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개요AI 기술의 급속한 확산은 사회, 경제, 윤리 전반에 걸쳐 긍정적 가능성과 동시에 심각한 위험을 내포합니다. 이에 따라 기술 도입 시점에서부터 AI의 사회적 책임과 위험성을 체계적으로 평가하는 “Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)”의 중요성이 부각되고 있습니다. RAIIA는 알고리즘의 편향, 개인정보 침해, 투명성 부족, 사회적 불평등 등을 사전에 진단하고 개선 방안을 마련하기 위한 프레임워크로, AI 프로젝트 전 주기에 걸쳐 지속적으로 적용됩니다. 본 글에서는 RAIIA의 개념, 주요 구성요소, 적용 사례, 기술적 도구와 실행 전략 등을 심층적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)는 인공지능 시스템이..

개요소프트웨어 개발의 속도와 품질이 비즈니스 경쟁력과 직결되는 시대에, 개발과 운영의 협업을 강화한 DevOps는 큰 성과를 거두었습니다. 그러나 보안(Security)과 비즈니스 전략(Biz)이 여전히 분리된 체계로 남아 있다는 점에서, 보다 통합적 접근이 요구되고 있습니다. BizDevSecOps(BDSO)는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 전략적 프레임워크로, 비즈니스 목표, 개발 효율성, 보안 강화를 동시에 고려한 통합적 프로세스를 지향합니다. 본 글에서는 BDSO의 개념, 구성 요소, 적용 기술, 실무적 장점 등을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의BizDevSecOps(BDSO)는 비즈니스(Biz), 개발(Dev), 보안(Sec), 운영(Ops)을 하나의 연속된 파이프라인으로 통합하는..

개요Generative AI 시대에서 정보 기반 응답 시스템의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 수동으로 구축되는 RAG 파이프라인은 복잡하고 비효율적일 수 있으며, 운영과 유지 관리의 부담이 큽니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 진화형 접근 방식이 Auto-RAG Pipeline(ARAG)입니다. ARAG는 RAG의 전 과정을 자동화하여 지식 수집, 임베딩 생성, 쿼리 처리, 응답 생성을 통합적이고 반복 가능하게 수행하는 프레임워크입니다. 본 포스트에서는 Auto-RAG의 개념, 구성, 기술적 특징, 주요 장점과 실제 적용 사례까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의Auto-RAG Pipeline(ARAG)은 ..

개요사이버 공격이 정교해지면서 시스템 보안을 강화하기 위한 하드웨어 기반 보안 기술이 각광받고 있습니다. 특히 TEE(Trusted Execution Environment)는 민감한 연산을 안전하게 처리할 수 있는 격리된 실행 공간을 제공합니다. 이러한 TEE의 운영 핵심으로 등장한 것이 바로 TEE Micro-Kernel(TEE-µK)입니다. TEE-µK는 최소한의 기능만 포함하여 높은 보안성과 검증 용이성을 갖춘 초경량 커널로, 모바일, IoT, 클라우드 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 TEE-µK의 개념, 특징, 구성요소, 관련 기술, 도입 이점 및 실제 적용 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의TEE Micro-Kernel(TEE-µK)은 Trusted Executi..