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개요RATS(Remote Attestation Architecture)는 컴퓨팅 시스템이 원격에서 자신의 신뢰 상태(무결성, 구성, 실행환경 등)를 제3자에게 증명할 수 있도록 설계된 아키텍처로, 신뢰 기반 컴퓨팅(Trusted Computing)의 핵심 구성요소입니다. IETF에서 표준화가 진행되고 있으며, 클라우드·엣지·IoT 환경에서 보안 강화와 신뢰 확인을 위한 기반 기술로 활용됩니다. 특히 Confidential Computing, Zero Trust 환경에서 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RATS는 엔티티가 자신이 신뢰 가능한 상태임을 원격의 검증자(Verifier)에게 증명하기 위한 구조적 표준입니다.목적시스템 무결성 검증 및 보안 의사결정의 신뢰 기반 ..

개요CAEP(Continuous Access Evaluation Protocol)은 클라우드 기반 보안 환경에서 사용자나 디바이스의 상태 변화에 따라 실시간으로 액세스 권한을 재평가할 수 있도록 설계된 개방형 보안 프로토콜입니다. OAuth 2.0과 OpenID Connect를 기반으로 하며, 토큰 유효 기간에 의존하지 않고 동적으로 정책 변경이나 리스크 이벤트를 반영하여 세션을 관리할 수 있게 해 줍니다. Microsoft, Google, Cisco, Okta 등이 참여한 OpenID Foundation WG에서 표준화가 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CAEP는 사용자 상태 변화나 정책 변경에 따라 인증 세션을 실시간으로 무효화하거나 재검토하는 프로토콜입니다.목적동적 정책 반영과..

개요Data-Centric AI는 인공지능 시스템의 성능을 향상시키는 데 있어 모델 아키텍처보다는 데이터 품질을 핵심 변수로 삼는 접근 방식입니다. 이는 기존의 모델 중심(Model-Centric) 접근과 달리, 데이터의 정확성, 일관성, 다양성, 레이블링 품질 등을 개선하여 AI 성능을 높이는 전략입니다. Andrew Ng 교수의 제안으로 주목받은 이 패러다임은 특히 소규모 데이터셋, 레이블 오류, 편향된 데이터 분포가 문제인 분야에서 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Data-Centric AI는 모델은 고정한 상태에서 데이터를 개선함으로써 AI 성능을 향상시키는 전략입니다.목적데이터 품질 최적화를 통해 모델 학습의 효율성과 정확도를 높임필요성고성능 모델이 보편화된 시대에 진짜 차별화 ..

개요Graph Transformer Network(GTN)는 트랜스포머(Transformer)의 강력한 표현력과 그래프 구조의 유연함을 결합한 딥러닝 기반의 그래프 표현 학습 모델입니다. GTN은 이질적인(homogeneous/heterogeneous) 그래프 구조를 처리하고, 노드 간의 관계나 경로를 자동으로 학습하며, 기존의 GCN(Graph Convolutional Network)이나 GAT(Graph Attention Network)의 한계를 극복합니다. 본 글에서는 GTN의 동작 원리, 핵심 구성, 장점과 활용 사례를 기반으로 최신 그래프 딥러닝 기술을 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GTN은 관계 및 경로 중심의 그래프 데이터를 처리하기 위해 트랜스포머 구조를 그래프 형태..

개요PCM(Phase-Change Memory)은 상전이 물질의 상태 변화(비정질 ↔ 결정질)를 이용해 데이터를 저장하는 차세대 비휘발성 메모리 기술입니다. 기존 NAND 플래시의 한계를 보완하며, 빠른 속도, 높은 내구성, 우수한 쓰기 반복성과 낮은 대기 전력을 갖춘 점에서 DRAM과 플래시 사이의 메모리 계층을 혁신적으로 재구성할 수 있는 후보 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 PCM의 동작 원리, 구조, 기술적 특징과 활용 사례에 대해 깊이 있게 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PCM은 GST(Germanium-Antimony-Tellurium) 기반 상전이 물질을 사용하여 전기적 자극으로 상태(저항)를 변화시켜 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리입니다.목적고속 동작과 높은 쓰기 ..

개요RRAM(Resistive Random Access Memory)은 저항의 상태 변화를 이용하여 데이터를 저장하는 차세대 비휘발성 메모리(NVM) 기술입니다. 기존의 플래시 메모리 대비 빠른 속도, 낮은 전력 소모, 높은 집적도, 그리고 우수한 내구성을 갖추고 있어 차세대 메모리 및 인공지능, 뉴로모픽 컴퓨팅, 엣지 디바이스 등 다양한 응용 분야에서 주목받고 있습니다. 본 글에서는 RRAM의 구조, 동작 원리, 장점, 기술 요소 및 상용화 가능성에 대해 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RRAM은 전압에 의해 저항값이 변화하는 특성을 이용하여 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리입니다.목적고속·고집적·저전력의 차세대 저장 장치 실현필요성플래시 메모리의 속도 한계, 내구성 문제, 공정 ..

개요Compute-In-Memory(CIM)는 데이터를 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)로 이동하지 않고 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 구조입니다. 기존 폰 노이만 아키텍처의 병목을 해결하고, 메모리 접근 지연(latency)과 에너지 소비를 획기적으로 줄이는 데 목적을 둔 이 기술은 특히 인공지능(AI) 및 엣지 컴퓨팅에서 주목받고 있습니다. 본 글에서는 CIM의 개념, 구조, 기술적 특성, 장점 및 활용 사례를 중심으로 해당 기술의 현황과 전망을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CIM은 메모리 셀 내에서 연산을 수행하는 비-전통적인 컴퓨팅 아키텍처입니다.목적데이터 이동 비용을 줄여 고속 연산과 저전력 소비 실현필요성AI 및 데이터 중심 컴퓨팅의 연산 밀..

개요RISC-V Vector Extension(RVV)은 오픈소스 명령어 집합 구조(ISA)인 RISC-V의 벡터 연산 기능을 확장하여, 고성능 데이터 병렬 처리를 위한 범용적인 하드웨어 지원을 제공하는 기술입니다. AI/ML, 과학 계산, 멀티미디어 등에서 요구되는 대규모 벡터 연산을 유연하고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었으며, ARM NEON, x86 AVX와 같은 기존 SIMD 방식보다 유연성이 뛰어납니다. 본 글에서는 RVV의 구조, 기술적 특징, 장점 및 실제 적용 사례를 중심으로 RVV의 현재와 미래를 조망합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RVV는 RISC-V 아키텍처의 벡터 명령어 확장으로, 하나의 명령으로 다수의 데이터를 병렬 처리하는 기능을 지원합니다.목적데이터 집약적 작..

개요io_uring은 Linux 커널 5.1부터 도입된 고성능 비동기 I/O 프레임워크로, 기존의 epoll, aio 등의 한계를 극복하고 파일 시스템, 네트워크 등 다양한 I/O 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 해주는 현대적인 인터페이스입니다. Ring Buffer 구조와 시스템 콜 최소화를 통해 극도로 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 보장하며, 고속 네트워크, 대규모 서버, 고성능 데이터베이스 시스템에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의io_uring은 링 버퍼 기반의 사용자 공간/커널 공간 간 비동기 I/O 통신 인터페이스입니다.목적시스템 콜 오버헤드 감소, 고성능 I/O 처리, 병렬성 향상필요성기존 epoll, select 기반 I/O는 syscall 빈도와 context ..

개요In-band Flow Telemetry(iFIT)는 데이터 패킷 내부에 측정 정보를 삽입하여, 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링하고 분석할 수 있도록 지원하는 차세대 네트워크 텔레메트리 기술입니다. 전통적인 수집 방식인 SNMP, NetFlow, sFlow 대비 지연이 적고 정밀한 품질 측정이 가능하여, 고신뢰 저지연 네트워크(High-Performance Networking), 5G, 데이터센터, 금융망 등에서 각광받고 있습니다. 본 글에서는 iFIT의 개념, 동작 방식, 구성 요소 및 기술적 특징을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의iFIT는 사용자 트래픽과 함께 측정 정보를 포함시켜 전송하는 in-band 방식의 텔레메트리 기술입니다.목적네트워크 상태(지연, 손실, Jit..

개요DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)는 실시간 음성 및 영상 스트리밍과 같은 애플리케이션을 위해 설계된 전송 계층 프로토콜로, UDP의 비연결성 특성과 TCP의 혼잡 제어 기능을 결합한 하이브리드 구조입니다. IETF에 의해 RFC 4340으로 표준화되었으며, 패킷 손실보다는 지연에 민감한 응용에서 높은 성능을 제공합니다. 본 글에서는 DCCP의 개념, 구조, 동작 방식, 혼잡 제어 알고리즘, 장점과 실무 적용 시 고려사항을 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DCCP는 비신뢰성 데이터그램 전송에 혼잡 제어 기능을 제공하는 전송 계층 프로토콜입니다.목적TCP 수준의 네트워크 공정성과 혼잡 회피 기능을 실시간 전송에 접목필요성실시간 서비스에서 TCP의 신..

개요BBRv2는 Google이 개발한 TCP 혼잡 제어 알고리즘 BBR의 두 번째 버전으로, 기존 BBR의 한계를 보완하고 다양한 네트워크 환경에서의 공정성과 안정성을 개선한 진보된 알고리즘입니다. 네트워크 병목 대역폭과 왕복 시간(RTT)을 기반으로 전송 속도를 계산하는 BBRv2는 TCP, QUIC 등의 전송 프로토콜에서 활용되며, 특히 대역폭이 크고 지연이 중요한 환경에서 성능이 탁월합니다. 본 글에서는 BBRv2의 핵심 개념, 기술 구성, 동작 방식, 장점, 활용 사례를 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의BBRv2는 RTT와 병목 대역폭을 기반으로 전송률을 계산하는 Google의 혼잡 제어 알고리즘 BBR의 개선된 버전입니다.목적공정성 개선, 패킷 손실 최소화, 다양한 RTT ..