그 플로우만 잘 이용하면 사실상 코딩을 전혀 할 줄 몰라도 챗봇을 만들 수 있다는 큰 장점이 있습니다.


다이얼로그 플로우: https://dialogflow.com/



공식 웹 사이트에 접속하면 위와 같이 메인 화면이 등장하는 것을 알 수 있습니다. 'GO TO CONSOLE' 링크를 타고 이동하면 챗봇 개발을 바로 진행할 수 있는 콘솔 화면이 등장합니다.



기본적으로 서비스는 로그인 이후에 이용할 수 있으며 구글 계정으로 로그인하시는 것을 추천합니다.



다이얼로그 플로우를 처음 이용하는 분은 초기에 위와 같이 계정 설정을 진행해주셔야 합니다.



이후에 'Create Agent' 버튼을 눌러서 에이전트(Agent)를 생성할 수 있습니다. 에이전트는 '하나의 인공지능 프로젝트'의 개념으로 보시면 됩니다.


- 기본 언어(Default Language): 챗봇에서 사용할 기본 언어

- 기본 시간(Default Time Zone): 챗봇의 기본 시간대



저는 위와 같이 프로젝트 이름은 'FirstAgent'라고 지었으며 기본 언어는 한국어(Korean)로 설정했습니다.



프로젝트가 생성되면 바로 위와 같은 프로젝트 메인 화면이 등장합니다. 오른쪽에는 실시간으로 현재 우리 챗봇 프로젝트를 테스트할 수 있는 화면이 제공되어 있습니다. 또한 기본적으로 제공되는 인텐트인 'Default Welcome Intent'를 확인할 수 있습니다.



'Default Welcome Intent'는 말 그대로 환영 메시지를 보여주는 기본 인텐트입니다. 보시면 학습 구문(Training Phrases)으로 이미 기본적인 한글 인사이 들어가 있는 것을 알 수 있습니다.



위와 같이 챗봇을 테스트하는 영역에서 '안녕?'이라고 입력해 보면 챗봇 또한 자동으로 인삿말을 인식하여 '안녕!'이라는 환영 메시지를 출력하는 것을 알 수 있습니다. 결과가 정확하게 나왔으므로 아래 쪽에서 'OK'를 눌러 정상적인 결과임을 확인하도록 합니다.

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C++ Boost.Asio를 활용한 동기식 TCP 날짜 출력 프로그램

나동빈


  지난 시간까지 두 차례에 걸쳐 Boost Asio 라이브러리를 설치하는 방법과 Asio의 기초적인 지식에 대해서 학습하는 시간을 가져보았습니다. 이번 시간에는 Boost Asio의 가장 기초적인 예제라고 할 수 있는 동기식(Synchronous) TCP 날짜(Daytime) 출력 프로그램을 만들어보겠습니다.


  ◇ Boost Asio 공식 튜토리얼 사이트: https://www.boost.org/doc/libs/1_68_0/doc/html/boost_asio/tutorial.html


  이번 시간에 준비한 내용은 위 공식 튜토리얼 사이트에서 제공하는 소스코드를 각색한 것입니다.


※ 프로젝트 준비하기 ※


  기본적으로 동기식 TCP 날짜 출력 프로그램은 서버 클라이언트 구조를 가지고 있으므로 서버(Server) 프로젝트와 클라이언트(Client) 프로젝트를 모두 자신의 솔루션에 포함을 시켜주셔야 합니다.


  일단 새로운 프로젝트를 준비하기 위해 '빈 프로젝트'를 생성해주되 솔루션의 이름은 'Synchronous TCP Daytime' 이라고 설정하고, 첫 번째 프로젝트의 이름은 'Server'라고 지어주겠습니다.



  이후에 '새 프로젝트'를 추가하셔서 이름을 'Client'로 설정해줍니다.



  이후에 'Server' 프로젝트 및 'Client' 프로젝트 각각에 Main.cpp 소스코드를 생성해줍시다.



  또한 지난 시간에 배웠던 대로 두 개의 프로젝트 각각에 Boost Asio 라이브러리를 포함시켜서 사용할 수 있도록 합니다.



  그리고 추가적으로 Server에서는 소스코드를 간결하게 이용하기 위해 이전 함수를 사용한다는 점에서 '_CRT_SECURE_NO_WARNINGS'처리를 해주셔야 합니다. 따라서 위와 같이 '프로젝트 속성' -> 'C/C++' -> '전처리기' -> '전처리기 정의' -> '편집'을 열어줍니다.



  이후에 위와 같이 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS를 기입해주시면 향후 컴파일 오류가 발생하지 않습니다.


※ 클라이언트 동기식 TCP 예제 소스코드 작성하기 ※


#include <iostream>

#include <boost/array.hpp>

#include <boost/asio.hpp>


using boost::asio::ip::tcp;


int main(int argc, char* argv[])

{

try

{

// 기본적으로 Boost Asio 프로그램은 하나의 IO Service 객체를 가집니다.

boost::asio::io_service io_service;


// 도메인 이름을 TCP 종단점으로 바꾸기 위해 Resolver를 사용합니다.

tcp::resolver resolver(io_service);


// 서버로는 로컬 서버, 서비스는 Daytime 프로토콜을 적어줍니다.

tcp::resolver::query query("localhost", "daytime");

// DNS를 거쳐 IP 주소 및 포트 번호를 얻어옵니다.

tcp::resolver::iterator endpoint_iterator = resolver.resolve(query);


// 소켓 객체를 초기화하여 서버에 연결합니다.

tcp::socket socket(io_service);

boost::asio::connect(socket, endpoint_iterator);


for (;;)

{

// 버퍼 및 오류 처리 변수를 선언합니다.

boost::array<char, 128> buf;

boost::system::error_code error;


// 버퍼를 이용해 서버로부터 데이터를 받아옵니다.

size_t len = socket.read_some(boost::asio::buffer(buf), error);


if (error == boost::asio::error::eof)

break;

else if (error)

throw boost::system::system_error(error);


// 버퍼에 담긴 데이터를 화면에 출력합니다.

std::cout.write(buf.data(), len);

}

}

catch (std::exception& e)

{

std::cerr << e.what() << std::endl;

}

system("pause");

return 0;

}


※ 서버 동기식 TCP 예제 소스코드 작성하기 ※


#include <ctime>

#include <iostream>

#include <string>

#include <boost/asio.hpp>


using boost::asio::ip::tcp;

using namespace std;


// 현재 컴퓨터의 날짜 및 시간 정보를 반환합니다.

std::string make_daytime_string()

{

time_t now = time(0);

return ctime(&now);

}


int main()

{

try

{

// 기본적으로 Boost Asio 프로그램은 하나의 IO Service 객체를 가집니다.

boost::asio::io_service io_service;


// TCP 프로토콜의 13번 포트로 연결을 받는 수동 소켓을 생성합니다.

tcp::acceptor acceptor(io_service, tcp::endpoint(tcp::v4(), 13));


// 모든 클라이언트에 대해 무한정 반복 수행합니다.

for (;;)

{

// 소켓 객체를 생성해 연결을 기다립니다.

tcp::socket socket(io_service);

acceptor.accept(socket);


// 연결이 완료되면 해당 클라이언트에게 보낼 메시지를 생성합니다.

string message = make_daytime_string();


// 해당 클라이언트에게 메시지를 담아 전송합니다.

boost::system::error_code ignored_error;

boost::asio::write(socket, boost::asio::buffer(message), ignored_error);

}

}

catch (exception& e)

{

cerr << e.what() << '\n';

}

return 0;

}


※ 솔루션 빌드 및 테스트하기 ※


  이제 완성된 솔루션을 테스트할 수 있습니다.



   '솔루션 빌드'를 해주시면 서버 및 클라이언트 프로젝트가 모두 빌드가 진행됩니다.



  이후에 빌드가 완료된 프로그램을 찾기 위해 '파일 탐색기에서 폴더 열기(X)'를 눌러줍시다.



  이제 'Debug' 폴더로 가서 테스트를 진행해줍니다. 당연히 서버 클라이언트 구조이므로 서버 프로그램을 먼저 실행한 뒤에 클라이언트 프로그램을 실행해주시면 됩니다.



  실행 결과, 위와 같이 클라이언트로 서버의 날짜 및 시간(Daytime) 정보가 전달되어 출력되는 것을 알 수 있습니다.


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C++ Boost.Asio를 위한 기초 지식 학습하기

나동빈


  지난 시간에는 C++ Boost.Asio를 설치하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 시간에는 앞으로 Boost.Asio 라이브러리를 이용해 다양한 네트워크 프로그래밍을 할 수 있도록 Boost.Asio의 기본 지식을 공부하는 시간을 가져보도록 하겠습니다.


※ IO Service 클래스 ※


  Boost Asio에서는 IO Service라는 클래스가 핵심적인 역할을 수행합니다. 이 클래스는 커널에서 발생한 입출력 이벤트를 디스패치 해주는 기능을 수행합니다. 디스패치란 우선순위가 높은 작업이 우선적으로 수행될 수 있도록 시스템 자원을 할당하는 것을 의미합니다. 결과적으로 이 클래스는 커널에서 발생한 네트워크상의 접속 및 데이터 처리 이벤트를 처리하는 역할을 수행합니다.



  위 그림과 같이 실질적으로 운영체제와 상호작용하며, 발생하는 입출력 이벤트를 프로그램에서 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다.


※ 종단점 ※


  종단점(Endpoint) 네트워크 상의 특정한 컴퓨터에서 실행되고 있는 하나의 프로그램을 의미합니다. 구체적으로 IP 주소와 포트 번호의 한 쌍을 종단점이라고 말합니다.


※ DNS ※


  DNS(Domain Name Server)란 도메인 주소를 IP 주소로 변환해주는 서버입니다. Boost Asio에서는 도메인 주소를 이용해 IP 주소를 알아내어 종단점을 구하기 위한 목적으로 DNS 기능을 지원합니다.


  또한 Boost Asio에서 Query 클래스는 도메인 주소와 사용할 프로토콜을 이용해 DNS 질의문을 생성하는 기능을 수행합니다.


※ Acceptor ※


  Boost Asio에서 Acceptor서버 프로그램이 IO Service와 종단점을 이용해 클라이언트의 접속을 받아들이는 기능을 수행합니다.


  구체적으로 이 클래스는 수동 소켓을 만들기 위한 목적으로 사용되며 수동 소켓(Passive Socket)이란 '연결 수립 요청을 기다리는 소켓'이라는 의미를 가집니다.


※ 능동 소켓 ※


  능동 소켓(Active Socket)이란 네트워크상의 다른 컴퓨터로 데이터를 보내거나 받기 위해 연결 수립을 위해 사용하는 소켓을 의미합니다.


※ 반복자 ※


  Boost Asio에서 반복자(Iterator)여러 개의 IP 주소가 존재할 때 종료점도 여러 개가 존재할 수 있다는 점에서 '개별적인 종료점에 접근'하는 기능을 제공합니다. 클라이언트 프로그램은 원하는 응답을 들을 때까지 한 번에 하나의 종료점과 통신할 수도 있습니다.

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C++ Boost.Asio 개요 및 개발환경 구축하기

나동빈


※ C++ Boost.Asio 개요 ※


  분산 소프트웨어컴퓨터 네트워크를 통해 통신하는 애플리케이션을 의미합니다. 흔히 클라이언트가 서버로 정보를 요청(Request)하고, 서버는 그러한 정보를 응답(Response)하는 '서버 클라이언트 구조'가 대표적인 분산 소프트웨어의 형태입니다.


  분산 소프트웨어를 개발할 때 가장 많이 사용되는 프로토콜은 TCP와 UDP입니다. TCP는 신뢰성 있는 프로토콜로 자체적인 오류 처리 매커니즘을 포함합니다. 반면에 UDP는 신뢰성이 없는 프로토콜로 통신하기 전에 연결을 수립하지 않아도 빠른 통신이 가능합니다.


  이러한 배경에서 등장한 Boost.AsioC++로 개발된 네트워크 프로그래밍 라이브러리입니다. 다양한 플랫폼에 분산형 애플리케이션을 개발하기 위한 목적으로 적용할 수 있습니다. Boost.Asio를 사용하면 비동기 IO 프로그래밍을 쉽게 구현할 수 있으며 소스코드는 간결하되 성능이 우수하다는 장점이 있습니다. 결과적으로 고성능 네트워크 프로그램을 개발하고자 할 때 자주 사용되는 기술 스택이라고 이해할 수 있습니다.


※ C++ Boost.Asio 개발환경 구축하기 ※


  윈도우(Windows) 운영체제를 기준으로 C++ Boost.Asio 개발환경을 구축하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.


  ◇ Boost 라이브러리 공식 웹 사이트: https://www.boost.org



  공식 웹 사이트에 접속한 뒤에 'Downloads' 영역에서 최신 버전의 링크로 들어갈 수 있습니다.



  이후에 최신 버전의 Boost 라이브러리의 압축 파일을 다운로드 받습니다.



  저는 위와 같이 C 드라이브 내에 압축을 풀어주었습니다.



  이후에 Boost Asio 라이브러리를 빌드(Build)하기 위해 먼저 부트스트랩 프로그램을 실행합니다.



  부트스트랩 프로그램을 실행하면 빌드 전용 실행 파일은 b2.exe가 생성됩니다. 이제 빌드를 수행해주면 됩니다.


b2 -j4 toolset=msvc-14.1 address-model=64 variant=debug,release link=static threading=multi  stage

b2 -j4 toolset=msvc-14.1 address-model=32 variant=debug,release link=static threading=multi  stage


  위와 같이 빌드를 진행해주시면 64비트 전용 및 32비트 소프트웨어에 모두 적용할 수 있는 라이브러리가 생성됩니다. 또한 참고로 toolset에 들어가는 인자 값은 Visual Studio의 버전에 따라서 조금씩 차이가 있습니다.


  Visual Studio 2012: msvc-11.0

  Visual Studio 2013: msvc-12.0

  Visual Studio 2015: msvc-14.0

  Visual Studio 2017: msvc-14.1




  빌드가 모두 진행되면 다음과 같이 stage 폴더에 lib 폴더 및 라이브러리 파일들이 생성됩니다.



  이제 Visual Studio에서 생성된 Boost 라이브러리 파일들을 사용할 수 있도록 설정해봅시다.



  프로젝트를 생성하고, 프로젝트 이름을 클릭한 뒤에 '보기' -> '속성 페이지' 탭을 열어줍니다.



  먼저 '링커' -> '추가 라이브러리 디렉터리'에서 라이브러리를 넣어서 /stage/lib 폴더를 링크해주시면 됩니다.



  이후에 전체 Boost 라이브러리 폴더 자체를 참조 디렉터리로 넣어주셔야 합니다.



  'VC++ 디렉터리' -> '포함 디렉터리'에 전체 라이브러리 폴더를 넣어주시면 됩니다.



  이제 라이브러리가 모두 적용이 되었으므로 Visual Studio에서 이를 이용할 수 있습니다.


※ Boost.Asio 라이브러리 Hello World 예제 ※


#include <iostream>

#include <boost/asio.hpp>

#include <boost/date_time/posix_time/posix_time.hpp>


int main()

{

boost::asio::io_service io;

boost::asio::deadline_timer t(io, boost::posix_time::seconds(5));

t.wait();


std::cout << "Hello, world!" << std::endl;

system("pause");


return 0;

}


  위 예제는 5초간 타이머(Timer) 기능으로 동작을 멈춘 뒤에 'Hello World'를 출력하는 예제입니다. 실행 결과는 다음과 같습니다.


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윈도우 10에서 도커 툴 박스(Docker Tool Box) 깔끔하게 삭제하는 방법

나동빈


  윈도우에서 도커 툴 박스(Docker Tool Box)를 설치해서 공부하시는 분들은 이것저것 찾아서 공부를 하시다 보면 다음과 같이 이것저것 다양한 도커 머신 파일이 설치가 될 겁니다. 도커 머신 각각에 다양한 이미지들이 설치가 되어 있으면 용량도 많이 잡아먹을 수 있기 때문에 반드시 이를 유의하시고 정리하실 수 있으셔야 합니다.


  docker-machine ls: 현재 컴퓨터에 설치된 도커 머신의 목록을 출력합니다.



  위 도커 머신의 목록과 동일한 내용은 Oracle VM VirtualBox 프로그램에서도 확인하실 수 있습니다.



  위와 같이 동일하게 나타나는 것을 알 수 있습니다.



  이러한 도커 머신들이 실제로 존재하는 물리적인 경로는 다음과 같습니다.


  C:\Users\(사용자 이름)\.docker\machine\machines


  이러한 도커 머신 파일들은 Oracle VM VirtualBox를 삭제하더라도 그대로 남아있기 때문에 우리 컴퓨터의 용량을 매우 많이 잡아먹습니다. 그래서 이 경로를 기억해두시고, 도커 툴 박스 및 VirtualBox를 지우신 뒤에 이 파일들도 모두 지워주셔야 합니다.



  따라서 '프로그램 제거 또는 변경' 부분에 들어가서 Oracle VM VirtualBox와 Docker ToolBox를 삭제해줍니다.



  이후에 아까 말씀드렸듯이 위와 같이 존재하는 .docker 폴더도 완전히 삭제해주시면 됩니다. 어차피 나중에 도커를 재설치 하거나 하면 이 폴더는 자동으로 생성되기 때문에 그냥 제거해주셔도 차후 재설치에 있어서 문제 없습니다.

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  4B/5B 부호화 방식: 4비트 길이의 데이터 그룹을 5비트 길이의 코드로 변환하는 방식입니다. 기본적으로 0 또는 1이 길게 연속되어 전송되지 않도록 사전에 블록 코드화를 수행하는 것입니다. 


※ 디지털 전송신호 변환 방식 ※


- NRZ-I(Non-Return to Zero Inverted): 비트가 '1'일 때 천이하며 '0'일 때 유지하는 방식입니다.


- 맨체스터(Manchester) 방식: 각 비트타임의 중간에서 반드시 천이하며 1일 때는 High to Low, 0일 때는 Low to High입니다.


- Differential 맨체스터 방식: 이전 신호와 현재 신호간의 변화를 기준으로 1과 0을 판정하는 방식입니다.


- AMI: 3진 부호를 이용하는 방식으로 1이 등장할 때 직전에 양(+)이면 그 다음에는 음(-)으로 적용합니다.


- B8ZS: 8개의 연속된 '0' 비트가 존재하면 다른 비트열로 대체하는 방법입니다.


  8개의 연속된 0 비트의 바로 전에 송신된 '1' 비트가 양(+)이면 000+ -0-+로, 음(-)이면 000- +0+-로 대체합니다.



- HDB3: 4개의 연속된 '0' 비트가 존재하면 B00V 혹은 000V로 대체하는 방법입니다.


  대체할 때는 V 비트와 그 다음 V 비트의 극성이 교대하도록 합니다.



Q. 5B/6B 부호화에서 사용하지 않는 코드의 개수는 몇 개인가요? 3B/4B의 경우에는?


1) 5B/6B 부호화 방식은 32개의 코드를 64개의 코드로 변환하므로 32개의 코드는 사용되지 않습니다.

2) 3B/4B 부호화 방식은 8개의 코드를 16개의 코드로 변환하므로 8개의 코드는 사용되지 않습니다.


Q. 그림 4.36에 있는 그림의 각 경우에 대해 8비트 데이터 스트림을 구하세요.


a. NRZ-I: 10011001

b. Differential Manchester: 11000100

c. AMI: 01110001


Q. 뒤섞기 기법을 이용해 1110 0000 0000 00의 비트 스트림을 뒤섞기한 결과는 무엇인가요? 직전의 영이 아닌 신호의 준위는 양(+)이었다고 가정합니다.


a. B8ZS: -+-000-+0+-000

b. HDB3: -+-000-+00+000


※ 통신 다중화 기법 ※


  다중화 하나의 전송로에 여러 개의 데이터 신호를 중복하여 하나의 고속 신호를 만들어 전송하는 방식입니다.


  주파수 분할 다중화(FDM): 전송되어야 하는 신호들의 대역폭을 합한 것보다 링크의 대역폭이 더 클 때 사용할 수 있는 기술입니다. 하나의 전송로의 대역폭을 여러 개의 작은 채널로 분할하여 여러 개의 단말기가 동시에 이용하는 방식입니다.


  시분할 다중화(TDM): 링크의 높은 대역폭을 여러 연결이 공유할 수 있도록 하는 방식입니다. 하나의 전송로 대역폭을 시간 슬롯(Time Slot)으로 나누어 채널에 할당하여 몇 개의 채널들이 한 전송로의 시간을 분할하여 사용하도록 합니다.


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  우리가 네트워크 통신을 수행하기 위해서는 모든 데이터는 전자기 신호로 변환되어야 합니다. 데이터는 크게 아날로그 데이터와 디지털 데이터로 구분할 수 있습니다. 아날로그 데이터연속적인 값을 가지며 디지털 데이터이산적인 값을 가집니다.


※ 지연의 4가지 종류 ※


1) 전송 지연(Transmission Delay): 네트워크 카드가 데이터를 네트워크 라인으로 전송하는 데 소요되는 시간입니다.


2) 전파 지연(Propagation Delay): 네트워크 라인 자체가 가지는 전자 신호 전송 시간입니다.


3) 노드 처리 지연(Nodal Processing Delay): 라우터의 데이터 패킷 헤더 처리, 라우팅 처리 등으로 소요되는 시간입니다.


4) 큐 지연(Queuing Delay): 라우터가 데이터 패킷을 바로 네트워크로 전송할 수 없을 때 큐에서 대기하는 시간입니다.


Q. 채널 대역폭이 다음과 같을 때, 전파 속도가 2 * 10^8m/s라면 비트의 길이는 얼마인가요?


a. 10Mbps


  비트의 길이 = 2 * 10^8 / 10 * 10^6 = 20m. 이는 하나의 비트가 매질에서 20 미터를 차지한다는 의미입니다.


b. 100Mbps


  비트의 길이 = 2 * 10^8 / 100 * 10^6 = 2m. 이는 하나의 비트가 매질에서 2 미터를 차지한다는 의미입니다.


c. 1Gbps


  비트의 길이 = 2 * 10^8 / 1000 * 10^6 = 0.2m. 이는 하나의 비트가 매질에서 0.2 미터를 차지한다는 의미입니다.


[ 공식 ] 비트의 길이 = 전파 속도(Propagation Speed) * 비트 지속(Bit Duration)


Q. 다음 각 신호들의 비트율을 구하세요.


a. 한 비트가 0.001초 지속되는 신호


  비트율 = 1 / 0.001 = 1000 bps


b. 한 비트가 2μs 지속되는 신호


  비트율 = 1 / 0.002 = 500,000 bps


c. 10비트가 20μs 지속되는 신호


  비트율 = 10 / 0.000020 = 1 / 0.000002 = 500,000 bps


Q. 채널의 대역폭이 5Kbps라면, 이 장치에서 외부로 1,000,000비트의 프레임을 전송하는 데 걸리는 시간은 얼마인가요?


  전송 시간 = 1,000,000 / 5,000 = 200초


[ 공식 ] 전송 시간 = 전송량 / 대역폭


Q. 장치가 데이터를 1000bps의 비율로 외부로 보내고 있습니다.


a. 10비트를 외부로 보내는 데 얼마나 걸리나요?


  전송 시간 = 10 / 1,000 = 0.01초


b. 한 글자(8비트)를 외부로 보내는 데 얼마나 걸리나요?


  전송 시간 = 8 / 1,000 = 0.008초


c. 100,000글자로 구성된 파일을 외부로 보내는 데 얼마나 걸리나요?


  전송 시간 = 100,000 * 8 / 1,000 = 800초


[ 공식 ] 전송 시간 = 전송량 / 대역폭


Q. 링크의 대역폭이 다음과 같을 때 지연이 2ms라면 몇 개의 비트가 링크를 채울 수 있나요?


a. 1Mbps


  비트의 개수 = 1,000,000 * 2 / 1,000 = 2,000 비트


b. 10Mbps


  비트의 개수 = 10,000,000 * 2 / 1,000 = 20,000 비트


c. 100Mbps


  비트의 개수 = 100,000,000 * 2 / 1,000 = 200,000 비트


[ 공식 ]  비트의 개수 = 대역폭 * 지연


Q. 각각의 큐 시간이 2ms이고 처리 시간이 1ms인 10개의 라우터를 거치는 링크에 5백만 비트로 구성된 프레임을 전송하는 데 소요되는 전체 지연시간은 얼마인가요? 링크의 길이는 2,000Km이고 빛이 링크 속에서 전파되는 속도는 2 * 10^8m/s입니다. 링크는 5Mbps의 대역폭을 가지고 있습니다. 전체 지연 요인 중에서 중요한 요인과 무시할 수 있는 요인을 쓰세요.


1) 전송 지연: 5,000,000 / 5,000,000 = 1초

2) 전파 지연: 2,000,000 / 2 * 10^8 = 0.01초

3) 노드 처리 지연: 10개 * 1 / 1,000 = 0.01초

4) 큐 지연: 10개 * 2 / 1,000 = 0.02초


  전체 지연시간: 1.04초


  무시할 수 있는 요인은 없으며 전송하려는 데이터의 크기가 크기 때문에 가장 중요한 지연 요인은 전송 지연입니다.

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