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개요비용산정(Cost Estimation)은 프로젝트 수행에 필요한 인력, 시간, 자원 등의 요소를 분석하여 전체 비용을 예측하는 과정입니다. 특히 IT 및 소프트웨어 개발 프로젝트에서는 개발 공수, 기술 도입 범위, 리스크 수준 등을 고려해 정밀한 산정이 필요하며, 이는 사업 타당성 분석, 제안서 작성, 계약 체결, 실행 예산 배분의 핵심 기반이 됩니다.1. 개념 및 정의비용산정이란 프로젝트 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 모든 비용 항목을 체계적으로 예측하는 행위로, 프로젝트 관리의 핵심 프로세스 중 하나입니다. IT 프로젝트에서는 요구사항 정의, 개발 일정, 인건비 단가, 장비 및 간접비까지 포함한 총비용을 고려하여 산정해야 하며, 공공 및 민간 모두에서 중요한 예산 관리 도구로 활용됩니다.2. 특징 ..

개요기능점수법(Function Point Analysis, FPA)은 소프트웨어의 기능 요구사항을 기반으로 시스템의 크기(규모)를 측정하는 정량적 방법론입니다. LOC(Line of Code)와 달리 구현 언어에 독립적이며, 입력, 출력, 데이터 저장, 인터페이스 등 사용자 입장에서 제공되는 기능 요소를 수치화하여 개발 공수 및 비용을 객관적으로 산정할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의기능점수법은 Albrecht가 IBM에서 1979년에 제안한 소프트웨어 규모 산정 방법론으로, 사용자가 인식할 수 있는 기능을 기준으로 소프트웨어의 크기를 측정합니다. 이는 개발 초기에 요구사항 수준에서 추정이 가능하다는 장점이 있어, 공공 IT사업 대가산정에서도 주요한 기준으로 사용됩니다.2. 특징구분설명예시언어/플랫..

개요소프트웨어사업 대가산정 가이드는 공공 정보화 사업 및 소프트웨어 개발 사업의 적정 예산 수립을 위한 표준화된 기준을 제공합니다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하여 매년 개정되며, 기능점수(Function Point), 개발공수, 인건비 기준 등을 기반으로 정량적·정성적 산정이 가능합니다. 이 글에서는 소프트웨어 대가산정의 핵심 구성, 절차, 활용 방법을 소개합니다.1. 개념 및 정의소프트웨어사업 대가산정 가이드는 공공 및 민간의 소프트웨어 구축·운영 사업에서 예산 산정의 투명성, 객관성, 합리성을 확보하기 위한 기준 문서입니다. 특히, 공공 발주 사업에서는 제안요청서(RFP) 작성 시 반드시 대가산정 기준을 반영해야 하며, 산출물의 난이도와 규모에 따라 금액이 달라집니다.2...

개요악성코드는 시스템에 침입하여 정보를 탈취하거나, 시스템을 손상시키는 프로그램으로, 날로 지능화되고 있습니다. 이에 따라 다양한 탐지 기법이 개발되었으며, 정적·동적 분석부터 인공지능 기반 탐지까지 고도화된 방식이 등장하고 있습니다. 본 글에서는 악성코드 탐지의 주요 기법과 기술적 원리, 적용 사례를 중심으로 소개합니다.1. 개념 및 정의악성코드 탐지 기법이란, 시스템이나 네트워크 내에서 악성코드의 존재를 식별하고 분석하여 위협을 사전에 제거하거나 대응할 수 있도록 돕는 보안 기술입니다. 탐지 기법은 정적(코드 분석), 동적(행위 기반), 휴리스틱, AI 기반 등으로 분류됩니다.2. 악성코드 탐지 기법 분류 기법 설명 특징 시그니처 기반(Signature-based)알려진 악성코드의 고유 패턴(해시..

개요EA 성숙도모델은 조직의 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture) 관리 수준을 체계적으로 진단하고, 개선 방향을 수립하기 위한 평가 모델입니다. EA 프로세스, 거버넌스, 도구, 데이터 관리 수준을 정량적 및 정성적으로 측정하며, EA의 전략 정합성과 실행력을 높이는 데 필수적인 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의EA 성숙도모델은 조직의 EA 실행 수준을 5단계 또는 6단계 수준으로 나누어 정의하며, 각 단계는 조직의 EA 관리 체계, 기술 활용도, 정보 일관성, 의사결정 지원 능력 등을 포함합니다. 대표적인 모델로는 NASCIO 모델, GAO EA Maturity Framework, 연계성 중심의 e-Government 모델 등이 있습니다.2. 성숙도 단계 단계 명칭 특징..

개요EA 참조모델은 조직의 정보화 전략과 시스템을 일관성 있게 설계하고 운영하기 위한 표준 아키텍처 프레임워크입니다. 비즈니스, 데이터, 애플리케이션, 기술 아키텍처로 구성되며, 공공 및 민간 영역에서 디지털 전환과 IT 자산 최적화를 위한 필수 도구로 활용되고 있습니다. 본 글에서는 EA 참조모델의 구조, 구성 요소, 주요 활용 사례를 중심으로 실무적 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의EA(Enterprise Architecture)는 조직의 비즈니스 목표와 IT 전략을 정렬시키기 위한 구조화된 설계 체계이며, EA 참조모델은 이를 구현하기 위한 표준 틀입니다. EA 참조모델은 상호운용성과 일관성을 기반으로 공공기관 및 대규모 조직의 아키텍처 설계에 사용되며, 일반적으로 4대 구성 요소를 중심으로..

개요역공학(Reverse Engineering)은 기존 제품이나 시스템의 구조, 기능, 동작 원리를 분석하여 원천 설계나 구현 방식을 도출하는 기술적 접근 방법입니다. 하드웨어부터 소프트웨어, 바이너리, 네트워크 프로토콜까지 다양한 분야에 적용되며, 보안 분석, 호환성 확보, 시스템 복구 및 혁신의 기반으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의역공학은 완성된 시스템을 분해하고 분석하여 그 설계 및 구현 로직을 추론하는 프로세스를 의미합니다. 제품의 소스 코드나 설계도가 없는 상태에서 기능을 복원하거나 이해하는 것이 핵심이며, 제조사와 관계없이 비표준 또는 오래된 시스템에 대한 유지보수, 보안 패치, 기능 개선 등에 폭넓게 사용됩니다.2. 특징 구분 설명 예시 하향식 분석최종 제품에서 구조를 거꾸로 도출펌웨어..

개요Seldon Core는 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에 안정적이고 확장 가능하게 배포(서빙)할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. REST/gRPC API, A/B 테스트, Canary 배포, 모델 해석성(Explainability) 등 다양한 기능을 제공하며, 다양한 프레임워크와 언어의 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 본 글에서는 Seldon Core의 핵심 기능, 아키텍처, 활용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의Seldon Core는 컨테이너화된 머신러닝 모델을 Kubernetes 상에서 배포하고, 서빙하며, 운영할 수 있는 MLOps 인프라입니다. 모델을 마이크로서비스로 감싸고, 서비스 메쉬 및 모니터링 도구와 통합하여 프로덕션 수준의 배포 자동화, 트래픽 제어..

개요자율주행 자동차 기술은 SAE(미국 자동차공학회)가 정의한 0단계부터 5단계까지의 '자율주행 레벨(Levels of Driving Automation)'로 분류됩니다. 각 단계는 운전자가 해야 할 역할과 시스템이 제공하는 기능 범위를 기준으로 구분되며, 이는 자율주행 기술의 현재 위치와 미래 발전 방향을 이해하는 데 필수적인 기준이 됩니다. 본 글에서는 각 레벨의 특징과 구체적인 차이점을 중심으로 자율주행 기술의 진화를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의자율주행 레벨은 운전자와 시스템 간의 책임 범위, 개입 여부, 운전 환경 조건에 따라 총 6단계(0~5단계)로 구분됩니다.Level 0 (비자동화): 시스템이 전혀 운전을 수행하지 않음. 전방 충돌 경고, 후방 센서 등 정보 제공만 가능.Level 1 (운..

개요자율주행(Autonomous Driving)은 인간의 개입 없이 차량이 주변 환경을 인지하고 판단하며 주행할 수 있도록 하는 기술입니다. 센서, 인공지능, 고정밀 지도, 통신 기술 등을 융합해 실현되며, 미래 스마트 모빌리티의 핵심으로 주목받고 있습니다. 교통사고 감소, 교통 흐름 최적화, 고령자 이동성 확대 등 다양한 사회적 이점을 제공하며, 자동차 산업뿐 아니라 도시 인프라, 법제도, 클라우드 서비스 전반에 걸쳐 큰 변화를 이끌고 있습니다.1. 개념 및 정의자율주행은 SAE(국제자동차공학회) 기준에 따라 0단계부터 5단계까지 분류되며, 완전 자율주행(Level 5)은 운전자가 전혀 개입하지 않는 단계입니다. 현재는 주로 Level 2~3 단계(부분~조건부 자율주행)가 상용화되고 있으며, 이는 운전..

개요Mixed Precision Training(혼합 정밀도 학습)은 딥러닝 모델 학습 시 다양한 정밀도의 숫자 타입(FP32, FP16, BF16)을 혼합 사용하여 학습 속도는 높이고 메모리 사용량은 줄이는 최적화 기법입니다. NVIDIA, Google 등 주요 AI 칩셋 제조사에서 지원하는 이 기술은, 모델 성능은 유지하면서도 GPU 활용도를 극대화할 수 있어 대규모 딥러닝 학습의 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Mixed Precision Training은 신경망의 연산 과정에서 **정밀도가 낮은 포맷(FP16 또는 BF16)**과 **기존의 32비트 부동소수점(FP32)**을 혼용하여 학습을 수행하는 기법입니다. 일반적으로는 다음 방식으로 사용됩니다:Forward/Backwa..

개요Low-Rank Factorization(저랭크 분해)은 고차원 행렬을 보다 낮은 랭크(rank)의 행렬로 분해하여, 데이터 또는 모델의 복잡도를 줄이는 대표적인 행렬 분해 기법입니다. 주로 딥러닝 모델의 가중치 행렬 압축, 차원 축소, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 연산량을 줄이면서도 원래의 정보를 최대한 유지하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의저랭크 분해는 원래의 큰 행렬 **A (m x n)**를 두 개의 저차원 행렬 **U (m x k)**와 **V (k x n)**로 분해하는 방식입니다. 여기서 **k는 m, n보다 작은 랭크(rank)**로, 근사 행렬을 구성하여 연산을 단순화합니다.A ≈ U × V 형태로 근사화차원 축소와 정보 압축이 동시에 가능SVD(Si..

개요DistilBERT는 Google의 대표적인 자연어 처리(NLP) 모델인 BERT를 경량화한 모델로, Hugging Face에서 공개한 지식 증류(Knowledge Distillation) 기반의 사전학습 언어모델입니다. BERT의 약 40% 크기, 60% 빠른 속도를 유지하면서도, 97% 이상의 성능을 보장하는 DistilBERT는 모바일, 엣지 디바이스, 실시간 응답이 필요한 응용 시스템에 적합한 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의DistilBERT는 기존 BERT 모델을 학생(Student) 모델, 원래의 BERT를 교사(Teacher) 모델로 설정하여, 교사의 지식을 학생 모델이 학습하는 Knowledge Distillation 기법을 사용해 개발되었습니다.학습 시 BERT의 중간..

개요Pruning with Lottery Ticket Hypothesis(로터리 티켓 가설 기반 가지치기)는 복잡한 딥러닝 모델 속에서 성능은 유지하면서도 훨씬 작고 효율적인 서브네트워크(Subnetworks)를 찾아내는 최적화 전략입니다. 이 개념은 모델 압축 및 추론 최적화의 중요한 전환점을 제시하며, 특히 자원이 제한된 엣지 디바이스에서 경량화된 모델 구현에 강력한 효과를 발휘합니다.1. 개념 및 정의Lottery Ticket Hypothesis(LTH)는 2019년 Frankle & Carbin 논문에서 제시된 이론으로, 초기 무작위로 설정된 딥러닝 모델 내에는 동일한 초기화값과 동일한 구조로 훈련했을 때도 원래 모델과 유사한 성능을 낼 수 있는 'Winning Ticket'(당첨 티켓)이 존재한..

개요Time-series DB는 시간에 따라 변화하는 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. 센서 데이터, 로그, 모니터링 지표, 주가 정보 등 시간 축을 중심으로 발생하는 대량의 데이터를 고성능으로 처리합니다. 본 글에서는 InfluxDB와 TimescaleDB를 중심으로 시계열 DB의 개념, 구조, 장단점 및 적용 사례를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의시계열 데이터베이스(Time-series Database)는 각 데이터에 타임스탬프가 포함되어 있는 형태의 데이터를 저장하고 조회하는 데 최적화된 DB입니다. 일반적인 관계형 데이터베이스로 처리하기엔 비효율적인 대량의 시계열 데이터를 빠르게 쓰고 읽을 수 있도록 설계되었습니다.2. 특징 구분 설명 예시 시간 기반 인덱싱타..

개요Column-oriented DB(열 지향 데이터베이스)는 데이터를 행(row)이 아닌 열(column) 단위로 저장하는 데이터베이스 관리 방식입니다. 이 구조는 주로 대용량 데이터 분석과 OLAP(Online Analytical Processing) 환경에서 사용되며, 빠른 집계 연산과 효율적인 압축이 가능한 것이 특징입니다. 본 글에서는 열 지향 DB의 개념, 구조, 장단점 및 주요 활용 사례를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의열 지향 데이터베이스는 데이터를 저장할 때, 테이블의 각 열을 별도의 저장 공간에 나누어 저장하는 방식입니다. 기존의 전통적 RDBMS는 행 단위로 데이터를 저장하지만, 열 지향 방식은 분석 쿼리에 최적화되어 있어 특정 열에 대한 조회 및 연산 성능이 매우 뛰어납니다.2. 특징..

개요도메인 주도 설계(DDD, Domain-Driven Design)는 소프트웨어를 도메인 전문가의 지식과 언어를 기반으로 설계하고 개발하는 방법론입니다. 이때 핵심이 되는 협업 도구가 Event Storming과 Context Mapping입니다. 이 글에서는 두 도구의 개념, 적용 방식, 실전 협업 방법을 구체적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 Event Storming도메인 이벤트를 중심으로 시스템 동작을 시각화하며 설계하는 워크숍 기법Context Mapping서로 다른 Bounded Context 간의 관계와 책임을 정의하는 전략적 설계 도구두 기법은 DDD의 핵심 사상인 "언어의 공유와 경계의 명확화"를 실현하는 도구로서 활용됩니다.2. 특징구분Event StormingConte..

개요Feature-Driven Development(FDD)는 기능 단위 중심으로 소프트웨어를 개발하는 실용적인 애자일 방법론입니다. 대규모 시스템 개발에서 팀 간 정렬과 품질 확보를 중시하며, 반복적이고 점진적인 개발 과정을 통해 고객 가치 실현을 가속화하는 방식입니다. 특히, 클래스 다이어그램 기반 설계와 체계적인 기능 리스트 관리를 통해 복잡한 프로젝트를 안정적으로 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의FDD는 1997년 제프 디루카(Jeff De Luca)와 피터 코드(Peter Coad)가 제안한 프로세스 중심의 애자일 방법론으로, 기능 단위로 개발을 설계하고 관리하는 것을 핵심으로 합니다. '기능'은 고객 관점에서의 유의미한 동작 단위를 의미하며, 설계-구현-빌드까지 일관된 흐름을 제공합니다...

개요SAFe(Scaled Agile Framework for Enterprise)는 대규모 조직이 애자일(Agile), 린(Lean), 데브옵스(DevOps)를 통합하여 효과적으로 소프트웨어 및 시스템을 개발하고 운영할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 수십 개 팀이 협력하여 공통 목표를 향해 일관성 있게 움직일 수 있는 구조를 제공하며, 비즈니스 민첩성과 전략적 정렬을 동시에 달성할 수 있는 체계입니다.1. 개념 및 정의SAFe는 여러 애자일 팀이 대규모로 협업할 수 있도록 표준화된 방식으로 스케일링한 프레임워크입니다. 스크럼, 칸반, XP 등 다양한 애자일 방법론을 통합하고, 가치 흐름(Value Stream)을 중심으로 비즈니스와 IT가 함께 전략을 실행하는 구조를 제공합니다.2. 특징 구분 설명..

개요CMMI V2.0(Capability Maturity Model Integration Version 2.0)은 조직의 프로세스 역량을 체계적으로 향상시키기 위한 성숙도 프레임워크입니다. 품질 개선, 성과 관리, 리스크 감소, 지속적인 개선을 목표로 하며, 전 세계의 소프트웨어 및 시스템 엔지니어링 조직에서 채택되고 있습니다. CMMI V2.0은 이전 버전 대비 더 민첩하고 유연한 접근을 제공하며, 디지털 환경에 적합한 프로세스 개선 전략을 제시합니다.1. 개념 및 정의CMMI는 미국 SEI(Software Engineering Institute)가 개발한 프로세스 성숙도 모델로, 조직의 역량을 5단계로 측정하고 개선을 유도하는 체계적 접근 방식입니다. V2.0은 2018년에 발표된 최신 버전으로, 성..