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개요Segment Routing v6(SRv6)은 IPv6를 기반으로 경로를 정의하고, 전송 네트워크 내에서 다양한 서비스와 트래픽 엔지니어링 기능을 제공하는 차세대 라우팅 기술이다. 특히 Micro-SID(Segment Identifier)는 기존 SID 구조를 보다 세분화하고, 확장성과 효율성을 동시에 확보하는 방식으로, SRv6의 핵심적인 확장 기술로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의SRv6는 IPv6 패킷의 확장 헤더에 경로 정보(Segment)를 삽입하여 네트워크 동작을 정의하며, Micro-SID는 이러한 세그먼트를 작은 단위로 분할한 구조이다.목적: IPv6 기반으로 단순하고 유연한 네트워크 경로 제어 구현필요성: MPLS 대체, 트래픽 엔지니어링, SRv6 SID 공간 확장 및 집약2. 특..

개요EVPN-VXLAN(Ethernet VPN over Virtual Extensible LAN)은 대규모 데이터센터와 클라우드 인프라에서 유연하고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 구현하기 위한 대표적인 오버레이 네트워크 기술이다. 이는 전통적인 L2 네트워크의 한계를 극복하고, 멀티테넌시, 마이크로세그멘테이션, VM 및 컨테이너의 동적 이동성을 지원하는 차세대 네트워크 설계 방식이다.1. 개념 및 정의EVPN-VXLAN은 BGP 기반의 EVPN(Ethernet VPN) 프로토콜을 제어 플레인으로 사용하고, VXLAN(Virtual Extensible LAN)을 데이터 플레인으로 사용하는 하이브리드 아키텍처이다.목적: 대규모 네트워크에서 L2 확장성, L3 통합, 멀티테넌시 지원필요성: L2 브로드캐스트..

개요Server-Driven UI(SDUI)는 사용자 인터페이스(UI)의 구조와 구성 요소를 클라이언트가 아닌 서버에서 정의하고 전달하는 방식의 아키텍처이다. 이 전략은 다양한 플랫폼(웹, iOS, Android 등)에서 일관된 UI 경험을 제공하면서, 앱 업데이트 없이 UI를 실시간으로 수정하거나 배포할 수 있는 유연성을 제공한다. 빠른 실험, 다변화된 사용자 경험, 운영 효율 향상 등에서 높은 효과를 발휘한다.1. 개념 및 정의SDUI는 서버가 화면의 구조, 콘텐츠, 인터랙션 등을 JSON, XML 등의 형태로 클라이언트에 전송하고, 클라이언트는 이를 해석하여 화면을 구성하는 방식이다.목적: UI를 동적으로 제어하고 플랫폼 간 일관성 유지필요성: 앱 스토어 배포 지연, 빠른 A/B 테스트, 기능 실험..

개요Strangler-Fig Migration은 기존 레거시 시스템을 중단 없이 점진적으로 현대화하는 소프트웨어 마이그레이션 전략이다. 이 패턴은 실제 나무인 '스트랭글러 무화과(Strangler Fig)'에서 영감을 받아, 새로운 시스템이 기존 시스템을 점차 대체해 나가는 방식으로 구성된다. 이는 리스크를 최소화하면서도 점진적인 기능 전환을 가능하게 하여, 마이크로서비스나 클라우드 전환 시 널리 활용된다.1. 개념 및 정의Strangler-Fig 패턴은 새로운 코드가 기존 시스템 주위에 배치되고, 시간이 지나면서 기존 구성요소를 대체하거나 폐기하는 방식이다. 초기에는 레거시 시스템과 함께 공존하며, 점차 새로운 구조가 기존 구조를 압도하게 된다.목적: 레거시 시스템의 단계적 교체 및 리스크 완화필요성:..

개요BFF(Backend-for-Frontend)는 프론트엔드 애플리케이션의 요구사항에 최적화된 백엔드 서비스를 별도로 제공하는 아키텍처 패턴이다. 이 접근법은 사용자 경험을 향상시키고, API 호출 최적화 및 개발 생산성 향상에 기여한다. 다양한 클라이언트 환경(웹, 모바일, IoT 등)에 맞춤형 API를 제공함으로써 복잡한 백엔드 로직을 단순화하고 응답 속도 및 데이터 전송 효율성을 높일 수 있다.1. 개념 및 정의BFF는 프론트엔드별로 별도의 백엔드 계층을 두는 방식으로, 각각의 UI 요구사항에 따라 백엔드와 통신을 중개하고 데이터를 가공하여 전달하는 역할을 수행한다.목적: 프론트엔드 개발자 요구사항에 맞춘 유연한 API 제공필요성: 단일 API 계층의 복잡성, 과도한 데이터 전달 문제 해결2. 특..

개요ISO/IEC 21827은 정보 시스템의 보안성을 체계적으로 확보하기 위한 표준 모델로, 조직의 보안 엔지니어링 프로세스 성숙도를 평가하고 개선하는 데 사용된다. SSE-CMM(Security System Engineering - Capability Maturity Model)은 다양한 산업 환경에서 보안 프로세스의 일관성, 반복 가능성, 효율성을 보장하기 위한 글로벌 기준이다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 21827은 보안 시스템 엔지니어링 프로세스를 위한 성숙도 모델로서, 프로세스 중심의 보안 품질 개선을 위한 프레임워크를 제공한다. 이는 ISO/IEC 15504(SPICE) 및 CMMI 모델과 유사한 구조를 가지고 있으며, 조직이 보안 관행을 정량적이고 지속적으로 향상시킬 수 있도록 설계되었다..

개요Team Topologies는 빠르게 변화하는 소프트웨어 개발 환경에서 효과적인 팀 구조와 협업 방식을 설계하기 위한 모델이다. 이는 DevOps와 클라우드 네이티브 환경에서 팀의 효율성과 커뮤니케이션 흐름을 최적화하고자 하는 조직에게 강력한 도구로 작용한다.1. 개념 및 정의Team Topologies는 Matthew Skelton과 Manuel Pais가 제안한 조직 설계 프레임워크로, 소프트웨어 시스템의 아키텍처에 맞춰 팀 구조를 설계하는 접근 방식이다. 이 모델은 복잡성을 줄이고, 빠른 전달과 높은 품질을 달성하기 위해 다음 네 가지 팀 유형과 세 가지 상호작용 모드를 정의한다.목적: 소프트웨어 팀 간 의사소통 및 협업 구조의 최적화필요성: DevOps 도입, 클라우드 환경 확산에 따른 팀 경..

개요OSQuery와 FleetDM은 리눅스, 윈도우, 맥OS 등의 엔드포인트 시스템을 SQL 질의 기반으로 관찰하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 기반 보안 관측 및 관리 플랫폼입니다. OSQuery는 각 엔드포인트에서 실행되는 에이전트이며, FleetDM은 이를 중앙에서 관리하고 실시간으로 수집된 데이터를 조회·정책화·감사할 수 있는 웹 기반 서버 플랫폼입니다. 이를 통해 기업은 실시간 위협 탐지, 정책 위반 모니터링, 자산 가시성 확보, IT 감사 대응 등을 자동화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구성 요소 설명 OSQuery엔드포인트에서 SQL 인터페이스를 제공하는 경량 에이전트FleetDM수천 대 OSQuery를 통합 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼Live Query모든 장비에 실시간 SQL..

개요OPAQUE(Oblivious Pseudo-random function (OPRF) and Password-Authenticated Key Exchange)는 서버가 비밀번호를 평문 또는 해시 형태로 보관하지 않고도 안전한 인증을 제공하는 PAKE(Password-Authenticated Key Exchange) 프로토콜입니다. 이는 기존의 비밀번호 기반 인증이 가진 보안 취약점(서버 해킹 시 해시 유출 등)을 제거하고, Zero Knowledge(영지식) 방식으로 비밀번호 유효성을 증명하면서도 양단 간 세션 키를 안전하게 수립할 수 있습니다.1. 개념 및 정의OPAQUE는 비대칭 암호화 + OPRF + PAKE를 결합하여 다음과 같은 인증 구조를 만듭니다:서버는 사용자의 실제 비밀번호를 알 수 없음..

개요Privacy Sandbox Topics API는 Google이 제안한 서드파티 쿠키 없이 사용자의 관심사를 기반으로 맞춤형 광고를 가능하게 하는 브라우저 내장 API입니다. 이는 기존의 **FLoC(Federated Learning of Cohorts)**를 대체하기 위해 등장했으며, 웹 사용자에 대한 익명성과 제어권을 보장하면서도 광고 퍼포먼스를 유지하려는 균형 전략으로, Privacy Sandbox 프레임워크의 핵심 구성 요소 중 하나입니다.1. 개념 및 정의Topics API는 사용자가 방문한 웹사이트의 호스트 도메인 및 콘텐츠를 기반으로 관심사 토픽을 브라우저 로컬에서 추론합니다. 그 후:매주 최대 5개 관심사 토픽을 브라우저에 저장제3자 스크립트가 페이지를 로드할 때 3주치(총 15개) 중..

개요DICE(Device Identifier Composition Engine)는 저사양 임베디드 시스템이나 IoT 디바이스에서도 보안 부팅, 장치 인증, 키 생성 등의 보안 기능을 구현할 수 있도록 설계된 하드웨어 기반 신뢰 실행 모델입니다. Trusted Computing Group(TCG)에서 제안한 경량 보안 아키텍처로, TPM(Trusted Platform Module)이 없는 환경에서도 디바이스 고유 식별자와 보안 파생 키를 생성할 수 있어, 저전력·비용 제한 환경에서의 IoT 보안 표준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DICE는 하드웨어 내 보안 영역에서 다음 두 가지를 생성합니다:디바이스 고유 식별자(Unique Device Secret): ROM 또는 eFUSE로부터 유도된 고유 ..

개요Deepfake Detection은 AI 기술로 생성된 조작된 영상, 이미지, 음성 등을 식별하고 차단하기 위한 기술적 접근입니다. Deepfake은 딥러닝 기반 생성모델(GAN, Autoencoder 등)을 통해 사람의 얼굴, 표정, 목소리를 사실처럼 합성할 수 있으며, 이는 보안, 신뢰, 저널리즘, 법률 등 다양한 영역에서 사회적 위협으로 부상하고 있습니다. 이에 따라 이를 자동화된 방법으로 탐지하기 위한 알고리즘과 시스템 연구가 활발히 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의Deepfake은 ‘deep learning + fake’의 합성어로, 실제와 구분하기 어려운 합성 미디어를 생성하는 기술입니다. 이에 대응하는 Deepfake Detection은 다음을 목표로 합니다:합성 콘텐츠와 실제 콘텐츠..

개요Cluster-API(CAPI)는 Kubernetes 네이티브 방식으로 Kubernetes 클러스터 자체의 생성, 업그레이드, 삭제를 선언적 리소스로 관리할 수 있도록 하는 API 프레임워크입니다. 쿠버네티스 클러스터를 쿠버네티스 CRD(Custom Resource Definition)로 정의하고, 컨트롤러가 이를 감시하며 실제 인프라에 반영하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 쿠버네티스 클러스터를 GitOps 및 자동화 파이프라인에 통합할 수 있으며, 다양한 클라우드와 베어메탈 환경에서 일관된 클러스터 관리를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Cluster-API는 Kubernetes 리소스를 통해 클러스터를 관리할 수 있도록 추상화된 컨트롤 플레인입니다:클러스터를 CRD로 정의 (Cluster, ..

개요Policy-as-Code(PaC)는 인프라, 애플리케이션, 배포 파이프라인에 적용되는 보안, 권한, 거버넌스 정책을 선언적 코드로 정의하고 자동으로 평가 및 적용하는 접근 방식입니다. 이는 수동 검토나 문서 기반 정책을 대체하며, CI/CD 파이프라인, 쿠버네티스 클러스터, 클라우드 인프라 등에서 지속적 정책 준수와 감사 가능성을 보장합니다. 대표적인 도구로는 Open Policy Agent(OPA), Rego, HashiCorp Sentinel, Kyverno, AWS SCP 등이 있습니다.1. 개념 및 정의Policy-as-Code는 정책을 사람이 아닌 시스템이 이해하고 실행할 수 있도록 머신 판독 가능한 형식으로 정의하며, 다음 특징을 가집니다:정책은 코드와 함께 저장소에 버전 관리 가능자동화..

개요Edge-KV는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 또는 엣지 컴퓨팅 환경에서 초저지연으로 전 세계에 분산된 상태 데이터를 저장하고 접근할 수 있게 해주는 Key-Value 기반 데이터 저장소입니다. Akamai, Cloudflare, Fastly 등 엣지 플랫폼 사업자들이 각각의 Edge-KV를 제공하고 있으며, 이는 서버리스 애플리케이션, 엣지 함수(Edge Functions), 엣지 워커(Workers) 등과 결합하여 지연 없는 사용자 경험과 글로벌 일관성을 동시에 추구하는 데 사용됩니다.1. 개념 및 정의Edge-KV는 엣지 위치에서 실행되는 코드(Edge Function)와 함께 사용되는 분산형 Key-Value Store로, 다음과 같은 특징을 가집니다:가까운 엣지 노드에서 읽기 가능 → 저지연..

개요Materialized View Logs(MVL)는 데이터베이스에서 **물리화된 뷰(Materialized View, MV)**의 동기화를 최적화하기 위해 원본 테이블의 변경 사항을 추적하는 로그 테이블입니다. MVL은 특히 MV를 Fast Refresh 모드로 업데이트할 때 필요한 정보만 빠르게 찾아 반영할 수 있도록 해주며, **전체 테이블 스캔 없이도 효율적인 증분 갱신(incremental update)**이 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Materialized View는 질의 결과를 디스크에 저장해 놓은 뷰로, 성능 향상을 위해 자주 사용됩니다. MVL은 다음과 같은 구조적 목적을 가집니다:원본 테이블의 DML(Insert/Update/Delete) 변경 사항을 기록MV Fast Refr..

개요Raft는 Paxos보다 이해하기 쉬우면서도 동일한 안전성과 일관성을 제공하는 분산 합의 알고리즘입니다. 핵심 목적은 여러 노드(서버)로 구성된 시스템에서 하나의 일관된 로그(log)를 유지하면서도, 노드 장애나 네트워크 분할 상황에서도 안전하고 가용한 상태를 유지하는 것입니다. 2014년 Diego Ongaro와 John Ousterhout의 논문 "In Search of an Understandable Consensus Algorithm"을 통해 소개되었으며, 현재 etcd, Consul, RethinkDB, CockroachDB 등에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의Raft는 총 세 가지 핵심 하위 프로토콜로 구성됩니다:리더 선출(Leader Election)로그 복제(Log Repl..

개요LiteFS는 Fly.io에서 개발한 SQLite 파일 시스템 레벨 리플리케이션 도구로, 분산 환경에서 SQLite 데이터베이스를 마치 분산형 DB처럼 사용할 수 있게 하는 혁신적인 오버레이 파일 시스템입니다. 고가용성(HA), 지연 시간 최적화, 읽기 부하 분산을 가능하게 하며, 특히 서버리스 또는 엣지 컴퓨팅 환경에서 단일 노드 DB의 한계를 극복하기 위한 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의LiteFS는 FUSE(Filesystem in Userspace)를 기반으로 SQLite 데이터 파일을 감싸고, 쓰기 트랜잭션은 단일 리더 노드에서 수행하며, 읽기 노드는 해당 트랜잭션을 파일 수준에서 동기화받는 구조입니다. 즉, 여러 노드에서 SQLite를 안전하게 공유하면서도, 쓰기 충돌이나 ..

개요DreamBooth는 소수의 사용자 이미지(3~5장)만으로도, 특정 인물이나 스타일을 기존 텍스트-이미지 확산 모델(Stable Diffusion 등)에 맞춤 학습시켜 개인화된 이미지 생성을 가능하게 하는 파인튜닝 기법입니다. 2022년 Google Research와 Boston University 연구팀이 발표한 이 기술은 사용자 고유의 특성을 보존하면서도 원하는 문맥에 맞는 이미지 생성을 가능하게 하며, 팬아트, 게임 캐릭터, 패션, 브랜딩 등 다양한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의DreamBooth는 **사전 학습된 텍스트-이미지 생성 모델을 특정 개체(object, identity)에 대해 미세조정(fine-tune)**하여, 해당 개체가 다양한 문맥에 등장하는 이미지를 생성할 ..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 언어 모델의 한계를 보완하기 위해 사전 학습된 LLM에 검색기(Retriever)를 연결해 외부 지식을 동적으로 주입하는 프레임워크입니다. RAG v2(RAG++)는 이 기본 개념을 발전시켜, 더 정교한 문서 검색, 필터링, 다중 문서 reasoning, 그리고 지식 신뢰도 기반 재구성 기능을 통해 정확도, 일관성, 신뢰도 모두를 향상시킨 차세대 구조입니다.1. 개념 및 정의RAG++는 질문 → 검색 → 요약/생성의 세 단계 파이프라인을 다음과 같이 강화합니다:Retriever: 다중 문서 벡터 검색 (Dense/Sparse Hybrid, Re-ranking 포함)Knowledge Selection: 문서 정합성, 출처 신뢰도 기반 필..

개요Sparsely-Gated MoE(Mixture of Experts)는 대형 신경망 모델에서 전체 네트워크가 아닌 일부 전문가(Experts)만 선택적으로 활성화함으로써 모델 용량은 늘리되 계산 비용은 일정하게 유지하는 구조입니다. 이 방식은 Google Brain의 논문 “Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer”에서 제안되었으며, GPT, T5, Switch Transformer 등 현대 대형 언어 모델의 확장성 향상에 널리 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의Mixture of Experts(MoE)는 여러 개의 전문가 네트워크(Expert)를 구성하고, Gating Network를 통해 입력마..

개요QLoRA(Quantized Low-Rank Adapter)는 대형 언어 모델(LLM)의 파인튜닝을 메모리 효율적이면서도 성능을 유지한 채 수행할 수 있는 혁신적인 방법입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 기법은 **양자화(Quantization)**와 **로우랭크 어댑터(Low-Rank Adapter, LoRA)**를 결합하여, 저사양 환경에서도 대형 모델을 효과적으로 커스터마이징할 수 있게 합니다. Hugging Face와 Tim Dettmers 연구진이 2023년 제안했으며, 수백억 파라미터 모델의 경제적 활용을 가능하게 만든 대표 기술입니다.1. 개념 및 정의QLoRA는 다음 세 가지 핵심 기술을 결합한 파인튜닝 프레임워크입니다:4비트 양자화: 모델의 파라미터를 4-bit precision으로..

개요Van der Waerden Search는 조합적 수학의 한 정리인 **반 데르 바르덴 정리(Van der Waerden's Theorem)**를 기반으로 한 색칠 수열(colored sequence) 내에서 등차수열(arithmetic progression, AP)을 탐색하거나 회피하는 알고리즘적 접근입니다. 이 정리는 충분히 긴 정수 수열을 임의의 색으로 나누더라도 동일 색으로 이루어진 등차수열이 반드시 존재한다는 내용을 담고 있으며, 이에 기반한 탐색 알고리즘은 SAT(Satisfiability), CSP(Constraint Satisfaction Problem), 검색 최적화 분야 등에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의Van der Waerden 정리(VdW Theorem)의 핵심은 다음과 같습..

개요Ukkonen 알고리즘은 1995년 Esko Ukkonen이 발표한 문자열 전처리 알고리즘으로, O(n) 시간 복잡도에 문자열의 **Suffix Tree(접미사 트리)**를 구축할 수 있는 효율적인 방법입니다. 이는 이전의 O(n²) 또는 O(n log n) 시간 복잡도를 갖는 방법들보다 획기적으로 빠르며, 특히 온라인(online) 방식으로 입력 문자열을 한 글자씩 읽으며 트리를 갱신할 수 있는 특징을 갖습니다.1. 개념 및 정의Ukkonen 알고리즘은 문자열 S의 접미사 트리를 점진적으로 구성하되, 접미사별로 전체 트리를 새로 만드는 것이 아니라, 공통 접두사를 재사용하며 **접미사 링크(Suffix Link)**와 지연 갱신(Lazy Update) 등의 기술로 효율성을 확보합니다.핵심 아이디어:..

개요Suffix Tree(접미사 트리)는 문자열의 모든 접미사(suffix)를 트리 형태로 표현한 자료구조로, 문자열 검색, 부분 문자열 탐색, 반복 패턴 찾기 등 다양한 텍스트 알고리즘 문제를 O(m) 또는 **O(n)**의 시간 복잡도로 해결할 수 있도록 지원합니다. 특히 생물정보학, 텍스트 편집기, 데이터 압축 등 빠른 문자열 탐색이 필요한 분야에서 필수적인 자료구조입니다.1. 개념 및 정의Suffix Tree는 문자열 S의 모든 접미사를 루트에서부터 하위 노드로 이어지는 경로로 표현한 트라이(Trie) 기반의 압축 트리입니다. 다음과 같은 특징을 가집니다:각 경로는 S의 한 접미사를 나타냄리프 노드는 문자열의 각 접미사의 시작 인덱스를 저장내부 노드는 공통 접두사를 공유하는 부분 문자열을 표현※ ..

개요Lazy Propagation(지연 전파)은 Segment Tree(세그먼트 트리)에서 구간 단위 업데이트를 효율적으로 처리하기 위한 기술입니다. 일반적인 세그먼트 트리는 단일 요소 갱신에는 O(log n)의 성능을 제공하지만, 구간 전체를 갱신할 경우 모든 관련 노드를 업데이트해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. 이때 실제 갱신을 지연하고 필요한 시점에만 적용함으로써 업데이트와 질의 연산 모두를 O(log n) 시간으로 유지할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Lazy Propagation은 “지금 당장 처리하지 않아도 되는 업데이트는 나중에 처리하자”는 아이디어입니다. 즉, 구간 업데이트를 수행할 때:하위 노드로 즉시 갱신하지 않고,lazy[] 배열에 갱신 정보를 저장해두고,이후 질의나 하위 노드 접..

개요Segment Tree(세그먼트 트리)는 배열 또는 수열에서 **특정 구간에 대한 질의(Query)와 갱신(Update)**를 효율적으로 수행하기 위한 이진 트리 기반의 고급 자료구조입니다. 구간 합, 최소값/최대값, 최빈값, 최대공약수(GCD) 등 다양한 집계 연산을 O(log n) 시간 내에 처리할 수 있어, 알고리즘 문제, 게임 서버, 실시간 분석 시스템 등에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의Segment Tree는 크기 n의 배열에 대해 다음과 같은 연산을 빠르게 수행할 수 있는 트리입니다:build(): 배열을 기반으로 트리 구성 (O(n))query(l, r): 구간 [l, r]에 대한 집계 결과 반환 (O(log n))update(i, v): i번째 요소를 v로 갱신 (O(log n)..

개요Van Emde Boas Tree(반 엠데 보스 트리, vEB 트리)는 고정된 우주 크기(universe size)를 갖는 정수 키의 집합을 빠르게 처리하기 위해 고안된 트라이 기반의 재귀적 트리 자료구조입니다. 검색, 삽입, 삭제, 최소값, 최대값, 선행자(predecessor), 후속자(successor) 연산을 모두 O(log log U) 시간에 수행할 수 있으며, 특히 많은 수의 빠른 정수 연산이 필요한 응용 분야에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의vEB 트리는 우주 크기 U = 2^k에 대해 정의되며, 다음과 같은 연산을 O(log log U) 시간에 지원합니다:insert(x): x를 삽입delete(x): x를 삭제member(x): x의 존재 여부 확인min()/max():..

개요BOW(Bandwidth-On-Wire)는 ODSA(Open Compute Project’s Open Domain-Specific Architecture) 이니셔티브에서 제안된 칩렛 간 고속, 저전력 연결을 위한 개방형 인터페이스 표준입니다. 기존 인터포저 기반 통합 방식보다 더 단순하고 경제적인 다이-투-다이(die-to-die) 연결 방식으로, 칩렛 기반 SoC(System-on-Chip)의 대중화와 이기종 집적(Heterogeneous Integration)을 가속화하고 있습니다.1. 개념 및 정의BOW는 패키지 내부에서 **칩렛 간 고속 직렬 통신을 구현하기 위한 물리 계층 인터페이스(PHY)**입니다. 칩렛 간 연결을 위한 마이크로 범위 직렬 인터페이스로, 표준화된 신호 사양과 핀 아키텍처를..

개요Co-Packaged Optics(CPO)는 고속 네트워크 장비에서 스위치 ASIC(칩)과 광 트랜시버(optical transceiver)를 하나의 패키지로 통합하여, 기존 전기 신호 기반의 전송 구조에서 발생하는 전력 소모, 대역폭 제한, 신호 간섭 문제를 해결하는 차세대 인터커넥트 기술입니다. 800G~1.6T 시대의 도래에 맞춰 초고속, 저전력, 고밀도 네트워킹을 구현하는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의기존 광 모듈은 스위치/서버 칩셋 외부에 장착되어 전기 인터페이스를 통해 연결되었지만, CPO는 스위치/ASIC와 광 엔진이 같은 패키지 또는 인접한 기판 위에 직접 통합됩니다. 이를 통해 전기 신호 전달 거리 축소, 신호 변형 최소화, 전력 효율성 향상이 가능해집니다.2. 기..