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개요Information Radiator는 팀과 조직이 주요 정보를 실시간으로 시각화하여 물리적 또는 디지털 공간에 지속적으로 표시하는 공유 도구입니다. 이 개념은 애자일(Agile) 개발 환경에서 널리 사용되며, 누구나 쉽게 볼 수 있는 위치에 정보를 노출하여 협업, 소통, 책임감을 높이는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의Information Radiator란 지속적이고 자발적으로 정보를 발산(radiate)하는 시각적 디스플레이입니다. 프로젝트 상태, 운영 지표, 장애 현황, 개발 사이클 등의 정보를 실시간으로 제공하며, 팀의 ‘정보 접근성’을 핵심 가치로 둡니다.물리적 형태: 화이트보드, 포스트잇, 워룸 대시보드 등디지털 형태: Grafana, Jira Dashboard, TV 벽면 디스플레이 등목..

개요복잡하고 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 전략적 방향 설정은 점점 더 어려워지고 있습니다. 이에 대응하기 위한 도구로 Wardley Mapping이 주목받고 있으며, 이를 운영의 기반으로 삼을 수 있도록 구체화한 실천 지침이 바로 Wardley Doctrine입니다. 이 원칙들은 전략, 기술, 운영 등 다양한 영역에서 조직이 더 나은 판단과 실행을 내릴 수 있도록 돕는 공통 프레임워크입니다.1. 개념 및 정의Wardley Doctrine은 Simon Wardley가 제안한 전략적 지도 도구(Wardley Map)의 활용을 극대화하기 위한 일련의 조직 원칙 및 행동 지침입니다.이 Doctrine은 전략 수립에 앞서 갖추어야 할 기본 태도와 운영 방법을 체계화하여, 조직의 방향성과 실행력을 정렬시키..

개요eTCO(extended Total Cost of Ownership)는 단순한 초기 투자 비용뿐 아니라, 시스템의 전체 수명 주기 동안 발생하는 모든 직간접 비용을 포함해 기술 자산의 진정한 소유 비용을 산정하는 프레임워크입니다. 전통적인 TCO보다 확장된 범위를 고려하며, 특히 클라우드, SaaS, AI, 데이터 플랫폼 등 복합 기술 환경에서 의사결정의 정밀도를 높이는 데 유용합니다.1. 개념 및 정의eTCO는 기술 자산 혹은 프로젝트의 도입부터 폐기까지 모든 비용 요소를 포괄적으로 분석합니다. 단순한 CAPEX 중심에서 벗어나, OPEX, 리스크 비용, 생산성 영향, 파트너 종속성까지 포함합니다.기본 정의: extended TCO = 직접비용 + 간접비용 + 숨겨진 비용 + 리스크 비용목표: 기술..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요Data Product KPI는 조직 내에서 데이터 제품(Data Product)의 가치를 정량적으로 측정하고 관리하기 위한 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator)를 의미합니다. 데이터 제품은 단순한 데이터셋을 넘어서, API, 대시보드, 모델, 데이터 서비스 등 반복적이고 재사용 가능한 형태로 제공되며, 이에 따른 비즈니스 임팩트를 측정할 수 있는 KPI 정의가 필수입니다.1. 개념 및 정의Data Product KPI는 데이터 제품의 사용성, 품질, 효과성 등을 기반으로 설정된 메트릭(metric)으로, 조직이 데이터 중심 의사결정을 지속 가능하게 만들도록 돕습니다.데이터 제품 정의: 데이터를 기반으로 구성된 제품 단위 (e.g. 추천 API, 분석 리포트, 예측 모델)K..

개요sFlow version 5(sFlow-v5)는 다양한 네트워크 장비에서 패킷과 인터페이스 데이터를 실시간으로 샘플링하여 중앙 수집기로 전송하는 표준 프로토콜입니다. 고속 링크에서도 성능에 부담 없이 전체 트래픽의 가시성을 확보할 수 있어, 데이터센터, 클라우드, ISP 등에서 널리 활용됩니다. NetFlow와 달리 샘플링 기반 설계로 리소스 효율성과 확장성이 우수합니다.1. 개념 및 정의sFlow는 ‘sampled flow’의 줄임말로, 패킷을 선택적으로 샘플링하여 전송하는 구조를 갖습니다. sFlow-v5는 이 기술의 최신 주요 버전으로 다음과 같은 특성을 가집니다.샘플링 기반 프로토콜: 패킷 및 인터페이스 상태를 통계적으로 수집Agent-Collector 구조: 스위치/라우터가 Agent 역할을..

개요In-Band Hash Sampling은 고속 네트워크에서 전체 트래픽을 처리하지 않고도 효율적으로 패킷을 샘플링하기 위해 사용되는 기법입니다. 이 방식은 패킷 자체에 포함된 해시값 기반으로 특정 패킷만을 선택하여 수집함으로써, 고성능을 유지하면서도 관찰 가능한 네트워크 가시성을 확보합니다. 특히 데이터센터, 클라우드 백본, SDN 환경에서 활용도가 높습니다.1. 개념 및 정의In-Band Hash Sampling은 패킷의 특정 필드(예: 5-tuple, flow ID 등)를 해싱한 값을 기준으로 일정 규칙에 따라 패킷을 선택하는 방식입니다.In-Band 의미: 별도 제어 채널이 아닌 기존 데이터 패킷 경로 내에서 이루어짐Hash 기반 선택: 임의성이 보장되며 부하 분산에 유리목적: 고속 환경에서 정..

개요TSN(Time-Sensitive Networking) 기술은 결정적(Deterministic) 통신을 위한 IEEE 표준 집합이며, 그중 802.1Qcc는 TSN의 중앙 집중형 구성(Centralized Configuration)을 정의하는 핵심 기술입니다. 이 표준은 실시간 산업 제어, AVB(Audio Video Bridging), 자율주행 네트워크 등에서 필수적인 네트워크 설정 자동화 및 QoS 보장을 실현합니다.1. 개념 및 정의802.1Qcc는 TSN 네트워크 내의 스트림(Stream) 전송 경로, 리소스 할당, QoS 정책 등을 중앙 집중형으로 구성하고 관리하기 위한 표준입니다.목표: TSN 스트림의 결정론적 전송을 보장하기 위한 자동 구성주요 기능: 스트림 예약, 경로 최적화, QoS ..

개요CAST(Cloud Attack Surface Reduction)는 클라우드 인프라, 애플리케이션, 워크로드에서 노출 가능한 보안 위협 지점을 최소화하는 전략을 의미합니다. 급증하는 멀티클라우드·하이브리드 환경에서 보안 경계를 재정의하고, 자산 식별·접근 통제·구성 최적화를 통해 공격자의 진입점을 구조적으로 줄이는 것을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의CAST는 조직의 클라우드 리소스가 외부 공격자에게 노출되는 경로와 방식(공격 표면, Attack Surface)을 식별하고 이를 기술적으로 줄이기 위한 통합 전략입니다.공격 표면: 외부에서 접근 가능한 자산, 포트, API, 인증정보 등CAST의 목적: 무분별한 노출 자산 제거 및 최소 권한 기반 구조 확립적용 대상: IaaS, PaaS, SaaS 전..

개요FHE-ML은 사용자의 민감 데이터를 암호화된 상태로 유지한 채 머신러닝 추론을 수행할 수 있도록 해주는 기술로, ‘완전동형암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE)’와 ‘인공지능 추론(Inference)’의 융합 모델입니다. 특히 헬스케어, 금융, 공공 데이터 등 고보안·고프라이버시 환경에서의 AI 활용을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Fully Homomorphic Encryption은 데이터를 복호화하지 않고도 산술 연산이 가능한 암호 기술입니다. FHE-ML은 이 기술을 활용하여 AI 모델이 암호화된 데이터를 직접 추론하는 구조를 의미합니다.FHE 기본 원리: 암호화된 입력 + 암호화된 연산 = 암호화된 출력Inference 융합: 모델 자체 혹은 추론 연산을 암호..

개요Google Cloud External Key Manager(EKM)는 클라우드 환경에서 데이터 암호화를 위한 키를 Google Cloud 외부에서 직접 관리할 수 있도록 해주는 보안 기능입니다. 고객이 소유한 키를 클라우드에 저장하지 않고도 안전하게 활용할 수 있도록 설계되어, 특히 규제 산업(금융, 공공, 헬스케어 등)에서 높은 보안 수준을 유지하며 클라우드를 활용할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의EKM은 고객이 자체적으로 소유·통제하는 키 관리 시스템(HSM, Key Management Service 등)을 통해 암호화 키를 외부에서 유지한 상태로, Google Cloud 리소스에 대한 암호화 작업을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다.외부키 통제 모델: 키는 Google Cloud가 아..

개요Feature Swap은 머신러닝과 인공지능 모델에서 입력 특징(feature)의 위치나 속성을 조작함으로써 모델의 예측을 교란시키는 데이터 기반 공격 기법입니다. 주로 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등의 고차원 입력을 사용하는 AI 시스템에 대해 적용되며, 정확한 분류나 판단을 회피하거나 오답을 유도하는 데 악용됩니다.1. 개념 및 정의Feature Swap은 모델 입력의 주요 feature 위치 또는 속성을 **의도적으로 바꿔치기(Swap)**하여 예측을 왜곡시키는 적대적 공격(adversarial attack) 방식입니다.공격 대상: Vision AI, NLP 모델, 추천 시스템 등공격 목적: 분류 오류, 모델 신뢰도 하락, 필터링 우회 등유형: 공간적 위치 스왑, 시맨틱 스왑, 다차원..

개요Branch-in-the-Middle는 소프트웨어 공급망 보안 및 인증 경로에서 '신뢰 분기(branch)'를 조작해 정상 흐름을 교란하거나 공격자 제어의 경로로 우회시키는 신종 공격 방식입니다. 중간자 공격(Man-in-the-Middle)의 확장 개념으로, 코드 서명, 인증서 체인, CI/CD 파이프라인 등에서 취약점을 노립니다.1. 개념 및 정의Branch-in-the-Middle는 보안 경로 또는 시스템 흐름 내 분기(branch) 지점을 조작하여 악의적인 흐름으로 유도하거나, 인증을 우회하는 방식의 공격입니다.주 대상: 코드 서명 체계, API 인증 체인, Git 분기, SSO(Single Sign-On)기반 원리: 신뢰 체인 중간 노드를 변조하거나 병렬 분기를 악용2. 특징 구분 Bran..