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개요Zero-Carbon Data Center Framework는 데이터 센터 운영에서 탄소 배출을 ‘제로(0)’로 만들기 위한 전략적 프레임워크입니다. 에너지 효율 향상, 재생에너지 사용, 폐열 회수, 스마트 냉각 기술, 탄소 상쇄 프로그램 등을 종합적으로 고려하여 설계되며, 클라우드 및 디지털 인프라 기업의 지속 가능성 목표 달성에 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의Zero-Carbon Data Center Framework는 운영 중 직접 및 간접적인 탄소 배출을 최소화하거나 상쇄하여 탄소 중립을 달성하는 데이터 센터 운영 전략입니다.목적: 탄소중립 목표 실현 및 ESG 경영 강화필요성: 디지털 수요 증가로 인한 전력 소비 확대 및 기후 변화 대응범위: 에너지 공급, 인프라 설계, 운영 및 폐기..

개요화학 반응 네트워크(Chemical Reaction Network, CRN)는 화학 반응의 동역학적 과정을 수학적으로 표현하고 해석하는 모델링 프레임워크입니다. 생명과학, 시스템 생물학, 합성생물학, 제약 및 화학 공정 산업 등 다양한 분야에서 복잡한 반응 메커니즘을 체계적으로 분석하는 데 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의CRN은 여러 화학 종(species)과 반응(reaction)으로 구성된 네트워크로, 각 반응은 반응물과 생성물, 반응 속도식으로 기술됩니다. 이를 통해 시간에 따른 종의 농도 변화, 시스템의 안정성, 평형 상태 등을 예측할 수 있습니다.목적: 반응 메커니즘의 정량적 이해 및 예측필요성: 복잡한 생화학 시스템(예: 세포 내 신호 전달)의 정밀 분석응용 분야: 합성 생물학 회로 ..

개요Turborepo는 Vercel이 개발한 JavaScript/TypeScript 기반 모노레포(mono-repo) 환경에서 빠르고 효율적인 빌드를 지원하는 고성능 빌드 도구입니다. 캐싱, 병렬 처리, 의존성 추적, 원격 실행 등 다양한 최적화 기능을 통해 팀 단위의 프론트엔드/백엔드 개발을 일관되고 빠르게 만들며, Monorepo 기반 모던 프레임워크의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의여러 패키지를 단일 리포지토리 내에서 관리하면서도, 캐시 및 병렬처리를 통해 빌드 시간을 대폭 단축하는 모노레포 빌드 툴목적Monorepo 기반 프로젝트의 개발 생산성 및 빌드 속도 극대화필요성점점 복잡해지는 프론트엔드/풀스택 환경에서 빌드 병목 및 중복 작업 최소화 필요2. 주요 기..

개요Loihi 2는 인텔(Intel)이 개발한 차세대 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서로, 인간의 뇌 구조와 신경 회로망에서 영감을 받아 정보 처리 방식을 근본적으로 재설계한 칩입니다. 기존 CPU, GPU와 달리 비동기식 이벤트 기반 연산과 병렬적인 스파이킹 뉴런 모델(Spiking Neural Network, SNN)을 채택하여, 초저전력·고속 반응의 인공지능(AI) 구현을 목표로 합니다. 인지, 추론, 적응 학습 등의 기능을 실시간 센서 데이터와 결합해 효율적으로 수행할 수 있어 엣지 AI, 로보틱스, 자율시스템의 핵심 플랫폼으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻어 설계된 스파이킹 기반 뉴로모픽 AI 칩목적초저전력 환경에서 빠른 반응성과 ..

개요Spatial Computing은 물리적 공간에 대한 컴퓨터의 인식, 해석, 상호작용 능력을 통합하는 차세대 컴퓨팅 패러다임입니다. 이는 증강현실(AR), 가상현실(VR), 공간 센싱(LiDAR), 공간 매핑, 컴퓨터 비전, AI 등의 기술을 결합하여 현실 공간을 디지털 환경과 실시간으로 연결하고 조작할 수 있게 합니다. Apple Vision Pro, Meta Quest, Microsoft HoloLens 등에서 구현되며, XR, 스마트팩토리, 디지털 트윈 등 다양한 산업 영역에서 핵심 역할을 하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의현실 공간을 인식·해석하여 디지털 콘텐츠와 실시간 상호작용하는 컴퓨팅 방식목적인간의 물리적 동작과 공간을 컴퓨터가 이해하고 예측하도록 지원필요성디지털-물리 융..

개요Terahertz(THz) Wireless는 0.1~1 테라헤르츠(THz) 대역의 고주파 전자기파를 이용하여 무선 데이터를 전송하는 기술로, 6G 이후 세대의 초고속, 초저지연, 초고정밀 통신 인프라의 핵심으로 주목받고 있습니다. THz 대역은 광파와 마이크로파의 중간 영역으로, 매우 넓은 주파수 대역폭을 제공하면서도 소형 안테나 설계가 가능하고, mmWave 대비 더 높은 전송 속도와 공간 분해능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의0.1~1 THz 대역의 테라헤르츠 전자기파를 이용한 초고속 무선 전송 기술목적100Gbps~1Tbps급 무선 데이터 전송 실현필요성기존 mmWave 기술의 대역폭 한계, 전송 밀도 한계 극복을 위한 고주파 대역 활용2. 기존 대역과의 비교주파수 대역명칭대역..

개요6G Semantic Communication은 단순한 비트 전송을 넘어 ‘의미’ 단위로 정보를 이해하고 전달하는 새로운 통신 패러다임입니다. 이는 기존 Shannon 기반 정보이론이 갖는 한계를 넘어, 인간과 기계 간의 고차원적 의사소통과 효율적인 데이터 축소 전송을 가능케 하며, 인공지능(AI), 센서, 엣지 디바이스, 로봇 간의 지능적 협업을 지원합니다. 6G 시대의 지능형 통신 인프라로 주목받고 있으며, 미래 자율 시스템과의 결합이 필수적입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의발신자와 수신자 간 ‘의미적 일치’에 기반하여 정보를 인지하고 선택적으로 압축 전송하는 통신 방식목적의미 기반 데이터 전송으로 대역폭 절감, 전송 지연 최소화, AI 협업 효율 극대화필요성초고속·초저지연의 한계를 넘어..

개요Quantum Repeater(양자 중계기)는 양자 얽힘(entanglement) 기반 통신에서 발생하는 거리 제한을 극복하고, 장거리 양자 통신망(Quantum Internet)을 실현하기 위한 핵심 구성 요소입니다. 고전적인 통신에서는 신호를 증폭하거나 복제할 수 있지만, 양자역학의 '복제 불가능 정리(No-Cloning Theorem)' 때문에 동일한 방식이 불가능합니다. 이로 인해 Quantum Repeater는 양자 얽힘 중계, 양자 메모리, 오류 정정 등 특수한 양자 기술 조합을 통해 구현됩니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의두 개의 멀리 떨어진 노드 간 양자 얽힘을 생성·유지하고, 중간 노드를 통해 양자 상태를 연결하는 중계 장치목적수십 km 이상 거리에서도 양자 통신(예: 양자 암..

개요Habitat 3.0은 Meta AI가 주도하여 개발한 Embodied AI 연구용 시뮬레이션 플랫폼으로, 물리적으로 현실적인 환경에서 로봇 및 AI 에이전트가 ‘걷고 보고 조작하는’ 능력을 학습할 수 있도록 지원합니다. 특히 실내 환경에서 인간과의 상호작용, 객체 탐색 및 운반, 복잡한 경로 계획 등이 가능한 고해상도 멀티센서 시뮬레이션과 상호작용 가능한 사람형 아바타(avatars)를 포함한 것이 핵심 차별점입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Embodied AI를 위한 대규모 3D 시뮬레이션 플랫폼으로, 현실적 물리 환경과 인간-에이전트 상호작용을 학습 가능하게 함목적실제 환경 이전에 안전하고 확장성 높은 사전 학습 제공필요성로봇의 자율성 강화를 위한 비싼 실험 비용, 현실적 리스크를 시..

개요Embodied AI는 물리적 또는 시뮬레이션된 공간에서 센서(시각, 촉각, 음성 등)로 지각하고, 로봇 또는 가상 에이전트를 통해 실질적인 행동을 수행하는 인공지능입니다. 이는 언어 모델, 비전, 강화학습, 로보틱스를 통합한 프레임워크로, “생각만 하는 AI”를 넘어 “행동하는 AI”로의 전환을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. OpenAI, Meta, Google DeepMind, Boston Dynamics 등이 활발히 연구 중입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의센서 입력을 받아 환경을 이해하고, 실제 행동을 통해 목표를 수행하는 인공지능 시스템목적실세계 기반 문제 해결 능력을 가진 지능형 에이전트 구현필요성단순 질의응답형 LLM의 한계 극복, 실용 AI 및 로봇 시장 확대 대응2...

개요Video-Diffusion Gen-AI는 텍스트, 이미지 등 다양한 입력으로부터 자연스럽고 고해상도의 동영상을 생성해내는 최신 생성형 AI 기술입니다. 이는 Stable Diffusion, Imagen, Sora 등에서 사용되는 확산 모델(Diffusion Model)을 기반으로, 정적 이미지가 아닌 시간 축을 고려한 프레임 간 일관성 유지와 동적 요소 표현을 가능케 합니다. 최근 텍스트-투-비디오(Text-to-Video) 생성이 AI 콘텐츠 제작, 시각예술, 광고, 시뮬레이션 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 생성 품질과 길이 모두 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의확산 기반 생성 모델을 통해 텍스트, 이미지 입력으로부터 일관된 동영상을 자동 생성하는 AI 기술목적인간의 언어..

개요Function-Calling LLM은 자연어 입력을 기반으로 외부 함수(function)를 구조화된 형태로 호출할 수 있도록 설계된 언어 모델 프레임워크입니다. 단순 텍스트 응답을 넘어, 계산, 검색, 예약, 번역, IoT 제어 등 다양한 기능을 API 형태로 실시간 실행하며, 사용자 요구를 코드화하여 기능적 응답을 수행합니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 기업들이 API-first LLM 전략으로 Function-Calling을 도입하고 있으며, 차세대 AI 시스템의 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의LLM이 자연어 지시에 따라 함수 정의 스펙에 맞게 JSON 형식 등으로 인자(argument)를 자동 생성하고 호출하는 방식목적LLM이 외..