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RFI(Request for Information)

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..

MRO(Maintenance, Repair and Operation)

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..

MSP(Management Service Provider)

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..

리쇼어링(Reshoring)

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..

오프쇼어링(Offshoring)

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..

아웃소싱(Outsourcing)

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..

Approximate Query Processing (AQP)

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 ..

DANE (DNS-based Authentication of Named Entities)

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..

DoT/DoH (DNS over TLS / HTTPS)

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...

ECN (Explicit Congestion Notification)

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..

Delay Tolerant Networking (DTN)

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..

Retrieval-Augmented Prompting (RAP)

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..

ReAct (Reasoning and Acting)

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..

Tree-of-Thought (ToT) Prompting

개요Tree-of-Thought(ToT) Prompting은 Chain-of-Thought(CoT)를 확장한 고급 추론 전략으로, 단일 선형 추론 흐름이 아닌 트리(tree) 형태의 다중 사고 경로를 탐색하고 평가하여 최적의 정답을 도출하는 방식입니다. LLM이 다양한 생각의 가지(branch)를 생성한 후, 이들을 평가하고 선택함으로써 창의적 문제, 퍼즐, 설계, 스토리 생성 등에서 더욱 깊이 있는 사고와 정확도를 확보할 수 있습니다.1. 개념 및 정의ToT는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:LLM이 문제를 기반으로 다양한 아이디어 또는 추론 경로 생성 (Tree Branching)각 경로의 다음 단계를 반복 생성 (Tree Expansion)가지(branch)마다 평가 또는 선택 기준을 적용 (Sco..

Instruction-based Prompting

개요Instruction-based Prompting(명령 기반 프롬프트)은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업을 자연어 명령문 형태로 직접 지시하여 원하는 출력을 얻는 프롬프트 방식입니다. 이는 “문장을 요약해줘”, “다음을 영어로 번역해줘”, “질문에 답변해줘”처럼 사람이 쓰는 명령 문장 그대로 LLM에게 과제를 부여하는 전략이며, 특히 Instruction-tuned 모델(GPT-3.5, GPT-4, T5, FLAN, Alpaca 등) 에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Instruction-based Prompting이란 명시적인 지시어(instructional phrase)를 통해 LLM이 특정 태스크를 수행하게 하는 방법으로, 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다:지시문: 모델에게 작업을..

Role Prompting

개요Role Prompting은 대규모 언어모델(LLM)이 특정 역할이나 인격(Role) 을 부여받고 그에 맞는 방식으로 응답을 생성하도록 유도하는 프롬프트 전략입니다. 모델에게 “너는 지금 의사야”, “전문 번역가처럼 대답해줘”, “코미디 작가처럼 설명해줘” 등 문맥 기반 역할 지시를 통해 출력의 스타일, 표현 방식, 전문성, 어조 등을 정밀하게 조절할 수 있습니다. 이는 GPT, Claude, LLaMA 등 거의 모든 LLM에 적용 가능한 효과적인 스타일 제어 수단입니다.1. 개념 및 정의Role Prompting이란 프롬프트 앞 또는 맥락 중에 명시적으로 “너는 누구다”라는 역할 설명을 삽입하여 LLM이 특정 관점, 문체, 어휘 수준으로 응답하도록 만드는 기법입니다.일반 지시 예시: “너는 지금 의..

Self-consistency Prompting

개요Self-consistency는 Chain-of-Thought(CoT) Prompting의 확장 기법으로, LLM이 생성한 다수의 응답 중에서 가장 일관되고 빈도 높은 정답을 선택하여 추론 정확도와 안정성을 높이는 전략입니다. 단일 응답에 의존하지 않고, 여러 번 추론을 수행한 뒤 그 중 가장 빈도 높은 결과(majority vote)를 최종 응답으로 채택함으로써, 특히 수학, 논리, 추론 등 고난도 문제에서 효과적인 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의Self-consistency는 다음과 같은 과정으로 이루어집니다:Chain-of-Thought 방식으로 다양한 응답 샘플 생성 (sampling or temperature variation)각 응답의 최종 정답만 추출 (step-by-step reas..

Chain-of-Thought (CoT) Prompting

개요Chain-of-Thought(CoT) Prompting은 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 수학, 논리, 추론 문제를 해결할 수 있도록 중간 사고 과정을 유도하는 프롬프트 기법입니다. 단순한 질문-응답 구조가 아닌, 문제를 해결하기 위한 ‘생각의 흐름(thought chain)’을 텍스트로 모델에게 보여주거나 유도함으로써, 정답률과 해석 가능성 모두를 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의CoT Prompting은 다음과 같은 흐름으로 구성됩니다:질문(Prompt): 문제를 명시추론 유도 문장: “생각을 단계적으로 해보자”, “차근차근 풀어보자” 등의 유도어중간 추론 단계: 숫자 계산, 논리 단계, 조건 분석 등최종 정답: 명시적 응답 출력예시:Q: 철수는 사과 3개를 가지고 있고, 민수는 2개를..

Few-shot Prompting

개요Few-shot Prompting은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업 예시(few examples)를 함께 제공하여 모델이 문맥(Context)만으로 태스크를 학습하도록 유도하는 프롬프트 전략입니다. 이는 LLM의 사전학습된 능력을 활용해 별도 파인튜닝 없이 다양한 태스크에서 높은 성능을 낼 수 있게 하며, 특히 GPT-3 이후 널리 사용되는 대표적인 프롬프트 방식입니다.1. 개념 및 정의Few-shot Prompting은 다음과 같은 구조를 갖습니다:예시 포함: 입력 프롬프트에 몇 개의 문제-답 예시 포함문맥 기반 학습: 예시를 통해 모델이 태스크 구조를 이해함추론 일반화: 예시 패턴을 바탕으로 새로운 입력에 대해 응답 생성예시:Translate English to Korean:English: ap..

Zero-shot Prompting

개요Zero-shot Prompting은 대규모 언어모델(LLM)에게 문제에 대한 예시 없이 직접적인 지시문만으로 작업 수행을 요청하는 가장 단순한 형태의 프롬프트 방식입니다. GPT, Claude, LLaMA 등 현대 LLM은 사전학습(pretraining) 과정에서 대량의 언어 데이터를 기반으로 일반적인 문장 완성과 문제 해결 능력을 내재화했기 때문에, 적절한 지시문(prompt instruction) 만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-shot prompting은 다음과 같은 특성을 가집니다:예시 없음: 입력에 작업 수행 예시를 포함하지 않음직접 지시: 모델에게 직접 작업을 설명하는 명령어 구조추론 유도: 언어모델이 훈련 중 축적한 일반화 능력 활용예시:Q: ‘고양..