ITPE * JackerLab

개요UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)는 다양한 칩렛(Chiplet)을 하나의 패키지 내에서 통합하기 위한 범용 인터페이스 표준으로, 고성능·저전력·확장성을 동시에 충족시키는 차세대 반도체 아키텍처의 핵심 기술이다. CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 등 다양한 기능을 분리된 다이(die)로 구성하여 하나의 시스템처럼 동작하게 만드는 이기종 집적(Heterogeneous Integration)의 미래를 견인하고 있다.1. 개념 및 정의UCIe는 칩렛 간 고속 연결을 위한 물리적·전기적·프로토콜 표준을 통합한 개방형 인터페이스 규격이다.Chiplet: SoC(System on Chip)에서 분리된 독립적인 반도체 다이 구성 요소UCIe 목적: 칩렛 간 상호 ..

개요Composable Application은 독립적으로 구성된 기능 블록(모듈, 마이크로서비스, API 등)을 조합하여 유연하게 애플리케이션을 구성하는 아키텍처 패턴이다. 기업의 디지털 전환 속도와 고객 맞춤형 서비스 구현을 위한 핵심 전략으로 부상하고 있으며, MACH(Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) 원칙과 밀접하게 연관되어 있다.1. 개념 및 정의Composable Application은 **“필요한 기능을 빠르게 조합하고 교체 가능한 구조”**를 통해 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 애플리케이션이다.목표: 사용자 요구와 기술 변화에 즉각 대응 가능한 유연한 애플리케이션 구현핵심 구성: 모듈화, 표준화된 API, 독립 배포, 재사용 가능한 구..

개요UAM(Urban Air Mobility)은 도심 지역에서 전기 동력 기반의 수직 이착륙 항공기(eVTOL)를 활용하여 사람과 물자를 빠르게 운송하는 차세대 교통 시스템이다. 기존 지상 교통의 혼잡과 환경 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있으며, 도심항공교통, 항공 모빌리티, 에어택시 등의 형태로 실현되고 있다.1. 개념 및 정의UAM은 3차원 공간(공중)을 활용해 도심 단거리 구간의 이동 문제를 해결하고자 하는 항공 교통 시스템으로, 기존 헬리콥터보다 조용하고 친환경적이며 자동화된 운항을 목표로 한다.목표: 도심 내 교통 혼잡 해소, 이동시간 단축, 탄소 저감구성 요소: eVTOL 항공기, 버티포트(이착륙장), UATM(도심항공교통 관리 시스템)관련 기술: 자율비행, 5G 통신, 전기추진,..

개요디지털 주권(Digital Sovereignty)은 데이터, 인프라, 기술의 통제와 활용에 있어 외부 의존을 최소화하고, 주체적 결정을 가능하게 하는 디지털 시대의 자율성과 통제력을 의미한다. 클라우드, 인공지능, 글로벌 플랫폼의 확산으로 인해 데이터의 저장, 처리, 유통이 국경을 넘나드는 상황에서, 디지털 주권은 국가안보, 산업 경쟁력, 개인정보 보호 등 다양한 분야에서 핵심 이슈로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의디지털 주권은 디지털 영역에서 법적, 기술적, 정책적 주체성을 갖는 것을 뜻한다.국가 차원: 데이터 주권(Data Sovereignty), 기술 주권(Tech Sovereignty)기업 차원: 공급망 독립성, 클라우드 선택의 자유개인 차원: 개인정보 결정권, 디지털 자아 보호디지털 주권은..

개요사이버 위협 인텔리전스(CTI)는 사이버 공격에 대한 사전 탐지와 대응을 위해 적의 전술, 기법, 절차(TTPs), 관련 인디케이터(Indicator), 공격자 그룹 정보 등을 수집·분석·공유하는 보안 정보 체계이다. 정적 대응에서 지능형 선제적 방어 체계로의 전환을 가능하게 하며, 보안 운영 센터(SOC), 침해사고 대응팀(CERT/CSIRT), 위협 헌팅 등에서 핵심적인 역할을 수행한다.1. 개념 및 정의CTI는 단순한 위협 데이터가 아니라, **분석과 컨텍스트가 결합된 정보(Intelligence)**로, 조직의 보안 전략 수립과 정책 결정에 활용된다.목적: 공격자 행동 예측, 보안 정책 최적화, 탐지율 향상구성 요소: 데이터 수집 → 분석 → 평가 → 배포 → 활용유형 분류:전술적(Tactic..

개요TAXII는 Trusted Automated eXchange of Indicator Information의 약자로, 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 **표준화된 형식(STIX)**으로 안전하게 교환하기 위한 통신 프로토콜이다. 정부 기관, 보안 기업, CERT 등 다양한 조직 간에 위협 정보를 구조화된 방식으로 주고받을 수 있도록 하여, **공동 방어(Collaborative Defense)**를 실현하는 핵심 인프라로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의TAXII는 STIX 형식의 위협 정보를 자동화된 방식으로 송수신할 수 있게 해주는 표준 API 체계다.목적: 위협 정보 공유의 표준화, 자동화, 보안성 확보표현 언어: JSON (STIX 데이터와 함께 사용)표준화 주체: OASIS(Open Auto..

개요STIX는 Structured Threat Information Expression의 약자로, 사이버 위협 정보를 구조화된 형태로 표현하고 공유하기 위한 국제 표준 언어다. 공격자 프로필, 공격 수단, 피해 정보, 취약점, 캠페인, 전술(TTPs) 등 다양한 위협 요소를 정형화하여 조직 간 협력적 보안 대응을 가능하게 하며, MITRE와 DHS(미국 국토안보부)의 지원 아래 발전해왔다.1. 개념 및 정의STIX는 JSON 기반의 표현 언어로, 사이버 보안 관련 객체들을 구성하고 연결해 공격자의 의도, 능력, 활동 흐름을 설명할 수 있도록 설계되었다.목적: 위협 정보의 이해, 자동화, 공유를 통해 보안 협력 강화표현 방식: JSON 기반 데이터 모델 (STIX 2.x 버전 기준)연계 표준: TAXII ..

개요Feature Store는 머신러닝 모델 학습과 실시간 추론에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 저장, 관리, 공유하는 플랫폼이다. 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 협업을 촉진하고, 훈련/추론 시 일관된 피처 제공으로 모델 성능과 재현성을 높이는 MLOps의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조2. 구성 요소 구성 요소 설명 역할 오프라인..

개요Model Registry는 머신러닝 모델의 버전, 메타데이터, 상태 등을 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 중앙 저장소이자 관리 시스템이다. 실험 환경에서 개발된 모델이 배포 가능한 수준으로 진화해 운영 환경까지 이어지기 위해서는 체계적인 모델 등록, 승인, 배포, 롤백 시스템이 필요하며, Model Registry는 이를 가능하게 하는 핵심 MLOps 구성 요소다.1. 개념 및 정의Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 이력, 상태, 메타데이터, 배포 정보 등을 기록하고 관리하는 데이터베이스 또는 플랫폼이다.목적: 모델 실험부터 운영 배포까지의 과정을 중앙에서 통제 및 기록구성 요소: 모델 이름, 버전, 태그, 설명, 실험 결과, 배포 상태 등 포함연계 요소: 실험 추적(Experim..

개요추론 가속기(Inference Accelerator)는 훈련된 인공지능(AI) 모델의 추론(inference) 과정을 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수 하드웨어 장치다. 특히 대규모 모델과 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션(챗봇, 자율주행, 음성인식 등)에서 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU, TPU, NPU, FPGA 등 다양한 형태로 구현된다.1. 개념 및 정의추론 가속기는 머신러닝 모델이 입력을 받아 출력을 생성하는 ‘추론(inference)’ 단계를 최적화하여 성능과 에너지 효율을 극대화하는 데 특화된 연산 장치이다.목적: 지연 시간(latency) 최소화, 처리량(throughput) 극대화대상 환경: 엣지 컴퓨팅, 모바일 디바이스, 데이터센터, 자율 시스템 등차이점: 훈련(tr..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Algorithmic Auditing(알고리즘 감사 또는 모델 감사)은 인공지능 및 알고리즘 기반 시스템의 공정성, 투명성, 책임성을 확보하기 위해 설계·학습·운영 과정 전반을 점검하고 평가하는 활동이다. 점점 더 많은 기업과 정부가 AI에 의사결정을 위임하는 상황에서, 모델의 편향, 차별, 오류 가능성을 사전에 식별하고 대응하기 위한 핵심적인 AI 거버넌스 절차로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Algorithmic Auditing은 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 누구에게 어떤 영향을 미치는지를 평가하고, 사회적 책임을 기반으로 그 위험을 최소화하려는 시도이다.목적: 불투명한 알고리즘 의사결정으로 인한 피해 예방 및 규제 대응범위: 데이터 수집부터 학습, 배포, 운영, 유지보수까지 전 단계 포함형식..

개요Data Card는 머신러닝 및 인공지능 모델 개발에 사용되는 데이터셋에 대한 정보를 구조화된 형태로 문서화한 설명서로, 데이터의 출처, 구성, 품질, 윤리적 고려사항 등을 명확히 밝힘으로써 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 역할을 한다. 데이터셋 공개 시 책임 있는 사용과 반복 가능한 연구를 위해 필수적인 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Data Card는 데이터셋 사용자가 해당 데이터의 특성, 출처, 목적, 제한사항 등을 명확히 이해할 수 있도록 설계된 데이터 설명서이다.목적: AI 시스템 개발 시 데이터 편향, 불균형, 법적 이슈 등을 예방포맷: HTML, PDF, Markdown 등 다양한 문서 형식기반: Google의 Know Your Data 프로젝트, Datasheets fo..

개요Model Card는 인공지능(AI) 모델의 성능, 사용 범위, 제한 사항, 데이터 편향성 등을 명시한 설명서 형태의 문서로, 모델의 개발자와 사용자 간에 책임 있는 AI 사용을 유도하기 위한 도구이다. Google AI가 최초로 제안한 개념으로, 오늘날 다양한 AI 윤리 가이드라인과 규제 대응에서 Model Card는 필수 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Model Card는 머신러닝 모델에 대한 표준화된 설명서로, 모델을 언제, 어디서, 어떻게, 누구에게 사용할 수 있는지에 대한 정보와 함께 성능의 한계와 편향 리스크까지 투명하게 공유하는 것을 목표로 한다.목적: AI 모델 사용자의 이해도 증진과 책임 있는 활용형식: 표 또는 자연어 기반의 설명 문서 (HTML, PDF 등)포함 요소: 모..

개요그린 소프트웨어(Green Software)는 에너지 효율성과 탄소 배출 저감을 고려한 소프트웨어 개발 및 운영 방식을 의미한다. IT 인프라의 전력 소비 증가와 데이터 센터 탄소 발자국이 글로벌 환경 문제로 부각되면서, 소프트웨어 차원에서의 친환경 전략이 기업의 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영의 핵심 요소로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의그린 소프트웨어는 소프트웨어 생애주기 전반에서 탄소 배출을 최소화하고, 자원 효율성을 최적화하는 기술과 프로세스를 통합한 개념이다.목적: 디지털 전환 속에서도 환경 영향을 최소화범위: 코드 작성, 빌드, 테스트, 배포, 실행, 폐기 등 전 과정 포함관련 원칙: 에너지 효율, 탄소 최적화, 기기 수명 연장, 지속 가능성 설..

개요Software Defined Perimeter(SDP)는 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델을 기반으로, 인증된 사용자만 리소스에 접근할 수 있도록 네트워크 경계를 소프트웨어로 정의하는 보안 프레임워크다. 기존의 IP 기반 접근 제어 방식과 달리, SDP는 네트워크 인프라를 외부에 노출하지 않으며, 접속 전 철저한 인증과 최소 권한 원칙을 적용하여 **'보이지 않는 인프라'**를 구현한다.1. 개념 및 정의SDP는 사용자와 리소스 간 연결을 동적으로 설정하며, 접속 시점까지 해당 리소스의 존재를 네트워크 상에서 보이지 않게 만든다.목적: 내부/외부 위협으로부터 리소스를 보호하고, 사용자 기반 접근 제어 실현기반 모델: 제로 트러스트(Zero Trust) + Need-to-Know 원칙핵심..

개요Fan-in과 Fan-out은 모듈 간의 의존성과 결합도를 측정하는 대표적인 소프트웨어 설계 지표로, 복잡성과 유지보수성을 평가하는 데 사용된다. 특히 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 시스템 통합, 테스트 설계 등 다양한 소프트웨어 구조에서 모듈 간 관계를 파악하는 데 필수적인 개념이다.1. 개념 및 정의용어정의의미Fan-in하나의 모듈이 호출되는 횟수재사용도, 핵심 기능 지표Fan-out하나의 모듈이 다른 모듈을 호출하는 수의존도, 결합도 지표Fan-in이 높다: 해당 모듈이 여러 곳에서 호출됨 → 재사용성 높음, 그러나 변경 시 영향 범위 큼Fan-out이 높다: 많은 외부 모듈에 의존함 → 변경 시 취약, 유지보수 부담 증가2. 활용 사례분야Fan-in 활용Fan-out 활용MSA공통 서비스 ..

개요메타휴리스틱스(Metaheuristics)는 다양한 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 고안된 일반화된 탐색 알고리즘 전략이다. 특정 문제에만 적용되는 전통적인 알고리즘과 달리, 메타휴리스틱스는 다양한 문제에 유연하게 적용 가능하며, 전역 최적해를 탐색하는 데 강점을 가진다. 산업, 공학, 물류, 인공지능 분야 등에서 복잡한 결정 문제를 해결하는 데 널리 활용되고 있다.1. 개념 및 정의Metaheuristics는 탐색 공간에서의 효율적인 해 찾기를 위해 휴리스틱스의 상위 개념으로 작동하는 최적화 프레임워크이다.목적: 계산적으로 어려운(비선형, NP-hard 등) 문제에 대한 근사 최적해 탐색기반 원리: 확률적 탐색, 지역 최적 회피, 탐색·활용 균형특징: 문제 비종속성, 다양한 도메인에 적용 가능,..

개요제너레이티브 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 이 기술은 기존의 분류·예측 중심 AI와 달리, ‘무엇인가를 창조하는’ 능력에 중점을 두며, 인간의 창의적 활동을 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력을 지닌다. 최근 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, Codex 등 다양한 모델의 등장과 함께 전 산업에 걸쳐 활용 사례가 확산되고 있다.1. 개념 및 정의Generative AI는 대량의 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 대표적으로 생성형 언어모델(LLM), 생성형 이미지 모델, 생성형 오디오/음성 모델 등이 있다.목적: 사람의 창작 능력을 보완하거..

개요자율 시스템(Autonomous Systems)은 외부의 지속적인 인간 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 시스템을 의미한다. 센서, AI, 로보틱스, 제어 알고리즘을 기반으로 하여, 실제 환경에서 상황을 인지하고, 계획하고, 실행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 특히 제조, 물류, 교통, 국방 등 다양한 산업에서 활용도가 증가하고 있으며, 미래의 핵심 인프라로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의자율 시스템은 데이터를 기반으로 한 상황 인식, 의사결정, 실행을 자동화하며, 인간의 감독 없이도 지속적으로 작동하는 시스템이다.목적: 반복적이거나 위험한 작업의 자동화 및 효율성 극대화필요성: 인력 부족, 안전 문제, 실시간 대응의 필요성 증가핵심 특징: 자기 인식(Self-aw..

개요총 경험(Total Experience, TX)은 고객 경험(Customer Experience, CX), 직원 경험(Employee Experience, EX), 사용자 경험(User Experience, UX), 다중 경험(Multi-Experience, MX)을 통합하여 기업 전반의 경험 가치를 극대화하려는 전략이다. 디지털 전환이 가속화되고 있는 환경에서, 고객과 직원을 분리해서 보기보다 하나의 연결된 가치 체계로 보는 패러다임 전환이 요구되고 있으며, TX는 이를 실현하는 핵심 키워드로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Total Experience는 다양한 이해관계자(고객, 직원, 사용자)의 경험을 연계된 방식으로 설계하고 운영하여 기업 전체의 경쟁력을 강화하는 경험 중심의 전략이다.목적: ..

개요분산된 기업(Distributed Enterprise)은 물리적으로 다양한 위치에 흩어진 인력, 기술, 인프라를 하나의 유기체처럼 운영하는 현대적 조직 모델이다. 원격 근무, 글로벌 협업, 클라우드 기술의 발전과 함께 등장한 개념으로, 물리적 공간에 구애받지 않는 업무 수행 체계를 의미한다. 이는 하이브리드 업무 환경, 디지털 경험 중심 전략, 보안 강화 등의 흐름과 맞물려 기업 운영 방식의 근본적인 혁신을 요구하고 있다.1. 개념 및 정의Distributed Enterprise는 조직의 기능과 인프라가 단일 본사나 오프라인 공간에 집중되지 않고, 지리적으로 분산되어 있는 동시에 중앙의 통제 없이도 독립적·협력적으로 운영되는 조직 형태를 말한다.목적: 효율적이고 유연한 글로벌 운영, 인재 확보, 디지..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

개요의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 데이터, 분석, AI를 통합하여 조직의 의사결정 과정을 체계적으로 개선하는 프레임워크이다. 기존의 직관 중심 결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 더 정확하고 빠르게 판단할 수 있는 역량을 제공한다. 오늘날 디지털 전환과 AI 도입이 가속화됨에 따라, 의사결정 인텔리전스는 전략적 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Decision Intelligence는 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등의 기술을 기반으로 다양한 의사결정 시나리오를 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 프레임워크이다.목적: 복잡한 의사결정 과정을 구조화하고 성과 중심으로 전환필요성: 데이터..

개요컴포저블 애플리케이션(Composable Application)은 독립적인 모듈을 조합하여 비즈니스 요구에 맞게 애플리케이션을 유연하게 구성하는 소프트웨어 개발 방식이다. 이는 '조립 가능한(Composable)' 개념을 기반으로 하며, 기존 모놀리식 구조에서 탈피해 재사용성과 민첩성을 극대화하는 것이 특징이다. MACH(Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) 아키텍처와 밀접한 연관이 있으며, 빠르게 변화하는 시장에 적응하려는 조직에 적합한 전략이다.1. 개념 및 정의컴포저블 애플리케이션이란, 기능 단위의 모듈을 필요에 따라 조합하여 하나의 애플리케이션을 구성하는 방식으로, 모듈화와 인터페이스 기반 통합에 중점을 둔다.목적: 빠른 서비스 출시와 변화 ..

개요클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platform)은 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발, 실행, 운영하기 위한 아키텍처 및 기술 스택을 의미한다. 클라우드의 확장성과 민첩성을 극대화하며, DevOps, 마이크로서비스, 컨테이너 기술 등과 긴밀히 연계된다. 이러한 플랫폼은 디지털 전환을 가속화하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.1. 개념 및 정의Cloud-Native Platform은 클라우드 인프라에 맞게 설계되고 동작하는 시스템으로, 클라우드의 자원을 탄력적으로 활용하고, 빠른 개발과 배포를 가능하게 한다.목적: 지속적인 개발과 배포를 위한 유연한 플랫폼 환경 구축필요성: 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 대응하고 확장성 있는 서비스 제공주요 원칙: 마이크로서비스, 자동화, ..

개요Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)은 데이터의 보안성과 프라이버시를 유지하면서도 데이터 활용을 가능하게 만드는 기술 집합을 의미한다. 이 기술은 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 분석과 협업을 수행할 수 있도록 해주며, 특히 데이터 규제와 AI 활용이 동시에 중요한 오늘날에 더욱 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Privacy-Enhancing Computation(PEC)은 개인정보나 민감 데이터를 보호하면서 연산 및 분석이 가능하도록 하는 기술과 아키텍처의 총칭이다.목적: 데이터 보호와 동시에 활용도 증진필요성: GDPR, 국내 개인정보보호법 등 규제 대응 및 민감 데이터의 안전한 처리기반 개념: 암호화 기술, 분산 컴퓨팅, 익명화, 안전한 하드웨어..

개요사이버 보안 메시(Cybersecurity Mesh)는 분산된 IT 환경에서의 보안 문제를 해결하기 위한 현대적인 아키텍처 접근 방식이다. 기존에는 네트워크 경계를 중심으로 보안을 설계했다면, 이제는 다양한 위치와 디바이스, 사용자에 따라 보안이 이루어져야 한다. 사이버 보안 메시 모델은 독립적인 보안 서비스들을 유기적으로 연결해 전체 시스템의 보안성을 강화하는 데 중점을 둔다.1. 개념 및 정의사이버 보안 메시란, 중앙 집중식 보안 모델이 아닌, 분산된 접근 제어 및 정책을 통해 보안 기능을 위치와 상관없이 적용할 수 있도록 지원하는 아키텍처이다.목적: 디지털 전환 가속화에 따른 복잡한 IT 환경에서 일관된 보안 체계 유지필요성: 클라우드, 원격 근무, IoT 등으로 보안 경계가 사라진 시대 대응기..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)은 이기종 데이터 환경 전반에 걸쳐 통합되고 지능적인 데이터 관리를 가능하게 하는 아키텍처이다. 오늘날 기업들은 온프레미스, 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에서 데이터를 다루고 있으며, 이로 인해 데이터 사일로, 접근성 문제, 보안 우려 등이 증가하고 있다. 데이터 패브릭은 이러한 복잡성을 해소하고 비즈니스 민첩성과 데이터 활용도를 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.1. 개념 및 정의데이터 패브릭은 여러 데이터 소스를 연결해 마치 하나의 통합된 데이터 레이어처럼 작동하는 기술 아키텍처로, 실시간 데이터 접근, 통합, 관리, 거버넌스를 자동화하는 것을 목표로 한다.목적: 데이터 사일로 해소 및 전체 데이터 접근성 향상필요성: 분산 환경에서의 복잡한 데이터 관리와 분석 ..

개요초자동화(Hyperautomation)는 단순한 업무 자동화를 넘어서 RPA(Robotic Process Automation), AI(Artificial Intelligence), ML(Machine Learning), 프로세스 마이닝, iPaaS, 챗봇 등 다양한 기술을 통합하여 조직 전반의 업무를 자동화·지능화하는 전략적 접근 방식입니다. Gartner는 초자동화를 "단일 기술이 아닌, 사람이 수행하는 모든 작업을 디지털 기술로 자동화하기 위한 확장 가능한 도구 집합"으로 정의하고 있습니다.1. 개념 및 정의초자동화는 단순 반복 작업을 넘어, 분석적 판단·의사결정·워크플로우 통합까지 자동화하는 고차원의 디지털 자동화 전략입니다. 자동화의 범위를 확장하고, 사람과 기계가 협업하는 환경을 조성해 전체..