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개요Watermarking-by-Model Weight(WMW)는 머신러닝 모델의 가중치(weight)에 워터마크를 삽입하여 해당 모델의 소유권, 진위 여부, 불법 복제 여부를 검증할 수 있도록 하는 기술입니다. 특히, 생성형 AI 및 대형 언어 모델 등 지식 집약적 자산의 보호 수단으로 각광받고 있으며, 디지털 저작권 보호, 기술 유출 방지, 법적 증거 확보 등을 지원합니다.1. 개념 및 정의WMW는 훈련 완료된 신경망의 파라미터에 의도적으로 특정 패턴(워터마크)을 삽입하여, 성능 손실 없이도 사후적으로 소유권을 주장하거나 위조 모델을 식별할 수 있도록 설계된 기법입니다.Watermark: 모델 내 특수 패턴 삽입Weight Embedding: 정규화된 가중치 공간에 신호 삽입검출 방식: 서명/비밀키 ..

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...

개요Executive Security Walkthrough(ESW)는 경영진을 대상으로 기업의 보안 환경과 리스크를 이해하기 쉽게 시각화하고, 실제 시나리오 기반으로 보안 위협과 대응 체계를 점검하는 전략적 활동입니다. 보안 책임을 기술 부서에만 국한하지 않고, 의사결정자 레벨에서 리스크 인지와 대응 문화 확산을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의ESW는 조직의 리더들이 사이버 보안 상태와 위협 환경을 직접 체험하고, 경영 관점에서 전략적 결정을 내릴 수 있도록 돕는 참여형 점검 방식입니다.대상: C-Level, VP 등 주요 경영진목적: 보안 인식 제고, 투자 우선순위 설정, 전략적 리스크 판단형태: 프레젠테이션, 보안 위협 시나리오 연습, 체험형 워크숍2. 특징 항목 설명 효과 시나리오 기반실제 해..

개요Synthetic Event Load(SEL) Testing은 실제 트래픽이나 사용자 활동이 아닌 인위적으로 생성된 이벤트를 기반으로 시스템의 처리 능력, 탄력성, 오류 허용성을 검증하는 테스트 기법입니다. 클라우드 네이티브 환경과 복잡한 분산 시스템 구조에서 서비스 품질을 보장하기 위한 선제적 성능 검증 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SEL 테스트는 인위적으로 구성된 트래픽, 메시지, 이벤트 흐름 등을 시스템에 주입하여 예상치 못한 조건에서도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증하는 테스트 방법입니다.Synthetic Load: 실제 사용자 트래픽이 아닌 테스트용 이벤트 기반 부하Event 중심 구조: Kafka, RabbitMQ 등 메시지 기반 시스템에 적합목적: 시스템의 성능 병목 지..

개요Hot-Patch Rolling Upgrade는 시스템 또는 서비스 운영 중 무중단으로 패치나 기능 개선을 적용하는 배포 전략입니다. 특히 고가용성이 요구되는 시스템에서 서비스 중단 없이 변경 사항을 적용하는 데 효과적이며, 운영 리스크를 최소화하고 고객 경험을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Hot-Patch는 애플리케이션 또는 시스템을 재시작하지 않고 실행 중인 상태에서 코드나 설정을 실시간으로 변경하는 기술입니다. Rolling Upgrade는 전체 인프라를 한 번에 교체하지 않고, 일정 단위로 나누어 점진적으로 배포하는 방식입니다.Hot-Patching: 리스타트 없이 수정사항을 적용해 중단 최소화Rolling Upgrade: 점진적 배포로 안정성과 모니터링 확보조합 효과: 고가용성 +..

개요Monorepo Layering은 여러 프로젝트와 패키지를 하나의 코드 저장소(monorepo)에 통합하면서도, 명확한 계층 구조를 통해 의존성과 변경 영향을 최소화하며 유지보수성과 협업 효율을 높이는 전략입니다. 대규모 엔지니어링 조직에서 빠르게 확산되고 있는 아키텍처 패턴으로, 생산성과 품질을 동시에 확보할 수 있는 중요한 기법입니다.1. 개념 및 정의Monorepo(모노레포)는 여러 애플리케이션, 라이브러리, 도구들이 하나의 저장소에서 관리되는 전략입니다. 여기에 Layering(계층화)을 적용하여 모듈 간의 의존성 및 배포 전략을 구조화하면, 시스템 확장성과 코드 품질이 크게 향상됩니다.Monorepo의 장점: 일관된 빌드/테스트 환경, 코드 재사용성, 통합 관리Layering의 목적: 변경 ..

개요RAID-B Log는 프로젝트 또는 제품 운영 시 발생할 수 있는 다양한 문제 요소들을 체계적으로 관리하기 위한 도구로, 위험(Risks), 가정(Assumptions), 이슈(Issues), 의존관계(Dependencies), 이점(Benefits)을 기록하고 추적합니다. 이 로그는 의사결정의 투명성을 높이고, 프로젝트의 성공 가능성을 극대화하는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의RAID-B Log는 프로젝트 관리 프레임워크 중 하나로, 다음의 5가지 핵심 요소를 주기적으로 기록하고 관리하는 체계적인 로그입니다.Risks(위험): 미래 발생 가능성 있는 문제Assumptions(가정): 근거 없는 전제 또는 조건Issues(이슈): 현재 발생 중인 문제Dependencies(의존관계): 외부 또는 내..

개요Psychological Safety Index(PSI)는 조직 내 구성원들이 자유롭게 의견을 표현하고 실수를 인정할 수 있는 안전한 분위기를 수치화하여 진단하는 지표입니다. 이는 혁신, 협업, 몰입을 촉진하는 조직문화 구축에 필수적인 요소로, 글로벌 선도 기업들이 채택하고 있는 핵심 진단 프레임워크입니다.1. 개념 및 정의PSI(Psychological Safety Index)는 구성원이 ‘벌받지 않고’ 의견을 개진하거나 질문, 실수, 도전적 발언을 할 수 있다고 느끼는 정도를 정량적으로 평가하는 지수입니다.목적: 심리적으로 안전한 조직문화 조성을 통해 팀 성과와 개인 만족도 향상필요성: 불안, 침묵, 회피 문화는 창의성과 성장을 저해기반 연구: Amy Edmondson 교수의 연구를 기반으로 개발..

개요Digital Product Line(DPL) Model은 전통적인 프로젝트 중심 개발 방식에서 벗어나 디지털 제품 중심의 지속 가능한 가치 창출과 제품 관리 체계를 구축하기 위한 접근 방식입니다. 빠르게 변화하는 시장 요구와 기술 트렌드에 대응하기 위해 기업들은 점차 DPL 모델을 도입하고 있으며, 이는 민첩성과 혁신, 고객 중심 제품 운영을 강화하는 기반이 됩니다.1. 개념 및 정의디지털 제품 라인 모델(DPL)은 기업이 보유한 다양한 디지털 제품(예: SaaS, 웹서비스, 모바일 앱 등)을 제품 단위로 관리하고, 각 제품에 대한 책임과 운영을 제품팀(Product Team)에 부여하는 조직적 프레임워크입니다.목적: 고객 중심의 빠른 제품 개발과 피드백 반영을 통한 비즈니스 민첩성 확보필요성: 기..

개요VDBench-v1은 다양한 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 검색 성능, 정밀도, 확장성을 비교 평가할 수 있도록 설계된 오픈 벤치마크 도구이다. ANN(Search), Filtering, Re-ranking, Index 유형 등 주요 기능을 중심으로 통일된 평가 지표와 실행 방식을 제공하며, LLM 시대 RAG(Relevance-Augmented Generation) 아키텍처의 인프라 선택에 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VDBench-v1은 벡터 DB 간 기능적/비기능적 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마크 프레임워크이다.목적벡터 검색 성능 및 시스템적 확장성 비교, 표준화된 테스트 제공평가 방식공통 질의 집합과 동일 데이터셋으로 latency, recall, ..

개요Instant-NGP(Instant Neural Graphics Primitives)는 NVIDIA가 발표한 3D 그래픽용 신경망 학습 프레임워크로, NeRF(Neural Radiance Fields)와 Signed Distance Field(SDF) 기반의 고해상도 3D 표현을 단 몇 초 만에 학습하고 렌더링할 수 있게 한다. 본 글에서는 Instant-NGP의 개념, 핵심 구조, 성능 특징 항목 설명 정의Instant-NGP는 hash encoding과 작은 MLP 기반 구조로 NeRF 학습을 극도로 빠르게 수행하는 실시간 Neural Field 엔진이다.목적수 분~수 시간이 소요되던 NeRF 훈련을 수초~수분 내로 단축기술 기반Multi-resolution Hash Encoding + Tiny..

개요Virtio-FS는 가상 머신(Guest OS)과 호스트(Host OS) 간 고성능, 저지연 파일 시스템 공유를 가능하게 하는 Virtio 기반의 공유 파일 시스템 기술이다. 기존 Virtio-9P의 성능 한계를 극복하고, 클라우드 네이티브 환경과 VM 기반 개발 환경에 최적화된 I/O 성능을 제공한다. 본 글에서는 Virtio-FS의 개념, 아키텍처, 장점 및 실제 활용 전략을 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Virtio-FS는 Virtio 장치 모델을 기반으로, 호스트의 디렉토리를 가상 머신 내부에서 공유 마운트할 수 있도록 지원하는 고성능 파일 시스템이다.목적호스트와 게스트 간 파일 공유 시 성능 향상 및 POSIX 호환성 제공필요성9P(FS) 기반 공유의 낮은 IOPS와 비호환성 ..