ITPE * JackerLab

SQLMesh

개요SQLMesh는 SQL 기반의 데이터 워크플로우를 보다 체계적이고 안정적으로 관리하기 위한 오픈소스 데이터 오케스트레이션 프레임워크이다. 모델 버전 관리, 테스트, 캐싱, 재현성 확보 등 데이터 엔지니어링의 복잡성을 획기적으로 줄이기 위해 설계되었다. dbt의 대안 또는 보완재로 주목받으며, 프로덕션 수준의 데이터 파이프라인 구현을 단순화한다.1. 개념 및 정의SQLMesh는 Python 없이도 SQL만으로 데이터 파이프라인의 정의, 테스트, 실행, 변경 관리까지 가능한 플랫폼으로, 특히 데이터 모델의 변경 사항을 추적하고 안전하게 배포하는 기능에 초점을 맞추고 있다.목적: SQL로 데이터 모델링과 파이프라인을 구성하며 데이터 품질과 유지관리성을 확보기반 원리: SQL-centric 접근으로 DevO..

Sovereign AI

개요Sovereign AI는 특정 국가, 공동체 또는 기관이 자율적으로 통제, 운영, 학습 가능한 인공지능 시스템을 구축하여 디지털 주권을 강화하려는 개념이다. 글로벌 빅테크에 의존하지 않고, 자체 데이터와 인프라, 정책을 기반으로 한 독립형 AI 개발을 지향한다. 국가 안보, 개인정보 보호, 산업 경쟁력 확보 측면에서 주요 전략 기술로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의Sovereign AI는 ‘주권적 인공지능’으로, AI 시스템의 개발·운영·거버넌스에 있어 외부 개입 없이 자국 또는 자단체의 독립성과 통제를 유지하는 인공지능 프레임워크를 의미한다.목적: AI 거버넌스 주체의 독립성 확보 및 디지털 자율권 구현필요성: 글로벌 플랫폼 기업에 의존할 경우 정보 주권, 경제 주권 침해 가능성 발생주요 특징: ..

Differential Weighing

개요Differential Weighing은 고정밀 질량 측정이 필요한 실험 또는 산업 환경에서 두 개의 무게 값을 비교하여 미세한 질량 차이를 측정하는 기법이다. 주로 화학 분석, 제약 제조, 소재 연구, 환경 분석 등에서 사용되며, 절대 질량이 아닌 '차이'를 기반으로 하여 외부 요인의 영향을 최소화하는 정밀 계량 방법이다.1. 개념 및 정의Differential Weighing은 샘플을 측정 전에 기준 용기와 함께 무게를 측정하고, 측정 후 동일한 조건으로 다시 무게를 측정하여 두 무게의 차이를 통해 샘플 질량을 산출하는 방법이다.목적: 외부 환경(온도, 습도, 공기 밀도 등)의 영향을 배제하고 정밀한 질량 측정 구현기반 원리: 동일한 조건에서의 두 번의 계량을 통한 오차 제거적용 대상: 극소량 시..

Synthetic Tabular

개요Synthetic Tabular는 개인정보 보호, 모델 성능 향상, 데이터 증강을 위해 실제 데이터를 모사해 생성한 구조화된(표 형식) 데이터이다. 의료, 금융, 산업 분야에서 민감한 정보를 대체하거나, 부족한 데이터를 보완하는 용도로 활용된다. 생성적 인공지능 기술(GAN, VAE, Diffusion 등)의 발달로 그 정밀도와 활용성은 급격히 향상되고 있다.1. 개념 및 정의Synthetic Tabular는 현실 세계의 표 형태 데이터(예: 고객 정보, 환자 기록 등)를 수학적/통계적으로 모사하여 생성된 인공 데이터로, 원본과 유사한 통계적 특성과 관계 구조를 갖는다.목적: 민감 정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 성능 개선필요성: 개인정보보호법 강화 및 데이터 이동/공유 제한 환..

SynDiffW

개요SynDiffW는 이미지-텍스트 쌍이 아닌 텍스트-마스크 쌍으로 훈련되는 조건부 생성 모델로, diffusion 모델과 weakly supervised 학습을 결합한 새로운 접근 방식이다. 기존 diffusion 기반 생성 모델의 한계를 극복하며 고해상도, 구조 보존, 정확도 향상 측면에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의SynDiffW는 “Synthetic Diffusion with Weak supervision”의 약자로, 약한 감독 학습 환경에서 diffusion 모델을 훈련해, 실제 이미지-텍스트 데이터 없이도 텍스트 조건부 이미지를 생성하는 혁신적 프레임워크다.목적: 제한된 감독 정보(예: 마스크, 라벨)로도 고품질 이미지를 생성하는 조건부 생성 기술 구현필요성: 고비용 이미지-텍스트 라벨링..

OSCAL Profiles

개요클라우드 환경과 마이크로서비스의 확산으로 인해 보안 및 컴플라이언스 대응은 더욱 복잡하고 반복적인 작업이 되었습니다. 특히 ISO, NIST, FedRAMP, CIS 등 다양한 규제 기준이 병렬적으로 적용되면서, 조직은 보안 제어(Controls)를 수동으로 문서화하고 관리하는 데 한계를 느끼고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 NIST의 이니셔티브가 **OSCAL(Open Security Controls Assessment Language)**이며, 그중 핵심 기능이 바로 OSCAL Profiles입니다. Profiles는 제어 카탈로그를 기반으로 조직 맞춤형 제어셋을 구조화하고 자동화된 방식으로 문서화할 수 있는 보안 문서 모듈화 체계의 핵심 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의OSCAL Pr..

Snapshot-Fuzzing

개요소프트웨어 공급망 보안의 중요성이 커지면서, 실행 바이너리의 취약점을 자동으로 탐지하기 위한 퍼징(Fuzzing) 기술이 보안 산업에서 빠르게 확산되고 있습니다. 그중에서도 Snapshot-Fuzzing은 전통적인 퍼징의 성능 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 이 기법은 시스템 또는 애플리케이션의 상태를 "스냅샷(Snapshot)"으로 저장한 후, 해당 상태에서 빠르게 반복 실행하는 방식으로 퍼징을 최적화합니다. 특히 커널, IoT, 임베디드 환경 등 고비용 실행 환경에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Snapshot-Fuzzing은 애플리케이션의 특정 상태를 캡처(snap)하여 해당 지점부터 퍼징 입력을 반복 적용하면서 취약점 여부를 탐색하는 기법입니다. 전통적인 ..

WasmCloud Actor Model

개요클라우드 네이티브 환경에서 경량화, 이식성, 보안성을 동시에 만족하는 실행 모델을 구현하기 위한 방법으로 **WebAssembly(Wasm)**가 주목받고 있습니다. 특히 Wasm 기반의 분산 마이크로서비스 프레임워크인 wasmCloud는 이를 더욱 구조화된 형태로 제공하는데, 그 중심에 있는 것이 바로 Actor Model입니다. wasmCloud Actor Model은 WebAssembly의 경량성과 Actor 패러다임의 격리성과 메시지 기반 통신 구조를 결합하여 확장 가능하고 안전한 서버리스 애플리케이션 환경을 구축하는 핵심 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의WasmCloud Actor Model은 각각의 기능 단위를 Actor라는 독립적 실행 단위로 구성하고, Actor 간의 메시지 기반 비동기..

Kraken

개요디지털 서비스의 고도화와 함께 사용자는 수만에서 수백만으로 늘어나고 있으며, 이에 따라 시스템은 트래픽 급증, 대규모 동시성, 고부하 상황에서도 안정적으로 동작할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 것이 바로 분산 성능 테스트입니다. Kraken은 이러한 요구를 해결하기 위해 설계된 확장형 분산 부하 테스트 플랫폼으로, Netflix가 처음 개발해 오픈소스로 공개하였으며, 이후 커뮤니티 중심으로 발전하고 있습니다. Kraken은 컨테이너 기반의 실행 아키텍처와 강력한 분산 제어 기능으로 현실적이고 재현 가능한 성능 검증을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Kraken은 사용 시나리오를 정의하고 수천~수만 개의 가상 유저(Virtual User)를 분산 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 분산 로드 ..