ITPE * JackerLab

개요양자 컴퓨팅의 발전은 기존 공개키 암호 시스템(RSA, ECC 등)의 보안성을 위협하고 있습니다. 이에 따라 새로운 양자 내성(Post-Quantum) 암호 기법이 연구되고 있으며, 그중 **XMSS (eXtended Merkle Signature Scheme)**는 국제 표준화 기구(IETF, NIST 등)에서 채택된 대표적인 양자 안전 전자서명 방식입니다. XMSS는 해시 기반 서명(Hash-based Signature) 기법을 활용하여, 양자 컴퓨터 공격에도 안전한 차세대 보안 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의XMSS는 해시 함수의 안전성에 기반한 전자서명 알고리즘으로, Merkle Tree 구조를 확장하여 다회성 서명을 가능하게 한 방식입니다. 기존의 단일 사용(OTS: One-Ti..

개요디지털 서비스 확산과 함께 보안 위협은 점점 더 정교해지고 있습니다. 기존의 비밀번호 기반 인증은 피싱, 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing), 데이터 유출 등에 취약합니다. 이를 대체할 새로운 패러다임으로 Passwordless 인증이 부상하고 있으며, 그중에서도 Passwordless X1280은 차세대 보안 및 사용자 경험 혁신을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Passwordless X1280은 비밀번호 없이도 안전하게 사용자 인증을 수행할 수 있는 솔루션입니다. 생체 인식, 하드웨어 보안 키, 모바일 기반 인증 등 다양한 방식과 연계되어, 사용자 편의성과 보안을 동시에 강화합니다.비밀번호 기반 인증의 문제점을 극복하고, 기업과 개인 모두에게 안전하면서 ..

개요대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 추론 과정에서 가장 큰 자원 소모 중 하나는 **KV-Cache(Key-Value Cache)**입니다. 이는 모델이 문맥을 유지하고 빠른 응답을 생성하기 위해 사용하는 핵심 메커니즘이지만, 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 최근 연구에서는 KV-Cache Quantization(KVQ) 기법이 주목받고 있습니다. KVQ는 캐시 메모리를 양자화(Quantization)하여 성능 저하 없이 메모리와 연산 효율을 극대화하는 기술입니다.1. 개념 및 정의**KV-Cache Quantization(KVQ)**는 LLM 추론 시 생성되는 Key-Value Cache를 저정밀도 형식으로 변환하여 메모..

개요딥러닝 모델의 크기와 복잡성이 증가하면서 파인튜닝(Fine-tuning)의 비용과 자원 소모가 커지고 있습니다. LoRA(Low-Rank Adaptation)는 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근 방식으로 주목받아왔습니다. 최근에는 LoRA의 한계를 개선한 **Weight-Decomposed LoRA(WD-LoRA)**가 등장하여 효율적인 모델 최적화와 자원 절감의 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.1. 개념 및 정의**Weight-Decomposed LoRA(WD-LoRA)**는 기존 LoRA의 한계를 보완하여 더 효율적인 파라미터 효율적 학습(PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning)을 지원하는 기법입니다. 핵심 아이디어는 기존 가중치를 분해(Decompositi..

개요DeepSpeed ZeRO-3(Zero Redundancy Optimizer Stage 3)는 초대규모 언어 모델 학습 시 발생하는 메모리 병목을 극복하기 위한 Microsoft의 DeepSpeed 프레임워크 구성 요소입니다. 모델 파라미터, 옵티마이저 상태, 그래디언트를 모두 분산 저장하여 GPU 메모리 사용을 획기적으로 줄이고, 100B+ 파라미터 모델의 학습을 단일 또는 소수 GPU 환경에서도 가능하게 만듭니다.이 글에서는 ZeRO-3의 구조, 작동 방식, 핵심 기술, 장점 및 실무 적용 전략을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ZeRO-3는 학습 시 모든 파라미터 관련 메타정보를 GPU 간 분산 저장하여 메모리 중복을 제거하는 분산 최적화 기법입니다.목적대규모 모델의 학습 가능성을..

개요FSDP(Fully Sharded Data Parallel)는 PyTorch에서 제공하는 분산 학습 기법 중 하나로, 모델의 파라미터, 그래디언트, 옵티마이저 상태를 GPU 간에 샤딩(sharding)하여 메모리 사용량을 획기적으로 절감할 수 있는 방식입니다. 특히 GPT, BERT와 같은 초대규모 모델의 학습에 적합하며, 기존 DataParallel, DDP(Distributed Data Parallel) 방식의 메모리 한계를 극복합니다.본 글에서는 FSDP의 원리, 구성, 주요 기술, 성능 효과 등을 분석하고 실제 적용 시 고려할 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의FSDP는 모델 파라미터 및 상태 정보를 GPU 간에 분산 저장하고 통신을 통해 학습을 수행하는 분산 학습 방식입니..

개요ColBERTv2는 효율성과 표현력을 동시에 달성하는 최신 신경 정보 검색(Neural Information Retrieval, Neural IR) 모델입니다. 기존 dense retrieval과는 달리, 쿼리와 문서를 토큰 수준에서 분리하여 임베딩한 후, 유사도 스코어를 Late Interaction 방식으로 계산함으로써 검색 성능과 효율의 균형을 이루는 구조를 갖습니다.ColBERTv2는 대규모 사전 훈련 및 양방향 LLM 임베딩 구조를 기반으로 sparse + dense hybrid 검색과의 융합도 용이하여 최신 LLM-RAG 기반 시스템에서 핵심적인 Retriever 구성 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ColBERTv2는 세분화된 토큰 임베딩과 Late Inter..

개요RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment Score)는 RAG 기반 LLM 시스템의 응답 품질을 체계적으로 측정하기 위한 평가 프레임워크입니다. 신뢰도, 관련성, 정확성, 유창성 등 여러 항목에 대해 정량적 지표를 산출하며, 실험 또는 운영 환경에서 RAG 시스템을 개선하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.본 글에서는 RAGAS의 개념, 지표 구조, 평가 방식, 기술 요소, 활용 사례 등을 통해 LLM 평가 자동화의 전략적 도입 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RAGAS는 RAG 시스템의 응답 품질을 다양한 관점에서 평가하는 오픈소스 평가 지표 프레임워크입니다.목적RAG 응답에 대한 품질 관리 및 개선을 위한 정량적 기준 제공필..

개요DSPy는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자연어 처리 파이프라인을 모듈화하고 최적화할 수 있도록 지원하는 선언형 Python 프레임워크입니다. LLM Prompt Engineering, 증강생성(Augmented Generation), Retriever 구성, Multi-step Reasoning 등을 학습 가능한 파이프라인으로 정의하고, 자동 튜닝을 통해 모델 성능을 개선하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.이 글에서는 DSPy의 개념, 아키텍처, 주요 모듈, 기술적 강점 및 활용 사례를 중심으로 LLM 어플리케이션 개발의 구조화 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DSPy는 LLM 기반 파이프라인을 선언적으로 구성하고 튜닝 가능한 학습 객체로 다룰 수 있게 하는 파이썬 프레임..

개요TensorRT-LLM은 NVIDIA가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 최적화 프레임워크로, GPU 기반에서 Transformer 기반 모델의 효율적 실행을 위한 고성능 런타임 환경을 제공합니다. FP8, Tensor Parallelism, Paginated KV-Cache, 비동기 텍스트 스트리밍 등 다양한 고급 기능을 지원하며, 개발자가 손쉽게 LLM을 배포하고 상용화할 수 있도록 설계되어 있습니다.이 글에서는 TensorRT-LLM의 구조, 주요 기술, 성능 특성, 활용 사례 등을 분석하여 LLM 인프라 성능 극대화를 위한 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TensorRT-LLM은 NVIDIA GPU에서 Transformer 기반 모델을 빠르고 효율적으로 실행하기 위한..

개요vLLM은 대규모 언어 모델(LLM)의 실시간 추론 성능을 최적화하기 위해 설계된 오픈소스 추론 엔진입니다. Hugging Face Transformers 기반 모델을 중심으로 빠른 응답, 높은 GPU 활용률, 비동기 텍스트 스트리밍, 다중 사용자 요청 병렬 처리 등을 지원하며, 특히 Serve-ready LLM 시스템 구축에 강력한 기반을 제공합니다.이 글에서는 vLLM의 구조, 핵심 기술, 활용 사례 등을 통해 LLM 인프라스트럭처의 추론 효율성과 비용 최적화 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의vLLM은 LLM 기반 모델을 위한 고성능 추론 엔진으로, 빠른 응답성과 GPU 자원 최적화를 지향합니다.목적다양한 사용자 요청을 빠르게 처리하며, GPU 활용률을 극대화한 대규모 추론 ..

개요Airbyte는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 추출하여 목적지 시스템(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)으로 이동시키는 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인을 구축할 수 있는 오픈소스 데이터 통합 플랫폼입니다. 300개 이상의 커넥터를 지원하며, 커스텀 커넥터 개발과 스케줄링, 에러 복구, CDC 등 유연한 기능을 통해 데이터 엔지니어링 효율성을 극대화합니다.본 글에서는 Airbyte의 구조, 특징, 기술 요소, 실무 활용 사례 등을 중심으로 데이터 파이프라인 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Airbyte는 다양한 SaaS/API/DB에서 데이터를 추출하여 분석 시스템으로 이동시키는 오픈소스 ELT 데이터 통합 플랫폼입니다.목적데이터 파이프..

개요Debezium은 데이터베이스의 변경 이벤트(삽입, 수정, 삭제)를 실시간으로 캡처하여 스트리밍 플랫폼(Kafka, Pulsar 등)으로 전달하는 오픈소스 Change Data Capture(CDC) 플랫폼입니다. 운영 데이터베이스에 부담을 주지 않으면서도 데이터 복제, 캐시 갱신, 이벤트 기반 마이크로서비스 설계에 필요한 데이터 변경 이벤트를 실시간으로 수집할 수 있어 데이터 아키텍처 현대화의 핵심 기술로 각광받고 있습니다.본 글에서는 Debezium의 구조, 동작 방식, 주요 커넥터, 활용 사례 등을 기반으로 실시간 데이터 파이프라인 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Debezium은 데이터베이스의 변경 로그를 캡처하여 Kafka/Pulsar와 같은 메시지 시스템으로 전달..

개요OpenMetadata는 데이터 카탈로그, 데이터 계보(Lineage), 품질 검사, 정책 관리, 협업 기능 등을 통합 제공하는 오픈소스 기반 메타데이터 관리 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와의 연결성, 유연한 확장성, UI/API 기반 통합 관리 기능으로 인해 데이터 거버넌스 체계 구축에 최적화된 도구로 각광받고 있습니다.이 글에서는 OpenMetadata의 주요 기능, 아키텍처, 기술 요소, 실제 활용 사례 등을 통해 데이터 중심 조직을 위한 메타데이터 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenMetadata는 다양한 데이터 자산의 메타데이터를 수집, 표준화, 연결하고 이를 통합 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다.목적데이터 검색성 향상, 책임성 부여, 품질 유지, 정책 기..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 내부에서 안전하고 고성능으로 사용자 정의 코드를 실행할 수 있게 해주는 기술로, 네트워크, 보안, 성능 모니터링 등에 광범위하게 활용됩니다. 그러나 기존 eBPF 프로그램은 커널 버전과 구조체 변경에 따라 재컴파일이 필요하다는 이식성 한계가 있었습니다.CO-RE(Compile Once – Run Everywhere)는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술로, 단 한 번의 컴파일로 다양한 커널 버전에서 eBPF 프로그램을 안전하게 실행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CO-RE는 eBPF 프로그램을 한 번 컴파일하면 여러 커널 버전에서 수정 없이 실행 가능하게 하는 기술입니다.목적커널 구조체..

개요P4Runtime은 P4 언어로 정의된 네트워크 데이터 플레인을 외부 컨트롤러에서 동적으로 제어할 수 있도록 설계된 gRPC 기반의 API입니다. SDN(Software-Defined Networking) 환경에서 P4 스위치에 대한 런타임 구성, 테이블 업데이트, 패킷 처리 로직 제어 등을 중앙 컨트롤러가 수행할 수 있게 하며, OpenFlow의 한계를 극복하는 차세대 네트워크 제어 인터페이스로 주목받고 있습니다.본 포스트에서는 P4Runtime의 구조, 동작 방식, 주요 구성요소 및 실제 활용 사례를 중심으로 현대 네트워크 제어의 진화를 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의P4Runtime은 P4 기반의 데이터 플레인을 외부 컨트롤러에서 프로그래밍할 수 있는 gRPC 기반 API입니다...

개요Allstar는 GitHub 저장소의 보안 설정을 자동으로 감시하고 정책 위반 시 경고 또는 자동 수정 조치를 수행하는 보안 강화 도구입니다. Google과 OpenSSF에서 개발된 Allstar는 조직 차원의 일관된 보안 정책 적용을 가능하게 하며, 리포지토리별 수동 설정의 오류와 누락을 방지합니다.본 포스트에서는 Allstar의 개념, 특징, 구성 방식, 연동 방법, 활용 사례 등을 기반으로 DevSecOps 환경에서의 정책 자동화 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Allstar는 GitHub 리포지토리의 설정을 실시간으로 감시하고 정책 위반 시 자동으로 대응하는 오픈소스 도구입니다.목적조직 전체의 보안 및 운영 정책을 일관되게 적용하여 취약점 사전 방지필요성개발자 개인의 수동..

개요OAuth 2.0 DPoP(Demonstration of Proof-of-Possession)은 OAuth 2.0 인증 및 권한 부여 과정에서 액세스 토큰의 무단 사용을 방지하기 위한 확장 사양입니다. 기존의 Bearer 토큰 방식은 토큰을 탈취한 제3자가 자유롭게 사용할 수 있는 보안상 한계가 있었는데, DPoP는 클라이언트가 토큰 사용 시마다 서명 기반의 증명을 요구함으로써 이를 해결합니다.이 글에서는 DPoP의 구조, 작동 방식, 보안 이점, 구현 시 고려사항 등을 중심으로 안전한 OAuth 환경 구축 방법을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DPoP는 OAuth 2.0 액세스 토큰의 사용을 클라이언트에 바인딩하여 탈취 후 재사용을 막는 확장 프로토콜입니다.목적토큰이 탈취되더라도 클..

개요OIDC Federation 1.0(OpenID Connect Federation)은 다양한 도메인과 조직 간에 인증 제공자(IdP)와 클라이언트(RP)가 상호 신뢰를 자동으로 형성하고 운영할 수 있도록 설계된 분산 신뢰 프레임워크입니다. OpenID Connect를 기반으로 하며, 페더레이션 메타데이터를 통해 신뢰 체계를 자동 구성하고, 유연한 인증 연합(Federation)을 가능하게 합니다.본 포스트에서는 OIDC Federation 1.0의 구조, 주요 개념, 보안 모델, 활용 사례 등을 중심으로, 연합 인증 환경에서의 표준 기반 신뢰 구축 방식을 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OIDC Federation 1.0은 OpenID Connect 기반의 연합 인증 체계에서 신뢰 메타..

개요SCIM(System for Cross-domain Identity Management) 2.0은 클라우드 및 기업 환경에서 사용자 계정과 ID 정보를 자동으로 프로비저닝(provisioning)하고 동기화하기 위한 표준 프로토콜입니다. RESTful API와 JSON을 기반으로 하여, 다양한 SaaS 애플리케이션과 IAM 시스템 간에 사용자 정보의 생성, 수정, 삭제, 검색 등을 통합 관리할 수 있도록 지원합니다.본 포스트에서는 SCIM 2.0의 핵심 개념, 아키텍처, 구성 요소, 보안 모델, 활용 사례 등을 중심으로 ID 관리 자동화를 위한 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SCIM은 클라우드 애플리케이션 간 사용자 ID와 속성 정보를 표준화된 방식으로 관리하기 위한 프로토콜입..

개요SCIM(System for Cross-domain Identity Management) 2.0은 클라우드 및 기업 환경에서 사용자 계정과 ID 정보를 자동으로 프로비저닝(provisioning)하고 동기화하기 위한 표준 프로토콜입니다. RESTful API와 JSON을 기반으로 하여, 다양한 SaaS 애플리케이션과 IAM 시스템 간에 사용자 정보의 생성, 수정, 삭제, 검색 등을 통합 관리할 수 있도록 지원합니다.본 포스트에서는 SCIM 2.0의 핵심 개념, 아키텍처, 구성 요소, 보안 모델, 활용 사례 등을 중심으로 ID 관리 자동화를 위한 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SCIM은 클라우드 애플리케이션 간 사용자 ID와 속성 정보를 표준화된 방식으로 관리하기 위한 프로토콜입..

개요OCM(Open Cluster Management)은 Kubernetes 기반 멀티 클러스터 환경에서 클러스터 등록, 정책 배포, 라이프사이클 관리, 보안 컴플라이언스 등을 통합적으로 제어할 수 있도록 지원하는 오픈소스 관리 플랫폼입니다. Red Hat이 주도하고 CNCF 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있으며, 대규모 하이브리드 클라우드 환경에 적합한 통합 멀티 클러스터 관리 체계를 제공합니다.본 포스트에서는 OCM의 개념, 구성 요소, 기술 아키텍처, 주요 기능, 활용 사례 등을 중심으로 클러스터 운영의 복잡성을 해소하는 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OCM은 Kubernetes 기반 멀티 클러스터 환경에서 중앙 집중형 클러스터 운영, 정책 배포, 자원 제어를 가능하게 하는 오..

개요Keptn은 클라우드 네이티브 애플리케이션의 배포, 테스트, 모니터링, 피드백 루프를 자동화하여 신뢰성 높은 소프트웨어 전달을 가능하게 해주는 오픈소스 플랫폼입니다. 특히 SLO(Service Level Objective)를 기반으로 하는 평가 및 자동 롤백, 슬로우 배포 전략 등을 통합적으로 지원합니다.DevOps 및 SRE 문화를 구현하고자 하는 조직에서 Keptn은 지속적인 품질 확보와 자율 운영을 가능하게 하는 핵심 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Keptn은 이벤트 기반 제어와 SLO 중심 평가를 통해 애플리케이션 라이프사이클을 자동화하는 플랫폼입니다.목적배포 안정성 향상, 서비스 품질 보장, 자동화된 운영 흐름 구현필요성마이크로서비스 확산에 따른 운영 복잡성 및..

개요Argo Rollouts는 Kubernetes에서 점진적이고 안전한 애플리케이션 배포를 가능하게 해주는 오픈소스 배포 컨트롤러입니다. Canary, Blue-Green, Progressive Delivery 같은 전략을 지원하며, 실시간 트래픽 제어, 피드백 기반 자동화, 실험적 테스트 등을 통해 신뢰성 있는 배포 환경을 구축할 수 있습니다.이 글에서는 Argo Rollouts의 핵심 개념, 구성 요소, 배포 전략, 기술 연계성, 활용 사례 등을 통해 클라우드 네이티브 배포 자동화의 실질적인 가치를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Argo Rollouts는 Kubernetes에서 Canary, Blue-Green 등 점진적 배포를 관리하는 컨트롤러입니다.목적서비스 무중단 배포 및 트래픽..

개요Knative는 Kubernetes 위에서 서버리스(serverless) 워크로드를 손쉽게 실행하고 관리할 수 있도록 도와주는 오픈소스 플랫폼입니다. 이벤트 기반 아키텍처, 컨테이너 배포 자동화, 확장성, 사용량 기반 요금 절감 등을 가능하게 하며, 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발의 효율성과 민첩성을 극대화할 수 있습니다.Google과 CNCF 커뮤니티가 주도하는 Knative는 Kubernetes의 복잡한 설정을 추상화하여 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Knative는 Kubernetes 위에서 서버리스 기능(자동 스케일링, 이벤트 기반 실행 등)을 구현하는 오픈소스 플랫폼입니다.목적DevOps 없이도 코드 배포와 실행이 가능하게 하..

개요KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)는 이벤트 기반의 워크로드 확장을 가능하게 하는 쿠버네티스(K8s) 확장 프레임워크로, 컨테이너화된 애플리케이션이 외부 이벤트(예: 메시지 큐, DB, 클라우드 서비스 등)에 반응하여 자동으로 스케일 아웃/인되도록 지원합니다.기존의 CPU/메모리 기반 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)의 한계를 보완하고, 비동기 이벤트 처리 중심의 현대 애플리케이션 환경에 최적화된 동적 확장 모델을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의KEDA는 이벤트 기반으로 Kubernetes 워크로드의 확장을 제어하는 오픈소스 프레임워크입니다.목적CPU 외 이벤트 지표를 기준으로 유연하고 민첩한 확장성 확보필요성실시간 메시지 ..

개요eTOM(Enhanced Telecom Operations Map)은 TM Forum이 제정한 통신 산업을 위한 대표적인 비즈니스 프로세스 프레임워크입니다. 통신 서비스 제공자가 운영, 서비스, 관리, 고객 대응 등 다양한 비즈니스 프로세스를 일관성 있게 정의하고 개선할 수 있도록 구조화된 모델을 제공합니다.본 포스트에서는 eTOM의 개념, 계층 구조, 핵심 프로세스 영역, 기술 연계성, 활용 사례 등을 분석하여 통신, 디지털 서비스 기업의 운영 혁신을 위한 방향성을 제시합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eTOM은 통신 서비스 제공자 및 디지털 기업의 운영 전반을 모델링한 통합 비즈니스 프로세스 프레임워크입니다.목적표준화된 프로세스 정의를 통해 비용 절감, 품질 향상, 서비스 민첩성 강화필요..

개요ArchiMate 3.2는 The Open Group이 개발한 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 모델링 언어의 최신 버전으로, 비즈니스, 애플리케이션, 기술, 전략, 물리적 구현 요소를 시각적으로 통합하여 조직의 아키텍처를 체계적으로 표현할 수 있도록 설계되었습니다. TOGAF와의 연계성을 강화하며, 디지털 트랜스포메이션, 스마트 시티, 산업 4.0 등 복잡한 현대 IT 환경을 효과적으로 모델링할 수 있게 지원합니다.본 글에서는 ArchiMate 3.2의 구조, 핵심 변경사항, 구성 요소, 주요 기술적 요소, 활용 사례 등을 중심으로 EA 관점에서의 전략적 가치와 실용성을 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ArchiMate는 EA를 시각적으로 표현하기 위한 표준 모델링 언어로, 다양한 계층(B..

개요DCAM(Data Management Capability Assessment Model)은 EDM Council이 제정한 데이터 관리 역량 성숙도 평가 모델로, 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업에서 데이터 거버넌스 및 품질 관리 체계를 점검하고 향상시키기 위한 글로벌 기준으로 자리잡고 있습니다. 특히 ESG, 규제 대응, 데이터 기반 경영 등 데이터 활용이 중요해지는 시대에 필수적인 프레임워크입니다.본 글에서는 DCAM의 구조, 핵심 원칙, 구성 요소, 적용 사례 등을 중심으로 기업이 데이터 관리 성숙도를 어떻게 진단하고 개선할 수 있는지 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DCAM은 조직의 데이터 관리 역량을 평가하고 향상시키기 위한 글로벌 프레임워크로, 원칙 기반의 구조를 따릅니다.목..

개요NeMo Guardrails는 생성형 AI, 특히 LLM 기반 애플리케이션에서 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 개발된 오픈소스 프레임워크입니다. NVIDIA가 주도하여 개발했으며, 대화형 AI의 흐름 제어, 안전성 필터링, 정책 기반 응답 제한 등을 선언형 방식으로 구성할 수 있도록 지원합니다.본 포스트에서는 NeMo Guardrails의 개념, 기능적 구조, 기술 스택, 적용 이점 및 주요 활용 사례 등을 통해 LLM 응용 시스템의 안전한 운영 방안을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NeMo Guardrails는 LLM 기반 애플리케이션에서 대화 흐름, 응답 정책, 안전 필터링 등을 구성 가능한 오픈소스 프레임워크입니다.목적부적절하거나 비윤리적인 출력 방지, 사용 목적에 맞는 응답 흐..