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Earned Benefit Management (EBM)

개요Earned Benefit Management(EBM)는 전통적인 Earned Value Management(EVM)의 한계를 보완하고, 프로젝트가 실제로 조직의 전략적 목표에 기여하고 있는지를 평가하는 성과 중심의 프로젝트 관리 기법입니다. 단순한 일정/비용 중심이 아닌 ‘가치 실현’ 중심의 접근법으로, 프로젝트의 ROI를 정량적으로 추적할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의EBM은 프로젝트 산출물이 가져올 **이익(Benefit)**의 실현 여부와 진척도를 추적 관리하는 방법론입니다. 주로 전략적 포트폴리오 관리나 대형 투자 프로젝트에서 사용됩니다.목적: 실질적인 사업/조직적 가치를 창출하는지 확인필요성: 전통적 성과 지표의 ‘형식적 완료’와 ‘실제 효과’ 간의 괴리 해소2. 특징 항목 ..

IEEE 730 SQA Plan

개요IEEE 730은 소프트웨어 품질 보증(SQA, Software Quality Assurance) 활동을 체계적으로 계획하고 수행하기 위한 국제 표준입니다. 특히 대규모 프로젝트나 인증이 요구되는 시스템에서 필수적인 가이드라인으로 활용되며, 품질 관리와 지속적인 개선의 기반이 됩니다.1. 개념 및 정의IEEE 730은 SQA Plan의 구조와 내용을 표준화하여 소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 품질을 보장하는 역할을 수행합니다.목적: 소프트웨어 품질을 체계적, 문서화된 방식으로 확보필요성: 요구사항 충족, 오류 방지, 품질 기준 일관성 유지적용 대상: 정부 프로젝트, 방산, 항공, 의료, 금융 등 고신뢰 소프트웨어 시스템2. 특징 구분 IEEE 730 일반 SQA 활동 ISO 9001범위소프트..

RUP (Rational Unified Process)

개요RUP(Rational Unified Process)는 IBM Rational에서 개발한 소프트웨어 개발 프로세스 프레임워크로, 구조적이고 반복적인 방법론을 통해 안정적인 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원합니다. 다양한 프로젝트 환경에 맞춰 유연하게 조정 가능하며, 특히 복잡한 엔터프라이즈 시스템 개발에 적합합니다.1. 개념 및 정의RUP는 소프트웨어 개발 생애주기 전체를 포괄하는 프로세스로, 명확한 단계와 역할, 산출물을 정의함으로써 반복적이고 점진적인 개발을 지향합니다.목적: 예측 가능한 고품질 소프트웨어 제공필요성: 요구사항 변경, 위험요소 관리, 품질 보장을 위한 체계적 접근2. 특징 구분 RUP 애자일 폭포수 모델 개발 방식반복적, 점진적반복적, 진화적순차적문서화상세함최소화상세함유연성..

GIST Planning

개요GIST Planning은 제품 개발 및 프로젝트 관리에서 빠르고 유연한 전략 수립을 가능하게 하는 실행 중심의 프레임워크입니다. 특히 스타트업, 테크 기업, 애자일 조직에서 널리 활용되며, 목표 달성에 필요한 핵심 요소를 명확하게 구성하여 전략적 실행력을 강화합니다.1. 개념 및 정의GIST는 Goals(목표), Ideas(아이디어), Step-projects(단계별 프로젝트), **Tasks(작업)**의 약어로, 아이디어부터 실행까지의 흐름을 체계화한 프레임워크입니다. 제품 팀이 방향을 설정하고 민첩하게 실험하고 개선할 수 있도록 설계되었습니다.도입 목적: 빠르게 변화하는 시장과 고객 니즈에 빠르게 대응하기 위함필요성: 장기적인 로드맵이 실패하거나 경직될 가능성을 줄이고, 실험 기반의 실행을 촉진..

Sparse MoE (Mixture of Experts)

개요Sparse Mixture of Experts(Sparse MoE)는 대규모 딥러닝 모델에서 연산 효율성과 확장성을 동시에 확보하기 위한 아키텍처로, 여러 개의 전문가 네트워크(Experts) 중 일부만 선택적으로 활성화하여 훈련 및 추론을 수행하는 방식이다. 특히 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 초대형 모델에서 전체 계산량을 제어하며 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 전략으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의MoE는 다수의 전문가 모델 중 일부만 활성화하는 구조로, 각 입력 토큰 또는 샘플마다 최적의 전문가를 선택하여 처리한다. 이때 Sparse MoE는 활성화되는 전문가 수를 제한하여 연산량을 줄이고, 효율성을 확보하는 방식이다. 구성 요소 설명 Experts서로 다른 파라미터를 갖는 Fee..

Switch Transformer

개요Switch Transformer는 Google Brain이 발표한 Sparse Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 초대형 트랜스포머 모델로, 기존 Dense Transformer 구조의 연산 병목 문제를 해결하고 학습 효율성을 극대화하기 위해 설계되었다. 선택적으로 활성화되는 전문가(Experts) 레이어 구조와 Soft Routing을 사용해 연산량은 줄이고 성능은 유지하거나 개선하는 스케일 최적화 모델이다.1. 개념 및 정의Switch Transformer는 Transformer의 Feedforward 레이어를 수천 개의 전문가(Expert) 중 일부만 활성화하는 방식으로 대체한다. MoE 구조 중에서도 가장 단순하면서 효과적인 구조인 Switch Routing을 통해, 각 입력 ..

Prophet Forecast Model

개요Prophet은 Facebook(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 시계열 예측 모델로, 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계된 자동화 기반의 예측 프레임워크다. 일별, 주별, 월별 등 정기성을 갖는 시계열 데이터에 대해 강건한 예측을 제공하며, 결측값과 이상치에 대한 내성도 높다. 마케팅, 비즈니스 수요 예측, 트래픽 분석 등에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의Prophet은 Additive Model 기반 시계열 예측기로 다음과 같은 구조를 따른다:y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + εₜ 구성 요소 설명 g(t)트렌드: 데이터의 전반적 성장 곡선 (piecewise linear/logistic)s(t)시즌성: 연간, 주간 등 반복되는 패턴h(t)휴일 효과: 특정 이벤트(예: 명..

One Table (Lakehouse Multi-Engine Table Spec)

개요One Table은 Lakehouse 아키텍처에서 다양한 데이터 처리 엔진과 분석 플랫폼이 하나의 테이블 형식으로 읽고 쓸 수 있도록 지원하는 다중 엔진 호환 테이블 사양(Multi-Engine Table Spec)이다. Apache Iceberg와 Delta Lake 포맷을 상호 운용 가능하게 만드는 사양으로, 개방성과 호환성, 확장성 측면에서 데이터 생태계에 중요한 전환점을 제공한다.1. 개념 및 정의One Table은 데이터가 저장된 단일 테이블을 Iceberg, Delta Lake, Apache Spark, Trino, Flink, Hive, Dremio, Snowflake 등 다양한 엔진이 동일한 규격으로 읽고 쓸 수 있도록 중재하는 메타데이터 구조 및 포맷 인터페이스다. 구성 요소 설명 ..

RIFT (Routing In Fat-Trees)

개요RIFT(Routing In Fat-Trees)는 대규모 데이터센터 환경에서 사용되는 Fat-Tree 토폴로지에 최적화된 최신 계층적 라우팅 프로토콜이다. 고속 전환, 안정적 수렴, 확장성을 목표로 설계된 RIFT는 기존 라우팅 프로토콜의 복잡성과 오버헤드를 줄이면서, 자동화와 패브릭 중심 운영에 적합한 구조를 갖춘다.1. 개념 및 정의RIFT는 네트워크 토폴로지를 계층(hierarchy)으로 구분하고, 각 계층 간 역할을 분리하여 라우팅 효율성과 단순화를 달성하는 프로토콜이다. Leaf-Spine 구조를 포함한 다양한 Clos/Fat-Tree 환경에서 동작하며, 상하위 계층 간 링크 상태만을 교환함으로써 라우팅 상태 폭발을 방지한다. 구성 요소 설명 예시 Top-of-Fabric (ToF)최상위..

IriusRisk

개요IriusRisk는 위협 모델링(Threat Modeling)을 코드와 프로세스로 자동화하는 데 초점을 둔 보안 설계 플랫폼이다. 시스템 아키텍처 또는 데이터 흐름을 정의하면, 해당 구성에 기반한 위협, 취약점, 보안 요구사항을 자동으로 도출하고 대응책을 제시한다. DevSecOps 및 Agile 개발 환경에서 '보안 설계의 자동화'와 '협업 중심 보안관리'를 동시에 가능케 하는 도구로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의IriusRisk는 보안 전문가가 아니어도 개발자 또는 아키텍트가 시스템 설계도를 입력하면 자동으로 위협 시나리오와 대응 전략을 생성하는 SaaS 기반 위협 모델링 툴이다. OWASP Top 10, STRIDE, ISO 27001, NIST 800-53 등의 보안 표준 라이브러리를 활용..

Data Flow Diagram (DFD)

개요Data Flow Diagram(DFD)은 시스템 내 데이터의 흐름과 처리 과정을 시각적으로 표현하는 도구로, 사용자의 입력부터 최종 저장까지 데이터가 어떻게 이동하고 가공되는지를 직관적으로 보여준다. 특히 요구사항 분석, 시스템 설계, 보안 위협 모델링 등 다양한 개발 초기 단계에서 핵심 정보를 구조화하는 데 유용하다.1. 개념 및 정의DFD는 시스템의 논리적 구조와 데이터를 처리하는 방식에 중점을 두고 구성 요소 간 상호작용을 명확하게 표현하는 모델링 도구이다. 물리적인 구현 세부 사항보다 '무엇을 하는지'에 집중하며, 레벨에 따라 점진적으로 상세화할 수 있다. 구성 요소 기호 설명 프로세스(Process)원형(Circle) 또는 타원데이터를 가공/처리하는 기능 단위데이터 흐름(Data Flo..