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OSI 참조모델의 계층 2
◈ 전송에러 검출 및 재전송
◈ 회선 구성방법
◈ 에러제어와 흐름제어
◈ 데이터 링크 제어 프로토콜 (1) 회선 구성
(2) 에러 제어 (Go-back-N ARQ 등)
(3) 흐름 제어 (슬라이딩 윈도우 방식 등)
(4) 데이타 링크 제
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OSI모델과 TCP/IP모델의 차이점
(1) TCP/IP는 표현층과 세션계층을 응용계층이 같이 처리한다.
(2) TCP/IP는 데이터링크 계층과 물리 계층을 하나로 취급한다.
(3) TCP/IP가 표준으로 사용된다.
3. OSI모델과 TCP/IP모델 계층구조의 장단점
1) TCP/IP측면에
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OSI 7 Layer 모델의 각 프로토콜 계층에는 첫째, Physical layer(물리층), 둘째, Data link layer(데이터링크층), 셋째, Network layer(네트워크층), 넷째, Transport layer(전송층), 다섯째, Session layer(세션층), 여섯째, Presentation layer(표현층), 일곱째, Application layer(응
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링크 또는 매체를 통한 데이터의 전송과 관련이 있다. 데이터 링크 프로토콜은 개별 링크를 통한 전달을 정의한다. 이러한 프로토콜은 매체의 형태와 관련지어야 한다.
예를 들어, 802.3과 802.2는 IEEE에서 규정하였으며, 이는 OSI참조 모델의 유
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OSI 표준 프로토콜의 효과적 구현요소에 관한 연구」건국대학교 대학원 석사학위논문
김윤희(2004)「대용량 메일서버의 수신 속도 향상을 위한 연구」고려대학교 컴퓨터과학기술대학원 석사학위논문
김춘현,궁상환,구연설(1993)「오브젝트
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Data의 분배와 수행을 관리하는 distributed operation model
기능적으로 X.500은 세 분야의 operation을 정의하고 있다.
1. search와 read 기능
2. modify 기능
3. authentcate 기능
X.500 Directory Service는 분산 directory services를 위한 전반적인 모델로 namespace와 그것을
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데이터 단위 (PDU)
그림 3-12. UDP 프로토콜 데이터 단위
그림 4-1. H.263 블록도
그림 4-2. TransGal의 내부구조
그림 4-3. MBEncodeGal
그림4-4. MBDecodeGal
그림 4-5. IpolGal
그림4-6. Entropy Coding
그림 4-7. 1개의 I frame과 2개의 P frame으로 이루어져 있는
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OSI7계층의 개념과 계층별 역할 2
2. 가입자 네트워크 이론 및 특징 3
(1) LAN(Local Area Network) 3
(2) Switching 3
(3) Rouing 4
(4) Traffic Contro 5
III. 가입자 네트워크에서 발생하는 문제점 7
1. 과다 트래픽에 의한 고장 7
2. 이상트래픽에의한 고장 7
3.
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Data Layer가 공존하여 데이터가 바뀌면 화면을 모두 다시 받아야 하는 문제를 가지고 있었다. 하지만 RIA는 Presentation Layer와 Data Layer를 분리 하여 데이터를 새로 받더라도 화면을 다시 그리지 않아도 될 수 있도록 하였다. 이러한 Data Layer 분리는
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링크 관리
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2.2.3 블루투스 기술의 장점
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2.3 블루투스 기술의 발전
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2.3.1 블루투스 1.0과 1.0B
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2.2.2 블루투스 1.1
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2.2.3 블루투스 1.2
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데이타링크시스템(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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데이타링크아이티(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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데이타링크아이티(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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링크는 AI 솔루션 개발을 통해 사회적 가치와 경제적 가치를 창출하는 기업으로, 제가 속한 팀과 함께 이 비전을 실현해 나가는 것이 제 목표입니다. 사용자 요구를 정확히 파악하고, 이를 바탕으로 실용적이고 혁신적인 AI 솔루션을 개발하는
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링크에서 일하며 명품 관리 온라인MD 분야의 뛰어난 전문가로 자리매김하고, 회사와 함께 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추는 데 기여하겠습니다.
이 모든 각오와 목표는 입사 후 1년 내 실질적인 성과를 도출하는 것을 목표로 하여, 단기적인
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데이터 분석을 접목하여 미래 예측과 위험 관리를 강화하는 방법을 연구하고 적용해나가고 싶습니다. 이를 통해 자산 운용의 정확성을 높이고, 수익성을 극대화하는 방안을 모색할 것입니다. 또한, 제 경영학적 지식과 회계적 이해를 바탕으
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링크’를 개발하여 빅데이터를 활용한 스마트쉽을 개발하였습니다. 기존의 엔진과 발전기 등 선박의 상태를 모니터링 하는 것을 넘어 ‘자동 충돌회피 시스템’을 탑재해 무한한 가능성을 만들고 있습니다. 1. 본인의 회사 선택 기준은
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데이터 분석 관련 자료는 제 노션(Notion) 페이지에 정리되어 있으며, 이를 통해 제 학습 과정과 업무 경험을 확인할 수 있습니다. GitHub과 Notion 링크는 다음과 같습니다:
ㆍGitHub: https://github.com/username
ㆍNotion: https://www.notion.so/username
이 링크들은
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