ITPE * JackerLab

개요이메일은 기업과 고객 간 커뮤니케이션의 핵심 수단이지만, 피싱, 스푸핑, 브랜드 도용 등 다양한 보안 위협에 노출되어 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 **DMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance)**이며, 브랜드 신뢰도까지 높이는 최신 확장 기술이 **BIMI(Brand Indicators for Message Identification)**입니다. 특히 대규모 메일 발송 환경에서 이 두 기술을 통합해 적용하는 것은 보안과 마케팅 효과를 동시에 달성할 수 있는 전략입니다.1. 개념 및 정의DMARC는 SPF(Sender Policy Framework)와 DKIM(DomainKeys Identified Mai..

개요클라우드 기반 인프라 환경에서 유연한 자원 활용을 위해 가상 머신(VM)의 라이브 마이그레이션(Live Migration)은 필수적인 기능입니다. 하지만 민감 정보가 포함된 워크로드를 다룰 때는 보안과 무결성을 보장한 상태로 VM을 실시간 이전해야 하므로 더욱 고도화된 기술이 필요합니다. 이러한 요구에 대응하기 위해 등장한 개념이 Live Migration of Confidential VMs입니다. 이 기술은 Confidential Computing 기반의 VM을 라이브 상태에서 안전하게 다른 호스트로 이전하는 과정을 구현합니다.1. 개념 및 정의Live Migration of Confidential VMs는 민감 데이터가 포함된 가상 머신(Confidential VM)을 암호화 상태로 유지하면서, ..

개요IoT 디바이스가 산업, 스마트홈, 헬스케어 등 다양한 분야에 빠르게 확산되면서, 보안성과 효율성을 동시에 확보한 디바이스 온보딩(초기 등록 및 구성) 방식이 필요해졌습니다. FIDO Device Onboard(FDO)는 FIDO Alliance에서 제안한 안전하고 자동화된 IoT 디바이스 온보딩 프로토콜로, 대규모 디바이스 배포 시 초기 인증과 보안 설정을 간소화하면서도 높은 신뢰성을 보장하는 기술입니다.1. 개념 및 정의FDO는 FIDO Alliance에서 정의한 IoT 보안 온보딩 프로토콜로, 제조된 디바이스를 최종 사용자 환경에 쉽고 안전하게 등록할 수 있도록 합니다. 디바이스는 출고 시점에 FDO 프로토콜을 내장한 상태로 출하되며, 이후 네트워크에 연결되면 자동으로 신뢰할 수 있는 소유자 또..

개요디지털 전환이 가속화되면서 기업과 조직은 다양한 외부 위협에 노출되고 있습니다. 디지털 자산의 확산, 브랜드 도용, 피싱 공격, 다크웹 정보 유출 등 복합적인 위협에 대응하기 위해 필요한 것이 바로 Digital Risk Protection(DRP)입니다. DRP는 이러한 외부 디지털 리스크를 실시간으로 감지, 분석, 대응할 수 있는 통합 보안 전략으로, 선제적 사이버 보안 대응을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Digital Risk Protection(DRP)은 기업의 디지털 자산, 브랜드, 고객 데이터를 대상으로 하는 외부 디지털 위협을 식별하고, 이를 완화(Mitigation)하거나 차단하는 일련의 보안 전략 및 기술을 의미합니다. 내부 보안 시스템이 사내 네트워크 중심이라면, DRP는 외부..

개요디지털 헬스케어와 정밀의학이 발전하면서, 환자 개개인의 상태를 실시간으로 예측·모니터링하고 최적의 치료를 설계하기 위한 기술이 각광받고 있습니다. 그 핵심 기술 중 하나가 바로 Digital Patient Twin(디지털 환자 트윈)입니다. 이 기술은 환자의 생체정보와 의료 데이터를 디지털로 복제하여 가상공간에서 시뮬레이션함으로써, 예측 가능한 의료와 맞춤형 치료를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Digital Patient Twin은 실시간 생체 데이터, 유전체 정보, 진단 영상, 치료 이력 등을 기반으로 환자의 디지털 복제 모델을 생성하고, 이를 통해 질병의 발생, 진행, 반응을 시뮬레이션하는 기술입니다. 이는 산업에서의 디지털 트윈 개념을 헬스케어에 적용한 형태로, 환자 특성에 최적화된 치료 ..

개요의학과 생명과학 분야에서는 환자 맞춤형 치료와 예측 진단의 정확도를 높이기 위한 디지털 혁신이 빠르게 진행되고 있습니다. Virtual Physiological Human(VPH)은 인체의 다양한 생리학적 기능을 디지털 환경에서 통합적으로 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 정밀의학, 디지털 트윈, AI 기반 헬스케어의 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의VPH는 컴퓨터 기반의 인체 생리학적 모델을 의미하며, 세포 수준에서부터 장기, 전신에 이르기까지 다양한 생물학적 메커니즘을 수학적 모델과 시뮬레이션으로 구현합니다. 이 기술은 개인의 유전체, 생체신호, 영상데이터 등을 통합 분석하여 환자 맞춤형 진단과 치료 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다.2. 특징 항목 Virtual Physiol..

개요반도체 소자의 고성능화와 집적도가 급격히 증가함에 따라, 칩 패키징 기술의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 그중에서도 Glass-Core Substrate Packaging(글래스 코어 기판 패키징)은 고집적, 저전력, 고신뢰성 요구를 충족하는 차세대 패키징 솔루션으로 주목받고 있습니다. 유리(glass)를 코어로 사용하는 이 방식은 기존 유기물(Organic) 기반이나 세라믹 기반 패키징 대비 우수한 전기적·기계적 특성을 제공합니다.1. 개념 및 정의Glass-Core Substrate Packaging은 반도체 패키지의 중심 기판(core substrate)을 유리(glass) 재질로 대체한 고밀도 인터커넥트 패키징 기술입니다. 전통적으로는 BT(비스말레이드 트리아진)와 같은 유기기판이 사용되어 ..

개요메모리 기술은 고속, 고집적, 저전력 특성의 요구가 갈수록 높아지고 있으며, DRAM과 플래시 메모리의 한계를 대체할 새로운 대안으로 MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)이 주목받고 있습니다. 그중에서도 SOT(Spin-Orbit Torque) 기반 MRAM은 속도, 내구성, 에너지 효율성 측면에서 기존 STT-MRAM을 능가하는 차세대 메모리 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SOT MRAM은 스핀 궤도 토크(Spin-Orbit Torque) 현상을 이용하여 데이터를 저장하고 제어하는 비휘발성 메모리입니다. SOT는 전류가 강자성 금속과 비강자성 금속의 인터페이스를 통과할 때 발생하는 스핀 흐름을 활용해 자기장의 방향을 전환하는 방식으로 동작합니다...

개요AI의 발전과 함께 컴퓨팅 성능과 전력 효율의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 요구되고 있습니다. 이에 따라 인간의 뇌 구조와 유사한 연산 방식을 구현하면서도 전기 대신 빛을 사용하는 "Neuromorphic Photonics(뉴로모픽 포토닉스)" 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 고속, 저전력, 병렬처리 특성을 활용하여 미래 인공지능 하드웨어의 핵심으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Neuromorphic Photonics는 신경망 구조를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 개념에 광학 소자(레이저, 광도파로 등)를 결합한 차세대 정보처리 기술입니다. 전통적인 전자 기반 뉴로모픽 칩이 가진 속도 및 발열의 한계를 광학 기술로 극복하며, 전기 신호 대신 광 신호로 뉴런과 시냅스를 구현하는 것이 ..

개요반도체 산업은 집적도 향상과 전력 효율 개선이라는 두 가지 큰 도전에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위한 차세대 기술로 주목받는 것이 바로 CFET(Complementary Field-Effect Transistor)입니다. 기존 FinFET을 대체하거나 보완할 수 있는 구조로, 반도체 소자의 스케일링 한계를 극복할 핵심 기술로 평가받고 있습니다.1. 개념 및 정의CFET는 "Complementary Field-Effect Transistor"의 약자로, NMOS와 PMOS를 수직으로 적층하는 트랜지스터 구조입니다. 기존의 평면적 구조(FinFET)와 달리, 동일한 칩 면적 내에서 두 종류의 트랜지스터를 위아래로 배치함으로써 공간 효율성과 전력 효율을 동시에 높일 수 있습니다.이 기술은 2nm 이하..

개요High-NA EUV(Extreme Ultraviolet) Lithography는 반도체 집적도 향상을 위해 기존 EUV 리소그래피의 수치 개구수(NA, Numerical Aperture)를 높인 차세대 미세공정 기술입니다. ASML이 주도하는 이 기술은 0.55 NA를 채택하여 2nm 이하의 해상도 구현이 가능하며, 차세대 고성능 반도체 소자의 생산을 위한 핵심 패터닝 플랫폼으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의High-NA EUV는 파장 13.5nm의 EUV 광원을 활용하면서, 광학 시스템의 수치 개구수(NA)를 기존 0.33에서 0.55 이상으로 높여 해상도를 획기적으로 향상시킨 리소그래피 기술입니다.NA 정의: NA = n × sin(θ), 해상도와 반비례기술 목표: 2nm 이하 노드 대응..

OpenYurt는 기존 Kubernetes 생태계를 엣지 환경으로 확장해, 클라우드와 엣지 간의 하이브리드 애플리케이션을 통합적으로 운영할 수 있도록 설계된 오픈소스 플랫폼입니다. Alibaba Cloud에서 시작되어 CNCF에 기여된 프로젝트로, 엣지 노드를 위한 네이티브 오케스트레이션 기능과 자율 운영 기능을 제공함으로써 엣지 컴퓨팅에서의 Kubernetes 한계를 극복합니다.1. 개념 및 정의OpenYurt는 기존 Kubernetes 클러스터 구조를 변경하지 않으면서 엣지 노드를 클러스터에 통합하여, 엣지-클라우드 간 분산 애플리케이션의 배포, 모니터링, 자원 관리 등을 통합 관리할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.아키텍처 기반: Kubernetes + Yurt Components설계 철학: Cloud..

개요KubeEdge는 Kubernetes 기반의 오픈소스 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로, 클라우드 네이티브 기술을 엣지 환경에 확장하여 분산된 장치와 애플리케이션을 통합적으로 관리할 수 있게 해줍니다. IoT, 산업 자동화, 스마트시티, 제조 등에서 클라우드와 엣지 간의 원활한 연산 분배와 네트워크 제약 극복을 위한 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의KubeEdge는 Kubernetes를 엣지 노드까지 확장하여, 클라우드와 엣지 간의 워크로드 오케스트레이션, 디바이스 통신, 상태 동기화 등을 지원하는 프레임워크입니다.기본 아키텍처: Cloud Core(K8s 마스터) + Edge Core(에이전트 노드)개발 주체: CNCF(Cloud Native Computing Foundation)목표: 지연 ..

개요OAM(Orbital Angular Momentum) Multiplexing은 전자기파가 가지는 위상 구조의 나선형 특성(위상 소용돌이)을 활용하여, 서로 다른 위상 모드를 독립적인 채널로 활용하는 차세대 공간 다중화(Spatial Multiplexing) 기술입니다. 기존의 주파수/시간/편파 기반 다중화 기법보다 높은 채널 용량을 제공할 수 있어, 테라헤르츠(THz) 무선통신, 광통신, 위성통신, 6G 시스템 등에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의OAM은 빛이나 전자기파가 가지는 두 가지 각운동량 중 궤도 각운동량(Orbital Angular Momentum)을 의미하며, 위상이 회전하는 모양(나선형 파front)을 통해 각기 다른 위상모드를 생성할 수 있습니다.기본 원리: 위상 ..

개요RIS(Reconfigurable Intelligent Surface)는 반사형 표면에 전자 제어 기능을 추가하여 무선 신호의 전파 경로를 능동적으로 조작하는 기술입니다. 수동적 반사체를 넘어, 전파의 위상·진폭·편파를 제어할 수 있는 이 지능형 메타표면은 기존 인프라의 한계를 극복하고, 6G 시대의 초고속·초정밀·초저지연 통신을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의RIS는 수많은 반사소자(unit cell)로 구성된 메타표면으로, 각 소자의 반사 특성을 실시간으로 제어해 신호 전파 방향을 조작할 수 있는 인공 표면입니다.기능: 빔 조향, 경로 전환, 채널 보정구성: 메타소자 배열 + 디지털 제어 유닛 + RF 프로토콜 연동역할: 능동적 채널 환경 설계 (Smart Radio E..

개요Integrated Sensing and Communication(ISAC)은 무선 통신 시스템에서 ‘통신’과 ‘센싱(탐지 및 측정)’ 기능을 하나의 인프라에서 동시에 구현하는 차세대 융합 기술입니다. 6G 시대를 대비해 고정밀 위치 측정, 환경 인식, 사용자 추적 등의 센싱 기능을 통신 신호 기반으로 구현함으로써, 자율주행, 스마트팩토리, UAM, XR 등 실시간 동기성과 정밀성이 중요한 응용 분야에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의ISAC은 동일한 주파수, 안테나, 파형을 사용하여 하나의 물리계층에서 동시에 데이터 통신과 환경 센싱을 수행하는 기술 프레임워크입니다.목표: 스펙트럼 및 하드웨어 자원 효율성 극대화기반: mmWave/THz, MIMO, OFDM, AI 기반 채널 추정..

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 다양한 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 공정하고 포괄적으로 평가하기 위한 벤치마크 프레임워크입니다. 단순 정확도 측정에서 벗어나, 정확성, 편향성, 효율성, 유해성 등 다면적 기준을 기반으로 모델의 실사용 적합성을 판단할 수 있도록 설계되었습니다. Stanford CRFM(Center for Research on Foundation Models) 주도로 개발되었으며, GPT, Claude, PaLM, LLaMA 등 주요 LLM들을 비교 평가하는 지표로 활용됩니다.1. 개념 및 정의HELM은 단일 태스크 중심의 벤치마크 한계를 넘어, 언어 모델의 '실제 활용 가치'를 다양한 기준으로 측정하는 멀티태스크·멀티지표 평가 ..

개요AudioLDM(Audio Latent Diffusion Model)은 텍스트로부터 고품질 오디오(예: 음악, 사운드 이펙트, 음성 등)를 생성하는 텍스트-투-오디오(text-to-audio, TTA) 모델입니다. Latent Diffusion 기반으로 효율성과 품질을 모두 확보하며, 텍스트 설명에 기반해 다양한 사운드를 생성할 수 있어 오디오 생성 AI의 대표 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AudioLDM은 텍스트 임베딩을 조건으로 하여 오디오의 잠재 표현(latent representation)을 디퓨전 모델로 생성한 후, 이를 디코더를 통해 실제 파형(waveform)으로 복원하는 구조의 생성형 모델입니다.핵심 구조: Text Encoder + Latent Diffusion + Au..

개요Graph Contrastive Learning(GCL)은 라벨이 없는 그래프 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 개발된 자기지도학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 기존의 그래프 신경망(GNN)이 라벨 기반 학습에 주로 의존했던 것과 달리, GCL은 그래프의 노드, 엣지, 서브그래프 간의 관계성을 기반으로 '양의 쌍(positive pair)'과 '음의 쌍(negative pair)'을 설정하고, 이들 간의 표현 차이를 극대화하는 방식으로 그래프 임베딩을 학습합니다.1. 개념 및 정의GCL은 그래프 내 또는 그래프 간 다양한 형태의 유사성과 비유사성을 학습하여, 라벨 없이도 효과적인 노드/그래프 수준 임베딩을 생성하는 학습 전략입니다.핵심 전략: contrastive ..

개요Speculative Sampling은 LLM 추론 시 디코딩 속도를 비약적으로 향상시키기 위한 전략으로, 빠르지만 부정확한 작은 모델(Speculator)이 후보 토큰 시퀀스를 먼저 생성하고, 이를 큰 모델(Main Model)이 검증하는 방식으로 작동합니다. 이중 추론 구조를 통해 정확도를 유지하면서도 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있어, 실시간 응답이 중요한 AI 서비스에 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의Speculative Sampling은 빠른 예측기(Speculator)와 정확한 검증기(Main LLM)의 조합을 활용해, 다수의 토큰을 한 번에 생성하고 이를 일괄적으로 검증하는 비동기적 디코딩 최적화 기법입니다.핵심 구조: Fast Draft → Selectively Accept → C..

개요Flash Decoding은 LLM의 토큰 생성 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 최신 디코딩 최적화 기술로, 추론 시 GPU 병목을 해소하고 응답 대기시간(latency)을 줄이는 데 초점을 맞춘 알고리즘입니다. 주로 실시간 챗봇, AI 비서, 스트리밍 생성형 AI 등에 적용되어 사용자 경험을 개선하고 서버 효율을 극대화합니다.1. 개념 및 정의Flash Decoding은 LLM의 디코딩 경로에서 계산 및 메모리 접근을 재구성하여, GPU 상에서 더 많은 병렬 처리를 가능하게 만드는 구조적 최적화 기법입니다.기본 구조: Non-AutoRegressive 디코딩 흐름에 가까운 최적화 구조핵심 전략: KV 캐시 재배열, Prefill/Decode 병렬화, 비동기 스트리밍 처리적용 범위: GPT 계열, ..

개요Small-Scale Scaling Laws는 소형 언어 모델(SLM) 훈련에서 관측되는 학습 곡선, 손실 감소 패턴, 일반화 성능 등을 바탕으로, 모델 규모와 성능 간의 관계를 수학적 또는 경험적으로 예측하는 이론적 프레임워크입니다. 기존의 대규모 모델에 국한되던 Scaling Laws를 수천만~수억 파라미터 범위에 최적화하여, 자원 효율적인 LLM 설계와 실험 설계에 중요한 통찰을 제공합니다.1. 개념 및 정의Small-Scale Scaling Laws는 상대적으로 작은 파라미터 수와 데이터 양으로 훈련된 모델에서 관찰된 경향을 기반으로, 더 큰 모델의 성능 또는 한계를 예측하려는 확률적·통계적 방법론입니다.핵심 정의: 손실 L(N, D, C)는 파라미터 수(N), 데이터 수(D), 계산량(C)에..

개요Phi-2는 Microsoft에서 개발한 2.7B 파라미터 규모의 경량 언어 모델로, 소형임에도 불구하고 다양한 벤치마크에서 중대형 모델을 능가하는 성능을 보이는 대표적인 '스몰 언어 모델(SLM)'입니다. 혁신적인 커리큘럼 학습 전략과 정제된 데이터셋을 기반으로 학습되어, 교육, 코딩, 논리추론 등 다양한 영역에서 고성능을 실현합니다.1. 개념 및 정의Phi-2는 학습 효율성과 품질 간의 최적 균형을 목표로 설계된 SLM으로, 특히 학습 데이터의 질과 구성 전략에 중점을 둔 모델입니다.모델 규모: 2.7B 파라미터 (Transformer 기반)학습 전략: 인위적 품질 필터링 + 커리큘럼 학습 + 중복 제거적용 영역: 교육적 질의응답, 수학 추론, 코딩, 자연어 이해 등2. 특징 항목 Phi-2 특..

개요Auto-GPT는 사용자가 지정한 고수준 목표를 LLM이 스스로 세분화하여 작업 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 반복적으로 평가·개선해가며 목표를 달성하는 '자율형 에이전트 시스템'의 대표적 구현 방식입니다. 다양한 프레임워크들이 오픈소스 기반으로 등장하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 자동화하려는 다양한 산업 현장과 개인 프로젝트에 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Auto-GPT Framework는 LLM 기반 에이전트가 인간의 간섭 없이 일련의 태스크를 순차적으로 실행하는 시스템을 구축할 수 있도록 도와주는 오케스트레이션 환경입니다.핵심 구성: 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 메모리 갱신 → 평가 반복철학: 인간의 역할은 ‘지시’에 국한되고, 수행은 AI가 자동으로모델 기반: ..

개요AgentBench는 대규모 언어 모델(LLM)의 실제 에이전트 수행 능력을 종합적으로 평가하기 위해 설계된 멀티태스크 벤치마크입니다. 단순 지식 회상이나 논리적 질의응답을 넘어, 다양한 환경에서의 문제 해결 능력, 협업, 도구 사용, 웹 인터페이스 조작 등 실제 작업 기반의 '에이전트 역할 수행 능력'을 정량화하고 비교할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의AgentBench는 언어 모델이 다양한 도메인의 시뮬레이션 환경에서 실제 에이전트처럼 행동하는지 평가하는 프레임워크입니다.벤치마크 성격: 능동적 과제 해결, 다중 인터페이스 활용, 지능적 선택 평가목적: 실세계 태스크 기반의 LLM 에이전트 품질 측정범위: 8개 카테고리, 51개 에이전트 태스크로 구성2. 특징 항목 AgentBench..

개요IA³(Input-Aware Adapter)은 사전 학습된 언어 모델(PLM)을 다양한 태스크에 효율적으로 적응시키기 위한 경량화 파인튜닝 전략으로, 입력에 따라 동적으로 조정되는 어댑터 파라미터를 통해 적은 학습 비용으로 높은 성능을 실현합니다. 기존의 Adapter 기법보다 더욱 파라미터 효율적이며, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 확장성과 실용성을 인정받고 있습니다.1. 개념 및 정의IA³는 입력 특성(input features)에 따라 학습 가능한 게이트(gating) 벡터를 사용해 Transformer 계층의 각 선형 연산에 스케일 파라미터를 곱함으로써 미세 조정을 수행합니다.핵심 원리: 입력 인식 스케일 벡터로 출력값 조정업데이트 대상: 어댑터 파라미터만 학습, 기존 ..

개요BitFit(Bias Term Fine-Tuning)은 대규모 사전학습 언어모델(PLM)을 효율적으로 파인튜닝하기 위해 도입된 경량화 튜닝 전략입니다. 전체 모델의 수많은 파라미터 중 오직 '바이어스(bias)' 항목만을 조정함으로써 최소한의 학습으로도 우수한 성능을 확보할 수 있는 것이 특징입니다. 메모리·계산 효율을 극대화하면서도 성능 손실 없이 다양한 다운스트림 태스크에 적용 가능해, LLM 시대의 실용적 튜닝 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의BitFit은 Fine-Tuning 대상 파라미터를 'bias' 항목으로 제한하고, 그 외의 가중치(weight)는 모두 동결(frozen)한 상태로 학습을 수행하는 방법입니다.기본 전략: 전체 모델 파라미터 중 bias 항목만 업데이트설계 철..

개요Delta-Tuning은 대규모 사전 학습 모델(PLM, Pretrained Language Model)을 다양한 다운스트림 태스크에 맞게 빠르고 효율적으로 적응시키기 위한 경량화 파인튜닝 기법입니다. 기존의 전체 파라미터 업데이트 방식(Fine-Tuning)과 달리, 모델 파라미터의 일부분만 조정하거나 새로운 적은 수의 파라미터만 추가 학습하여, 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 향상시킵니다.1. 개념 및 정의Delta-Tuning은 ‘Δ(델타)’ 즉, 기존 사전 학습 모델에서의 변화량만 학습하는 접근 방식입니다.핵심 개념: 전체 모델 파라미터를 유지하고, 소량의 추가 파라미터만 학습기반 철학: 모델은 이미 일반적 표현을 학습했으므로, 적은 변화로도 태스크 적응 가능대상 모델: BERT, GPT,..

개요FlashAttention-2는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 연산인 어텐션(Attention)을 메모리 효율적이고 빠르게 처리하기 위한 차세대 알고리즘입니다. 기존 FlashAttention의 속도 및 GPU 효율성 문제를 개선하면서, 다양한 시퀀스 길이 및 배치 구조에 대한 일반성을 확보하고, 학습 및 추론 성능을 모두 향상시키는 혁신적 어텐션 기법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의FlashAttention-2는 어텐션 연산에서 메모리 접근을 최소화하고, 고속 버퍼 레벨에서 정확한 softmax 연산을 수행하여 연산 효율성을 극대화한 알고리즘입니다.기반 모델: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처핵심 전략: 'tiling + recomputation + GPU-fr..

개요Gaussian Splatting은 다중 뷰 이미지 또는 비디오에서 3D 장면을 고속으로 재구성하고 렌더링하는 신개념의 표현 기법입니다. 기존의 NeRF(Neural Radiance Fields) 방식보다 훨씬 빠르면서도 고화질의 뷰 생성이 가능하여, 실시간 AR/VR, 3D 콘텐츠 제작, 디지털 트윈 등에서 주목받고 있습니다. 이 기술은 '가우시안 입자' 기반의 점 구름(Point Cloud)을 확장한 방식으로, 그래픽스와 머신러닝의 융합 사례로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Gaussian Splatting은 3D 공간에 분포된 수많은 '가우시안 입자'를 기반으로 장면을 표현하며, 이를 투영(Projection)하여 2D 이미지를 합성하는 방식입니다.핵심 구조: 3D 가우시안 분포 + 알파 ..