통신,communication

Sub:
connectionless_communication - 연결,connection 없는 통신
connectionless communication
"connectionless communication"
Ggl:connectionless communication
https://en.wikipedia.org/wiki/Connectionless_communication
https://ja.wikipedia.org/wiki/コネクションレス型通信
connection-oriented_communication
connection-oriented communication
https://en.wikipedia.org/wiki/Connection-oriented_communication
"connection-oriented communication"
Ggl:connection-oriented communication

무선통신 wireless_communication

관련:
채널,channel
채널용량,channel_capacity
ultimate transmission rate of communication = channel capacity $C$
전송,transmission or 송신,transmission? pagename TBD
{
aka data_transmission?

v. transmit 전송하다

end-of-Transmission character (EOT) WpEn:End-of-Transmission_character { Up: 제어문자,control_character } - ^D in caret_notation { WpEn:Caret_notation Up: 표기법,notation }
UART Universal Asynchronous Receiver Transmitter - serial data transmission
}
정보,information
변조,modulation
신호,signal






Five components of data communication
  1. 메시지,message - 통신이 될 정보,information.
  2. sender
  3. receiver
  4. transmission_medium - transmission 매체,medium { 같은 영단어는 물리에서 매질,medium }
  5. 프로토콜,protocol

(Forouzan)

통신시스템 communication_system WpEn:Communications_system

https://i.imgur.com/rQTCevx.png

(Shannon 석사논문 Fig. 1)

https://i.imgur.com/dMwoz9Dl.png

같은source (통신의 수학적 이론)

transmitter : 전기적 신호,signal를 전송에 적합한 형태로 변환함. 보통 변조,modulation를 통해 ...
{
송신기(transmitter)는 메시지,message를 통신 채널을 통하여 실제로 전송될 수 있도록 신호,signal로 변환시킨다. (?)
수신기(receiver)는 송신기의 역, 전송된 신호를 메시지로 다시 변환하고 이 메시지를 목적지로 보내준다.
(통신의 수학적 이론)
}
단어: (뜻과 관계 정리 예정)
source destination
send receive
sender receiver
transmit, transmitter, transmission
packet 패킷, 꾸러미
multiplexer 다중 통신용 장치/채널
channel 채널
duplex
half-duplex : 무전기(walkie-talkie), 동시에 통화 안됨
TDD, time division duplex: 시간을 나눔
한 사람 말이 끝나면 다른 사람이 말하고, ... 반복. - time division. - 말하는 시간을 나눔 - 쌍방향 통신이 가능.
FDD, frequency division duplex : 주파수를 나눔
주파수를 구분해서, 주파수대역이 다른 것을 필터링하면 원하는 신호만 얻을 수 있는 것
full-duplex : 휴대전화, 동시에 통화 - 예전에는 쌍방향 통신이 가능하면 full duplex라고 했다고...
이것들이 양방향 통신을 가능하게 함.
[1]


잡다(del ok)
메시지,message
자료,data
비트,bit, octet, byte ...
대역폭,bandwidth
baud
네트워크,network
{
통신 매체를 통해 연결이 되어 데이터(자료,data)를 운반?
데이터 통신,communication과 밀접.
데이터를 주고받기 위한 규칙을 프로토콜,protocol이라 함.
패킷,packet
Terms:
node - 네트워크에서 노드,node란 네트워크에 연결된 장치를 뜻함. via http://www.linfo.org/node.html
}
telecommunication (communication은 대화 등 일반적인 의사소통에도 쓰이는 단어, telecommunication은 기술을 사용해 먼 거리를 사이에 두고 하는 정보 전달)
telecommunication은 telephony, telegraphy, television 등을 포함하며, 'communication at a distance'를 뜻한다. ‘tele’는 ‘far’의 그리스어. [2]
패킷,packet
{
보통 header와 payload로 이루어짐.
}
프로토콜,protocol
라우팅 routing
: 패킷,packet이 원하는 목적지에 도착할 수 있게 길을 찾아주는 작업
라우팅 알고리즘 routing algorithm
[https]거리 벡터 (라우팅) 알고리즘 distance vector routing algorithm
[https]링크 상태 (라우팅) 알고리즘 link state routing algorithm
라우터 router


기반 이론, 기술 or prerequisites :
푸리에_변환,Fourier_transform

[edit]

통신 시스템

tmp from https://www.youtube.com/watch?v=AV5MBJv9t0A
{
정보,information를 송신기에서 수신기로 채널,channel을 통해 전달
중간에 잡음/왜곡

     P(x_i)        P(y_j|x_i)       P(y_j)
 X --------->  [    channel    ] ----------> Y
통신 채널,channel은 입력 X를 받아 처리하여 Y를 출력하는 시스템.
입력: $X=\lbrace x_i\rbrace$
출력: $Y=\lbrace y_j\rbrace$
채널은 정보원 X에서 입력값 $x_1$ 을 보낼 지, $x_2$ 를 보낼 지, ... 결정. 그 각각의 확률은 $P(x_i)$ 임.
채널은 입력으로 $x_i$ 가 전송되면 출력으로 $y_j$ 심볼을 내는 조건부확률,conditional_probability $P(y_j|x_i)$ 로 표현 가능.
출력쪽에서는 $j$ 번째 심볼 $(y_j)$ 이 나타날 확률이 $P(y_j).$

정보량은 확률에 의해서만 정의.
채널에서의 정보량 변화 - 채널에 의한 확률 변화와 관련.
채널 입력 확률 : $P(x_i)$ - 사전확률(a priori probability)
순방향 조건 확률 : $P(y_j|x_i)$
채널 출력 확률 : $P(y_j)$

이진 채널(binary channel)
                P(y_1|x_1)
P(x_1) x_1 --------------------------> y_1 
           \   /--------------------->      P(y_1)
            \ /      P(y_1|x_2)
             X
            / \
           /   \     P(y_2|x_1)
          /     --------------------->      P(y_2)
P(x_2) x_2 --------------------------> y_2
                P(y_2|x_2)
출력 확률:
$P(y_1)=P(x_1)P(y_1|x_1)+P(x_2)P(y_1|x_2)$
$P(y_2)=P(x_1)P(y_2|x_1)+P(x_2)P(y_2|x_2)$
이걸 벡터 형식으로 하면
$P(Y)=P(X)P(Y|X)$
차원은 각각 1x2 1x2 2x2
여기서
$P(Y)=[P(y_1)\;P(y_2)]$
$P(X)=[P(x_1)\;P(x_2)]$ - 입력 확률 - 사전 확률
채널 확률:
$P(Y|X)=\begin{bmatrix} P(y_1|x_1) & P(y_2|x_1) \\ P(y_1|x_2) & P(y_2|x_2)\end{bmatrix}$

이진 대칭 채널 binary symmetric channel (BSC)
                 p-bar (=1-p)
P(x_1) x_1 --------------------------> y_1 
           \   /--------------------->      P(y_1)
            \ /      p
             X
            / \
           /   \            p
          /     --------------------->      P(y_2)
P(x_2) x_2 --------------------------> y_2
                        p-bar
출력 확률: $P(Y)=P(X)P(Y|X)$
채널 확률: $P(Y|X)=\begin{bmatrix}\bar{p}&p\\p&\bar{p}\end{bmatrix}$

이산 무기억 채널 discrete memoryless channel (DMC)

채널: 입력 및 출력 평균 정보량
     P(x_i)        P(y_j|x_i)       P(y_j)
 X --------->  [    channel    ] ----------> Y
입력 엔트로피
$H(X)=\sum_{i=1}^{M}P(x_i)\log_2\frac{1}{P(x_i)}$
출력 엔트로피
$H(Y)=\sum_{j=1}^{M}P(y_j)\log_2\frac{1}{P(y_j)}$

예제
https://i.imgur.com/qeNoxfe.png

Hb는 엔트로피,entropy#s-1.12(binary entropy function) 참조.

사전 엔트로피(a priori entropy)
입력 엔트로피 $H(X)$
채널을 통한 전송 전에 있었던 평균 정보량
출력엔트로피, 입력엔트로피와의 관계??

사후 확률(a posteriori probability)
출력 심볼 $y_j$ 를 받았는데 송신 측에서 채널로 $x_i$ 를 보냈을 확률
$P(x_i|y_j)=\frac{P(x_i,y_j)}{P(y_j)}=\frac{P(x_i)P(y_j|x_i)}{\textstyle\sum_{i=1}^{M}P(x_i)P(y_j|x_i)}$
베이즈_정리,Bayes_theorem랑 식이 비슷?

사후 엔트로피(a posteriori entropy)
채널 출력 심볼이 $y_j$ 인 것을 알았을 때 송신 심볼에 대한 평균 조건 정보량
$H(X|y_j)=\sum_{i=1}^{M} P(x_i|y_j) \log_2 \frac{1}{P(x_i|y_j)}$
ex. BSC의 경우, 0을 수신했더라도 0이 정말 송신되었는지는 불확실.
이러한 불확실한 정도를 역방향 모호도(backward equivocation), 또는 모호도라고 함.
See 모호도,equivocation

평균 역방향 모호도
모든 채널 출력에 대한 평균 역방향 모호도
$H(X|Y)=\sum_{j=1}^{M} P(y_j) H(X|y_j)$
채널 출력을 이미 알고 있다고 할지라도 여전히 남아 있는 채널 입력에 대한 불확실성
채널에서 잡음 등에 의해 사라진 정보량

https://i.imgur.com/pc7T8k2.png

https://i.imgur.com/DwNnXRA.png


상호정보량
채널로 입력되는 정보량 가운데 실제로 채널 출력까지 전달된 정보량
$I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)$
즉 입력정보량 H(X)에서 역방향 평균모호도 H(X|Y)를 빼 주면 상호정보량 I(X;Y).
https://i.imgur.com/ulsE5tX.png

See 상호정보,mutual_information

그럼 이것은 출력정보량 H(Y)와 어떤 관계인가? 그것을 알려면 순방향 모호도를 알아야 한다.

순방향 모호도(forward equivocation)
  • 채널로 심볼 $x_i$ 가 입력된 경우 채널의 출력 Y에 대한 조건 엔트로피(조건부엔트로피,conditional_entropy)
    $H(Y|x_i)=\sum_{j=1}^{M}P(y_j|x_i) \log_2 \frac{1}{P(y_j|x_i)}$
  • 채널 입력으로 $x_i$ 가 보내졌다는 것을 알았다 할 지라도 여전히 남아있는 채널 출력에 대한 불확실성

평균 순방향 모호도
  • 채널 입력에 대한 정보를 완벽하게 알고 있더라도 남아있는 채널 출력에 대한 불확실성
    $H(Y|X)=\sum_{i=1}^{M} P(x_i) H(Y|x_i)$
  • 채널 입력으로는 전혀 들어가지 않았음에도 불구하고 잡음이나 채널 왜곡에 의해 출력에 나타나는 불확실성
  • 출력 정보량과의 관계:
    $H(Y)=I(X;Y)+H(Y|X)$

채널의 출력 정보량과 상호정보량 (상호정보,mutual_information)
https://i.imgur.com/WnthaJr.png


채널 입출력 정보량과 상호정보량
채널 입력 정보량 $H(X)$
채널 출력 정보량 $H(Y)$
상호정보량 $I(X;Y)$ 의 관계:
$I(X;Y)=H(Y)-H(Y|X)=H(X)-H(X|Y)$
https://i.imgur.com/oEaBFPN.png

벤다이어그램으로 표현하면
https://i.imgur.com/Ac5Hiog.png


이상적인 채널
잡음/왜곡이 전혀 없다면, 오류 확률이 0이 되고
$H(X)=H(Y)=I(X;Y)$ (입력정보량=출력정보량=상호정보량)
$H(X|Y)=H(Y|X)=0$

https://i.imgur.com/7Jeso3e.png

https://i.imgur.com/Aovg1Op.png


...과제는 생략...

}

[edit]

data communications

data_communication page가 별도로 필요? 아님 통신은 모두 data comm.?
데이터통신 자료통신
뜻: 두 장치,device 사이 자료,data의 교환(exchange) - transmission_medium (wire cable 등) 를 통해서 하는.

네 가지 특징에 의존:
  • delivery - system은 정확한 목적지로 data를 deliver해야 한다.
  • accuracy - system은 자료를 정확하게 deliver해야 한다. - transmission 중에 alter되면 안된다.
  • timeliness - 적당한 시간,time 이내에 도착해야 한다. delay가 너무 커지면 안된다.
  • jitter - (jitter: variation in the packet arrival time) - uneven delay in the delivery of packets

data communication system의 다섯 components
  1. 메시지,message
  2. sender
  3. receiver
  4. transmission medium
  5. 프로토콜,protocol

Sender → Medium → Receiver
(Medium을 타고 가는 것은 메시지,message)
  • sender : data를 보내는 device.
  • receiver : data를 받는 device.
  • medium = transmission_medium : message가 travel하는 physical path. (wire, cable, radio_wave etc)

data_flow
두 장치,devices들 사이의 통신방식. 다음 세 가지.
  • simplex - 한쪽으로만 가는 i.e. 단방향 통신방식. ex. TV, radio
  • half-duplex - 양쪽으로, 다만 시간을 나누어 한번에는 한 방향으로만. ex. 무전기, 워키토키
  • full-duplex - 양쪽으로, 항상.

시간,time
transit time : 메시지가 한 장치에서 다른 장치로 이동하는 시간.
response time : inquiry와 response 사이의 elapsed 시간.
failover time : (network reliability 관련.) the time it takes a link to recover from a failure
....


Src: Forouzan slides 1.1, 백상헌, Forouzan (book)

[edit]

Textbooks

[edit]

Forouzan

[edit]

Proakis

Fundamentals of Communication Systems, 2nd edition
John G. Proakis, Masoud Salehi
1292015683 9781292015682
[ISBN-1292015683]
0133354857 9780133354850
[ISBN-0133354857]

[edit]

관련분야

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