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개요코드분할 다중화(CDM, Code Division Multiplexing)는 각 사용자 또는 데이터 스트림에 고유한 코드(확산 코드)를 부여하여, 동일한 주파수 대역 내에서 동시에 데이터를 전송하는 다중화 방식이다. 대표적으로 CDMA(Code Division Multiple Access) 기술로 구현되며, 이동통신, 위성통신, GPS 등에서 폭넓게 활용된다. 이 글에서는 CDM의 개념, 기술 원리, 구성 요소, 장점 및 활용 사례를 중점적으로 다룬다.1. 개념 및 정의CDM은 스펙트럼 확산 기술을 기반으로 하며, 전송할 신호를 고유한 코드로 확산(Spread Spectrum)하여 전송한 뒤, 수신 측에서 동일한 코드로 디코딩함으로써 복원하는 방식이다. 모든 사용자가 같은 주파수와 시간 자원을 공유하..

개요파장분할 다중화(WDM, Wavelength Division Multiplexing)는 광섬유 하나로 여러 개의 광 신호를 서로 다른 파장으로 나누어 동시에 전송하는 고속 광통신 기술이다. 네트워크 인프라의 대역폭을 극적으로 확장할 수 있어, 대규모 데이터 센터, 통신사업자 백본망, 해저케이블 등에서 핵심적인 역할을 한다. 본 글에서는 WDM의 개념, 작동 원리, 구성 요소, 기술적 특성 및 활용 사례를 중심으로 상세히 정리한다.1. 개념 및 정의WDM은 하나의 광섬유에 여러 개의 서로 다른 파장(빛의 색)을 동시에 전송함으로써, 병렬적인 다중 통신을 가능하게 하는 기술이다. 전송된 각 파장은 수신 측에서 다시 분리(Demultiplexing)되어 원래의 데이터로 복원된다. 이 기술은 광통신의 대역폭..

개요시분할 다중화(TDM, Time Division Multiplexing)는 하나의 통신 채널을 여러 개의 시간 슬롯으로 분할하여, 각 슬롯에 서로 다른 신호를 순차적으로 할당하여 전송하는 방식이다. 디지털 통신에 최적화된 이 방식은 회선 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 하며, 전화망, 데이터 통신, 위성통신 등에서 널리 활용된다. 이 글에서는 TDM의 개념, 작동 방식, 주요 구성 요소, 기술적 특징 및 활용 사례를 중심으로 설명한다.1. 개념 및 정의TDM은 각 데이터 흐름을 일정한 시간 간격(time slot)으로 분리하고, 동일한 전송 매체를 시간적으로 나누어 공유함으로써 다중화를 구현하는 방식이다. 수신 측에서는 해당 시간 슬롯을 기준으로 데이터를 재조립(Demultiplexing)하여 원래..

개요주파수분할 다중화(FDM, Frequency Division Multiplexing)는 하나의 물리적 채널을 여러 개의 서로 다른 주파수 대역으로 나누어 각기 다른 신호를 동시에 전송하는 방식이다. 이 기술은 아날로그 통신 환경에서 널리 사용되며, 라디오 방송, TV 방송, 케이블 네트워크, 전화망 등에서 핵심적인 역할을 수행한다. 본 글에서는 FDM의 개념, 작동 방식, 주요 구성 요소, 기술 요소 및 활용 사례를 중심으로 정리한다.1. 개념 및 정의FDM은 각 신호에 고유한 주파수 대역(Frequency Band)을 할당하여 여러 신호를 동시에 하나의 전송 매체를 통해 전송하는 다중화 기법이다. 주로 아날로그 신호를 대상으로 하며, 각 신호는 서로 간섭이 없도록 보호 대역(Guard Band)을 ..

개요다중화(Multiplexing)는 하나의 통신 채널 또는 링크에서 여러 개의 신호나 데이터 스트림을 동시에 전송할 수 있게 해주는 핵심 네트워크 기술이다. 네트워크 자원의 효율적인 사용을 가능하게 하며, 유선/무선 통신, 방송, 인터넷, VoIP 등 다양한 분야에서 활용된다. 이 글에서는 다중화의 개념과 종류, 핵심 구성 요소 및 활용 사례를 중심으로 살펴본다.1. 개념 및 정의Multiplexing은 다수의 입력 신호를 하나의 통신 경로로 통합하여 전송한 후, 수신 측에서 이를 분리(Demultiplexing)하는 기술이다. 이를 통해 채널의 사용 효율성을 극대화하고, 대역폭을 절약하며, 하드웨어 자원 사용을 줄일 수 있다.2. 특징항목설명비고효율성하나의 링크로 다수의 데이터 흐름 전송자원 활용 극..

개요CLASP(Classification of Secure Application Development Practices)는 보안을 소프트웨어 개발 프로세스에 통합하기 위한 실천 기반의 개발 방법론으로, 소프트웨어 보안을 개발자, 설계자, 아키텍트 등 실무자에게 구체적으로 적용할 수 있도록 구성되어 있다. 특히 실용적이고 역할 기반의 접근이 특징이며, 개발 프로세스 내에서 수행해야 할 보안 활동을 명확하게 제시함으로써 보안 사고 예방에 효과적이다.1. 개념 및 정의CLASP는 OWASP(Open Web Application Security Project)에서 제안한 보안 개발 프레임워크로, 기존의 개발 프로세스에 보안 기능과 체크리스트를 통합하여 개발자가 실제로 실천할 수 있는 보안 활동을 정의한다. 역할..

개요Seven Touch Points는 Gary McGraw 박사가 제안한 실천 기반의 소프트웨어 보안 개발방법론으로, 실제 개발 프로세스 속에 보안 활동을 자연스럽게 통합하기 위한 7가지 핵심 접점을 제시한다. 이는 전통적인 개발 생명주기(SDLC)나 DevSecOps와도 연계 가능하며, 조직이 개발 과정 중 언제, 어떤 방식으로 보안을 고려해야 하는지를 명확히 안내한다. 특히 보안 리스크를 선제적으로 줄이고, 코딩 단계부터 운영 단계까지 보안 수준을 높이기 위한 실무적 접근법이다.1. 개념 및 정의Seven Touch Points는 보안이 개발자의 업무 흐름 속에 통합되어야 한다는 관점에서, 각 개발 단계에 삽입 가능한 7가지 보안 활동을 정의한다. 이는 보안을 외부 감사 항목이 아닌 개발 품질의 핵..

개요MS-SDL(Microsoft Security Development Lifecycle)은 마이크로소프트가 자사 소프트웨어 제품의 보안 강화를 위해 개발한 보안 중심의 개발방법론이다. 소프트웨어 개발 초기부터 보안을 설계에 내재화(Shift Left)하며, 위험 평가, 위협 모델링, 보안 테스트 등을 단계별로 통합하여 보안 사고를 예방하고 신뢰성 높은 제품을 제공하는 것이 목적이다. 특히 보안 인증이나 국제표준(ISMS, ISO 27001 등) 대응 시 효과적이다.1. 개념 및 정의MS-SDL은 2002년 마이크로소프트가 Nimda, Code Red 등 보안 사고 이후 도입한 SDLC 기반 보안 개발 프로세스이다. 'Secure by Design, Secure by Default, Secure in D..

개요개발보안가이드는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에 걸쳐 보안을 고려한 안전한 코드 작성 기준을 제시하는 가이드라인이다. 이는 보안 취약점을 사전에 예방하고, 해킹·침해 사고를 최소화하며, 정보 보호법 등 법적 요구사항을 충족시키는 데 목적이 있다. 특히 금융, 공공, 의료 등 보안이 중시되는 산업에서 필수적으로 준수되어야 하며, 개발자, 기획자, 보안 담당자 모두에게 필요한 지침이다.1. 개념 및 정의개발보안은 소프트웨어 개발 과정에서 보안을 내재화(Shift Left)하는 개념으로, 보안 결함이 제품 출시 전에 제거되도록 한다. 한국에서는 행정안전부, 금융보안원, KISA 등이 개발보안가이드를 제정하여 권고하고 있으며, 주요 기준으로 CWE, OWASP Top 10 등이 사용된다.2. 특징..

개요Tim Sort는 병합 정렬(Merge Sort)과 삽입 정렬(Insertion Sort)의 장점을 결합한 하이브리드 정렬 알고리즘으로, Python과 Java의 기본 정렬 알고리즘으로 채택되어 있다. 이미 정렬된 데이터가 존재하는 현실의 데이터 특성을 고려하여 최적화된 성능을 제공하며, 실제 소프트웨어 개발에서 널리 사용된다. 본 포스트에서는 Tim Sort의 개념, 특징, 구현 구조, 성능 분석 및 실제 활용 사례를 상세히 살펴본다.1. 개념 및 정의Tim Sort는 2002년 Tim Peters가 Python을 위해 설계한 정렬 알고리즘으로, 평균적 데이터 특성을 활용해 시간 복잡도를 최소화한다. 핵심은 "러너(run)"라 불리는 정렬된 데이터 블록을 탐색한 뒤, 이를 삽입 정렬과 병합 정렬을 ..

개요Classless 라우팅 프로토콜은 IP 주소 클래스에 구애받지 않고, 서브넷 마스크(CIDR 표기법)를 명시적으로 포함하여 라우팅 정보를 전달하는 프로토콜이다. 이 방식은 주소 자원의 효율적 사용, 유연한 네트워크 설계, 대규모 인터넷 라우팅에 최적화되어 있으며, 현재 대부분의 현대 네트워크에서 표준으로 사용된다.1. 개념 및 정의Classless 라우팅은 Classful 방식의 한계를 극복하기 위해 등장한 방식으로, IP 주소와 함께 서브넷 마스크를 명시적으로 포함해 라우팅 경로를 결정한다. CIDR(Classless Inter-Domain Routing)이라는 기술을 기반으로 하며, 라우터가 주소 블록의 크기를 자유롭게 조정할 수 있어 유연성과 확장성이 뛰어나다.주요 목적은 주소 낭비를 줄이고,..

개요Classful 라우팅 프로토콜은 IP 주소의 클래스(A, B, C 등)에 따라 네트워크를 식별하고 라우팅 정보를 전달하던 초기의 라우팅 방식이다. 이 방식은 서브넷 마스크 정보를 별도로 전달하지 않아도 되는 단순함이 장점이었지만, 유연성이 부족하고 주소 자원의 낭비가 심해 이후 Classless 방식으로 대체되었다. 본 글에서는 Classful 라우팅 프로토콜의 개념, 구성 요소, 한계점과 실제 적용 사례 등을 자세히 살펴본다.1. 개념 및 정의Classful 라우팅은 1980~1990년대 초까지 사용되던 라우팅 방식으로, IP 주소를 A, B, C 클래스 단위로 분류하여 경로를 결정한다. 이 방식에서는 네트워크 주소의 클래스에 따라 자동으로 서브넷 마스크가 지정되므로, 라우팅 업데이트 시 마스크 ..

개요SSE(Server-Sent Events)는 서버가 클라이언트(웹 브라우저 등)로 지속적으로 데이터를 푸시할 수 있게 해주는 HTML5 기반의 단방향 통신 기술입니다. 클라이언트가 초기 요청을 보내고 나면 서버가 실시간 이벤트 스트림을 유지하며 자동으로 데이터를 전송할 수 있어, 주식 시세, 알림, 채팅, IoT 모니터링 등 다양한 실시간 웹 애플리케이션에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의클라이언트가 서버에 한 번 연결한 뒤, 서버가 지속적으로 데이터를 푸시하는 HTTP 기반의 단방향 스트리밍 방식프로토콜HTTP/1.1 기반 (웹소켓과 달리 업그레이드 불필요)MIME 타입text/event-stream (Content-Type 헤더)2. SSE의 작동 방식단계설명1. 클라이언트 연결Ja..

개요소버린 클라우드(Sovereign Cloud)는 데이터의 저장, 처리, 접근 제어가 특정 국가나 지역의 법률, 규제, 주권 아래에서 보장되는 클라우드 컴퓨팅 환경을 의미합니다. 글로벌 클라우드의 편의성과 성능을 유지하면서도, 데이터 주권(Data Sovereignty), 보안, 프라이버시 요구를 충족시키기 위한 전략적 아키텍처로, 유럽(EU), 한국, 중동 등에서 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의특정 국가 또는 지역의 법률과 정책 하에서 데이터 보관·처리·접근이 이루어지는 독립적이고 통제 가능한 클라우드 환경목적데이터 주권 확보, 국가안보 보장, 규제 준수, 디지털 자립성 확보관련 용어데이터 로컬리제이션(Data Localization), 디지털 주권(Digital Sov..

개요책임공유모델(Shared Responsibility Model, SRM)은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 클라우드 제공자(Cloud Provider)와 클라우드 사용자(고객) 간의 보안 및 규정 준수 책임이 어떻게 나뉘는지를 정의한 개념입니다. 이 모델은 ‘모든 보안 책임은 클라우드 제공자가 진다’는 오해를 바로잡고, 클라우드 보안 사고를 예방하기 위한 핵심 전략으로 활용됩니다. AWS, Azure, GCP 등 모든 주요 CSP는 SRM을 공식적으로 적용하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의클라우드 환경에서 보안과 운영 책임을 클라우드 제공자와 사용자 간에 명확히 분리한 보안 책임 모델목적역할·책임의 불분명으로 인한 보안 사고 방지, 규정 준수 명확화적용 대상IaaS, PaaS, SaaS 전 ..

개요앙상블 기법(Ensemble Learning)은 하나의 모델이 아닌 여러 개의 머신러닝 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 학습 방법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 예측 결과의 분산을 줄여 더 안정적이고 정확한 성능을 확보할 수 있습니다. 특히 Kaggle 대회 우승자들이 가장 즐겨 사용하는 실전형 전략이며, 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 ML 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 개의 개별 모델(weak/strong learner)을 결합해 하나의 예측 결과를 생성하는 기법목적단일 모델보다 높은 정확도, 일반화 성능 확보기본 가정여러 약한 모델의 조합은 강한 모델보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있음2. 앙상블 기법 유형유형설명대표 기법Baggi..

개요MnasNet(엠나스넷)은 Google Brain이 발표한 Neural Architecture Search(NAS) 기반의 경량 CNN 모델로, 모바일 환경에서 정확도와 지연시간(latency)을 동시에 최적화하기 위해 설계된 딥러닝 구조입니다. NASNet, MobileNetV2 등의 단점을 보완하며, 실제 디바이스 측정 지연시간을 학습 목표에 직접 반영한 점에서 차별화됩니다. Edge AI·온디바이스 AI의 실용화를 위한 핵심 구조 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 추론이 필요한 모바일 디바이스 환경에 맞춰 자동 설계된 NAS 기반 CNN 모델개발 주체Google Brain (2018, CVPR 논문 발표)핵심 특징다목표 최적화(Objective Trade-off: Accu..

개요NetAdapt(넷어댑트)는 주어진 하드웨어 성능 제약(예: 연산량, 지연시간, 메모리 크기)에 맞춰 자동으로 최적의 딥러닝 모델 구조를 찾아주는 경량화 알고리즘입니다. 기존의 고정된 네트워크 구조를 사용하는 것이 아니라, 성능 손실을 최소화하면서 하드웨어 자원에 최적화된 경량 모델을 자동 탐색하여, 실제 환경에서 추론 효율을 극대화하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실제 하드웨어 측정 기반으로 딥러닝 모델을 자동 경량화하여 추론 효율을 최적화하는 알고리즘개발 배경수동 튜닝의 한계, 연산량 기반 최적화의 실제 성능 불일치 문제를 해결하기 위해 등장적용 분야스마트폰, IoT, 드론, 자율주행, 로봇 등의 엣지 환경 AI 모델 최적화2. 작동 방식단계설명1. 성능 측정원본 모델을 다..

개요ShuffleNet은 경량 딥러닝 모델로, 모바일·IoT 환경에서도 높은 정확도를 유지하면서도 매우 낮은 연산량과 파라미터 수를 갖춘 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. 2017년 중국 메그비(Megvii, Face++) 연구진이 발표했으며, Group Convolution과 Channel Shuffle이라는 두 가지 혁신적 기법을 도입해 MobileNet 대비 더 높은 연산 효율을 달성한 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 모델에서 발생하는 채널 간 정보 흐름의 한계를 해결하기 위해 ‘채널 셔플링(Channel Shuffle)’을 적용한 CNN 구조목적경량화된 모델에서 정보 병목을 최소화하면서도 정확도 향상대표 구조ShuffleNet V1, ShuffleNet V2 (2018)..

개요MobileNet은 모바일, IoT, 임베디드 디바이스처럼 연산 및 메모리 자원이 제한된 환경에서 실시간 딥러닝 추론이 가능하도록 설계된 경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. Google이 2017년 발표한 MobileNet은 경량성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)이라는 혁신적인 구조를 도입했으며, 이후 다양한 변형(MobileNetV2, V3 등)을 통해 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 CNN 모델로, 연산량과 파라미터 수를 줄이기 위한 Depthwise Separable Convolution 기반 구조목적모바일·에지 디바이스에서 효율적이고 빠른 추론이 가능하도록 최적화..

개요DenseNet(Dense Convolutional Network)은 레이어 간의 연결 방식을 혁신적으로 바꿔, 각 레이어가 이전 모든 레이어의 출력을 입력으로 사용하는 ‘전결합(Dense Connectivity)’ 구조를 가진 합성곱 신경망(CNN)입니다. 2017년 Huang et al.이 발표한 DenseNet은 파라미터 수를 줄이면서도 뛰어난 성능과 학습 효율을 보여주며, ResNet 이후의 대표적 CNN 진화 구조로 평가받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의각 레이어가 앞선 모든 레이어의 특징 맵을 입력으로 받아 연산하는 CNN 아키텍처구조 특징Dense Block, Transition Layer, Growth Rate 등의 개념 도입목표정보 손실 최소화, 특징 재사용 극대화, ..

개요SqueezeNet은 딥러닝 모델의 크기(파라미터 수)를 극도로 줄이면서도 AlexNet 수준의 정확도를 유지하는 것을 목표로 개발된 초경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. 2016년 Forrest N. Iandola 등 UC Berkeley 팀이 제안했으며, 경량 딥러닝 분야에서 대표적인 연구 결과로 인정받고 있습니다. 특히 모바일, 임베디드, IoT 장비와 같이 메모리·계산 자원이 제한된 환경에서 강력한 이미지 인식 성능을 제공하는 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의파라미터 수를 50배 이상 줄이면서도 AlexNet 수준의 정확도를 유지하는 초경량 CNN 모델모델 크기약 4.8MB (AlexNet: 약 240MB)주요 특징파라미터 절감, 연산 효율화, 경량화에 최적화된 아키텍..

개요ResNet(Residual Network, 레즈넷)은 딥러닝 모델의 층을 깊게 쌓을수록 발생하는 학습 저하 문제(Vanishing Gradient, Degradation Problem)를 해결하기 위해 제안된 잔차 학습 기반 신경망 구조입니다. Microsoft의 He et al.이 2015년 발표한 ResNet은 ILSVRC 이미지 분류 대회에서 우승하며 CNN 구조의 새로운 전환점을 마련했으며, 현재도 다양한 비전 모델 및 변형 모델의 기반이 되는 핵심 구조입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의입력 정보를 '직접 전달(skip connection)'해 잔차 학습을 수행하는 CNN 기반 딥러닝 모델목적딥러닝의 깊이 증가로 발생하는 학습 저하, 기울기 소실 문제를 해결주요 구조Residual ..

개요경량 딥러닝 기술(Lightweight Deep Learning)은 인공지능(AI) 모델의 크기, 계산량, 전력 소비를 최소화하여 모바일, IoT, 임베디드, 에지 디바이스 등 성능 제약이 있는 환경에서도 딥러닝을 실행할 수 있도록 최적화하는 기술입니다. AI의 클라우드 중심 구조에서 벗어나 디바이스 자체에서의 추론이 가능해짐으로써 지연 최소화, 네트워크 의존도 감소, 개인정보 보호 등 다양한 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기존의 대형 AI 모델을 크기, 속도, 연산 효율 면에서 최적화하여 저사양 환경에서도 동작하도록 경량화한 기술적용 환경모바일 앱, IoT 기기, CCTV, 드론, 웨어러블, 자동차 등목적AI의 온디바이스(On-Device) 실행을 가능하게 하여 실시간 처리와..