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Event Sourcing Storage

개요Event Sourcing은 시스템의 상태를 현재 데이터(snapshot)로 저장하는 대신, 과거에 발생한 모든 변경 이벤트(event)들을 순차적으로 기록하여 시스템 상태를 복원하는 데이터 저장 및 처리 패턴입니다. 이벤트 로그(event log)를 통해 전체 변경 이력을 보존할 수 있어, 감사 추적, 디버깅, 복원, 실시간 스트리밍 등 다양한 응용 분야에서 강력한 유연성과 신뢰성을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목내용정의시스템 상태 변경을 각각의 불변(immutable) 이벤트로 기록하고, 이벤트 시퀀스를 통해 현재 상태를 유추하는 데이터 저장 방식목적상태 변경 이력 완전 보존 및 복원 가능성 확보필요성단순 CRUD 시스템은 변경 이유 추적과 세밀한 복원에 한계 존재Event Sourcing은 시..

Spanner-style TrueTime

개요TrueTime은 Google Spanner 시스템에서 처음 도입된 시간 API로, 글로벌 분산 데이터베이스 환경에서도 강력한 일관성(Consistency)을 보장할 수 있도록 설계된 혁신적인 시간 모델입니다. 단순한 물리 시계 대신 시간 범위(Time Interval)를 반환하여, 불확실성을 관리하면서도 정확한 직렬화(Serializable Consistency)를 구현하는 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의정확한 시점을 반환하는 대신 시간의 상한과 하한을 포함하는 시간 간격을 제공하는 API목적글로벌 분산 환경에서도 트랜잭션 직렬화(serializability)와 일관성 보장필요성NTP(Network Time Protocol) 수준으로는 글로벌 트랜잭션의 정밀한 순서 보장이 어..

Materialized View Maintenance

개요Materialized View는 데이터베이스에서 복잡한 쿼리 결과를 미리 계산하여 저장해두는 테이블 형태의 객체입니다. Materialized View Maintenance는 원본 테이블의 변경사항에 따라 이 뷰를 자동으로 갱신하거나 동기화하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 질의 성능을 비약적으로 향상시키면서도 데이터 최신성을 보장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의원본 데이터 변경에 따라 Materialized View를 적절히 갱신하여 최신 상태를 유지하는 작업 또는 전략목적질의 성능 향상과 데이터 일관성 유지의 동시 달성필요성대규모 집계, 조인 쿼리 성능 최적화 및 실시간 분석 지원Materialized View Maintenance는 성능 최적화와 데이터 무결성을 동시에 ..

Temporal Database & Bitemporal Model

개요Temporal Database는 데이터 값뿐만 아니라 시간(Time)을 기본 요소로 관리하는 데이터베이스입니다. 특히 Bitemporal Model은 유효 시간(Valid Time)과 기록 시간(Transaction Time)을 동시에 관리하여, 데이터의 변천 과정과 시스템 내 기록 이력을 완전하게 보존합니다. 복잡한 데이터 변경 이력 추적, 규제 준수, 감사 추적(audit trail)이 필수적인 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터의 값과 시간(이력이 발생한 시점, 기록된 시점)을 함께 저장하고 관리하는 데이터베이스목적시간 변화에 따른 데이터 상태를 정확하게 추적하고 관리필요성단순 데이터 상태만으로는 비즈니스, 법적 규정 준수에 한계..

Data Vault Modeling

개요Data Vault 모델링은 대규모 데이터 웨어하우스를 설계하고 구축하기 위해 개발된 방법론으로, 확장성(Scalability), 감사 추적(Auditability), 변동성(Volatility) 관리를 극대화합니다. 변화가 잦고 이질적인 소스 데이터를 효과적으로 통합하며, 현대 데이터 환경(빅데이터, 클라우드)에도 적합하도록 설계되었습니다. Ralph Kimball이나 Bill Inmon의 전통적 데이터 모델링 기법을 보완하는 현대적 접근으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의핵심 엔터티, 관계, 변경 이력을 별도 관리하여 대규모 통합 및 감사 추적이 가능한 데이터 웨어하우스 모델링 방법론목적데이터 소스 추가, 변경, 이력 관리가 용이한 확장 가능 데이터 웨어하우스 구축필요성급변..

HTAP (Hybrid Transaction-Analytical Processing)

개요HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)은 전통적으로 분리되어 있던 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 단일 시스템에서 동시에 수행할 수 있도록 지원하는 데이터베이스 아키텍처입니다. 이를 통해 별도의 데이터 복제나 복잡한 ETL 없이, 최신 데이터를 기반으로 실시간 트랜잭션과 고속 분석을 병행할 수 있어, 현대 비즈니스의 즉시성과 통찰성 요구를 충족시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)을 하나의 통합 플랫폼에서 실시간으로 수행하는 아키텍처목적최신 데이터에 대한 트랜잭션과 분석을 동시에 지원하여 즉시성(insi..

Self-Supervised Learning (SSL)

개요Self-Supervised Learning(SSL)은 별도의 인간 레이블 없이, 데이터 자체로부터 학습 신호를 생성하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 주로 대규모 비정형 데이터(이미지, 텍스트, 오디오 등)에서 특징 표현(Representation)을 학습하는 데 활용되며, 최근 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 자리잡았습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에서 일부 정보를 인위적으로 제거하고, 이를 복원하거나 예측하는 과제를 통해 학습하는 방법론목적인간의 직접 레이블링 없이 강력한 데이터 표현 학습필요성레이블링 비용 문제와 방대한 비정형 데이터 활용 한계 극복SSL은 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervi..

Continual Learning(지속 학습)

개요Continual Learning(지속 학습)은 인공지능 모델이 한 번 학습한 후 고정되는 것이 아니라, 시간에 따라 변화하는 데이터나 연속적인 과제를 차례로 학습하면서 기존 지식을 유지하고 새로운 지식을 습득하는 능력을 의미합니다. 인간처럼 끊임없이 적응하고 발전하는 AI를 구현하기 위한 필수 연구 분야로, Catastrophic Forgetting(망각 문제)을 극복하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의모델이 과거 학습한 정보를 보존하면서 새로운 정보를 순차적으로 학습하는 능력목적지속적 환경 변화에 적응하며, 학습 성능을 누적적으로 향상필요성기존 딥러닝은 새로운 데이터를 학습할 때 이전 지식을 망각하는 한계 존재Continual Learning은 현실 세계 적용을 위해 AI가..

Causal Inference for Machine Learning

개요Causal Inference(인과 추론)은 단순한 상관관계(correlation)를 넘어, 변수 간의 인과 관계(causality)를 식별하고 추정하는 과학적 접근입니다. Machine Learning(ML)과 결합하면, 예측 모델을 넘어 행동 변화 시 결과를 예측하거나, '왜(Why)'에 대한 질문에 답하는 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 정책 추천, 의료, 광고 최적화, 로봇 제어 등에서 필수적 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의변수 간의 인과 관계를 추정하고, 개입(Intervention) 또는 반사실(Counterfactual) 분석을 수행하는 방법론목적단순 예측을 넘어 조치(Action)에 따른 결과를 이해하고 최적화필요성머신러닝 모델은 주로 상관..

Neuro-Symbolic AI

개요Neuro-Symbolic AI는 딥러닝(Neural Networks)의 학습 능력과 기호 기반 인공지능(Symbolic AI)의 논리적 추론 능력을 결합한 새로운 AI 접근 방식입니다. 대규모 데이터 기반 패턴 인식과 인간처럼 명시적 논리 추론을 동시에 수행할 수 있어, 복잡한 문제 해결과 높은 신뢰성, 해석 가능성(Explainability)을 추구하는 차세대 AI로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의신경망 기반 학습과 기호 추론 시스템을 통합하여, 인식과 추론을 모두 가능한 인공지능 기술목적패턴 인식 정확성 + 논리 추론 능력 동시 확보필요성순수 신경망 모델의 불투명성, 순수 기호 모델의 확장성 한계 극복Neuro-Symbolic AI는 데이터 기반 학습과 논리적 사고를 통합..

Stable Diffusion

개요Stable Diffusion은 텍스트 입력을 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 모델로, Latent Diffusion 모델 구조를 채택하여 효율성과 품질을 동시에 확보했습니다. 오픈소스로 공개되어 누구나 사용할 수 있으며, 생성 AI 대중화의 결정적 역할을 했습니다. 강력한 제어력, 가벼운 연산 요구, 커스터마이징 가능성 덕분에 다양한 산업과 크리에이티브 분야에 빠르게 확산되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트 설명을 기반으로 고해상도 이미지를 생성하는 Latent Space 기반 확률적 생성 모델목적고품질 이미지를 빠르고 저렴한 연산 비용으로 생성필요성기존 Text-to-Image 모델(GPT-3 기반, GAN 기반 등)의 높은 비용과 제어 한계 극복Stable Diffusi..

DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model)

개요DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)은 고차원 데이터(예: 이미지, 오디오)를 점진적으로 노이즈화하고, 이를 역방향(reverse) 과정에서 복원하는 확률적 생성 모델입니다. GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 학습이 안정적이고, 고품질의 샘플 생성을 가능하게 하여 최근 생성 AI 분야에서 핵심 기술로 부상했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터를 점진적으로 노이즈화한 후, 노이즈를 제거하는 확률적 역방향 과정을 학습하여 새로운 샘플을 생성하는 생성 모델목적고품질 데이터를 안정적으로 생성하며 다양한 데이터 모드를 커버필요성GAN의 불안정성 문제를 극복하고 다양한 응용 분야에 고품질 생성 지원DDPM은 생성 모..

Diffusion Models

개요Diffusion Models는 고차원 데이터(이미지, 오디오 등)를 점진적으로 노이즈(noise)화한 뒤, 이를 다시 복원하는 과정을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. 최근 DALL·E 2, Stable Diffusion 등 고품질 이미지 생성 모델의 핵심 기술로 주목받으며, GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 안정적인 학습과 뛰어난 생성 품질을 제공하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이를 역방향(reverse) 과정으로 복원하여 샘플링하는 확률적 생성 모델목적고품질, 다양한 모드를 가진 데이터를 안정적으로 생성필요성GAN의 불안정성(mode collapse) 문제를 극복하고 품질 향..

Heavy-Light Decomposition (HLD)

개요Heavy-Light Decomposition(HLD)은 트리 구조에서 경로 쿼리(Query)나 업데이트(Update)를 빠르게 처리하기 위해 고안된 분할 기법입니다. 트리의 간선을 무거운(Heavy) 간선과 가벼운(Light) 간선으로 분류하여, 경로를 소수의 구간(segment)으로 분해하고, 각 구간에 대해 세그먼트 트리(Segment Tree)나 펜윅 트리(Fenwick Tree) 같은 자료구조를 적용하여 O(log² n) 또는 O(log n) 시간 복잡도로 효율적인 처리를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의트리를 Heavy 간선과 Light 간선으로 분할하여 경로 쿼리와 업데이트를 최적화하는 알고리즘적 테크닉목적트리 경로 질의의 시간 복잡도를 개선하여 고속 연산 지원필요성단..

Disjoint-Set (Union-Find)

개요Disjoint-Set(또는 Union-Find)은 원소들이 속한 집합을 관리하고, 두 원소가 같은 집합에 속하는지 여부를 빠르게 확인하는 자료구조입니다. 동적 집합 관리, 그래프 연결성 판별, 최소 신장 트리(MST) 알고리즘(크루스칼 등)에서 핵심적으로 사용되며, 경로 압축(Path Compression)과 랭크 기반 합치기(Union by Rank) 기법을 통해 효율성을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의여러 원소들을 비중복 집합으로 나누고, 집합 간 합치기 및 같은 집합 여부를 빠르게 판별하는 자료구조목적집합의 동적 결합 및 멤버십 판정 최적화필요성복잡한 집합 연산을 매우 빠르게 처리하여 그래프 및 집합 문제 해결Disjoint-Set은 복잡한 관계성을 효율적으로 관리하..

Cuckoo Filter

개요Cuckoo Filter는 Bloom Filter의 한계를 극복하기 위해 개발된 확률적 자료구조로, 빠른 멤버십 쿼리, 낮은 False Positive 확률, 그리고 효율적인 삭제(delete) 연산을 지원합니다. 인서트 실패 확률을 낮추면서도 메모리 사용량과 성능을 최적화하여, 데이터베이스, 네트워킹, 캐싱 시스템 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의해시 기반 버킷에 작은 지문(fingerprint)을 저장하여 멤버십 쿼리 및 삭제를 지원하는 공간 효율적 확률적 자료구조목적빠르고 공간 절약적인 멤버십 테스트와 삭제 지원필요성Bloom Filter의 삭제 불가성과 False Positive 문제를 개선Cuckoo Filter는 특히 삭제와 동적 크기 조정이 ..

Bloom Filter

개요Bloom Filter는 주어진 요소가 집합에 속하는지를 빠르고 공간 효율적으로 검사할 수 있는 확률적 자료구조입니다. 일부 허위 긍정(False Positive)은 허용하지만, 허위 부정(False Negative)은 발생하지 않는 특성을 가지며, 대규모 데이터셋에서 빠른 membership query(멤버십 검사)가 필요한 다양한 분야(검색 엔진, 네트워크 라우팅, 데이터베이스 캐시 등)에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의비트 배열과 다수의 해시 함수를 이용해 집합 멤버십을 테스트하는 공간 효율적 확률적 자료구조목적빠르고 적은 메모리 사용으로 존재 여부 검사필요성초대규모 데이터셋에 대해 공간-시간 복잡도 최적화 필요Bloom Filter는 메모리 제약이 큰 환경에서도 고속 검..