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개요SCOR(Supply Chain Operations Reference) 모델은 공급망 운영의 성과 측정과 프로세스 표준화를 위해 Supply Chain Council(SCC, 현재는 APICS/ASCM)이 개발한 대표적인 글로벌 공급망 관리 프레임워크입니다. SCOR는 계획부터 조달, 생산, 배송, 반품에 이르는 전체 프로세스를 통합적으로 정의하고 있으며, 공급망 성숙도 향상과 벤치마킹, 디지털 트랜스포메이션 전략 수립에 필수적인 도구로 활용되고 있습니다. 본 글에서는 SCOR 모델의 구성, 핵심 프로세스, 성과 지표, 실무 적용 전략 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의SCOR 모델은 공급망 활동을 5대 프로세스로 표준화하여 분석, 설계, 평가할 수 있도록 하는 참조 모델(reference..

개요Quantization-aware Training(QAT, 양자화 인지 학습)은 딥러닝 모델의 경량화(모델 크기 축소 및 연산량 감소)를 위해 도입되는 기술 중 하나로, 학습 과정에서 양자화를 시뮬레이션하여 정확도 손실을 최소화합니다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 고속 추론과 낮은 전력 소비가 요구되는 분야에 적합하며, Post-Training Quantization(PTQ)보다 높은 정밀도를 유지할 수 있다는 장점이 있습니다.1. 개념 및 정의QAT는 훈련 단계부터 8-bit 또는 정수 연산을 염두에 두고, 양자화 시뮬레이션을 포함한 연산을 통해 모델을 학습시키는 방식입니다. 이는 학습 중 float 연산과 양자화된 정수 연산 사이의 오차를 고려하여 weight와 activation을 함께..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..

개요Memory Replay Buffer(메모리 리플레이 버퍼)는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에서 에이전트가 수집한 과거 경험을 저장하고, 이를 반복적으로 학습에 활용하기 위해 사용하는 핵심 구조입니다. 비효율적인 학습을 방지하고, 데이터의 다양성을 확보하여 더 안정적이고 효율적인 정책 학습을 가능하게 만듭니다.1. 개념 및 정의메모리 리플레이 버퍼는 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 다음 상태(next state)의 튜플을 저장하는 버퍼입니다. 이 저장된 경험을 샘플링하여, 모델이 다양한 상황을 다시 학습하게 함으로써 데이터 효율성 향상, 표본 상관관계 감소, 모델의 안정성 증가라는 효과를 기대할 수 있습니..

개요Incremental Learning(점진적 학습)은 데이터가 순차적으로 유입되는 환경에서 기존 학습 모델을 재학습 없이 점진적으로 업데이트할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 특히 스트리밍 데이터, IoT, 실시간 모니터링 시스템 등에서 활용도가 높으며, 저장 공간과 연산 자원이 제한된 상황에서 매우 효과적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의점진적 학습이란 전체 데이터를 한 번에 학습하는 전통적인 방식과 달리, 데이터가 연속적으로 주어질 때마다 기존 모델을 업데이트하는 학습 방식입니다. 이를 통해 학습 모델은 새로운 정보에 적응하면서도 이전에 학습한 내용을 유지할 수 있습니다.주요 목적은 지속 가능한 학습, 효율적인 자원 활용, 실시간 분석 대응에 있으며, 특히 온라인 학습(Online Learnin..

개요온라인 학습(Online Learning)은 디지털 기술을 기반으로 시간과 장소의 제약 없이 학습할 수 있는 교육 방식입니다. 코로나19 이후 온라인 교육은 일시적 대안에서 필수 교육 수단으로 자리 잡았으며, 학습자 중심의 맞춤형 학습, 글로벌 교육 접근성 확대 등 다양한 장점을 통해 교육의 패러다임을 전환시키고 있습니다.1. 개념 및 정의온라인 학습이란 인터넷을 활용하여 다양한 디지털 콘텐츠와 플랫폼을 통해 원격으로 학습을 수행하는 방식입니다. 이는 전통적인 교실 수업과 달리, 시간과 공간의 제약 없이 자율적인 학습이 가능하다는 점에서 교육의 민주화를 실현하고 있습니다.주요 용어로는 e-Learning, Distance Learning, Remote Learning 등이 있으며, 이들은 모두 온라인..

개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 기반으로 인공지능(AI) 모델의 행동을 강화 학습하는 기법입니다. 기존의 강화학습(RL)이 환경으로부터 보상을 받아 정책을 학습하는 반면, RLHF는 인간 평가자(Human Annotator)가 보상을 정의하거나 직접 피드백을 제공함으로써 AI의 의사결정 품질을 향상시킵니다. OpenAI의 ChatGPT, DeepMind의 Sparrow, Anthropic의 Claude 등 최신 AI 모델들이 RLHF를 활용하고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 생성형 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의RLHF는 다음과 같은 3단계 프로세스로 구성됩니다:프롬..

개요Little의 법칙(Little’s Law)은 대기 행렬 이론(Queuing Theory)에서 널리 활용되는 수학적 원리로, 시스템 내에서 평균적으로 ‘얼마나 많은 항목이 처리 중인지’를 예측할 수 있는 간단하면서도 강력한 공식입니다. 제조업, 서비스업, IT 운영, DevOps, 병원, 콜센터 등 다양한 분야에서 프로세스 최적화와 병목 현상 해소를 위한 핵심 지표로 활용됩니다. 본 글에서는 Little의 법칙의 개념, 수식, 적용 조건, 활용 사례, 실무 적용 팁까지 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의Little의 법칙은 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:L = λ × WL (Work-in-Progress): 시스템 내 평균 대기 수 또는 처리 중인 항목 수λ (Throughput): 단위 시간당 ..

개요ISTQB(International Software Testing Qualifications Board)는 전 세계적으로 인정받는 소프트웨어 테스팅 자격 및 지침을 제공하는 기관이며, 이들이 제시하는 ‘테스트의 7가지 원리(7 Testing Principles)’는 모든 테스터와 품질 보증 담당자가 실무에서 테스트 전략을 수립하고 실행하는 데 있어서 핵심 기준이 됩니다. 본 글에서는 ISTQB가 정의한 7가지 테스트 원리를 이해하기 쉽고 실무 적용 가능한 방식으로 정리하고, 각 원리의 중요성과 실제 적용 예시, 주의사항까지 함께 소개합니다.1. 테스트는 결함의 존재를 보여주는 활동이다 (Testing shows presence of defects) 설명 효과 실무 적용 테스트는 결함이 ‘존재함’을..

개요UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 시스템의 구조, 동작, 상호작용을 시각적으로 표현하기 위한 표준화된 모델링 언어입니다. 객체지향 설계의 복잡성을 효과적으로 관리하고, 개발자, 설계자, 비즈니스 이해관계자 간 커뮤니케이션을 원활하게 하기 위해 만들어졌습니다. 이 글에서는 UML의 개념, 다이어그램 종류, 주요 활용 사례, 도구, 작성 방법 및 실무 적용 시 유의사항까지 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의UML은 객체지향 소프트웨어 개발 프로세스에서 사용되는 모델링 언어로, 시스템의 구조적, 행위적, 기능적 측면을 시각적으로 표현할 수 있도록 도와줍니다. UML은 다음과 같은 목적을 가집니다:소프트웨어 설계의 명확한 문서화개발팀 내외 이해관계자 간 커뮤니케이션 향..

개요소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가는 시스템이 갖추어야 할 품질 속성(성능, 보안, 확장성 등)에 대한 설계 적합성을 검증하는 활동입니다. 이는 시스템 개발의 초기 단계에서 위험 요소를 사전에 식별하고, 아키텍처의 타당성과 구현 가능성을 평가하여 장기적인 유지보수성과 확장성을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 아키텍처 분석의 개념, 주요 평가 기준, 대표적인 평가 기법(ATAM, CBAM 등), 프로세스와 활용 사례까지 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의아키텍처 분석은 소프트웨어 시스템의 구조가 요구사항을 만족하는지 검토하는 절차이며, 평가는 그 타당성 및 품질을 판단하는 작업입니다. 주로 다음과 같은 목적을 가지고 수행됩니다:아키텍처 설계의 장단점 도출품질 속성에 대한 충족 여부..

개요소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템의 구조와 상호작용을 정의하는 고수준 설계로, 전체 시스템의 안정성, 확장성, 유지보수성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 기능적 요구사항뿐만 아니라 비기능적 요구사항(성능, 보안, 가용성 등)을 충족시키기 위한 기술적, 조직적 의사결정의 집합이기도 합니다. 본 글에서는 소프트웨어 아키텍처의 정의, 주요 특징, 구성 요소, 설계 패턴, 활용 사례 및 설계 시 고려사항까지 체계적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의소프트웨어 아키텍처는 시스템을 구성하는 컴포넌트(모듈), 이들 간의 관계, 인터페이스, 데이터 흐름 등을 정의하는 설계 체계입니다. 개발 초기 단계에서 전체 시스템의 청사진을 제공하며, 아래 목적을 가집니다:시스템의 기술적 방향성 설정다양한 이해관계자 간 의사소통..

개요OSS(Open Source Software) 개발 방법론은 소스코드를 누구나 열람·수정·배포할 수 있도록 공개하고, 다수의 기여자들이 자발적으로 참여하여 공동으로 개발을 진행하는 방식입니다. 기업 중심의 폐쇄적 개발과는 달리, 글로벌 개발자 커뮤니티의 집단 지성을 활용해 효율적이고 신뢰성 높은 소프트웨어를 생산하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 OSS 개발 방법론의 개념, 핵심 특징, 구성 요소, 기술적 기반, 장점과 활용 사례, 도입 시 고려사항 등을 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의OSS 개발 방법론은 오픈 소스 소프트웨어의 개방성과 투명성을 기반으로 한 비전통적 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. GitHub, GitLab 등 협업 플랫폼을 활용하며, 코드 기여(contribution),..

개요RFQ(Request for Quotation)는 조직이 특정 제품이나 서비스에 대해 여러 공급자에게 공식적인 가격 견적을 요청하는 절차입니다. 이는 RFI(Request for Information)나 RFP(Request for Proposal) 이후에, 구매 품목이나 서비스 범위가 명확히 정의된 경우 사용되며, 가격 경쟁력을 기반으로 공급자를 선정하는 데 목적이 있습니다. 본 글에서는 RFQ의 개념, 특징, 구성 항목, 프로세스, 장점 및 도입 시 고려사항까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의RFQ는 구매자가 특정 제품 또는 서비스의 수량, 사양, 납기 조건 등을 명확히 정의한 후, 다수의 공급업체로부터 가격을 포함한 견적을 수집하여 최적의 거래처를 선정하기 위한 절차입니다. 일반적으로 단가 ..

개요Vibe Coding은 2025년 2월 OpenAI 공동창립자이자 전 테슬라 AI 책임자였던 Andrej Karpathy가 처음 소개한 개념으로, **대규모 언어 모델(LLM)**에 자연어 프롬프트만 입력하면 작동 가능한 코드를 AI가 생성하는 AI 종속 프로그래밍 기술을 의미합니다. 사람은 직접 코드를 작성하지 않고, 문제를 감각적으로 설명하며 흐름만 가이드합니다. 이 방식은 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고, 개인화된 코드 생성 경험을 제공합니다.1. 정의 및 구조 요소 설명 개념 정의사용자가 자연어로 문제를 설명하고 LLM이 코드를 생성함주된 기술GPT-4, Claude, LLaMA 등 대형 언어 모델 기반 생성형 AI인간 역할코드 리뷰, 실험, 테스트, 수정 피드백 중심AI 역할코드 생성..

개요RFP(Request for Proposal)는 조직이 특정 프로젝트, 제품 또는 서비스 도입을 위해 공급업체로부터 공식적인 제안서를 받기 위해 작성하는 문서입니다. 이는 단순한 정보 요청(RFI)을 넘어, 구체적인 요구사항, 평가 기준, 계약 조건 등을 포함하여 실제 수행 가능한 제안을 받기 위한 단계입니다. 이 글에서는 RFP의 정의, 특징, 구성 요소, 작성 전략, 장점, 활용 사례 및 유의사항까지 체계적으로 안내합니다.1. 개념 및 정의RFP는 기업 또는 기관이 프로젝트 목표를 달성하기 위해 외부 전문가 또는 공급자로부터 기술적·금전적 제안을 받기 위해 사용하는 문서입니다. 일반적으로 RFI를 통해 사전 정보 수집이 끝난 이후, 선정된 벤더를 대상으로 RFP가 발송됩니다.주요 목적: 기술력·비..

개요RFI(Request for Information)는 기업이 특정 프로젝트나 솔루션 도입에 앞서 다양한 공급자나 시장의 정보를 수집하기 위해 사용하는 사전 조사 문서입니다. RFP(Request for Proposal) 또는 RFQ(Request for Quotation) 이전 단계에서 사용되며, 공급업체의 역량, 기술, 제품군, 경험 등을 파악하는 데 목적이 있습니다. 이 글에서는 RFI의 정의, 주요 구성 항목, 활용 전략, 장단점, 실제 사례 및 작성 팁까지 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의RFI는 구매자(기업 또는 공공기관 등)가 시장의 잠재적 공급자로부터 솔루션, 기술, 제품, 서비스에 대한 일반적인 정보를 수집하기 위해 작성하는 문서 또는 절차입니다. 의사결정 전 다양한 벤더의 제안..

개요MRO(Maintenance, Repair and Operation)는 제조업, 에너지, 항공, 건설 등 다양한 산업 분야에서 설비 및 시스템이 안정적으로 운영되도록 유지·보수하고, 운영에 필요한 소모품을 관리하는 전반적인 활동을 의미합니다. 기업의 생산성과 설비 가동률을 높이기 위한 필수적 요소로, 디지털 전환 시대에 스마트 MRO 솔루션이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 MRO의 정의부터 구성 요소, 기술 트렌드, 장점, 실제 사례 및 운영 전략까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의MRO는 직접적인 제품 생산에는 관여하지 않지만, 생산과 운영이 원활히 지속되도록 설비를 유지·보수하고 운영 자재를 공급·관리하는 활동 전반을 의미합니다. 주로 다음 세 가지 요소로 구성됩니다:Maintenance(유..

개요MSP(Management Service Provider)는 기업의 IT 인프라, 네트워크, 보안, 애플리케이션, 클라우드 자원 등을 전문적으로 운영·관리하는 외부 서비스 제공자입니다. IT 환경이 복잡하고 빠르게 변화하는 오늘날, MSP는 기술 전문성과 운영 효율성을 동시에 제공하여 기업의 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 MSP의 개념, 특징, 구성 요소, 활용 기술, 장점, 주요 사례 및 고려사항 등을 체계적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의MSP는 기업의 IT 자산 또는 서비스의 일부 혹은 전체를 외부에서 원격으로 운영·모니터링·유지보수하는 방식의 서비스입니다. 특히 중소기업이나 기술 내재화가 어려운 기업에서 MSP는 비용 효율적이면서도 높은 수준의 IT 서비스를 제공..

개요리쇼어링(Reshoring)은 기존에 해외로 이전했던 제조·서비스 등의 비즈니스 기능을 다시 본국으로 되돌리는 전략입니다. 코로나19 팬데믹, 글로벌 공급망 위기, 지정학적 불안정 등의 이슈로 인해 리쇼어링은 최근 기업과 정부의 주요 전략으로 부상하고 있습니다. 본 글에서는 리쇼어링의 개념, 배경, 특징, 구성 요소, 기술 인프라, 장단점, 실제 사례와 도입 시 고려사항 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의리쇼어링은 오프쇼어링과 반대되는 개념으로, 외국에 이전된 생산, 서비스, R&D 기능을 자국으로 다시 이전하여 운영하는 전략입니다. 이는 단순한 생산 이전을 넘어서, 국가의 산업 경쟁력 회복과 안정적 공급망 확보를 목적으로 합니다.주요 목적:공급망 안정성 확보국가 일자리 창출국내 제조 생태..

개요오프쇼어링(Offshoring)은 기업이 자사의 일부 비즈니스 프로세스나 서비스를 인건비와 운영 비용이 낮은 해외 국가로 이전하여 운영 효율성과 비용 절감을 도모하는 전략입니다. 이는 아웃소싱의 한 형태로 볼 수 있지만, 특히 외국 자회사나 파트너를 통한 운영이 특징입니다. 본 글에서는 오프쇼어링의 개념, 특징, 구성, 기술적 인프라, 장단점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항까지 포괄적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의오프쇼어링은 비용 경쟁력 확보, 인재 접근성 향상, 24시간 운영 등 다양한 목적을 가지고 본국 외 지역에 업무 수행 거점을 두는 전략입니다. 주로 다음과 같은 형태로 이루어집니다:생산 오프쇼어링: 제조 공정을 해외 공장으로 이전서비스 오프쇼어링: IT 개발, 고객센터, 회계 등의 서비스..

개요아웃소싱(Outsourcing)은 기업이 내부 자원만으로 수행하던 업무를 외부 전문 기관이나 개인에게 위탁하여 효율성과 전문성을 확보하는 전략적 운영 방식입니다. 글로벌 경쟁이 심화되는 현대 비즈니스 환경에서 아웃소싱은 비용 절감, 운영 효율화, 핵심 역량 집중을 가능하게 하며, IT, 제조, 마케팅, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.이 글에서는 아웃소싱의 개념, 핵심 특징, 구성 요소, 적용 기술부터 장점, 실제 사례 및 도입 시 고려사항까지 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의아웃소싱은 기업 활동 중 일부를 외부 공급자에게 맡기는 것을 의미합니다. 이때 계약된 외부 조직은 특정 업무의 전문성과 인프라를 기반으로 서비스를 제공합니다. 아웃소싱의 주요 목적은 다음과 같습니다..

개요Approximate Query Processing(AQP)은 대용량 데이터 분석 환경에서 전체 데이터를 스캔하지 않고, 일부 샘플이나 요약 정보를 활용해 빠르게 근사치 결과를 제공하는 데이터 처리 기술입니다. 특히 실시간 분석, 대시보드 응답성 향상, 빅데이터 플랫폼에서의 리소스 절감에 매우 효과적입니다. 이 글에서는 AQP의 개념부터 구현 방식, 주요 기술, 활용 사례 및 도입 시 고려사항까지 깊이 있게 살펴봅니다.1. 개념 및 정의AQP는 정확한 결과가 아닌, 허용 가능한 오차 범위 내에서 빠르게 통계적 근사치를 계산하여 사용자에게 결과를 반환하는 방식입니다. 이 기술은 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:대규모 데이터셋에 대한 응답 시간이 중요한 경우정밀한 정확성보다 빠른 인사이트가 중요한 ..

개요DANE(DNS-based Authentication of Named Entities)는 DNSSEC을 기반으로 도메인 소유자가 직접 TLS 인증서를 DNS에 등록함으로써, 기존 CA(Certificate Authority) 중심의 신뢰 구조를 보완 또는 대체할 수 있는 혁신적인 보안 인증 기술입니다. 이 글에서는 DANE의 개념, 동작 원리, 기술 요소, 장점과 활용 사례까지 폭넓게 분석하여, 미래 인터넷 보안 체계의 전환 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의DANE은 DNSSEC(DNS Security Extensions)을 활용해, 도메인 이름에 대한 TLS 인증 정보를 DNS에 저장하고 이를 검증하는 방식입니다. 이는 기존의 X.509 인증서를 사용하는 CA 체계에 의존하지 않고도, DNS가..

개요DNS over TLS(DoT)와 DNS over HTTPS(DoH)는 전통적인 DNS 쿼리의 평문 전송 문제를 해결하기 위한 보안 강화 기술입니다. 이들은 사용자와 DNS 리졸버 간의 통신을 암호화하여 중간자 공격(MITM), 감청, 패킷 변조로부터 DNS 요청을 보호합니다. 본 글에서는 DoT/DoH의 개념, 차이점, 동작 방식, 기술 구성 요소부터 주요 활용 사례와 보안성에 대한 고려사항까지 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의DoT(DNS over TLS)와 DoH(DNS over HTTPS)는 DNS 요청을 각각 TLS와 HTTPS 프로토콜을 이용해 암호화하여 전달하는 기술입니다. 전통적인 DNS는 UDP 53 포트를 통해 평문으로 요청을 주고받기 때문에, 개인정보 보호와 보안에 취약합니다...

개요Explicit Congestion Notification(ECN)은 TCP/IP 네트워크에서 혼잡을 암묵적으로 인지하고 대응하던 기존 방식에서 벗어나, 네트워크 혼잡을 명시적으로 알림으로써 보다 효율적인 트래픽 관리를 가능하게 하는 기술입니다. ECN은 QoS(서비스 품질) 향상, 지연 감소, 패킷 손실 최소화에 효과적이며, 클라우드, 데이터센터, 5G 백본망 등에 적용되고 있습니다. 이 글에서는 ECN의 원리, 구성 요소, 기술 특징부터 활용 사례까지 폭넓게 다룹니다.1. 개념 및 정의ECN은 인터넷 프로토콜(IP) 헤더와 전송 계층(TCP)의 일부 필드를 활용해, 네트워크 혼잡이 발생했음을 명시적으로 송신자와 수신자에게 알리는 메커니즘입니다. 기존 네트워크는 혼잡 시 패킷을 드롭(drop)함으로..

개요Delay Tolerant Networking(DTN)은 기존 인터넷 기반 통신망이 가진 연속성 요구를 극복하기 위한 새로운 네트워크 아키텍처입니다. 우주, 군사, 해양 등 가혹한 환경에서도 안정적인 통신을 보장하기 위해 개발된 DTN은 차세대 통신기술로 각광받고 있습니다. 이 글에서는 DTN의 개념, 특징, 구성 요소부터 기술 요소, 장점, 실제 활용 사례까지 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Delay Tolerant Networking(DTN)은 간헐적 연결(disconnection), 높은 지연(latency), 낮은 대역폭 환경에서도 데이터를 전달할 수 있도록 설계된 네트워크 아키텍처입니다. 전통적인 TCP/IP 기반 네트워크는 패킷이 실시간으로 목적지까지 도달해야 하지만, DTN은 데..

개요Retrieval-Augmented Prompting(RAP)은 대규모 언어모델(LLM)의 응답 생성 능력을 향상시키기 위해, 모델 외부에서 정보를 검색(retrieve)한 후 해당 지식을 프롬프트에 삽입하여 모델이 활용하도록 만드는 전략입니다. 이는 대규모 언어모델이 가지고 있지 않은 최신 정보, 사실 기반 지식, 도메인 문서를 활용할 수 있게 하여 정확도, 최신성, 신뢰도 모두를 강화합니다. 대표적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), ChatGPT+Bing, LangChain 기반 검색 에이전트 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Retrieval-Augmented Prompting은 크게 다음 3단계로 구성됩니다:Query 생성: 사용자의 질문 또는 요청을 기반으..

개요ReAct(Reasoning and Acting)는 대규모 언어모델(LLM)이 사고(Reasoning)와 외부 환경에 대한 행위(Action)를 번갈아 수행하도록 유도하는 프롬프트 설계 기법입니다. ReAct는 LLM이 단순히 응답을 생성하는 데 그치지 않고, 생각하고 → 도구를 호출하고 → 다시 생각하고 → 결론을 도출하는 방식으로 능동적이고 인터랙티브한 에이전트 추론 체계를 구현합니다. 이는 검색 기반 QA, 툴 기반 작업 자동화, 다단계 추론형 AI 어시스턴트 등에서 핵심 전략으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의ReAct는 하나의 프롬프트 흐름 내에서 다음을 반복합니다:Thought: 문제를 해결하기 위한 사고 과정 (CoT 기반)Action: 외부 API, 계산기, 검색 도구 등을 호출Obser..