“Spring은 프레임워크야.” “Lombok은 라이브러리야.”

둘 다 “이미 제작해 둔 코드를 가져다 쓰는 것”인데, 왜 굳이 구분할까 의문이 들었습니다. 단순히 용어 차이가 아니라, 내 코드와 어떤 관계로 동작하는가가 완전히 다르기 때문임을 알게 되었습니다.

가장 쉬운 비유 — 요리

라이브러리 (Library)

정의

특정 기능을 수행하는 코드의 모음. 내 코드가 필요할 때 호출해서 사용한다. 말 그대로 라이브러리 “도서관”같이 꺼내다 쓰는 개념입니다.

특징

Java 예시 — Lombok

import lombok.Getter;         // ← 라이브러리 import
import lombok.NoArgsConstructor;

@Getter                       // ← 내 코드가 라이브러리 기능을 '선택적으로' 사용
@NoArgsConstructor
public class Article {
    private Long id;
    private String title;
}

@Getter가 필요 없으면 그냥 안 쓰면 됩니다.
Lombok이 내 코드 실행 흐름을 건드리지 않습니다.

다른 대표적인 라이브러리들

프레임워크 (Framework)

정의

애플리케이션의 뼈대(골격). 내 코드가 프레임워크가 정한 규칙과 구조 안에서 동작합니다.

특징

Java 예시 — Spring Boot

@RestController                    // ← Spring이 이 클래스를 HTTP 처리용으로 인식
@RequestMapping("/api/articles")
public class ArticleController {

    @GetMapping("/{id}")           // ← Spring이 GET 요청이 오면 이 메서드를 '알아서 호출'
    public String getArticle(@PathVariable Long id) {
        return "article: " + id;
    }
}

getArticle() 메서드를 사용자가 직접 호출하지 않습니다
HTTP GET 요청이 들어오면 Spring이 알아서 찾아서 실행합니다.

// 내가 main()을 실행하면...
SpringApplication.run(YeedawonApplication.class, args);

// 이후 HTTP 요청이 오면 Spring이 알아서:
// 1. 어떤 Controller에 보낼지 판단
// 2. 해당 메서드를 직접 호출
// 3. 반환값을 HTTP 응답으로 변환
// → 이 모든 흐름을 내가 짜지 않았다 = 프레임워크

반면 Lombok은:

// @Getter를 붙였더니 getTitle() 메서드가 생긴다
// 하지만 Lombok이 내 코드 흐름을 바꾸지는 않는다 = 라이브러리

정리

Java만 1학년 때 공부한 입장에서 제가 호출하지도 않은 메소드가 자동으로 왜 사용이 되는가 궁금했었는데, 외부에서 GET/POST 등의 HTTP의 헤더 부분의 메소드로 요청이 들어오면, “프레임워크가 이를 인식”하면서 작동하는 방식임을 배우게 되었습니다.

응용 계층이란?

TCP/IP 4계층 중 사용자와 직접 맞닿은 최상위 계층입니다. HTTP, DNS, FTP, SSH 등 실제로 눈에 보이는 서비스가 모두 여기에 속합니다.

주요 응용 계층 프로토콜

HTTP (HyperText Transfer Protocol)

네 가지 핵심 특성

① 요청-응답 기반

클라이언트가 요청을 보내면 서버가 응답합니다. 서버가 먼저 보낼 수 없습니다. (단, WebSocket은 양방향 통신 가능)

② 미디어 독립적 (Media-Independent)

자원의 형태와 무관하게 동일한 인터페이스로 주고받습니다. 자원 형태는 Content-Type 헤더로 알립니다.

③ 스테이트리스 (Stateless)

서버는 클라이언트의 이전 요청을 기억하지 않습니다. 각 요청은 독립적입니다.

④ 지속 연결 (Persistent Connection / Keep-Alive)

HTTP/1.1부터 기본값입니다. 하나의 TCP 연결로 여러 요청·응답을 처리합니다.

HTTP 메시지 구조

요청 메시지 (Request)

HTTP 메서드

멱등성: 같은 요청을 여러 번 해도 결과가 동일하면 멱등(idempotent)

응답 메시지 (Response)

HTTP 상태 코드

자주 쓰이는 상태 코드 — Spring Boot REST API에서 사용

URI, URL, URN

URL 구조 분해

DNS (Domain Name System)

IP 주소만으로 서버를 기억하기 어려워서, 도메인 이름 → IP 주소 로 변환합니다.

주요 TLD 종류

DNS 캐시와 TTL**

ICMP (Internet Control Message Protocol)

IP 패킷 전달 과정의 오류 메시지와 진단 정보를 전달합니다. 데이터 전송용이 아닌 네트워크 상태 확인용 보조 프로토콜입니다.

API 설계와 HTTP 상태 코드 매핑 예시

정리

전송 계층의 역할

네트워크 계층(IP)이 호스트 간 통신을 담당한다면, 전송 계층은 호스트 내 특정 애플리케이션 프로세스까지 데이터를 전달합니다.

포트 (Port)

포트: 같은 호스트 내에서 여러 애플리케이션을 구분하는 번호 (16 bit, 0 ~ 65,535)

주요 포트 번호 — AWS / 백엔드 필수

TCP vs UDP

TCP 세그먼트 헤더

주요 제어 비트(플래그)

연결 수립 — 3-way Handshake

연결 종료 — 4-way Handshake

TIME_WAIT: A가 보낸 마지막 ACK가 유실되었을 때 B의 FIN 재전송을 받을 수 있도록 잠시 대기합니다.

오류 제어 — ARQ 방식 비교

ARQ (Automatic Repeat reQuest): 오류 감지 시 자동으로 재전송하는 메커니즘

Stop-and-Wait ARQ

Go-Back-N ARQ (파이프라이닝)

Selective Repeat ARQ

흐름 제어 — 슬라이딩 윈도우

수신자가 처리할 수 있는 데이터량을 수신 윈도우(rwnd) 로 알려주면, 송신자는 ACK 없이 그 크기만큼 연속으로 보낼 수 있습니다.

수신자 버퍼가 가득 찰수록 rwnd 값이 줄어들고, 비면 다시 늘어납니다.

혼잡 제어

네트워크 자체의 혼잡(패킷 손실·지연)을 막기 위해 송신량을 조절합니다.

혼잡 감지 신호

슬로 스타트 + AIMD 흐름

혼잡 제어 상태 전환 요약

AWS / Spring Boot에서 TCP 적용

정리

다음 포스트: 응용 계층 — HTTP, DNS, URI

왜 네트워크 계층이 필요한가

데이터 링크 계층(이더넷·스위치)은 같은 LAN 안에서만 통신할 수 있습니다. 인터넷처럼 서로 다른 네트워크 간 통신에는 네트워크 계층(IP) 이 필요합니다.

네트워크 계층이 해결하는 세 가지 문제

IPv4 주소 구조

IPv4는 32비트(4바이트) 주소 체계로, 8비트씩 4개의 옥텟(octet)으로 구분합니다.

모든 IP 주소는 두 부분으로 구성됩니다.

특수 주소 규칙

Classful vs CIDR

Classful 주소 체계 (과거)

초기 인터넷은 IP 대역을 클래스로 나눠 할당했습니다.

문제점: 호스트 300개가 필요한 기업에 클래스 B(65,534개)를 통째로 줘야 해서 IP 낭비가 극심했습니다.

CIDR (Classless Inter-Domain Routing) — 현재 표준

클래스 경계 없이 슬래시(/) 표기로 네트워크 크기를 자유롭게 지정합니다.

서브넷 마스크 — 핵심 개념

CIDR 표기 별 호스트 수 계산

공식: 호스트 수 = 2^(32 - prefix) - 2 (네트워크·브로드캐스트 주소 제외)

공인 IP vs 사설 IP

RFC 1918 사설 IP 대역 — AWS VPC가 이 대역을 씁니다

NAT (Network Address Translation)

사설 IP를 가진 내부 호스트가 인터넷과 통신할 때, 라우터(공유기)가 주소를 변환합니다.

NAT 변환 테이블 예시

NAPT: 하나의 공인 IP에 포트 번호를 다르게 부여해 여러 내부 호스트가 동시에 통신합니다. 가정 공유기, 기업 방화벽, AWS NAT Gateway 모두 이 방식입니다.

포트 포워딩 개념

라우팅 (Routing)

라우터: 서로 다른 네트워크를 연결하고, 패킷이 이동할 최적 경로를 결정하는 장비

라우팅 테이블 구조

Default Route (0.0.0.0/0): 테이블에 일치하는 경로가 없을 때 사용하는 기본 경로

라우팅 프로토콜 비교

ARP (Address Resolution Protocol)

네트워크 계층과 데이터 링크 계층을 연결합니다. IP 주소 → MAC 주소 변환이 목적입니다.

ARP 테이블 예시

DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol)

클라이언트에게 IP 주소를 자동으로 할당합니다. (보통 라우터·공유기가 DHCP 서버 역할)

DHCP가 제공하는 정보

IP 단편화 (Fragmentation)

전송 패킷이 링크의 MTU(최대 전송 단위)보다 크면 분할합니다.

IPv4 헤더 중 단편화 관련 필드

AWS에서 네트워크 계층 개념 적용

VPC 서브넷 설계 예시

정리

다음 포스트: 전송 계층 — TCP, UDP, 3-way Handshake, 혼잡 제어

이 네트워크 시리즈는 「혼자 공부하는 네트워크」 교재와 관련 강의를 수강하며 작성한 손필기 복습 노트를 원본 자료로 하여, 생성형 AI를 활용해 구조화·요약한 포스트입니다.

원본 자료

이 시리즈의 바탕이 된 자료는 아래와 같습니다.

이 블로그에 게시된 네트워크 관련 게시글은 원본 노트를 기반으로 하여 생성형 AI를 통해 제작되었습니다.

첫 번째 포스트: 네트워크 계층 — IP 주소, 서브네팅, 라우팅, NAT, DHCP →

1. 과목 배경 및 Fourier의 중요성

Fourier 변환은 약 200년 전 프랑스 수학자 Fourier가 발명한 것으로, 최근 4년 사이 signal processing 분야에서 매우 활발히 사용되고 있다. 적용 분야는 다음과 같다:

• 음향/음악 처리 — 1차원 신호
• 이미지 처리 — 2차원 신호 (같은 이론을 확장)
• 비디오 처리 — 3차원 신호 (이미지 + 시간 도메인)
• 통신(Telecommunications)
• 머신러닝 / 딥러닝 — 특히 CNN(Convolutional Neural Networks)에서 사용하는 convolution 연산은 이 과목에서 배우는 filter coefficient와 기본적으로 같은 연산이다.

2. 강의 목표 (Lecture Objectives)

1. 사인파(sinusoidal) 신호의 일반 공식(general formula)을 작성할 수 있어야 한다.
2. 공식으로부터 시간 축에 대한 그래프를 그릴 수 있어야 한다.
3. 반대로, 그래프로부터 공식을 도출할 수 있어야 한다.

신호(signal)란 수학적으로 시간의 함수 x(t) 이다. 우리가 말하는 소리, 핸드폰에 들어오는 고주파 등 모두 시간의 함수로 표현된다.

3. 소리굽쇠(Tuning Fork) 예제 — Section 2-1

소리굽쇠를 잡고 놓으면 진동하며 소리가 나는데, 이 소리는 코사인 파형과 매우 유사하다.

• 주파수: 약 440 Hz (정확히 같진 않지만 매우 유사 → “A음”에 해당)
• 수학적 표현: A·cos(2π(440)t + φ)
• 공기의 저항 때문에 진폭이 점점 감소하다가 결국 0이 된다 (소리가 멈춤)
• 짧은 구간을 관측하면 주기함수로 근사 가능

주기와 주파수의 관계:

• 한 주기를 측정하면 T ≈ 2.3ms (= 2.3 × 10⁻³ sec)
• f = 1/T = 1000/2.3 ≈ 435 Hz
• Hz의 의미: “1초에 몇 번 반복되는가” → 435 Hz = 1초에 435개의 주기

4. 음성 신호 예제 — Speech (BAT)

“BAT”이라는 음성의 파형은 소리굽쇠와 달리 단순한 사인파가 아니다.

• 모음 구간에서 관찰하면 대략적으로 주기적 (정확한 주기함수는 아님)
• 근사 주기: T ≈ 0.0065 sec

핵심 개념 — Fourier 급수:

이 파형을 주기함수로 가정하면, Fourier 이론에 의해 코사인 함수의 합으로 표현할 수 있다.

• 이것이 Fourier Analysis (Fourier 분석)
• x(t)를 사인파 성분으로 분해 → 주파수 스펙트럼(Frequency Spectrum) 이라 부름
• 각 성분은 서로 다른 진폭(Amplitude), 주파수(Frequency), 위상(Phase)을 가진다
• Chapter 3에서 자세히 학습 예정

교수님 보충 설명 (Q&A):

• 주기함수가 아닌 일반적인 신호는 Fourier 급수로는 불가 → Continuous Fourier Transform이 필요
• 디지털로 approximate 할 때는 sampling이 필요하며, 이는 신호의 주기와는 별개 개념

5. 파형의 디지털화 — Sampling

연속 신호 x(t)를 컴퓨터로 처리하려면 이산(discrete) 신호 x[n]으로 변환해야 한다.

연속 신호 vs 이산 신호:

• x(t): 연속 시간 신호 = 아날로그 신호 (우리가 귀로 듣는 것)
• x[n]: 이산 시간 신호 = 디지털 신호 (컴퓨터에서 처리)
• x(t) → x[n] 변환 과정을 Sampling (샘플링) 이라 함 (Chapter 4에서 학습)

샘플링 예시:

• 11,025 samples/sec → 샘플 간 간격: 1/11025 ≈ 90.7 μsec (마이크로초 = 10⁻⁶ sec)

CD 품질 디지털 사운드:

• 샘플링 레이트: 44,100 Hz (= 44,100 samples/sec)
• 16-bit 샘플
• 스테레오: 2채널

왜 44,100 Hz인가?

• 사람이 들을 수 있는 최대 주파수: 약 20,000 Hz (개인차 있음)
• 최소 2배 이상으로 샘플링해야 함 → 20,000 × 2 = 40,000 Hz
• 44,100은 40,000보다 약간 큰 값 (마진 포함)

1분 데이터 용량 계산:

• 2(채널) × (16/8)(bit→byte) × 60(sec) × 44,100(samples/sec) = 10.584 MB

교수님 보충 설명:

• 샘플링 간격(sampling rate)은 신호의 주기가 아니라, 얼마나 자세하게 신호를 표현할 것인가에 의해 결정되는 공학적 파라미터이다.
• 신호의 주기와 sampling rate는 다른 개념이므로 혼동하지 말 것.

6. Sine과 Cosine 함수 — Section 2-2

이 과목에서는 항상 코사인(Cosine) 형태를 기본으로 사용한다.

코사인을 사용하는 이유 (동기):

• Section 2-5에서 배울 오일러 공식(Euler’s formula): e^(jωt) = cos(ωt) + j·sin(ωt)
• 코사인 함수는 복소 지수 함수의 실수부(Real part) 에 해당
• 따라서 Chapter 2, 3에서는 항상 코사인 함수로 주기함수를 표현

Sine과 Cosine의 관계:

• sin(θ) = cos(θ − π/2)
• 코사인은 짝함수(even function): cos(−θ) = cos(θ)
• sine 함수는 cosine 함수를 π/2만큼 이동(shift)한 것

7. 사인파 신호의 3가지 파라미터 — Section 2-3

일반 공식: x(t) = A·cos(ωt + φ)

(1) 진폭 A (Amplitude)

• 코사인 함수의 최대값/최소값을 결정
• 신호의 세기(signal strength/magnitude)

(2) 주파수 ω, f (Frequency)

핵심 관계식 (반드시 암기!):

• ω = 2πf
• f = 1/T
• T = 1/f = 2π/ω

교수님 강조: 물리적으로는 f가 맞지만, 삼각함수를 다루다 보니 ω(radian frequency)가 필요하다. 이 책에서는 ω와 f를 왔다 갔다 사용하므로, 두 개의 관계를 확실히 알아야 한다.

(3) 위상 φ (Phase)

• 코사인 함수의 시간 이동(time shift) 과 관련
• 뒤의 내용에서 자세히 다룸

8. 공식 → 그래프 플로팅 예제

예제: 5cos(0.3πt + 1.2π)

Step 1: 파라미터 추출

• A = 5 (진폭, 최대값)
• ω = 0.3π rad/sec
• φ = 1.2π rad

Step 2: 주기 계산

• T = 2π/ω = 2π/(0.3π) = 20/3 ≈ 6.67 sec

Step 3: 피크(최대값) 위치 찾기

• cos(0) = 1이 최대값이므로, (ωt + φ) = 0이 되는 t를 찾는다
• 0.3πt + 1.2π = 0 → t = −4
• 즉, t = −4에서 최대값 5를 가짐

Step 4: 그래프 그리기

• t = −4에서 최대값 (= 5)
• 다음 최대값: t = −4 + 20/3 ≈ −4 + 6.67 ≈ 2.67 sec
• 이 두 점과 주기 정보로 전체 코사인 파형을 그릴 수 있음

9. 시간 이동 (Time-Shift) — φ와 t_m의 관계

시간 이동 표현

코사인 함수를 시간 이동 형태로 표현하면:

• x(t − t_m) = A·cos(ω(t − t_m))
• 이때 최대값(피크)은 t = t_m 에서 발생

일반 공식과의 관계

A·cos(ωt + φ)를 전개하면 A·cos(ω(t − t_m))과 같으므로:

• φ = −ω·t_m
• t_m = −φ/ω

(이 공식은 외울 필요 없이, ω = 2πf와 f = 1/T만 알면 쉽게 유도 가능)

예제 적용

5cos(0.3πt + 1.2π) = 5cos(0.3π(t + 4)) = 5cos(0.3π(t − (−4))) → t_m = −4에서 최대값

위상(φ)의 물리적 의미 — 시간 지연(Time Delay)

교수님 설명: φ는 시간 차이(time delay)를 나타낸다.

• 예: 순수 코사인 신호가 바로 들리는데, time delay가 4초만큼 있으면 4초 후에 들린다는 의미
• 3D 공간 오디오 인식: 사람은 두 귀에 도달하는 소리의 시간 차이(time shift)로 3차원 공간을 인식한다
• 각 Fourier 성분이 서로 다른 amplitude, frequency, phase를 가질 수 있으며, phase가 다르다는 것은 각 성분이 다른 시간에 도착한다는 의미

10. 그래프 → 공식 도출 (역문제)

그래프를 관측하여 공식을 유도하는 3단계:

Step 1: 진폭 A 측정

• 그래프에서 최대값을 읽으면 됨 (가장 쉬움)

Step 2: 주기 T 측정 → 주파수 ω 계산

• 그래프에서 한 주기를 측정
• ω = 2π/T

Step 3: 피크 시점 t_m 측정 → 위상 φ 계산

• 그래프에서 최대값이 나타나는 시점 t_m을 읽음
• φ = −ω·t_m

예제 (수업 중 실습)

• A = 5, T = 0.01 sec → ω = 2π/0.01 = 200π rad/sec
• t_m = −0.00125 sec
• φ = −(200π)(−0.00125) = 0.25π rad
• 결과: x(t) = 5cos(200πt + 0.25π)

교수님 강조: 단위(unit)를 항상 생각하는 것이 좋다. ω의 단위는 rad/sec이다.

11. 위상의 모호성 (Phase Ambiguity)

코사인 함수는 2π 주기의 주기함수이므로, 위상에는 모호성이 존재한다.

• cos(ωt + φ) = cos(ωt + φ + 2π) = cos(ωt + φ + 4π) = cos(ωt + φ − 2π) = …
• 최대값을 만드는 t_m은 무한히 많다
• t_m₂ = t_m + T (다음 주기의 피크)
• t_m₂ = t_m − T (이전 주기의 피크)

이 주기함수의 특성은 나중에 Chapter 4에서 배울 sampling의 spectrum을 복잡하게 만드는 원인이 된다.

Time delay의 부호:

• 양수(+): 신호가 일찍 도착 (advance)
• 음수(−): 신호가 늦게 도착 (delay)
• φ는 양수일 수도, 음수일 수도 있으며, 절대적이지 않고 기준에 따라 달라짐

핵심 공식 정리 (반드시 암기)

수업 범위

이번 수업(1주차-2)에서는 Section 2-1 ~ 2-3 및 관련 예제를 다루었으며, “공식 → 그래프”와 “그래프 → 공식” 양방향 변환, 그리고 위상의 모호성(Phase Ambiguity)까지 설명하였다. 교수님은 여기까지를 준비하셨다고 언급하며 수업을 마쳤다.

첫 번째 포스트: 네트워크 계층 — IP 주소, 서브네팅, 라우팅, NAT, DHCP →