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개요Resilience Engineering은 고위험 산업, 소프트웨어 시스템, 사이버 보안, 공급망 등 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 시스템이 실패를 예방하고, 적응하며, 회복할 수 있도록 설계하고 운영하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 복원력 중심의 시스템 설계 개념, 핵심 원리, 실제 사례 및 기술 도입 전략을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Resilience Engineering은 단순한 장애 대응을 넘어, 시스템의 유연성, 학습 능력, 적응력, 복구 능력을 포함한 전체적인 회복력을 설계 요소로 포함하는 공학적 전략입니다.목적: 예측 불가능한 위기에서 시스템 성능을 유지하거나 빠르게 회복배경: 항공, 원자력, 의료, 클라우드 운영 등 복잡계(CAS)에 뿌리를 둔 공학 개념핵심 관점: “실..

개요MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 문서 기반의 전통적 시스템 공학에서 탈피해, 모델을 중심으로 요구사항, 구조, 동작, 검증 등을 통합 관리하는 시스템 엔지니어링 접근 방식입니다. SysML(Systems Modeling Language)은 이를 지원하는 핵심 표준 언어이며, 최근 발표된 SysML v2는 MBSE의 실용성과 정밀성을 크게 향상시킨 최신 표준입니다. 본 글에서는 MBSE의 개념과 필요성, SysML v2의 주요 특징 및 기술 구성, 산업 적용 사례를 중심으로 MBSE 도입의 전략과 효과를 다룹니다.1. 개념 및 정의MBSE는 복잡한 시스템의 전체 생애주기(요구 → 설계 → 분석 → 검증)에 걸쳐 모델을 주요 표현 수단으로 활용하는 시스템 엔지니어링 ..

개요OPM3®는 PMI(Project Management Institute)에서 개발한 조직 수준의 프로젝트 관리 성숙도 평가 모델로, 조직이 전략적 목표를 효과적으로 달성하기 위해 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리를 얼마나 잘 수행하고 있는지를 진단하고 개선할 수 있도록 지원합니다. 본 글에서는 OPM3의 구조, 성숙도 단계, 구성요소, 도입 효과 및 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의OPM3(Organizational Project Management Maturity Model)는 조직의 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리 능력을 전략적 일관성과 연결해 체계적으로 진단하고 개선할 수 있도록 고안된 모델입니다.목적: 조직의 전략 실행 역량 향상범위: 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관..

개요Split Learning은 모델을 여러 장치 간에 분할하여 데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서도 협업 학습이 가능하도록 하는 프라이버시 중심의 분산 학습 기술입니다. 본 글에서는 Split Learning의 개념, 구조, 주요 기술 요소, Federated Learning과의 비교, 보안성과 활용 사례를 중심으로 실무 도입 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Split Learning은 딥러닝 모델을 클라이언트와 서버로 나누어 학습하는 방식으로, 클라이언트는 전방 레이어만 계산하고 서버는 후방 레이어를 계산합니다. 이 구조는 원본 데이터를 서버에 전송하지 않아도 되므로 프라이버시와 보안성이 크게 향상됩니다.목적: 데이터 프라이버시 보호 및 연산 분산기반 원리: 모델 분할 및 순방향/역방향 전파 분리..

개요BYOL은 라벨 없이도 강력한 시각 표현을 학습할 수 있도록 설계된 자가 지도 학습(Self-Supervised Learning) 프레임워크입니다. 기존 대조 학습(Contrastive Learning)과는 달리, negative sample 없이도 representation을 학습할 수 있다는 점에서 새로운 패러다임을 제시합니다. 본 글에서는 BYOL의 구조, 핵심 기술 요소, 기존 기법과의 차이, 장점 및 활용 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의BYOL(Bootstrap Your Own Latent)은 이미지의 두 augmented view 간의 표현을 예측하도록 학습하면서, negative pair 없이도 유의미한 표현을 획득하는 자가 지도 학습 방법입니다.목적: 라벨 없이 견고하고 일반..

개요SimCLR은 대규모 이미지 데이터에 라벨 없이 학습할 수 있는 자가 지도(contrastive learning) 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 SimCLR의 학습 구조, 핵심 기술 요소, 일반 지도 학습 대비 특징, 성능 및 실제 활용 사례를 심층적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 간의 유사성/비유사성을 기반으로 시각 표현을 학습하는 대조 학습(Contrastive Learning) 기법입니다. 주어진 이미지에 다양한 변형(augmentation)을 가해 양성 쌍(positive pair)을 만들고, 서로 다른 이미지들과의 차별화를 통해 강건한 특징 ..

개요Mixup과 CutMix는 이미지 분류 및 딥러닝 모델 훈련 시 데이터 다양성과 일반화 능력을 향상시키기 위한 고급 데이터 증강 기법입니다. 본 글에서는 두 기법의 원리, 차이점, 기술 요소, 성능 향상 사례, 적용 시 고려사항 등을 비교 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Mixup과 CutMix는 각각 이미지 및 레이블을 혼합하거나 부분적으로 결합하는 방식으로, 딥러닝 모델이 다양한 데이터 조건에 강건하게 대응할 수 있도록 돕는 증강 기법입니다.Mixup: 두 이미지를 선형적으로 혼합하고 레이블도 동일 비율로 섞음CutMix: 한 이미지의 일부분을 잘라 다른 이미지에 삽입하고, 비율에 따라 레이블도 혼합공통 목적: 과적합 방지 및 일반화 성능 향상2. 특징 항목 Mixup CutMix 일반..

개요Guardrails.ai는 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션에서 신뢰성 있는 출력, 보안성, 형식 일관성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 글에서는 Guardrails.ai의 개념과 필요성, 핵심 구성 요소, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 안전하고 제어 가능한 LLM 응용 시스템을 구축하는 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의Guardrails.ai는 LLM의 출력에 대해 **형식 제약(validation)**과 내용 필터링, 보안 정책 적용, 사용자 정의 피드백 루프 등을 통해, 신뢰 가능한 인터페이스를 제공하는 도구입니다.목적: LLM 기반 앱에서 예측 불가능한 출력 제어핵심 기능: 출력 유효성 검사, JSON 스키마 적용, 정책 기반 필터..

개요Prompt Injection은 생성형 AI(GPT 등) 시스템에서 사용자의 입력이 시스템 프롬프트나 의도된 동작을 오염시켜 악의적 결과를 유도하는 보안 위협입니다. 이 글에서는 Prompt Injection의 개념, 유형, 공격 사례와 함께 이를 방지하기 위한 실질적 대응 전략들을 소개합니다.1. 개념 및 정의Prompt Injection은 LLM(Large Language Model) 기반 시스템에 있어, 사용자 입력을 악용해 의도하지 않은 행동을 유발하는 공격입니다. 일반적으로 시스템 프롬프트나 내부 명령을 우회하거나 덮어쓰는 방식으로 이루어집니다.목적: LLM의 동작을 교란하거나 보안 정보 노출 유도유형: 직접 삽입(Direct injection), 반사 삽입(Indirect injection..

개요TRADES는 딥러닝 모델의 일반화 성능과 적대적 견고성(robustness) 사이의 균형을 수학적으로 정립하고 이를 기반으로 훈련 전략을 구성한 방어 알고리즘입니다. 기존 Adversarial Training이 모델 정확도를 희생하며 견고성을 추구했던 반면, TRADES는 이 둘 사이의 트레이드오프를 명시적으로 고려하여 효과적인 방어를 구현합니다.1. 개념 및 정의TRADES(TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)는 정규화된 손실 함수를 통해 모델이 clean data(정상 입력)와 adversarial data(적대 입력) 모두에 대해 견고하게 작동하도록 학습시키는 방법입니다.목적: 모델의 일반화 능력과 적대 견고성 간의 균형 유지핵..

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

개요FGSM(Fast Gradient Sign Method)은 적대적 예제를 생성하는 대표적인 공격 알고리즘으로, 딥러닝 모델의 입력에 미세한 노이즈를 추가해 잘못된 예측을 유도합니다. 이 글에서는 FGSM의 개념과 작동 원리, 수학적 정의, 적용 사례, 그리고 이를 방어하는 방법 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의FGSM은 입력 이미지에 작은 노이즈를 추가하여 딥러닝 모델이 잘못된 출력을 내도록 유도하는 적대적 공격 기법입니다. 이 노이즈는 손실 함수의 그래디언트를 활용하여 계산되며, 빠른 계산 속도와 단순한 구조가 특징입니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점 식별 및 테스트기반 이론: 그래디언트 방향을 활용한 손실 함수 최대화주요 분야: 보안 테스트, 모델 검증, XAI 연구 등2. 특징 항목 ..