ITPE * JackerLab

추론 가속기(Inference Accelerator)

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..

데이터 윤리 가이드(Data Ethics Guide)

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..

Algorithmic Auditing(모델 감사)

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..

Data Card

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..

Model Card

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..

그린 소프트웨어(Green Software)

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..

SDP(Software Defined Perimeter)

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..

Fan-in / Fan-out

개요Fan-in과 Fan-out은 모듈 간의 의존성과 결합도를 측정하는 대표적인 소프트웨어 설계 지표로, 복잡성과 유지보수성을 평가하는 데 사용된다. 특히 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 시스템 통합, 테스트 설계 등 다양한 소프트웨어 구조에서 모듈 간 관계를 파악하는 데 필수적인 개념이다.1. 개념 및 정의용어정의의미Fan-in하나의 모듈이 호출되는 횟수재사용도, 핵심 기능 지표Fan-out하나의 모듈이 다른 모듈을 호출하는 수의존도, 결합도 지표Fan-in이 높다: 해당 모듈이 여러 곳에서 호출됨 → 재사용성 높음, 그러나 변경 시 영향 범위 큼Fan-out이 높다: 많은 외부 모듈에 의존함 → 변경 시 취약, 유지보수 부담 증가2. 활용 사례분야Fan-in 활용Fan-out 활용MSA공통 서비스 ..

메타휴리스틱스(Metaheuristics)

개요메타휴리스틱스(Metaheuristics)는 다양한 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 고안된 일반화된 탐색 알고리즘 전략이다. 특정 문제에만 적용되는 전통적인 알고리즘과 달리, 메타휴리스틱스는 다양한 문제에 유연하게 적용 가능하며, 전역 최적해를 탐색하는 데 강점을 가진다. 산업, 공학, 물류, 인공지능 분야 등에서 복잡한 결정 문제를 해결하는 데 널리 활용되고 있다.1. 개념 및 정의Metaheuristics는 탐색 공간에서의 효율적인 해 찾기를 위해 휴리스틱스의 상위 개념으로 작동하는 최적화 프레임워크이다.목적: 계산적으로 어려운(비선형, NP-hard 등) 문제에 대한 근사 최적해 탐색기반 원리: 확률적 탐색, 지역 최적 회피, 탐색·활용 균형특징: 문제 비종속성, 다양한 도메인에 적용 가능,..

제너레이티브 AI(Generative AI)

개요제너레이티브 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 이 기술은 기존의 분류·예측 중심 AI와 달리, ‘무엇인가를 창조하는’ 능력에 중점을 두며, 인간의 창의적 활동을 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력을 지닌다. 최근 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, Codex 등 다양한 모델의 등장과 함께 전 산업에 걸쳐 활용 사례가 확산되고 있다.1. 개념 및 정의Generative AI는 대량의 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 대표적으로 생성형 언어모델(LLM), 생성형 이미지 모델, 생성형 오디오/음성 모델 등이 있다.목적: 사람의 창작 능력을 보완하거..

자율 시스템(Autonomous Systems)

개요자율 시스템(Autonomous Systems)은 외부의 지속적인 인간 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 시스템을 의미한다. 센서, AI, 로보틱스, 제어 알고리즘을 기반으로 하여, 실제 환경에서 상황을 인지하고, 계획하고, 실행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 특히 제조, 물류, 교통, 국방 등 다양한 산업에서 활용도가 증가하고 있으며, 미래의 핵심 인프라로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의자율 시스템은 데이터를 기반으로 한 상황 인식, 의사결정, 실행을 자동화하며, 인간의 감독 없이도 지속적으로 작동하는 시스템이다.목적: 반복적이거나 위험한 작업의 자동화 및 효율성 극대화필요성: 인력 부족, 안전 문제, 실시간 대응의 필요성 증가핵심 특징: 자기 인식(Self-aw..

총 경험(Total Experience, TX)

개요총 경험(Total Experience, TX)은 고객 경험(Customer Experience, CX), 직원 경험(Employee Experience, EX), 사용자 경험(User Experience, UX), 다중 경험(Multi-Experience, MX)을 통합하여 기업 전반의 경험 가치를 극대화하려는 전략이다. 디지털 전환이 가속화되고 있는 환경에서, 고객과 직원을 분리해서 보기보다 하나의 연결된 가치 체계로 보는 패러다임 전환이 요구되고 있으며, TX는 이를 실현하는 핵심 키워드로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Total Experience는 다양한 이해관계자(고객, 직원, 사용자)의 경험을 연계된 방식으로 설계하고 운영하여 기업 전체의 경쟁력을 강화하는 경험 중심의 전략이다.목적: ..

분산된 기업(Distributed Enterprise)

개요분산된 기업(Distributed Enterprise)은 물리적으로 다양한 위치에 흩어진 인력, 기술, 인프라를 하나의 유기체처럼 운영하는 현대적 조직 모델이다. 원격 근무, 글로벌 협업, 클라우드 기술의 발전과 함께 등장한 개념으로, 물리적 공간에 구애받지 않는 업무 수행 체계를 의미한다. 이는 하이브리드 업무 환경, 디지털 경험 중심 전략, 보안 강화 등의 흐름과 맞물려 기업 운영 방식의 근본적인 혁신을 요구하고 있다.1. 개념 및 정의Distributed Enterprise는 조직의 기능과 인프라가 단일 본사나 오프라인 공간에 집중되지 않고, 지리적으로 분산되어 있는 동시에 중앙의 통제 없이도 독립적·협력적으로 운영되는 조직 형태를 말한다.목적: 효율적이고 유연한 글로벌 운영, 인재 확보, 디지..

AI 엔지니어링(AI Engineering)

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)

개요의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 데이터, 분석, AI를 통합하여 조직의 의사결정 과정을 체계적으로 개선하는 프레임워크이다. 기존의 직관 중심 결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 더 정확하고 빠르게 판단할 수 있는 역량을 제공한다. 오늘날 디지털 전환과 AI 도입이 가속화됨에 따라, 의사결정 인텔리전스는 전략적 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Decision Intelligence는 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등의 기술을 기반으로 다양한 의사결정 시나리오를 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 프레임워크이다.목적: 복잡한 의사결정 과정을 구조화하고 성과 중심으로 전환필요성: 데이터..

컴포저블 애플리케이션(Composable Application)

개요컴포저블 애플리케이션(Composable Application)은 독립적인 모듈을 조합하여 비즈니스 요구에 맞게 애플리케이션을 유연하게 구성하는 소프트웨어 개발 방식이다. 이는 '조립 가능한(Composable)' 개념을 기반으로 하며, 기존 모놀리식 구조에서 탈피해 재사용성과 민첩성을 극대화하는 것이 특징이다. MACH(Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) 아키텍처와 밀접한 연관이 있으며, 빠르게 변화하는 시장에 적응하려는 조직에 적합한 전략이다.1. 개념 및 정의컴포저블 애플리케이션이란, 기능 단위의 모듈을 필요에 따라 조합하여 하나의 애플리케이션을 구성하는 방식으로, 모듈화와 인터페이스 기반 통합에 중점을 둔다.목적: 빠른 서비스 출시와 변화 ..

클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platform)

개요클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platform)은 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발, 실행, 운영하기 위한 아키텍처 및 기술 스택을 의미한다. 클라우드의 확장성과 민첩성을 극대화하며, DevOps, 마이크로서비스, 컨테이너 기술 등과 긴밀히 연계된다. 이러한 플랫폼은 디지털 전환을 가속화하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.1. 개념 및 정의Cloud-Native Platform은 클라우드 인프라에 맞게 설계되고 동작하는 시스템으로, 클라우드의 자원을 탄력적으로 활용하고, 빠른 개발과 배포를 가능하게 한다.목적: 지속적인 개발과 배포를 위한 유연한 플랫폼 환경 구축필요성: 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 대응하고 확장성 있는 서비스 제공주요 원칙: 마이크로서비스, 자동화, ..

Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)

개요Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)은 데이터의 보안성과 프라이버시를 유지하면서도 데이터 활용을 가능하게 만드는 기술 집합을 의미한다. 이 기술은 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 분석과 협업을 수행할 수 있도록 해주며, 특히 데이터 규제와 AI 활용이 동시에 중요한 오늘날에 더욱 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Privacy-Enhancing Computation(PEC)은 개인정보나 민감 데이터를 보호하면서 연산 및 분석이 가능하도록 하는 기술과 아키텍처의 총칭이다.목적: 데이터 보호와 동시에 활용도 증진필요성: GDPR, 국내 개인정보보호법 등 규제 대응 및 민감 데이터의 안전한 처리기반 개념: 암호화 기술, 분산 컴퓨팅, 익명화, 안전한 하드웨어..