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개요AI 기술이 일상과 산업 전반에 빠르게 확산됨에 따라, AI 시스템의 보안(Security) 및 프라이버시(Privacy) 리스크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 OWASP(Open Worldwide Application Security Project)는 2024년 'AI Security & Privacy Guide(AISP)'를 발표하였으며, 이는 AI 개발자, 보안 전문가, 정책 입안자들에게 체계적이고 실용적인 보안 및 프라이버시 관리 지침을 제공합니다. 본 글에서는 AISP의 핵심 구성과 적용 전략, 기대 효과를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의OWASP AISP는 인공지능 시스템의 개발, 학습, 배포, 운영 전 과정에서 발생할 수 있는 보안 및 개인정보 리스크를 관리하..

개요제품 개발 과정에서 다양한 부서와 이해관계자가 협업할 때, 기능 요구사항과 비즈니스 목표 간의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 목적을 달성하기 위해 사용되는 가장 대표적인 문서가 **PRD(Product Requirements Document, 제품 요구사항 문서)**입니다. PRD는 제품이 “무엇을 해야 하는지(What)”를 명확히 기술하는 전략적 도구로, 성공적인 제품 설계 및 개발의 기준점을 제공합니다.1. 개념 및 정의PRD는 제품 또는 기능 개발을 위한 구체적인 요구사항을 정리한 문서로, 사용자의 문제 정의부터 기능 목록, 성공 기준까지 명문화합니다. 이는 개발자, 디자이너, 기획자, QA, 마케팅 등 다양한 팀이 같은 방향을 바라보게 만드는 커뮤니케이션 허브 역할을 합니다.PRD..

개요클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스, 분산 시스템이 복잡해지면서 예기치 못한 장애와 비정상 상태에 대한 대응력이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 이에 따라 시스템의 복원력(Resilience)을 사전에 검증하기 위한 방법으로 **Chaos Testing(혼돈 테스트)**이 각광받고 있으며, 특히 최근에는 ‘Model-Based Chaos Testing(MBCT)’이라는 체계적이고 자동화된 혼돈 실험 방법론이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MBCT의 개념, 기술적 구조, 도입 효과 및 활용 방안을 다룹니다.1. 개념 및 정의Model-Based Chaos Testing(MBCT)은 시스템의 상태 전이 모델(State Transition Model) 또는 행위 모델(Behavior Model)을 기..

개요클라우드 환경에서의 워크로드 보호는 이제 단순한 옵션이 아니라 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 특히, 멀티 테넌시 환경이나 민감한 데이터 처리를 요구하는 서비스에서는 높은 수준의 격리와 보안이 요구됩니다. 이를 해결하기 위한 최신 기술 조합이 바로 Kata-TDX 기반 Confidential Pods입니다. 본 글에서는 Kata Containers와 Intel TDX 기술이 결합된 Confidential Pod의 구조, 작동 원리, 장점, 도입 전략 등을 종합적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의Kata-TDX Confidential Pods는 Kata Containers의 경량 가상화 기술과 **Intel TDX(Trust Domain Extensions)**의 하드웨어 기반 메모리 보호 기능을 결합..

개요디지털 트랜스포메이션의 가속화와 함께 인프라 환경은 더욱 복잡하고 동적으로 변화하고 있습니다. 이에 대응하기 위한 전략으로 'Environments-as-Code(EaC)'가 각광받고 있습니다. 이는 인프라뿐 아니라 애플리케이션 실행 환경 전체를 코드로 정의하고 자동화하는 접근 방식으로, DevOps, GitOps, Platform Engineering 등의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 본 글에서는 Environments-as-Code의 정의, 구성요소, 기술 스택, 도입 효과 및 고려사항 등을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Environments-as-Code(EaC)는 개발, 테스트, 운영에 필요한 인프라 환경을 코드화하여, 일관된 방식으로 자동 생성, 구성, 관리하는 접근 방식입니다..

개요Site Reliability Engineering(SRE)에서는 서비스의 안정성과 개발 속도 사이의 균형을 핵심 과제로 삼습니다. 이 균형을 정량적으로 측정하고 관리하기 위한 개념이 바로 ‘에러 버짓(Error Budget)’입니다. 최근에는 이 개념을 더욱 유연하게 운용하여 서비스 상태에 따라 동적으로 조정하는 모델인 **Adaptive Error-Budget Rebalancer(AEBR)**가 각광받고 있습니다. AEBR은 실시간 운영 데이터를 기반으로 에러 버짓 정책을 동적으로 최적화해, 안정성과 혁신의 균형을 실현합니다.1. 개념 및 정의Adaptive Error-Budget Rebalancer(AEBR)는 에러 버짓을 고정된 값으로 관리하는 기존 방식에서 벗어나, 서비스의 상태 변화와 외부..

개요기술 변화가 빠르게 진행되는 현대 소프트웨어 산업에서는 단순한 지식 전달 방식으로는 개발자의 역량을 효과적으로 성장시키기 어렵습니다. 이를 해결하기 위한 실천적 학습 모델로 'Coding Dojo Rotation(CDR)'이 주목받고 있습니다. CDR은 실전 코딩 훈련과 팀 기반 문제 해결을 중심으로 개발자 역량을 향상시키는 교육 방법론으로, 애자일 문화 및 DevOps 팀 환경에 최적화된 학습 방식입니다.1. 개념 및 정의Coding Dojo Rotation(CDR)은 소규모 개발 팀이 정해진 주기마다 역할과 문제를 교체하며 협업을 통해 코딩 능력과 문제 해결 역량을 키우는 교육 훈련 방법입니다. 전통적인 이론 위주의 교육이 아닌, 실제 개발 환경을 모사한 실전 중심의 반복 학습 체계를 기반으로 합..

개요디지털 기술이 전 산업에 깊이 통합됨에 따라 기업과 공공기관은 점점 더 투명성과 책임성에 대한 요구에 직면하고 있습니다. 이에 대응하기 위한 법적 프레임워크로 주목받는 것이 바로 ‘Digital Accountability Act(디지털 책임법)’입니다. 이 법은 데이터 처리, 기술 운영, 알고리즘 관리 전반에 걸쳐 조직이 어떻게 책임을 질 수 있는지를 규정합니다. 본 글에서는 Digital Accountability Act의 핵심 내용과 준비 전략을 실무 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Digital Accountability Act는 공공 및 민간 부문에서 디지털 시스템과 데이터 활용에 있어 책임성과 투명성을 법적으로 강화하기 위한 제도입니다. 특히 AI, 자동화, 빅데이터 기반의 의사결정이 ..

개요디지털 전환이 가속화되면서 고정적이고 경직된 거버넌스 구조로는 변화하는 기술 환경과 조직의 요구를 충족하기 어렵습니다. 이에 따라 'Adaptive Governance Loop(AGL)'는 변화에 민첩하게 대응하고 지속 가능한 거버넌스를 실현하기 위한 새로운 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 AGL의 개념, 특징, 구성요소, 기술 요소, 장점, 활용 사례 등을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Adaptive Governance Loop(AGL)는 지속적인 피드백과 반복적 조정을 통해 조직의 디지털 전략과 정책을 유연하게 관리하는 거버넌스 모델입니다. 전통적인 탑다운 방식의 일방향 거버넌스에서 벗어나, 다양한 이해관계자와의 상호작용을 기반으로 데이터를 활용하여 전략을 반복적으로 개선..

개요Software Carbon Intensity Scorecard(SCI-S)는 소프트웨어가 소비하는 에너지와 탄소 배출량을 수치화하고, 이를 다양한 요소별로 시각화하여 평가하는 지속가능성 지표입니다. SCI-S는 개발자, 운영자, 의사결정자가 탄소 성능을 명확히 인식하고 개선할 수 있도록 지원하며, Green Software Foundation의 SCI 모델을 기반으로 확장된 메트릭 체계를 갖추고 있습니다. ESG, GreenOps, 탄소 중립 전략에 연계되는 핵심 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의소프트웨어의 에너지 소비와 탄소 배출을 수치화하고 항목별 점수화한 스코어카드SCI 모델 기반 확장목적개발/운영 시 탄소 배출 관리를 가능하게 하는 정량 지표 제공지속 가능한 IT..

개요Quantized Mixture of Experts(Q-MoE)는 대규모 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 양자화(quantization) 기술과 결합하여, 추론 속도 및 메모리 효율을 극대화하면서도 고성능을 유지하는 차세대 AI 모델 최적화 기법입니다. Q-MoE는 특히 파라미터가 수십~수백억 개에 달하는 초대형 LLM 및 분산 추론 환경에서 효율성과 정확도를 동시에 확보하기 위한 해법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의MoE 구조의 각 전문가(expert)를 양자화하여 경량화하는 추론 최적화 기법MoE + Post/Training-aware Quantization목적연산량 감소, 메모리 사용 절감, 속도 향상Edge 및 Cloud Inference 모두 적용..

개요Decentralized Identifier Resolution Service(DID-RS)는 분산 신원 식별자(DID)를 블록체인 또는 분산 원장 상에서 해석하여, 해당 주체의 메타데이터(공개키, 서비스 엔드포인트 등)를 조회할 수 있도록 지원하는 핵심 인프라입니다. DID-RS는 Web3, SSI(Self-Sovereign Identity), DIDComm과 같은 탈중앙 디지털 신원 프레임워크에서 신뢰 가능한 ID를 확인하고 상호작용을 가능하게 하는 필수 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의분산 신원 식별자(DID)를 해석하여 DID 문서를 제공하는 서비스W3C DID 표준 기반목적DID → DID Document 해석상호 운용 가능한 신원 참조 시스템 구축필요성DID 사용..

개요Continuous Threat Exposure Management Loop(CTEM-Loop)는 조직의 보안 노출 상태를 지속적으로 평가하고, 취약점과 공격 경로를 자동 식별·분석하며, 위협 대응을 반복 가능한 사이클로 구현하는 보안 운영 프레임워크입니다. 이는 단발성 평가 중심의 전통적 취약점 관리(Vulnerability Management)를 넘어, 공격자 관점의 지속적 노출 분석과 대응 자동화라는 최신 보안 패러다임을 반영합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의지속적 보안 노출 분석과 대응을 위한 자동화된 보안 운영 루프위협 기반 취약점 관리의 진화형목적실시간 자산 노출 상태 파악과 위협 시뮬레이션 반복공격자 관점 보안 우선 적용필요성단편적인 취약점 평가로는 고도화된 공격 대응 한..

개요AI-Powered Fuzz Diff(AIFD)는 AI 기술을 활용하여 퍼즈 테스트(fuzz testing) 결과 간의 차이를 정밀하게 비교(diff)하고, 보안 취약점 및 비정상 동작을 자동으로 분류·해석하는 차세대 동적 분석 기법입니다. 전통적인 퍼징은 랜덤 입력을 통해 충돌을 유도하지만, AIFD는 충돌 이후의 동작 패턴, 로그, 실행 흐름 차이를 AI가 인지하고 의미 기반의 변화 분석을 수행합니다. 이 글에서는 AIFD의 개념, 구성, 기술 요소, 적용 사례를 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 기반 퍼징 결과 분석 및 동작 차이 비교 자동화 기술로그, 트레이스, 결과의 의미적 diff 분석목적취약점 원인 및 영향 분석 자동화수동 디버깅 부담 완화필요성퍼징은 ..

개요Table Format Inter-operability Layer(TFIL)는 Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 등 다양한 레이크하우스 테이블 포맷 간의 상호 운용성을 제공하기 위한 중간 계층입니다. 데이터 플랫폼이 이기종 포맷을 다룰 때 발생하는 포맷 종속성 문제를 해결하고, 다양한 분석 및 처리 엔진과의 통합성을 확보하는 데 목적이 있습니다. TFIL은 메타데이터 해석, 포맷 전환, 스키마 통합 등의 기능을 중심으로 설계됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 테이블 포맷 간 상호호환을 가능케 하는 인터페이스 계층포맷 간 추상화 처리목적Iceberg, Delta, Hudi 등 간의 쿼리/읽기 호환성 확보분석/ML 엔진 통합에 유리필요성테이블 포..

개요Data Sharing Contract Language(DSCL)는 다양한 조직 간 또는 시스템 간의 데이터 공유 시, 정책, 권한, 조건 등을 명시적으로 선언하고 자동으로 검증 가능한 계약을 정의하기 위한 특수 목적 언어입니다. DSCL은 데이터의 사용 범위, 목적 제한, 삭제 주기, 접근 권한 등 데이터 거버넌스의 핵심 요소를 기계가 이해 가능한 형식으로 기술하며, 특히 분산 데이터 환경과 개인정보 보호 규제 대응에 유용합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 공유 조건을 명세하고 검증 가능한 형태로 선언하는 계약 언어정책 + 규칙 + 권한 명세 포함목적데이터 공유 시 법적/정책적 요구사항 자동 반영수동 검토에서 자동 검증으로 전환필요성다양한 파트너 간 데이터 이동 시 법적 위험 ..

개요NVMe Zoned Namespace over Fabrics(ZNS-oF)는 NVMe ZNS(구역화 네임스페이스) 기능과 NVMe over Fabrics(NVMe-oF) 기술을 결합하여, 고성능 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 쓰기/읽기 및 스토리지 자원 활용을 가능케 하는 차세대 스토리지 인터페이스입니다. ZNS-oF는 클라우드, AI 트레이닝, 빅데이터 분석 등에서 발생하는 비순차적 대용량 데이터 입출력을 최적화하며, SSD 수명 및 성능을 극대화할 수 있습니다. 항목 설명 비고 정의ZNS 기반 SSD를 NVMe over Fabrics 위에서 제어 가능한 스토리지 기술ZNS + NVMe-oF 융합목적쓰기 증폭 감소, 성능 일관성 확보, 원격 액세스 성능 향상기존 블록 방식 한계 극복필요성기..

개요QUIC-Datacenter Transport(QDT)는 기존 TCP 또는 UDP 기반의 데이터센터 통신 한계를 극복하기 위해 설계된 고성능 전송 프로토콜입니다. Google이 개발한 QUIC 프로토콜의 핵심 기능(멀티플렉싱, 암호화, 0-RTT 등)을 유지하면서도, 데이터센터 환경에 최적화된 대역폭 제어, 지연 최소화, 혼잡 회피 메커니즘을 탑재하여 서버 간 통신 성능을 극대화합니다. 본 글에서는 QDT의 기술적 구조, 성능 특성, 활용 분야 및 향후 전망을 집중적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터센터 내 고성능 통신을 위해 최적화된 QUIC 기반 전송 프로토콜DC-TCP, MPTCP 대비 차세대 프로토콜목적짧은 지연 시간과 높은 대역폭 활용율 확보서버 간 대량 데이터 ..

개요u-Container Runtime Interface(u-CRI)는 마이크로 VM, 서버리스, 엣지 컴퓨팅 등 경량화된 환경에서 컨테이너를 효율적으로 실행하기 위한 초소형 런타임 인터페이스입니다. 이는 기존의 Kubernetes Container Runtime Interface(CRI)를 확장 또는 대체하여, 리소스 제약 환경에서도 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있도록 설계되었습니다. 본 글에서는 u-CRI의 정의, 구성 방식, 기술적 차별성, 도입 사례 등을 자세히 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의초경량 환경에 최적화된 컨테이너 런타임 인터페이스MicroK8s, K3s 등과 연계됨목적리소스 절약과 빠른 컨테이너 부팅 제공엣지 및 서버리스 플랫폼용필요성기존 CRI-O, con..

개요Policy Super-Linter(PSL)는 코드, 구성 파일, 인프라 정의 등 다양한 기술 자산에서 정책 위반 여부를 자동으로 검사하고, 조직의 규정 준수를 사전에 보장하기 위한 통합 린트 도구입니다. 이는 DevSecOps와 플랫폼 엔지니어링의 핵심 구성 요소로 부상하고 있으며, 코드 품질뿐만 아니라 보안, 거버넌스, 운영 정책까지 포괄하는 멀티레이어 검증 체계를 제공합니다. 본 글에서는 PSL의 개념, 아키텍처, 기능, 기술 요소 및 실전 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 파일 및 코드에서 조직의 정책 준수 여부를 자동으로 검사하는 통합 린터GitHub Super-Linter와는 목적 상이목적DevOps 파이프라인 내 정책 준수 자동화사전 위반 탐..

개요Release Health Score(RHS)는 소프트웨어의 릴리스 안정성과 품질 수준을 정량화하여 점수로 표현한 지표입니다. RHS는 CI/CD 파이프라인 내에서 자동 측정이 가능하며, 주요 품질 요소(테스트 통과율, 배포 실패율, 사용자 영향도, 성능 저하 여부 등)를 조합해 단일 스코어로 제공함으로써 릴리스의 건강 상태를 직관적으로 파악할 수 있게 합니다. 본 글에서는 RHS의 개념, 측정 항목, 기술 스택, 도입 효과 및 사례를 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의릴리스의 품질, 안정성, 사용자 영향을 수치화한 종합 스코어0~100 스케일 또는 등급화 가능목적릴리스 품질 모니터링 및 개선 방향 도출제품 운영 안정성 확보필요성버그, 오류, 성능 저하 등 릴리스 리스크를 ..

개요Platform API Layer(PAL)는 내부 시스템 및 외부 서비스 간 통합을 원활히 하기 위해 도입되는 표준화된 API 추상 계층입니다. 이는 복잡한 플랫폼 아키텍처에서 각 구성 요소 간 결합도를 낮추고, 기능 단위의 재사용성과 보안성, 관측 가능성(observability)을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. PAL은 현대 소프트웨어 플랫폼에서 공통 인터페이스를 구성하는 전략적 계층으로, 플랫폼 팀이 관리하는 기술 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의플랫폼 내 기능 서비스들을 외부 및 내부 시스템과 연결하기 위한 API 추상화 계층API Gateway와는 구분됨목적통합성 강화, 기능 단위 재사용, 보안 및 가시성 확보플랫폼 팀 운영 효율 향상필요성시스템 간 API 일..

개요Team Cognitive Load Index(TCLI)는 개발팀, 운영팀, 프로젝트 조직 등 협업 중심 조직의 인지적 부담 수준을 정량화하여 팀 효율성을 분석하고 개선 전략을 수립하기 위한 지표입니다. 인지 부하는 작업 성능과 팀 만족도, 이직률에 직접적인 영향을 미치는 요소로, TCLI는 이를 계량적으로 측정함으로써 조직 운영의 새로운 방향을 제시합니다. 본 글에서는 TCLI의 개념, 측정 방법, 구성 요소, 활용 사례 및 적용 시 고려사항 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의팀 단위의 인지 부하 수준을 측정하는 지표팀 구성원 평균화 지표로 사용목적팀 내 복잡도, 인터럽트, 도구 다양성 등을 통합 진단협업 부담 완화 목적필요성복잡한 시스템 구조, 잦은 컨텍스트 전환 등..

개요Digital Capability Framework Lite(DCF-Lite)는 디지털 전환을 추진하는 중소기업 및 조직이 스스로의 디지털 역량 수준을 손쉽게 진단하고 개선 방향을 도출할 수 있도록 돕는 경량 프레임워크입니다. 기존 DCF 모델이 대기업 및 공공기관 대상의 정교한 체계라면, DCF-Lite는 실행 중심의 간결성과 실용성을 강화하여 빠르고 유연한 진단을 가능하게 합니다. 이 글에서는 DCF-Lite의 구조, 구성 요소, 평가 항목, 실제 활용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의중소 조직을 위한 실행 중심의 디지털 역량 프레임워크DCF 모델의 축소형 버전목적디지털 역량 진단과 개선 방향 수립빠른 실행 중심필요성대기업 중심 프레임워크의 적..

개요Cold-Start Carbon Metric(CS-CM)은 서버, 애플리케이션, AI 모델 등 디지털 자원이 초기 실행 단계에서 발생시키는 탄소 배출량을 정량화하는 지표입니다. 특히 클라우드 환경이나 컨테이너 오케스트레이션, 서버리스 컴퓨팅 등에서 빈번하게 발생하는 cold-start 현상은 에너지 소모를 유발하고, 이로 인한 탄소 배출량은 지속가능성 관점에서 무시할 수 없는 수준입니다. 본 글에서는 CS-CM의 정의, 특징, 구성, 측정 방식, 활용 사례 등을 전문가 수준에서 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의디지털 시스템이 최초 기동 시 발생하는 탄소 배출량을 계량화한 지표탄소 집약도 기반 산정목적cold-start 관련 에너지 소비 파악 및 저감 전략 수립클라우드 탄..

개요Semantic-RAG Chunking(SRAG-C)은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능을 극대화하기 위해 문서를 의미 단위로 나누는 청킹(chunking) 기법입니다. 기존의 고정 길이 기반 청킹 방식은 문맥의 단절이나 정보 누락을 야기할 수 있지만, SRAG-C는 의미적 일관성을 기반으로 문서를 나누어 검색 효율성과 정답 생성 품질을 향상시킵니다. 이 글에서는 SRAG-C의 정의, 구조, 기술적 구현, 활용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 구체적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의의미 기반 문단/문장 단위로 문서를 분할하는 청킹 기법문장 내 의미 연속성 고려목적RAG 시스템 내 검색 정밀도 및 응답 품질 향상의미 누락 최소화필요성고정 길이 ..

개요Fabric-Attached Memory Pooling(FAM-Pool)은 고속 네트워크 패브릭을 기반으로 여러 컴퓨팅 노드에서 공유 가능한 메모리 풀을 구성하는 차세대 메모리 아키텍처입니다. 이는 메모리 확장성과 효율성을 동시에 향상시키며, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터센터 등에서 메모리 병목 현상을 해소할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 FAM-Pool의 개념, 구조, 기술 스택, 활용 사례 등을 전문가 수준으로 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의고속 패브릭을 통해 여러 노드가 접근 가능한 공유 메모리 풀컴포저블 인프라 기반목적메모리 리소스의 유연한 확장과 효율적 사용메모리 자원의 통합 관리필요성CPU에 직접 연결된 메모리의 고정 구..

개요Lakehouse Federation Query Engine(LFQE)는 다양한 데이터 소스를 단일 인터페이스를 통해 통합적으로 질의할 수 있도록 지원하는 차세대 분석 엔진입니다. 특히 레이크하우스 아키텍처 위에서 작동하며, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 장점을 결합한 구조를 갖추고 있어 기업의 데이터 분석 효율을 극대화합니다. 본 글에서는 LFQE의 개념, 구조, 기술 요소 및 활용 사례를 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의이기종 데이터 소스를 통합 질의하는 분산형 질의 엔진다양한 커넥터 지원목적레이크하우스 환경에서 실시간 분석 및 연합 쿼리 수행성능과 유연성 확보필요성여러 데이터 저장소를 하나의 논리적 단위로 조회 가능데이터 사일로 해소LFQE는 Delta La..

개요6G Reconfigurable Intelligent Surface(6G-RIS)는 차세대 6G 무선 네트워크에서 전파의 방향, 위상, 진폭을 능동적으로 조절할 수 있는 인공지능 기반 표면 기술입니다. 기존의 수동적 채널 환경을 능동적 제어 환경으로 진화시키며, 초고속, 초저지연, 초연결 특성을 실현하기 위한 핵심 인프라로 주목받고 있습니다. RIS는 벽, 건물, 차량 표면 등에 부착되어 스마트한 전파 반사를 통해 네트워크 성능을 획기적으로 향상시킵니다.1. 개념 및 정의6G-RIS는 수많은 메타 원소(meta-atoms)로 구성된 표면으로, 신호 송수신기 사이의 전파 경로를 능동적으로 조정할 수 있는 재구성 가능한 지능형 반사면입니다.목적: 전파 환경을 최적화하여 에너지 효율 및 커버리지를 향상필요..

개요Adaptive MFA(AMFA)는 사용자 행동, 위치, 기기, 접속 시간 등 다양한 컨텍스트(Context)를 기반으로 인증 강도를 자동으로 조절하는 지능형 다중 인증(MFA) 프레임워크입니다. 기존의 정적 MFA 방식과 달리, 상황별 위험도에 따라 인증 방식을 강화하거나 간소화하여 보안성과 사용자 경험을 동시에 향상시킵니다.1. 개념 및 정의AMFA는 리스크 기반 접근제어(Risk-Based Access Control)와 다중 인증(MFA)을 결합하여, 실시간 위험 분석을 통해 동적으로 MFA 정책을 적용하는 기술입니다.목적: 인증 단계에서 동적인 보안 강도 조절로 사용자 경험과 보안 수준의 균형 확보필요성: 피싱, 세션 탈취, 크리덴셜 스터핑 등의 공격에 대한 실시간 대응적용 대상: 금융, Sa..