ITPE * JackerLab

개요데이터 중심의 시대, 개발자와 분석가들은 버전 관리와 협업을 위해 Git과 같은 도구를 코드에 활용하고 있습니다. 그러나 정작 데이터 자체를 Git처럼 효율적으로 버전 관리하고 협업할 수 있는 플랫폼은 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Dolthub입니다. Dolthub는 데이터를 Git처럼 버전 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 SQL 데이터베이스 Dolt의 중앙 허브로, 협업과 데이터 이력 관리, 포크/풀리퀘스트 기반 워크플로우를 데이터에 적용할 수 있는 차세대 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의Dolthub는 Dolt 데이터베이스를 GitHub처럼 웹 기반으로 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. Dolt는 MySQL 호환의 SQL 데이터베이스이면서 Git의 버전 컨트롤 기능(..

개요5G, 6G 시대가 열리며, 초고속·초저지연·초연결 통신 수요가 폭증하고 있습니다. 이에 따라 전통적인 셀 기반 무선 통신 구조는 셀 경계에서 발생하는 간섭 문제와 비효율성이라는 한계를 노출하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 **Cell-Free mMIMO(Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output)**입니다. 이는 기지국 개념을 제거하고, 수많은 분산 안테나가 사용자에게 협력적으로 서비스를 제공하는 새로운 무선 네트워크 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의Cell-Free mMIMO는 ‘셀’을 기준으로 사용자를 할당하는 기존 방식과 달리, 넓은 지역에 배치된 **분산형 액세스 포인트(Access Points, APs)**가 사용자 ..

개요스마트 홈과 IoT 기기들이 확산되면서, 제조사마다 호환되지 않는 독자 프로토콜로 인한 상호운용성 문제가 커지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 Google, Apple, Amazon, Samsung 등이 중심이 되어 주도한 표준이 바로 Matter입니다. Matter는 IoT 장치 간의 표준화된 통신 프로토콜과 데이터 모델을 기반으로 다양한 벤더 간 기기 연동을 가능하게 합니다. 이를 실현하는 핵심 기술 집합이 바로 Matter Stack입니다.1. 개념 및 정의Matter Stack은 IoT 기기가 Matter 프로토콜에 따라 동작하기 위해 필요한 전체 기술 스택을 의미합니다. 여기에는 응용 계층(Application Layer), 데이터 모델(Data Model), 보안 프로토콜(SPAKE2+, ..

개요IoT 시대가 본격화되면서, 마이크로컨트롤러 기반의 초소형 디바이스에 맞는 경량 운영체제가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 센서, 웨어러블, 산업용 엣지 디바이스에서는 낮은 전력 소모, 빠른 반응속도, 높은 보안성이 중요한 요소입니다. 이러한 요건을 충족하기 위해 개발된 것이 바로 Zephyr RTOS입니다. Zephyr는 오픈소스 실시간 운영체제로, 임베디드 IoT 플랫폼에서 빠르게 주목받고 있으며, 다양한 하드웨어와 네트워크 스택을 지원합니다.1. 개념 및 정의Zephyr RTOS는 Linux Foundation이 주도하고 Intel, Nordic, NXP, ST 등 주요 칩 벤더가 협력하여 개발 중인 **경량 실시간 운영체제(RTOS)**입니다. POSIX 호환 API와 다양한 SoC 지원을..

개요RACI는 프로젝트나 조직 내 작업 책임과 역할을 명확히 정의하기 위해 사용하는 대표적인 책임 매트릭스(Role Assignment Matrix)입니다. Responsible, Accountable, Consulted, Informed의 네 가지 역할 구분을 통해 중복된 업무, 책임 미정 상태, 커뮤니케이션 누락 등을 방지하고, 효율적인 협업 문화를 정착시키는 데 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의구성원마다 특정 작업에 대해 4가지 역할 중 하나를 할당하는 책임 프레임워크책임과 커뮤니케이션 명확화목적프로젝트 또는 프로세스 내 역할 충돌 제거 및 가시성 확보업무 책임 구분 도구주요 구성R: Responsible / A: Accountable / C: Consulted / I: Inf..

개요AI, HPC(고성능 컴퓨팅), 서버용 SoC와 같은 고열 밀도 반도체의 성능이 비약적으로 향상되면서, 전통적인 공냉 방식은 열 방출을 감당하지 못하고 있습니다. 이에 따라 새로운 액체 냉각 기술이 주목받고 있으며, 그중 **Jet Impinge Cold-Plate(제트 충돌 콜드플레이트)**는 칩 바로 위에 고속 유체를 분사하여 열을 효율적으로 제거하는 방식으로 차세대 냉각 솔루션으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Jet Impinge Cold-Plate는 노즐을 통해 고속 유체(주로 물 또는 냉각수)를 칩 상단에 직접 분사하여, 표면과 유체가 충돌하면서 높은 열전달률을 얻는 직접 접촉식 냉각 기술입니다. 이는 콜드플레이트 표면에 균일하게 제트 분포를 설계함으로써 전체 면적에 고르게 냉각 효과..

개요나노미터 이하 공정으로 진화하는 반도체 산업에서, 트랜지스터 크기의 축소만으로는 성능 향상이 더 이상 한계에 봉착했습니다. 이때 중요한 병목으로 떠오른 것이 바로 전력 공급 효율성입니다. 기존에는 전력을 칩 전면(Front Side)을 통해 공급했지만, 최근 업계는 **Back-Side Power Delivery Network(BSPDN)**로의 전환을 적극 추진하고 있습니다. 본 글에서는 BSPDN의 개념, 기술 구조, 도입 목적 및 향후 영향에 대해 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**BSPDN(Back-Side Power Delivery Network)**는 반도체 칩의 후면(back side)에서 직접 전력을 공급하는 방식을 의미합니다. 기존에는 신호와 전력을 모두 칩 전면에서 처리했지..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색과 생성형 AI를 결합하여 신뢰도 높은 응답을 생성하는 핵심 프레임워크입니다. 하지만 기존 RAG는 쿼리와 문서의 의미적 거리만을 기준으로 유사 문서를 검색하기 때문에, 질문과 관련된 문서가 누락되거나, 부정확한 문서가 검색되는 한계가 존재합니다. 이를 개선하기 위해 등장한 기술이 HyDE RAG입니다. HyDE는 질문에 대한 가상의 정답(Hypothetical Answer)을 생성하고 이를 임베딩하여 검색하는 방식으로, RAG의 정확성과 정밀도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의**HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**는 사용자의 질문을 먼저 LLM을 통해 **가상의 정답 문장(Hypothet..

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

개요대규모 언어 모델(LLM)의 상용화가 가속화되면서, 기업과 개발자들은 성능뿐만 아니라 운영 비용을 고려해야 하는 시대에 진입했습니다. 특히 GPT-4 같은 고성능 모델은 우수한 정확도를 제공하지만, 호출당 비용이 높아 스케일업에 한계가 있습니다. FrugalGPT는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 전략으로, LLM 엔진의 비용-정확도 균형을 동적으로 최적화하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 FrugalGPT의 개념, 기술 구조, 활용 전략, 그리고 실제 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의FrugalGPT는 여러 개의 LLM 엔진(GPT-3.5, GPT-4, Claude, LLaMA 등)을 조합하여 질문 유형에 따라 가장 저렴하면서도 충분한 정확도를 제공하는 모델을 선택해 사용하는 ..

개요Transformer 아키텍처는 현재 대규모 언어 모델의 핵심이지만, 긴 시퀀스 처리에서 비효율적이며 추론 속도와 메모리 요구량에 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Meta AI에서 제안한 **RetNet(Retention Network)**은 트랜스포머의 장점을 유지하면서도 RNN 기반의 효율성과 병렬처리 가능성을 결합한 차세대 언어 모델 구조입니다. 본 글에서는 RetNet의 개념, 구조, 기술적 차별점, 그리고 응용 가능성을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**RetNet(Retention Network)**은 입력 토큰에 대한 정보를 상태로 유지하면서, 동적 가중치를 부여해 다음 토큰을 예측하는 새로운 시퀀스 모델입니다. 트랜스포머의 Self-Attention을 대체하기 위..

개요대규모 언어 모델(Large Language Model)의 발전은 대부분 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반으로 이루어져 왔습니다. 하지만 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 RNN의 시간 순서 인식 능력을 동시에 갖춘 새로운 아키텍처인 RWKV가 최근 주목받고 있습니다. RWKV는 Receptance-Weighted Key-Value 구조를 활용하여 순차적 학습과 병렬 추론을 모두 가능하게 만드는 혁신적 하이브리드 언어 모델입니다.1. 개념 및 정의**RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)**는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 언어 모델 아키텍처입니다. 시퀀스를 순차적으로 처리하면서도 병렬화 가능한 계산 구조를 갖추고 있어, LLM의 훈련 및 추론 효율성을 동시에..

개요디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 더 많은 소프트웨어, 클라우드 서비스, 서드파티 API에 의존하게 되었고, 그만큼 **공급망 공격(Supply-chain attack)**에 대한 위험도 증가하고 있습니다. **DSP(Digital Supply-chain Protection)**는 이러한 복잡한 IT 환경에서 공급망의 가시성을 확보하고, 보안 위협에 대한 사전 대응 및 자동화를 통해 전체 공급망의 보안성을 확보하는 전략적 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의**Digital Supply-chain Protection(DSP)**는 소프트웨어, 하드웨어, API, 클라우드 리소스 등 디지털 자산이 외부 공급자와 연계될 때 발생할 수 있는 보안 위험을 식별하고, 이에 대해 모니터링, 감지, 대응 및 통제..

개요현대 암호 기술과 보안 시스템의 핵심 요소는 ‘난수’입니다. 그러나 대부분의 기존 난수 생성기는 소프트웨어 기반 의사 난수(Pseudo-Random Number Generator, PRNG)를 사용하기 때문에 예측 가능성, 반복 가능성 등의 한계를 가집니다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 **QRNG(Quantum Random Number Generator)**이며, 이를 클라우드 API 형태로 제공하는 서비스 모델이 **QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**입니다. 본 글에서는 QRNGaaS의 개념, 기술 구조, 보안적 이점 및 실제 활용 방안 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의**QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**는 양자역학의 불확정..

개요리눅스 시스템의 보안 강화를 위해 다양한 접근 제어 기술이 도입되어 왔지만, 기존의 보안 모델은 커널 권한에 기반한 복잡성과 제약이 존재했습니다. Landlock은 이러한 한계를 보완하기 위해 리눅스 커널 5.13부터 도입된 샌드박싱 프레임워크로, 일반 사용자 수준에서도 세분화된 접근 제어 정책을 정의할 수 있는 기능을 제공합니다. 본 글에서는 Landlock의 개념, 동작 방식, 기술 구성, 장점 및 실제 활용 방안에 대해 심층적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Landlock은 리눅스에서 사용자 공간(User-space) 애플리케이션이 자체 보안 정책을 커널에 안전하게 적용할 수 있도록 지원하는 샌드박싱 메커니즘입니다. AppArmor, SELinux와 달리, Landlock은 루트 권한 없이도 ..

개요보안 사고 대응은 정확성과 속도가 생명입니다. 하지만 수동적 대응 방식은 반복성과 확장성에 한계를 가지며, 다양한 위협 상황에 일관된 대응을 보장하기 어렵습니다. 이에 따라 보안 대응 절차를 코드로 정의하여 자동화 및 재사용이 가능하도록 하는 Playbook-as-Code(PaC) 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 PaC의 개념, 구성, 기술 스택, 장점, 적용 사례 등을 체계적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**Playbook-as-Code(PaC)**는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 환경에서 보안 대응 절차를 코드(YAML, Python 등)로 정의하여, 자동화된 실행과 반복 가능한 대응 프로세스를 구현하는 방법론입니다...

개요현대의 사이버 위협은 실시간으로 발생하며, 수작업에 의존한 대응은 속도와 정확성 측면에서 한계가 있습니다. 이에 대응하기 위해 Response-as-Code(RaC) 개념이 부상하고 있으며, 이는 보안 대응 프로세스를 코드화하여 자동화된 대응 체계를 구축하는 전략입니다. RaC는 DevSecOps의 핵심 요소로, 탐지 이후의 대응까지 전 과정을 자동화하고 일관성 있게 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의**Response-as-Code(RaC)**는 보안 이벤트 발생 시 수행할 대응 절차를 코드로 정의하여, SOAR 플랫폼 또는 자동화 프레임워크를 통해 실행되도록 하는 방식입니다. 이를 통해 대응 절차를 표준화하고, 테스트 가능하며, 반복적으로 적용할 수 있습니다.목적: 보안 사고 발생 시..

개요오늘날 사이버 보안 환경은 점점 더 정교해지고 있으며, 이에 따라 탐지 규칙도 빠르게 업데이트되고 유지되어야 합니다. Detection-as-Code(DaC)는 이러한 요구에 부응하기 위해 등장한 개념으로, 탐지 규칙을 코드로 정의하여 DevSecOps 파이프라인과 통합하고 자동화된 보안 탐지를 가능하게 합니다. 이 글에서는 Detection-as-Code의 개념, 주요 특징, 기술 구성, 장점 및 실제 활용 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**Detection-as-Code(DaC)**는 보안 탐지 규칙을 YAML, JSON 등 기계가 읽을 수 있는 포맷으로 코드화하여 Git 기반 형상관리 및 CI/CD 파이프라인을 통해 관리하는 방식입니다. 이는 DevOps 문화에서 파생된 'Eve..

개요보안 운영센터(SOC)는 기업 정보보안의 중추 역할을 하지만, 전통적인 SOC 운영은 많은 인력과 수작업 중심의 대응으로 인해 복잡성과 운영 비용이 높습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 패러다임으로 SOC-as-Code 개념이 등장하였으며, 이는 코드 기반으로 보안 운영을 자동화하고 DevSecOps 환경에 자연스럽게 통합함으로써, 효율성과 민첩성을 동시에 확보할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의SOC-as-Code란 기존의 보안 운영 프로세스를 코드화하여 인프라처럼 선언적 방식으로 관리하고 자동화하는 전략입니다. 이는 Infrastructure as Code(IaC)처럼, 정책, 탐지 규칙, 대응 플로우 등을 코드로 관리함으로써 보안 운영의 재현성, 확장성, 협업을 가능하게 합니다.목..

개요최근 오픈소스 공급망 공격이 급증하면서, 신뢰할 수 있는 패키지 보안 시스템의 필요성이 강조되고 있습니다. OpenSSF의 Package-Analysis 프로젝트는 공개 소프트웨어 저장소에 등록되는 패키지를 자동으로 분석하여 악성 행위를 탐지하고, 투명성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 해당 프로젝트의 개념, 특징, 구성 요소, 기술적 구조, 기대 효과 및 활용 사례를 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의OpenSSF Package-Analysis는 GitHub의 OpenSSF(Open Source Security Foundation)에서 주도하는 프로젝트로, npm, PyPI, RubyGems 등의 오픈소스 패키지 저장소에 업로드된 신규 패키지를 자동으로 분석하여 잠재적 보안 위협 ..

개요Debezium은 Apache Kafka 기반의 오픈소스 CDC(Change Data Capture) 플랫폼으로, 데이터베이스의 변경사항을 실시간으로 감지하고 이벤트로 스트리밍함으로써 Event-Driven ETL의 핵심 엔진으로 활용됩니다. 기존 배치 기반 ETL과 달리 데이터 변경 이벤트 발생 시 즉각적으로 데이터 흐름을 유도할 수 있어, 마이크로서비스, 데이터 웨어하우스, 실시간 분석에 이상적인 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DB 트랜잭션 로그를 감지하여 변경 이벤트를 Kafka 스트림으로 전달하는 CDC 플랫폼핵심 역할데이터 변경 추적 → 이벤트 발행 → 후속 시스템으로 스트리밍데이터 흐름 구조Source DB → Debezium Connector → Kafka → Co..

개요DVC(Data Version Control)는 Git과 통합되어 작동하는 오픈소스 데이터 버전 관리 툴로, 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트의 데이터, 모델, 파이프라인을 체계적으로 버전 관리할 수 있게 합니다. 코드뿐 아니라 대규모 데이터와 실험 결과까지 추적할 수 있어, ML reproducibility와 협업을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git과 유사한 방식으로 대용량 데이터 및 모델 파일을 버전 관리할 수 있는 CLI 기반 도구목적데이터 및 ML 파이프라인 재현성 확보 및 협업 지원연동 시스템Git, S3, GCS, Azure, SSH, HTTP 등 다양한 리모트 저장소DVC는 데이터가 Git에 직접 저장되지 않고, Git은 메타데이터만 추적하는 구조입니다.2...

개요lakeFS는 데이터레이크를 위한 오픈소스 버전 관리 시스템으로, Git과 유사한 브랜치 및 커밋 기능을 지원하여 대규모 데이터 작업의 신뢰성과 재현성을 보장합니다. 데이터 엔지니어와 사이언티스트는 코드처럼 데이터를 안전하게 관리하고, 실험과 배포 과정을 체계적으로 운영할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의객체 저장소(S3, GCS 등) 위에서 데이터 버전 관리를 제공하는 시스템목적데이터 변경을 추적 가능하게 하고, 안전한 실험 및 롤백 환경 제공주요 특징커밋, 브랜치, 머지, 리버트 등 Git과 유사한 기능 지원lakeFS는 데이터 신뢰성과 거버넌스를 동시에 확보할 수 있는 플랫폼으로 주목받고 있습니다.2. 특징특징설명기대 효과브랜치 기반 워크플로우데이터 환경을 코드처럼 관리실험/운영..

개요OTLP(OpenTelemetry Protocol)는 OpenTelemetry 프로젝트의 핵심 구성요소로, 분산 추적(Trace), 메트릭(Metrics), 로그(Logs) 데이터를 통합 형식으로 전송하는 표준화된 텔레메트리 프로토콜입니다. 데이터 수집기(Agent), Collector, 백엔드 간 상호운용성을 강화하며, 다양한 관측 시스템에서 통일된 데이터 흐름을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Telemetry 데이터를 수집기 → Collector → Backend로 전송하는 gRPC/HTTP 기반 프로토콜포함 데이터Traces, Metrics, Logs다양한 텔레메트리 소스를 통합 기반 기술Protocol Buffers (protobuf) 기반 직렬화 포맷OTLP는 JSON보다 더 ..

개요OpenTelemetry Collector는 분산 시스템의 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 통합 수집하고 전처리하여 다양한 관측(Observability) 백엔드로 전송하는 컴포넌트입니다. 표준화된 수집 파이프라인을 제공하며, 에이전트 및 게이트웨이 형태로 모두 배포 가능하여 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경을 아우르는 유연한 인프라 모니터링이 가능합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenTelemetry 데이터(Trace, Metrics, Logs)를 수집, 변환, 내보내는 플러그인 기반 컴포넌트배포 방식Agent(호스트별) 또는 Gateway(중앙 집중형) 모드역할데이터 수집 → 전처리 → 백엔드로 전달Collector는 벤더 중립적이며 다양한 포맷(OpenMetrics, Jaeg..

개요On-Device Federated Analytics는 데이터를 사용자 기기 내에서 분석하고, 서버에는 통계적 결과만 업로드하는 분산형 데이터 분석 방식입니다. 중앙집중형 서버로 원시 데이터를 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호가 뛰어나며, 데이터 규제 환경에서도 안전하게 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 단말기에서 로컬 분석을 수행하고, 통계 처리된 결과만 서버로 전송하는 분석 기법핵심 개념Raw data는 로컬에 보존, Aggregated data만 공유연관 기술Federated Learning, Differential Privacy, Edge AI이 기법은 Google, Apple 등 글로벌 기업들이 모바일 OS에 탑재하며 적극적으로 도입 중입니다.2..

개요OpenUSD(Universal Scene Description)는 Pixar가 개발하고, NVIDIA, Apple, Autodesk, Adobe, Unity 등 주요 3D 생태계 기업들이 공동 지원하는 개방형 프레임워크입니다. 복잡한 3D 장면(Scene)을 효율적으로 표현하고, 다양한 소프트웨어 간의 상호운용성을 제공하여 산업 전반의 3D 콘텐츠 생산성과 품질을 획기적으 항목 설명 정의복합 3D 장면 표현, 공유, 상호운용을 위한 그래픽 데이터 교환 및 표현 프레임워크주요 목적대규모 3D 자산의 표현 일관성 확보 및 협업 최적화주도 조직Pixar 개발, Alliance for OpenUSD(AOUSD) 주도 관리OpenUSD는 메타버스, 디지털 트윈, 영화 CG, 게임 등 다양한 3D 응용 분야..

개요NR RedCap(Reduced Capability NR)은 3GPP Release 17에서 정의된 5G 기술로, 기존 eMBB 단말 대비 단순화된 하드웨어 사양과 낮은 전력 소모를 기반으로 저가형 경량 단말에 최적화된 5G 솔루션입니다. 스마트워치, 산업용 센서, 의료기기, AR/VR 장치처럼 중간 수준의 데이터 속도만 필요한 기기군을 타겟으로 하며, 5G 기술의 대중화와 확산에 중요한 역할을 담당합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의5G NR(New Radio)의 경량화된 단말 사양 (Low-complexity UE Category)도입 목적저전력, 저비용, 소형 디바이스에서도 5G 접속 제공적용 규격3GPP Release 17 NR Light Category (Cat. A, Cat. B 등..

개요Two-Phase Immersion Liquid Cooling(2단계 침지 액체 냉각)은 고성능 컴퓨팅 장비(HPC, AI 서버 등)를 전기적으로 비활성화된 특수 냉각액에 직접 담그고, 냉각액이 열에 의해 증발하고 다시 응축되는 과정을 통해 열을 제거하는 고효율 열관리 기술입니다. 고열이 발생하는 칩을 직접 식히기 때문에 기존 공랭식 대비 탁월한 냉각 효과를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의냉각 액체가 기화(1차 단계) 후 응축(2차 단계)을 반복하며 서버를 냉각하는 방식핵심 원리칩의 열로 냉각액이 증발 → 열 전달 → 응축 후 다시 액상으로 복귀주요 용도데이터센터, AI/ML 가속기, 엣지 서버, 전력 집약적 반도체 장치액체는 일반적으로 3M Novec, Fluorinert 등의 절연..

개요HBM4(High Bandwidth Memory 4)는 차세대 고대역폭 메모리로, 초고속 연산 성능이 요구되는 AI, HPC, 그래픽 환경을 위해 설계되었습니다. 여기에 Logic-on-Memory Stacking 기술을 접목하면, 로직 다이(Processor, Controller)를 메모리 스택 위에 수직 적층함으로써 데이터 병목을 줄이고, 면적 효율성과 전력 효율을 동시에 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 HBM4JEDEC 기반의 4세대 고대역폭 메모리 표준Logic-on-Memory로직 회로를 메모리 위에 직접 적층하는 구조주요 목적대역폭 확대, 응답 지연 최소화, 패키지 집적도 향상이 조합은 AI/ML 추론과 훈련, 고속 시뮬레이션, 엣지 서버 등에서 핵심적인 구조로 떠오르..