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개요IT 시스템의 확장은 비즈니스 성장과 트래픽 증가에 대응하기 위한 핵심 과제입니다. 이때 시스템 확장을 위한 전략으로 크게 'Scale Up(스케일 업)'과 'Scale Out(스케일 아웃)'이 존재합니다. 각각은 하드웨어 성능 향상을 통한 수직 확장과 서버 수를 늘리는 수평 확장 방식으로, 목적, 비용, 기술 환경에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 클라우드 환경과 고성능 컴퓨팅 시대에 있어 필수적으로 이해해야 할 개념입니다.1. 개념 및 정의구분정의핵심 개념Scale Up기존 서버의 CPU, RAM, 저장장치 등 성능을 향상시키는 수직 확장 방식더 강력한 하드웨어로 교체하거나 업그레이드Scale Out서버를 추가하여 부하를 분산시키는 수평 확장 방식여러 대의 서버를 병렬로 구성2. 구조 비교항목Sc..

개요모바일 가상화(Mobile Virtualization)는 하나의 모바일 디바이스(스마트폰, 태블릿 등)에서 두 개 이상의 독립적인 운영 환경(OS 또는 가상 머신)을 동시에 실행할 수 있게 하는 기술입니다. 기업 보안, BYOD(Bring Your Own Device), 공공기관 단말 보안 등에서 중요한 역할을 하며, 개인 영역과 업무 영역을 논리적으로 분리하여 데이터 유출을 방지하고 관리 효율성을 높입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의하나의 물리적 모바일 디바이스 내에서 다수의 논리적 OS 또는 앱 환경을 분리하여 운영하는 기술목적업무용/개인용 공간 분리, 보안 강화, 정책 통제 가능필요성스마트워크 확산, BYOD 환경 증가, 정보 유출 리스크 증가에 따른 보안 요구 증대2. 주요 특징특징설..

개요컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration)은 수백 개 이상의 컨테이너를 자동으로 배포, 관리, 확장, 복구하는 기술입니다. 마이크로서비스 아키텍처와 DevOps 환경에서 컨테이너는 필수적인 기술로 자리잡았으며, 이를 효율적으로 운영하기 위한 컨트롤러 역할을 수행합니다. Kubernetes를 비롯한 다양한 도구들이 사용되며, 대규모 시스템의 안정성과 가용성을 높이기 위한 핵심 구성요소입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의다수의 컨테이너를 자동으로 배포, 확장, 모니터링, 복구하는 관리 체계목적컨테이너 기반 애플리케이션의 운영 효율성과 안정성 확보필요성수십~수천 개의 컨테이너를 수동으로 관리하기 어려움, 자동화 필요성 증대2. 주요 특징특징설명효과자동화배포, 확장, 복구, ..

개요I/O 가상화(Input/Output Virtualization)은 가상 머신(VM) 또는 컨테이너 환경에서 물리적인 I/O 자원(스토리지, 네트워크, USB, GPU 등)을 효율적으로 공유하고 제어하기 위한 기술입니다. CPU, 메모리 가상화와 함께 I/O 가상화는 고성능 가상 인프라의 필수 요소로, 클라우드, 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 널리 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의하나의 물리적 I/O 디바이스를 여러 가상 머신이 효율적으로 공유·제어할 수 있게 하는 기술목적자원의 활용률 극대화, 성능 유지, 안정적 가상 인프라 제공필요성고속 네트워크 및 스토리지가 필수적인 환경에서 병목 최소화와 확장성 확보를 위함2. 특징 및 기술 구분유형설명주요 적용 사례에뮬레이..

개요가상화 기술은 하이퍼바이저(Hypervisor)를 통해 하나의 물리 서버에서 다수의 가상 머신(VM)을 운영할 수 있게 하는 핵심 기술입니다. 이 하이퍼바이저는 가상화를 구현하는 방식에 따라 '전가상화(Full Virtualization)'와 '반가상화(Paravirtualization)'로 구분됩니다. 각각의 방식은 성능, 호환성, 구조에서 차이를 가지며, 사용 목적과 환경에 따라 적절한 선택이 필요합니다.1. 개념 및 정의구분정의목적전가상화하드웨어를 완전히 가상화하여 가상 머신이 실제 하드웨어처럼 동작하게 하는 방식OS 수정 없이도 다양한 운영체제 지원반가상화게스트 운영체제가 하이퍼바이저와 협조적으로 작동하도록 일부 수정된 방식성능 향상과 자원 효율성 극대화2. 구조 비교항목전가상화반가상화하드웨어..

개요가상화(Virtualization)는 물리적 자원을 논리적으로 분리하여 하나의 하드웨어에서 여러 운영체제나 애플리케이션 환경을 동시에 실행할 수 있게 해주는 기술입니다. 서버, 스토리지, 네트워크, 데스크탑 등 다양한 영역에서 활용되며, IT 인프라의 자원 활용률을 극대화하고 유지 보수 효율을 높이는 데 기여합니다. 클라우드 컴퓨팅의 기반 기술로서 필수적인 요소입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의하나의 물리적 시스템 위에서 여러 개의 가상 환경(서버, OS, 네트워크 등)을 구현하는 기술목적자원 활용률 향상, 비용 절감, 유연한 시스템 운영필요성서버 과잉 투자 방지, 빠른 배포 및 확장, 장애 격리 등 효율성 제고2. 특징특징설명기존 물리 시스템과의 비교자원 분리 및 격리각 가상 머신이 독립적..

개요IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 시대가 본격화되면서 다양한 디바이스들이 인터넷에 연결되고 있으며, 이에 따른 보안 위협도 증가하고 있습니다. 이에 따라 국제 표준 및 국내 기관에서는 IoT 제품 및 서비스를 보다 안전하게 개발·운영하기 위한 'IoT 공통보안 7원칙'을 제시하고 있습니다. 이 원칙은 제조사, 개발자, 서비스 운영자 모두가 보안 내재화를 실현하는 데 있어 핵심적인 가이드라인입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의IoT 기기의 보안을 강화하기 위해 제품 설계 및 운영 전반에 적용되는 7가지 공통 보안 원칙목적IoT 디바이스의 보안 수준을 균일하게 유지하고, 보안 위협으로부터 사용자와 인프라를 보호필요성IoT 보안 취약점으로 인한 해킹, 개인정보 유출, 사이버 테..

개요Net-Drone(넷드론)은 적대적이거나 무단으로 침입한 드론을 그물망(Net)을 이용해 공중에서 직접 포획하는 안티드론 솔루션입니다. 다른 전자기적 방식과 달리 넷드론은 실제 물리적인 차단 기술로, 공공행사나 주요 시설에서 드론 위협을 직접 제압하는 데 매우 효과적입니다. 특히 군사, 공항, 교도소 등 높은 보안이 요구되는 장소에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의포획형 안티드론 시스템으로, 그물망을 사용해 비행 중인 드론을 직접 포획하는 장치목적불법 드론을 안전하고 정확하게 제거하여 사고 및 보안 위협 예방필요성전파 교란이 불가능한 환경, 고밀도 인구 지역에서 안전한 드론 제거 방식 필요2. 특징특징설명기존 안티드론과 비교물리적 포획 방식그물망을 이용해 드론을 공중에서 직접 ..

개요Anti-Drone 시스템은 무단 드론 침입에 대응하고 차단하기 위한 방어 기술입니다. 공항, 군사 기지, 주요 시설, 행사장 등에서 드론의 불법 촬영, 정찰, 공격, 배송을 방지하기 위해 개발되었으며, 감지부터 무력화까지 다양한 기술로 구성됩니다. 드론 활용이 늘어나면서 안티드론 솔루션에 대한 수요도 급증하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의무단 침입 드론을 탐지, 식별, 추적, 무력화하는 시스템 또는 기술목적중요 지역 보안 확보, 사생활 보호, 테러 방지, 항공 안전 유지필요성드론 증가에 따른 위협 확산(테러, 불법 촬영, 정보 유출 등) 대응 필요2. 특징특징설명기존 시스템과의 비교탐지-식별-대응 일체화감지에서 제압까지 통합 운영 가능기존 보안 시스템은 드론 탐지 불가다양한 탐지 방..

개요드론(Drone)은 사람이 직접 탑승하지 않고 원격 조종 또는 자율 비행이 가능한 무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)입니다. 군사·산업·상업·취미 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근에는 인공지능과 결합되어 물류, 촬영, 재난 대응, 농업 등에서 혁신적인 역할을 수행하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의드론은 탑승자가 없이 원격 또는 자동으로 비행 가능한 무인 항공기목적고위험 지역 정찰, 물류 자동화, 영상 촬영, 감시 등 다양한 목적 수행필요성효율성과 안전성, 비용 절감, 접근 어려운 지역의 정보 획득 등을 위해 필수2. 특징특징설명유사 개념 비교무인 자율 비행센서, GPS 기반의 자율비행 기능 탑재전통 항공기는 조종사 필요고기동성수직이착륙, 정지비행, 협소..

개요C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)는 차량, 도로 인프라, 보행자 간의 실시간 정보 공유를 통해 교통 효율성과 안전성을 극대화하는 차세대 지능형 교통 체계입니다. 5G, V2X(Vehicle to Everything) 등 첨단 기술을 기반으로 교통사고 예방, 통행시간 단축, 에너지 절감 등의 효과를 기대할 수 있어 스마트시티의 필수 인프라로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의구분내용정의C-ITS는 차량과 도로 인프라, 주변 환경이 정보를 실시간으로 교환하여 교통 흐름을 최적화하고 사고를 예방하는 시스템목적교통사고 감소, 운전자 및 보행자의 안전 확보, 교통 흐름 개선, 환경 오염 및 에너지 소비 절감필요성전통적인 ITS의 한계 극복 및 자율주행 기..

개요지능형 교통시스템(ITS, Intelligent Transportation Systems)은 도로, 차량, 사람, 교통정보 시스템이 유기적으로 연결되어 보다 안전하고, 효율적이며, 친환경적인 교통 흐름을 실현하는 기술 및 시스템 통합을 의미합니다. 센서, 통신, 빅데이터, AI, 클라우드 기술이 융합되며, 스마트시티와 자율주행 시대의 핵심 기반 인프라로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ITS의 구성, 기술요소, 국내외 적용 사례 등을 종합적으로 소개합니다.1. ITS란? 항목 설명 정의교통 관련 요소(차량, 도로, 신호 등)에 정보통신기술을 접목해 실시간 정보를 수집·처리·제공하는 지능형 시스템주요 목적교통 흐름 개선, 사고 감소, 에너지 절감, 대중교통 효율화구성 요소센서/카메라, 통신망, 교통 ..

개요SATIN은 경량 디바이스 환경에서의 보안성을 확보하기 위한 블록 암호 알고리즘으로, NIST(미국 국립표준기술연구소)의 경량 암호 표준화 프로젝트(LWC, Lightweight Cryptography) 후보 중 하나로 제안된 알고리즘이다. 적은 자원(CPU, 메모리, 전력)으로도 강력한 보안을 제공하는 SATIN은 IoT, 스마트카드, 웨어러블, 센서 등에서의 활용 가능성을 크게 높이고 있다.1. 개념 및 정의SATIN은 SPN(Substitution-Permutation Network) 구조 기반의 블록 암호로, NIST가 제안한 경량 암호 경쟁에서 하드웨어 효율성과 보안성을 인정받아 주목받고 있다.목적: 자원 제한형 디바이스에서도 효율적인 암호화 구현블록 크기: 64비트 또는 128비트 (버전에..

개요DDoS 사이버 대피소(DDoS Cyber Shelter)는 대규모 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 기업의 핵심 서버 및 네트워크 인프라를 보호하기 위해 설계된 전용 보호 인프라 또는 클라우드 기반 방어 시스템을 의미한다. 공격 발생 시, 주요 트래픽을 사이버 대피소로 우회시켜 공격 트래픽을 흡수하고 정상 요청만 필터링하여 본 시스템으로 전달함으로써 가용성과 서비스 연속성을 보장한다.1. 개념 및 정의DDoS 사이버 대피소는 트래픽 클리닝(Filtering)과 우회 라우팅 기능을 갖춘 보안 인프라로, 공격이 감지되면 실시간으로 트래픽을 분석하고 악성 트래픽을 제거한다.목적: DDoS 공격 시 본 시스템의 다운 및 장애를 방지기반 기술: 트래픽 분석, 시그니..

개요메모리 인터리빙(Memory Interleaving)은 시스템의 주기억장치를 여러 개의 뱅크(Bank)로 나누고, 각 메모리 뱅크에 데이터를 분산 저장하여 CPU의 연속적인 메모리 접근 시 병목 현상을 줄이고 전체 처리 속도를 향상시키는 기술이다. 현대 컴퓨터 아키텍처에서 메모리 대역폭과 접근 효율을 높이는 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의메모리 인터리빙은 연속적인 주소 공간을 여러 메모리 뱅크에 순차적으로 할당하여 병렬 접근을 가능하게 만드는 설계 방식이다.목적: CPU의 메모리 접근 대기 시간을 줄이고, 병렬화된 데이터 처리 구현원리: 주소의 일부 비트를 사용해 메모리 뱅크를 구분하고, 교차 저장 방식으로 인터리빙적용 대상: 고속 CPU와 느린 메모리 간 속도 차이를 해소하기 위한 아키텍처 ..

개요코드 커버리지는 소프트웨어 테스트 과정에서 실제로 실행된 소스 코드의 비율을 나타내는 정량적 지표로, 테스트 범위와 효과를 측정하는 데 사용된다. 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test) 등 다양한 수준의 테스트 결과를 수치화하여, 누락된 코드 영역을 식별하고 테스트 품질을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 코드 커버리지는 CI/CD 파이프라인과 자동화 테스트 환경의 핵심 구성 요소 중 하나이다.1. 개념 및 정의코드 커버리지는 테스트 수행 시 실행된 소스 코드 라인 또는 코드 구조 요소의 비율을 말한다.목적: 테스트 사각지대 최소화 및 결함 예방표현 방법: % 단위로 수치화 (예: 85% 커버리지)기준 항목: 라인(Line), 브랜치(Branch), 조건(Cond..

개요테스트 커버리지는 소프트웨어 테스트가 소스 코드의 어느 정도를 검증하고 있는지를 수치화한 품질 지표이다. 테스트의 범위와 효과를 측정하여 테스트 누락 구간을 식별하고, 전체적인 코드 품질을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. 개발 초기 단계부터 CI/CD에 이르기까지, 테스트 커버리지는 자동화된 품질 관리의 핵심 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의테스트 커버리지는 테스트 코드가 실제 애플리케이션 코드를 얼마나 실행했는지를 나타내는 비율 지표이다.계산식: (실행된 코드 라인 수 / 전체 코드 라인 수) × 100목적: 테스트 누락 영역 식별, 품질 보장 강화구분: 라인 커버리지, 조건 커버리지, 브랜치 커버리지, 메서드 커버리지 등2. 주요 커버리지 유형 유형 설명 예시 라인 커버리지코드 한 줄..

개요온디바이스 AI는 인공지능 모델이 클라우드가 아닌 로컬 디바이스 상에서 직접 실행되는 기술을 말한다. 스마트폰, IoT 기기, 웨어러블, 차량용 시스템 등 다양한 환경에서 데이터의 실시간 분석과 AI 추론이 가능하며, 응답 속도, 개인 정보 보호, 네트워크 의존성 감소 등의 장점을 제공한다. 최근 엣지 컴퓨팅과 AI 칩 기술의 발전에 힘입어 그 활용 범위가 급속히 확대되고 있다.1. 개념 및 정의온디바이스 AI는 데이터 수집, 처리, 추론을 디바이스 내에서 수행하는 구조로, AI 연산이 클라우드 서버가 아닌 **엣지(Edge)**나 단말에서 이루어진다.목적: 실시간성 확보, 개인 정보 보호 강화, 오프라인 환경 대응특징: 저전력, 경량화 모델, 빠른 응답 속도적용 환경: 스마트폰, 차량, IoT 센서..

개요엔디언(Endianness)은 컴퓨터 시스템이 메모리에 데이터를 저장하거나 전송할 때, 바이트 순서를 어떻게 처리하는지를 정의하는 개념이다. 특히 멀티바이트 데이터(예: 정수, 실수 등)를 메모리에 저장할 때 상위 바이트를 앞에 놓을지(빅 엔디언), 하위 바이트를 앞에 놓을지(리틀 엔디언)로 구분된다. 엔디언 차이는 하드웨어, 네트워크 통신, 바이너리 파일 포맷 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 미친다.1. 개념 및 정의 구분 정의 예시(0x12345678 저장) 빅 엔디언가장 큰 바이트를 먼저 저장0x12 0x34 0x56 0x78리틀 엔디언가장 작은 바이트를 먼저 저장0x78 0x56 0x34 0x12Big Endian: 네트워크 표준(IPv4, TCP/IP 등)에서 주로 사용Little En..

개요소프트웨어 품질 인증은 제품 또는 서비스가 일정 수준 이상의 품질을 갖추고 있음을 제3자가 공식적으로 검증하고 보증하는 제도이다. 기능적 정확성뿐 아니라 안정성, 보안성, 사용성, 유지보수성 등 다양한 품질 요소를 객관적인 기준에 따라 평가한다. 품질 인증은 고객 신뢰 확보, 시장 진입 장벽 해소, 프로젝트 리스크 최소화 등에서 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의소프트웨어 품질 인증은 국제 또는 국가 기준에 따라 소프트웨어의 개발, 운영, 관리 프로세스와 산출물의 품질 수준을 검증받는 제도이다.목적: 품질 신뢰성 확보 및 소프트웨어 제품 경쟁력 제고기준: ISO/IEC 25010, ISO 9001, SPICE(ISO/IEC 15504), GS 인증 등유형: 제품 인증, 프로세스 인증, 프로젝트 단..

개요빅데이터 분석은 방대한 데이터로부터 인사이트를 도출하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 핵심 활동이다. 이를 위해 다양한 분석 도구가 활용되며, 각 도구는 기능, 성능, 사용 용이성, 확장성 등에서 차이를 보인다. 분석 목적과 조직의 기술 환경에 따라 최적의 도구를 선택하는 것은 데이터 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있다. 본 글에서는 빅데이터 분석도구 선택 시 고려해야 할 주요 원칙과 평가 기준을 정리한다.1. 개념 및 정의빅데이터 분석도구는 구조적/비정형 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화하는 데 사용되는 소프트웨어 플랫폼 및 프레임워크를 의미한다.목적: 대용량 데이터를 신속하고 정확하게 분석하여 가치 창출필요성: 데이터 기반 의사결정, 예측 모델링, 고객 통찰 확보 등의 활용 증대유형: 배..

개요데이터 시각화는 숫자와 텍스트로 구성된 데이터를 시각적 요소로 표현하여 패턴, 이상점, 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 만드는 핵심 기술입니다. 데이터 분석의 결과를 전달하고, 의사결정을 돕고, 사용자의 관심을 끌어내는 데 있어 시각화는 필수적인 도구이자 언어입니다. 본 글에서는 시각화 기술의 종류, 도구, 설계 원칙, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 시각화란? 항목 설명 정의수치 또는 범주형 데이터를 시각적 형태(차트, 지도, 대시보드 등)로 표현하는 기술목적정보 전달, 비교, 탐색, 의사결정 지원, 사용자 인터랙션 제공대상정형 데이터, 시계열, 공간 데이터, 텍스트, 네트워크 등‘좋은 시각화’는 단순히 예쁘게가 아니라 빠르고 정확하게 이해되도록 만드는 것.2. 주요 시각화 유형과 용도유형설..

개요데이터 분석은 데이터를 통해 의미 있는 패턴, 상관관계, 예측 결과를 도출해내는 핵심 활동입니다. 단순 통계 계산에서부터 머신러닝 기반의 예측 모델, 실시간 시계열 분석, 텍스트 분석까지 그 기술 범위는 매우 넓습니다. 본 글에서는 현대 데이터 분석 환경에서 널리 사용되는 분석 기술과 방법론, 도구, 실무 전략을 통합적으로 정리합니다.1. 데이터 분석이란? 항목 설명 정의데이터셋을 정량적 또는 정성적으로 분석해 의미 있는 인사이트나 결론을 도출하는 행위목적의사결정 지원, 문제 진단, 예측/추론, KPI 개선분석 대상수치형, 범주형, 시계열, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터분석 기술은 ‘데이터 기반 사고’를 실현하는 핵심 엔진입니다.2. 주요 분석 기법 분류분류기법설명기술 통계평균, 중앙값,..

개요데이터 후처리는 분석, 예측, 시뮬레이션 등의 결과를 인사이트로 전환하거나 사용자에게 전달 가능하게 가공하는 과정입니다. 모델의 출력값, 분석 통계, 예측 결과를 정제·해석·변환해 비즈니스에 바로 활용할 수 있도록 만드는 것이 핵심입니다. 이 글에서는 데이터 후처리의 주요 목적, 기법, 도구, 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 데이터 후처리란? 항목 설명 정의모델 또는 분석 처리 결과를 해석 가능한 형태로 정제·가공하는 작업목적사용자 전달, 시각화, 리포팅, 알림 연계, 예외 필터링 등적용 위치머신러닝 결과 처리, 통계 요약, 예측 후 필터링, 리포트 생성 등후처리는 단순한 출력이 아닌, 데이터를 이해 가능한 정보로 바꾸는 과정입니다.2. 주요 후처리 기법분류기법설명예측 결과 변환이진→범주, sof..

개요데이터가 폭발적으로 증가하면서, 다양한 형태의 데이터를 안정적이고 확장 가능하게 저장하는 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. 텍스트, 이미지, 센서, 로그, 트랜잭션 등 이질적인 데이터를 저장하기 위해 기존의 RDBMS를 넘어서 객체 저장소, NoSQL, 데이터 레이크, 파일 시스템 등 다양한 저장 기술이 등장했습니다. 이 글에서는 현대 데이터 환경에서 사용되는 주요 저장 기술과 그 특징, 선택 전략을 정리합니다.1. 데이터 저장이란? 항목 설명 정의생성된 데이터를 일정 기간 안정적으로 보존하고, 조회·분석할 수 있게 저장하는 기술적 기반목적데이터 보존, 처리 성능 확보, 검색 용이성, 보안·복구주요 고려 요소데이터 유형, 저장 용량, 확장성, 접근 속도, 비용, 정합성저장은 데이터 라이프사이클의..

개요데이터는 이제 ‘소유’보다 ‘공유’를 통해 더 큰 가치를 창출하는 자산이 되었습니다. 다양한 조직 간, 부서 간, 시스템 간의 데이터 연계와 협업이 중요해지며, 이를 가능하게 하는 데이터 공유 기술의 발전이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 데이터 공유의 개념, 주요 기술 방식, 활용 모델, 플랫폼 예시 및 보안 고려사항까지 포괄적으로 정리합니다.1. 데이터 공유란? 항목 설명 정의데이터 제공자와 활용자 간 데이터 파일, API, 플랫폼 등을 통해 정보를 교환하거나 연계하는 기술적·정책적 행위목적데이터 활용 극대화, 중복 제거, 협업 기반 인사이트 확보공유 유형내부 공유(부서 간), 외부 공유(기관/기업 간), 개방형 공유(공공/민간 데이터셋)데이터 공유는 ‘데이터의 유통망’이며, 거버넌스와 기술이 ..

개요데이터 전처리는 원시(raw) 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하고 구조화하는 과정으로, 머신러닝, 데이터 분석, 시각화의 전 단계이자 가장 중요한 품질 확보 절차입니다. 정확한 전처리는 모델 성능을 극대화하며, 잘못된 전처리는 잘 만든 알고리즘조차 무용지물로 만들 수 있습니다. 이 글에서는 전처리의 정의, 핵심 기법, 적용 도구, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 전처리란? 항목 설명 정의원시 데이터를 분석 또는 학습에 적합한 형태로 변환하는 일련의 정제 작업목적노이즈 제거, 일관성 확보, 결측 보완, 형식 정렬을 통해 모델 성능 향상대상정형 데이터(테이블), 비정형 데이터(텍스트, 로그, 이미지 등) 모두 포함전처리는 ‘모델 학습을 위한 데이터 품질 확보 단계’입니다.2. 주요 전처리 기법분류..

개요웹은 가장 방대한 데이터 원천 중 하나이며, 이를 자동화된 방식으로 수집하는 기법이 바로 **웹 크롤링(Web Crawling)**과 **웹 스크래핑(Web Scraping)**입니다. 둘은 종종 혼용되지만 목적과 처리 범위, 기술 방식에서 뚜렷한 차이가 있습니다. 본 글에서는 웹 크롤링과 스크래핑의 정의, 차이점, 기술 도구, 법적 이슈, 실무 적용 전략 등을 비교·정리합니다.1. 정의 및 차이점 구분 웹 크롤링 (Web Crawling) 웹 스크래핑 (Web Scraping) 목적전체 웹사이트 구조 탐색 및 URL 수집특정 페이지의 데이터 추출작동 방식링크를 따라가며 페이지를 순차적으로 수집정해진 요소에서 정보만 추출출력 대상HTML 전체, URL 목록구조화된 데이터 (JSON, CSV 등)활..

개요데이터 기반 시스템의 출발점은 '수집'입니다. 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 빠르게, 어떤 형식으로 수집할 수 있는가에 따라 분석 품질, 실시간성, 대응력이 결정됩니다. 데이터 수집 기술은 IoT, 웹, 로그, 메시지, API, 배치/실시간 등 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 수집 아키텍처와 도구 또한 다변화되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 수집 기술과 아키텍처 유형, 적용 전략을 체계적으로 정리합니다.1. 데이터 수집이란? 항목 설명 정의다양한 출처에서 데이터를 수신, 추출, 적재하기 위한 기술적 처리 과정목적데이터 분석·모델링을 위한 원천 확보, 실시간 반응 시스템 기반 확보수집 유형배치 수집(Batch), 실시간 스트리밍(Stream), 이벤트 기반, CDC(Change Data..

개요빅데이터가 산업·공공·과학 분야에서 필수 인프라로 자리잡으면서, 데이터 품질, 처리 기술, 시스템 연동, 보안 등에 대한 표준화 필요성이 급격히 증가하고 있습니다. 빅데이터 표준은 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화, 활용까지 데이터 생애주기 전반에서 일관성과 호환성을 보장하는 기준 체계입니다. 이 글에서는 국내외 주요 빅데이터 표준, 참조 아키텍처, 적용 사례를 정리합니다.1. 빅데이터 표준이란? 항목 설명 정의빅데이터 처리 및 품질 확보를 위해 제정된 국제 및 국가 단위 기술·관리 지침목적상호운용성 확보, 기술 중립성, 품질 보증, 데이터 공유 촉진적용 범위수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 개방, 보안, 거버넌스 등빅데이터 표준은 기술뿐 아니라 정책, 운영, 관리 측면의 가이드라인까지 포함..