ITPE * JackerLab

개요NR RedCap(Reduced Capability NR)은 3GPP Release 17에서 정의된 5G 기술로, 기존 eMBB 단말 대비 단순화된 하드웨어 사양과 낮은 전력 소모를 기반으로 저가형 경량 단말에 최적화된 5G 솔루션입니다. 스마트워치, 산업용 센서, 의료기기, AR/VR 장치처럼 중간 수준의 데이터 속도만 필요한 기기군을 타겟으로 하며, 5G 기술의 대중화와 확산에 중요한 역할을 담당합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의5G NR(New Radio)의 경량화된 단말 사양 (Low-complexity UE Category)도입 목적저전력, 저비용, 소형 디바이스에서도 5G 접속 제공적용 규격3GPP Release 17 NR Light Category (Cat. A, Cat. B 등..

개요Two-Phase Immersion Liquid Cooling(2단계 침지 액체 냉각)은 고성능 컴퓨팅 장비(HPC, AI 서버 등)를 전기적으로 비활성화된 특수 냉각액에 직접 담그고, 냉각액이 열에 의해 증발하고 다시 응축되는 과정을 통해 열을 제거하는 고효율 열관리 기술입니다. 고열이 발생하는 칩을 직접 식히기 때문에 기존 공랭식 대비 탁월한 냉각 효과를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의냉각 액체가 기화(1차 단계) 후 응축(2차 단계)을 반복하며 서버를 냉각하는 방식핵심 원리칩의 열로 냉각액이 증발 → 열 전달 → 응축 후 다시 액상으로 복귀주요 용도데이터센터, AI/ML 가속기, 엣지 서버, 전력 집약적 반도체 장치액체는 일반적으로 3M Novec, Fluorinert 등의 절연..

개요HBM4(High Bandwidth Memory 4)는 차세대 고대역폭 메모리로, 초고속 연산 성능이 요구되는 AI, HPC, 그래픽 환경을 위해 설계되었습니다. 여기에 Logic-on-Memory Stacking 기술을 접목하면, 로직 다이(Processor, Controller)를 메모리 스택 위에 수직 적층함으로써 데이터 병목을 줄이고, 면적 효율성과 전력 효율을 동시에 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 HBM4JEDEC 기반의 4세대 고대역폭 메모리 표준Logic-on-Memory로직 회로를 메모리 위에 직접 적층하는 구조주요 목적대역폭 확대, 응답 지연 최소화, 패키지 집적도 향상이 조합은 AI/ML 추론과 훈련, 고속 시뮬레이션, 엣지 서버 등에서 핵심적인 구조로 떠오르..

개요AIB(Advanced Interface Bus)는 인텔(Intel)이 주도해 개발한 표준 칩렛 인터페이스로, 동일 패키지 내에서 칩 간(die-to-die) 통신을 위한 고속/저지연 버스 기술입니다. 2.5D 및 3D 패키징을 고려한 구조로서, 다양한 제조사의 칩렛 간 상호 운용성을 보장하며, 고성능/저전력 시스템 구현에 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의칩렛 간 통신을 위한 개방형 고속 물리 인터페이스 규격목적이기종 칩렛 간 연결 표준화 및 다이 간 통신 최적화지원 구조2.5D interposer, EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge) 등AIB는 고집적 시스템 설계 시 설계 복잡성을 줄이고, 공급망 유연성을 확보하는 기반 기술입니..

개요Edge/Depth Conditioning Diffusion은 이미지 생성 AI 모델에 윤곽선(edge map) 또는 깊이 정보(depth map)를 조건(condition)으로 제공하여 더욱 정밀하고 현실감 있는 이미지를 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. ControlNet을 비롯한 조건 기반 확산 모델들과 결합해 다양한 실무 응용이 가능하며, 특히 공간 정보 기반의 이미지 생성에서 높은 정확도를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Edge map 또는 Depth map을 조건 입력으로 사용하여 이미지 생성 결과를 제어하는 확산 모델 기술목적구조, 형태, 원근 정보를 반영한 이미지 생성적용 방식조건 맵을 확산 모델에 추가로 주입하여 방향성 제어 강화이 기술은 생성 결과가 입력 조건을 정..

개요ControlNet은 이미지 생성 확산 모델(예: Stable Diffusion)에 다양한 조건 입력을 결합해 보다 정밀한 제어와 사용자 의도를 반영한 결과물을 생성할 수 있도록 하는 모델 구조입니다. 기존 텍스트 기반 프롬프트만으로는 제어가 어려웠던 위치, 윤곽, 포즈, 스타일 등 다양한 요소를 명시적으로 지정할 수 있어 생성형 AI의 실용성과 정밀도를 한 단계 끌어올렸습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Pretrained Diffusion 모델에 조건 입력(Condition Map)을 삽입하여 출력 이미지를 제어하는 구조목적사용자 지정 조건(스케치, 포즈 등)을 반영한 이미지 생성접근 방식기존 모델의 파라미터는 고정, 조건 전용 Branch를 추가하여 연산 병렬화ControlNet은 Sta..

개요Semantic Kernel은 Microsoft가 개발한 오픈소스 SDK로, 대형 언어 모델(LLM)의 기능을 애플리케이션 내에서 플러그인 기반으로 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다. Python과 C# 기반으로 개발되며, LLM, 플러그인, 사용자 정의 함수 등을 통합해 자연어 인터페이스 중심의 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LLM 기능을 함수 단위로 조합할 수 있는 AI 오케스트레이션 프레임워크목적텍스트 기반 자연어 명령을 다양한 기능 호출로 연결주요 언어Python, C# SDK 지원Semantic Kernel은 GPT 기반 LLM을 활용한 ‘AI 플러그인 엔진’으로 이해할 수 있습니다.2. 특징특징설명장점Func..

개요Embodied LLM은 언어 모델(LLM)에 시각 정보와 센서 데이터를 통합해 실세계 물리 환경에서 행동이 가능한 인공지능 시스템을 말합니다. 이는 단순한 질문 응답을 넘어, 로봇 제어, 현실 기반 작업 수행, 자연어 지시 이해와 같은 고차원적 인식-행동 통합 능력을 갖춘 모델로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의물리적 환경에서 멀티모달 정보를 처리하고 실질적인 행동을 생성하는 언어 모델핵심 요소언어 + 시각 + 센서 + 행동 시퀀스의 통합 처리진화 방향추상적 텍스트 처리 → 실세계 맥락 이해 및 행동 수행Embodied LLM은 AI가 단순한 텍스트 생성기를 넘어서 현실 환경에서 유의미한 행동을 수행할 수 있도록 합니다.2. 특징특징설명기존 LLM과의 차이점Multimodal ..

개요PaLM-E는 Google Research가 발표한 'Embodied Multimodal Language Model(VLM)'로, 로봇 제어 능력을 갖춘 대형 언어 모델입니다. Vision-Language-Action의 통합 아키텍처를 지향하며, 언어, 이미지, 센서 데이터를 동시에 처리하여 로봇에 직접적인 명령을 수행할 수 있는 특징을 갖습니다. 이는 기존 언어 모델과는 다른 실시간 상호작용 중심의 AI로서 새로운 진화를 예고합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트, 이미지, 로봇 센서 데이터를 입력으로 받아 언어 출력 및 로봇 행동 시퀀스를 생성하는 멀티모달 모델목표로봇이 사람의 명령을 언어와 시각정보로 이해하고 실세계에서 직접 실행 가능하게 함구성 기반PaLM (Language) + V..

개요DiT(Diffusion Transformer)는 이미지 생성 디퓨전 모델에서 기존 U-Net 구조를 Transformer로 대체하여 성능과 확장성을 개선한 새로운 구조입니다. 특히, Transformer의 표현력과 스케일업 가능성을 활용해 고해상도 이미지 생성, 안정적 학습 등에서 차별화된 성능을 보여주며, DALL·E 3 및 Stable Diffusion 3와 같은 최신 생성형 AI 시스템에 영향을 주고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의디퓨전 노이즈 제거 네트워크에 Transformer를 적용한 모델목표기존 CNN 기반 U-Net 대비 더 강력한 표현력 확보특징Latent 디퓨전 과정에서 Transformer가 노이즈 예측을 수행DiT는 Diffusion 과정에서 일정 단계(times..

개요SparseGPT One-Shot Pruning은 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)을 희소화(sparsification)하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이기 위한 혁신적인 기법입니다. 이 방법은 단 한 번의 forward pass만으로 전체 모델의 가중치를 효율적으로 제거하는 특징을 가지며, 복잡한 재학습(fine-tuning) 없이도 높은 정확도를 유지합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의One-shot 방식으로 파라미터를 희소화하는 LLM 전처리 기법목적모델 추론 속도 향상 및 메모리 사용량 감소방식단일 forward pass 기반 가중치 중요도 평가 후 pruning이 방식은 특히 학습 자원이 부족한 환경에서도 기존 GPT 모델을 경량화하여 빠르게 배포할 수 있게 합니다.2. 특징특징설..

개요Mamba는 2023년 후반 등장한 혁신적인 시퀀스 모델로, 기존 Transformer의 한계를 극복하며 긴 시퀀스 처리에 최적화된 새로운 아키텍처입니다. Attention 메커니즘 없이도 고성능을 달성할 수 있는 Selective State Space(Model)를 기반으로, 자연어 처리, 시계열 예측 등에서 강력한 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Selective Structured State Space 모델 기반의 시퀀스 처리 신경망목적Attention 구조 없이도 긴 시퀀스 모델링 가능하게 함핵심 목표Transformer보다 빠르고, 메모리 효율적인 대안 모델 제공Mamba는 기존의 Transformer 구조가 가지는 O(n^2) 복잡도를 벗어나 선형 시간 처리 구조를 기반..

개요State-Space Model(상태공간 모델)은 시간에 따라 변화하는 시스템의 동작을 수학적으로 설명하기 위한 모델로, 공학, 제어 이론, 경제학, 신호처리 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 모델은 시스템의 입력, 상태, 출력 간의 관계를 행렬 형태로 기술하여 복잡한 동적 시스템을 효과적으로 분석하고 제어할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시스템의 상태(state)와 그 변화에 따른 출력을 기술하는 수학 모델목적시간에 따라 변화하는 시스템을 분석하고 제어하기 위함배경선형시불변(LTI) 시스템 이론에 기반한 동적 시스템 모델링 방식State-Space Model은 전통적인 전달함수 방식보다 유연성이 높고, 다변량 시스템에 적합하다는 점에서 제어 이론의 핵심 기법으로 자리잡..

개요Direct Preference Optimization(DPO)는 사용자 피드백 또는 선호 데이터를 직접 활용하여 AI 모델의 행동을 조정하는 최신 최적화 기법입니다. 기존의 강화 학습 방식(RLHF)보다 단순하고 효율적으로 사용자 만족도를 높일 수 있어, AI 모델의 성능을 한 차원 끌어올리는 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의사용자 선호(preference)에 기반해 AI 모델의 출력을 직접 최적화하는 방법목적사용자의 기대에 더 부합하는 응답을 생성하는 모델 훈련필요성RLHF의 복잡성과 비용 문제를 해결하고, 보다 정교한 사용자 맞춤 응답 제공DPO는 복잡한 보상 모델 없이도 AI 응답의 질을 향상시키는 방식으로, ChatGPT 등 대규모 언어모델(LLM) 튜닝에 효과..

개요기존의 다중인증(MFA)은 고정된 보안 요소(OTP, 지문, SMS 등)를 사용하는 반면, **Adaptive MFA(적응형 다중인증)**는 로그인 시점의 맥락(Context)과 사용자의 행동 데이터를 기반으로 리스크 기반 동적 인증 절차를 적용하는 고도화된 보안 모델입니다. 이 중 핵심 기술 중 하나가 **Behavioral Biometrics(행동 생체 인증)**입니다. 키 입력, 마우스 움직임, 화면 터치 등 사용자의 행동 패턴을 분석하여 신원을 판단하는 기술로, 사용자 경험을 해치지 않으면서도 고위험 접근에 대해 동적으로 강력한 인증을 요구할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Adaptive MFA는 사용자의 인증 시도에 대해 시간대, 위치, 디바이스, 네트워크 상태 등 컨텍스트 정보와 함께 행동..

개요탈중앙화 금융(DeFi)은 코드로 구현된 스마트 계약을 통해 자산 교환, 대출, 파생상품 등 복잡한 금융 로직을 자동 실행합니다. 하지만 코드 오류나 취약점은 수백억 원에 달하는 피해로 이어질 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기법이 바로 **Formal Verification(형식 검증)**입니다. 이는 스마트 계약을 수학적 모델로 추상화하고, 사전에 정의된 보안·기능 요구사항을 논리적으로 증명하는 과정으로, DeFi 생태계의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 필수적인 기술입니다.1. 개념 및 정의Formal Verification은 소프트웨어나 스마트 계약의 동작을 수학적으로 모델링하고, 논리 기반의 자동화된 증명 도구를 사용해 오류 가능성을 완전히 제거하는 검증 기법입니다. 스마트 계약의 로직을..

개요지능형 악성코드 공격이 이메일, 첨부파일, 문서 공유 등을 통해 광범위하게 확산되면서, **비실행형 콘텐츠(Document, Image, PDF 등)**를 통해 유입되는 위협에 대한 대응이 절실해졌습니다. 이를 해결하는 대표적인 보안 기술이 바로 **CDR(Content Disarm & Reconstruction)**입니다. CDR은 파일 내 잠재적인 악성 요소를 제거하고, 정상적인 콘텐츠 구조만을 재조립해 안전한 버전으로 제공하는 ‘무해화(Sanitization)’ 방식으로, 기존의 탐지 기반 보안 한계를 넘어서는 선제적 대응 기술입니다.1. 개념 및 정의CDR(Content Disarm & Reconstruction)은 파일 내의 스크립트, 매크로, 삽입 객체 등 위험 요소를 완전히 제거하고, 파..

개요양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 현재의 공개키 기반 암호 알고리즘(RSA, ECC 등)은 미래에 안전하지 않다는 우려가 커지고 있습니다. 특히 기업 네트워크와 원격 접속의 보안을 책임지는 IPsec VPN 기술도 예외는 아닙니다. 이를 대비하기 위한 기술이 바로 **Post-Quantum IPsec VPN(PQ-IPsec VPN)**입니다. 이는 양자 컴퓨터의 공격에도 견딜 수 있는 양자내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC) 기반의 키 교환 및 인증 메커니즘을 적용한 IPsec 프로토콜 확장형입니다.1. 개념 및 정의Post-Quantum IPsec VPN은 기존 IPsec 프로토콜의 암호화 및 키 교환 방식(IKEv2)을 확장하여, 양자내성 키 교환 알고리즘(KEM, ..

개요현대 DRAM 칩은 고집적화되면서 물리적 셀 간 간섭 현상으로 인해, 공격자가 특정 메모리 셀(row)을 반복적으로 액세스해 인접한 셀의 비트를 뒤바꾸는 Rowhammer 공격에 취약해졌습니다. 이는 하드웨어적 현상을 이용한 대표적 사이드 채널 공격으로, 사용자 권한 상승, 데이터 조작 등 심각한 보안 위협으로 이어질 수 있습니다. 이를 방어하기 위한 핵심 기술이 바로 Rowhammer Guard입니다. 이는 소프트웨어 및 하드웨어 통합 방어 체계로, Rowhammer 관련 이상 메모리 접근 패턴을 감지하고 차단하는 기술입니다.1. 개념 및 정의Rowhammer Guard는 메모리 접근 시 발생하는 row activation 패턴을 모니터링하고, 비정상적인 활성화 빈도나 간섭 우려가 있는 인접 셀 접..

개요API는 클라우드, 모바일, SaaS, 마이크로서비스 아키텍처에서 핵심 인터페이스로 사용되며, 개발과 운영의 유연성을 크게 높여줍니다. 그러나 동시에 ‘보이지 않는 위협’인 Shadow API의 증가로 인해 API 보안 사고가 빈번하게 발생하고 있습니다. 이에 대한 대응 전략으로 Shadow API Discovery & Governance(섀도우 API 탐지 및 거버넌스) 기술이 주목받고 있습니다. 이는 조직이 인지하지 못한 상태에서 노출된 API를 식별, 모니터링, 통제하는 보안 및 관리 전략입니다.1. 개념 및 정의Shadow API란 공식적으로 문서화되거나 관리되지 않은 API 엔드포인트 또는 서비스로, 개발자 또는 제3자가 생성했지만 보안팀 또는 IT 운영팀이 인지하지 못한 상태에서 운영되는 ..

개요대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 생성에서는 응답의 정확성, 품질, 다양성, 안전성을 제어하는 다양한 기법이 존재합니다. 그중에서도 가장 낮은 수준에서 작동하는 핵심 기술이 바로 **Token-Level Filtering(토큰 단위 필터링)**입니다. 이 기법은 모델이 출력할 다음 토큰 후보군에 대해 사전 정의된 기준으로 필터링 및 재정렬하여, 결과물의 품질을 정밀하게 제어할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의Token-Level Filtering은 LLM이 다음 토큰을 예측할 때 출력하는 확률 분포(logits 또는 softmax 확률)에서, 부적절하거나 품질이 낮은 토큰을 제거 또는 확률 재조정하는 과정입니다. 이 과정은 디코딩 단계에 직접 개입하여, 단어 수준의 편향 제어, 위험 응답..

개요현대 IT 인프라는 컨테이너, 클라우드, 마이크로서비스 아키텍처 등으로 복잡성이 증가하면서 기존 보안 솔루션의 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 환경에서 실시간 동작 관찰 및 고성능 위협 탐지가 가능한 기술로 eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 기반 위협 탐지가 주목받고 있습니다. eBPF는 리눅스 커널에 커널 모듈 없이 사용자 정의 코드를 삽입할 수 있는 강력한 기술로, 보안, 네트워크, 관측 분야에서 활용되고 있으며, 그중에서도 **위협 탐지(threat detection)**는 핵심 응용 사례 중 하나입니다.1. 개념 및 정의eBPF Threat Detection은 리눅스 커널의 이벤트 발생 지점을 후킹(Hook)하여, 시스템 콜, 네트워크 요청, 파일 접근, 프..

개요멀티 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경이 확산되면서 민감한 데이터를 다루는 애플리케이션의 보안 실행 환경에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 기술이 바로 **Confidential Containers(기밀 컨테이너)**입니다. Confidential Containers는 **하드웨어 기반의 Trusted Execution Environment(TEE)**를 활용하여, 호스트 운영체제와 클라우드 관리자조차도 컨테이너 내부 데이터를 볼 수 없는 고신뢰 실행 환경을 제공합니다.1. 개념 및 정의Confidential Containers는 Intel SGX, AMD SEV, ARM CCA 등의 TEE 기술을 기반으로, 컨테이너 내부에서 처리되는 데이터와 애플리케이션을 하드웨어 수준에서 암호화 ..

개요기업의 클라우드 전환과 원격 근무 확산으로 인해, 전통적인 경계 기반 보안 방식은 더 이상 효과적인 보호 수단이 되지 못하고 있습니다. 이와 함께 개인정보 및 중요 데이터 유출 사건이 증가하면서, 데이터 자체를 중심으로 하는 보안 모델이 주목받고 있습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 **DDR(Data Detection & Response)**입니다. DDR은 실시간으로 데이터를 모니터링하고 민감정보의 흐름을 탐지하여 자동 대응하는 보안 전략으로, DLP(Data Loss Prevention)를 진화시킨 차세대 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의DDR은 조직 내부 및 외부에서 발생하는 모든 데이터 흐름을 실시간으로 분석하여, 민감한 정보(PII, PHI, IP 등)가 의도치 않게 유출되거나 비정상적..

개요디지털 인프라가 급속히 확장됨에 따라 클라우드 및 데이터센터가 소비하는 전력량과 이로 인한 탄소 배출도 지속적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 환경적 지속가능성을 고려한 기술적 접근으로 주목받는 것이 바로 **Carbon-Aware Load Balancing(탄소 인지형 부하 분산)**입니다. 이는 서버 자원 분산 과정에서 탄소 배출량 또는 전력원의 친환경성 정보를 반영하여 트래픽 또는 워크로드를 재배치하는 전략으로, 에너지 효율과 탄소 저감을 동시에 달성할 수 있는 신뢰받는 클라우드 최적화 기술입니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware Load Balancing은 데이터센터 또는 서버 클러스터 간의 워크로드 분산 시, 실시간 전력 그리드 탄소 집약도(carbon intensity) 또는 재생..

개요현대 데이터 분석 환경은 다양한 SQL 기반 시스템들(예: Spark, Trino, DuckDB, ClickHouse 등)이 공존하면서, 쿼리 논리 구조와 실행 계획의 이식성(portability) 문제가 부각되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Substrait입니다. Substrait는 SQL 쿼리의 의미적 표현을 추상화한 중간 표현(IR: Intermediate Representation) 포맷으로, 서로 다른 엔진 간 쿼리 공유, 최적화, 실행을 가능하게 하는 범용 쿼리 정의 표준입니다.1. 개념 및 정의Substrait는 SQL을 비롯한 선언적 쿼리 언어를 공통된 중간 형식으로 변환하여, 서로 다른 분석 시스템 간 논리적 쿼리 표현, 최적화 계획, 실행 연산자 정의를 통일..

개요대규모 언어모델(LLM)은 놀라운 생성 능력을 제공하지만, 여전히 환각(hallucination) 문제와 사실 오류에 취약합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근법으로 등장한 것이 바로 Chain-of-Verification(CoVe) Prompting입니다. CoVe는 Chain-of-Thought(CoT) 방식에서 한 단계 더 나아가, LLM이 스스로 생성한 답변의 근거를 단계별로 검증하고 정당화하는 메커니즘을 도입한 프롬프트 전략입니다.1. 개념 및 정의CoVe Prompting은 LLM이 문제에 대한 답을 생성한 후, 각 중간 추론 단계와 최종 결과를 다시 검증하고 근거 기반으로 정당화하는 방식입니다. 단일 응답이 아닌 다단계 프로세스로 구성된 프롬프트 구조를 통해 LLM의 추론 오류를 스스로..

개요실세계의 장면이나 객체를 3D로 정확하게 재현하는 기술은 메타버스, 게임, 로봇, 디지털 트윈, AR/VR 등 다양한 산업의 핵심이 되고 있습니다. NVIDIA가 발표한 Neuralangelo는 기존 기술보다 훨씬 정밀한 3D 모델을 생성할 수 있는 동영상 기반 신경망 3D 재구성 프레임워크입니다. 특히 복잡한 재질과 미세한 디테일까지 표현 가능한 점에서 Neuralangelo는 디지털 공간의 현실화를 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받고 있습니다.1. 개념 및 정의Neuralangelo는 여러 시점에서 촬영된 동영상 데이터를 입력으로 받아, 해당 장면을 Neural Surface Representation 기반으로 고해상도 3D 메쉬로 복원하는 기술입니다. 이 프레임워크는 NeRF(Neural Radi..

개요딥러닝의 발전과 함께 단일 입력 모달(예: 이미지, 텍스트)만을 처리하던 기존 모델에서 벗어나, 다양한 입력 모달을 통합적으로 이해하는 멀티모달 AI가 주목받고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 ImageBind입니다. Meta AI가 개발한 ImageBind는 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이(Depth), IMU 센서, 열(Infrared) 등 **여섯 가지 모달을 하나의 임베딩 공간에 결합(Binding)**하는 최초의 오픈소스 멀티모달 프레임워크로, 추론 성능과 범용성에서 새로운 기준을 제시합니다.1. 개념 및 정의ImageBind는 다양한 입력 소스를 동일한 표현 공간에 매핑하여 서로 다른 모달 간의 의미적 연관성을 추론할 수 있도록 설계된 멀티모달 통합 모델입니다. 예를 들어, 사용자가 ..

개요기업이나 기관 간 데이터 협업이 증가하면서 개인정보나 민감정보를 보호한 채 데이터 간의 연산을 수행할 수 있는 기술이 주목받고 있습니다. 특히 두 개 이상의 당사자가 자신의 데이터셋을 서로 노출하지 않고 교집합(Intersection)만을 추출하는 기술이 바로 **PSI(Private Set Intersection)**이며, 이를 보다 강력하게 보호하기 위해 **MPC(Multi-Party Computation)**를 결합한 형태가 Privacy-Preserving PSI-MPC입니다.이 기술은 프라이버시를 보장하면서도 데이터 분석 및 협업을 가능하게 만들어, 마케팅, 의료, 금융, 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의Privacy-Preserving PSI-MPC는 두 개 ..