ITPE * JackerLab

개요Impact Mapping은 제품 개발 또는 프로젝트 수행 시, 비즈니스 목표와 이를 달성하기 위한 행위자, 영향, 결과물 간의 관계를 시각적으로 매핑하여 전략적 방향성과 실행 계획을 명확히 하는 방법론입니다. Gojko Adzic가 제안한 이 기법은 '왜(WHY)'에서 시작해 '무엇을(WHAT)' 할지보다 '누가(HOW)'와 '어떻게(HOW)'에 집중함으로써, 가치 중심의 실행 로드맵을 그릴 수 있게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의목표, 행위자, 영향, 결과물을 트리 형태로 연결하여 목표 중심 전략을 시각화하는 프레임워크WHY → WHO → HOW → WHAT목적제품 또는 프로젝트의 '왜'를 중심에 두고 실행계획을 수립전략적 정렬 수단주요 구성Goal, Actor, Impact,..

개요Volere는 시스템 및 소프트웨어 개발에서 요구사항을 수집, 분석, 정제하는 과정을 체계적으로 수행할 수 있도록 설계된 요구사항 템플릿(Volere Requirements Specification Template)과 프레임워크입니다. Suzanne Robertson과 James Robertson이 개발했으며, 비즈니스 목표와 사용자 요구사항을 명확히 연결하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의요구사항 엔지니어링을 위한 템플릿 기반 요구사항 프레임워크27개 항목으로 구성된 체크리스트 포함목적요구사항 누락 및 불일치 방지, 품질 향상문서화 일관성 확보적용 대상IT 시스템, 디지털 서비스, 정부 조달 프로젝트 등비즈니스·기술 요구 동시 반영요구사항을 정형화하고 명세 수준을 높여..

개요Putnam-SLIM(Putnam Software Lifecycle Management)은 소프트웨어 프로젝트의 노력, 일정, 비용 등을 예측하기 위해 Barry Boehm과 Lawrence Putnam이 제안한 경험 기반 산정 모델입니다. 특히 대규모·장기 프로젝트에서 조직의 생산성 데이터를 기반으로 비용과 납기 가능성을 정량적으로 평가하는 데 효과적인 방법론으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의소프트웨어 개발 프로젝트의 일정, 노력, 인력, 품질 등을 경험적 수식 기반으로 산정하는 예측 모델SLIM: Software Lifecycle Management목적개발 기간 내 투입 인력과 산출물 양을 바탕으로 리소스 계획 및 비용 예측고신뢰 일정 추정기초 이론Norden-Raylei..

개요Monte-Carlo Schedule Simulation은 프로젝트 관리에서 활동별 기간의 불확실성을 통계적으로 반영해 수천 번의 시뮬레이션을 통해 납기 가능성을 예측하는 기법입니다. 복잡한 프로젝트일수록 단일 일정 추정보다 훨씬 더 신뢰도 높은 예측 정보를 제공하여, 리스크 관리와 의사결정에 강력한 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의확률적 일정 입력값을 기반으로 반복 시뮬레이션을 수행하여 납기 예측 분포를 생성하는 분석 기법확률 모델 기반목적일정 지연 리스크 평가 및 납기 가능성 판단불확실성 반영 일정 분석기초 이론몬테카를로 방법 (확률적 샘플링 기반 반복 실험)예측 정확도 향상“일정도 확률분포로 다루어야 한다”는 인식에서 출발한 실용적 통계 기법2. 특징항목Monte-Carlo 시..

개요MDC(Markdown Components)는 마크다운(Markdown) 문서 내에서 UI 컴포넌트 또는 기능 블록을 선언적으로 삽입하여 문서의 기능성과 재사용성을 높이는 방식입니다. 정적 콘텐츠 중심의 전통적 마크다운을 넘어서, 인터랙션, 렌더링 제어, 동적 정보 표현이 가능한 '컴포넌트화된 마크다운'으로 발전시키는 최신 문서 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의마크다운 내에서 React, Vue 등으로 정의된 컴포넌트를 삽입하고 실행 가능한 방식MDX, MDsvex, Astro MD 등 포함목적정적인 문서에 동적 기능 및 UI 요소 통합리치 콘텐츠 문서화적용 환경기술 블로그, 개발자 포털, 디자인 시스템 문서 등Next.js, Astro 기반 문서에 적합개발자와 디..

개요RED Method는 Google SRE(Site Reliability Engineering)에서 제시한 모니터링 프레임워크 중 하나로, **Rate(요청률), Errors(오류율), Duration(응답시간)**의 세 가지 핵심 지표를 중심으로 마이크로서비스와 API 기반 시스템의 성능을 관찰합니다. 이는 인프라 중심의 지표보다 사용자 경험을 보다 직접적으로 반영하여 운영 안정성과 서비스 품질 향상에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의마이크로서비스 기반 시스템에서 트래픽 중심의 3대 지표를 활용한 관찰 전략RED = Rate, Errors, Duration목적사용자 경험 기반의 성능 이슈 조기 감지 및 개선SRE/DevOps 환경에 최적화적용 대상HTTP API, gRPC 서비스..

개요SHAP(Shapley Additive Explanations)는 머신러닝 모델의 예측 결과에 대한 각 피처(feature)의 기여도를 정량적으로 설명해주는 XAI(설명 가능한 AI) 기법입니다. 게임 이론의 샤플리 값(Shapley Value)을 기반으로 하며, 모델의 복잡도와 관계없이 일관된 특성 중요도 평가를 가능하게 하여, 실무에서 모델 신뢰성 검증 및 규제 대응 수단으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의모델 예측 결과에 대해 각 피처가 기여한 정도를 정량적으로 계산하는 기법Shapley Value + Additive Model목적모델의 의사결정 과정을 설명 가능하게 함규제 대응 및 실무 신뢰성 확보적용 모델트리, 선형, 딥러닝 등 대부분의 모델모델-불가지론(모델-비의존적..

개요Perceiver IO는 다양한 형태의 입력 데이터를 효율적으로 처리하고 복잡한 출력까지 유연하게 생성할 수 있는 범용 딥러닝 아키텍처입니다. DeepMind가 2021년에 발표한 이 모델은 Transformer의 한계를 극복하고, 고차원 비정형 데이터(예: 이미지, 텍스트, 비디오, 포인트 클라우드 등)를 처리하는 데 강력한 성능을 보이며, AI 모델의 범용성과 확장성을 크게 향상시켰습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 입력-출력 쌍을 유연하게 다루는 Transformer 기반 딥러닝 아키텍처Perceiver의 확장 버전목적입력 길이 제한 극복 및 다양한 입력 처리NLP 외 다양한 도메인 지원핵심 구조Cross-Attention 기반 입출력 디커플링 구조처리 효율성 강화Trans..

개요Reverse ETL은 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터를 CRM, 마케팅 플랫폼, 협업 툴 등 외부 비즈니스 애플리케이션으로 추출·전송하는 프로세스를 의미합니다. 이는 전통적인 ETL(Extract, Transform, Load)과 방향이 반대이며, 데이터 웨어하우스를 '단순 저장소'가 아닌 '실시간 실행 중심 허브'로 전환시키는 현대적 데이터 아키텍처 항목 설명 비고 정의데이터 웨어하우스에서 데이터를 추출하여 비즈니스 앱으로 전송하는 프로세스ETL의 반대 방향목적운영 시스템에서 직접 데이터 활용 가능하게 함실시간 실행 기반 전환주요 용도마케팅 자동화, 고객 세분화, 영업 데이터 강화 등CDP(Customer Data Platform)와 연계 가능데이터 중심 전략에서 '활용 중심 전략'으로의 패러다..

개요Merkle-Patricia Trie(MPT)는 Ethereum과 같은 블록체인 플랫폼에서 계정 상태, 트랜잭션, 스마트 계약 저장소의 정합성과 검색 속도를 보장하기 위해 사용하는 데이터 구조입니다. 해시 기반 무결성 검증이 가능한 Merkle Tree와 키 기반 빠른 검색이 가능한 Patricia Trie를 결합한 형태로, 탈중앙 환경에서 효율적이고 신뢰할 수 있는 상태 관리 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의Patricia Trie의 구조에 Merkle Hash 기능을 결합한 인증 가능한 키-값 저장 구조블록체인 상태 트리 구현에 최적화목적빠른 검색과 구조적 정합성 보장탈중앙 상태 저장의 핵심활용 분야블록체인, 분산 저장, 인증 가능한 데이터베이스 등Ethereu..

개요Paxos Consensus는 분산 시스템 환경에서 여러 노드가 하나의 값에 대해 합의를 이루는 과정을 정의하는 알고리즘입니다. 네트워크 지연, 메시지 손실, 노드 장애 등의 비동기 환경에서도 일관성과 신뢰성을 확보하기 위해 설계되었으며, 많은 현대 분산 시스템의 기반이 되는 이론적 표준으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의분산 환경에서 하나의 정합된 값을 합의하기 위한 프로토콜비동기 네트워크 환경 가정목적하나의 정답에 대해 여러 노드가 동일한 결정을 내리도록 보장리더 선출, 상태 동기화 등 활용주요 조건Safety(안전성), Liveness(생존성)FLP 이론의 실용적 해석Paxos는 “무결성을 해치지 않으면서 시스템이 합의에 도달할 수 있는 최소 조건”을 제공함2. 특..