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TMAP (Test Management Approach)

개요TMAP(Test Management Approach)는 테스트 전략 수립부터 실행, 평가, 개선까지 테스트 생명주기 전반을 체계적으로 관리할 수 있도록 설계된 종합 테스트 관리 프레임워크입니다. 애자일, DevOps 등 다양한 개발 환경에 대응할 수 있도록 진화했으며, 테스트 프로세스를 정량화하고 품질 확보를 조직적으로 지원합니다.1. 개념 및 정의TMAP은 네덜란드 Sogeti사가 개발한 테스트 관리 방법론으로, 전체 개발 라이프사이클에서 테스트 활동을 체계화하고 표준화하는 것을 목표로 합니다.Test Management: 테스트 계획, 조직, 실행, 리포트 등 전 과정 관리Approach: 역할 기반, 위험 기반, 제품 품질 기반 접근 적용TMAP은 테스트를 단순한 활동이 아닌 비즈니스 가치를 ..

PRINCE2 Agile

개요PRINCE2 Agile은 프로젝트 관리의 체계성과 애자일의 유연성을 결합한 하이브리드 프레임워크입니다. 영국 정부가 개발한 PRINCE2 방법론에 스크럼, 칸반, 린 등의 애자일 기법을 통합하여, 빠르게 변화하는 환경에서도 관리 통제력을 유지하면서 민첩하게 대응할 수 있게 합니다.1. 개념 및 정의PRINCE2 Agile은 **PRINCE2(Projects IN Controlled Environments)**의 구조와 관리 원칙을 유지하면서도, 애자일 기반의 팀 자율성과 반복 개발 방식을 지원하는 프로젝트 관리 방법론입니다.PRINCE2: 명확한 프로젝트 관리 단계, 책임 구조, 품질 보장 중시Agile: 변화 수용, 반복적 딜리버리, 고객 피드백 중심PRINCE2 Agile은 이러한 두 요소를 통..

Open FAIR(Open Factor Analysis of Information Risk)

개요Open FAIR(Open Factor Analysis of Information Risk)는 기업의 정보보안 리스크를 정량적으로 측정하고 관리할 수 있도록 돕는 리스크 분석 프레임워크입니다. The Open Group에서 제안한 이 모델은 사이버 보안 리스크를 비용 기반으로 계산하며, 기업의 보안 의사결정을 데이터 중심으로 전환하는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의Open FAIR는 리스크를 구성하는 요소를 수학적으로 정의하고, 이를 기반으로 손실 기대값(예상 손실금액)을 산출하는 방식입니다. 전통적 보안 접근법이 정성적 판단에 의존했다면, Open FAIR는 정량 분석을 통해 객관적인 리스크 관리를 가능하게 합니다.리스크(Risk) = 위협(Threat) × 취약성(Vulnerability) ×..

Zachman Framework

개요Zachman Framework는 복잡한 조직 시스템을 분석하고 구조화하기 위한 기업 아키텍처 프레임워크입니다. 다양한 이해관계자 관점에서 시스템을 바라보며, 각기 다른 질문(무엇, 어떻게, 어디서 등)에 대한 명확한 답변을 통해 조직의 정보 시스템을 구조적으로 정의할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Zachman Framework는 미국 IBM의 John Zachman이 1987년에 제안한 아키텍처 메타모델로, 조직의 전체 IT 시스템을 명확하게 표현하기 위한 체계적인 방법론입니다.행(Row): 이해관계자의 관점 (기획자, 소유자, 설계자, 구현자, 조작자 등)열(Column): 6가지 기본 질문 (무엇, 어떻게, 어디서, 누구, 언제, 왜)이러한 구조를 통해 모든 관점과 내용을 교차 분석함으로써 조..

Serverless Application Model

개요Serverless Application Model(SAM)은 AWS에서 제공하는 서버리스 애플리케이션의 배포를 간소화하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. YAML 문법 기반의 선언형 방식으로 Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3 등 서버리스 리소스를 정의하고 자동으로 패키징, 배포, 로컬 테스트까지 지원합니다.1. 개념 및 정의AWS SAM은 서버리스 애플리케이션의 구성 요소를 코드로 관리할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다.서버리스(Serverless): 서버 인프라 관리 없이 코드 실행에 집중할 수 있는 아키텍처SAM: AWS CloudFormation을 확장한 도구로, 서버리스 구성 요소를 간결하게 정의하고 CI/CD 파이프라인 통합이 가능SAM은 반복 작업을 줄이고 ..

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)

개요CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 애플리케이션의 읽기와 쓰기 작업을 명확하게 분리하여 설계하는 아키텍처 패턴입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 처리하고 확장성을 높이기 위한 목적으로 사용되며, 마이크로서비스 아키텍처나 이벤트 소싱과 자주 결합됩니다.1. 개념 및 정의CQRS는 Command(명령)와 Query(조회)의 책임을 분리함으로써, 애플리케이션에서 상태 변경과 상태 조회를 각각 독립적으로 처리할 수 있도록 합니다.Command: 데이터를 변경하는 작업 (예: 생성, 수정, 삭제)Query: 데이터를 조회하는 작업 (예: 목록 보기, 상세 보기)이 분리는 시스템 복잡도를 관리하고, 성능과 보안 요구 사항에 따라 각 책임을 독립적으로 최적화할 수 있..

Executable Data Contracts

개요Executable Data Contracts(EDC)는 데이터 품질 요구사항, 스키마 규칙, 접근 제어 정책 등을 코드 형태로 정의하고, 데이터 파이프라인에서 이를 실행 가능한 논리로 자동 적용하는 기술입니다. 이는 데이터 생산자와 소비자 간의 신뢰성과 협업을 강화하며, 파이프라인 내 데이터 이상을 조기 탐지하고 운영 리스크를 줄이는 데 핵심 역할을 합니다. '테스트 가능한 데이터'라는 새로운 패러다임으로, DevOps의 Infrastructure as Code처럼 DataOps를 구성하는 핵심 컴포넌트로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 계약(Schema + Rule + Policy)을 코드화하고, 실시간 데이터 흐름에 자동으로 적용되는 시스템“Contract..

IEEE 802.11az (Wi-Fi Ranging)

개요IEEE 802.11az는 기존 Wi-Fi 기능에 정밀한 거리 측정 기능을 추가한 Wi-Fi Ranging 기술입니다. 이 표준은 Fine Timing Measurement(FTM) 프로토콜을 기반으로 Wi-Fi AP(Access Point)와 단말 간 Time-of-Flight(ToF)를 계산하여 수 미터 수준의 위치 정확도를 달성합니다. 이는 스마트폰, IoT, AR/VR, 자산 추적 등 다양한 실내 위치 기반 서비스(LBS)를 가능케 하는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의Wi-Fi 신호의 왕복 시간(ToF)을 측정하여 디바이스 간의 거리 및 위치를 계산하는 무선 위치 측정 표준IEEE 802.11az (2022 기준)핵심 프로토콜Fine Timing Me..

Phase-Change Photonics

개요Phase-Change Photonics는 위상 전이 물질(Phase-Change Material, PCM)을 기반으로 빛의 특성을 제어하여 다양한 광소자 기능을 구현하는 기술입니다. 전기적 혹은 광학적 자극에 의해 결정질(crystalline)과 비정질(amorphous) 상태 사이를 전환하며, 굴절률 변화와 광흡수 특성의 차이를 이용해 재구성 가능한 회로, 메모리, 광컴퓨팅 등의 응용이 가능합니다. 전통적 실리콘 포토닉스를 넘는 기능성과 유연성으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의위상 전이 물질의 광학적 상태 변화를 활용하여 빛을 제어하고 연산하는 기술대표 물질: Ge₂Sb₂Te₅ (GST), GSST 등목적비휘발성, 고속 스위칭, 재구성 가능 포토닉 회로 구현저전력 ..

FeFET In-Memory Compute

개요FeFET(Ferroelectric Field-Effect Transistor) In-Memory Compute는 전통적인 메모리-프로세서 간 데이터 이동의 병목 현상을 해소하고, 연산을 메모리 내에서 직접 수행함으로써 에너지 효율을 극대화하는 AI 하드웨어 기술입니다. 강유전체 특성을 이용한 FeFET은 고속, 저전력, 비휘발성이라는 특성을 가지며, 차세대 인공지능 추론/학습용 가속기의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의강유전체 특성을 가진 트랜지스터를 이용하여 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 컴퓨팅 방식Ferroelectric + FET 기반목적프로세서와 메모리 간 데이터 이동 없이 연산 처리Von Neumann 병목 해소필요성AI 연산의 폭증, 에너..

Self-Consistency Prompt Voting

개요Self-Consistency Prompt Voting은 하나의 프롬프트에 대해 다수의 응답을 생성하고, 그 중 논리적으로 일관된 답변을 다수결 투표로 선택하여 최종 출력을 결정하는 방법입니다. 이는 특히 chain-of-thought prompting(COT)과 함께 사용될 때 효과적으로 모델의 추론 능력과 일관성을 향상시킵니다. 인간과 유사한 사고 체계를 모방하는 방식으로 복잡한 문제에 대해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의언어 모델의 동일한 프롬프트에 대해 여러 출력을 생성하고, 가장 일관된 응답을 다수결 투표로 결정하는 전략Wang et al. (2022) 도입목적추론 정확도 향상 및 일관성 확보Chain-of-thought(COT)과 ..

Deep Entropy Model

개요Deep Entropy Model은 딥러닝을 활용한 정보 이론 기반 확률 모델로, 데이터의 정보량(엔트로피)을 정밀하게 추정하여 압축 및 부호화 효율을 극대화하는 기술입니다. 특히 Neural Source Coding, Neural Image Compression, Variational Inference 등 다양한 분야에서 확률 분포 예측을 위한 핵심 모듈로 활용됩니다. 이 모델은 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 인코딩하고, 해당 분포의 엔트로피를 추정해 최적화된 비트스트림 생성을 유도합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의딥러닝을 통해 잠재 표현의 확률 분포를 학습하고 엔트로피를 추정하는 모델비트 예측 기반 압축 성능 결정목적비트 수를 최소화하면서도 정보 재구성이 가능한 ..