ITPE * JackerLab

개요Psychological Safety Radar(PSR)는 조직 구성원 간의 심리적 안정성(Psychological Safety)을 정량적·정성적으로 진단하고 시각화하여 팀 문화 개선과 성과 향상에 기여하는 진단 프레임워크입니다. 이는 조직 내 ‘자유롭게 의견을 말할 수 있는 분위기’, ‘실수에 대한 비난 없는 태도’, ‘팀원 간 신뢰’ 등 심리적 요인을 구조화하여 측정할 수 있도록 돕는 도구로, 애자일 팀, 혁신 조직, 리더십 개발 분야에서 활용도가 높습니다.1. 개념 및 정의PSR은 Google의 ‘Project Aristotle’ 연구에서 검증된 심리적 안정성 개념을 기반으로, 구성원들이 불이익 없이 자유롭게 의견을 표현할 수 있는 수준을 진단하고 시각적으로 표현하는 도구입니다.목적은 심리적 안..

개요Digital Capability Framework(DCF)는 조직의 디지털 성숙도와 역량 수준을 체계적으로 평가하고, 디지털 전환 전략 수립을 지원하는 프레임워크입니다. 디지털 기술뿐만 아니라 조직문화, 리더십, 고객 중심성, 민첩성 등 다양한 역량 요소를 포함하며, 기업이 디지털 경쟁력을 확보하고 지속 가능한 혁신을 달성하는 데 필수적인 기준점으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Digital Capability Framework는 조직의 디지털 전환 준비도와 실행 역량을 진단하기 위한 다차원 분석 체계입니다. 전략, 운영, 인력, 데이터, 기술 등 핵심 역량 영역별로 성숙도 수준을 측정하고, 이를 기반으로 구체적인 개선 방향을 도출할 수 있습니다.DCF의 목적은 디지털 전환이 단순한 기술 도입이 아..

개요Carbon-Aware Load Balancer(CALB)는 데이터 센터 및 클라우드 환경에서의 트래픽 분산 시 전력 소비와 탄소 배출량을 고려하여 요청을 동적으로 분산하는 기술입니다. 전통적인 로드 밸런서는 주로 응답 시간, 가용성, 성능 지표만을 고려하지만, CALB는 여기에 탄소 집약도(Carbon Intensity)까지 반영하여 환경 친화적인 컴퓨팅을 실현합니다. 이는 Green IT 및 탄소중립(Net Zero)을 향한 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware Load Balancer는 서버/지역의 실시간 탄소 배출 계수(carbon intensity) 데이터를 기반으로, 트래픽을 더 친환경적인 지역 또는 자원으로 우선 분산시키는 지능형 로드 밸런서입니다.이 기..

개요Lightweight AutoML(LAM)은 저사양 환경에서도 머신러닝 모델의 자동 생성 및 최적화를 가능하게 하는 경량화된 AutoML 솔루션입니다. 전통적인 AutoML이 강력한 연산 자원을 전제로 한 반면, LAM은 IoT, 모바일, 엣지 디바이스 등 리소스 제약 환경에서도 실행 가능한 모델 학습과 추론 자동화를 목표로 합니다. 이를 통해 AI 기술의 확장성과 접근성을 대폭 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의LAM은 모델 탐색, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 선택 및 배포까지의 전 과정을 자동화하지만, 경량화된 알고리즘 및 효율적 파이프라인을 통해 낮은 자원에서도 실행 가능하도록 최적화된 AutoML 형태입니다.주요 목적은 고성능 컴퓨팅 자원 없이도 빠르고 효율적인 ML 워크..

개요Streaming Vector DB(SVDB)는 대규모 스트리밍 데이터에서 생성되는 고차원 벡터 정보를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 데이터베이스입니다. 이는 전통적인 정적(Vector DB) 벡터 저장소와 달리, 지속적으로 변화하는 데이터 흐름(streaming data)에 최적화되어 있으며, 실시간 추천, 이상 탐지, 멀티모달 AI 처리 등에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의Streaming Vector DB는 벡터 데이터를 스트림 기반으로 지속 수신하며, 수신 즉시 인덱싱 및 쿼리가 가능한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩을 활용한 AI/ML 파이프라인에서 실시간 분석 및 반응성이 중요한 영역에서 활용됩니다.목표는 벡터 삽입-검색 지연(latency)을 최소화..

개요Data Sharing Agreement Catalog(DSAC)는 조직 간 또는 내부 부서 간 데이터 공유를 체계적으로 관리하기 위한 계약 기반 메타데이터 관리 시스템입니다. 데이터 공유 시 발생하는 법적, 윤리적, 기술적 이슈를 사전에 정의된 계약 조건(Agreement)으로 표준화하고, 이를 중앙 카탈로그로 관리함으로써 데이터 거버넌스, 프라이버시 보호, 규제 준수를 지원하는 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DSAC는 데이터 공유에 대한 계약 조건(공유 목적, 범위, 기간, 접근 권한 등)을 구조화된 메타데이터로 정리하고, 이를 검색, 추적, 자동화된 정책 적용이 가능하도록 중앙화된 카탈로그 형태로 관리하는 체계입니다.주요 목적은 데이터 공유의 신뢰성과 투명성을 확보하며, 조직 ..

개요Fabric-Attached Memory(FAM)는 CPU와 직접 연결되지 않고, 고속 패브릭(Fabric) 네트워크를 통해 여러 컴퓨팅 노드에서 공유/접근 가능한 메모리 아키텍처입니다. 이는 메모리와 컴퓨팅 리소스의 분리(disaggregation)를 가능하게 하여, 확장성과 유연성을 극대화하는 새로운 데이터 중심 컴퓨팅 모델을 실현합니다. FAM은 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 대규모 AI 분석, 데이터베이스, 인메모리 컴퓨팅 환경에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Fabric-Attached Memory는 기존의 CPU 중심 메모리 구조와 달리, 메모리를 시스템 메모리가 아닌 네트워크를 통해 공유 자원처럼 사용하는 기술입니다. CPU, GPU, FPGA 등 다양한 연산 자원이 메모리 풀에 ..

개요Zero-Trust Segmentation(ZTS)은 제로 트러스트 보안 모델의 핵심 전략으로, 네트워크 내부를 신뢰하지 않고 모든 트래픽을 지속적으로 검증하며, 마이크로 세분화(Micro-Segmentation)를 통해 내부 위협 확산을 차단하는 방식입니다. 기존의 경계 기반 보안 방식을 탈피하여, 워크로드 간의 최소 권한 통신만 허용하고, 애플리케이션 단위로 보안 정책을 적용함으로써 고도화된 사이버 위협에 효과적으로 대응합니다.1. 개념 및 정의Zero-Trust Segmentation은 “신뢰하지 말고, 항상 검증하라”는 제로 트러스트 철학을 기반으로, 네트워크 및 애플리케이션 환경을 논리적으로 세분화하여 보안을 강화하는 기술입니다. 트래픽 흐름을 애플리케이션, 워크로드, 사용자, 데이터 등 세..

개요Policy-as-Test(PaT)는 클라우드 네이티브 환경과 DevSecOps 문화에서 부상하고 있는 새로운 정책 검증 패러다임입니다. 전통적인 접근 방식이 정책을 수동 검토하거나 운영 단계에서 위반 여부를 탐지하는 데 집중했다면, PaT는 정책을 코드 기반 테스트로 전환하여 개발 초기 단계에서 정책 준수 여부를 자동 검증할 수 있도록 합니다. 이는 보안, 거버넌스, 컴플라이언스를 개발 프로세스에 자연스럽게 통합하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의Policy-as-Test(PaT)란 정책(Policy)을 테스트(Test)처럼 코드로 정의하고 자동화된 방식으로 검증하는 접근 방식입니다. 기존에는 정책을 별도로 수립하고, 보안 또는 감사 단계에서 이를 수동으로 검토했지만, PaT는 테스트..

개요Sidecarless eBPF Mesh(eMesh)는 기존 서비스 메시에서 사용되던 사이드카 프록시를 제거하고, 커널 수준에서 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 활용해 트래픽 제어, 보안, 로깅 등을 수행하는 차세대 서비스 메시 구조이다. 성능 저하 없이 네트워크 가시성, 정책 적용, 통신 제어를 실현할 수 있어 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 솔루션으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의항목설명정의eBPF를 활용해 쿠버네티스 네트워크 트래픽을 사이드카 없이 제어·관측하는 서비스 메시 아키텍처목적서비스 메시의 복잡도와 성능 비용을 줄이고 경량화된 메시 솔루션 제공필요성사이드카 기반 Istio, Linkerd의 퍼포먼스 한계 및 운영 복잡성 극복 요구2. 특징특징설명..

개요Steampipe Cloud(SPC)는 SQL을 활용해 멀티 클라우드 환경의 리소스를 탐색하고 정책을 검증할 수 있는 오픈소스 기반 Steampipe의 클라우드 SaaS 확장판이다. SPC는 보안 규정 준수, 자산 인벤토리, 거버넌스, DevSecOps 자동화 등 클라우드 운영 전반을 코드 기반으로 통합 관리할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의멀티 클라우드 리소스를 SQL로 조회·정책 점검하고, 결과를 공유 가능한 대시보드·리포트로 관리하는 SaaS 플랫폼목적코드 기반 정책 관리와 클라우드 리소스 가시화를 통해 운영 및 보안 효율성 향상필요성멀티클라우드 환경에서의 자산 추적, 정책 미준수 검출, 감사 리포트 자동화 수요 증가2. 특징특징설명효과SQL 중심 질의 인터페이스Post..

개요Software Bill of Delivery(SBOD)는 소프트웨어가 고객 환경에 전달될 때 포함되어야 할 구성 요소, 배포 단위, 보안 메타데이터, 인증 정보 등을 명세화한 문서 혹은 API 포맷이다. 기존의 Software Bill of Materials(SBOM)가 개발자 중심의 구성 요소 명세라면, SBOD는 배포 시점의 신뢰성과 실행 가능성을 확보하는 운영 중심의 전달 명세이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의소프트웨어 릴리스/배포 단위에 포함된 컴포넌트, 보안 상태, 검증 절차 등을 명시한 전달 사양서목적배포물의 정합성, 무결성, 보안 상태를 수신자 측에서 자동으로 검증할 수 있도록 지원필요성공급망 보안(Supply Chain Security), CI/CD 신뢰성, 규제 대응 요구 증..

개요Platform Engineering Blueprint(PEB)는 소프트웨어 개발 조직 내에서 개발자와 운영팀이 일관된 환경에서 높은 생산성을 유지할 수 있도록 지원하는 ‘내부 개발자 플랫폼(Internal Developer Platform, IDP)’의 설계와 운영을 위한 표준 구조이다. DevOps, GitOps, SRE 등의 모범 사례를 통합한 PEB는 자율성과 보안, 표준화의 균형을 갖춘 현대적 플랫폼 전략이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개발자 중심의 셀프서비스 플랫폼을 설계하기 위한 기술적·조직적 아키텍처 프레임워크목적플랫폼팀이 반복되는 운영 작업을 자동화하고 개발팀의 자율성과 속도를 보장필요성DevOps 도입 이후 복잡성 증가와 개발자 온보딩/운영 부담 해소 요구 증가2. 특징특징..

개요Flow Engineering(FE)은 제품 개발, 기획, 운영 과정에서 협업의 병목을 제거하고 팀의 가치 흐름(Value Stream)을 시각화·최적화하여, 빠르고 유의미한 결과물을 창출할 수 있도록 돕는 협업 설계 방법론이다. Agile, DevOps, Design Thinking 등의 개념을 실무적으로 연결해주는 메타 프레임워크로, 제품 중심 사고(Product Thinking)를 실현하는 데 효과적이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의팀이 해결해야 할 문제에서부터 사용자 가치까지 연결된 흐름을 설계·정렬하는 협업 프레임워크목적가치를 빠르게 전달하기 위한 실용적 문제 정의, 실험 설계, 피드백 구조화필요성협업 과정에서의 반복 낭비, 커뮤니케이션 오류, 실행력 부족 해소 필요2. 특징특징설명기..

개요OKR–North-Star Alignment(ONSA)는 기업이나 팀이 OKR(Objectives and Key Results)을 설정할 때, ‘North Star Metric’(북극성 지표)와 전략적으로 정렬하여 성과의 방향성과 실행력을 동시에 확보하는 프레임워크다. 조직이 단기 성과에 치우치지 않고, 장기적인 고객 가치와 비즈니스 성장을 향해 일관되게 나아가기 위한 목표 설계 방식이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의핵심 성과 목표(OKR)를 제품/서비스의 핵심 성장 지표(North Star Metric)와 전략적으로 정렬하는 방식목적목표의 실행성과 전략적 일관성을 동시에 확보하고, 조직 내 우선순위를 명확히 정렬필요성OKR이 단기적 Task 지향으로 흐를 위험 방지 및 전체 비즈니스와 연계된..

개요Digital Immune System(DIS)은 소프트웨어 시스템의 가용성과 안정성을 높이기 위해 관측, 예측, 방어, 복구 기능을 통합한 지능형 회복력 아키텍처이다. 인체의 면역 시스템에서 영감을 받아, 장애를 예방하거나 실시간 대응함으로써 운영 중단과 고객 영향도를 최소화하는 것이 핵심 목적이다. 가트너는 DIS를 2023년 이후 주요 기술 트렌드로 제시한 바 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 내 장애·오류·보안 위협 등을 사전에 감지하고 자율적으로 대응 및 회복하는 통합 지능형 복원 아키텍처목적고객 경험을 저해하는 시스템 오류와 다운타임을 최소화하여 운영 회복력을 확보필요성복잡한 분산 시스템, 멀티클라우드, DevOps 환경에서 실시간 문제 대응 요구 증가2. 특징특징설명차별점관..

개요Data Protection by Design(DPbD)은 유럽 GDPR(General Data Protection Regulation) 제25조에 명시된 핵심 원칙 중 하나로, 개인정보 보호를 정보시스템 및 서비스의 기획·설계·개발 단계부터 구조적으로 내재화하는 접근 방식이다. 단순한 사후 조치가 아닌, 사전 예방적 통합 설계를 통해 프라이버시 위험을 최소화하고 법적 책임을 줄일 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개인정보 보호 조치를 시스템 개발의 모든 단계(기획~운영)에 내재화하는 설계 전략목적사전 예방적 프라이버시 보장과 GDPR 등 규제의 기술적 준수 달성필요성개인정보 유출, 무단 접근, 과잉 수집 등을 사전에 방지하고 기업의 법적 리스크 완화2. 특징특징설명일반 보안 설계와 차별점..

개요Renewable Energy Matching API(REM)는 기업 또는 데이터센터에서 소비한 전력이 실제로 재생에너지(태양광, 풍력 등)로부터 생성되었음을 정량적으로 검증하고, 이 정보를 외부 시스템과 자동 연계하기 위한 표준 API이다. REM은 24/7 매칭, 그리드 기반 트래킹, 인증서 연계 등 지속 가능한 ESG 전략 실행에 핵심 도구로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시간대별 소비 전력과 재생에너지 발전량을 정합성 있게 연결하고 인증 정보를 제공하는 통신용 API목적Scope 2 탄소 배출 회계 투명성 제고 및 실시간 재생에너지 사용률 증빙필요성단순 연간 매칭 방식의 한계 극복 및 시간 단위 재생에너지 매칭 검증 수요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 차별점24/7 정합성..

개요Prompt Engineering Pattern Library(PEPL)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 제어하고 활용하기 위해 반복적으로 검증된 프롬프트 설계 기법을 체계적으로 정리한 패턴 집합이다. 다양한 목적(예: 추론, 요약, 분류, 대화)에 따라 최적화된 프롬프트 전략을 제공하여, 개발자와 연구자가 신뢰도 높은 LLM 응답을 유도할 수 있게 돕는다.1. 개념 및 정의항목설명정의LLM 응답 품질을 향상시키기 위해 반복적으로 사용되는 프롬프트 구성 방식 및 설계 전략의 체계적 카탈로그목적프롬프트 설계의 모범 사례(Best Practice)를 정형화하여 재사용성과 신뢰성 확보필요성프롬프트 결과의 비결정성과 품질 불일치를 줄이기 위한 표준 설계 가이드라인 제공2. 특징특징설명장점패턴 중심 ..

개요LoRA-INT8은 파라미터 효율 미세 조정 기술인 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 INT8 정수 양자화를 결합한 LLM(대규모 언어 모델) 경량화 및 튜닝 기법이다. 적은 연산 자원으로도 기존 성능을 유지하면서 모델을 학습 또는 미세 조정할 수 있어, 비용 효율적 AI 서비스 구축에 매우 적합하다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LLM의 고정된 파라미터에 LoRA를 적용하고, 전체 모델 가중치를 INT8로 양자화하여 미세 조정하는 방법목적메모리 사용량과 연산 비용을 최소화하면서도 성능을 유지하는 튜닝 방식 제공필요성GPU 메모리 한계, 클라우드 비용, 배포 효율성 등에 대한 실용적 대응 요구2. 특징특징설명기존 방법 대비 차별점저메모리 학습전체 파라미터가 아닌 LoRA 모듈만 학..

개요Active Metadata Management(AMM)는 단순한 정적 메타데이터 관리가 아닌, 지속적으로 변화하는 데이터 자산의 흐름과 맥락(Context)을 실시간으로 캡처하고 활용하는 메타데이터 전략이다. AMM은 데이터 거버넌스, 카탈로그, 품질, 보안, 계보 등 다양한 기능과 연계되어 데이터 중심 의사결정과 자동화를 지원한다.1. 개념 및 정의항목설명정의데이터 시스템에서 실시간으로 수집된 메타데이터를 활용하여 분석, 거버넌스, 오케스트레이션을 자동화하는 접근 방식목적정적 메타데이터의 한계를 극복하고, 동적 메타데이터 기반 통찰력 및 운영 효율성 확보필요성클라우드·하이브리드 환경에서 데이터 흐름의 실시간 가시성과 통제력 확보 필요2. 특징특징설명기존 메타데이터 관리와 차이실시간 수집데이터 소스..

개요DPU(Data Processing Unit)는 네트워크, 스토리지, 보안 등 데이터 센터의 인프라 기능을 CPU에서 분리하여 처리하는 고성능 프로세서다. CPU·GPU와 함께 현대 컴퓨팅 환경을 구성하는 3대 주요 처리 장치 중 하나로, 서버 리소스를 보호하고 가속화하며, 클라우드 네이티브 인프라의 확장성과 보안성을 동시에 강화하는 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의네트워크, 스토리지, 보안 등의 인프라 워크로드를 전담하는 특화된 프로세서목적CPU의 부하를 줄이고, 인프라 기능을 독립적으로 실행해 효율성과 보안을 향상필요성멀티 테넌시, 고속 네트워킹, 보안 격리 등 클라우드 환경에서의 요구 증가2. 특징특징설명기존 CPU/GPU와의 차별점인프라 오프로드NIC, 보안, 암호화, 스토리지..

개요NIST Zero Trust Architecture(ZTA)는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 제시한 차세대 사이버 보안 프레임워크로, ‘기본적으로 아무도 신뢰하지 않고 항상 검증한다’는 원칙을 기반으로 네트워크 접근을 제어한다. 클라우드 확산, 원격 근무 증가, 데이터 분산화 환경에 적합하며, 공격 표면 축소 및 동적 보안 정책 구현이 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의리소스 접근 요청 시 사용자·디바이스·컨텍스트를 지속적으로 검증하는 보안 아키텍처 모델목적외부·내부를 불문하고 네트워크 내 모든 요청을 검증하여 위협을 최소화필요성VPN, 경계 기반 방어 한계 극복 및 지속 가능한 보안 전략 수립 요구 대응2. 특징특징설명전통 보안과의 차이무조건 불신(default deny)모든 요청은..

개요PASETO는 Platform-Agnostic Security Tokens의 약자로, JSON Web Token(JWT)의 대안으로 설계된 보안 토큰 포맷이다. 안전한 기본값(Secure-by-default), 간결한 사양, 명확한 암호화 및 서명 방식 등으로 인해 보안 커뮤니티와 개발자 사이에서 각광받고 있다. 복잡성과 보안 취약점이 반복적으로 지적된 JWT의 문제를 해결하기 위해 고안되었다.1. 개념 및 정의항목설명정의암호화 또는 서명된 인증 정보를 안전하게 전송하기 위한 경량 보안 토큰 포맷목적JWT의 보안 불확실성 제거 및 안전한 기본 암호화/서명 구현 제공필요성JWT의 alg=none 문제, RSA/EC 혼용 위험, 복잡한 검증 로직 등에 대한 대안 필요2. 특징특징설명JWT와의 비교Secu..

개요gRPC-Web Transport(gRPC-WT)는 gRPC의 고성능 특성을 웹 환경에서도 활용할 수 있도록 설계된 차세대 브라우저-서버 통신 기술이다. 기존 gRPC-Web이 HTTP/1.1을 기반으로 제한된 기능을 제공했다면, gRPC-WT는 WebTransport 프로토콜(HTTP/3 기반)을 활용해 완전한 양방향 스트리밍과 낮은 지연 시간의 통신을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의WebTransport 기반 HTTP/3 채널 위에서 작동하는 브라우저용 gRPC 구현체목적브라우저 클라이언트와 gRPC 서버 간 완전한 스트리밍 및 양방향 통신 지원필요성웹 앱에서도 모바일 네이티브 수준의 실시간성과 지연 최소화 요구 대응2. 특징특징설명기존 gRPC-Web과 비교HTTP/3 기반W..

개요Terramate Stacks(TM-Stacks)는 Terramate가 제공하는 계층형 스택(stack) 기반의 인프라 코드 구성 전략으로, 대규모 Terraform 프로젝트를 모듈화하고 병렬화하여 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. GitOps와 계층 구조 기반의 의존성 제어를 통해 수십~수백 개의 인프라 단위를 일관되게 운영할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Terramate에서 디렉터리 기반으로 정의되는 인프라 단위 구성체 (stack)로, 계층형 의존성 및 병렬 실행 지원목적대규모 인프라 구성을 효율적으로 분리, 병렬화, 제어하기 위한 구조화된 구성 방법필요성Terraform의 모놀리식 또는 무분할 프로젝트에서 발생하는 확장성 및 변경 영향 관리 한계를 해결하기 위함2. 특징특징..

개요InnerSource Readiness Index(IRI)는 조직 내부에서 오픈소스 개발 원칙을 도입하고 확산하는 준비 수준을 체계적으로 진단하는 평가 지표이다. 기업의 개발 문화, 협업 프로세스, 기술 인프라, 리더십 참여 등 다양한 측면을 정량화해 InnerSource 도입 가능성과 성숙도를 가늠할 수 있도록 돕는다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기업이나 조직 내 InnerSource 도입 준비 상태를 진단하기 위한 종합 평가 지표목적협업 기반 개발 문화 정착 여부와 시스템적 지원 수준을 정량적으로 파악필요성오픈소스 원칙 도입을 위한 조직문화, 인프라, 리더십 등 다방면의 준비 요소 확인 필요2. 특징특징설명차별점다차원 평가문화, 프로세스, 기술, 리더십 등 4대 영역 측정단순 툴 도입 여부..

개요FAIR Data Principles는 Findable, Accessible, Interoperable, Reusable이라는 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 과학적 데이터를 누구나 찾고 접근하고 상호운용하며 재사용할 수 있도록 설계된 데이터 관리 가이드라인이다. 유럽을 중심으로 시작되어 현재는 학계, 정부, 기업 등 전 세계 데이터 생태계에서 채택되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의과학 및 연구 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 4가지 원칙 기반의 데이터 공유 및 재사용 프레임워크목적데이터의 활용성과 투명성을 극대화하고, 지속 가능한 데이터 생태계 조성필요성데이터 중심의 연구 확산, AI 학습 데이터 확보, 국제 공동연구 및 재현성 확보 요구 대응2. 특징원칙설명실현 방법Findable (..

개요Open Digital Architecture(ODA)는 TM Forum에서 제안한 차세대 디지털 서비스 제공을 위한 개방형 아키텍처 모델로, 통신사 및 디지털 서비스 제공자들이 레거시 시스템에서 탈피하여 민첩하고 확장 가능한 구조로 전환할 수 있도록 돕는다. API 기반 상호 운용성과 모듈화된 구성 요소를 중심으로 디지털 전환과 혁신을 가속화하는 데 초점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TM Forum이 정의한 API 중심의 모듈형 디지털 서비스 아키텍처목적통신사업자 및 디지털 서비스 제공자의 민첩성, 유연성, 상호 운용성 확보필요성복잡하고 폐쇄적인 BSS/OSS를 개방형 구조로 전환해 디지털 전환 가속화 필요2. 특징특징설명차별점구성 요소의 모듈화각 기능을 독립적인 컴포넌트로 분리기존 ..

개요GPU Leasing Marketplace(GPUL)는 유휴 GPU 자원을 필요로 하는 수요자와, 이를 임대하고자 하는 공급자 간의 거래를 중개하는 플랫폼이다. 클라우드 서비스의 고비용·자원 부족 문제를 보완하면서, AI·머신러닝·영상처리 등의 연산 집약적 워크로드에 필요한 GPU 인프라를 실시간으로 확보할 수 있도록 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GPU 자원을 임대하고 빌릴 수 있는 디지털 중개 플랫폼으로, 온디맨드 GPU 공유를 가능케 함목적고성능 컴퓨팅(GPU) 자원의 유휴화 방지와 수요자 중심의 확장성 제공필요성AI 붐에 따른 GPU 수요 폭증, 클라우드 GPU 한정성, 고비용 문제 해결 위한 대안2. 특징특징설명기존 인프라 대비 차별점실시간 임대수요에 맞춰 즉시 GPU 확보 가능기..