ram2 🚗

☝️ good feature 란 무엇인가? 

- 조명의 상황에 상관 없이 동일한 feature를 추출해야 한다.

- 위치에 상관 없이 동일한 feature를 추출해야 한다.

- 크기에 상관 없이 동일한 feature를 추출해야 한다. 

- 회전 상황에 상관 없이 동일한 feature를 추출해야 한다. 

- Perspective transform에 상관 없이 동일한 feature를 추출해야 한다. 

- 계산량이 너무 많으면 안된다.

- 메모리 소모가 효율적이어야 한다.

☝️ ORB

oFast detector + r-BRIEF descriptor 이 두 가지가 협쳐 있는 형태이다.

FAST : radius가 3인 경우, 9게의 연속되는 픽셀 크기를 고려한다.

BRIEF : 한 픽셀이 feature로 판명이 났을 때 이 픽셀을 묘사하는 방법이다.

☝️ Image matching

두 개의 영상이 유사한지 아닌지, 만약 유사하다면 어떤 위치 관계를 가지고 있는지 알려주는 것.

1. 먼저 두 영상의 feature를 추출한다.

2. 추출한 feature를 적절한 descriptor를 통해 묘사한다.

3. descriptor를 통한 결과를 기준으로 두 featurer를 비교한다.

4. 비교한 Feature들이 얼마나 good 한지 image matching으로 판별한다.

* 이 때 good image matching은 NNDR로 알 수 있다. NNDR값이 작을수록 good matching에 가깝다.

** NNDR : 가장 잘 맞는 상태인 두 feature간의 거리 / 두 번째로 잘 맞는 상태인 두 featurer간의 거리.

☝️ Convolutional Neural Network

Convolution

- stride가 1인 경우는 1칸씩 마스크를 이동시키겠다는 것이다.

Relu

- non-linear function의 종류이다.

- value가 0보다 작은 경우 result는 0이 되고, 0보다 크면 원래 값을 유지한다.

Pooling

- max value를 사용한다.

Histogram Equalization 란?

➡️ 우리 말로는 histogram을 정규화 하는 것이다.

➡️ 각 구성 요소를 영상을 구성하는 픽셀의 전체 개수로 나눈다.

➡️ bin의 개수를 잘 설정하는 것이 중요하다.

➡️ 밝기 또는 color 값의 차이를 이미지에 적용한 것이다.

* histogram이 특정 영역에 너무 집중되어 있으면 contrast가 낮은 것이다. 

** histogram이 골고루 분포되어 있을수록 high contrast라고 하는데, high contrast를 좋은 이미지라고 한다.

Histogram 과 bin

[문제]

만약, 다음 표와 같은 이미지가 있다고 가정해보자. 이 때 intensity level은 16[0,15], bin의 개수가 4라면, 각 bin은 ?

[해설]

이 때 해당 이미지는 5 x 6으로 총 30개의 픽셀을 가지고 있다.

전체적인 로직은 각 bin에 해당하는 픽셀의 수를 전체 픽셀의 수로 나누는 것이다.

또한 각 bin은 intensity level의 범위 내에서 주어진 bin의 개수인 4개로 나누면 된다. 

bin의 개수가 4개 이므로, 다음과 같이 정리할 수 있다. 

  ➡️ 첫 번째 bin[0-3] = 28 / 30

  ➡️ 두 번째 bin[4-7] = 1 / 30

  ➡️ 세 번째 bin[8-11] = 1 / 30

  ➡️ 네 번째 bin[12-15] = 0 / 30

위 표에서 보이듯,

0-3에 해당하는 픽셀이 28개,

4-7에 해당하는 픽셀이 1개,

8-11에 해당하는 픽셀이 1개,

12-15에 해당하는 픽셀이 0개이기 때문이다.

Histogram Equalization 적용

1. histogram을 계산한다.

2. 히스토그램을 최대한 평평하게 할 수 있는 함수를 찾는다. (mapping function)

3. 이미지에 mapping function을 적용한다.

[사용 예]

equalizeHist( image, hist_image ); // 이렇게 input과 output만 적으면 된다.
imshow ("hist equalized image", hist_image);

* histogram equalization은 항상 이미지를 더 선명하게 하지만은 않는다. 특히 특정 범위의 data가 dominant할 때는 오히려 잘 보이지 않을 수 있다.

spatial filtering 이란?

-> spatial filter를 활용해서 전처리 하는 것.

spatial filtering의 종류

1. Averaging filter

- 주변 값의 평균으로 대체 시킨다.

- random noise를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

- image가 흐릿해진다. (blurs an image)

[사용 예]

형식 : blur( input image, output image, size of kernel);

blur( image, result, Size(5,5) );

2. Gaussian filter

- 가중치 평균을 수행하는데, 가중치를 gaussian filter를 사용해서 한다.

[사용 예]

GaussianBlur( image, image, size of kernel, 0, 0, BORDER_DEFAULT);

* averaging filter과 gaussian filter는 서로 비슷하다.

- mask 크기가 작을수록 작은 잡음을 처리할 수 있다.

- 큰 잡음을 처리하기 위해서는 큰 mask를 사용해야 하는데, 계산량이 많아진다.

3. Sharpening

- 밝기값 차이가 나는 부분을 더 갖오시킴으로써 보다 edge있게 만든다.

- 공간 domain에서의 미분을 수행함으로써 sharpening을 수행한다.

- 값의 변화가 발생하는 부분을 sharpening 한다.

   - sharpening 한다는 것 : 값의 차이가 큰 부분의 간격을 더 크게 만든다. 

- 보통 2차 미분으로 수행한다.

  1) 2차 미분을 먼저 수행한다.

  2) 원본 이미지와 미분한 이미지를 더한다.

- unsharp mask : 이 mask를 쓰면 값의 변화가 발생하는 부분이 더 강조된다.

[사용 예]

Laplacian( image, laplacian, CV_16S, 1, 1, 0 ); // 2차 미분을 수행한다.
convertScaleAbs( laplacian, abs_laplacian ); // 8비트로 변환한다.
sharpening = abs_laplacian + image; //2차 미분한 결과를 원본 이미지에 더한다.

3-1. unsharp masking

[사용 예]

cvtColor( input, gray, COLOR_BGR2GRAY ); // 색상 변환
GaussianBlur( gray, blur, Size(5,5), 3 );
addWeighted( gray, 1.5, blur, -0.5, 0, sharp ); // 각각 가중치 지정.

4. Median filter

- 중간값을 사용한다. (평균값이랑 다르다!)

- m x m 크기의 Filter를 사용하면 m^2/2 만큼의 잡음을 없앨 수 있다.

   즉, salt-and-pepper nosie(흰색과 검은색 noise), random noise를 없애는데 효과적이다.

- blur 없이 잡음을 없앨 수 있으나, 연산량이 더 많고, 특정 noise에서 효과적이다.

[사용 예]

medianBlur( image, mf1, 3 ); // medianblur 적용
imshow( "MedianFiltered", mf1 ); // 결과 출력

intensity transformation란? 

 ➡️ 이미지의 밝기를 변환하는 것.

intensity transformation의 종류

intensity transformation에는 크게 3가지 종류가 있다.

1. negative 

- 이미지의 어두운 영역을 밝은 영역으로, 이미지의 밝은 영역을 어두운 영역으로 반전 시키는 것.

[공식] 

➡️ L - 1 - r

r : input, 영상의 intensity level이 [0, L-1] 사이인 경우

2. log transformation

- 어두운 영역에 숨어 있는 detail을 더 선명하게 하는 것에 자주 사용된다.

- 단순히 영상을 밝게 만드는 것이 아니다.

- 밝은 부분의 detail은 줄어들고, 어두운 영역의 detail은 높일 수 있다.

- 어두운 부분의 contrast를 높여서 더 선명하게 만들 수 있다.

[공식] 

➡️ C log (1+r)

c: 임의의 상수, r : input

3. gamma transforamtion

- Γ(gamma) 의 값에 따라 밝은 부분의 detail을 올릴 수도 있고, 어두운 부분의 detail을 올리 수 있다.

- Γ > 1인 경우 : 밝은 부분의 detail을 올릴 수 있다.

- Γ < 1인 경우 : 어두운 부분의 detail을 올릴 수 있다.

- Γ = 1인 경우 : input 이미지와 output 이미지가 동일하다.

[공식] 

➡️ Cr^ Γ

c: 임의의 상수, r : input,  Γ: gamma 값.

[적용 결과]

🚨 error

오랜만에 코드를 github에 올리려고 커밋을 했더니 이런 오류가 떴다.

 ! [remote rejected] master -> master (pre-receive hook declined)

remote: error: GH001: Large files detected. 
You may want to try Git Large File Storage - https://git-lfs.github.com.

내게 있어 꽤나 중요한 작업이었는데, 몇 번을 시도해도 에러는 해결되지 않았다.

🚨 가장 큰 이유는 assets파일에 비디오가 하나 있어 용량이 너무 컸기 때문에 올라가지 않았다. 

그래서, lib 폴더만 커밋하고자 했으나, 이것 또한 되지 않았다. 

이전 커밋 기록이 남아있어서 계속 같은 이유로 push가 실패했던 것이다.

🗝  SOLUSION

이때 두 가지 방법이 있다.

💻  첫 번째는 강제로 push를 하는 방법이다.

$ git push origin master -f

하지만 나같은 경우 강제 push도 되지 않았다...🥹

💻  만약 강제 push도 안되는 경우, history를 삭제하고 다시 하면 된다.

$ rm -rf .git

터미널에 위 명령어를 입력하면 이전 커밋 history를 삭제할 수 있다.

이렇게 history를 삭제하고 다시 git을 초기화하니 문제 없이 commit, push가 이루어짐을 확인할 수 있다 !!

한 점 (x1, y1)이 가질 수 있는 직선은 y1 = a*x1 + b 이다.

이 식은 b = -a*x1 + y1 으로도 표현할 수 있다.

결국, 한 점이 가질 수 있는 모든 직선을 b와 m에 대한 평면에서 하나의 직선으로 표현할 수 있다.

y1 = a*x1 + b  ➡️  b = -a*x1 + y1 

식을 이렇게 바꾸면, a, b 평면에서 직선이 두 개 나오게 된다. 이때 두 직선의 교점은 두 점을 지나는 직선을 의미하게 된다. 

참고 사이트

https://wkdtjsgur100.github.io/Hough-Transform/

Edge pixels : 밝기가 급격하게 변하는 것

✅  어떻게 detect edges를 하는가?

[1차원]

1차 미분을 한다. 

즉, 미분 했을 때 0이 아닌 특정한 부분을 찾아서 검출하는 것.

[2차원]

image gradient를 사용한다.

grad(f) = x축 방향으로의 미분값과 y축 방향으로의 미분 값으로 이루어진다.

* gradient vector와 edge direction은 90도 차이.

* gradient vector는 해당 위치에서 변화량이 가장 급격한 방향.

[noise가 있는 경우]

noise가 있는 경우, edge detection이 힘들기 때문에 filtering을 사용해서 noise를 제거한다.

✅  Edge detection 방법

1. Sobel operators

자기 자신과 주변의 차이.

gradient를 계산하며, 연산을 위해서는 spatial filter가 필요하다. 

filtering을 먼저 하고 sobel operator를 적용하면 filter를 적용하지 않은 것에 비해 윤곽선이 뚜렷하게 보인다.

먼저, gx(gradient x)와 gy(gradient y)를 구하고, 각각의 절대값을 더하면 M(x,y) 즉, Magnitude를 구할 수 있다. 

2. Canny Edge Detector

Sobel보다 더 자주 사용된다.

Algorithm

1. 가우시안 필터를 사용하여 영상 내 잡음을 없앤다.

2. Sobel dedge mask를 사용해서 gradient의 크기와 각도를 계산한다.

3. gradient 방향으로 인접한 픽셀을 먼저 찾고, nonmaxima suppression을 적용한다.

(nonmaxima suppression이란?)

다음 예시의 경우, p5를 기준으로 만약 p2와 p8의 gradient magnitude보다 작다면, p5를 제거한다. 즉, 0으로 만든다.

이렇게 하면 p5는 edge가 될 가능성이 적어진다.

만약 P5가 p2, p8보다 gradient magnitude 값이 크다면 그냥 넘어가게 된다.

이런식으로 max만 남기는 것이 nonmaxima suppressiondlek. 

4. double thresholding과 connectivity analysis를 사용한다.

먼저, 사용자 지정으로 Th와 Tl을 정한다.

➡️ M(x,y) >= Th 인 경우, edge

➡️ M(x,y) < Tl 인 경우, non-edge

➡️ otherwise, 즉, Th와 Tl 사이의 값들

    이 경우, 만약 edge라고 판정한 부분과 연결되어 있으면 edge로, 그렇지 않으면 non-edge로 간주한다. 

Sobel edge와 Canny의 차이

➡️  canny는 Sobel에 비해 적은 수의 부분만을 edge로 판별할 수 있다.

https://www.acmicpc.net/problem/10718

#include <stdio.h>
​
int main(void)
{
printf("강한친구 대한육군\n");
printf("강한친구 대한육군");
return 0;
}

#include <stdio.h>
​
int main(void)
{
printf("강한친구 대한육군\n강한친구 대한육군");
return 0;
}

server, client

• server
  클라이언트에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템으로 컴퓨터 프로그램 또는 장치를 의미한다.
• client
  네트워크를 통해 서버라는 다른 컴퓨터 시스템 상의 원격 서비스에 접속할 수 있는 응용 프로그램이나 서비스

protocol

• 컴퓨터와 컴퓨터 사이, 또는 한 장치와 다른 장치 사이에서 데이터를 원활히 주고받기 위하여 약속한 여러 가지 규약.
  -> 이 규약에는 신호 송신의 순서, 데이터의 표현법, 오류 검출법 따위가 있다.
• 웹에서 이루어지는 데이터 통신 방식
• 클라이언트 요청이 있을 때 서버가 응답하고 전송 후 연결을 종료하는 단방향 통신
• 클라이언트의 요청이 반드시 선행되어야 한다.
• 단방향 통신이므로 정보를 주고 나면 바로 연결이 종료된다. 보기에는 서버가 연결되고 있는 것처럼 보이지만 연결은 종료되고, 우리는 로컬에서 보고 있는 것이다.

http, https

• http
  -> hyper text transfer protocol의 약자이다.
  -> 기본 포트 : 80
  -> 인터넷에서 정보를 주고 받기 위한 프로토콜
  -> 암호화가 되지 않아서 보안에 취약하다는 특징이 있다.
• https
  -> hyper text transfer proocol secure의 약자이다.
  -> 기본 포트 : 443
  -> HTTP + SSL
  -> 네트워크에서 제 3자가 볼 수 없도록 공개키 암호화를 지원한다.
  -> SSL 디지털 인증서 : 공인된 제 3자 업체가 보증해주는 전자 문서. 제 3자 업체에서 구매해 설정을 해야지만 사용할 수 있다.

apache, iis, tomcat, nginx

• apache
  -> HTTP 웹 서버용 소프트웨어이다.
  -> 세계에서 가장 많이 쓰는 웹 서버 중 하나이다.
  -> 구축이 쉽지만 무겁다는 특징이 있다.
  -> 클라이언트에서 요청하는 HTTP요청을 처리하는 웹서버
• iis
  -> IIS는 Internet Information Sevices 의 약자
  -> 마이크로소프트 원도우를 사용하는 서버들을 위한 인터넷 기반 서비스들의 모임
  -> 아파치 웹서버에 이어 세계에서 두번째로 가장 잘 알려진 웹서버
  -> ASP 스크립트 언어를 사용할 수 있다.
  -> 마이크로소프트에서 제공하는 윈도우 OS에서만 사용이 가능하다.
• tomcat
  -> 톰캣 WAS(web application server) (컨테이너, 웹 컨테이너, 서블릿 컨테이너로도 불림)
  -> JAVA EE 기반으로 만들어졌다.
  -> JSP와 Servlet을 구동하기 위한 서블릿 컨테이너 역할을 수행
  -> 아파치서버와는 다르게 DB연결, 다른 응용프로그램과 상호 작용 등 동적인 기능들을 사용할 수 있다.
  -> DB처리와 같은 동적인 기능들을 가공하여 HTML파일로 만들어 클라이언트에게 제공
  -> 기본 포트 : 8080
• nginx
  -> 클라이언트로부터 요청을 받았을 때 요청에 맞는 정적 파일을 응답해주는 HTTP Web Server로 활용되기도 한다.
  -> Reverse Proxy Server로 활용하여 WAS 서버의 부하를 줄일 수 있는 로드 밸런서로 활용되기도 한다.
  -> 한 개 또는 고정된 프로세스만 생성하여 사용하고, 비동기 방식으로 요청들을 Concurrency 하게 처리할 수 있다.
  -> 새로운 요청이 들어오더라도 새로운 프로세스와 쓰레드를 생성하지 않기 때문에 프로세스와 쓰레드 생성 비용이 존재하지 않는다.

mysql, oracle, mariaDB, ms sql server

• mysql
  -> MySQL은 가장 널리 사용되고 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS: Relational DBMS)이다.
  -> MySQL은 오픈 소스이며, 다중 사용자와 다중 스레드를 지원한다.
  -> C언어, C++, JAVA, PHP 등 여러 프로그래밍 언어를 위한 다양한 API를 제공한다.
  -> 유닉스, 리눅스, 윈도우 등 다양한 운영체제에서 사용할 수 있으며, 특히 PHP와 함께 웹 개발에 자주 사용된다.
  -> 오픈 소스 라이센스를 따르기는 하지만, 상업적으로 사용할 때는 상업용 라이센스를 구입해야만 한다.
  -> 참고 : http://www.tcpschool.com/mysql/mysql_intro_intro
• oracle
  -> Oracle Corporation이란 미국의 기업에서 만든 데이터 베이스 관리 시스템
  -> Database 에서 가장 많이 쓰이며, 기능 또한 가장 좋은 것으로 알려진 최고의 Database 이다.
  -> 참고 : https://opentutorials.org/course/3885
• mariaDB
  -> MySQL코드를 기반으로 개발된 오픈소스 RDBMS
  -> MySQL과 소스코드가 같으므로 명령어, 사용방법과 구조가 MySQL과 동일
  -> 리눅스(linux)에서는 MySQL 대신에 MariaDB를 표준으로 채택하고 있다.
• ms sql server
  -> ms는 마이크로 소프트의 약자이다.
  -> SQL Server는 데이터베이스를 저장하고 있으면서 클라이언트의 데이터 검색 및 수정 삭제에 대한 요청을 받아 처리하고 그 결과를 클라이언트에게 전달
  -> 클라이언트로부터 요청(쿼리문)을 받아 그 결과을 클라이언트에게 전달해주는 데이터베이스 관리시스템(DBMS)이라고 할 수 있다.
  -> 데이터베이스관리시스템 중에서도 관계형데이터베이스(RDB)를 관리하는 관계형데이터베이스관리시스템(RDBMS)이다.

front-end, back-end, full stack

• front-end
  사용자가 보는 페이지를 구성한다.
• back-end
  백엔드는 소프트웨어 개발 프로세스에서 서버 측 개발 분야. 백엔드에서는 데이터를 저장하고 관리하며, 웹사이트의 클라이언트 측(Client-side)에서 모든 것이 매끄럽게 작동할 수 있게 한다.
• full stack
  = front-end + back-end

html, css, javascript

• html
  -> Hyper Text Markup Language의 약어이다.
  -> HyperText(웹 페이지에서 다른 페이지로 이동할 수 있도록 하는 것) 기능을 가진 문서를 만드는 언어
  -> 웹 페이지를 위한 마크업 언어
• css
  -> Cascading Style Sheets의 약어이다.
  -> 사용자에게 문서를 표시하는 방법을 지정하는 언어
  -> HTML로 문서의 뼈대를 만들면, Css는 글꼴이나, 글자 색 등을 지정하여 꾸미는 역할을 한다.
• javascript
  -> HTML과 CSS로 만들어진 웹페이지를 동적으로 변경해주는 언어이다.

ssh, ftp, sftp

• ssh
  -> 네트워크 상의 다른 컴퓨터에 로그인하거나 원격 시스템에서 명령을 실행하고 다른 시스템으로 파일을 복사할 수 있도록 해주는 응용 프로그램 또는 그 프로토콜을 가리킨다.
  -> 즉, 네트워크 프로토콜 중 하나로 컴퓨터와 컴퓨터가 인터넷과 같은 Public Network를 통해서 서로 통신을 할 때 보안적으로 안전하게 통신을 하기 위해 사용하는 프로토콜이다.
  -> 포트 번호 : 22
• ftp
  -> 파일 전송 프로토콜(File Transfer Protocol)의 약자이다.
  -> TCP/IP 네트워크(인터넷)상의 장치가 파일을 전송할 때 사용하는 규칙
  -> FTP란 파일을 이동할 때 사용하는 프로토콜이라고 볼 수 있다.
  -> 포트 번호 : 21
• sftp
  -> 파일을 보내고 다운 받기 위한 전송 프로토콜이다.
  -> secure FTP
  -> SSH와 마찬가지로 전송시 암호화시켜서 전송을 하게 되는데 그 중에 FTP와 같이 파일을 전송할 때 암호화 시켜서 전송
  -> 포트 번호 : 22

Ethernet, Router, LAN, WAN

• Ethernet
  -> 컴퓨터 네트워크 기술의 하나로, 전세계의 사무실이나 가정에서 일반적으로 사용되는 LAN에서 가장 많이 활용되는 기술 규격
  -> 이더넷은 네트워킹의 한 방식
  -> 네트워크를 만드는 방법 중 하나라고 생각하면 된다.
• Router
  -> 컴퓨터 네트워크 간에 데이터 패킷을 전송하는 네트워크 장치다.
• LAN
  -> Local Area Network의 약어이다.
  -> 어느 한정된 공간에서 네트워크를 구성한다는 것
  -> 지역 네트워크
• WAN
  -> Wide Area Network
  -> 서로 멀리 떨어진 곳을 네트워크로 연결하는 것
  -> 광역 네트워크

tcp/ip, encapsulation, decapsulation

• tcp/ip
  -> 컴퓨터 사이의 통신 표준 및 네트워크의 라우팅 및 상호연결에 대한 자세한 규칙을 지정하는 프로토콜 스위트
  -> 인터넷에서 광범위하게 사용되며 이를 통해 학회, 대학, 정부, 기업에서 서로 통신할 수 있다.
• encapsulation
  -> 객체가 기능을 어떻게 구현 했는지 외부에 감추는 것
  -> 외부에 영향 없이 객체 내부 구현 변경 가능
• decapsulation
  -> 추가 정보를 제거하고 수신지의 계층까지의 응용 데이터만을 보내는 것
  예) 포장되어 있는 것을 제거하는 것.

ip address, port, socket, DHCP

• ip address
  인터넷 상에서 호스트를 식별하기 위해 사용되는 숫자로 이루어진 주소
• port
  IP 내에서 애플리케이션 상호 구분(프로세스 구분)을 위해 사용하는 번호
• socket
  -> 네트워크상에서 동작하는 프로그램 간 통신의 종착점(Endpoint)이다.
  -> 즉, 프로그램이 네트워크에서 데이터를 통신할 수 있도록 연결해주는 연결부라고 할 수 있다.
• DHCP
  -> 호스트의 IP주소와 각종 TCP/IP 프로토콜의 기본 설정을 클라이언트에게 자동적으로 제공해주는 프로토콜
  -> 네트워크 안에 컴퓨터에 자동으로 네임 서버 주소, IP주소, 게이트웨이 주소를 할당해주는 것을 의미한다.
  -> 해당 클라이언트에게 일정 기간 임대를 하는 동적 주소 할당 프로토콜

domain name, DNS(Domain name system)

• domain name
  IP Address를 사람이 기억하기 위해 만든 주소. 도메인 주소를 줬을 때 IP 주소를 찾는 역할을 한다.
• DNS
  할당 된 도메인 영역에 대한 IP 주소와 Domain 이름을 저장한다.

network utility : ifconfig, ip, netstat, host, hostname, traceroute

• ifconfig
  현재 연결 되어 있는 네트워크 정보를 알려준다.
• ip
  컴퓨터 통신망에 정보를 제공하는 사람이나 기업.
• netstat
  전송 제어 프로토콜, 라우팅 테이블, 수 많은 네트워크 인터페이스, 네트워크 프로토콜 통계를 위한 네트워크 연결을 보여주는 줄 도구이다.
• host
  네트워크에 연결되어 있는 컴퓨터들
• hostname
  네트워크상의 장치 (호스트)에 할당 된 레이블 (이름)이며 특정 네트워크 또는 인터넷을 통해 하나의 장치를 다른 장치와 구별하는 데 사용된다.
• traceroute
  원격 시스템에 대한 IP 패킷의 경로를 추적한다.
  이를 사용하면 잘못된 경로 지정 구성 및 경로 지정 경로 오류를 찾을 수 있다.

domain name : nslookup, ping

• nslookup
  nslookup 명령어는 네트워크 디버깅을 위해 자주 사용되는 리눅스 명령어로, DNS 서버에 직접 DNS 쿼리를 하고 그 결과를 출력한다.
• ping
  IP 네트워크를 통해 특정한 호스트가 도달할 수 있는지의 여부를 테스트하는 데 쓰이는 컴퓨터 네트워크 도구 중 하나이다.