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2025/06 364

Business Glossary

개요Business Glossary는 조직 내에서 사용하는 데이터 용어와 비즈니스 개념을 표준화하여 정의하고 관리하는 메타데이터 관리 체계입니다. BI, 데이터 거버넌스, 데이터 품질 관리의 핵심 구성요소로, 부서 간 용어 해석 차이를 줄이고, 데이터 기반 의사결정의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Business Glossary는 다음과 같은 역할을 수행하는 메타데이터 자산입니다:데이터 정의 표준화: 용어의 의미, 산출 방식, 단위, 출처 등 명시비즈니스 중심 용어 관리: 기술 용어가 아닌 업무 사용자 관점 기준 정리데이터 거버넌스 체계화: 데이터 오너십, 책임자, 승인 절차 포함이는 기술적 데이터 사전(Data Dictionary)과는 달리 업무 중심 용어 관리에 초점을 둡..

Topic 2025.06.03

IEC 61850 (Station Bus)

개요IEC 61850은 변전소 자동화 시스템을 위한 국제 표준 통신 프로토콜로, 스테이션 버스(Station Bus)는 그 중 IED(지능형 전자장치) 간의 고속 디지털 통신을 담당하는 핵심 구조입니다. 기존 아날로그 배선 방식을 대체하며, 디지털 변전소 구현, 운영 효율성, 상호 운용성, 유지보수 간소화 등의 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의IEC 61850의 Station Bus는 IED와 HMI, 보호 계전기, 제어 장치 간 상태, 명령, 이벤트 등의 정보 교환을 위한 디지털 통신 네트워크입니다.스테이션 버스: 계전기, 제어기, HMI 간 통신 (상위 계층)프로세스 버스와 구분: 센서, 트랜스듀서와 IED 간 실시간 측정값 송수신 담당GOOSE, MMS 프로토콜 사용: 빠른 이벤트 기반 전송 지..

Topic 2025.06.03

FinOps Maturity Model

개요FinOps Maturity Model은 조직의 클라우드 비용 최적화 및 재무 운영 체계를 정량적으로 진단하고 개선 단계를 설계할 수 있도록 돕는 성숙도 기반 프레임워크입니다. FinOps Foundation에서 정의한 이 모델은 조직이 재무, 엔지니어링, 운영 부서 간 협업을 통해 클라우드 소비를 제어하고 비즈니스 가치 중심으로 지출을 최적화할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의FinOps(Cloud Financial Operations)는 DevOps, Finance, Business 팀이 협력해 클라우드 지출을 책임감 있게 관리하는 운영 모델입니다. 성숙도 모델은 다음 3단계로 구성됩니다:Inform: 클라우드 소비 가시화, 실시간 비용 인식Optimize: 자원 최적화, 낭비 식별, ..

Topic 2025.06.03

ISO 50001 (DC Energy Mgmt)

개요ISO 50001은 에너지 성과 향상을 위한 국제 표준 에너지 경영 시스템(EnMS)으로, 조직의 에너지 사용량을 체계적으로 측정·분석하고 개선을 유도하는 프레임워크입니다. 데이터센터(DC, Data Center) 분야에서는 전력 사용량(PUE), 냉각 효율, 운영비 절감, 탄소 배출량 저감 등 지속 가능한 에너지 운영을 위한 핵심 기준으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의ISO 50001은 에너지 정책을 기반으로 에너지 소비 패턴을 지속적으로 개선하는 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클 구조의 관리 시스템입니다.Plan: 에너지 베이스라인 수립 및 목표 설정Do: 에너지 효율 향상 프로젝트 실행Check: 성과 측정 및 내부 감사Act: 이행 성과 기반 재설계 및 지속적 개선데이터..

Topic 2025.06.03

DPM (Digital Performance Management)

개요DPM(Digital Performance Management)은 디지털 시스템, 사용자 경험, 비즈니스 성과를 종합적으로 측정하고 분석하여 개선하는 통합 성과 관리 체계입니다. APM(Application Performance Management)의 기술 기반에 고객 여정, 전환율, 속도, 장애율, 운영 KPI까지 포괄하는 접근 방식으로, 디지털 비즈니스 운영 전반의 효율성과 고객 만족도를 높이는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의DPM은 디지털 채널(Web, App, API 등)에서 발생하는 성능 지표와 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하여 운영, 고객 경험, 비즈니스 결과를 실시간으로 연결합니다.통합 데이터 수집: 시스템 + 사용자 + 비즈니스 레이어 결합실시간 분석 및 가시화: 대시보드, ..

Topic 2025.06.03

Dual-Track Agile

개요Dual-Track Agile은 제품의 ‘무엇을 만들 것인가’(Product Discovery)와 ‘어떻게 만들 것인가’(Product Delivery)를 병렬로 진행하는 애자일 개발 전략입니다. 기존의 개발 중심 프로세스에서 벗어나, 사용자의 문제를 먼저 파악하고 유효한 솔루션을 빠르게 탐색하여 리스크를 줄이는 데 초점을 둡니다. 빠른 피드백 루프와 팀 간 협업을 중심으로 제품 가치 실현을 가속화합니다.1. 개념 및 정의Dual-Track Agile은 다음 두 개의 병렬 트랙으로 구성됩니다:Discovery 트랙: 고객 문제, 아이디어 검증, 프로토타이핑, 실험 수행Delivery 트랙: 확인된 기능의 구현, 배포, 품질 관리두 트랙은 독립적이지만 상호작용하며, 제품 목표에 따라 동기화되고 지속적으..

Topic 2025.06.03

Confidential Ledger

개요Confidential Ledger는 **신뢰 실행 환경(TEE: Trusted Execution Environment)**과 블록체인 기반 원장 기술을 결합하여, 변경 불가능하고 프라이버시가 보장되는 고신뢰 데이터 저장소를 구현하는 보안 아키텍처입니다. 정부, 금융, 헬스케어 등 민감한 데이터가 요구되는 환경에서 데이터 무결성과 기밀성, 투명한 감사 기능을 동시에 제공합니다.1. 개념 및 정의Confidential Ledger는 신뢰할 수 있는 하드웨어 기반에서 실행되는 원장 서비스로 다음을 특징으로 합니다:Immutable Ledger: 쓰기 전용, 수정 불가한 데이터 구조Confidential Computing 기반: Intel SGX 등 TEE 내에서 데이터 처리Tamper-proof Audi..

Topic 2025.06.03

KubeFed(Kubernetes Federation)

개요KubeFed(Kubernetes Federation)은 다수의 Kubernetes 클러스터를 하나의 논리적 단위처럼 관리할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 글로벌 멀티클러스터 환경에서 애플리케이션 배포, 네임스페이스, 리소스 동기화를 중앙화하여 일관성과 운영 효율성을 확보할 수 있습니다. 클라우드, 온프레미스, 엣지 클러스터 간 통합 운영에 이상적인 도구입니다.1. 개념 및 정의KubeFed는 중앙 제어 플레인을 통해 다수 클러스터에 대해 리소스를 일괄 정의 및 배포하는 기능을 제공합니다.Federation: 여러 클러스터 간 리소스 복제 및 정책 통합Template + Placement + Overrides 모델: 선언적 리소스 관리 모델 적용다중 클러스터 동기화: 배포 자동화, 롤아웃..

Topic 2025.06.03

Zero-ETL

개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

Topic 2025.06.03

Aurora Serverless v2

개요Aurora Serverless v2는 AWS에서 제공하는 완전관리형 서버리스 관계형 데이터베이스 서비스로, Aurora의 고성능 구조를 유지하면서도 트래픽 변화에 따라 정밀하고 빠르게 자동 스케일링되는 서버리스 아키텍처를 제공합니다. 실시간 확장성과 비용 효율성을 동시에 추구하는 최신 데이터베이스 운영 모델로, 다양한 클라우드 네이티브 애플리케이션에 적합합니다.1. 개념 및 정의Aurora Serverless v2는 애플리케이션의 부하에 따라 자동으로 처리 용량(ACU: Aurora Capacity Unit)을 조절하는 확장형 데이터베이스입니다.Aurora 기반: MySQL, PostgreSQL 호환 고성능 RDBMSServerless 모드: 프로비저닝 필요 없이 용량 자동 조절v2 특징: 밀리초 ..

Topic 2025.06.03

Cilium Ambient

개요Cilium Ambient는 eBPF 기반의 서비스 메시 Cilium에서 제공하는 사이드카 없는(Service Mesh without Sidecar) 실행 모드입니다. 기존 Envoy 기반 사이드카 메커니즘이 갖는 성능 저하와 운영 복잡성을 해결하면서도, 보안, 정책 제어, 가시성 같은 서비스 메시 기능을 간결하고 고성능 방식으로 구현합니다. 쿠버네티스 환경의 네이티브 통합과 함께 eBPF의 성능을 극대화한 최신 메시 전략입니다.1. 개념 및 정의Cilium Ambient는 기존 Cilium CNI의 확장 기능으로, 사이드카 프록시를 제거하고 커널 수준(eBPF) 또는 사용자 공간 L7 관찰기(observer pod)를 통해 서비스 메시 기능을 구현합니다.사이드카 없는 실행: Pod에 별도 프록시 컨..

Topic 2025.06.02

eBPF Service Mesh

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용한 Service Mesh는 기존의 사이드카 방식에서 발생하는 성능 저하, 복잡성, 운영 오버헤드를 획기적으로 줄이는 고성능 네트워크 아키텍처입니다. 커널 레벨에서 직접 트래픽을 제어하고 관찰함으로써, 프로세스 외부 프록시 없이도 보안, 트래픽 라우팅, 관측(Observability)을 실현할 수 있습니다.1. 개념 및 정의eBPF Service Mesh는 Linux 커널 내에서 실행되는 eBPF 프로그램을 기반으로 애플리케이션 레벨의 서비스 통신을 가로채고 제어하는 서비스 메시 구현 방식입니다.eBPF: 커널 공간에서 안전하게 사용자 정의 코드를 실행할 수 있는 기술Service Mesh: 서비스 간 트래픽 관리, 보안, 정책..

Topic 2025.06.02

Golden Signals (L, T, E, S)

개요Golden Signals는 Google SRE(Site Reliability Engineering) 팀이 제안한 시스템 모니터링 핵심 지표로, **Latency(지연), Traffic(트래픽), Errors(오류율), Saturation(포화도)**의 네 가지를 가리킵니다. 이 지표들은 인프라, 애플리케이션, API 등 다양한 레이어의 성능 상태를 직관적으로 파악하고, 장애 감지 및 대응 속도를 높이는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Golden Signals는 복잡한 서비스 운영 환경에서 다음 네 가지 핵심 질문을 기준으로 상태를 측정합니다:Latency (지연 시간): 요청에 대한 응답 시간은 적절한가?Traffic (트래픽): 시스템에 들어오는 요청량은 정상적인가?Errors (오류율)..

Topic 2025.06.02

Property-Based Testing(PBT)

개요Property-Based Testing(PBT)은 테스트 케이스를 하나하나 수동으로 작성하는 대신, 입력값을 자동 생성하여 정의된 속성(Property)에 대해 반복적으로 검증하는 테스트 기법입니다. 수많은 예제 기반 테스트를 자동으로 실행하면서도, 코드의 불변 조건이나 수학적 성질을 기반으로 테스트하므로 버그 탐지력과 코드 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의Property-Based Testing은 다음 요소로 구성됩니다:속성(Property): 함수나 시스템이 항상 만족해야 하는 일반적 규칙 (예: 정렬 결과는 항상 오름차순)입력값 생성기(Generator): 무작위 또는 전략적 방식으로 다양한 입력값 생성검증 함수: 각 입력에 대해 속성이 만족되는지 평가이 방식은 Edge ..

Topic 2025.06.02

매직 패킷(Magic Packet)

개요매직 패킷(Magic Packet)은 네트워크를 통해 전원이 꺼진 컴퓨터를 원격에서 켤 수 있도록 해주는 특별한 포맷의 데이터 패킷입니다. WOL(Wake-on-LAN)의 핵심 구성 요소로, 로컬 또는 인터넷을 통해 특정 장치의 NIC(Network Interface Card)에 전달되면 컴퓨터가 부팅되는 방식입니다. 기업 네트워크, IT 자산 관리, 홈 오토메이션 등 다양한 환경에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의매직 패킷은 FF(16진수) 6바이트 + MAC 주소 16회 반복 구조의 특수한 이더넷 프레임입니다.목적: 네트워크를 통해 컴퓨터를 원격으로 깨움(Wake-on-LAN)형식: FF FF FF FF FF FF + 16번 반복된 대상 MAC 주소전송 방식: 브로드캐스트 또는 특정 서브넷에 유니캐..

Topic 2025.06.02

TCC (Try-Confirm/Cancel)

개요TCC(Try-Confirm/Cancel)는 분산 시스템 환경에서 데이터 정합성과 원자성을 보장하기 위한 보상형 트랜잭션 관리 패턴입니다. 2PC(Two-Phase Commit)보다 더 유연하고 비동기적인 방식으로, 마이크로서비스 아키텍처, 금융 시스템, 재고/결제 처리 등에서 많이 활용됩니다. TCC는 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 기반으로 사전 점유(Try), 확정(Confirm), 취소(Cancel) 단계를 수행합니다.1. 개념 및 정의TCC는 각 서비스가 자체적으로 준비, 확정, 취소에 해당하는 세 가지 인터페이스를 갖도록 하여 트랜잭션을 분산 처리합니다.Try: 자원을 확보하거나 잠금 처리 (예: 재고 감소 예정)Confirm: 확정 수행, 실제 데이터 반영 (예: 결제 승인)Cancel: 취..

Topic 2025.06.02

Branch-by-Abstraction

개요Branch-by-Abstraction은 기능 브랜치를 따로 만들지 않고, 메인(main/master) 브랜치에서 안전하게 리팩토링이나 기능 교체를 수행할 수 있도록 하는 개발 전략입니다. 추상화 계층을 통해 기존 코드와 새로운 구현이 공존하도록 만들어 점진적인 전환이 가능하며, trunk-based development(트렁크 기반 개발) 환경에서 자주 사용됩니다.1. 개념 및 정의Branch-by-Abstraction은 ‘브랜치’라는 단어를 사용하지만, 실제로는 코드 레벨에서의 추상화 계층 도입을 통한 분리 전략입니다.추상화 계층을 통해 기존 구현과 새로운 구현을 동시에 유지새로운 기능은 해당 추상화 뒤에서 구현되고 점진적으로 교체전환이 완료되면 기존 구현 및 추상 계층 제거이 방식은 코드베이스를..

Topic 2025.06.02

ITIL 4 HVIT (High Velocity IT)

개요ITIL 4의 High Velocity IT(HVIT)는 디지털 시대의 변화 속도에 맞춰 IT 서비스의 신속한 제공, 반복적 개선, 높은 민첩성과 복원력을 강조하는 관리 실천 체계입니다. HVIT는 DevOps, Agile, Lean, SRE 등의 실천과 융합하여, 가치 중심의 고속 IT 전달을 위한 조직적 역량과 문화 정착을 목적으로 합니다.1. 개념 및 정의HVIT는 ITIL 4의 전문 인증 경로 중 하나로, 다음 개념을 중심으로 설계됩니다:디지털 제품 중심 서비스 전략빠르고 반복적인 가치 제공 구조고속, 고빈도, 고품질의 IT 운영 모델DevOps, Agile, Lean 통합 사고방식 적용이는 단순 기술 개선을 넘어서, 조직문화, 협업, 고객 중심 가치 모델을 모두 포괄합니다.2. 특징 항목 ..

Topic 2025.06.02

SFIA (Ver. 8)

개요SFIA(Skills Framework for the Information Age)는 디지털, IT, 소프트웨어, 사이버 보안, 데이터 등 다양한 기술 분야에서 인재의 역량을 체계적으로 정의하고 관리하기 위한 글로벌 표준 프레임워크입니다. 2021년 출시된 SFIA 버전 8은 디지털 트랜스포메이션 시대에 맞추어 현대적 역할, 신기술 역량, 윤리 및 지속 가능성에 대한 기준을 반영한 최신 버전입니다.1. 개념 및 정의SFIA는 업무 중심의 실무 역할에 따라 역량(skill)과 책임 수준(level)을 정량적으로 분류하는 프레임워크입니다.역할 기반 모델: 직무가 아닌 실질적 수행 능력에 초점레벨 기반 구조(Level 1~7): 책임 범위와 복잡성에 따른 구분기술 및 행동 역량: 디지털 기술뿐 아니라 리더..

Topic 2025.06.02

Real User Monitoring (RUM)

개요Real User Monitoring(RUM)은 웹 사이트나 애플리케이션의 실제 사용자 활동 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 성능, 안정성, 사용자 경험을 개선하는 프론트엔드 중심의 모니터링 기법입니다. 실제 접속 환경에서 일어나는 사용자 상호작용을 기반으로 하므로, 브라우저별 성능 편차, 지역별 응답 지연 등 다양한 문제를 정확하게 파악할 수 있습니다.1. 개념 및 정의RUM은 클라이언트 측에서 수집되는 사용자 이벤트와 성능 데이터를 통해 서비스의 품질을 모니터링하는 방법입니다.수동형 모니터링(Passive Monitoring): 사용자 동작 기반 측정실제 데이터 기반 추적: synthetic monitoring과 달리 실 환경 중심JS 스니펫 or SDK 삽입 방식: 웹 페이지에 코드 삽입하..

Topic 2025.06.02

BIP-44 (Bitcoin Improvement Proposal 44)

개요BIP-44는 BIP-32 HD 지갑의 확장 표준으로, 하나의 니모닉(시드) 기반에서 다양한 코인, 계정, 주소 체인을 체계적으로 파생시킬 수 있도록 정의한 경로 체계입니다. 다중 계정 및 다중 자산을 지원하기 위한 계층 구조를 제공하여, HD 지갑의 실용성과 호환성을 크게 향상시킨 핵심 기술입니다.1. 개념 및 정의BIP-44는 HD Wallet의 경로 파생 구조를 다음과 같이 정의합니다:m / purpose' / coin_type' / account' / change / address_indexpurpose (44'): BIP-44 사용 선언coin_type: 코인 구분 (BTC=0, ETH=60 등)account: 다중 계정 지원 (예: 개인용, 사업용)change: 0(외부 주소), 1(내부 ..

Topic 2025.06.02

BIP-32 (Bitcoin Improvement Proposal 32)

개요BIP-32는 비트코인 및 암호화폐 생태계에서 **계층적 결정론적 지갑(Hierarchical Deterministic Wallet, HD Wallet)**을 구현하기 위한 키 파생 구조를 정의한 기술 표준입니다. 하나의 마스터 키(seed)로부터 수천, 수백만 개의 키쌍을 체계적으로 생성할 수 있으며, 지갑 백업, 계정 분리, 거래 추적 등에서 높은 보안성과 유연성을 제공합니다.1. 개념 및 정의BIP-32는 하나의 시드(seed)로부터 마스터 키를 생성하고, 이를 트리 구조로 확장하여 다중 주소와 계정을 지원하는 구조입니다.Deterministic Wallet: 동일한 seed에서 동일한 키 생성 가능HD Wallet: 트리 구조로 키를 생성하며 체계적인 관리 가능Parent-Child 구조: 마..

Topic 2025.06.02

Causal Forest

개요Causal Forest는 머신러닝 기반 인과 추론 모델로, 개별 처리 효과(Individual Treatment Effect, ITE)를 추정하기 위한 랜덤 포레스트(Random Forest)의 확장 알고리즘입니다. 관측 데이터에서 인과 효과를 정량화할 수 있도록 설계되었으며, RCT(무작위 대조 실험) 없이도 인과 관계를 데이터 기반으로 유추하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의Causal Forest는 Susan Athey 등이 제안한 Generalized Random Forest(GRF) 프레임워크의 일종으로, 각 데이터 포인트에 대한 처치 효과(treatment effect)를 추정합니다.ITE(Individual Treatment Effect): 특정 개체가 처치를 받을 경우 예상되는..

Topic 2025.06.01

Bayesian Network

개요Bayesian Network(베이지안 네트워크)는 확률 변수 간의 조건부 의존 관계를 유향 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)로 표현하는 통계적 모델입니다. 원인과 결과, 변수 간 인과 관계를 시각적으로 표현하고 정량적으로 추론할 수 있어, 불확실성이 존재하는 상황에서의 의사결정과 예측에 효과적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의베이지안 네트워크는 다음 세 가지 요소로 구성됩니다:노드(Node): 확률 변수 (예: 질병, 증상)엣지(Edge): 조건부 의존 관계를 나타내는 방향성 선조건부 확률 테이블(CPT): 부모 변수에 따라 해당 노드의 확률 분포 정의전체 확률은 체인 룰을 기반으로 계산되며, 베이즈 정리를 통해 불확실한 정보를 업데이트할 수 있습니다.2. 특징 항목..

Topic 2025.06.01

BIP-39 (Bitcoin Improvement Proposal 39)

개요BIP-39는 비트코인 및 암호화폐 지갑 시스템에서 사람이 기억할 수 있는 니모닉(Mnemonic) 문구를 통해 키를 생성하고 복구할 수 있도록 정의한 표준 제안서입니다. 니모닉 문구는 12~24개의 영어 단어로 구성되어 있으며, 지갑의 백업, 복구, 이전 등을 위한 핵심 수단으로 널리 사용됩니다. 이 표준은 사용자 친화성과 보안성을 모두 고려한 키 관리 방식으로, 다양한 코인 지갑에서 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의BIP-39는 다음 두 가지 핵심 개념으로 구성됩니다.Mnemonic Code: 사람의 기억이 가능한 형태의 단어 시퀀스 (예: 12~24개)Seed: 해당 문구에서 생성된 이진 시드(512bit) 값으로, BIP-32/44와 결합되어 무한한 파생 키를 생성이 표준은 BIP-32(계..

Topic 2025.06.01

니모닉 키(Mnemonic Key)

개요니모닉 키(Mnemonic Key)는 암호화폐 지갑을 백업하고 복구할 수 있도록 도와주는 단어 기반의 보안 키 체계입니다. 일반적으로 12~24개의 영어 단어로 구성되어 사용자가 기억하거나 기록하기 쉽게 설계되었으며, 개인 키 또는 시드(seed) 값을 안전하게 표현하는 데 사용됩니다. 니모닉은 BIP-39(Bitcoin Improvement Proposal 39) 표준에 기반하여 생성됩니다.1. 개념 및 정의니모닉 키는 인간이 이해하기 어려운 난수 문자열 대신, 자연어 기반의 단어 리스트로 암호화 키를 구성한 방식입니다.시드(seed): 암호화폐 지갑 생성의 시작점이 되는 난수 값니모닉(Mnemonic): 이 시드를 사람이 기억할 수 있는 형태로 표현한 단어 나열BIP-39: 니모닉 키 생성 및 복..

Topic 2025.06.01

FedAvg (Federated Averaging)

개요FedAvg(Federated Averaging)는 분산 환경에서 여러 클라이언트 장치가 로컬 데이터를 활용해 독립적으로 모델을 학습하고, 서버가 각 모델의 가중치를 평균하여 전역 모델(Global Model)을 갱신하는 연합 학습(Federated Learning)의 핵심 알고리즘입니다. 개인정보 보호와 대규모 분산 학습 환경에 적합한 방식으로, Google이 2016년 발표한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의FedAvg는 각 디바이스(클라이언트)에서 로컬 데이터를 기반으로 부분적으로 학습한 모델 파라미터를 중앙 서버에 전송하고, 이를 평균화하여 공유 모델을 업데이트하는 방식입니다.연합 학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 남기고 모델만 공유가중 평균(Weighted Avera..

Topic 2025.06.01

Few-Shot Learning(FSL)

개요Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터로도 모델이 새로운 작업을 학습하고 일반화할 수 있도록 하는 머신러닝 기법입니다. 기존의 대규모 데이터 기반 학습 방식과 달리, 데이터가 부족한 환경에서도 신속하고 효율적인 학습을 가능하게 하며, 인간의 학습 방식에 유사한 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Few-Shot Learning은 보통 N-way K-shot 구조로 정의되며, 이는 N개의 클래스 중에서 K개의 샘플만으로 분류 문제를 해결하는 방식입니다.1-Shot: 클래스당 1개의 학습 샘플만 사용5-Shot: 클래스당 5개의 학습 샘플 사용N-way K-shot: N개의 분류 클래스에서 K개의 샘플로 학습FSL은 제로샷(Zero-shot) 학습보다 실제적이고, 일반적인 ..

Topic 2025.06.01

Event-B

개요Event-B는 정형 기법(Formal Method)을 활용한 시스템 모델링 및 검증 프레임워크로, 복잡한 시스템의 정확성과 일관성을 수학적으로 보장할 수 있도록 설계된 언어 및 개발 방법론입니다. 주로 임베디드 시스템, 안전 필수 시스템, 프로토콜 설계 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 활용되며, 추상화(abstraction)와 정제(refinement)를 핵심 개발 흐름으로 사용합니다.1. 개념 및 정의Event-B는 Jean-Raymond Abrial이 개발한 정형 기법 언어로, **상태 기반 모델링(State-Based Modeling)**을 통해 시스템 동작을 정의합니다.B-Method의 확장: Event 중심의 상태 전이 모델링정형 명세(Formal Specification) + 수학적 증명..

Topic 2025.06.01

Intel MPK (Memory Protection Keys)

개요Intel MPK(Memory Protection Keys)는 사용자 공간(user space) 메모리 영역에 대해 고속, 런타임 접근 제어를 가능하게 하는 하드웨어 기반 메모리 보호 기술입니다. 기존의 페이지 테이블 변경 방식보다 빠른 방식으로 메모리 접근 권한을 동적으로 제어할 수 있어, 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있는 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의MPK는 인텔 CPU 아키텍처에서 제공하는 기능으로, 메모리 페이지에 최대 16개의 ‘프로텍션 키(Protection Key)’를 할당하고, **PKRU(Protection Key Rights Register)**를 통해 해당 키에 대한 접근 권한을 런타임에 제어합니다.페이지당 Protection Key 할당 (0~15)PKRU 레..

Topic 2025.06.01
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