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Back-Side Power Delivery Network (BSPDN)

개요나노미터 이하 공정으로 진화하는 반도체 산업에서, 트랜지스터 크기의 축소만으로는 성능 향상이 더 이상 한계에 봉착했습니다. 이때 중요한 병목으로 떠오른 것이 바로 전력 공급 효율성입니다. 기존에는 전력을 칩 전면(Front Side)을 통해 공급했지만, 최근 업계는 **Back-Side Power Delivery Network(BSPDN)**로의 전환을 적극 추진하고 있습니다. 본 글에서는 BSPDN의 개념, 기술 구조, 도입 목적 및 향후 영향에 대해 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**BSPDN(Back-Side Power Delivery Network)**는 반도체 칩의 후면(back side)에서 직접 전력을 공급하는 방식을 의미합니다. 기존에는 신호와 전력을 모두 칩 전면에서 처리했지..

HyDE RAG(Hypothetical Document Embeddings for Retrieval-Augmented Generation)

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색과 생성형 AI를 결합하여 신뢰도 높은 응답을 생성하는 핵심 프레임워크입니다. 하지만 기존 RAG는 쿼리와 문서의 의미적 거리만을 기준으로 유사 문서를 검색하기 때문에, 질문과 관련된 문서가 누락되거나, 부정확한 문서가 검색되는 한계가 존재합니다. 이를 개선하기 위해 등장한 기술이 HyDE RAG입니다. HyDE는 질문에 대한 가상의 정답(Hypothetical Answer)을 생성하고 이를 임베딩하여 검색하는 방식으로, RAG의 정확성과 정밀도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의**HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**는 사용자의 질문을 먼저 LLM을 통해 **가상의 정답 문장(Hypothet..

Model Routers

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

FrugalGPT

개요대규모 언어 모델(LLM)의 상용화가 가속화되면서, 기업과 개발자들은 성능뿐만 아니라 운영 비용을 고려해야 하는 시대에 진입했습니다. 특히 GPT-4 같은 고성능 모델은 우수한 정확도를 제공하지만, 호출당 비용이 높아 스케일업에 한계가 있습니다. FrugalGPT는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 전략으로, LLM 엔진의 비용-정확도 균형을 동적으로 최적화하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 FrugalGPT의 개념, 기술 구조, 활용 전략, 그리고 실제 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의FrugalGPT는 여러 개의 LLM 엔진(GPT-3.5, GPT-4, Claude, LLaMA 등)을 조합하여 질문 유형에 따라 가장 저렴하면서도 충분한 정확도를 제공하는 모델을 선택해 사용하는 ..

RetNet(Retention Network)

개요Transformer 아키텍처는 현재 대규모 언어 모델의 핵심이지만, 긴 시퀀스 처리에서 비효율적이며 추론 속도와 메모리 요구량에 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Meta AI에서 제안한 **RetNet(Retention Network)**은 트랜스포머의 장점을 유지하면서도 RNN 기반의 효율성과 병렬처리 가능성을 결합한 차세대 언어 모델 구조입니다. 본 글에서는 RetNet의 개념, 구조, 기술적 차별점, 그리고 응용 가능성을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**RetNet(Retention Network)**은 입력 토큰에 대한 정보를 상태로 유지하면서, 동적 가중치를 부여해 다음 토큰을 예측하는 새로운 시퀀스 모델입니다. 트랜스포머의 Self-Attention을 대체하기 위..

RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)

개요대규모 언어 모델(Large Language Model)의 발전은 대부분 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반으로 이루어져 왔습니다. 하지만 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 RNN의 시간 순서 인식 능력을 동시에 갖춘 새로운 아키텍처인 RWKV가 최근 주목받고 있습니다. RWKV는 Receptance-Weighted Key-Value 구조를 활용하여 순차적 학습과 병렬 추론을 모두 가능하게 만드는 혁신적 하이브리드 언어 모델입니다.1. 개념 및 정의**RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)**는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 언어 모델 아키텍처입니다. 시퀀스를 순차적으로 처리하면서도 병렬화 가능한 계산 구조를 갖추고 있어, LLM의 훈련 및 추론 효율성을 동시에..

DSP(Digital Supply-chain Protection)

개요디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 더 많은 소프트웨어, 클라우드 서비스, 서드파티 API에 의존하게 되었고, 그만큼 **공급망 공격(Supply-chain attack)**에 대한 위험도 증가하고 있습니다. **DSP(Digital Supply-chain Protection)**는 이러한 복잡한 IT 환경에서 공급망의 가시성을 확보하고, 보안 위협에 대한 사전 대응 및 자동화를 통해 전체 공급망의 보안성을 확보하는 전략적 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의**Digital Supply-chain Protection(DSP)**는 소프트웨어, 하드웨어, API, 클라우드 리소스 등 디지털 자산이 외부 공급자와 연계될 때 발생할 수 있는 보안 위험을 식별하고, 이에 대해 모니터링, 감지, 대응 및 통제..

QRNG-as-a-Service(Quantum Random Number Generator-as-a-Service)

개요현대 암호 기술과 보안 시스템의 핵심 요소는 ‘난수’입니다. 그러나 대부분의 기존 난수 생성기는 소프트웨어 기반 의사 난수(Pseudo-Random Number Generator, PRNG)를 사용하기 때문에 예측 가능성, 반복 가능성 등의 한계를 가집니다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 **QRNG(Quantum Random Number Generator)**이며, 이를 클라우드 API 형태로 제공하는 서비스 모델이 **QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**입니다. 본 글에서는 QRNGaaS의 개념, 기술 구조, 보안적 이점 및 실제 활용 방안 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의**QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**는 양자역학의 불확정..

Landlock

개요리눅스 시스템의 보안 강화를 위해 다양한 접근 제어 기술이 도입되어 왔지만, 기존의 보안 모델은 커널 권한에 기반한 복잡성과 제약이 존재했습니다. Landlock은 이러한 한계를 보완하기 위해 리눅스 커널 5.13부터 도입된 샌드박싱 프레임워크로, 일반 사용자 수준에서도 세분화된 접근 제어 정책을 정의할 수 있는 기능을 제공합니다. 본 글에서는 Landlock의 개념, 동작 방식, 기술 구성, 장점 및 실제 활용 방안에 대해 심층적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Landlock은 리눅스에서 사용자 공간(User-space) 애플리케이션이 자체 보안 정책을 커널에 안전하게 적용할 수 있도록 지원하는 샌드박싱 메커니즘입니다. AppArmor, SELinux와 달리, Landlock은 루트 권한 없이도 ..