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개요Adaptive AI는 변화하는 환경, 사용자 요구, 입력 데이터에 지속적으로 학습하고 반응하며 진화하는 인공지능 아키텍처를 말합니다. 전통적인 고정형 모델과 달리, 상황에 따라 행동을 수정하고, 자체 피드백을 통해 성능을 향상시키는 능력을 갖추고 있어 자율적이고 유연한 AI 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Adaptive AI는 정적 모델이 아닌 지속적으로 업데이트 가능한 구조를 가진 인공지능 시스템입니다.기존 AI는 학습-배포-고정 구조였다면, Adaptive AI는 운영 중에도 데이터와 상호작용하며 지속적으로 모델을 보정합니다. 이는 강화학습, 온라인 러닝, 사용자 피드백 기반 업데이트 등의 기법을 통해 구현됩니다.Gartner는 Adaptive AI를 “변화하는 상황에..

개요dbt(Data Build Tool)는 분석 엔지니어가 SQL을 이용해 데이터 웨어하우스 상에서 데이터 모델을 정의하고 변환하며 문서화 및 테스트까지 수행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. dbt는 ELT 구조 중 ‘T(Transform)’ 단계에 최적화된 도구로, 데이터 분석의 생산성과 일관성을 높여주는 핵심 컴포넌트로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의dbt는 SQL 기반의 선언적 방식으로 모델링, 문서화, 테스트, 배포 자동화를 지원하는 데이터 트랜스포메이션 도구입니다. 전통적인 ETL 방식과 달리, 원시 데이터는 데이터 웨어하우스로 적재되고(db/EL), dbt는 그 위에서 변환 작업을 수행합니다.사용자는 SQL과 Jinja 템플릿을 활용하여 데이터 모델을 생성하고, 이를 DAG(..

개요NeRF(Neural Radiance Fields)는 2D 이미지로부터 사실적인 3D 장면을 복원하는 신경망 기반의 렌더링 기술입니다. 사진이나 비디오 프레임 몇 장만으로, 특정 시점의 시각적 정보를 학습하여 해당 장면을 자유로운 각도에서 재생성할 수 있어 컴퓨터 비전, VR/AR, 디지털 트윈 분야에서 폭넓게 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의NeRF는 신경망을 활용해 장면 내의 각 지점에서의 광선 방향 및 위치에 따른 색상과 밀도를 추정하는 모델입니다. 이를 통해 카메라 시점에 따른 픽셀 값을 계산하고, 다수의 시점으로부터 3D 장면을 재구성할 수 있습니다.전통적인 기하 기반의 3D 모델링과 달리, NeRF는 광선(ray)을 따라 샘플링된 값을 누적하여 최종 이미지를 생성하는 신경 렌더링(Neu..

개요LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 실제 애플리케이션 수준으로 확장 가능하도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 외부 데이터 연결, 도구 사용, 멀티스텝 추론, 메모리 유지, 에이전트 기반 설계를 가능하게 합니다. LLM 오케스트레이션 분야에서 가장 널리 사용되는 프레임워크로, AI 챗봇, 문서 검색, 자동화 업무 시스템 등에 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의LangChain은 Python 및 JavaScript에서 사용할 수 있으며, LLM을 중심으로 다양한 컴포넌트(메모리, 툴, 에이전트 등)를 조합해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.프롬프트 템플릿, 체인(chain), 메모리, 툴, 에이전트 등 다양한 구성 요소를 통해 L..

개요LLM 오케스트레이션(Orchestration)은 하나의 대형 언어 모델(Large Language Model)이 아닌 여러 LLM을 조율하여 복잡한 업무를 수행하거나, LLM과 외부 도구를 결합해 확장된 인공지능 서비스를 구축하는 기술 전략입니다. LangChain, Semantic Kernel, CrewAI 등의 프레임워크가 대표적으로 활용되며, AI 에이전트, 챗봇, 검색 강화 생성(RAG) 등 고도화된 애플리케이션 구현의 핵심입니다.1. 개념 및 정의LLM 오케스트레이션은 단일 LLM의 한계를 극복하고, 다양한 언어 모델과 도구, API, 데이터 소스들을 통합하여 복합적인 태스크를 수행할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처입니다.기본적으로는 LLM의 입력/출력을 관리하고, 필요시 외부 메모리, 데..

개요Attestation(보증)과 Remote Attestation(원격 보증)은 시스템의 신뢰성을 검증하기 위한 핵심 기술입니다. 특히 클라우드, IoT, 엣지 컴퓨팅 환경에서 장치의 상태가 안전한지, 신뢰 가능한 코드가 실행되고 있는지를 외부에서 검증할 수 있는 수단으로 활용됩니다. 이는 하드웨어 기반의 신뢰 루트와 소프트웨어 무결성 보장을 결합하여, 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 환경을 구성하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Attestation은 장치나 시스템의 상태(예: 펌웨어, OS, 애플리케이션 등)를 제3자가 검증할 수 있도록 증거를 제공하는 과정입니다.Remote Attestation은 이 과정을 네트워크를 통해 원격으로 수행하는 형태로, 신뢰할 수 있는 모듈(TPM, TEE 등)이 측정한 ..

개요Software Composition Analysis(SCA)는 애플리케이션 내에 포함된 오픈소스 소프트웨어의 보안 취약점, 라이선스 위험, 버전 관리 상태를 자동으로 분석하는 보안 기술입니다. SCA는 오픈소스 의존성이 늘어나면서 발생하는 공급망 보안 문제를 해결하기 위한 핵심적인 DevSecOps 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의SCA는 애플리케이션 빌드 시 사용된 오픈소스 구성 요소들을 식별하고, 해당 구성 요소들의 보안 취약점, 비호환 라이선스, 패치 미적용 상태 등을 분석합니다. 이를 통해 개발 초기 단계에서부터 보안 위협을 제거하고, 소프트웨어 라이프사이클 전반에 걸쳐 리스크를 최소화할 수 있습니다.SCA는 단순한 취약점 스캐너가 아니라, 라이선스 컴플라이언스와 컴포넌트..

개요OpenSSF Scorecards는 오픈소스 소프트웨어 프로젝트의 **보안 위생(Security Hygiene)**을 자동으로 평가하는 도구입니다. GitHub 저장소를 대상으로 20여 가지 보안 기준을 바탕으로 점수를 매기며, 소프트웨어 공급망 보안의 첫 단계를 자동화하는 데 기여합니다. 이 프로젝트는 오픈소스 보안을 강화하기 위한 OpenSSF(Open Source Security Foundation)의 핵심 이니셔티브 중 하나입니다.1. 개념 및 정의OpenSSF Scorecards는 개발자나 보안 담당자가 오픈소스 프로젝트를 선택하거나 운영할 때, 해당 프로젝트의 보안 상태를 정량적으로 파악할 수 있도록 설계된 자동화 평가 도구입니다.이 툴은 GitHub API를 활용해 프로젝트의 커밋 서명 ..

개요Sigstore는 오픈소스 소프트웨어의 신뢰성과 무결성을 보장하기 위한 디지털 서명 및 감사 투명성 플랫폼입니다. 서명(signing), 투명성(transparency), 검증(verification)을 자동화하여, 공급망 공격(Supply Chain Attack)에 대한 방어력을 강화합니다. 특히 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 지원하고 있으며, Kubernetes, Python, Java 생태계에서도 빠르게 확산 중입니다.1. 개념 및 정의Sigstore는 개발자가 서명하고 사용자에게 검증 가능한 오픈소스 아티팩트(artifact)를 배포할 수 있도록 지원하는 도구 모음입니다. 소프트웨어가 누구에 의해, 어떤 상태에서 만들어졌는지를 증명하는 투명한 메타데..

개요Chaos Testing은 실서비스 환경에서 시스템의 장애 내성을 테스트하기 위한 검증 기법으로, Chaos Engineering의 실질적인 실행 방식입니다. 소프트웨어가 실제로 어떤 방식으로 장애에 반응하는지를 분석하여, 고가용성과 회복력을 갖춘 시스템 설계를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Chaos Testing은 시스템이 비정상적인 상태에서도 정상적으로 동작할 수 있는지를 확인하기 위해, 의도적으로 장애를 유발하는 테스트 기법입니다. 이는 Chaos Engineering 원칙에 따라 설계된 실험을 실행하는 과정으로, 시스템의 '회복력'을 과학적으로 검증하는 데 목적이 있습니다.Chaos Testing은 장애가 아닌 장애에 '대응하는 능력'을 테스트하며, 이를 통해 실제 운영 환경에서 발생할 ..

개요Chaos Engineering은 대규모 시스템이 예기치 못한 장애 상황에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 의도적인 실패를 유도하는 실험 기반 접근 방식입니다. Netflix가 도입한 'Chaos Monkey'로 유명해졌으며, 최근에는 클라우드 네이티브 환경에서도 필수적인 신뢰성 확보 전략으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Chaos Engineering이란, 운영 중인 시스템에 통제된 실패를 주입하여 그 시스템의 **회복탄력성(resilience)**과 문제 대응 능력을 사전에 검증하는 방식입니다. 단순한 부하 테스트나 장애 복구 시나리오와 달리, 실제 장애 상황을 시뮬레이션함으로써 숨어 있는 결함을 조기에 발견할 수 있도록 돕습니다.이 개념은 대규모 분산 시스템의 복잡성이 증가하면서 중요성이..

개요LiFi는 빛을 이용한 무선 통신 기술로, 기존 Wi-Fi의 대안 혹은 보완재로 주목받고 있습니다. 특히 2023년 7월 IEEE에서 LiFi 기술을 표준화한 "802.11bb" 규격이 공식 발표되면서 상용화에 속도가 붙고 있습니다. 본 글에서는 LiFi의 개념부터 기술적 요소, 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의LiFi(Light Fidelity)는 LED 조명에서 발생하는 가시광선(VLC: Visible Light Communication)을 이용해 데이터를 전송하는 고속 무선 통신 기술입니다. 전통적인 무선 기술이 전파(RF)를 사용하는 반면, LiFi는 조명을 통해 정보를 주고받습니다.802.11bb는 이 LiFi 기술을 와이파이 프로토콜에 통합한 IEEE의 공..

개요802.11bf는 IEEE에서 표준화 중인 차세대 무선 기술로, Wi-Fi 신호의 변화만으로 사람의 움직임, 위치, 행동, 심박수 등 다양한 센싱 정보를 파악할 수 있게 해주는 Wi-Fi Sensing(와이파이 감지) 표준이다. 기존 Wi-Fi가 통신 중심이었다면, 802.11bf는 공간 인식 센서로의 진화를 의미하며, 보안, 스마트홈, 헬스케어, 고령자 케어 등 다양한 분야에서 혁신을 기대할 수 있다.1. 개념 및 정의802.11bf는 Wi-Fi AP(Access Point)에서 발생하는 무선 채널의 물리적 변화(채널 상태 정보, CSI)를 분석해 비접촉 센싱을 가능하게 하는 기술 표준이다.정식 명칭: IEEE 802.11bf – WLAN Sensing개발 상태: 2024년 표준 완성 예정기반 기술..

개요Unikernel과 MicroVM은 기존의 가상화 및 컨테이너 기술을 대체하거나 보완할 수 있는 초경량, 고보안, 고속 부팅 특성을 지닌 차세대 가상화 기술이다. 이 둘은 각각의 방식으로 운영 체제 및 실행 환경을 최소화하여 클라우드 네이티브 아키텍처, 엣지 컴퓨팅, 서버리스 환경에 이상적인 솔루션으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 기술 정의 핵심 특징 Unikernel애플리케이션과 필요한 OS 기능을 하나의 실행 이미지로 컴파일한 단일 목적 시스템단일 주소 공간, 수 밀리초 부팅, 공격 표면 최소화MicroVM일반 VM보다 경량화된 가상 머신으로, 빠른 시작과 작은 메모리 풋프린트를 목표로 설계된 VM하이퍼바이저 기반, 보안 격리, 수십 ms 부팅둘 다 기존 컨테이너보다 더 작고 빠르며, 보..

개요UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)는 다양한 칩렛(Chiplet)을 하나의 패키지 내에서 통합하기 위한 범용 인터페이스 표준으로, 고성능·저전력·확장성을 동시에 충족시키는 차세대 반도체 아키텍처의 핵심 기술이다. CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 등 다양한 기능을 분리된 다이(die)로 구성하여 하나의 시스템처럼 동작하게 만드는 이기종 집적(Heterogeneous Integration)의 미래를 견인하고 있다.1. 개념 및 정의UCIe는 칩렛 간 고속 연결을 위한 물리적·전기적·프로토콜 표준을 통합한 개방형 인터페이스 규격이다.Chiplet: SoC(System on Chip)에서 분리된 독립적인 반도체 다이 구성 요소UCIe 목적: 칩렛 간 상호 ..

개요Composable Application은 독립적으로 구성된 기능 블록(모듈, 마이크로서비스, API 등)을 조합하여 유연하게 애플리케이션을 구성하는 아키텍처 패턴이다. 기업의 디지털 전환 속도와 고객 맞춤형 서비스 구현을 위한 핵심 전략으로 부상하고 있으며, MACH(Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) 원칙과 밀접하게 연관되어 있다.1. 개념 및 정의Composable Application은 **“필요한 기능을 빠르게 조합하고 교체 가능한 구조”**를 통해 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 애플리케이션이다.목표: 사용자 요구와 기술 변화에 즉각 대응 가능한 유연한 애플리케이션 구현핵심 구성: 모듈화, 표준화된 API, 독립 배포, 재사용 가능한 구..

개요UAM(Urban Air Mobility)은 도심 지역에서 전기 동력 기반의 수직 이착륙 항공기(eVTOL)를 활용하여 사람과 물자를 빠르게 운송하는 차세대 교통 시스템이다. 기존 지상 교통의 혼잡과 환경 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있으며, 도심항공교통, 항공 모빌리티, 에어택시 등의 형태로 실현되고 있다.1. 개념 및 정의UAM은 3차원 공간(공중)을 활용해 도심 단거리 구간의 이동 문제를 해결하고자 하는 항공 교통 시스템으로, 기존 헬리콥터보다 조용하고 친환경적이며 자동화된 운항을 목표로 한다.목표: 도심 내 교통 혼잡 해소, 이동시간 단축, 탄소 저감구성 요소: eVTOL 항공기, 버티포트(이착륙장), UATM(도심항공교통 관리 시스템)관련 기술: 자율비행, 5G 통신, 전기추진,..

개요디지털 주권(Digital Sovereignty)은 데이터, 인프라, 기술의 통제와 활용에 있어 외부 의존을 최소화하고, 주체적 결정을 가능하게 하는 디지털 시대의 자율성과 통제력을 의미한다. 클라우드, 인공지능, 글로벌 플랫폼의 확산으로 인해 데이터의 저장, 처리, 유통이 국경을 넘나드는 상황에서, 디지털 주권은 국가안보, 산업 경쟁력, 개인정보 보호 등 다양한 분야에서 핵심 이슈로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의디지털 주권은 디지털 영역에서 법적, 기술적, 정책적 주체성을 갖는 것을 뜻한다.국가 차원: 데이터 주권(Data Sovereignty), 기술 주권(Tech Sovereignty)기업 차원: 공급망 독립성, 클라우드 선택의 자유개인 차원: 개인정보 결정권, 디지털 자아 보호디지털 주권은..

개요사이버 위협 인텔리전스(CTI)는 사이버 공격에 대한 사전 탐지와 대응을 위해 적의 전술, 기법, 절차(TTPs), 관련 인디케이터(Indicator), 공격자 그룹 정보 등을 수집·분석·공유하는 보안 정보 체계이다. 정적 대응에서 지능형 선제적 방어 체계로의 전환을 가능하게 하며, 보안 운영 센터(SOC), 침해사고 대응팀(CERT/CSIRT), 위협 헌팅 등에서 핵심적인 역할을 수행한다.1. 개념 및 정의CTI는 단순한 위협 데이터가 아니라, **분석과 컨텍스트가 결합된 정보(Intelligence)**로, 조직의 보안 전략 수립과 정책 결정에 활용된다.목적: 공격자 행동 예측, 보안 정책 최적화, 탐지율 향상구성 요소: 데이터 수집 → 분석 → 평가 → 배포 → 활용유형 분류:전술적(Tactic..

개요TAXII는 Trusted Automated eXchange of Indicator Information의 약자로, 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 **표준화된 형식(STIX)**으로 안전하게 교환하기 위한 통신 프로토콜이다. 정부 기관, 보안 기업, CERT 등 다양한 조직 간에 위협 정보를 구조화된 방식으로 주고받을 수 있도록 하여, **공동 방어(Collaborative Defense)**를 실현하는 핵심 인프라로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의TAXII는 STIX 형식의 위협 정보를 자동화된 방식으로 송수신할 수 있게 해주는 표준 API 체계다.목적: 위협 정보 공유의 표준화, 자동화, 보안성 확보표현 언어: JSON (STIX 데이터와 함께 사용)표준화 주체: OASIS(Open Auto..

개요STIX는 Structured Threat Information Expression의 약자로, 사이버 위협 정보를 구조화된 형태로 표현하고 공유하기 위한 국제 표준 언어다. 공격자 프로필, 공격 수단, 피해 정보, 취약점, 캠페인, 전술(TTPs) 등 다양한 위협 요소를 정형화하여 조직 간 협력적 보안 대응을 가능하게 하며, MITRE와 DHS(미국 국토안보부)의 지원 아래 발전해왔다.1. 개념 및 정의STIX는 JSON 기반의 표현 언어로, 사이버 보안 관련 객체들을 구성하고 연결해 공격자의 의도, 능력, 활동 흐름을 설명할 수 있도록 설계되었다.목적: 위협 정보의 이해, 자동화, 공유를 통해 보안 협력 강화표현 방식: JSON 기반 데이터 모델 (STIX 2.x 버전 기준)연계 표준: TAXII ..

개요Feature Store는 머신러닝 모델 학습과 실시간 추론에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 저장, 관리, 공유하는 플랫폼이다. 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 협업을 촉진하고, 훈련/추론 시 일관된 피처 제공으로 모델 성능과 재현성을 높이는 MLOps의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조2. 구성 요소 구성 요소 설명 역할 오프라인..

개요Model Registry는 머신러닝 모델의 버전, 메타데이터, 상태 등을 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 중앙 저장소이자 관리 시스템이다. 실험 환경에서 개발된 모델이 배포 가능한 수준으로 진화해 운영 환경까지 이어지기 위해서는 체계적인 모델 등록, 승인, 배포, 롤백 시스템이 필요하며, Model Registry는 이를 가능하게 하는 핵심 MLOps 구성 요소다.1. 개념 및 정의Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 이력, 상태, 메타데이터, 배포 정보 등을 기록하고 관리하는 데이터베이스 또는 플랫폼이다.목적: 모델 실험부터 운영 배포까지의 과정을 중앙에서 통제 및 기록구성 요소: 모델 이름, 버전, 태그, 설명, 실험 결과, 배포 상태 등 포함연계 요소: 실험 추적(Experim..

개요추론 가속기(Inference Accelerator)는 훈련된 인공지능(AI) 모델의 추론(inference) 과정을 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수 하드웨어 장치다. 특히 대규모 모델과 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션(챗봇, 자율주행, 음성인식 등)에서 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU, TPU, NPU, FPGA 등 다양한 형태로 구현된다.1. 개념 및 정의추론 가속기는 머신러닝 모델이 입력을 받아 출력을 생성하는 ‘추론(inference)’ 단계를 최적화하여 성능과 에너지 효율을 극대화하는 데 특화된 연산 장치이다.목적: 지연 시간(latency) 최소화, 처리량(throughput) 극대화대상 환경: 엣지 컴퓨팅, 모바일 디바이스, 데이터센터, 자율 시스템 등차이점: 훈련(tr..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Algorithmic Auditing(알고리즘 감사 또는 모델 감사)은 인공지능 및 알고리즘 기반 시스템의 공정성, 투명성, 책임성을 확보하기 위해 설계·학습·운영 과정 전반을 점검하고 평가하는 활동이다. 점점 더 많은 기업과 정부가 AI에 의사결정을 위임하는 상황에서, 모델의 편향, 차별, 오류 가능성을 사전에 식별하고 대응하기 위한 핵심적인 AI 거버넌스 절차로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Algorithmic Auditing은 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 누구에게 어떤 영향을 미치는지를 평가하고, 사회적 책임을 기반으로 그 위험을 최소화하려는 시도이다.목적: 불투명한 알고리즘 의사결정으로 인한 피해 예방 및 규제 대응범위: 데이터 수집부터 학습, 배포, 운영, 유지보수까지 전 단계 포함형식..

개요Data Card는 머신러닝 및 인공지능 모델 개발에 사용되는 데이터셋에 대한 정보를 구조화된 형태로 문서화한 설명서로, 데이터의 출처, 구성, 품질, 윤리적 고려사항 등을 명확히 밝힘으로써 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 역할을 한다. 데이터셋 공개 시 책임 있는 사용과 반복 가능한 연구를 위해 필수적인 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Data Card는 데이터셋 사용자가 해당 데이터의 특성, 출처, 목적, 제한사항 등을 명확히 이해할 수 있도록 설계된 데이터 설명서이다.목적: AI 시스템 개발 시 데이터 편향, 불균형, 법적 이슈 등을 예방포맷: HTML, PDF, Markdown 등 다양한 문서 형식기반: Google의 Know Your Data 프로젝트, Datasheets fo..

개요Model Card는 인공지능(AI) 모델의 성능, 사용 범위, 제한 사항, 데이터 편향성 등을 명시한 설명서 형태의 문서로, 모델의 개발자와 사용자 간에 책임 있는 AI 사용을 유도하기 위한 도구이다. Google AI가 최초로 제안한 개념으로, 오늘날 다양한 AI 윤리 가이드라인과 규제 대응에서 Model Card는 필수 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Model Card는 머신러닝 모델에 대한 표준화된 설명서로, 모델을 언제, 어디서, 어떻게, 누구에게 사용할 수 있는지에 대한 정보와 함께 성능의 한계와 편향 리스크까지 투명하게 공유하는 것을 목표로 한다.목적: AI 모델 사용자의 이해도 증진과 책임 있는 활용형식: 표 또는 자연어 기반의 설명 문서 (HTML, PDF 등)포함 요소: 모..

개요그린 소프트웨어(Green Software)는 에너지 효율성과 탄소 배출 저감을 고려한 소프트웨어 개발 및 운영 방식을 의미한다. IT 인프라의 전력 소비 증가와 데이터 센터 탄소 발자국이 글로벌 환경 문제로 부각되면서, 소프트웨어 차원에서의 친환경 전략이 기업의 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영의 핵심 요소로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의그린 소프트웨어는 소프트웨어 생애주기 전반에서 탄소 배출을 최소화하고, 자원 효율성을 최적화하는 기술과 프로세스를 통합한 개념이다.목적: 디지털 전환 속에서도 환경 영향을 최소화범위: 코드 작성, 빌드, 테스트, 배포, 실행, 폐기 등 전 과정 포함관련 원칙: 에너지 효율, 탄소 최적화, 기기 수명 연장, 지속 가능성 설..

개요Software Defined Perimeter(SDP)는 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델을 기반으로, 인증된 사용자만 리소스에 접근할 수 있도록 네트워크 경계를 소프트웨어로 정의하는 보안 프레임워크다. 기존의 IP 기반 접근 제어 방식과 달리, SDP는 네트워크 인프라를 외부에 노출하지 않으며, 접속 전 철저한 인증과 최소 권한 원칙을 적용하여 **'보이지 않는 인프라'**를 구현한다.1. 개념 및 정의SDP는 사용자와 리소스 간 연결을 동적으로 설정하며, 접속 시점까지 해당 리소스의 존재를 네트워크 상에서 보이지 않게 만든다.목적: 내부/외부 위협으로부터 리소스를 보호하고, 사용자 기반 접근 제어 실현기반 모델: 제로 트러스트(Zero Trust) + Need-to-Know 원칙핵심..