ITPE * JackerLab

개요Classless 라우팅 프로토콜은 IP 주소 클래스에 구애받지 않고, 서브넷 마스크(CIDR 표기법)를 명시적으로 포함하여 라우팅 정보를 전달하는 프로토콜이다. 이 방식은 주소 자원의 효율적 사용, 유연한 네트워크 설계, 대규모 인터넷 라우팅에 최적화되어 있으며, 현재 대부분의 현대 네트워크에서 표준으로 사용된다.1. 개념 및 정의Classless 라우팅은 Classful 방식의 한계를 극복하기 위해 등장한 방식으로, IP 주소와 함께 서브넷 마스크를 명시적으로 포함해 라우팅 경로를 결정한다. CIDR(Classless Inter-Domain Routing)이라는 기술을 기반으로 하며, 라우터가 주소 블록의 크기를 자유롭게 조정할 수 있어 유연성과 확장성이 뛰어나다.주요 목적은 주소 낭비를 줄이고,..

개요Classful 라우팅 프로토콜은 IP 주소의 클래스(A, B, C 등)에 따라 네트워크를 식별하고 라우팅 정보를 전달하던 초기의 라우팅 방식이다. 이 방식은 서브넷 마스크 정보를 별도로 전달하지 않아도 되는 단순함이 장점이었지만, 유연성이 부족하고 주소 자원의 낭비가 심해 이후 Classless 방식으로 대체되었다. 본 글에서는 Classful 라우팅 프로토콜의 개념, 구성 요소, 한계점과 실제 적용 사례 등을 자세히 살펴본다.1. 개념 및 정의Classful 라우팅은 1980~1990년대 초까지 사용되던 라우팅 방식으로, IP 주소를 A, B, C 클래스 단위로 분류하여 경로를 결정한다. 이 방식에서는 네트워크 주소의 클래스에 따라 자동으로 서브넷 마스크가 지정되므로, 라우팅 업데이트 시 마스크 ..

개요SSE(Server-Sent Events)는 서버가 클라이언트(웹 브라우저 등)로 지속적으로 데이터를 푸시할 수 있게 해주는 HTML5 기반의 단방향 통신 기술입니다. 클라이언트가 초기 요청을 보내고 나면 서버가 실시간 이벤트 스트림을 유지하며 자동으로 데이터를 전송할 수 있어, 주식 시세, 알림, 채팅, IoT 모니터링 등 다양한 실시간 웹 애플리케이션에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의클라이언트가 서버에 한 번 연결한 뒤, 서버가 지속적으로 데이터를 푸시하는 HTTP 기반의 단방향 스트리밍 방식프로토콜HTTP/1.1 기반 (웹소켓과 달리 업그레이드 불필요)MIME 타입text/event-stream (Content-Type 헤더)2. SSE의 작동 방식단계설명1. 클라이언트 연결Ja..

개요소버린 클라우드(Sovereign Cloud)는 데이터의 저장, 처리, 접근 제어가 특정 국가나 지역의 법률, 규제, 주권 아래에서 보장되는 클라우드 컴퓨팅 환경을 의미합니다. 글로벌 클라우드의 편의성과 성능을 유지하면서도, 데이터 주권(Data Sovereignty), 보안, 프라이버시 요구를 충족시키기 위한 전략적 아키텍처로, 유럽(EU), 한국, 중동 등에서 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의특정 국가 또는 지역의 법률과 정책 하에서 데이터 보관·처리·접근이 이루어지는 독립적이고 통제 가능한 클라우드 환경목적데이터 주권 확보, 국가안보 보장, 규제 준수, 디지털 자립성 확보관련 용어데이터 로컬리제이션(Data Localization), 디지털 주권(Digital Sov..

개요책임공유모델(Shared Responsibility Model, SRM)은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 클라우드 제공자(Cloud Provider)와 클라우드 사용자(고객) 간의 보안 및 규정 준수 책임이 어떻게 나뉘는지를 정의한 개념입니다. 이 모델은 ‘모든 보안 책임은 클라우드 제공자가 진다’는 오해를 바로잡고, 클라우드 보안 사고를 예방하기 위한 핵심 전략으로 활용됩니다. AWS, Azure, GCP 등 모든 주요 CSP는 SRM을 공식적으로 적용하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의클라우드 환경에서 보안과 운영 책임을 클라우드 제공자와 사용자 간에 명확히 분리한 보안 책임 모델목적역할·책임의 불분명으로 인한 보안 사고 방지, 규정 준수 명확화적용 대상IaaS, PaaS, SaaS 전 ..

개요앙상블 기법(Ensemble Learning)은 하나의 모델이 아닌 여러 개의 머신러닝 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 학습 방법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 예측 결과의 분산을 줄여 더 안정적이고 정확한 성능을 확보할 수 있습니다. 특히 Kaggle 대회 우승자들이 가장 즐겨 사용하는 실전형 전략이며, 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 ML 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 개의 개별 모델(weak/strong learner)을 결합해 하나의 예측 결과를 생성하는 기법목적단일 모델보다 높은 정확도, 일반화 성능 확보기본 가정여러 약한 모델의 조합은 강한 모델보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있음2. 앙상블 기법 유형유형설명대표 기법Baggi..

개요MnasNet(엠나스넷)은 Google Brain이 발표한 Neural Architecture Search(NAS) 기반의 경량 CNN 모델로, 모바일 환경에서 정확도와 지연시간(latency)을 동시에 최적화하기 위해 설계된 딥러닝 구조입니다. NASNet, MobileNetV2 등의 단점을 보완하며, 실제 디바이스 측정 지연시간을 학습 목표에 직접 반영한 점에서 차별화됩니다. Edge AI·온디바이스 AI의 실용화를 위한 핵심 구조 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 추론이 필요한 모바일 디바이스 환경에 맞춰 자동 설계된 NAS 기반 CNN 모델개발 주체Google Brain (2018, CVPR 논문 발표)핵심 특징다목표 최적화(Objective Trade-off: Accu..

개요NetAdapt(넷어댑트)는 주어진 하드웨어 성능 제약(예: 연산량, 지연시간, 메모리 크기)에 맞춰 자동으로 최적의 딥러닝 모델 구조를 찾아주는 경량화 알고리즘입니다. 기존의 고정된 네트워크 구조를 사용하는 것이 아니라, 성능 손실을 최소화하면서 하드웨어 자원에 최적화된 경량 모델을 자동 탐색하여, 실제 환경에서 추론 효율을 극대화하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실제 하드웨어 측정 기반으로 딥러닝 모델을 자동 경량화하여 추론 효율을 최적화하는 알고리즘개발 배경수동 튜닝의 한계, 연산량 기반 최적화의 실제 성능 불일치 문제를 해결하기 위해 등장적용 분야스마트폰, IoT, 드론, 자율주행, 로봇 등의 엣지 환경 AI 모델 최적화2. 작동 방식단계설명1. 성능 측정원본 모델을 다..

개요ShuffleNet은 경량 딥러닝 모델로, 모바일·IoT 환경에서도 높은 정확도를 유지하면서도 매우 낮은 연산량과 파라미터 수를 갖춘 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. 2017년 중국 메그비(Megvii, Face++) 연구진이 발표했으며, Group Convolution과 Channel Shuffle이라는 두 가지 혁신적 기법을 도입해 MobileNet 대비 더 높은 연산 효율을 달성한 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 모델에서 발생하는 채널 간 정보 흐름의 한계를 해결하기 위해 ‘채널 셔플링(Channel Shuffle)’을 적용한 CNN 구조목적경량화된 모델에서 정보 병목을 최소화하면서도 정확도 향상대표 구조ShuffleNet V1, ShuffleNet V2 (2018)..

개요MobileNet은 모바일, IoT, 임베디드 디바이스처럼 연산 및 메모리 자원이 제한된 환경에서 실시간 딥러닝 추론이 가능하도록 설계된 경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. Google이 2017년 발표한 MobileNet은 경량성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)이라는 혁신적인 구조를 도입했으며, 이후 다양한 변형(MobileNetV2, V3 등)을 통해 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 CNN 모델로, 연산량과 파라미터 수를 줄이기 위한 Depthwise Separable Convolution 기반 구조목적모바일·에지 디바이스에서 효율적이고 빠른 추론이 가능하도록 최적화..

개요DenseNet(Dense Convolutional Network)은 레이어 간의 연결 방식을 혁신적으로 바꿔, 각 레이어가 이전 모든 레이어의 출력을 입력으로 사용하는 ‘전결합(Dense Connectivity)’ 구조를 가진 합성곱 신경망(CNN)입니다. 2017년 Huang et al.이 발표한 DenseNet은 파라미터 수를 줄이면서도 뛰어난 성능과 학습 효율을 보여주며, ResNet 이후의 대표적 CNN 진화 구조로 평가받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의각 레이어가 앞선 모든 레이어의 특징 맵을 입력으로 받아 연산하는 CNN 아키텍처구조 특징Dense Block, Transition Layer, Growth Rate 등의 개념 도입목표정보 손실 최소화, 특징 재사용 극대화, ..

개요SqueezeNet은 딥러닝 모델의 크기(파라미터 수)를 극도로 줄이면서도 AlexNet 수준의 정확도를 유지하는 것을 목표로 개발된 초경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. 2016년 Forrest N. Iandola 등 UC Berkeley 팀이 제안했으며, 경량 딥러닝 분야에서 대표적인 연구 결과로 인정받고 있습니다. 특히 모바일, 임베디드, IoT 장비와 같이 메모리·계산 자원이 제한된 환경에서 강력한 이미지 인식 성능을 제공하는 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의파라미터 수를 50배 이상 줄이면서도 AlexNet 수준의 정확도를 유지하는 초경량 CNN 모델모델 크기약 4.8MB (AlexNet: 약 240MB)주요 특징파라미터 절감, 연산 효율화, 경량화에 최적화된 아키텍..

개요ResNet(Residual Network, 레즈넷)은 딥러닝 모델의 층을 깊게 쌓을수록 발생하는 학습 저하 문제(Vanishing Gradient, Degradation Problem)를 해결하기 위해 제안된 잔차 학습 기반 신경망 구조입니다. Microsoft의 He et al.이 2015년 발표한 ResNet은 ILSVRC 이미지 분류 대회에서 우승하며 CNN 구조의 새로운 전환점을 마련했으며, 현재도 다양한 비전 모델 및 변형 모델의 기반이 되는 핵심 구조입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의입력 정보를 '직접 전달(skip connection)'해 잔차 학습을 수행하는 CNN 기반 딥러닝 모델목적딥러닝의 깊이 증가로 발생하는 학습 저하, 기울기 소실 문제를 해결주요 구조Residual ..

개요경량 딥러닝 기술(Lightweight Deep Learning)은 인공지능(AI) 모델의 크기, 계산량, 전력 소비를 최소화하여 모바일, IoT, 임베디드, 에지 디바이스 등 성능 제약이 있는 환경에서도 딥러닝을 실행할 수 있도록 최적화하는 기술입니다. AI의 클라우드 중심 구조에서 벗어나 디바이스 자체에서의 추론이 가능해짐으로써 지연 최소화, 네트워크 의존도 감소, 개인정보 보호 등 다양한 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기존의 대형 AI 모델을 크기, 속도, 연산 효율 면에서 최적화하여 저사양 환경에서도 동작하도록 경량화한 기술적용 환경모바일 앱, IoT 기기, CCTV, 드론, 웨어러블, 자동차 등목적AI의 온디바이스(On-Device) 실행을 가능하게 하여 실시간 처리와..

개요사이버전(Cyber Warfare)은 국가 또는 비국가 행위자가 디지털 수단을 이용해 타국의 정보시스템, 통신망, 중요 인프라를 공격하거나 마비시키는 전략적 행위를 의미합니다. 이는 기존의 물리적 전쟁과는 달리, 보이지 않는 인터넷 공간에서 이루어지며, 정보 유출·교란·파괴뿐만 아니라 심리전, 경제전, 정찰 활동까지 포함하는 현대전의 핵심 전력 요소로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사이버 공간을 전장화하여 정보 시스템, 기반시설, 통신망을 공격·방어하는 전략적 행위유형정보전, 사이버 정찰, 사이버 심리전, 인프라 마비, 전산 시스템 파괴 등특징은밀성, 비대칭성, 비정규전적 특성, 법적 경계 모호성2. 사이버전 유형유형설명사례사이버 정찰(Cyber Espionage)정보 수집 및..

개요암호문 공격(Ciphertext Attack)은 공격자가 암호화된 데이터를 기반으로 원문(평문)을 유추하거나 키를 추정하려는 공격 기법입니다. 암호화는 데이터 보호의 핵심 기술이지만, 그 자체도 다양한 공격 시나리오에 노출될 수 있으며, 특히 공개키 기반 시스템이나 대칭키 암호화 방식에 따라 공격 방식이 달라집니다. 암호 알고리즘을 무력화하는 것이 아니라, 그 구현 또는 운용상의 허점을 노리는 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의공격자가 암호화된 데이터(암호문)만을 활용해 원문 또는 암호키를 추정하려는 공격 방식분류 기준암호문만 사용, 일부 평문 접근, 암호 생성기 접근 가능 여부에 따라 분류공격 대상암호화 알고리즘의 수학적 구조, 암호 운용 모드, 패딩 처리, 키 관리 등2. 주요 ..

개요공급망 공격(Supply Chain Attack)은 해커가 기업이나 조직의 직접적인 보안망이 아닌, 그 조직과 연결된 협력사, IT 솔루션, 개발 라이브러리, 서비스 공급자 등을 통해 침투하는 사이버 공격 방식입니다. 한 번의 침투로 다수의 하위 시스템을 감염시킬 수 있어, 그 피해 범위와 위협 강도가 매우 크며, 최근 SolarWinds, Kaseya, MOVEit 등 다양한 글로벌 사건으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의공급망 내의 신뢰된 외부 파트너나 소프트웨어를 악용하여 본래의 타깃 조직에 침투하는 공격 방식대상소프트웨어 라이브러리, 개발자 도구, 제3자 API, 하드웨어 제조사, 물류업체 등목적감지 회피, 대규모 감염, 신뢰 체계 악용2. 주요 공격 방식방식설명사례소프..

개요빅데이터 큐레이션(Big Data Curation)은 방대한 양의 비정형·정형 데이터를 수집한 이후, 그 중 의미 있고 유의미한 정보를 식별, 분류, 구조화, 맥락화하여 비즈니스 가치로 연결하는 고급 데이터 관리 전략입니다. 이는 데이터 분석의 선행 단계로, 데이터 정제(Data Wrangling)·분류·메타데이터 생성·지식 모델링까지 포함하는 전방위 활동이며, AI와 자동화 기술을 통해 빠르게 고도화되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 출처의 방대한 데이터를 정리, 필터링, 의미 기반 구조화하여 분석 가능한 상태로 전환하는 프로세스목적데이터 품질 확보, 분석 정확도 향상, 정보 가치 증대키워드데이터 정제, 시맨틱 태깅, 메타데이터, 지식그래프, AI 큐레이션2. 주요 프로세스단계..

개요디지털 큐레이션(Digital Curation)은 방대한 디지털 콘텐츠와 데이터 중에서 가치 있는 정보를 선별, 조직, 관리, 전달함으로써 사용자에게 의미 있는 경험과 효율적인 의사결정을 지원하는 전략입니다. 단순한 정보 수집을 넘어, 콘텐츠에 맥락을 부여하고 지속적으로 관리하는 과정을 포함하며, AI 기반 추천 시스템, 콘텐츠 퍼스널라이제이션, 정보 아키텍처 설계 등 다양한 영역과 연결되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의디지털 콘텐츠를 체계적으로 선별·분류·가공·배포하여 정보의 질과 활용도를 높이는 활동핵심 요소콘텐츠 수집, 선별 기준, 메타데이터, 시맨틱 구조화, 사용자 맥락 반영목적정보 과잉 속에서 ‘적절한 정보’를 ‘적시에’ 사용자에게 제공하는 것2. 디지털 큐레이션의 유형유형설..

개요보안 내재화(Security by Default)는 소프트웨어와 시스템 설계 시점부터 보안 기능을 기본값으로 포함시키는 보안 전략입니다. 단순한 보안 기능 추가가 아니라, 시스템 전 생애주기에서 ‘보안이 기본 상태’가 되도록 설계하는 방식입니다. Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드로 선정하며, 보안의 선제적 통합이 디지털 혁신의 핵심 조건이 된다고 강조합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의소프트웨어·인프라가 설치와 동시에 기본적으로 안전한 상태로 작동하도록 보안을 설계 단계부터 내장하는 접근 방식목적설정 오류 감소, 사용자 기반 보안 향상, 예방적 보안 강화유사 개념보안 기본값(Security by Design), 제로트러스트, DevSecOps2. 주요 원칙원칙설명최소 권한 원칙..

개요연결된 생태계(Connected Ecosystem)는 기업, 파트너, 고객, 시스템, 장치 등이 디지털 네트워크를 통해 실시간으로 상호작용하며 가치를 공동 창출하는 디지털 협업 구조입니다. API, 데이터 공유, 플랫폼 연동, IoT, 디지털 트윈 등 다양한 기술이 유기적으로 통합되어 있으며, Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했습니다. 이제 기업은 단일 조직의 경쟁력을 넘어서 ‘생태계 기반 가치 창출’로 전략을 재편해야 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 이해관계자(조직, 시스템, 장치)가 디지털 기술을 통해 연결되어 실시간 상호작용과 협업이 가능한 상태핵심 키워드실시간 데이터 연동, API 경제, 플랫폼 연계, M2M 통신, 디지털 트윈목적정보 공유 기..

개요머신 고객(Machine Customers)은 인간이 아닌 인공지능(AI), 소프트웨어 에이전트, 자율 시스템이 제품이나 서비스를 구매·소비하는 새로운 디지털 경제 참여자를 의미합니다. 이 개념은 단순한 자동화된 거래를 넘어, 스스로 의사결정을 내리고 구매를 실행하는 ‘비인간 고객군’의 등장을 의미하며, Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했습니다. 미래의 고객은 알고리즘이 될 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간이 아닌 인공지능 또는 자동화 시스템이 독립적으로 구매 활동을 수행하는 고객 역할다른 용어디지털 바이어, 알고리즘 소비자, 소프트웨어 구매 에이전트구성 요소의사결정 알고리즘 + 지불 수단 + API 연결성 + 규칙 기반 또는 자율적 행동2. 등장 ..

개요플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)은 소프트웨어 개발자에게 셀프서비스 방식으로 운영 인프라, 도구, 환경을 제공하는 플랫폼을 구축·관리하는 전략적 접근입니다. DevOps의 복잡성을 해결하고, 개발자 경험(DevX)을 극대화하는 데 중점을 둡니다. Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했으며, 내부 개발자 플랫폼(IDP: Internal Developer Platform)을 중심으로 빠르게 확산 중입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개발자에게 인프라·도구·서비스를 통합 제공하는 셀프서비스 플랫폼을 설계·운영하는 엔지니어링 접근목적DevOps 과잉 복잡성 해결, DevX 향상, 운영 일관성 확보핵심 구성IDP, 템플릿, CI/CD, IaC, 모니터..

개요산업용 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platforms, ICP)은 특정 산업군(제조, 금융, 의료, 유통 등)에 최적화된 클라우드 서비스 환경을 말합니다. IaaS, PaaS, SaaS 등 기존 클라우드 기술 위에 산업별 비즈니스 로직, 규제 준수, 데이터 모델, 워크플로우를 통합하여 맞춤형 서비스를 제공합니다. Gartner는 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 이를 선정하며, 범용 클라우드의 한계를 넘어 산업지식 기반의 '세분화된 디지털 플랫폼 전략'으로 강조하고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명정의특정 산업에 특화된 규제, 데이터, 프로세스를 반영한 맞춤형 클라우드 플랫폼구성 요소클라우드 인프라 + 산업 데이터 모델 + 워크플로우 + API + 분석도구 등목적디지털 전환 가속..

개요지능형 애플리케이션(Intelligent Applications)은 AI와 데이터 분석 기술을 내장하여, 사용자나 환경의 변화에 실시간으로 적응하고 예측 기반의 의사결정을 수행할 수 있는 차세대 애플리케이션입니다. Gartner는 이를 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정하며, 전통적 앱과의 차별점으로 ‘내장형 인공지능(AI embedded)’과 ‘자율성(Self-adaptivity)’을 강조합니다. 단순 자동화를 넘어서 지속적으로 학습하고 최적화하는 특성이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI, ML, 데이터 분석을 내장하여 상황에 맞게 예측·판단·조치를 수행하는 지능형 소프트웨어 애플리케이션핵심 요소데이터 센싱 → 분석 → 예측/판단 → 실행/피드백 루프목적사용자 경험 최적화..

개요AI-Augmented Development는 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)를 활용하여 소프트웨어 개발의 생산성과 품질을 향상시키는 차세대 개발 전략입니다. 코드 작성, 리뷰, 테스트, 디버깅, 문서화 등 개발 전반에 걸쳐 AI가 개발자를 보조하거나 자동화하는 기술로, GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT 등의 대표 사례를 중심으로 빠르게 확산되고 있습니다. Gartner는 이 기술을 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI가 개발 과정을 보조하거나 자동화함으로써 개발자의 생산성, 품질, 속도를 향상시키는 기술 전략적용 범위코드 생성, 테스트 자동화, 코드 리뷰, 문서화, 학습 지..

개요Developer Experience(DevX, 개발자 경험)은 개발자가 소프트웨어를 개발·배포하는 전 과정에서 겪는 모든 경험과 이를 최적화하기 위한 전략을 의미합니다. DevOps, 플랫폼 엔지니어링, 자동화 툴, 내부 개발자 포털(IDP) 등을 통해 개발 생산성과 협업 효율성을 높이는 것이 핵심입니다. Gartner는 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 DevX를 선정하며, 개발자 중심의 조직 전환이 기업 경쟁력의 핵심이 될 것이라 강조합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개발자가 코드 작성부터 배포까지의 전 과정에서 느끼는 만족도, 효율성, 직관성을 향상시키는 접근 전략목적생산성 증대, 오류 감소, 개발자 유지율 향상, 품질 보장구성 요소도구의 사용성, 협업 환경, 문서화 수준, 피드..

개요지속 가능한 기술(Sustainable Technology)은 환경보호, 에너지 절감, 자원 효율성 등 지속가능성(E.S.G) 원칙을 충족하면서도 기술 혁신과 경제 성장을 동시에 달성하는 것을 목표로 하는 전략적 기술 접근입니다. Gartner는 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 이를 선정하며, 디지털 전환이 환경과 사회에 긍정적 영향을 줄 수 있는 방향으로 진화해야 함을 강조합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기술 시스템이 환경적·사회적 책임을 고려해 설계·운영되는 전략적 기술 체계목적탄소중립(Net Zero), 자원 절약, 사회적 책임 이행, 비용 효율화관련 개념그린IT, ESG 기술, 친환경 설계, 지속 가능한 디지털 인프라2. 구성 요소 및 적용 기술구성 요소설명적용 기술에너지 효..

개요AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성, 투명성, 보안성을 확보하기 위한 프레임워크이자 전략입니다. 이는 AI 기술의 대중화와 함께 발생하는 윤리적 문제, 의사결정 책임, 데이터 편향, 보안 위협 등의 리스크를 체계적으로 관리하고, 규제에 대응하며, 사용자와 조직의 신뢰를 확보하기 위한 기술적·운영적 접근을 포함합니다. Gartner는 2025 전략 기술 트렌드 중 하나로 AI TRiSM을 선정하며, AI의 지속가능성과 비즈니스 실효성을 위한 핵심 요소로 강조했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI 시스템의 신뢰 확보를 위한 투명성, 보안, 규제 준수, 리스크 통제를 포괄하는 관리 전략구성 요소신뢰성(Trust..

개요Gartner는 매년 기업의 디지털 전환과 미래 성장 전략에 영향을 줄 '전략적 기술 트렌드'를 선정합니다. 2025년의 트렌드는 AI 중심의 자동화, 보안 내재화, 연결된 생태계, 지속 가능성 등 변화의 중심에서 디지털을 통해 문제를 해결하고 기회를 창출하는 기술들이 대거 포함되어 있습니다. 이 글에서는 2025년 가트너가 발표한 10대 전략 기술 트렌드를 상세히 정리하고, 그 의미와 적용 가능성을 함께 살펴봅니다.1. AI 트러스트, 리스크 및 보안 관리 (AI TRiSM) 설명 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 보안성을 보장하기 위한 정책 및 기술 집합 키워드책임 있는 AI, 모델 해석 가능성, 편향 제거, 보안 위협 차단2. 지속 가능한 기술(Sustainable Technology)설명탄소 배..