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Nix Flakes

개요Nix는 강력한 선언형 패키지 관리자이자, 개발 환경 및 시스템 구성을 코드로 관리할 수 있는 DevOps 도구입니다. 이러한 Nix 생태계의 유연성과 재현성을 한층 강화하는 기능이 바로 Nix Flakes입니다. Nix Flakes는 Nix 환경을 보다 일관성 있게 관리하고, 재사용 가능하며, 버전 고정이 가능한 프로젝트 단위 구성 체계로, 협업 및 CI/CD 환경에서 큰 장점을 제공합니다. 이 글에서는 Nix Flakes의 개념, 구조, 기능, 활용 사례 등을 중심으로 Nix 기반 인프라 운영의 새로운 기준을 소개합니다.1. 개념 및 정의Nix Flakes는 Nix의 실험적 기능으로, 프로젝트 구성을 선언적으로 정의하고, 종속성과 출력을 명확히 지정할 수 있도록 도와주는 버전 고정 가능하고 모듈화..

GUAC (Graph for Understanding Artifact Composition)

개요현대 소프트웨어는 수많은 외부 라이브러리, 패키지, 의존성으로 구성되며, 공급망 위협이 점점 증가하고 있습니다. 이를 해결하기 위한 중요한 기술 중 하나가 바로 **GUAC(Graph for Understanding Artifact Composition)**입니다. GUAC는 오픈소스 및 기업 소프트웨어 아티팩트의 구성 요소와 그 관계를 그래프 구조로 표현하여, 소프트웨어 보안, 감사, 추적성을 강화하는 오픈소스 프로젝트입니다. 본 글에서는 GUAC의 개념, 아키텍처, 주요 기능과 활용 사례를 통해 소프트웨어 보안 체계 혁신 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의GUAC는 소프트웨어 아티팩트의 생성, 조합, 배포 과정에서 생성되는 메타데이터를 수집하고, 이를 그래프 기반으로 통합하여 시각화 및 탐색할 ..

Contextual RAG Memory (CRAG-Mem)

개요생성형 AI 모델은 방대한 사전 학습 데이터를 바탕으로 새로운 응답을 생성하지만, 실시간 문맥 이해나 동적인 외부 지식 반영에는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**이며, 이를 더욱 정교하게 만든 구조가 바로 **Contextual RAG Memory(CRAG-Mem)**입니다. CRAG-Mem은 문맥에 따라 검색과 생성, 메모리 갱신을 통합적으로 수행하는 지능형 메모리 프레임워크로, 사용자 맞춤형 AI 시스템 구현에 핵심적 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**CRAG-Mem(Contextual RAG Memory)**는 문맥 기반 정보 검색, 생성, 기억 보존 기능을 결합한 하이브리드 메모리 아키텍처로, ..

Delta-Kernel Incremental Table (DKIT)

개요데이터 기반 시스템이 대규모화되고 실시간성이 요구되면서, 전체 데이터를 매번 재처리하는 방식은 비효율적이며 확장성이 떨어집니다. 이를 극복하기 위한 솔루션으로 **Delta-Kernel Incremental Table(DKIT)**이 주목받고 있습니다. DKIT는 변경된 데이터만을 효율적으로 추적하고 처리할 수 있도록 설계된 증분 데이터 처리 아키텍처로, 특히 데이터 레이크하우스, 스트리밍 분석, 이벤트 기반 플랫폼 등에서 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의**Delta-Kernel Incremental Table (DKIT)**은 원본 데이터 테이블에서 변경 사항만을 추출해 처리하는 증분 업데이트 기반 커널 구조로, 데이터 변경 이력 추적, 버전 관리, 증분 연산 최적화를 가능하게 하는 테이..

Resilience Engineering Framework (REF)

개요디지털 전환이 가속화되며 시스템은 점점 더 복잡해지고, 단일 장애가 전체 운영에 미치는 영향도 커지고 있습니다. 이에 따라 시스템, 조직, 인프라 전반의 회복탄력성(Resilience) 확보가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. **Resilience Engineering Framework (REF)**는 다양한 복잡계 시스템에서 장애, 위기, 불확실성에 유연하게 대응하고 신속하게 회복할 수 있도록 설계된 통합 프레임워크입니다. 이 글에서는 REF의 개념, 구성, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 복원력 중심 시스템 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의**Resilience Engineering Framework (REF)**는 시스템이 실패나 변화, 외부 충격에 직면했을 때도 기능을 유지하거나 회..

SupTech Data Lake (SDLake)

개요금융감독기관은 방대한 데이터를 수집·분석하여 시장 안정성과 투명성을 확보해야 하는 역할을 수행합니다. 이러한 요구에 대응하여 등장한 개념이 **SupTech(Supervisory Technology)**이며, 그 핵심 인프라 중 하나가 바로 **SupTech Data Lake(SDLake)**입니다. SDLake는 다양한 소스에서 수집되는 구조적/비구조적 데이터를 통합 저장하고, 규제·감독 목적에 따라 유연하게 분석할 수 있도록 설계된 차세대 데이터 레이크 기반 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의**SupTech Data Lake(SDLake)**는 금융감독기관이나 규제기관이 수집하는 대규모 데이터를 통합하여 저장하고, 머신러닝, 시각화, 규제 분석 등 다양한 용도로 활용할 수 있도록 지원하는 통합 데..

XBRL-GL 2024

개요회계 정보의 디지털 표준화를 위한 글로벌 노력이 가속화되는 가운데, **XBRL-GL(General Ledger)**은 회계 거래 데이터의 구조화된 표현을 가능하게 하는 범용 프레임워크로 주목받고 있습니다. 특히 XBRL-GL 2024 버전은 최신 기술과 국제 규제 환경에 부합하도록 대폭 개선되었으며, ERP, 회계 시스템 간 상호 운용성 향상과 감사 대응 자동화에 강력한 도구가 됩니다. 본 글에서는 XBRL-GL 2024의 개요, 구조, 기술 요소 및 실무적 활용 방안을 집중적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의XBRL-GL은 회계 전표 수준의 상세한 데이터를 XML 기반으로 표현하기 위한 글로벌 표준입니다. XBRL의 한 확장 형태로, 재무제표가 아닌 회계 시스템 내부의 트랜잭션 데이터를 구조화하고 ..

Machine-Readable Regulation (MRR)

개요규제 환경이 복잡하고 변화가 빠른 시대에서, 기업과 기관은 규제 준수를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. **Machine-Readable Regulation(MRR)**은 인간이 이해하는 규제 문서를 기계가 자동으로 해석하고 실행 가능한 형태로 변환하여, 규제 준수 업무를 자동화하고 디지털화할 수 있는 기술 및 접근 방식입니다. 이 글에서는 MRR의 개념, 구현 기술, 이점과 사례 등을 다루며, 컴플라이언스 자동화의 미래를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**Machine-Readable Regulation(MRR)**은 법령, 지침, 기준 등 규제 문서를 기계가 자동으로 이해하고 처리할 수 있도록 구조화한 규칙 또는 데이터 포맷입니다.일반 규제 문서: 자연어(텍스트 ..

Echo Chamber

개요인터넷과 SNS의 발달로 누구나 정보에 접근할 수 있는 시대가 되었지만, 역설적으로 다양한 관점보다는 자신의 생각을 강화하는 정보만 접하게 되는 현상이 확산되고 있습니다. 이러한 현상을 **Echo Chamber(에코 챔버)**라 하며, 온라인 커뮤니티, 알고리즘 기반 추천 시스템, 정치적 성향 그룹 등에서 자주 발생합니다. 이 글에서는 에코 챔버의 개념과 발생 원인, 사회적 영향, 그리고 이를 극복하기 위한 방법을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Echo Chamber는 자신과 유사한 의견이나 신념을 가진 사람들로 구성된 네트워크나 공간에서, 그 의견만 반복적으로 접하게 되어 반대 의견이나 객관적인 정보를 차단하는 현상을 의미합니다. 이는 현실을 왜곡하고 극단적 사고를 조장할 수 있습니다.‘..

OPC UA PubSub over TSN (OPC UA-FX)

개요스마트 제조와 산업 IoT(IIoT) 시대가 본격화됨에 따라, 이기종 장비 간의 실시간 데이터 통신은 산업 자동화 시스템의 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. OPC UA PubSub over TSN, 또는 **OPC UA-FX (Field eXchange)**는 OPC UA 기반 퍼블리시/서브스크라이브(PubSub) 모델에 **TSN(Time-Sensitive Networking)**을 결합하여, 결정적이고 예측 가능한 실시간 통신을 가능하게 합니다. 본 글에서는 OPC UA PubSub over TSN의 개념, 기술적 구성, 장점, 활용 사례를 중심으로 최신 산업 네트워크 기술을 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의OPC UA PubSub over TSN은 OPC Foundation이 정의한 차세대 ..

ROS 2 DDS-TSN Bridge

개요로봇 및 산업용 자동화 시스템에서 실시간성과 신뢰성이 요구되는 환경이 증가하면서, ROS 2 DDS-TSN Bridge는 로봇 운영 체제(ROS 2)의 퍼포먼스를 극대화할 수 있는 핵심 기술로 부각되고 있습니다. 본 기술은 ROS 2와 DDS(Data Distribution Service)의 퍼블리시/서브스크라이브 기반 미들웨어 구조에 TSN(Time-Sensitive Networking) 기능을 통합함으로써, 이더넷 기반 통신의 결정적 성능을 제공합니다. 이 글에서는 ROS 2 DDS-TSN 브리지가 왜 중요한지, 어떤 방식으로 작동하며, 실제 산업 분야에 어떻게 적용되는지 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의ROS 2 DDS-TSN Bridge는 DDS 기반의 ROS 2 네트워크를 TSN(Time-..

Energy-Proportional Computing (EPC)

개요데이터 센터와 컴퓨팅 시스템의 전력 소비가 급증하면서, 에너지 효율성은 IT 인프라 설계의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. **Energy-Proportional Computing (EPC)**은 시스템의 작업 부하에 따라 소비 전력이 비례적으로 증가하거나 감소하도록 설계된 컴퓨팅 모델로, 유휴 상태에서의 에너지 낭비를 줄이고 전체 시스템 효율을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 EPC의 개념, 기술 요소, 장점 및 적용 사례를 중심으로 미래형 친환경 IT 인프라의 방향을 소개합니다.1. 개념 및 정의Energy-Proportional Computing은 컴퓨팅 자원이 실제 부하(load)에 따라 정확히 비례하는 전력을 소비하도록 만드는 설계 철학입니다. 전통적인 시스템은 낮은 부하에서도 ..

개요탄소 배출 저감을 위한 기술적 접근이 활발해지는 가운데, 소프트웨어 개발 파이프라인에서도 지속가능성과 친환경성이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. **Carbon-Aware CI Runner(CACI)**는 지속적 통합(CI) 프로세스에 탄소 인지(carbon-aware) 기능을 통합하여, 저탄소 시간대나 지역에서 빌드 및 테스트 작업을 실행함으로써 개발 과정에서의 탄소 발자국을 최소화하는 도구입니다. 이 글에서는 CACI의 개념, 구조, 활용 사례를 통해 탄소 저감형 개발 환경의 실현 방안을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**Carbon-Aware CI Runner (CACI)**는 전력 소비에 따른 탄소 배출량을 고려하여, 지속적 통합(CI) 프로세스를 최적의 시간과 위치에서 실행하도록 조정하는 시..

개요기후 변화 대응과 자원 절약이 중요해진 오늘날, 데이터센터는 전력뿐 아니라 물 사용 측면에서도 환경 영향을 받는 시설로 주목받고 있습니다. 특히 수냉식 냉각 시스템을 사용하는 데이터센터는 막대한 양의 물을 사용하며, 이를 정량적으로 평가하고 개선하기 위한 글로벌 지표가 **WUE(Water Usage Effectiveness)**입니다. ISO/IEC 30134-9는 WUE를 공식적으로 정의하며, 데이터센터의 IT 부하당 연간 물 사용량을 수치화하여 지속가능성 평가의 핵심 기준으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의**WUE (Water Usage Effectiveness)**는 데이터센터가 **IT 장비를 운영하는 데 소비한 단위 에너지(kWh)당 물 사용량(Liter)**을 정량적으로 산출하는 지표입니..

개요데이터센터는 디지털 인프라의 핵심이자, 막대한 전력을 소비하는 에너지 집약 산업입니다. 지속 가능한 운영과 탄소중립 실현을 위해서는 단순 에너지 절감뿐만 아니라 재생에너지 사용 확대가 필수적입니다. 이를 정량적으로 평가하기 위해 ISO/IEC 30134-6은 **REF(Renewable Energy Factor)**를 공식 정의하였습니다. REF는 데이터센터가 총 에너지 중 얼마나 재생에너지를 사용하고 있는지를 퍼센트로 표현하는 국제 표준 지표입니다.1. 개념 및 정의**REF (Renewable Energy Factor)**는 데이터센터에서 사용한 전체 에너지 중 재생 가능한 에너지의 비율을 나타내는 지표입니다.공식: REF = 재생에너지 소비량 ÷ 총 에너지 소비량 × 100 (%)정의 기준: I..

개요데이터센터 운영의 핵심은 단순한 에너지 소비를 넘어 IT 자원의 활용 효율에 달려 있습니다. 이에 따라 국제표준 ISO/IEC 30134 시리즈 중 **ITEU(IT Equipment Utilization)**는 IT 장비가 얼마나 실제로 활용되고 있는지를 수치화하는 운영 효율성 지표로서, 탄소 절감, 비용 절약, 가상화 최적화 등을 위한 핵심 기준으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의**ITEU (IT Equipment Utilization)**는 데이터센터 내 IT 장비(CPU, 스토리지, 네트워크 등)가 전체 용량 중 실제로 얼마나 사용되고 있는지를 백분율로 표현한 지표입니다.공식: ITEU = (평균 실사용량 ÷ 전체 용량) × 100 (%)출처: ISO/IEC 30134-5ITEU는 사..

개요데이터센터의 지속 가능한 운영은 단순히 전체 에너지 사용량(PUE)만으로는 파악하기 어렵습니다. 실제 IT 장비가 얼마나 효율적으로 전력을 사용하고 있는지를 측정하는 정량 지표가 필요하며, 이에 대한 국제 표준이 바로 **ITEE (IT Equipment Energy Efficiency)**입니다. ISO/IEC 30134-4에 정의된 ITEE는 데이터센터 내 IT 부하가 수행한 계산량 대비 소비된 전력량을 측정함으로써, IT 장비의 실질적 에너지 효율을 나타냅니다.1. 개념 및 정의**ITEE (IT Equipment Energy Efficiency)**는 데이터센터의 IT 장비가 사용하는 에너지 대비 처리량을 수치화한 지표로, 다음과 같이 정의됩니다:공식: ITEE = 유용한 계산량 / IT 장비..

개요디지털 경제의 확장과 함께 데이터센터는 전 세계 에너지 소비의 주요 주체가 되었고, 이에 따른 탄소 배출 영향역시 커지고 있습니다. 이러한 환경적 영향을 측정하고 관리하기 위한 표준 지표가 바로 **CUE(Carbon Usage Effectiveness)**입니다. ISO/IEC 30134-3은 CUE를 정의하며, 데이터센터의 IT 서비스당 이산화탄소(CO₂) 배출량을 정량적으로 산출하는 국제 기준입니다. 본 글에서는 CUE의 정의, 계산법, 활용 사례 및 지속가능성 평가에서의 역할을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**CUE(Carbon Usage Effectiveness)**는 데이터센터에서 사용된 에너지의 탄소 배출 집약도를 나타내는 지표로, 다음과 같이 계산됩니다:공식: CUE = 연간..

개요데이터센터는 전 세계 전력 소비의 약 2~3%를 차지할 정도로 에너지 집약적인 시설입니다. 이에 따라 에너지 효율성을 높이고 지속 가능한 운영을 실현하기 위한 관리 지표가 필수적으로 요구되고 있으며, 가장 널리 사용되는 표준 지표가 바로 **PUE(Power Usage Effectiveness)**입니다. ISO/IEC 30134-2에 정의된 PUE는 데이터센터의 총 전력 대비 IT 장비 전력의 비율을 통해 운영 효율성을 수치로 측정할 수 있도록 하는 글로벌 표준입니다.1. 개념 및 정의**PUE(Power Usage Effectiveness)**는 데이터센터 내 전체 전력 소비량 중 실제 IT 장비에 사용된 전력 비율을 평가하는 지표입니다.공식: PUE = 데이터센터 총 전력 소비 / IT 장비 전..

개요디지털 인프라의 핵심인 데이터센터는 막대한 전력 소비와 탄소 배출을 수반하며, 지속 가능한 운영을 위한 효율성 관리가 글로벌 과제가 되고 있습니다. 이에 대응하여 국제 표준으로 제정된 것이 바로 ISO/IEC 30134 시리즈입니다. 이 표준은 데이터센터의 에너지 효율성, 탄소 집약도, 온수 사용, IT 생산성 등 다양한 성능 지표를 정의하고 있으며, 글로벌 친환경 데이터센터 인증과 보고의 핵심 지표로 사용됩니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 30134는 국제표준화기구(ISO)와 국제전기표준회의(IEC)가 공동 제정한 데이터센터 주요 운영 지표(KPI: Key Performance Indicators) 관련 표준 시리즈입니다.이 표준은 각 항목별로 물리적 측정 방식과 공식 계산법, 해석 방법까지 제..

개요디지털 트윈은 현실 자산의 가상 표현을 통해 분석, 예측, 제어를 가능케 하는 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, 특히 실시간성이 요구되는 엣지 환경에서는 Edge Twin이라는 개념이 대두되고 있습니다. 이를 효과적으로 운영하기 위해 필요한 것이 **Edge Twin Orchestrator(ETO)**입니다. ETO는 엣지 단에서 디지털 트윈 모델의 생성, 배포, 동기화, 모니터링, 수명주기 관리를 지능적으로 수행하는 오케스트레이션 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의**Edge Twin Orchestrator(ETO)**는 다수의 엣지 노드 상에 배치된 디지털 트윈 모델을 중앙 또는 분산 방식으로 자동화·정책 기반으로 관리하는 소프트웨어 아키텍처입니다. ETO는 엣지 트윈의 실시간 운영, 예측 분석, 자율..

개요산업용 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈, 스마트 팩토리 등의 확산과 함께 기계, 센서, 생산 장비 등의 물리 자산을 디지털로 일관되게 표현하는 표준 모델의 필요성이 커지고 있습니다. 이에 대응하여 국제 산업계에서 주목받는 것이 바로 **Asset Administration Shell(AAS)**입니다. AAS는 물리 자산을 디지털화하고, 상호운용 가능한 구조로 제공하기 위한 산업 4.0 핵심 표준 프레임워크로, 자산의 수명주기 전반에 걸쳐 정보를 통합 관리하는 기반입니다.1. 개념 및 정의**Asset Administration Shell(AAS)**는 각 자산(Asset)의 디지털 표현(Digital Representation)을 정의하는 표준화된 디지털 인터페이스입니다. 자산이 보유한 특성, ..

개요양자 컴퓨팅의 위협이 현실화되면서 기존 공개키 암호(PKI)의 장기적 신뢰성에 대한 우려가 높아지고 있습니다. 이를 극복하기 위한 대안으로 QKD(Quantum Key Distribution, 양자 키 분배) 기술이 주목받고 있으며, 특히 QKD Metro Testbed는 도시권 환경에서의 양자암호 통신 기술의 실증과 검증을 위한 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 본 글에서는 QKD Metro Testbed의 개념, 구성 요소, 적용 기술, 실제 구축 사례 및 미래 전망을 정리합니다.1. 개념 및 정의QKD Metro Testbed는 도심 지역(Metro Area Network) 내에서 QKD 장비의 상호운용성, 채널 품질, 통신 거리, 보안성 등을 실험하고 검증하는 현장 실증용 네트워크 인프라입니다..

개요양자 컴퓨팅의 발전은 기존의 RSA, ECDSA 등의 디지털 서명 알고리즘을 무력화할 수 있는 위협을 가시화하고 있습니다. 이에 따라 미국 NIST는 차세대 양자내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC) 표준화 프로젝트를 통해 새로운 서명 알고리즘을 선정하고 있으며, 그 중 하나로 주목받는 것이 **SLH-DSA (Stateless Hash-based Digital Signature Algorithm)**입니다. SLH-DSA는 안전성과 단순성에 기반한 해시 기반 디지털 서명 체계로, 장기적인 디지털 보안 전략에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.1. 개념 및 정의SLH-DSA는 State-less Hash-based Digital Signature Algorithm의 약..

개요양자 컴퓨팅 기술의 발전은 기존 공개키 암호 시스템의 보안 기반을 위협하고 있습니다. 이에 대응하여 **양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)**가 새로운 보안 패러다임으로 떠오르고 있으며, 미국 NIST는 2024년 4월 **ML-KEM (Module-Lattice-based Key Encapsulation Mechanism)**을 차세대 키 교환 알고리즘 표준으로 공식 지정했습니다. ML-KEM은 CRYSTALS-Kyber v4에 기반한 키 캡슐화 메커니즘(KEM)으로, 양자 공격에도 안전하면서 기존 암호화 프로토콜과 높은 호환성을 유지합니다.1. 개념 및 정의ML-KEM은 Module-LWE (Learning With Errors) 문제의 수학적 어려움을 기반으로 ..

개요데이터 기반 의사결정이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대, 전통적인 데이터 웨어하우스(DW)는 대용량 분석에 최적화되었지만 실시간성과 유연성, 자동화 측면에서 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 등장한 개념이 바로 **스마트 데이터 웨어하우스(Smart Data Warehouse)**입니다. 이는 AI, 머신러닝, 자동화 기술을 기존 DW에 결합하여 지능형 최적화, 비용 절감, 민첩한 분석 역량을 제공하는 차세대 분석 인프라입니다.1. 개념 및 정의스마트 데이터 웨어하우스는 기존 DW의 기능에 더해 메타데이터 기반의 자동화된 최적화, 워크로드 인식, AI 기반 쿼리 보조 등을 지원하는 지능형 데이터 분석 플랫폼입니다.단순 저장 및 쿼리 처리 시스템을 넘어, 운영 효율화 + 사용자 경험 개..

개요디지털 전환이 가속화되면서 조직의 데이터 생성량과 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 저장, 활용하기 위한 체계적인 구조가 필요하며, 그 핵심이 바로 데이터 관리 및 저장 아키텍처입니다. 본 글에서는 전통적 데이터웨어하우스부터 클라우드 네이티브 스토리지, 레이크하우스 아키텍처 등 최신 트렌드까지 포함하여 데이터 저장 전략의 흐름과 구성 요소, 기술 적용 사례를 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의데이터 아키텍처는 조직 내 데이터가 어떻게 수집되고 저장되며 흐르고, 접근되고 분석되는지를 정의하는 기술적·논리적 구조입니다.데이터 저장 아키텍처는 특히 데이터를 물리적으로 저장하고 관리하는 계층으로, 구조화/비정형 데이터, 접근 속도, 확장성 등을 고려..

개요대형 언어 모델(LLM)을 이용한 애플리케이션에서 외부 API 호출, 시스템 함수 실행, 툴 연동을 위한 function calling 기능이 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 무제한 또는 비제한적인 함수 호출은 보안 위협, 자원 낭비, 서비스 장애 등을 유발할 수 있습니다. 이를 제어하고 보호하기 위한 핵심 기술로 등장한 개념이 바로 **Function-Call Firewall(FCF)**입니다. 본 글에서는 FCF의 정의, 구성 요소, 적용 시나리오, 보안 효과 등을 실무 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Function-Call Firewall(FCF)은 LLM이 외부 함수나 API를 호출할 때 이를 사전에 분석·검증·허용 여부를 판단하는 중간 제어 계층입니다. 이는 전통적인 네트워크 방화벽..

개요데이터 분석, 머신러닝, 리포팅 등 데이터 기반 업무가 고도화되면서, 데이터가 **어디서 왔고, 어떻게 변형되었는지 추적하는 계보(lineage)**에 대한 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 컬럼 단위까지 추적 가능한 **Column-Level Lineage(CLL)**는 데이터 품질, 규제 대응, 디버깅, 거버넌스에 필수 요소로 부상하고 있습니다. 이에 대한 오픈소스 표준으로 OpenLineage의 CLL 확장 기능이 주목받고 있으며, 본 글에서는 그 개념, 아키텍처, 구현 방식, 도입 효과를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의OpenLineage는 데이터 계보를 자동 수집하고 표준화된 메타데이터로 기록·공유할 수 있도록 설계된 오픈소스 메타데이터 표준 및 API 규격입니다.**Column-Leve..

개요데이터 중심 의사결정이 보편화되면서, 데이터 품질 문제는 조직의 신뢰성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 데이터 파이프라인이 복잡해지고 다양한 팀이 협업하는 환경에서는 데이터 품질 보증에 대한 명확한 기준과 책임 범위 정의가 필요합니다. 이를 해결하기 위한 구조화된 접근 방식이 바로 **Data Quality Contract(DQC)**입니다. 본 글에서는 DQC의 개념, 구성, 기술 적용 전략, 도입 효과를 실무 관점에서 정리합니다.1. 개념 및 정의**Data Quality Contract(DQC)**는 데이터 제공자와 소비자 간에 데이터 품질 기준, 책임, 검증 방식 등을 명시적으로 정의한 계약형 메타데이터 문서입니다.이는 단순한 데이터 스키마 정의를 넘어서 정합성, 완전성, 최..