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Karmada(Kubernetes Armada)

개요Karmada(Kubernetes Armada)는 Kubernetes 멀티 클러스터 환경에서 애플리케이션을 통합 배포하고 자동화된 자원 관리를 제공하는 오픈소스 프로젝트이다. 클라우드 간, 지역 간 분산 환경에서도 단일 제어 평면을 통해 여러 클러스터를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의멀티 Kubernetes 클러스터에 대해 중앙 통합 제어를 제공하는 멀티 클러스터 오케스트레이션 플랫폼목적복수의 클러스터에서 일관된 자원 배포 및 상태 관리 실현필요성하이브리드 클라우드, 다중 리전, 엣지 컴퓨팅 환경에서 복잡도 감소 필요Karmada는 CNCF에 의해 관리되며 Kubernetes Native 방식을 따른다.2. 특징특징설명비교Kubernetes Native기존 ..

OneTable

개요OneTable은 AWS DynamoDB에서 **싱글 테이블 디자인(Single Table Design)**을 보다 쉽고 안전하게 구현할 수 있도록 지원하는 오픈소스 모델링/ORM 프레임워크입니다. JavaScript/TypeScript 환경에서 데이터 모델을 선언적으로 정의하고, 자동 파티션 키/정렬 키 생성, GSI 관리, 복합 Entity 처리, 트랜잭션 지원, 스키마 유효성 검사 등을 통해 DynamoDB의 고성능을 유지하면서 개발 복잡성을 대폭 줄여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의DynamoDB에서 단일 테이블 설계를 쉽게 구성하고 운영하기 위한 Node.js 기반 도구@synatic/onetable 패키지로 제공목적비즈니스 Entity 기반 데이터 모델링을 단일 테이블 구..

DQ Ops (Data Quality Operations)

개요DQ Ops(Data Quality Operations)는 **데이터 품질(Data Quality, DQ)**을 정량적으로 측정하고 모니터링하며, 이상 감지, 알림, 회복 워크플로우까지 자동화하는 데이터 운영 전략을 의미합니다. 단순한 DQ 체크리스트를 넘어서, DevOps 철학을 데이터에 적용하여 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고 운영자 개입을 최소화하는 자동화 프레임워크로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의데이터 품질 규칙 정의, 실행, 모니터링, 사고 대응을 체계화한 운영 전략데이터 품질의 CI/CD화목적데이터 오류 탐지 및 복구를 자동화하고, 비즈니스 신뢰 확보SLA/SLO 기준 충족필요성수작업 중심의 품질 검증의 비효율 극복대규모 데이터 환경에 적합2. 특징항목설명..

NTPv5(Network Time Protocol version 5)

개요NTPv5(Network Time Protocol version 5)는 기존 NTPv4의 한계를 보완하고, 보안, 정확성, 확장성 측면을 개선하기 위해 IETF에서 제안한 차세대 시간 동기화 프로토콜이다. 현대적인 인터넷 인프라 요구사항과 보안 위협 환경에 대응하며, 향후 수십 년간의 시간 동기화 표준을 목표로 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의네트워크 상에서 컴퓨터 시스템 간의 정확한 시간 동기화를 위한 프로토콜의 최신 버전목적IPv6, 보안, 대규모 분산 환경 대응을 위한 구조 개선필요성NTPv4의 보안 부족, 불안정성, 대형 인프라 확장 문제 해결NTPv5는 backwards compatibility를 고려하면서도 새로운 구조를 도입한다.2. 특징특징설명비교향상된 보안성MAC, 암호화 키..

QUIC-LB

개요QUIC-LB는 QUIC(Quick UDP Internet Connections) 트래픽의 로드 밸런싱을 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 설계된 IETF 표준 확장이다. 전통적인 로드 밸런서는 TCP 기반 연결 정보를 활용했지만, QUIC은 암호화된 연결 식별자(Connection ID)를 사용해 기존 방식이 적용되지 않는다. 이를 해결하기 위해 QUIC-LB는 암호화된 CID에 정보를 내포하여 연결 유지를 가능케 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의QUIC Connection ID에 로드 밸런싱 정보(서버 선택 등)를 암호화하여 삽입하는 기술목적QUIC 연결이 로드 밸런서를 통해도 일관된 서버로 라우팅되도록 지원필요성QUIC의 암호화 구조로 인해 기존 L4 로드 밸런싱 방식 비적용 문제 해결..

BorgBackup

개요BorgBackup(Borg)는 데이터 중복 제거(Deduplication), 압축(Compression), 암호화(Encryption) 기능을 기본으로 제공하는 고성능 명령줄 기반 백업 툴입니다. Linux/Unix 기반 시스템에서 빠르고 신뢰성 있는 백업을 위해 개발되었으며, 로컬 및 원격 백업, 파일별 복구, 마운트 가능한 스냅샷 등의 기능을 지원합니다. 서버 관리자는 물론 DevOps, 고급 사용자를 위한 백업 전략에 최적화된 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의중복 제거와 압축, 암호화를 기본 지원하는 CLI 기반 백업 프로그램Python 기반, BSD 라이선스목적신뢰성과 보안성을 갖춘 고속 백업 및 복원오프사이트 및 클라우드 백업에 적합필요성백업 용량 증가, 보안 요구 증..

Restic

개요Restic은 고속, 고보안, 고효율성을 지향하는 오픈소스 **명령줄 기반 백업 도구(CLI Backup Tool)**입니다. 클라우드 저장소, 로컬 디스크, SFTP, REST 서버 등 다양한 백엔드 지원과 함께, 기본적으로 암호화, 중복 제거, 스냅샷 관리를 제공하여 데이터 무결성과 안전성을 보장합니다. Go 언어로 개발되어 크로스플랫폼을 지원하며, DevOps, 서버 관리자, 개인 사용자 모두에게 이상적인 백업 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의CLI 기반의 빠르고 안전한 백업 및 복구 오픈소스 도구MIT 라이선스, Go 언어 구현목적로컬/원격 백업을 안전하게 수행하고, 효율적으로 복구암호화 및 중복 제거 내장필요성스크립트 자동화, 클라우드 백업, 오프사이트..

DoQ (DNS over QUIC)

개요DoQ(DNS over QUIC)는 기존 DNS 보안 전송 방식(DoT, DoH)의 한계를 극복하고자 QUIC 프로토콜을 기반으로 설계된 DNS 암호화 전송 방식이다. 빠른 연결 설정, 고성능 전송, 탁월한 개인 정보 보호 기능을 제공하며, RFC 9250으로 IETF에서 공식 표준화되었다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DNS 쿼리/응답을 QUIC 프로토콜을 통해 암호화하여 전송하는 방식목적TCP/HTTPS 기반의 DNS 보안 전송 방식의 한계 보완필요성지연 시간 단축과 멀티플렉싱 등 차세대 전송 기능 확보DoQ는 UDP 기반 QUIC을 활용해 경량성과 보안성을 동시에 달성한다.2. 특징특징설명비교0-RTT 연결 설정기존 연결 재사용 시 즉시 데이터 전송 가능DoT/DoH는 TLS Handsha..

MUD (Manufacturer Usage Description)

개요MUD(Manufacturer Usage Description)는 IoT 기기 제조사가 해당 기기의 정상적인 네트워크 동작을 정의하여, 네트워크 장비(라우터, 스위치 등)가 이를 기반으로 자동으로 보안 정책을 구성할 수 있도록 해주는 IETF 표준 프로토콜이다. IoT 보안 강화를 위해 네트워크 수준에서 이상 행위를 차단하는 정책 자동화 메커니즘으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의항목설명정의IoT 기기의 정상적인 통신 패턴을 정의한 JSON 포맷의 보안 프로파일목적네트워크 장비가 MUD를 해석하여 접근 제어 정책을 자동 생성필요성기기별 보안 정책 수작업 구성의 어려움 해소 및 자동화 필요RFC 8520으로 표준화되어 있으며, 기기 ID에 따라 MUD 파일을 참조한다.2. 특징특징설명비교제조사 정의 ..

개요BLAKE3는 기존 해시 함수(SHA-2, SHA-3, BLAKE2 등)의 한계를 극복하고자 설계된 고성능 암호학적 해시 함수로, 멀티코어 환경에서 빠른 처리 속도와 병렬 처리 성능을 제공하면서도 강력한 보안성을 유지한다. Rust 언어로 구현되었으며, 암호학, 파일 무결성 검사, 디지털 서명 등 다양한 분야에 폭넓게 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Merkle tree 구조 기반의 병렬 해시 함수목적고속, 병렬성, 낮은 메모리 사용을 동시에 달성필요성SHA-3 대비 빠른 속도와 병렬 환경에 적합한 설계 필요BLAKE2의 후속작으로, 동일한 보안 수준에서 성능을 획기적으로 향상시킨다.2. 특징특징설명비교병렬성트리 구조로 멀티코어 처리 최적화SHA-2, SHA-3는 직렬 처리 구조단일 알고..

개요DSSE(Dead Simple Signing Envelope)는 소프트웨어 아티팩트 또는 메타데이터에 대해 안전하고 일관된 디지털 서명을 가능하게 하는 경량의 서명 포맷이다. in-toto와 sigstore 프로젝트를 통해 사용되며, 간단한 구조와 일관된 검증 메커니즘을 통해 서명된 데이터의 무결성과 인증을 보장한다.1. 개념 및 정의항목설명정의서명 대상과 메타데이터를 함께 포함한 JSON 기반의 서명 포맷목적서명 검증의 표준화 및 무결성 검증 신뢰성 향상필요성다양한 환경에서 신뢰 가능한 서명 전달 수단 제공DSSE는 서명 자체와 서명된 데이터를 포맷 상으로 결합해 위·변조를 방지한다.2. 특징특징설명비교Self-contained서명과 대상 데이터가 하나의 객체로 존재detached 서명보다 일관성 ..

개요GAT(Graph Attention Network)는 그래프 신경망(GNN)에서 각 노드가 이웃 노드로부터 정보를 수집할 때, 이웃마다 다른 중요도를 부여할 수 있도록 self-attention 메커니즘을 적용한 모델이다. 기존의 GCN이 평균 또는 정규화 방식으로 이웃 정보를 집계하는 것과 달리, GAT는 학습 가능한 attention 가중치를 통해 더 중요한 이웃의 정보를 더 많이 반영한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Self-attention을 그래프 구조에 적용하여 노드 간 정보를 가중 집계하는 GNN 아키텍처목적이웃 노드의 상대적 중요도를 반영한 임베딩 생성필요성정규화 기반 GCN이 이웃 간 차이를 반영하지 못하는 한계 극복GAT는 노드 간 관계의 동적 중요도를 반영함으로써 표현력과 ..

개요BIKE(Bit Flipping Key Encapsulation)은 양자 컴퓨터로도 깨지지 않는 공개키 암호 시스템을 목표로 설계된 코드 기반의 PQC(Post-Quantum Cryptography) 알고리즘입니다. NIST PQC 표준화 경쟁에 참여한 KEM(Key Encapsulation Mechanism) 중 하나로, Quasi-Cyclic Moderate Density Parity-Check(QC-MDPC) 코드를 기반으로 높은 보안성과 상대적으로 작은 키 크기를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의QC-MDPC 코드 기반의 오류 수정 기법을 활용한 양자 내성 키 캡슐화 메커니즘목적양자 컴퓨팅 공격에도 안전한 키 교환 시스템 구축필요성기존 RSA, ECC 등의 공개키 암호가 양자 컴..

개요GraphSAGE(Graph Sample and AggregatE)는 대규모 그래프에서 노드 임베딩을 생성하기 위해 이웃 노드를 샘플링하고 집계하는 방식의 그래프 신경망(GNN) 아키텍처이다. 기존 GCN(Graph Convolutional Network)의 전체 이웃 계산 방식과 달리, GraphSAGE는 부분 이웃만 사용하여 메모리 사용량과 계산량을 줄이면서도 일반화 가능한 임베딩을 학습한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의샘플링된 이웃 정보를 기반으로 노드 임베딩을 학습하는 GNN 프레임워크목적대규모 그래프에서도 확장 가능한 임베딩 학습 구현필요성전체 그래프를 사용하지 않고도 성능을 유지하면서 효율을 높이기 위함GraphSAGE는 inductive learning이 가능하다는 점에서 기존 t..

개요Locally Repairable Codes(LRC)는 분산 스토리지 시스템에서 장애 발생 시 데이터를 적은 수의 블록만으로 빠르게 복원할 수 있는 에러 정정 코드입니다. 기존의 Reed-Solomon 코드 대비 복구 연산량과 네트워크 부하를 줄이면서도 높은 내결함성을 유지할 수 있어, 클라우드 인프라의 대용량 데이터 저장 환경에서 핵심 기술로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의오류 발생 시 전체가 아닌 일부 데이터 조각만으로 복구가 가능한 선형 블록 코드Hamming distance와 locality 개념 포함목적빠른 복원성과 낮은 I/O 비용을 제공하는 고효율 스토리지 코드클라우드 환경 최적화필요성대규모 분산 시스템에서 빠른 장애 복구와 네트워크 트래픽 최소화RS cod..

개요cgroups(Control Groups)는 Linux 커널 기능 중 하나로, 프로세스 그룹 단위로 CPU, 메모리, 블록 I/O, 네트워크 대역폭 등 시스템 자원 사용을 제한, 기록, 격리, 계층화할 수 있게 합니다. 그 중 cgroups v2는 기존 v1의 구조적 한계를 해결하고 더 일관성 있는 인터페이스, 통합된 계층 구조, 향상된 보안성을 제공하는 최신 표준입니다. 컨테이너 환경과 클라우드 네이티브 인프라에서 핵심적인 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의리눅스 커널에서 자원 제어를 위한 통합된 계층 구조 기반의 컨트롤 그룹 시스템Linux Kernel 4.5 이상 지원목적프로세스 그룹 단위 자원 제한, 회계, 격리 기능 제공시스템 안정성과 공정성 확보필요성cgroups..

개요AdapterFusion은 미리 학습된 다양한 어댑터 모듈(adapter modules)을 하나의 모델 내에서 결합해 사용하는 기술로, 멀티태스크 또는 멀티도메인 환경에서 파인튜닝된 어댑터들을 효과적으로 재활용하고 통합할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 대형 언어 모델(LLM)의 확장성과 지속적인 학습을 가능하게 만드는 파라미터 효율적 학습 기술의 일환이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다수의 파인튜닝된 adapter를 결합하여 하나의 통합 표현으로 만드는 메커니즘목적태스크 간 지식 공유 및 파라미터 효율적 재사용필요성다수 태스크에 대해 독립적인 학습보다 효율적인 통합 방법 요구AdapterFusion은 파인튜닝된 어댑터 간 관계를 학습하여 적절히 조합함으로써 성능과 효율을 동시에 확보한다.2. ..

개요S4(Structured State Space)는 긴 시퀀스 데이터를 효율적으로 모델링하기 위해 개발된 딥러닝 아키텍처로, 시간-연속적인 신호를 처리하는 데 적합한 State Space Model(SSM)의 수학적 구조를 기반으로 한다. Transformer의 self-attention 한계를 극복하며, 계산 효율성과 긴 문맥 유지력을 동시에 추구하는 최신 시퀀스 모델이다.1. 개념 및 정의항목설명정의선형 시계열 시스템의 수학적 상태 공간 모델을 신경망에 통합한 시퀀스 모델목적긴 시퀀스를 sub-quadratic 복잡도로 효율적으로 학습 및 예측필요성Attention 방식의 시간·공간 복잡도를 줄이기 위한 대안S4는 수학적으로 안정적인 구성으로 긴 의존성을 학습하는 데 유리하다.2. 특징특징설명비교L..

개요AdapterFusion은 미리 학습된 다양한 어댑터 모듈(adapter modules)을 하나의 모델 내에서 결합해 사용하는 기술로, 멀티태스크 또는 멀티도메인 환경에서 파인튜닝된 어댑터들을 효과적으로 재활용하고 통합할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 대형 언어 모델(LLM)의 확장성과 지속적인 학습을 가능하게 만드는 파라미터 효율적 학습 기술의 일환이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다수의 파인튜닝된 adapter를 결합하여 하나의 통합 표현으로 만드는 메커니즘목적태스크 간 지식 공유 및 파라미터 효율적 재사용필요성다수 태스크에 대해 독립적인 학습보다 효율적인 통합 방법 요구AdapterFusion은 파인튜닝된 어댑터 간 관계를 학습하여 적절히 조합함으로써 성능과 효율을 동시에 확보한다.2. ..

개요Hyena는 Transformer의 한계를 극복하고 긴 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 새로운 딥러닝 모델 구조다. 특히 O(N log N) 복잡도로 길이가 수만에 이르는 입력 시퀀스를 처리할 수 있어, 자연어 처리, 게놈 데이터 분석, 시계열 예측 등 다양한 영역에서 Transformer 대비 더 빠르고 확장 가능한 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Transformer의 Self-Attention을 대체하는 Convolution 기반 Sequence 모델목적긴 시퀀스에서도 연산 효율과 정보 유지력을 확보필요성기존 Transformer는 O(N²) 복잡도로 긴 입력에서 비효율적Hyena는 일반적인 Attention 없이도 긴 문맥의 정보를 효과적으로 포착할 수 있는 구..

개요DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)은 확률적 생성 모델인 Diffusion Model에서 샘플링 속도를 획기적으로 개선한 생성 모델 기법이다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)의 고품질 생성 능력을 유지하면서도 deterministic한 방식으로 빠른 이미지 생성을 가능하게 만든다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의확산 모델 기반 이미지 생성에서 샘플링 속도를 높인 deterministic 생성 기법목적고품질 이미지를 빠르게 생성 (few steps)필요성기존 확산 모델의 수백~수천 step의 느린 샘플링 문제 해결DDIM은 inference 시 stochasticity 없이 이미지 생성 과정을 단순화하여 효율을..

개요Vespa는 대용량 데이터에 대한 실시간 검색, 추천, 랭킹, 필터링을 처리할 수 있는 오픈소스 빅데이터 엔진이다. Yahoo에서 개발되어 Verizon Media, Oath를 거쳐 현재는 다양한 기업과 연구기관에서 사용되고 있으며, 밀리초 단위 응답이 요구되는 대규모 AI 시스템에서 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 벡터 검색과 필터링, 랭킹을 지원하는 분산형 AI 검색 엔진목적대규모 사용자 요청에 대한 빠른 개인화, 추천, 탐색 기능 제공필요성기존 검색/추천 시스템의 지연 시간, 복잡성, 확장성 문제 해결Vespa는 통합 검색·추론 엔진으로 모델 서빙, 피쳐 처리, 벡터 연산까지 내장한다.2. 특징특징설명비교실시간 벡터 검색ANN 기반 벡터 검색과 필터 통합 제공Fais..

개요SPLADE는 Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval의 약자로, 검색 시스템에서 효율성과 정확성을 동시에 확보하기 위한 신경망 기반 희소 표현 모델이다. 전통적인 단어 매칭 기반의 BM25와 딥러닝 기반 dense retriever 사이에서 희소성과 의미 확장 기능을 결합하여, 높은 성능과 낮은 인프라 비용을 동시에 달성한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의희소 벡터 기반의 질의 및 문서 임베딩 모델로, 재현성과 해석력을 가진 딥 검색 방식목적Dense Retriever 수준의 성능을 Sparse 기반으로 구현필요성검색 정확도 향상과 비용 절감을 동시에 충족하기 위함SPLADE는 Inverted Index를 활용할 수 있어 기존..

개요Apache Calcite는 다양한 데이터 소스에 대한 쿼리 최적화, SQL 파싱, 관계형 연산 변환 등을 지원하는 오픈소스 미들웨어 프레임워크이다. 스토리지를 포함하지 않으며, DBMS, 데이터 처리 엔진, BI 툴 등에서 SQL 처리를 위한 핵심 컴포넌트로 활용된다. 주로 Apache Flink, Hive, Drill 등 다양한 빅데이터 시스템의 SQL 레이어를 구성하는 데 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SQL 구문 분석, 논리/물리 계획 변환, 최적화를 수행하는 미들웨어 라이브러리목적다양한 데이터 소스에 대해 일관된 SQL 인터페이스 제공필요성데이터 이질성, 복잡한 쿼리 플랜 최적화 문제 해결Calcite는 “저장소 없는 데이터베이스”로 불리며 SQL 처리 로직만 제공하는 경량화된..

개요Zarr는 대규모 과학 데이터를 위한 경량, 유연, 클라우드 친화적 저장 포맷이다. 특히 다차원 배열(N-dimensional array) 데이터를 chunk 단위로 저장하고, 클라우드 기반 분석, 병렬 처리에 적합하도록 설계되었다. NetCDF, HDF5 같은 기존 바이너리 포맷의 대안으로 급부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Zarr는 다차원 배열을 압축된 청크로 나누어 디렉토리 기반으로 저장하는 포맷목적클라우드 환경 및 병렬 분석에 최적화된 데이터 저장 구조 제공필요성대용량 배열 데이터의 유연한 접근성과 확장성 확보를 위함객체 저장소(S3 등)에서 네이티브로 작동 가능하다는 점에서 특히 주목받는다.2. 특징특징설명비교Chunk 기반배열을 작은 단위로 나눠 저장전체 로드 없이 부분 ..

개요Homa Transport는 대규모 데이터센터 환경에서 **낮은 지연(latency)**과 높은 처리량을 동시에 달성하기 위해 설계된 신뢰성 있는 메시지 전송 프로토콜입니다. 기존의 TCP, RDMA 기반 전송 방식의 병목을 해결하기 위한 대안으로, 메시지 중심(message-oriented) 전송 구조와 공정한 대기시간 제어를 통해 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 효율적인 통신을 보장합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터센터 네트워크에서 저지연 및 공정성을 보장하는 메시지 전송 프로토콜John Ousterhout 외 연구진 개발목적짧은 지연 시간과 높은 처리량을 동시에 달성TCP 병목 현상 개선필요성마이크로서비스, RPC 등에서 TCP의 지연 불균형 문제 해결메시지 단위 우선순..

개요TileDB는 범용 다차원 배열 저장을 지원하는 고성능 데이터베이스로, 과학, 금융, 머신러닝 등 다양한 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼이다. 고정된 행/열 구조를 넘어서 시계열, 이미지, 유전체, 기후 등 복잡한 데이터를 다차원 배열로 표현하고, 빠르게 접근할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TileDB는 다차원 배열(array)을 기본 단위로 데이터를 저장하는 DBMS목적대용량 과학 및 산업 데이터의 저장, 처리, 분석 성능 극대화필요성기존 RDBMS나 파일 시스템의 한계를 극복하기 위해 등장다차원 데이터를 1급 데이터 구조로 활용할 수 있는 유일한 범용 솔루션 중 하나이다.2. 특징특징설명비교범용성다양한 데..

개요SIOPv2(Self-Issued OpenID Provider v2)는 OpenID Connect(OIDC)의 확장 규격으로, 중앙화된 ID 제공자(IdP) 없이 사용자 스스로(OpenID Provider 역할 수행) 자신의 DID(Decentralized Identifier)를 활용해 인증을 수행하는 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI) 기반 인증 프로토콜입니다.SIOPv2는 W3C DID/VC 생태계와 높은 호환성을 가지며, 지갑(Wallet)이 직접 IdP 역할을 수행하는 차세대 분산 신원 시스템의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 항목 내용 비고 정의사용자가 중앙 IdP 대신 스스로(OpenID Provider) 자신의 DID를 통해 인증하는 프로토콜OpenID..

개요BBS+ Signatures는 여러 메시지에 대한 단일 서명(Multi‑Message Signature) 을 생성할 수 있으며, 서명된 메시지 중 일부만을 선택적으로 공개할 수 있는 Selective Disclosure 기능을 제공하는 현대적 디지털 서명 방식입니다. W3C Verifiable Credentials(VC) 표준에서도 채택되고 있으며, 신원 프라이버시(Privacy‑preserving Identity) 분야의 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의여러 메시지를 하나의 서명으로 묶고, 이후 특정 메시지만 증명할 수 있는 서명 방식BBS(Barreto–Boyen–Shacham) 기반 확장목적개인정보 보호, 선택적 공개, 위변조 방지DID/VC 핵심 기술필요성전체..

개요TFHE(Fast Fully Homomorphic Encryption over the Torus)는 암호화된 상태에서 직접 연산이 가능한 전부동형암호(FHE, Fully Homomorphic Encryption) 기법 중 하나로, 빠른 Boolean 게이트 연산과 높은 보안성을 제공하는 오픈소스 라이브러리입니다. 클라우드 환경에서 민감 데이터를 노출하지 않고 안전하게 계산을 수행할 수 있어 프라이버시 강화 컴퓨팅(Privacy-Enhancing Computation) 기술의 핵심으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Torus 기반의 전부동형암호로 Boolean 연산 최적화FHE 라이브러리 중 최고 성능급목적암호화된 상태에서 안전한 연산을 수행데이터 노출 없는 클라우드 계산필요성개..