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Memory-Safe Language Migration Plan

개요Memory-Safe Language Migration Plan은 C/C++처럼 메모리 안전성이 낮은 언어로 작성된 기존 소프트웨어를 Rust, Go, Swift 등 메모리 안전 언어로 점진적으로 전환하는 전략입니다. 이 계획은 대규모 시스템의 보안성, 안정성, 유지보수성을 강화하기 위해 필요하며, 글로벌 보안 규제 강화와 함께 각국 정부 및 산업계에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의메모리 접근 오류 방지를 목적으로 메모리 안전 언어로 소스코드를 이관하는 체계적 계획목적Use-after-free, Buffer overflow 등 메모리 버그 제거필요성사이버 공격의 60% 이상이 메모리 오류에서 기인 (Google, Microsoft 조사 기준)2. 특징특징설명차별점정적 메모리 ..

EU Cyber Resilience Act(CRA)

개요EU Cyber Resilience Act(CRA)는 유럽연합이 디지털 제품의 보안성과 회복력을 보장하기 위해 제정한 획기적인 규제 프레임워크입니다. 사물인터넷(IoT) 기기부터 소프트웨어 제품까지, 사이버 공격에 대응할 수 있도록 보안 설계, 패치 관리, 책임 소재를 법적으로 명확히 규정합니다. 2024년 3월 EU 이사회와 의회 합의에 따라 법제화가 가속화되었으며, 글로벌 ICT 기업에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의유럽 내 판매되는 디지털 제품에 대해 사이버 보안 요구사항을 의무화하는 EU 법률 제도목적소비자 보호, 사이버 위협 예방, 시장 내 공정 경쟁 확보필요성IoT 및 디지털 제품 확산에 따른 보안 리스크 증가 대응2. 특징특징설명차별점보안 설계 ..

Probabilistic Database(P-DB)

개요Probabilistic Database(P-DB)는 전통적인 확정적 데이터베이스와 달리, 불완전하거나 불확실한 데이터를 수학적으로 모델링하고 관리하는 데이터베이스 시스템입니다. 확률 이론을 기반으로 하여 각 데이터에 대한 신뢰도 또는 가능성을 저장하고 쿼리 결과 또한 확률적 분포로 반환함으로써, 현실 세계의 불확실성을 정교하게 반영할 수 있습니다.1. 개념 및 정의구분내용정의각 튜플 혹은 속성이 확률 값과 함께 저장되는 데이터베이스목적불확실한 정보의 체계적 저장, 추론 및 질의 수행필요성센서 데이터, 추론 기반 분석, 사용자 입력 오류 등 현실적 데이터 한계 대응2. 특징특징설명차별점확률적 표현데이터 자체에 존재 가능성 수치를 부여기존 DB는 단일 정답 반환불확실성 쿼리 지원질의 결과도 확률 분포 ..

Apache Arrow Flight SQL

개요Apache Arrow Flight SQL은 대용량 데이터 전송을 위한 고속 RPC(Remote Procedure Call) 프로토콜인 Arrow Flight를 기반으로 한 SQL 쿼리 실행 프레임워크입니다. 기존 JDBC/ODBC 방식의 병목을 해결하고, 고속 데이터 파이프라인 및 분산 SQL 처리에 최적화된 데이터 액세스 계층을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Apache Arrow 기반의 고성능 SQL API로, Arrow Flight 위에 SQL 인터페이스를 구현한 프로토콜목적분산 환경에서 빠르고 효율적인 SQL 질의 처리 및 데이터 전송 지원필요성기존 ODBC/JDBC의 성능 한계와 직렬화/역직렬화 비용 문제 해결2. 특징특징설명차별점Arrow 기반 전송열지향(Columar) ..

DuckDB

개요DuckDB는 단일 파일 기반의 컬럼지향 분석용 DBMS로, PostgreSQL의 사용자 친화성과 SQLite의 경량성을 결합한 차세대 분석형 데이터베이스입니다. 별도 서버나 클러스터 환경 없이도 고속 쿼리 실행이 가능하여 데이터 과학, 머신러닝, 로컬 BI 분석 등 다양한 환경에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의인메모리 기반으로 작동하며, 분석 쿼리에 특화된 고성능 로컬 데이터베이스목적서버 없는 환경에서 SQL 기반의 대용량 데이터 분석 제공필요성개발/분석 초기 단계에서 경량이면서도 고성능 분석이 가능한 도구 수요 증가2. 특징특징설명차별성컬럼지향 저장OLAP(Online Analytical Processing)에 최적화SQLite 등 로우지향 DBMS와 구분됨임베디드 형태파..

AdaFactor Optimizer

개요AdaFactor는 구글에서 제안한 경량화된 최적화 알고리즘으로, Transformer 기반 모델의 학습 시 메모리 효율을 극대화하면서도 성능 저하 없이 빠른 수렴을 가능하게 하는 것이 특징입니다. 특히 Adam 옵티마이저의 대안으로 주목받으며 대규모 언어 모델 학습에 적합한 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Adam의 변형으로, 두 번째 모멘텀(m²)을 분해하여 저장 메모리를 줄이는 최적화 알고리즘목적대규모 모델 학습 시 메모리 사용량을 최소화하고 성능 유지필요성GPU 메모리 제약으로 인한 병렬성/확장성 문제 해결2. 특징특징설명차별점저메모리 사용두 번째 모멘텀(m²)을 행/열로 분해하여 저장Adam 대비 메모리 사용량 대폭 절감스케일 불변성가중치 스케일과 무관하게 안..

Self-Consistency Prompting

개요Self-Consistency Prompting은 대형 언어 모델(LLM)의 응답 품질을 향상시키기 위한 추론 전략입니다. 이 방식은 단일 응답이 아닌 다양한 추론 경로를 생성하고, 그 중 가장 일관된 결과를 선택하여 보다 신뢰도 높은 답변을 도출합니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 기술적 원리, 구현 방식, 활용 사례를 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM에서 다양한 추론 경로를 생성한 후, 다수결 방식으로 일관된 응답을 선택하는 기법목적복잡한 문제 해결 시 추론 정확도 및 신뢰도 향상필요성단일 샘플 기반 출력의 불확실성 제거 및 안정성 강화2. 특징특징설명차별점다중 추론 생성다양한 Temperature 설정으로 복수의 응답 샘플 생성일반적인 프롬프트 1회 호출 방식과 ..

Agentic LLM Frameworks

개요Agentic LLM Frameworks는 LLM(Large Language Model)이 단순 응답 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획하며, 실행하는 자율형 에이전트로 진화하기 위한 핵심 인프라입니다. 이 글에서는 대표적인 프레임워크 구조와 기술 요소, 주요 도구와 실무 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 자율적 에이전트로 구성하기 위한 아키텍처 및 실행 환경 프레임워크목적고차원 목표 달성을 위한 계획 수립, 툴 연동, 실행 자동화를 통합 운영필요성복잡한 태스크를 다단계로 분해하고 인간 개입 없이 수행하려는 AI 시스템 구현2. 특징특징설명차별성플래너 기반고수준 명령을 세부 작업으로 분해단순 프롬프트 실행 모델과 구별됨멀티툴 연계다양한 API/모듈과 ..

Auto-GPT(Auto Generative Pre-trained Transformer)

개요Auto-GPT는 사용자의 고수준 목표를 이해하고 이를 하위 작업으로 자동 분해하여 실행하는 자율 AI 시스템입니다. 기존 챗봇이나 프롬프트 기반 AI와 달리, 지속적인 피드백 루프와 목표 지향적인 작업 수행이 가능해 AI의 활용 범위를 획기적으로 확장시킵니다. 본 글에서는 Auto-GPT의 개념, 구성 요소, 기술 스택부터 실무 적용까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Auto-GPT는 OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 작동하는 자율 AI 에이전트입니다.목적사용자가 지시한 목표를 스스로 분석하고 실행하며, 반복 피드백을 통해 개선합니다.필요성복잡한 프로젝트나 정보 수집, 자동화 업무에서 인간 개입 최소화를 목표로 합니다.2. 특징특징설명차별성자율성초기 목표만 설정하면 하위 작..

Toroidal Hashing

개요Toroidal Hashing은 해시 충돌 분산 및 검색 최적화를 위해 **다차원 원형 구조(Torus)**를 기반으로 데이터를 매핑하는 고급 해싱 알고리즘입니다. 일반적인 해시 테이블이 선형 공간에 데이터를 매핑하는 것과 달리, Toroidal Hashing은 **2차원 또는 N차원 토러스(torus, 도넛형 구조)**를 활용하여 공간 활용도를 극대화하고, 충돌을 분산시키며, 데이터 지역성을 개선합니다.1. 개념 및 정의Toroidal Hashing은 키 값을 2차원 또는 다차원 해시 공간에 매핑하고, 각 차원은 **원형(circular)**으로 연결되어 있으며, 경계 없이 반대편과 이어지는 구조를 갖습니다. 예를 들어 2D 공간에서는 (x + 1, y), (x, y + 1)의 좌표가 경계를 넘어서..

Concurrent Skip List

개요Concurrent Skip List는 Skip List 구조를 기반으로 한 동시성 정렬 자료구조로, 멀티스레드 환경에서 안전하고 빠르게 탐색, 삽입, 삭제를 수행할 수 있습니다. Java의 ConcurrentSkipListMap이나 C++의 ConcurrentSkipList 구현 등에서 활용되며, 트리 기반보다 구현이 간단하고 성능이 예측 가능한 것이 장점입니다.1. 개념 및 정의Concurrent Skip List는 Skip List의 계층적 링크 구조를 락-프리 또는 락-경량 방식으로 확장한 구조입니다. Skip List는 기본적으로 여러 레벨의 링크드 리스트를 중첩해 탐색 속도를 높이는 자료구조로, Concurrent 버전은 노드 삽입/삭제 시 다른 스레드와 충돌 없이 동작할 수 있도록 설계됩..

SkipListMap

개요SkipListMap은 Skip List 자료구조를 기반으로 구현된 정렬된 Key-Value Map입니다. 트리 기반 구조(B-tree, AVL, Red-Black Tree)와 달리 난수 기반의 링크드 리스트 계층 구조를 활용하여, **검색, 삽입, 삭제 작업을 평균 O(log n)**의 성능으로 수행할 수 있으며, Java의 ConcurrentSkipListMap, Redis, RocksDB 등에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의SkipListMap은 기본적으로 Skip List라는 자료구조를 기반으로 구성된 맵(Map)으로, Key를 기준으로 정렬된 상태를 유지하며, 중복되지 않는 키와 연관된 값을 저장합니다. Skip List는 여러 층의 연결 리스트를 사용하여 빠른 탐색을 가능하게 하는 구조이며..

LP-CAMM2 (Low Profile Compression Attached Memory Module 2)

개요LP-CAMM2는 JEDEC 표준화가 진행 중인 초박형(ultra-thin) 메모리 모듈 폼팩터로, 특히 LPDDR5x 메모리와 함께 설계되어 모바일 기기, 울트라북, 슬림형 워크스테이션 등에 최적화된 차세대 메모리 솔루션입니다. 기존 납땜형(on-board) 메모리의 교체 불가성과 확장 불가능성을 해결하며, 고성능과 업그레이드 가능성을 동시에 제공하는 혁신적인 기술입니다.1. 개념 및 정의LP-CAMM2는 낮은 전력, 높은 대역폭을 요구하는 모바일 시스템을 위해 설계된 컴프레션 장착 메모리 모듈(Compression Attached Memory Module)의 진화된 형태입니다. LPDDR 기반 메모리를 낮은 프로파일(두께)과 탈부착 가능성으로 제공하여, 기존 온보드 솔더링 구조의 단점을 극복합니다..