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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..

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..

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..

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..

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..

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..

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..

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..

개요Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링)은 대규모 언어모델(LLM)의 성능을 최대한 이끌어내기 위해 입력 프롬프트를 설계, 구성, 조정하는 기술입니다. GPT-4, Claude, LLaMA, PaLM 등 현대 LLM은 같은 모델이라도 프롬프트 구조에 따라 응답 품질이 크게 달라지기 때문에, 효과적인 프롬프트 설계가 매우 중요합니다. 최근에는 Chain-of-Thought(CoT), Zero-shot, Few-shot, Role prompting, Instruction tuning 등 다양한 기법이 활용되며, 프롬프트 자체가 모델 성능의 핵심 변수로 작용합니다.1. 개념 및 정의Prompt Engineering이란 모델에게 문제 해결을 요청할 때 사용하는 입력 문장을 명시적, 구조화된 방..

개요Parallel Cross Attention(병렬 교차 주의)은 Transformer 기반 아키텍처에서 여러 입력 소스(예: 텍스트-이미지, 질문-문서, 명령-이력 등) 를 동시에 고려하고 병렬적으로 통합하는 방식의 Attention 구조입니다. 이는 기존의 Sequential Cross Attention(순차적 교차 주의) 대비 더 높은 병렬성, 속도, 유연성을 제공하며, 특히 멀티모달 학습, 디코더 기반 생성 모델, 비전-언어 정렬 등에서 주로 사용됩니다.1. 개념 및 정의Parallel Cross Attention은 하나의 쿼리(Query) 입력에 대해 둘 이상의 키/값(Key/Value) 세트와 병렬적으로 Attention을 수행한 뒤, 이들을 결합(fusion)하는 방식으로 작동합니다.입력:..

개요Adapter Modules(어댑터 모듈)은 대규모 사전학습 언어모델(PLM)을 효율적이고 확장성 있게 파인튜닝(fine-tuning) 하기 위한 모듈화 전략입니다. 기존의 Full Fine-Tuning 방식은 모든 모델 파라미터를 업데이트해야 하므로 비용이 크고 비효율적입니다. 반면, 어댑터 모듈은 기존 파라미터는 고정(freeze)하고, 각 Transformer 레이어에 소형 학습 가능한 모듈(adapter)을 삽입하여 학습 성능을 확보합니다. 이는 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법 중에서도 대표적인 방식입니다.1. 개념 및 정의Adapter는 각 Transformer 레이어 내부의 Feedforward Layer 사이 또는 Attention 블록 뒤에 삽입..

개요Prefix Tuning은 대규모 사전학습 언어모델(Pretrained Language Model, PLM)을 효율적으로 미세조정(fine-tuning) 하기 위한 경량화 기법입니다. 전체 모델 파라미터를 업데이트하지 않고, 입력 앞에 학습 가능한 'prefix(접두어)' 벡터를 삽입해 원하는 태스크에 맞게 모델 출력을 조정하는 방식입니다. 이는 특히 모델 크기가 큰 GPT, T5, BERT 등에서 적은 계산 비용으로 빠르고 유연한 파인튜닝을 가능하게 해 줍니다.1. 개념 및 정의Prefix Tuning은 입력 시퀀스에 추가적인 학습 가능한 벡터(프리픽스)를 붙여서 Transformer의 각 레이어에서 key와 value에 영향을 미치는 방식으로 모델의 출력을 제어합니다.기존 파라미터는 동결(free..

개요SwAV(Swapping Assignments Between Views)은 Facebook AI(현재 Meta AI)가 제안한 비교 학습(contrastive learning) 없이 클러스터링 기반으로 자기지도 학습을 수행하는 혁신적인 방식입니다. 기존의 SimCLR, MoCo 등은 positive-negative 쌍을 기반으로 학습하는 데 비해, SwAV는 온라인 클러스터링과 다중 뷰(view) 간의 임베딩 정렬을 통해 라벨 없는 학습을 가능하게 합니다. 이는 학습 효율성과 하드웨어 요구 사항 측면에서도 매우 뛰어난 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의SwAV는 입력 이미지의 다양한 증강 뷰들 사이에서 클러스터 할당을 서로 교환(swapping assignment) 하면서 학습합니다. 각 뷰는 공유된..

개요Contrastive Learning(대조학습)은 비지도 또는 자기지도 학습에서 데이터를 의미 있는 임베딩 공간으로 변환하는 표현 학습(Representation Learning) 방법입니다. 핵심 아이디어는 같은 의미를 가진 쌍은 가깝게, 다른 의미를 가진 쌍은 멀게 임베딩하도록 신경망을 학습시키는 것입니다. 이 접근법은 최근 MoCo, SimCLR, BYOL, CLIP, DINO 등 다양한 자기지도 모델의 기반이 되었으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 학습에서 핵심 기법으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Contrastive Learning은 다음과 같은 쌍(pair) 기반 학습 방식을 따릅니다:Positive Pair: 의미적으로 유사한 두 데이터 포인트 (예: 같은 이미지의 다른..

개요MoCo(Momentum Contrast)와 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 데이터를 레이블 없이도 학습할 수 있게 해주는 대표적인 자기지도 학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 두 모델은 모두 대규모 데이터에 대한 강력한 시각 표현(Visual Representation)을 사전 학습(pretraining) 하여, 소수의 라벨만으로도 강력한 다운스트림 성능을 보여줍니다. 특히 레이블이 부족한 환경이나 전이 학습이 필요한 경우 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의MoCo와 SimCLR은 모두 Contrastive Learning(대조 학습) 기반..

개요Denoising Autoencoders(DAE, 잡음 제거 오토인코더)는 입력 데이터에 인위적으로 노이즈를 추가한 후, 이를 원래의 깨끗한 데이터로 복원하도록 학습시키는 딥러닝 기반 자기지도 학습(self-supervised learning) 방법입니다. 이 방식은 단순한 데이터 압축을 넘어, 강건한 표현 학습과 노이즈 제거 복원 능력을 동시에 제공하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 도메인에서 데이터 전처리, 압축, 특징 추출, 복원 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Denoising Autoencoder는 전통적인 Autoencoder 구조를 기반으로 하되, 입력 데이터 에 노이즈()를 추가한 후 이를 복원(target)으로 삼아 정답 없이도 학습하는 방식입니다.인코더(Encoder): (..

개요Deep Clustering(심층 클러스터링)은 딥러닝 기반의 표현 학습(Representation Learning)과 클러스터링(Clustering)을 결합하여, 복잡한 고차원 데이터를 자동으로 그룹화하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법입니다. 기존의 K-means나 Gaussian Mixture Model(GMM) 등 전통적 클러스터링 알고리즘이 고정된 피처 공간에서 작동하는 데 반해, Deep Clustering은 데이터의 잠재 구조를 반영한 임베딩 공간을 직접 학습함으로써 더 정확한 클러스터링 결과를 도출할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Deep Clustering은 인코더(encoder) 기반의 신경망을 통해 원본 데이터를 비선형적으로 저차원 임베딩 공간으로 변환한..

개요Evolution Strategies(ES, 진화 전략)은 생물학적 진화의 원리를 모방하여 최적화를 수행하는 알고리즘 계열입니다. ES는 전통적인 경사하강법과 달리, 함수의 미분 정보 없이도 최적화가 가능한 점에서 차별화되며, 특히 모델 기반 최적화, 강화학습(RL), 블랙박스 함수 최적화에 폭넓게 적용되고 있습니다. 최근에는 OpenAI와 DeepMind 등이 대규모 분산 강화학습에서 ES를 강화학습의 대안으로 제시하며 다시 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의ES는 개체(Population)의 집단을 생성하고, 각 개체의 성능(적합도, fitness)을 평가한 뒤, 우수한 개체를 선택(selection) 하여 변이(mutation)와 교차(crossover) 과정을 통해 새로운 세대를 만들어내는 ..

개요Soft Actor-Critic(SAC)은 오프폴리시(Off-policy) 기반의 강화학습 알고리즘으로, 최적의 보상 획득뿐만 아니라 정책의 무작위성(Entropy)을 극대화하여 학습의 안정성과 탐색성(exploration)을 동시에 추구합니다. SAC는 특히 연속적인 행동 공간(Continuous Action Space) 에서 뛰어난 성능을 보이며, 로봇 제어, 자율 시스템, 모션 계획 등 다양한 현실 환경에 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의SAC는 Actor-Critic 구조를 기반으로 하며, 기존 강화학습 알고리즘이 기대 보상(maximum expected reward)을 극대화하는 것과 달리, “보상 + 엔트로피”의 합을 극대화하는 목표 함수를 채택합니다.Maximum Entropy RL:..

개요Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI에서 개발한 강화학습(RL) 알고리즘으로, 정책 기반(policy-based) 방법 중 가장 널리 쓰이는 대표 모델입니다. PPO는 기존 정책과 새로운 정책 사이의 급격한 변화(Policy Shift)를 억제하여 학습 안정성을 높이고, 샘플 효율성까지 확보하는 점에서 DDPG, TRPO, A2C 등과 비교해 높은 실용성과 범용성을 자랑합니다.게임 AI, 로봇 제어, 시뮬레이션 환경, 자연어 기반 에이전트 학습까지 PPO는 다양한 분야에서 표준으로 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의PPO는 정책 경사 방법(policy gradient method) 에 속하는 알고리즘으로, 에이전트가 직접 정책 함수를 학습합니다. 기존 정책에서 ..

개요Hierarchical Reinforcement Learning(HRL)은 강화학습(RL)의 확장된 형태로, 복잡한 목표를 하위 목표(subgoal)로 분해하고 계층적(hierarchical) 구조로 학습하는 방식입니다. 일반적인 RL에서는 모든 행동을 원자적(atomic)으로 다루지만, HRL은 상위 정책(high-level policy)이 하위 정책(low-level policy)을 선택하거나 구성하여 장기적 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 합니다.HRL은 특히 로봇 제어, 장기 게임 플레이, 복잡한 작업 순서 학습, 대화형 AI 등에 효과적입니다.1. 개념 및 정의HRL은 강화학습 환경을 여러 레벨의 정책 계층으로 분할하여 각 계층이 서브타스크(subtask) 또는 옵션(option) ..

개요Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)은 다수의 에이전트(Agent)가 하나의 환경에서 상호작용하며 동시에 학습하는 강화학습의 확장 개념입니다. 전통적인 단일 에이전트 강화학습(SARL)이 독립적인 상황에서 최적 행동을 학습하는 데 반해, MARL은 협력(Collaboration), 경쟁(Competition), 공존(Coexistence) 등의 다양한 상호작용을 기반으로 복잡한 문제 해결이 가능합니다.MARL은 자율주행차 군집, 로봇 협업, 분산 에너지 시스템, 전략 게임, 분산 네트워크 제어 등에서 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의MARL은 강화학습의 핵심 요소인 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)을 복수의 에이전트와 공유된 환경..