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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..

개요SIAM(Service Integration and Management)은 여러 개의 IT 서비스 제공자를 통합하고 조율하여 하나의 일관된 서비스를 제공하는 프레임워크입니다. 다수의 외부 및 내부 벤더가 관여하는 복잡한 IT 환경에서 서비스 품질과 운영 효율성을 확보하기 위한 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SIAM은 다양한 IT 서비스 공급자들(내부 부서, 외부 벤더 등)을 하나의 통합된 IT 서비스 환경으로 관리하는 전략적 접근 방식입니다. 기존의 단일 벤더 관리 모델을 넘어서, 멀티소싱(Multi-sourcing) 환경에서 통합과 책임의 명확화를 가능하게 합니다.2. 특징 구분 설명 예시 멀티 벤더 환경 지원다양한 공급자 간 역할 조율MSP + SaaS + 내부 IT팀서비스 중심..

개요Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 운영할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼입니다. 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 파이프라인 구성, 배포까지의 과정을 클라우드 네이티브하게 실행할 수 있으며, 대규모 분산 학습과 재현 가능한 실험 관리를 위한 최적의 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Kubeflow는 "머신러닝을 Kubernetes 위에서 쉽게 운영할 수 있도록 한다"는 목표로 Google이 주도하여 시작한 오픈소스 프로젝트입니다. 컨테이너 기반으로 머신러닝 파이프라인을 관리하고, 파드(Pod) 단위로 리소스를 효율적으로 배분하여 확장성과 이식성을 극대화합니다.2. 특징 구분 설명 예시 클라우드 네이티브Kubernetes와 완전 통합된 구조..

개요MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼으로, 실험 추적, 모델 저장 및 배포, 파이프라인 자동화 등을 지원하는 MLOps 핵심 도구입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 반복적인 실험과 모델 배포를 체계적이고 재현 가능하게 만들 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 MLflow의 핵심 구성 요소와 사용 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의MLflow는 Databricks에서 개발한 머신러닝 운영 자동화(MLOps) 플랫폼입니다. 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고, 모델을 버전별로 저장하며, 다양한 환경에서 재사용 가능한 형태로 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 파이썬, R, Java 등을 지원하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용됩니다.2. 특징 구분..

개요리팩토링은 기존 소프트웨어의 외부 동작을 변경하지 않으면서 내부 구조를 개선하는 프로세스입니다. 이는 코드의 가독성, 유지보수성, 확장성을 높이는 데 핵심적인 개발 활동이며, 클린 코드와 기술 부채 관리의 핵심 수단으로 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의리팩토링(Refactoring)은 소프트웨어 개발 중 코드의 기능적 동작은 유지한 채 내부 구조를 체계적으로 개선하는 활동입니다. 코드 복잡도 완화, 중복 제거, 모듈화, 네이밍 개선 등을 통해 향후 유지보수와 기능 확장을 수월하게 만듭니다.2. 특징 구분 설명 예시 외부 동작 불변사용자 입장에서는 기능 변화 없음리팩토링 전후 테스트 결과 동일점진적 개선작은 단위의 반복적인 변경메서드 추출 → 변수 명확화리스크 완화 필요테스트 기반 진행 필수테스트..

개요코드스멜(Code Smell)은 소프트웨어 개발 과정에서 유지보수성과 확장성을 떨어뜨리는 비정상적인 코드 구조를 의미합니다. 직접적인 버그는 아니지만, 장기적으로 프로젝트에 악영향을 줄 수 있는 코드의 징후를 뜻합니다. 본 글에서는 코드스멜의 개념과 특징, 주요 유형, 진단 도구 및 해결 방법 등을 심층적으로 알아봅니다.1. 개념 및 정의코드스멜(Code Smell)은 1990년대 말 켄트 벡(Kent Beck)과 마틴 파울러(Martin Fowler)에 의해 정의된 개념으로, 코드를 처음 봤을 때 직관적으로 "뭔가 잘못되었다"고 느껴지는 부분을 의미합니다. 이는 프로그램이 정확히 동작하더라도 내부 구조가 비효율적이거나, 가독성 및 유지보수성이 떨어지는 상황을 말합니다.2. 특징 구분 설명 예시 ..

개요Lean Startup은 Eric Ries가 제안한 스타트업 경영 방법론으로, 불확실성이 높은 창업 환경에서 실패 비용을 최소화하고 고객 중심으로 빠르게 검증하며 제품과 비즈니스를 성장시키는 전략적 접근입니다. 기존의 전통적인 사업계획 기반 창업 방식과는 달리, 린 스타트업은 "실행 → 측정 → 학습"의 반복 루프를 통해 제품과 서비스를 지속적으로 개선해나가는 것이 특징입니다. 오늘날 실리콘밸리의 스타트업뿐만 아니라 대기업, 공공기관에서도 널리 적용되고 있는 린 스타트업의 원칙과 도구를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의Lean Startup은 제조업에서의 린(Lean) 철학을 창업에 적용한 개념으로, 낭비를 줄이고 효율을 극대화하는 데 중점을 둡니다. 핵심 요소는 다음과 같습니다:MVP(Minim..

개요SCOR(Supply Chain Operations Reference) 모델은 공급망 운영의 성과 측정과 프로세스 표준화를 위해 Supply Chain Council(SCC, 현재는 APICS/ASCM)이 개발한 대표적인 글로벌 공급망 관리 프레임워크입니다. SCOR는 계획부터 조달, 생산, 배송, 반품에 이르는 전체 프로세스를 통합적으로 정의하고 있으며, 공급망 성숙도 향상과 벤치마킹, 디지털 트랜스포메이션 전략 수립에 필수적인 도구로 활용되고 있습니다. 본 글에서는 SCOR 모델의 구성, 핵심 프로세스, 성과 지표, 실무 적용 전략 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의SCOR 모델은 공급망 활동을 5대 프로세스로 표준화하여 분석, 설계, 평가할 수 있도록 하는 참조 모델(reference..

개요Quantization-aware Training(QAT, 양자화 인지 학습)은 딥러닝 모델의 경량화(모델 크기 축소 및 연산량 감소)를 위해 도입되는 기술 중 하나로, 학습 과정에서 양자화를 시뮬레이션하여 정확도 손실을 최소화합니다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 고속 추론과 낮은 전력 소비가 요구되는 분야에 적합하며, Post-Training Quantization(PTQ)보다 높은 정밀도를 유지할 수 있다는 장점이 있습니다.1. 개념 및 정의QAT는 훈련 단계부터 8-bit 또는 정수 연산을 염두에 두고, 양자화 시뮬레이션을 포함한 연산을 통해 모델을 학습시키는 방식입니다. 이는 학습 중 float 연산과 양자화된 정수 연산 사이의 오차를 고려하여 weight와 activation을 함께..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..

개요Memory Replay Buffer(메모리 리플레이 버퍼)는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에서 에이전트가 수집한 과거 경험을 저장하고, 이를 반복적으로 학습에 활용하기 위해 사용하는 핵심 구조입니다. 비효율적인 학습을 방지하고, 데이터의 다양성을 확보하여 더 안정적이고 효율적인 정책 학습을 가능하게 만듭니다.1. 개념 및 정의메모리 리플레이 버퍼는 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 다음 상태(next state)의 튜플을 저장하는 버퍼입니다. 이 저장된 경험을 샘플링하여, 모델이 다양한 상황을 다시 학습하게 함으로써 데이터 효율성 향상, 표본 상관관계 감소, 모델의 안정성 증가라는 효과를 기대할 수 있습니..

개요Incremental Learning(점진적 학습)은 데이터가 순차적으로 유입되는 환경에서 기존 학습 모델을 재학습 없이 점진적으로 업데이트할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 특히 스트리밍 데이터, IoT, 실시간 모니터링 시스템 등에서 활용도가 높으며, 저장 공간과 연산 자원이 제한된 상황에서 매우 효과적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의점진적 학습이란 전체 데이터를 한 번에 학습하는 전통적인 방식과 달리, 데이터가 연속적으로 주어질 때마다 기존 모델을 업데이트하는 학습 방식입니다. 이를 통해 학습 모델은 새로운 정보에 적응하면서도 이전에 학습한 내용을 유지할 수 있습니다.주요 목적은 지속 가능한 학습, 효율적인 자원 활용, 실시간 분석 대응에 있으며, 특히 온라인 학습(Online Learnin..

개요온라인 학습(Online Learning)은 디지털 기술을 기반으로 시간과 장소의 제약 없이 학습할 수 있는 교육 방식입니다. 코로나19 이후 온라인 교육은 일시적 대안에서 필수 교육 수단으로 자리 잡았으며, 학습자 중심의 맞춤형 학습, 글로벌 교육 접근성 확대 등 다양한 장점을 통해 교육의 패러다임을 전환시키고 있습니다.1. 개념 및 정의온라인 학습이란 인터넷을 활용하여 다양한 디지털 콘텐츠와 플랫폼을 통해 원격으로 학습을 수행하는 방식입니다. 이는 전통적인 교실 수업과 달리, 시간과 공간의 제약 없이 자율적인 학습이 가능하다는 점에서 교육의 민주화를 실현하고 있습니다.주요 용어로는 e-Learning, Distance Learning, Remote Learning 등이 있으며, 이들은 모두 온라인..

개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 기반으로 인공지능(AI) 모델의 행동을 강화 학습하는 기법입니다. 기존의 강화학습(RL)이 환경으로부터 보상을 받아 정책을 학습하는 반면, RLHF는 인간 평가자(Human Annotator)가 보상을 정의하거나 직접 피드백을 제공함으로써 AI의 의사결정 품질을 향상시킵니다. OpenAI의 ChatGPT, DeepMind의 Sparrow, Anthropic의 Claude 등 최신 AI 모델들이 RLHF를 활용하고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 생성형 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의RLHF는 다음과 같은 3단계 프로세스로 구성됩니다:프롬..

개요Little의 법칙(Little’s Law)은 대기 행렬 이론(Queuing Theory)에서 널리 활용되는 수학적 원리로, 시스템 내에서 평균적으로 ‘얼마나 많은 항목이 처리 중인지’를 예측할 수 있는 간단하면서도 강력한 공식입니다. 제조업, 서비스업, IT 운영, DevOps, 병원, 콜센터 등 다양한 분야에서 프로세스 최적화와 병목 현상 해소를 위한 핵심 지표로 활용됩니다. 본 글에서는 Little의 법칙의 개념, 수식, 적용 조건, 활용 사례, 실무 적용 팁까지 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의Little의 법칙은 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:L = λ × WL (Work-in-Progress): 시스템 내 평균 대기 수 또는 처리 중인 항목 수λ (Throughput): 단위 시간당 ..

개요ISTQB(International Software Testing Qualifications Board)는 전 세계적으로 인정받는 소프트웨어 테스팅 자격 및 지침을 제공하는 기관이며, 이들이 제시하는 ‘테스트의 7가지 원리(7 Testing Principles)’는 모든 테스터와 품질 보증 담당자가 실무에서 테스트 전략을 수립하고 실행하는 데 있어서 핵심 기준이 됩니다. 본 글에서는 ISTQB가 정의한 7가지 테스트 원리를 이해하기 쉽고 실무 적용 가능한 방식으로 정리하고, 각 원리의 중요성과 실제 적용 예시, 주의사항까지 함께 소개합니다.1. 테스트는 결함의 존재를 보여주는 활동이다 (Testing shows presence of defects) 설명 효과 실무 적용 테스트는 결함이 ‘존재함’을..

개요UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 시스템의 구조, 동작, 상호작용을 시각적으로 표현하기 위한 표준화된 모델링 언어입니다. 객체지향 설계의 복잡성을 효과적으로 관리하고, 개발자, 설계자, 비즈니스 이해관계자 간 커뮤니케이션을 원활하게 하기 위해 만들어졌습니다. 이 글에서는 UML의 개념, 다이어그램 종류, 주요 활용 사례, 도구, 작성 방법 및 실무 적용 시 유의사항까지 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의UML은 객체지향 소프트웨어 개발 프로세스에서 사용되는 모델링 언어로, 시스템의 구조적, 행위적, 기능적 측면을 시각적으로 표현할 수 있도록 도와줍니다. UML은 다음과 같은 목적을 가집니다:소프트웨어 설계의 명확한 문서화개발팀 내외 이해관계자 간 커뮤니케이션 향..

개요소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가는 시스템이 갖추어야 할 품질 속성(성능, 보안, 확장성 등)에 대한 설계 적합성을 검증하는 활동입니다. 이는 시스템 개발의 초기 단계에서 위험 요소를 사전에 식별하고, 아키텍처의 타당성과 구현 가능성을 평가하여 장기적인 유지보수성과 확장성을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 아키텍처 분석의 개념, 주요 평가 기준, 대표적인 평가 기법(ATAM, CBAM 등), 프로세스와 활용 사례까지 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의아키텍처 분석은 소프트웨어 시스템의 구조가 요구사항을 만족하는지 검토하는 절차이며, 평가는 그 타당성 및 품질을 판단하는 작업입니다. 주로 다음과 같은 목적을 가지고 수행됩니다:아키텍처 설계의 장단점 도출품질 속성에 대한 충족 여부..

개요소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템의 구조와 상호작용을 정의하는 고수준 설계로, 전체 시스템의 안정성, 확장성, 유지보수성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 기능적 요구사항뿐만 아니라 비기능적 요구사항(성능, 보안, 가용성 등)을 충족시키기 위한 기술적, 조직적 의사결정의 집합이기도 합니다. 본 글에서는 소프트웨어 아키텍처의 정의, 주요 특징, 구성 요소, 설계 패턴, 활용 사례 및 설계 시 고려사항까지 체계적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의소프트웨어 아키텍처는 시스템을 구성하는 컴포넌트(모듈), 이들 간의 관계, 인터페이스, 데이터 흐름 등을 정의하는 설계 체계입니다. 개발 초기 단계에서 전체 시스템의 청사진을 제공하며, 아래 목적을 가집니다:시스템의 기술적 방향성 설정다양한 이해관계자 간 의사소통..

개요OSS(Open Source Software) 개발 방법론은 소스코드를 누구나 열람·수정·배포할 수 있도록 공개하고, 다수의 기여자들이 자발적으로 참여하여 공동으로 개발을 진행하는 방식입니다. 기업 중심의 폐쇄적 개발과는 달리, 글로벌 개발자 커뮤니티의 집단 지성을 활용해 효율적이고 신뢰성 높은 소프트웨어를 생산하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 OSS 개발 방법론의 개념, 핵심 특징, 구성 요소, 기술적 기반, 장점과 활용 사례, 도입 시 고려사항 등을 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의OSS 개발 방법론은 오픈 소스 소프트웨어의 개방성과 투명성을 기반으로 한 비전통적 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. GitHub, GitLab 등 협업 플랫폼을 활용하며, 코드 기여(contribution),..

개요RFQ(Request for Quotation)는 조직이 특정 제품이나 서비스에 대해 여러 공급자에게 공식적인 가격 견적을 요청하는 절차입니다. 이는 RFI(Request for Information)나 RFP(Request for Proposal) 이후에, 구매 품목이나 서비스 범위가 명확히 정의된 경우 사용되며, 가격 경쟁력을 기반으로 공급자를 선정하는 데 목적이 있습니다. 본 글에서는 RFQ의 개념, 특징, 구성 항목, 프로세스, 장점 및 도입 시 고려사항까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의RFQ는 구매자가 특정 제품 또는 서비스의 수량, 사양, 납기 조건 등을 명확히 정의한 후, 다수의 공급업체로부터 가격을 포함한 견적을 수집하여 최적의 거래처를 선정하기 위한 절차입니다. 일반적으로 단가 ..

개요Vibe Coding은 2025년 2월 OpenAI 공동창립자이자 전 테슬라 AI 책임자였던 Andrej Karpathy가 처음 소개한 개념으로, **대규모 언어 모델(LLM)**에 자연어 프롬프트만 입력하면 작동 가능한 코드를 AI가 생성하는 AI 종속 프로그래밍 기술을 의미합니다. 사람은 직접 코드를 작성하지 않고, 문제를 감각적으로 설명하며 흐름만 가이드합니다. 이 방식은 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고, 개인화된 코드 생성 경험을 제공합니다.1. 정의 및 구조 요소 설명 개념 정의사용자가 자연어로 문제를 설명하고 LLM이 코드를 생성함주된 기술GPT-4, Claude, LLaMA 등 대형 언어 모델 기반 생성형 AI인간 역할코드 리뷰, 실험, 테스트, 수정 피드백 중심AI 역할코드 생성..