ITPE * JackerLab

개요Technology Radar는 조직이 신기술을 평가하고, 채택 여부를 판단하며, 기술 전략 수립에 활용하는 시각적 프레임워크입니다. ThoughtWorks에서 주도적으로 발표하며, 분기별로 업데이트되는 이 레이더는 IT 기술의 방향성과 산업 전반의 기술 흐름을 이해하는 데 유용한 자료로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Technology Radar는 다양한 기술 항목(기술, 도구, 플랫폼, 언어 등)을 Adopt, Trial, Assess, Hold 네 가지 링으로 구분하여 시각화한 것입니다. 조직의 기술 채택 여부를 판단하거나 트렌드에 따른 기술 방향을 수립할 때 참고 자료로 사용됩니다.목적: 기술 전략 수립 및 혁신 촉진필요성: 빠르게 변화하는 기술 환경에서 정보의 체계적 정리 필요배경: Thoug..

개요Cone NAT(Cone Network Address Translation)는 NAT(Network Address Translation) 방식 중 하나로, 내부 클라이언트가 외부로 통신할 때 생성한 포트 매핑을 일정 시간 동안 동일하게 유지하여, 외부에서 동일한 공용 IP/포트를 통해 클라이언트에 접근할 수 있도록 지원하는 구조입니다. WebRTC, P2P 통신 등에서 매우 우호적인 NAT 유형으로 분류됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의내부 IP와 포트가 외부 통신 요청에 대해 일관된 공용 IP/포트를 매핑하여 유지하는 NAT 유형목적외부 클라이언트가 보다 쉽게 내부 클라이언트에 도달할 수 있도록 지원필요성실시간 통신(P2P) 성공률 향상 및 NAT Traversal(관통) 최적화Cone N..

개요STUN(Session Traversal Utilities for NAT)과 TURN(Traversal Using Relays around NAT)은 WebRTC와 같은 실시간 통신 시스템에서 네트워크 주소 변환(NAT)과 방화벽을 통과하여 두 엔드포인트 간 직접적인(Peer-to-Peer) 통신을 가능하게 하거나, 필요한 경우 중계 서버를 통해 통신을 지원하는 핵심 프로토콜입니다. 안정적인 실시간 연결을 위한 필수 기반 기술로 자리잡았습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의NAT 환경에서 P2P 연결을 지원하는 STUN 프로토콜과, 연결이 불가능할 경우 중계 서버를 통한 연결을 지원하는 TURN 프로토콜목적NAT/방화벽 환경에서도 안정적인 P2P 실시간 통신 보장필요성대부분의 디바이스가 NAT ..

개요WebRTC(Web Real-Time Communication)는 별도의 플러그인이나 외부 소프트웨어 설치 없이 웹 브라우저 또는 모바일 애플리케이션 간에 오디오, 비디오, 데이터 스트림을 실시간으로 전송할 수 있게 해주는 오픈소스 기술입니다. 화상 회의, 스트리밍, P2P 파일 전송, 실시간 협업 서비스 등 다양한 실시간 애플리케이션 구축의 표준으로 자리잡았습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의웹과 모바일 환경에서 브라우저 간 직접적인(Peer-to-Peer) 오디오, 비디오, 데이터 통신을 가능하게 하는 오픈 웹 표준 기술목적저지연, 고품질의 실시간 통신을 쉽게 구현필요성플러그인 의존 제거, 오픈 표준 기반 실시간 커뮤니케이션 수요 증가WebRTC는 실시간 통신의 민주화를 이끈 기술적 전환점..

개요Zero-Copy ETL은 데이터 복제(Copy)를 최소화하거나 제거하고, 원본 데이터 소스에 직접 연결하여 실시간 또는 거의 실시간으로 변환(Transform) 및 로딩(Load)을 수행하는 ETL(Extract-Transform-Load) 전략입니다. 전통적 ETL이 대규모 데이터 복제와 이관을 전제로 하는 반면, Zero-Copy ETL은 성능, 비용, 데이터 거버넌스 측면에서 혁신적 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 소스를 복제하지 않고, 원본 데이터에 직접 접근하여 변환 및 로딩을 수행하는 데이터 통합 접근 방식목적스토리지 비용 절감, 데이터 최신성 유지, 거버넌스 리스크 감소필요성데이터 폭증, 복제 비용 증가, 데이터 일관성 및 신뢰성 확보 요구 대응Zero-Co..

개요Synthetic Data Watermarking은 인공지능(AI) 모델이나 프로그램에 의해 생성된 합성 데이터(Synthetic Data)에 눈에 보이지 않는 식별자(Watermark)를 삽입하여, 데이터의 출처를 추적하고 무단 사용을 방지하며, 생성 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장하는 기술입니다. 데이터 유출 대응, 저작권 보호, 합성 데이터 투명성 확보 등을 위해 빠르게 중요성이 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의합성 데이터에 식별 가능한 패턴이나 특성을 은밀히 삽입하여 소유권 추적과 무결성 검증을 가능하게 하는 기술목적생성 데이터의 소유권 증명, 무단 복제 방지, 신뢰성 강화필요성합성 데이터 확산에 따른 저작권 문제, 데이터 신뢰성 검증 필요성 증가Synthetic Data..

개요Re-Identifiability Score, 또는 QR(Quasi-Identifier Risk Score)은 비식별화(De-identification)된 데이터셋이 외부 데이터셋과 결합됐을 때, 특정 개인을 재식별할 수 있는 위험도를 수치화한 지표입니다. 개인정보보호 기술(PETs) 및 프라이버시 보호 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis)에서 핵심적인 평가 수단으로, 데이터 공개 및 공유 정책 수립에 필수적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의비식별 데이터의 준식별자(Quasi-Identifier) 조합을 통해 특정 개인이 재식별될 가능성을 정량화하는 위험 지표목적데이터 익명성 수준 평가 및 재식별 위험 관리필요성단순 식별자 제거만으로는 충분한 개인..

개요PETs Marketplace는 개인정보보호 강화 기술(PETs, Privacy-Enhancing Technologies)을 기반으로 데이터 공유와 분석을 안전하게 수행할 수 있도록 지원하는 데이터 거래 플랫폼입니다. 민감한 데이터를 노출하지 않고도 데이터 활용 가치를 극대화할 수 있어, 금융, 의료, 공공 분야를 중심으로 데이터 경제 활성화와 개인정보 보호를 동시에 추구하는 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 소유자와 소비자가 개인정보보호 강화 기술을 활용하여 안전하게 데이터를 거래하고 분석할 수 있도록 지원하는 플랫폼목적개인정보 노출 없이 데이터 가치를 실현하여 데이터 경제를 활성화필요성데이터 규제 강화(GDPR, CCPA 등)와 데이터 활용 수요 증가..

개요Data Product Thinking은 데이터를 단순한 분석용 원자재가 아닌, 명확한 사용자(consumer)와 목적을 가진 제품(Product)처럼 설계하고 운영하는 사고방식입니다. 데이터 팀이 데이터셋, 파이프라인, API 등을 신뢰성 있는 제품으로 관리하여, 비즈니스 가치 창출과 데이터 소비자 만족을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다. Data Mesh, 데이터 거버넌스, 자율 팀 운영과 긴밀히 연결됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터와 데이터를 소비하는 기능을 명확한 제품(Product)으로 정의하고, 명세, 품질, 지속 가능성 관점에서 관리하는 접근목적데이터 신뢰성, 재사용성, 소비자 중심 설계를 통해 비즈니스 가치 극대화필요성데이터 파편화, 품질 저하, 소비자 경험 미흡 문..

개요Immutable Infrastructure는 서버나 시스템 인스턴스가 배포된 이후 변경되지 않고, 수정이 필요할 경우 새 버전을 새로 배포하는 방식을 의미합니다. 이 패턴에 기반한 Rollback 전략은 기존 시스템을 수정하거나 패치하는 대신, 문제가 발생했을 때 이전 정상 버전을 신속하게 교체(deploy)함으로써 복구 시간을 단축하고 일관성과 신뢰성을 확보합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의기존 시스템을 수정하는 대신, 문제 발생 시 이전 안정 버전을 새로 배포하여 시스템을 복원하는 방식목적빠르고 안정적인 장애 복구와 배포 일관성 유지필요성운영 중 수정을 통한 복구는 복잡성 증가, 오류 가능성 증가 문제 대응Immutable Rollback은 시스템 신뢰성과 복원력을 구조적으로 향상시킵니..

개요ML-Driven Kubernetes Auto-Tuning은 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 Kubernetes 환경에서 워크로드 리소스 설정(CPU, Memory, Autoscaling 등)을 자동으로 최적화하는 접근 방식입니다. 복잡하고 동적인 클라우드 네이티브 인프라에서 수작업 튜닝 한계를 극복하고, 성능, 비용, 안정성을 동시에 향상시키는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의머신러닝을 활용하여 Kubernetes 리소스 파라미터를 자동으로 최적화하고 지속적으로 튜닝하는 운영 전략목적수작업 튜닝 부담 제거, 성능-비용 균형 최적화, 운영 자동화필요성Kubernetes 리소스 설정의 복잡성 증가 및 수동 관리 한계 대응ML-Driven Auto-Tuning은 클라우드..

개요StormForge는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션의 성능과 비용 최적화를 목표로 하는 AI 기반 최적화 및 지속적 튜닝 플랫폼입니다. 개발팀과 SRE팀이 복잡한 리소스 설정(CPU, 메모리, 오토스케일링 등)을 최적화하여, 성능 저하 없이 비용을 절감하고, 시스템 신뢰성과 확장성을 높이는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 항목 정의Kubernetes 애플리케이션의 리소스 설정과 성능 튜닝을 자동화 및 최적화하는 AI 기반 플랫폼목적수작업 튜닝 비용 절감, 애플리케이션 성능 향상, 클라우드 비용 최적화필요성Kubernetes 리소스 설정 최적화의 복잡성과 관리 부담 증가 대응StormForge는 AI 실험과 운영 최적화를 통합하여 DevOps 및 SRE 프로세스를 ..

개요Sustainability Ops(SusOps)는 기술 운영(IT Operations) 전반에 걸쳐 에너지 소비, 탄소 배출, 자원 효율성 등을 지속 가능한 방식으로 최적화하는 새로운 운영 패러다임입니다. GreenOps, FinOps와 함께, 디지털 지속 가능성(Digital Sustainability)을 실질적으로 구현하고 ESG(환경, 사회, 지배구조) 목표 달성에 기여하는 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의IT 인프라, 클라우드, 소프트웨어 운영에서 에너지 및 자원 효율성을 높이고 탄소 발자국(Carbon Footprint)을 줄이는 지속 가능한 운영 전략목적운영 효율성과 지속 가능성을 동시에 실현하여 ESG 경영 목표 달성필요성IT 인프라 확장에 따른 환경 ..

개요GreenOps는 클라우드 인프라 운영(Ops) 관점에서 탄소 배출(CO₂ Emission)과 에너지 사용량을 모니터링하고 최적화하여, 지속 가능한(Sustainable) IT를 실현하는 운영 문화입니다. FinOps(클라우드 비용 최적화)와 유사한 프로세스를 에너지 및 탄소 측정 지표에 적용하여, 친환경 클라우드 인프라와 ESG(환경, 사회, 지배구조) 목표 달성을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의클라우드 및 데이터센터 리소스의 에너지 소비와 탄소 발자국(Carbon Footprint)을 모니터링하고 최적화하는 운영 전략목적탄소 배출 저감, 에너지 효율 향상, ESG 경영 목표 달성필요성IT 부문의 에너지 소비 증가 및 지속 가능성 요구 증가GreenOps는 기술 운영에 지속 가능성(..

개요FinOps는 'Financial Operations'의 줄임말로, 클라우드 환경에서 비용 최적화를 목표로 기술팀(Engineering)과 재무팀(Finance)이 협력하여 자원을 관리하는 운영 문화를 의미합니다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)는 FinOps Foundation과 긴밀히 협력하여 클라우드 네이티브 환경에 맞는 비용 가시성, 제어, 최적화 표준을 정립하고 있으며, OpenCost 등 다양한 오픈소스 프로젝트를 통해 이를 실현하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의클라우드 사용 최적화를 위해 기술팀과 재무팀이 실시간 비용 가시성과 책임성(cost accountability)을 공유하는 운영 문화 및 체계목적클라우드 리소스 소비를 최적화하..

개요OpenCost는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 환경에서 워크로드별 리소스 소비와 비용을 정확하게 측정하고 분석하는 오픈소스 프로젝트입니다. FinOps 문화 확산과 함께, 개발팀과 운영팀이 리소스 사용과 비용에 대한 투명성을 확보하고, 최적화 전략을 수립하는 데 필수적인 인프라로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kubernetes 클러스터 내 리소스 사용량 및 비용을 워크로드 단위로 분석, 보고하는 오픈소스 프로젝트목적클라우드 네이티브 인프라의 비용 가시성 확보 및 최적화 지원필요성클라우드 과금 복잡성 증가와 비용 통제 불투명성 문제 해결OpenCost는 비용 인식(Cost Awareness)을 DevOps/SRE 프로세스에 자연스럽게 통합합니다.2. 특징항목Ope..

개요Git-based Runbooks는 운영팀이 사용하는 수동 또는 자동화된 프로세스 문서(runbook)를 Git 저장소에서 코드처럼 관리하는 접근 방식입니다. 이를 통해 버전 관리, 변경 기록, 협업, 승인 프로세스(코드 리뷰), 롤백 등을 지원하여, 운영 지식의 신뢰성, 투명성, 확장성을 대폭 강화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의운영 매뉴얼(Runbook)을 Git 저장소를 통해 버전 관리하고 코드화하여 관리하는 방식목적운영 지식의 체계화, 협업 강화, 변경 이력 및 감사성 확보필요성전통적 위키, 문서 기반 운영 지침은 변경 이력, 권한 관리, 롤백이 취약함Git 기반 Runbooks는 운영을 코드화하는 'Infrastructure as Code(IaC)' 철학과 맞닿아 있습니다..

개요Event Sourcing은 시스템의 상태를 현재 데이터(snapshot)로 저장하는 대신, 과거에 발생한 모든 변경 이벤트(event)들을 순차적으로 기록하여 시스템 상태를 복원하는 데이터 저장 및 처리 패턴입니다. 이벤트 로그(event log)를 통해 전체 변경 이력을 보존할 수 있어, 감사 추적, 디버깅, 복원, 실시간 스트리밍 등 다양한 응용 분야에서 강력한 유연성과 신뢰성을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목내용정의시스템 상태 변경을 각각의 불변(immutable) 이벤트로 기록하고, 이벤트 시퀀스를 통해 현재 상태를 유추하는 데이터 저장 방식목적상태 변경 이력 완전 보존 및 복원 가능성 확보필요성단순 CRUD 시스템은 변경 이유 추적과 세밀한 복원에 한계 존재Event Sourcing은 시..

개요TrueTime은 Google Spanner 시스템에서 처음 도입된 시간 API로, 글로벌 분산 데이터베이스 환경에서도 강력한 일관성(Consistency)을 보장할 수 있도록 설계된 혁신적인 시간 모델입니다. 단순한 물리 시계 대신 시간 범위(Time Interval)를 반환하여, 불확실성을 관리하면서도 정확한 직렬화(Serializable Consistency)를 구현하는 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의정확한 시점을 반환하는 대신 시간의 상한과 하한을 포함하는 시간 간격을 제공하는 API목적글로벌 분산 환경에서도 트랜잭션 직렬화(serializability)와 일관성 보장필요성NTP(Network Time Protocol) 수준으로는 글로벌 트랜잭션의 정밀한 순서 보장이 어..

개요Materialized View는 데이터베이스에서 복잡한 쿼리 결과를 미리 계산하여 저장해두는 테이블 형태의 객체입니다. Materialized View Maintenance는 원본 테이블의 변경사항에 따라 이 뷰를 자동으로 갱신하거나 동기화하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 질의 성능을 비약적으로 향상시키면서도 데이터 최신성을 보장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의원본 데이터 변경에 따라 Materialized View를 적절히 갱신하여 최신 상태를 유지하는 작업 또는 전략목적질의 성능 향상과 데이터 일관성 유지의 동시 달성필요성대규모 집계, 조인 쿼리 성능 최적화 및 실시간 분석 지원Materialized View Maintenance는 성능 최적화와 데이터 무결성을 동시에 ..

개요Temporal Database는 데이터 값뿐만 아니라 시간(Time)을 기본 요소로 관리하는 데이터베이스입니다. 특히 Bitemporal Model은 유효 시간(Valid Time)과 기록 시간(Transaction Time)을 동시에 관리하여, 데이터의 변천 과정과 시스템 내 기록 이력을 완전하게 보존합니다. 복잡한 데이터 변경 이력 추적, 규제 준수, 감사 추적(audit trail)이 필수적인 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터의 값과 시간(이력이 발생한 시점, 기록된 시점)을 함께 저장하고 관리하는 데이터베이스목적시간 변화에 따른 데이터 상태를 정확하게 추적하고 관리필요성단순 데이터 상태만으로는 비즈니스, 법적 규정 준수에 한계..

개요Data Vault 모델링은 대규모 데이터 웨어하우스를 설계하고 구축하기 위해 개발된 방법론으로, 확장성(Scalability), 감사 추적(Auditability), 변동성(Volatility) 관리를 극대화합니다. 변화가 잦고 이질적인 소스 데이터를 효과적으로 통합하며, 현대 데이터 환경(빅데이터, 클라우드)에도 적합하도록 설계되었습니다. Ralph Kimball이나 Bill Inmon의 전통적 데이터 모델링 기법을 보완하는 현대적 접근으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의핵심 엔터티, 관계, 변경 이력을 별도 관리하여 대규모 통합 및 감사 추적이 가능한 데이터 웨어하우스 모델링 방법론목적데이터 소스 추가, 변경, 이력 관리가 용이한 확장 가능 데이터 웨어하우스 구축필요성급변..

개요HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)은 전통적으로 분리되어 있던 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 단일 시스템에서 동시에 수행할 수 있도록 지원하는 데이터베이스 아키텍처입니다. 이를 통해 별도의 데이터 복제나 복잡한 ETL 없이, 최신 데이터를 기반으로 실시간 트랜잭션과 고속 분석을 병행할 수 있어, 현대 비즈니스의 즉시성과 통찰성 요구를 충족시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)을 하나의 통합 플랫폼에서 실시간으로 수행하는 아키텍처목적최신 데이터에 대한 트랜잭션과 분석을 동시에 지원하여 즉시성(insi..

개요Self-Supervised Learning(SSL)은 별도의 인간 레이블 없이, 데이터 자체로부터 학습 신호를 생성하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 주로 대규모 비정형 데이터(이미지, 텍스트, 오디오 등)에서 특징 표현(Representation)을 학습하는 데 활용되며, 최근 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 자리잡았습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에서 일부 정보를 인위적으로 제거하고, 이를 복원하거나 예측하는 과제를 통해 학습하는 방법론목적인간의 직접 레이블링 없이 강력한 데이터 표현 학습필요성레이블링 비용 문제와 방대한 비정형 데이터 활용 한계 극복SSL은 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervi..

개요Continual Learning(지속 학습)은 인공지능 모델이 한 번 학습한 후 고정되는 것이 아니라, 시간에 따라 변화하는 데이터나 연속적인 과제를 차례로 학습하면서 기존 지식을 유지하고 새로운 지식을 습득하는 능력을 의미합니다. 인간처럼 끊임없이 적응하고 발전하는 AI를 구현하기 위한 필수 연구 분야로, Catastrophic Forgetting(망각 문제)을 극복하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의모델이 과거 학습한 정보를 보존하면서 새로운 정보를 순차적으로 학습하는 능력목적지속적 환경 변화에 적응하며, 학습 성능을 누적적으로 향상필요성기존 딥러닝은 새로운 데이터를 학습할 때 이전 지식을 망각하는 한계 존재Continual Learning은 현실 세계 적용을 위해 AI가..

개요Causal Inference(인과 추론)은 단순한 상관관계(correlation)를 넘어, 변수 간의 인과 관계(causality)를 식별하고 추정하는 과학적 접근입니다. Machine Learning(ML)과 결합하면, 예측 모델을 넘어 행동 변화 시 결과를 예측하거나, '왜(Why)'에 대한 질문에 답하는 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 정책 추천, 의료, 광고 최적화, 로봇 제어 등에서 필수적 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의변수 간의 인과 관계를 추정하고, 개입(Intervention) 또는 반사실(Counterfactual) 분석을 수행하는 방법론목적단순 예측을 넘어 조치(Action)에 따른 결과를 이해하고 최적화필요성머신러닝 모델은 주로 상관..

개요Neuro-Symbolic AI는 딥러닝(Neural Networks)의 학습 능력과 기호 기반 인공지능(Symbolic AI)의 논리적 추론 능력을 결합한 새로운 AI 접근 방식입니다. 대규모 데이터 기반 패턴 인식과 인간처럼 명시적 논리 추론을 동시에 수행할 수 있어, 복잡한 문제 해결과 높은 신뢰성, 해석 가능성(Explainability)을 추구하는 차세대 AI로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의신경망 기반 학습과 기호 추론 시스템을 통합하여, 인식과 추론을 모두 가능한 인공지능 기술목적패턴 인식 정확성 + 논리 추론 능력 동시 확보필요성순수 신경망 모델의 불투명성, 순수 기호 모델의 확장성 한계 극복Neuro-Symbolic AI는 데이터 기반 학습과 논리적 사고를 통합..

개요Stable Diffusion은 텍스트 입력을 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 모델로, Latent Diffusion 모델 구조를 채택하여 효율성과 품질을 동시에 확보했습니다. 오픈소스로 공개되어 누구나 사용할 수 있으며, 생성 AI 대중화의 결정적 역할을 했습니다. 강력한 제어력, 가벼운 연산 요구, 커스터마이징 가능성 덕분에 다양한 산업과 크리에이티브 분야에 빠르게 확산되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트 설명을 기반으로 고해상도 이미지를 생성하는 Latent Space 기반 확률적 생성 모델목적고품질 이미지를 빠르고 저렴한 연산 비용으로 생성필요성기존 Text-to-Image 모델(GPT-3 기반, GAN 기반 등)의 높은 비용과 제어 한계 극복Stable Diffusi..

개요DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)은 고차원 데이터(예: 이미지, 오디오)를 점진적으로 노이즈화하고, 이를 역방향(reverse) 과정에서 복원하는 확률적 생성 모델입니다. GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 학습이 안정적이고, 고품질의 샘플 생성을 가능하게 하여 최근 생성 AI 분야에서 핵심 기술로 부상했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터를 점진적으로 노이즈화한 후, 노이즈를 제거하는 확률적 역방향 과정을 학습하여 새로운 샘플을 생성하는 생성 모델목적고품질 데이터를 안정적으로 생성하며 다양한 데이터 모드를 커버필요성GAN의 불안정성 문제를 극복하고 다양한 응용 분야에 고품질 생성 지원DDPM은 생성 모..

개요Diffusion Models는 고차원 데이터(이미지, 오디오 등)를 점진적으로 노이즈(noise)화한 뒤, 이를 다시 복원하는 과정을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. 최근 DALL·E 2, Stable Diffusion 등 고품질 이미지 생성 모델의 핵심 기술로 주목받으며, GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 안정적인 학습과 뛰어난 생성 품질을 제공하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이를 역방향(reverse) 과정으로 복원하여 샘플링하는 확률적 생성 모델목적고품질, 다양한 모드를 가진 데이터를 안정적으로 생성필요성GAN의 불안정성(mode collapse) 문제를 극복하고 품질 향..