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개요Three Horizons of Flow는 소프트웨어 개발 및 전달 과정에서 비즈니스 가치를 극대화하기 위한 전략적 프레임워크입니다. 이 모델은 ‘흐름(Flow)’의 성숙도를 3단계로 나누어 각 단계에서의 목표, 기술 전략, 팀 역량, 가치 성과 등을 구체화합니다. 이 접근은 DevOps, VSM(Value Stream Management), Lean 등과 연계되어 애자일 전환을 정량적·전략적으로 실행하는 데 중요한 지표로 작용합니다.1. 개념 및 정의Three Horizons of Flow는 Tasktop(현 Planview)과 Flow Framework에서 제시된 개념으로, 기술 조직이 가치 전달 능력을 어떻게 점진적으로 확장하고 성숙시키는지를 세 개의 ‘수평(Horizon)’으로 구분합니다. 핵..

개요VSM(Value Stream Management)은 소프트웨어 개발 및 전달 과정에서 고객에게 가치를 제공하는 전 과정을 가시화하고 최적화하는 접근 방식입니다. 이를 DevOps 툴체인과 통합하면 개발부터 운영까지 흐름을 자동화하고 비효율을 제거해 더 빠르고 지속가능한 소프트웨어 전달이 가능합니다.1. 개념 및 정의VSM DevOps Toolchain Integration이란, 가치 흐름 관리(VSM)를 DevOps 도구 체계와 유기적으로 연동시켜 소프트웨어 라이프사이클 전반을 최적화하는 전략입니다. 이는 단순한 도구 연결을 넘어 다음의 목적을 가집니다:개발-배포 과정의 병목 제거업무 흐름의 가시화와 실시간 모니터링고객 중심 가치 산출 극대화낭비 요소 제거 및 자동화 강화VSM과 DevOps의 결합..

개요Green Software Maturity Matrix(GSF)는 조직이 친환경 소프트웨어 개발 및 운영을 얼마나 성숙하게 실천하고 있는지를 평가하고 진단할 수 있는 프레임워크입니다. ESG 경영과 탄소중립이 강조되는 시대에, 디지털 기술 또한 환경 영향을 고려해야 하며, GSF는 이를 위한 전략적 로드맵을 제공합니다.1. 개념 및 정의GSF는 Green Software Foundation에서 제안한 프레임워크로, 지속가능한 소프트웨어 설계, 개발, 배포, 운영 전반에 걸친 성숙도를 평가합니다. 조직이 현재 어느 수준에 있는지를 진단하고, 목표 수준으로 도달하기 위한 개선 방안을 제시합니다. 목적은 다음과 같습니다:소프트웨어 개발·운영의 환경 영향을 체계적으로 관리지속가능성 중심의 기술 전략 수립ES..

개요Service Level Indicator TL(Traffic Lost)는 시스템 또는 서비스에서 발생한 오류나 장애로 인해 사용자 요청이 처리되지 못한 비율을 정량적으로 측정하는 핵심적인 신뢰성 지표입니다. SRE(Service Reliability Engineering)와 SLA 관점에서, 사용자 체감 기준에 가까운 측정 방식으로 채택되며, 단순한 오류율보다 실제 비즈니스 영향도를 파악하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의SLI (Service Level Indicator): 서비스 품질을 수치로 표현하는 지표TL (Traffic Lost): 전체 요청 중 손실된 트래픽의 비율 = 1 - (정상 응답 / 총 요청 수)목적: 시스템 장애나 지연이 사용자에게 미치는 영향을 직접적으로 측정2. 기..

개요Self-Correcting RAG는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 한계를 극복하기 위한 차세대 구성 방식으로, **ReAct 방식의 반응형 추론(Reasoning + Acting)**과 재검색 기반 재정렬(Retrieval Re-ranking) 기법을 결합해 생성형 AI의 정확도, 신뢰도, 자기 검증력을 향상시키는 구조입니다. 정보 검색과 응답 생성을 반복 순환함으로써 ‘자기 수정(Self-Correction)’ 능력을 내재화합니다.1. 개념 및 정의 용어 설명 RAG검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변 생성ReActLLM이 사고하며 행위하도록 유도하는 방식 (예: 추론 + 검색 + 검토 반복)Re-ranking검색된 문서의 관련도를 재평가하여 우선순위 조정Se..

개요Delta Live Tables(DLT)는 Databricks에서 제공하는 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인의 구축, 운영, 관리를 자동화하는 프레임워크입니다. SQL 또는 Python으로 정의한 선언적 파이프라인을 기반으로, 데이터 품질, 검증, 자동화된 오류 복구, 모니터링 기능을 통합 제공하며, 데이터 팀이 신뢰할 수 있는 실시간 분석 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의DLT는 Delta Lake 기반의 데이터 파이프라인을 코드 선언만으로 자동화된 워크플로우로 변환하는 기능입니다.SQL 및 Python 기반의 선언형 데이터 정의 (DSL)자동 검사, 모니터링, 오류 복구 내장데이터 품질 규칙 기대(expectations) 정의 가능2. 주요 기능 및 특징 기능 설명 ..

개요ISO/IEC 27557은 시스템 및 서비스 개발 전반에 걸쳐 프라이버시 요구사항을 효과적으로 통합하기 위한 프라이버시 엔지니어링(Privacy Engineering) 프레임워크를 제공하는 국제 표준입니다. 이 표준은 GDPR, ISO/IEC 27701 등 기존 개인정보 보호 규정과의 연계뿐 아니라, 개발자, 설계자, 제품 관리자 등 기술 중심 인력에게 구체적인 구현 지침을 제공합니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 27557은 개인정보 보호를 단순한 법적 컴플라이언스가 아닌 설계단계에서부터 시스템 전반에 반영하는 접근 방식을 권장합니다.Privacy by Design 원칙을 기술적으로 내재화개인정보 흐름, 제어 메커니즘, 거버넌스 요구사항을 설계 사양으로 구현소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)에 통..

개요Threat-Led Penetration Testing(TLPT)은 실제 위협 행위자의 전술, 기법, 절차(TTPs)를 기반으로 기관의 사이버 방어 능력을 테스트하는 고도화된 보안 평가 방식입니다. 유럽에서는 TIBER-EU(Threat Intelligence-based Ethical Red Teaming)라는 표준화된 프레임워크로 제도화되어 금융기관 중심으로 확산되고 있으며, 사이버 레질리언스를 확보하기 위한 선진적 대응 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의TLPT(Threat-Led Pen Testing): 위협 인텔리전스 기반 시나리오로 설계된 침투 테스트로, 보안 시스템의 실전 대응력 평가TIBER-EU: 유럽중앙은행(ECB) 주도 아래 수립된 금융권 특화 TLPT 가이드라인목적: 침..

개요Andon 시스템은 제조현장 또는 서비스 현장에서 문제가 발생했을 때, 실시간으로 시각적/청각적 신호를 통해 이를 즉시 알리고 대응할 수 있도록 하는 품질 관리 체계입니다. Andon Cord(안돈 코드)는 작업자가 직접 문제를 감지하고 이를 멈추는 물리적 또는 디지털 트리거 장치로, 팀 단위 책임과 자율 개선을 실현하는 핵심 도구입니다. Toyota Production System(TPS)에서 유래되었으며, 린(Lean) 및 Agile 개념과도 밀접하게 연결됩니다.1. 개념 및 정의Andon: 현장에서 이슈가 발생했을 때 즉시 표시(주로 조명 또는 알람)해 작업자가 문제 인식 및 대응할 수 있도록 도와주는 시각화 장치 또는 시스템Andon Cord: 작업자가 직접 문제를 감지하고 생산 라인을 중단시..

개요Information Radiator는 팀과 조직이 주요 정보를 실시간으로 시각화하여 물리적 또는 디지털 공간에 지속적으로 표시하는 공유 도구입니다. 이 개념은 애자일(Agile) 개발 환경에서 널리 사용되며, 누구나 쉽게 볼 수 있는 위치에 정보를 노출하여 협업, 소통, 책임감을 높이는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의Information Radiator란 지속적이고 자발적으로 정보를 발산(radiate)하는 시각적 디스플레이입니다. 프로젝트 상태, 운영 지표, 장애 현황, 개발 사이클 등의 정보를 실시간으로 제공하며, 팀의 ‘정보 접근성’을 핵심 가치로 둡니다.물리적 형태: 화이트보드, 포스트잇, 워룸 대시보드 등디지털 형태: Grafana, Jira Dashboard, TV 벽면 디스플레이 등목..

개요복잡하고 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 전략적 방향 설정은 점점 더 어려워지고 있습니다. 이에 대응하기 위한 도구로 Wardley Mapping이 주목받고 있으며, 이를 운영의 기반으로 삼을 수 있도록 구체화한 실천 지침이 바로 Wardley Doctrine입니다. 이 원칙들은 전략, 기술, 운영 등 다양한 영역에서 조직이 더 나은 판단과 실행을 내릴 수 있도록 돕는 공통 프레임워크입니다.1. 개념 및 정의Wardley Doctrine은 Simon Wardley가 제안한 전략적 지도 도구(Wardley Map)의 활용을 극대화하기 위한 일련의 조직 원칙 및 행동 지침입니다.이 Doctrine은 전략 수립에 앞서 갖추어야 할 기본 태도와 운영 방법을 체계화하여, 조직의 방향성과 실행력을 정렬시키..

개요eTCO(extended Total Cost of Ownership)는 단순한 초기 투자 비용뿐 아니라, 시스템의 전체 수명 주기 동안 발생하는 모든 직간접 비용을 포함해 기술 자산의 진정한 소유 비용을 산정하는 프레임워크입니다. 전통적인 TCO보다 확장된 범위를 고려하며, 특히 클라우드, SaaS, AI, 데이터 플랫폼 등 복합 기술 환경에서 의사결정의 정밀도를 높이는 데 유용합니다.1. 개념 및 정의eTCO는 기술 자산 혹은 프로젝트의 도입부터 폐기까지 모든 비용 요소를 포괄적으로 분석합니다. 단순한 CAPEX 중심에서 벗어나, OPEX, 리스크 비용, 생산성 영향, 파트너 종속성까지 포함합니다.기본 정의: extended TCO = 직접비용 + 간접비용 + 숨겨진 비용 + 리스크 비용목표: 기술..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요Data Product KPI는 조직 내에서 데이터 제품(Data Product)의 가치를 정량적으로 측정하고 관리하기 위한 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator)를 의미합니다. 데이터 제품은 단순한 데이터셋을 넘어서, API, 대시보드, 모델, 데이터 서비스 등 반복적이고 재사용 가능한 형태로 제공되며, 이에 따른 비즈니스 임팩트를 측정할 수 있는 KPI 정의가 필수입니다.1. 개념 및 정의Data Product KPI는 데이터 제품의 사용성, 품질, 효과성 등을 기반으로 설정된 메트릭(metric)으로, 조직이 데이터 중심 의사결정을 지속 가능하게 만들도록 돕습니다.데이터 제품 정의: 데이터를 기반으로 구성된 제품 단위 (e.g. 추천 API, 분석 리포트, 예측 모델)K..

개요sFlow version 5(sFlow-v5)는 다양한 네트워크 장비에서 패킷과 인터페이스 데이터를 실시간으로 샘플링하여 중앙 수집기로 전송하는 표준 프로토콜입니다. 고속 링크에서도 성능에 부담 없이 전체 트래픽의 가시성을 확보할 수 있어, 데이터센터, 클라우드, ISP 등에서 널리 활용됩니다. NetFlow와 달리 샘플링 기반 설계로 리소스 효율성과 확장성이 우수합니다.1. 개념 및 정의sFlow는 ‘sampled flow’의 줄임말로, 패킷을 선택적으로 샘플링하여 전송하는 구조를 갖습니다. sFlow-v5는 이 기술의 최신 주요 버전으로 다음과 같은 특성을 가집니다.샘플링 기반 프로토콜: 패킷 및 인터페이스 상태를 통계적으로 수집Agent-Collector 구조: 스위치/라우터가 Agent 역할을..

개요In-Band Hash Sampling은 고속 네트워크에서 전체 트래픽을 처리하지 않고도 효율적으로 패킷을 샘플링하기 위해 사용되는 기법입니다. 이 방식은 패킷 자체에 포함된 해시값 기반으로 특정 패킷만을 선택하여 수집함으로써, 고성능을 유지하면서도 관찰 가능한 네트워크 가시성을 확보합니다. 특히 데이터센터, 클라우드 백본, SDN 환경에서 활용도가 높습니다.1. 개념 및 정의In-Band Hash Sampling은 패킷의 특정 필드(예: 5-tuple, flow ID 등)를 해싱한 값을 기준으로 일정 규칙에 따라 패킷을 선택하는 방식입니다.In-Band 의미: 별도 제어 채널이 아닌 기존 데이터 패킷 경로 내에서 이루어짐Hash 기반 선택: 임의성이 보장되며 부하 분산에 유리목적: 고속 환경에서 정..

개요TSN(Time-Sensitive Networking) 기술은 결정적(Deterministic) 통신을 위한 IEEE 표준 집합이며, 그중 802.1Qcc는 TSN의 중앙 집중형 구성(Centralized Configuration)을 정의하는 핵심 기술입니다. 이 표준은 실시간 산업 제어, AVB(Audio Video Bridging), 자율주행 네트워크 등에서 필수적인 네트워크 설정 자동화 및 QoS 보장을 실현합니다.1. 개념 및 정의802.1Qcc는 TSN 네트워크 내의 스트림(Stream) 전송 경로, 리소스 할당, QoS 정책 등을 중앙 집중형으로 구성하고 관리하기 위한 표준입니다.목표: TSN 스트림의 결정론적 전송을 보장하기 위한 자동 구성주요 기능: 스트림 예약, 경로 최적화, QoS ..

개요CAST(Cloud Attack Surface Reduction)는 클라우드 인프라, 애플리케이션, 워크로드에서 노출 가능한 보안 위협 지점을 최소화하는 전략을 의미합니다. 급증하는 멀티클라우드·하이브리드 환경에서 보안 경계를 재정의하고, 자산 식별·접근 통제·구성 최적화를 통해 공격자의 진입점을 구조적으로 줄이는 것을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의CAST는 조직의 클라우드 리소스가 외부 공격자에게 노출되는 경로와 방식(공격 표면, Attack Surface)을 식별하고 이를 기술적으로 줄이기 위한 통합 전략입니다.공격 표면: 외부에서 접근 가능한 자산, 포트, API, 인증정보 등CAST의 목적: 무분별한 노출 자산 제거 및 최소 권한 기반 구조 확립적용 대상: IaaS, PaaS, SaaS 전..

개요FHE-ML은 사용자의 민감 데이터를 암호화된 상태로 유지한 채 머신러닝 추론을 수행할 수 있도록 해주는 기술로, ‘완전동형암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE)’와 ‘인공지능 추론(Inference)’의 융합 모델입니다. 특히 헬스케어, 금융, 공공 데이터 등 고보안·고프라이버시 환경에서의 AI 활용을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Fully Homomorphic Encryption은 데이터를 복호화하지 않고도 산술 연산이 가능한 암호 기술입니다. FHE-ML은 이 기술을 활용하여 AI 모델이 암호화된 데이터를 직접 추론하는 구조를 의미합니다.FHE 기본 원리: 암호화된 입력 + 암호화된 연산 = 암호화된 출력Inference 융합: 모델 자체 혹은 추론 연산을 암호..

개요Google Cloud External Key Manager(EKM)는 클라우드 환경에서 데이터 암호화를 위한 키를 Google Cloud 외부에서 직접 관리할 수 있도록 해주는 보안 기능입니다. 고객이 소유한 키를 클라우드에 저장하지 않고도 안전하게 활용할 수 있도록 설계되어, 특히 규제 산업(금융, 공공, 헬스케어 등)에서 높은 보안 수준을 유지하며 클라우드를 활용할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의EKM은 고객이 자체적으로 소유·통제하는 키 관리 시스템(HSM, Key Management Service 등)을 통해 암호화 키를 외부에서 유지한 상태로, Google Cloud 리소스에 대한 암호화 작업을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다.외부키 통제 모델: 키는 Google Cloud가 아..

개요Feature Swap은 머신러닝과 인공지능 모델에서 입력 특징(feature)의 위치나 속성을 조작함으로써 모델의 예측을 교란시키는 데이터 기반 공격 기법입니다. 주로 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등의 고차원 입력을 사용하는 AI 시스템에 대해 적용되며, 정확한 분류나 판단을 회피하거나 오답을 유도하는 데 악용됩니다.1. 개념 및 정의Feature Swap은 모델 입력의 주요 feature 위치 또는 속성을 **의도적으로 바꿔치기(Swap)**하여 예측을 왜곡시키는 적대적 공격(adversarial attack) 방식입니다.공격 대상: Vision AI, NLP 모델, 추천 시스템 등공격 목적: 분류 오류, 모델 신뢰도 하락, 필터링 우회 등유형: 공간적 위치 스왑, 시맨틱 스왑, 다차원..

개요Branch-in-the-Middle는 소프트웨어 공급망 보안 및 인증 경로에서 '신뢰 분기(branch)'를 조작해 정상 흐름을 교란하거나 공격자 제어의 경로로 우회시키는 신종 공격 방식입니다. 중간자 공격(Man-in-the-Middle)의 확장 개념으로, 코드 서명, 인증서 체인, CI/CD 파이프라인 등에서 취약점을 노립니다.1. 개념 및 정의Branch-in-the-Middle는 보안 경로 또는 시스템 흐름 내 분기(branch) 지점을 조작하여 악의적인 흐름으로 유도하거나, 인증을 우회하는 방식의 공격입니다.주 대상: 코드 서명 체계, API 인증 체인, Git 분기, SSO(Single Sign-On)기반 원리: 신뢰 체인 중간 노드를 변조하거나 병렬 분기를 악용2. 특징 구분 Bran..

개요AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking)은 인공지능 시스템, 특히 자동화된 에이전트나 자율 실행 AI가 공격자에게 통제권을 탈취당하는 사이버 공격 유형입니다. 이는 명령어 조작, 학습 데이터 오염, 통신 경로 개입 등을 통해 발생하며, 개인정보 유출, 시스템 오작동, 악성 자동화로 이어질 수 있습니다.1. 개념 및 정의AI 에이전트 하이재킹 공격은 AI가 수행하는 작업 흐름을 공격자가 탈취하거나 변조하여 악의적인 목적을 수행하도록 조작하는 공격 방식입니다.주 대상: 챗봇, RPA, 자율 에이전트, 멀티에이전트 시스템공격 목표: 정보 유출, 정책 위반, 악성 실행 유도차이점: 기존 시스템 하이재킹보다 자율성 기반 AI의 조작이 핵심2. 특징 구분 AI 에이전트 하이재킹 일반 악성코드 공..

개요Earned Benefit Management(EBM)는 전통적인 Earned Value Management(EVM)의 한계를 보완하고, 프로젝트가 실제로 조직의 전략적 목표에 기여하고 있는지를 평가하는 성과 중심의 프로젝트 관리 기법입니다. 단순한 일정/비용 중심이 아닌 ‘가치 실현’ 중심의 접근법으로, 프로젝트의 ROI를 정량적으로 추적할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의EBM은 프로젝트 산출물이 가져올 **이익(Benefit)**의 실현 여부와 진척도를 추적 관리하는 방법론입니다. 주로 전략적 포트폴리오 관리나 대형 투자 프로젝트에서 사용됩니다.목적: 실질적인 사업/조직적 가치를 창출하는지 확인필요성: 전통적 성과 지표의 ‘형식적 완료’와 ‘실제 효과’ 간의 괴리 해소2. 특징 항목 ..

개요IEEE 730은 소프트웨어 품질 보증(SQA, Software Quality Assurance) 활동을 체계적으로 계획하고 수행하기 위한 국제 표준입니다. 특히 대규모 프로젝트나 인증이 요구되는 시스템에서 필수적인 가이드라인으로 활용되며, 품질 관리와 지속적인 개선의 기반이 됩니다.1. 개념 및 정의IEEE 730은 SQA Plan의 구조와 내용을 표준화하여 소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 품질을 보장하는 역할을 수행합니다.목적: 소프트웨어 품질을 체계적, 문서화된 방식으로 확보필요성: 요구사항 충족, 오류 방지, 품질 기준 일관성 유지적용 대상: 정부 프로젝트, 방산, 항공, 의료, 금융 등 고신뢰 소프트웨어 시스템2. 특징 구분 IEEE 730 일반 SQA 활동 ISO 9001범위소프트..

개요RUP(Rational Unified Process)는 IBM Rational에서 개발한 소프트웨어 개발 프로세스 프레임워크로, 구조적이고 반복적인 방법론을 통해 안정적인 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원합니다. 다양한 프로젝트 환경에 맞춰 유연하게 조정 가능하며, 특히 복잡한 엔터프라이즈 시스템 개발에 적합합니다.1. 개념 및 정의RUP는 소프트웨어 개발 생애주기 전체를 포괄하는 프로세스로, 명확한 단계와 역할, 산출물을 정의함으로써 반복적이고 점진적인 개발을 지향합니다.목적: 예측 가능한 고품질 소프트웨어 제공필요성: 요구사항 변경, 위험요소 관리, 품질 보장을 위한 체계적 접근2. 특징 구분 RUP 애자일 폭포수 모델 개발 방식반복적, 점진적반복적, 진화적순차적문서화상세함최소화상세함유연성..

개요GIST Planning은 제품 개발 및 프로젝트 관리에서 빠르고 유연한 전략 수립을 가능하게 하는 실행 중심의 프레임워크입니다. 특히 스타트업, 테크 기업, 애자일 조직에서 널리 활용되며, 목표 달성에 필요한 핵심 요소를 명확하게 구성하여 전략적 실행력을 강화합니다.1. 개념 및 정의GIST는 Goals(목표), Ideas(아이디어), Step-projects(단계별 프로젝트), **Tasks(작업)**의 약어로, 아이디어부터 실행까지의 흐름을 체계화한 프레임워크입니다. 제품 팀이 방향을 설정하고 민첩하게 실험하고 개선할 수 있도록 설계되었습니다.도입 목적: 빠르게 변화하는 시장과 고객 니즈에 빠르게 대응하기 위함필요성: 장기적인 로드맵이 실패하거나 경직될 가능성을 줄이고, 실험 기반의 실행을 촉진..

개요Sparse Mixture of Experts(Sparse MoE)는 대규모 딥러닝 모델에서 연산 효율성과 확장성을 동시에 확보하기 위한 아키텍처로, 여러 개의 전문가 네트워크(Experts) 중 일부만 선택적으로 활성화하여 훈련 및 추론을 수행하는 방식이다. 특히 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 초대형 모델에서 전체 계산량을 제어하며 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 전략으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의MoE는 다수의 전문가 모델 중 일부만 활성화하는 구조로, 각 입력 토큰 또는 샘플마다 최적의 전문가를 선택하여 처리한다. 이때 Sparse MoE는 활성화되는 전문가 수를 제한하여 연산량을 줄이고, 효율성을 확보하는 방식이다. 구성 요소 설명 Experts서로 다른 파라미터를 갖는 Fee..

개요Switch Transformer는 Google Brain이 발표한 Sparse Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 초대형 트랜스포머 모델로, 기존 Dense Transformer 구조의 연산 병목 문제를 해결하고 학습 효율성을 극대화하기 위해 설계되었다. 선택적으로 활성화되는 전문가(Experts) 레이어 구조와 Soft Routing을 사용해 연산량은 줄이고 성능은 유지하거나 개선하는 스케일 최적화 모델이다.1. 개념 및 정의Switch Transformer는 Transformer의 Feedforward 레이어를 수천 개의 전문가(Expert) 중 일부만 활성화하는 방식으로 대체한다. MoE 구조 중에서도 가장 단순하면서 효과적인 구조인 Switch Routing을 통해, 각 입력 ..

개요Prophet은 Facebook(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 시계열 예측 모델로, 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계된 자동화 기반의 예측 프레임워크다. 일별, 주별, 월별 등 정기성을 갖는 시계열 데이터에 대해 강건한 예측을 제공하며, 결측값과 이상치에 대한 내성도 높다. 마케팅, 비즈니스 수요 예측, 트래픽 분석 등에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의Prophet은 Additive Model 기반 시계열 예측기로 다음과 같은 구조를 따른다:y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + εₜ 구성 요소 설명 g(t)트렌드: 데이터의 전반적 성장 곡선 (piecewise linear/logistic)s(t)시즌성: 연간, 주간 등 반복되는 패턴h(t)휴일 효과: 특정 이벤트(예: 명..