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개요SQL 문이 데이터베이스에서 실행되기 전, 반드시 거치는 단계가 바로 파싱(Parsing)입니다. 이 중에서도 하드파싱(Hard Parsing)과 소프트파싱(Soft Parsing)은 SQL 성능을 결정짓는 핵심 요소입니다. 두 방식의 차이를 이해하면 데이터베이스 튜닝, 응답 시간 단축, 시스템 자원 절감 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 하드파싱과 소프트파싱의 개념, 처리 과정, 차이점, 최적화 전략 등을 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 하드파싱(Hard Parsing)SQL 문이 처음 실행될 때, 새로운 파싱 트리 및 실행 계획을 생성하는 비용이 큰 작업소프트파싱(Soft Parsing)기존에 캐시된 SQL 실행 계획을 재사용하여 파싱을 최소화한 작업하드파싱은 부하가 크고 느..

개요SQL은 데이터베이스와의 대화 언어로, 우리가 작성한 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 명령어는 내부적으로 복잡한 처리 과정을 거쳐 실행됩니다. 이 과정을 이해하면 SQL 최적화, 성능 개선, 오류 해결에 있어 보다 전략적인 접근이 가능합니다. 본 포스트에서는 SQL이 DBMS에서 처리되는 전 과정을 체계적으로 설명합니다.1. SQL 처리 개요SQL 처리란, 사용자가 입력한 SQL 문이 데이터베이스에서 해석, 최적화, 실행, 결과 반환까지 이르는 일련의 과정을 의미합니다.목적: SQL 성능 분석 및 튜닝 이해 기반 마련대상 DBMS: Oracle, MySQL, PostgreSQL 등 범용 적용 가능중요성: 실행 계획과 옵티마이저 이해의 기반2. SQL 처리 단계 단계 설명 세..

개요RBO(Rule-Based Optimizer)와 CBO(Cost-Based Optimizer)는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 SQL 실행 계획을 수립할 때 사용하는 두 가지 대표적인 옵티마이저 방식입니다. 쿼리 성능에 중대한 영향을 미치는 이 두 방식은 시대 흐름에 따라 CBO 중심으로 발전해 왔으며, DB 성능 튜닝 및 SQL 최적화에 있어 중요한 이해 포인트입니다. 이 글에서는 RBO와 CBO의 개념, 비교, 작동 원리, 활용 전략 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 RBO (Rule-Based Optimizer)미리 정해진 규칙(rule)에 따라 SQL 실행 계획을 결정하는 방식CBO (Cost-Based Optimizer)통계 정보와 비용(cost)을 기반으로 최적..

개요옵티마이저(Optimizer)는 머신러닝 및 딥러닝에서 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 모델의 파라미터(가중치)를 조정하는 알고리즘입니다. 모델 성능 향상의 핵심 요소로 작용하며, 학습 속도, 정확도, 수렴 안정성에 큰 영향을 줍니다. 본 포스트에서는 옵티마이저의 개념, 종류, 비교, 적용 전략 등을 전문가 수준으로 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의옵티마이저는 경사 하강법(Gradient Descent)을 기반으로 손실 함수를 최소화하는 방향으로 파라미터를 조정하는 알고리즘입니다.목표: 손실 함수의 값을 최소화하여 최적의 파라미터 도출기반 수학: 미분, 행렬 연산, 확률 이론활용 영역: 딥러닝 모델 훈련, 강화학습, 최적화 문제 전반2. 주요 옵티마이저 종류 비교 알고리즘 ..

개요DMBOK(Data Management Body of Knowledge)는 데이터 관리 전문 협회인 DAMA(DAMA International)에서 제시한 데이터 관리에 대한 지식 체계이자 가이드라인입니다. 데이터 거버넌스부터 품질, 보안, 통합까지 데이터 관리의 전반적인 영역을 포괄하며, 기업의 데이터 전략 수립과 실행에 있어 글로벌 표준으로 활용됩니다. 본 포스트에서는 DMBOK의 개념, 11개 핵심 지식 영역, 구성 체계, 실무 적용 전략 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의DMBOK은 조직이 데이터를 자산으로 인식하고 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 데이터의 수명 주기 전반을 다루며, 역할, 책임, 정책, 표준 등을 정립하는 데 목적이 있습니다.발행처: DAMA I..

개요SNA(Social Network Analysis, 사회연결망 분석)는 사람, 조직, 시스템 간의 관계와 상호작용을 네트워크 관점에서 분석하는 데이터 분석 기법입니다. 연결 구조를 시각화하고, 영향력 있는 노드 파악, 집단 간 관계 탐색 등을 가능하게 하여 사회학, 마케팅, 보안, 조직 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 본 포스트에서는 SNA의 핵심 개념, 분석 방법, 주요 지표, 사례 중심으로 심층적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의SNA는 노드(Node)와 링크(Edge)라는 그래프 이론 기반의 구조로 구성되어 있으며, 관계를 정량적/정성적으로 분석할 수 있게 해주는 기법입니다.노드(Node): 사람, 조직, 계정 등 관계의 주체링크(Edge): 노드 간의 관계 또는 상호작용 (e.g. 친구 관..

개요데이터 임퓨테이션(Data Imputation)은 결측값(Missing Value)을 보완하여 분석의 정확성을 높이기 위한 필수 전처리 과정입니다. 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 정확한 분석과 예측 모델 구축을 위해 반드시 수행되어야 합니다. 본 포스트에서는 데이터 임퓨테이션의 개념, 종류, 적용 기법, 실제 사례 등을 전문가 수준으로 정리합니다.1. 개념 및 정의데이터 임퓨테이션은 결측된 데이터를 삭제하지 않고, 예측이나 통계적 방법 등을 통해 적절한 값으로 대체하는 기법입니다. 이 과정은 분석의 신뢰성을 확보하고, 데이터 손실을 최소화하는 데 목적이 있습니다.결측값(Missing Value): 수집되지 않았거나 손실된 데이터 포인트임퓨테이션: 결측값을 합리적 방법으..

개요연관분석에서 핵심이 되는 세 가지 지표, 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)는 의미 있는 연관 규칙을 선별하고 해석하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이 포스트에서는 각 지표의 정의, 수식, 해석법, 예시를 중심으로 연관분석의 실무 적용력을 높이기 위한 가이드를 제공합니다.1. 개념 및 정의지지도, 신뢰도, 향상도는 연관 규칙의 유의미성을 정량적으로 평가하는 기준입니다.지지도(Support): 전체 거래 중 특정 항목 집합이 등장한 비율신뢰도(Confidence): A 항목이 포함된 거래 중 B 항목도 함께 등장한 비율향상도(Lift): A와 B가 독립일 때 대비 실제 함께 등장할 확률의 증가율이들 지표는 마이닝 결과 중 노이즈를 제거하고, 인사이트 있는 규칙을 도..

개요연관분석(Association Analysis)은 데이터셋 내 항목 간의 유의미한 관계를 파악하기 위한 데이터 마이닝 기법입니다. 주로 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 고객 행동을 예측하거나, 추천 시스템을 강화하는 데 활용됩니다. 본 포스트에서는 연관분석의 개념, 핵심 요소, 알고리즘, 실제 사례 등을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의연관분석은 데이터 안에 숨겨진 항목 간의 상호 연관성을 규칙 형태로 도출하는 기법입니다. 예를 들어, "우유를 산 고객은 빵도 자주 구매한다"는 규칙을 찾는 방식입니다.주요 목적: 항목 간의 패턴 탐색 및 규칙 생성응용 분야: 유통, 전자상거래, 의료, 보안, 금융 등대표 알고리즘: Apriori, Eclat, FP-Growth2. ..

개요Apriori 알고리즘은 데이터 마이닝에서 자주 등장하는 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)의 대표적인 알고리즘입니다. 대형 거래 데이터로부터 상품 간의 연관 관계를 찾아내어 마케팅, 추천 시스템, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용됩니다. 본 포스트에서는 Apriori 알고리즘의 개념부터 실제 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 다루어봅니다.1. 개념 및 정의Apriori 알고리즘은 대규모 데이터베이스에서 자주 함께 등장하는 항목 집합(Frequent Itemsets)을 찾아내고, 이를 기반으로 연관 규칙(Association Rules)을 생성하는 알고리즘입니다. "항목 A를 구매한 고객은 항목 B도 구매할 확률이 높다"는 식의 규칙을 찾아내는 것이 주요 목적입니다.배..

개요샤논의 정보 용량 이론은 정보 이론(Information Theory)의 창시자인 클로드 E. 샤논(Claude E. Shannon)이 1948년 발표한 논문에서 제안한 개념으로, **통신 채널을 통해 오류 없이 전달할 수 있는 정보의 최대량(채널 용량)**을 정의합니다. 이 이론은 디지털 통신, 데이터 압축, 암호화 등 현대 정보 기술의 핵심 수학적 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의샤논의 정보 용량 이론은 노이즈가 존재하는 채널에서도 일정 수준 이하의 오류 확률로 정보를 안정적으로 전송할 수 있다는 사실을 수학적으로 증명합니다.정의: 정보 채널의 최대 전송 속도는 노이즈 수준과 대역폭에 의해 제한되며, 이 한계치를 '채널 용량(Channel Capacity)'이라고 함공식: C = B log₂(..

개요베조스의 법칙은 아마존 창업자 제프 베조스(Jeff Bezos)가 예측한 개념으로, 클라우드 컴퓨팅 비용은 매년 약 50%씩 감소한다는 경험적 법칙입니다. 이는 IT 인프라의 전통적인 비용 구조를 혁신하며, 스타트업부터 대기업까지 디지털 전환을 가속화시키는 원동력으로 작용하고 있습니다.1. 개념 및 정의베조스의 법칙(Bezos’ Law)은 클라우드 서비스 도입 이후 전통적인 온프레미스(온사이트) 방식보다 훨씬 빠른 속도로 IT 비용이 감소한다는 개념입니다. 이는 AWS의 성장과 함께 실제 산업 현장에서 입증되고 있는 현상이기도 합니다.정의: 클라우드 컴퓨팅 비용은 해마다 약 50%씩 감소한다.배경: 대규모 인프라 통합, 자원 가상화, 자동화 기술의 발전이 비용 효율성 극대화에 기여의의: 기업은 더 적..

개요무어의 법칙은 집적회로(IC)의 트랜지스터 수가 약 18~24개월마다 두 배로 증가한다는 경험적 법칙입니다. 이는 반도체 산업의 발전 방향과 속도를 예측하는 핵심 이론으로, 지난 수십 년간 정보기술(IT) 산업의 성장을 이끌어온 가장 영향력 있는 기술 패러다임 중 하나입니다.1. 개념 및 정의무어의 법칙(Moore's Law)은 인텔(Intel)의 공동 창업자인 고든 무어(Gordon Moore)가 1965년 한 논문에서 제시한 법칙으로, 트랜지스터 수 증가에 따른 연산 능력 향상과 가격 하락을 동시에 예측한 개념입니다.정의: 집적회로의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 증가한다.핵심 의미: 동일한 비용으로 더 높은 연산 성능을 제공하게 되며, 기술 발전 속도를 반영함효과: 컴퓨터, 스마트폰, 서..

개요길더의 법칙은 통신 네트워크의 핵심 자원인 **대역폭(Bandwidth)**이 시간에 따라 기하급수적으로 증가한다는 원리를 제시한 이론입니다. 이는 무어의 법칙이 처리 능력의 증가를 예측했다면, 길더의 법칙은 데이터 전송 능력의 비약적 향상을 설명하며, 인터넷, 클라우드, 5G, IoT 발전의 핵심 배경으로 작용하고 있습니다.1. 개념 및 정의길더의 법칙(Gilder’s Law)은 기술 미래학자 조지 길더(George Gilder)가 제안한 개념으로, 네트워크 용량이 지속적으로 확장되며 정보 사회의 성장을 견인한다는 내용입니다.정의: 네트워크의 대역폭은 해마다 3배 이상 증가한다.비교 개념: 무어의 법칙이 CPU 성능의 18~24개월마다 2배 향상을 말한다면, 길더의 법칙은 네트워크 처리 속도와 용량..

개요코어스의 법칙은 거래비용 이론의 핵심 개념으로, 조직과 시장이 어떻게 형성되고 운영되는지를 설명합니다. 디지털 기술과 인터넷 플랫폼이 거래비용을 급감시키면서 이 법칙은 현대 IT 생태계와 플랫폼 경제를 이해하는 데 필수적인 이론으로 재조명되고 있습니다.1. 개념 및 정의코어스의 법칙(Coase’s Law)은 경제학자 로널드 코어스(Ronald Coase)가 1937년 발표한 논문 “The Nature of the Firm”에서 제안한 개념으로, 기업이 존재하는 이유를 거래비용(Transaction Cost) 관점에서 설명합니다.정의: “시장에서 거래하는 비용이 조직 내부에서 활동하는 비용보다 높을 때 기업은 해당 활동을 내부화한다.”핵심 전제: 조직의 목적은 거래비용을 최소화하는 것재조명 배경: 인터..

개요리드의 법칙은 네트워크 내 사용자들이 소그룹(하위 커뮤니티)을 형성할 수 있는 경우, 네트워크의 가치는 사용자 수의 지수(2^N)에 비례해 증가한다고 설명하는 이론입니다. 이는 사노프의 법칙(선형), 멧칼프의 법칙(제곱)보다 더욱 빠른 가치 확장을 예측하며, 특히 SNS, 포럼, 협업 플랫폼의 성장 논리를 잘 설명해 줍니다.1. 개념 및 정의리드의 법칙(Reed's Law)은 1999년 데이비드 리드(David P. Reed)가 제안한 네트워크 이론으로, 네트워크 사용자가 그룹을 형성할 수 있는 경우, 가치가 기하급수적으로 증가한다는 것을 전제로 합니다.정의: 네트워크의 가치는 사용자 수의 지수(2^N)에 비례함공식: V = 2^N (V: 네트워크 가치, N: 사용자 수)전제 조건: 사용자가 다양한 ..

개요멧칼프의 법칙은 네트워크에 연결된 사용자 수가 늘어날수록 그 네트워크의 가치는 사용자 수의 제곱(N²)에 비례해 증가한다고 설명합니다. 인터넷, SNS, 메신저 등 상호작용 기반 서비스의 확산을 이해하는 핵심 이론으로, 현대 디지털 경제에서 가장 널리 인용되는 네트워크 가치 모델 중 하나입니다.1. 개념 및 정의멧칼프의 법칙(Metcalfe’s Law)은 이더넷(Ethernet)의 발명자 중 한 명인 로버트 멧칼프(Robert Metcalfe)가 제안한 이론으로, 네트워크 상의 노드 수가 많아질수록 가능한 연결 수가 기하급수적으로 증가함을 설명합니다.정의: 네트워크의 가치는 연결된 노드 수의 제곱에 비례한다.공식: V = N² (V: 네트워크 가치, N: 사용자 수)의의: 상호작용의 가능성이 곧 가치..

개요사노프의 법칙은 네트워크의 가치를 그 네트워크에 연결된 사용자 수(N)에 비례한다고 본 이론입니다. 이 법칙은 주로 방송 및 일방향 미디어 시대의 네트워크 효과를 설명하는 데 사용되며, 네트워크 경제학의 기초 이론으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의사노프의 법칙(Sarnoff’s Law)은 라디오와 TV 시대에 방송사의 가치는 청취자 또는 시청자의 수에 비례한다는 개념으로, RCA 회장을 지낸 데이비드 사노프(David Sarnoff)가 처음 제안한 것으로 알려져 있습니다.정의: 네트워크의 가치는 사용자 수에 단순 비례(N)한다.공식: V = N (V는 가치, N은 사용자 수)배경: 방송 미디어의 수익은 광고 기반이며, 광고주는 시청자 수에 따라 광고비를 지불함2. 특징 항목 설명 비교 대상..

개요제어망은 발전소, 제조 공장, 스마트 팩토리 등 산업 현장에서 설비 제어와 모니터링을 담당하는 네트워크입니다. 일반 IT 시스템과는 달리 실시간성과 안정성이 핵심이며, 최근 사이버 공격 대상이 확대되면서 제어망 보안의 중요성이 크게 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의제어망(Control Network)은 공장 자동화 설비, 산업용 장비, 전력/가스 등의 인프라를 제어하고 운영하는 전용 네트워크입니다. IT망과는 분리되어 실시간 제어, 높은 안정성, 예측 가능한 통신을 보장합니다.목적: 산업 시설의 설비 제어, 안전 확보, 운영 최적화필요성: 시스템 중단 시 안전사고 및 대규모 피해 발생 가능성 높음2. 특징 항목 설명 일반 IT망과 비교 실시간성밀리초 단위의 통신 지연 허용 불가상대적으로 느린 ..

개요망연계는 내부망과 외부망 간의 정보를 안전하게 주고받기 위한 보안 기술입니다. 주로 공공기관이나 금융기관처럼 민감한 데이터를 다루는 곳에서 정보 유출 방지를 위해 도입되고 있습니다. 최근에는 디지털 전환과 재택근무 확산으로 인해 망연계의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의망연계는 보안이 필요한 내부망(업무망)과 상대적으로 개방된 외부망(인터넷망)을 물리적 또는 논리적으로 분리한 상태에서, 필요한 데이터만 제한적으로 전달하기 위한 보안 아키텍처입니다.목적: 사이버 공격이나 정보 유출로부터 내부 시스템을 보호함과 동시에, 업무 효율성을 해치지 않기 위한 균형 추구필요성: 보안 위협이 고도화되고, 내부망까지 침투하는 사례가 증가함에 따라 망분리 환경에서도 안전한 자료 교환을 위한 기술적 수..

개요망분리(Network Segregation)는 외부 인터넷망과 내부 업무망을 물리적 또는 논리적으로 분리하여 사이버 보안을 강화하는 기술적 조치입니다. 내부 시스템에 대한 악성코드 유입, 해킹, 정보 유출을 방지하고 기밀 자산의 보호와 업무 연속성 확보를 위한 핵심 보안 전략으로 공공기관, 금융기관, 대기업 등을 중심으로 폭넓게 도입되고 있습니다.1. 개념 및 정의망분리는 정보보호 측면에서 **업무망(내부망)**과 **인터넷망(외부망)**을 분리하여 사용자의 인터넷 사용과 내부 시스템 접근을 구분하는 보안 정책입니다.물리적 망분리: 사용자 단말기를 2대로 구성하거나, 하나의 단말에서 네트워크 인터페이스를 완전히 구분하는 방식논리적 망분리: 가상화 기술(VM, VDI 등)이나 네트워크 정책을 통해 단말..

개요제로 레이팅(Zero Rating)은 통신사가 특정 애플리케이션, 콘텐츠 또는 서비스에 대해 데이터 사용량을 과금하지 않는 요금 정책입니다. 사용자는 해당 서비스 이용 시 데이터 요금 걱정 없이 접근 가능하며, 통신사는 콘텐츠 제공자와의 제휴를 통해 차별화된 서비스 경험을 제공할 수 있습니다. 반면, **망 중립성(Net Neutrality)**에 대한 논란도 지속되고 있습니다.1. 개념 및 정의제로 레이팅은 사용자 데이터 요금 청구에서 일부 트래픽을 예외 처리하는 방식을 의미합니다. 즉, 유튜브, 페이스북, 특정 쇼핑앱 등과 같은 콘텐츠 서비스에 대해 데이터 사용량을 제외하고 무료로 제공함으로써, 사용자의 트래픽 부담을 줄이고 특정 서비스 사용을 유도합니다.이는 사용자 관점에서는 경제적 이점이 있지..

개요SDR(Software Defined Radio)은 하드웨어가 담당하던 전통적인 무선 통신 기능을 소프트웨어로 구현함으로써, 다양한 무선 표준과 주파수 대역을 유연하게 처리할 수 있도록 설계된 무선 통신 기술입니다.하나의 하드웨어 플랫폼에서 여러 통신 방식(AM/FM, LTE, 5G, 위성 통신 등)을 실행할 수 있어, 민간/군용 통신, IoT, 위성 시스템 등 다양한 분야에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Software Defined Radio는 무선 통신 시스템에서 변조, 복조, 인코딩, 디코딩 등의 핵심 처리 과정을 소프트웨어로 수행하는 기술입니다. 기존에는 이 기능들이 전용 칩셋이나 하드웨어 모듈에서 구현됐지만, SDR은 범용 프로세서, DSP(Digital Signal Processo..

개요SDS(Software Defined System)는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 등 모든 IT 인프라 자원을 소프트웨어 중심으로 통합 관리할 수 있도록 설계된 아키텍처입니다. 이는 기존의 하드웨어 중심 인프라 구조를 벗어나, 추상화(virtualization), 자동화(automation), 정책 기반 제어를 통해 보다 민첩하고 유연한 IT 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 데이터센터 등 다양한 환경에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의Software Defined System은 컴퓨팅 자원(CPU, RAM), 스토리지, 네트워크 등의 인프라 구성 요소를 하드웨어와 분리된 소프트웨어 계층에서 제어하는 통합 플랫폼입니다. 핵심은 ‘소프트웨어 정의’로, 모든 제어 로직과 운영..

개요SDS(Software Defined Storage)는 스토리지 하드웨어와 제어 소프트웨어를 분리하여 소프트웨어 중심으로 스토리지 자원을 관리하고 제어하는 기술 아키텍처입니다. 하드웨어에 종속되지 않고, 다양한 스토리지 자원을 통합·가상화하여 효율적이고 유연한 데이터 관리를 가능하게 하며, 클라우드, 하이브리드 인프라, 컨테이너 환경 등에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의SDS는 기존 스토리지 시스템이 하드웨어에 내장된 전용 소프트웨어를 통해 운영되던 방식과 달리, 스토리지 기능(프로비저닝, 복제, 스냅샷, 백업, 캐싱 등)을 중앙 소프트웨어 플랫폼에서 제어하는 구조입니다.스토리지 장비는 단순 저장 장치로 동작하고, 실제 정책 설정, 데이터 관리, 자동화 제어 등은 SDS 소프트웨어..

개요OpenFlow는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN, Software Defined Networking)의 핵심 구성 요소로, 데이터 플레인과 제어 플레인을 분리하여 중앙 집중형 네트워크 제어를 가능하게 하는 개방형 통신 프로토콜입니다. 네트워크 장비의 제어를 중앙 컨트롤러로 이동시킴으로써 유연하고 프로그래머블한 네트워크 구성이 가능해졌으며, 데이터센터, 클라우드, 5G 백본 네트워크 등에 폭넓게 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의OpenFlow는 SDN 구조에서 스위치와 컨트롤러 간의 통신을 위한 표준화된 인터페이스입니다. 전통적인 네트워크에서는 스위치가 자체적으로 패킷을 처리하지만, OpenFlow 기반 네트워크에서는 패킷 처리 정책을 컨트롤러가 내려주고, 스위치는 단순히 데이터 전달만 수행합니다..

개요NOS(Network Operating System)는 여러 컴퓨터와 네트워크 자원(파일, 프린터, 애플리케이션 등)을 중앙 집중식 또는 분산 방식으로 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 전용 운영체제 또는 소프트웨어 계층입니다. 일반 운영체제와 달리, NOS는 네트워크 기반 사용자 간의 자원 공유, 보안, 통신을 중심으로 작동하며, 기업용 서버, 네트워크 장비, 클러스터 환경 등에 필수적으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의Network Operating System은 네트워크상에서 다양한 장치, 사용자, 애플리케이션을 연결하고, 자원을 제어하며, 사용자 간의 접근 권한을 관리하는 기능을 수행합니다.이는 크게 두 가지 유형으로 구분됩니다:중앙 집중식 NOS: 서버 기반 구조, 예: Windows Ser..

개요혼잡회피(Congestion Avoidance)는 네트워크 트래픽이 과도해지기 전에 혼잡을 예측하고 전송 속도를 조절하여 혼잡 발생 자체를 방지하는 기법입니다. 혼잡제어(Congestion Control)의 한 부분으로, 특히 TCP에서는 혼잡 윈도우(CWND)를 점진적으로 증가시키며 네트워크 혼잡의 조짐이 보일 때 속도를 줄이는 방식으로 구현됩니다.1. 개념 및 정의혼잡회피는 네트워크 경로에서 혼잡이 발생하지 않도록 전송 속도를 조절하는 예방적 접근 방식입니다. 이는 혼잡이 실제로 발생한 후 반응하는 혼잡제어와 달리, 혼잡 가능성을 사전에 감지하고 대응하는 것이 특징입니다.TCP에서는 일반적으로 Slow Start 이후 혼잡회피 단계에 진입하며, CWND(혼잡 윈도우)를 선형적으로 증가시키고, 패킷..

개요혼잡제어(Congestion Control)는 네트워크 내 과도한 트래픽으로 인해 성능 저하, 패킷 손실, 지연 증가 등이 발생하는 것을 방지하기 위한 핵심 기술입니다. 이는 네트워크 자원(대역폭, 큐, 처리량 등)을 효율적으로 활용하면서도, 전체 네트워크의 안정성과 공정성을 유지하기 위한 통신 시스템의 필수 요소입니다.1. 개념 및 정의혼잡제어는 네트워크 경로 내 라우터, 스위치, 링크 등의 자원이 초과 사용되지 않도록 송신자의 전송 속도를 동적으로 조절하는 기술입니다. TCP/IP 네트워크에서는 송신자가 수신자의 수신 윈도우뿐만 아니라, 네트워크의 혼잡 상태를 고려하여 전송 속도를 조절합니다.혼잡은 패킷 손실, 큐 오버플로우, 전송 지연 증가 등의 형태로 나타나며, 이를 미리 감지하고 제어하지 않..

개요Sliding Window(슬라이딩 윈도우) 기법은 데이터 통신에서 흐름 제어와 오류 제어를 동시에 수행하는 핵심적인 메커니즘입니다. 송신자와 수신자 간 데이터 전송 과정에서 윈도우라는 논리적 범위를 설정하여 연속적인 프레임 전송과 확인 응답(ACK)을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다. TCP, ARQ, HDLC 등 다양한 통신 프로토콜에 필수적으로 적용되는 기술입니다.1. 개념 및 정의Sliding Window는 송신자와 수신자가 각각 일정 범위 내에서 프레임을 관리하며 데이터를 주고받는 방식으로, 정해진 윈도우 크기만큼 데이터를 전송한 뒤 ACK를 기다리며 윈도우를 ‘슬라이딩’시켜 다음 데이터를 전송하는 구조입니다.이 방식은 불필요한 대기 시간을 줄이고, 수신자의 처리 능력에 맞춰 전송을 조절..