ITPE * JackerLab

개요Graph Contrastive Learning(GCL)은 라벨이 없는 그래프 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 개발된 자기지도학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 기존의 그래프 신경망(GNN)이 라벨 기반 학습에 주로 의존했던 것과 달리, GCL은 그래프의 노드, 엣지, 서브그래프 간의 관계성을 기반으로 '양의 쌍(positive pair)'과 '음의 쌍(negative pair)'을 설정하고, 이들 간의 표현 차이를 극대화하는 방식으로 그래프 임베딩을 학습합니다.1. 개념 및 정의GCL은 그래프 내 또는 그래프 간 다양한 형태의 유사성과 비유사성을 학습하여, 라벨 없이도 효과적인 노드/그래프 수준 임베딩을 생성하는 학습 전략입니다.핵심 전략: contrastive ..

개요Speculative Sampling은 LLM 추론 시 디코딩 속도를 비약적으로 향상시키기 위한 전략으로, 빠르지만 부정확한 작은 모델(Speculator)이 후보 토큰 시퀀스를 먼저 생성하고, 이를 큰 모델(Main Model)이 검증하는 방식으로 작동합니다. 이중 추론 구조를 통해 정확도를 유지하면서도 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있어, 실시간 응답이 중요한 AI 서비스에 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의Speculative Sampling은 빠른 예측기(Speculator)와 정확한 검증기(Main LLM)의 조합을 활용해, 다수의 토큰을 한 번에 생성하고 이를 일괄적으로 검증하는 비동기적 디코딩 최적화 기법입니다.핵심 구조: Fast Draft → Selectively Accept → C..

개요Flash Decoding은 LLM의 토큰 생성 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 최신 디코딩 최적화 기술로, 추론 시 GPU 병목을 해소하고 응답 대기시간(latency)을 줄이는 데 초점을 맞춘 알고리즘입니다. 주로 실시간 챗봇, AI 비서, 스트리밍 생성형 AI 등에 적용되어 사용자 경험을 개선하고 서버 효율을 극대화합니다.1. 개념 및 정의Flash Decoding은 LLM의 디코딩 경로에서 계산 및 메모리 접근을 재구성하여, GPU 상에서 더 많은 병렬 처리를 가능하게 만드는 구조적 최적화 기법입니다.기본 구조: Non-AutoRegressive 디코딩 흐름에 가까운 최적화 구조핵심 전략: KV 캐시 재배열, Prefill/Decode 병렬화, 비동기 스트리밍 처리적용 범위: GPT 계열, ..

개요Small-Scale Scaling Laws는 소형 언어 모델(SLM) 훈련에서 관측되는 학습 곡선, 손실 감소 패턴, 일반화 성능 등을 바탕으로, 모델 규모와 성능 간의 관계를 수학적 또는 경험적으로 예측하는 이론적 프레임워크입니다. 기존의 대규모 모델에 국한되던 Scaling Laws를 수천만~수억 파라미터 범위에 최적화하여, 자원 효율적인 LLM 설계와 실험 설계에 중요한 통찰을 제공합니다.1. 개념 및 정의Small-Scale Scaling Laws는 상대적으로 작은 파라미터 수와 데이터 양으로 훈련된 모델에서 관찰된 경향을 기반으로, 더 큰 모델의 성능 또는 한계를 예측하려는 확률적·통계적 방법론입니다.핵심 정의: 손실 L(N, D, C)는 파라미터 수(N), 데이터 수(D), 계산량(C)에..

개요Phi-2는 Microsoft에서 개발한 2.7B 파라미터 규모의 경량 언어 모델로, 소형임에도 불구하고 다양한 벤치마크에서 중대형 모델을 능가하는 성능을 보이는 대표적인 '스몰 언어 모델(SLM)'입니다. 혁신적인 커리큘럼 학습 전략과 정제된 데이터셋을 기반으로 학습되어, 교육, 코딩, 논리추론 등 다양한 영역에서 고성능을 실현합니다.1. 개념 및 정의Phi-2는 학습 효율성과 품질 간의 최적 균형을 목표로 설계된 SLM으로, 특히 학습 데이터의 질과 구성 전략에 중점을 둔 모델입니다.모델 규모: 2.7B 파라미터 (Transformer 기반)학습 전략: 인위적 품질 필터링 + 커리큘럼 학습 + 중복 제거적용 영역: 교육적 질의응답, 수학 추론, 코딩, 자연어 이해 등2. 특징 항목 Phi-2 특..

개요Auto-GPT는 사용자가 지정한 고수준 목표를 LLM이 스스로 세분화하여 작업 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 반복적으로 평가·개선해가며 목표를 달성하는 '자율형 에이전트 시스템'의 대표적 구현 방식입니다. 다양한 프레임워크들이 오픈소스 기반으로 등장하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 자동화하려는 다양한 산업 현장과 개인 프로젝트에 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Auto-GPT Framework는 LLM 기반 에이전트가 인간의 간섭 없이 일련의 태스크를 순차적으로 실행하는 시스템을 구축할 수 있도록 도와주는 오케스트레이션 환경입니다.핵심 구성: 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 메모리 갱신 → 평가 반복철학: 인간의 역할은 ‘지시’에 국한되고, 수행은 AI가 자동으로모델 기반: ..

개요AgentBench는 대규모 언어 모델(LLM)의 실제 에이전트 수행 능력을 종합적으로 평가하기 위해 설계된 멀티태스크 벤치마크입니다. 단순 지식 회상이나 논리적 질의응답을 넘어, 다양한 환경에서의 문제 해결 능력, 협업, 도구 사용, 웹 인터페이스 조작 등 실제 작업 기반의 '에이전트 역할 수행 능력'을 정량화하고 비교할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의AgentBench는 언어 모델이 다양한 도메인의 시뮬레이션 환경에서 실제 에이전트처럼 행동하는지 평가하는 프레임워크입니다.벤치마크 성격: 능동적 과제 해결, 다중 인터페이스 활용, 지능적 선택 평가목적: 실세계 태스크 기반의 LLM 에이전트 품질 측정범위: 8개 카테고리, 51개 에이전트 태스크로 구성2. 특징 항목 AgentBench..

개요IA³(Input-Aware Adapter)은 사전 학습된 언어 모델(PLM)을 다양한 태스크에 효율적으로 적응시키기 위한 경량화 파인튜닝 전략으로, 입력에 따라 동적으로 조정되는 어댑터 파라미터를 통해 적은 학습 비용으로 높은 성능을 실현합니다. 기존의 Adapter 기법보다 더욱 파라미터 효율적이며, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 확장성과 실용성을 인정받고 있습니다.1. 개념 및 정의IA³는 입력 특성(input features)에 따라 학습 가능한 게이트(gating) 벡터를 사용해 Transformer 계층의 각 선형 연산에 스케일 파라미터를 곱함으로써 미세 조정을 수행합니다.핵심 원리: 입력 인식 스케일 벡터로 출력값 조정업데이트 대상: 어댑터 파라미터만 학습, 기존 ..

개요BitFit(Bias Term Fine-Tuning)은 대규모 사전학습 언어모델(PLM)을 효율적으로 파인튜닝하기 위해 도입된 경량화 튜닝 전략입니다. 전체 모델의 수많은 파라미터 중 오직 '바이어스(bias)' 항목만을 조정함으로써 최소한의 학습으로도 우수한 성능을 확보할 수 있는 것이 특징입니다. 메모리·계산 효율을 극대화하면서도 성능 손실 없이 다양한 다운스트림 태스크에 적용 가능해, LLM 시대의 실용적 튜닝 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의BitFit은 Fine-Tuning 대상 파라미터를 'bias' 항목으로 제한하고, 그 외의 가중치(weight)는 모두 동결(frozen)한 상태로 학습을 수행하는 방법입니다.기본 전략: 전체 모델 파라미터 중 bias 항목만 업데이트설계 철..

개요Delta-Tuning은 대규모 사전 학습 모델(PLM, Pretrained Language Model)을 다양한 다운스트림 태스크에 맞게 빠르고 효율적으로 적응시키기 위한 경량화 파인튜닝 기법입니다. 기존의 전체 파라미터 업데이트 방식(Fine-Tuning)과 달리, 모델 파라미터의 일부분만 조정하거나 새로운 적은 수의 파라미터만 추가 학습하여, 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 향상시킵니다.1. 개념 및 정의Delta-Tuning은 ‘Δ(델타)’ 즉, 기존 사전 학습 모델에서의 변화량만 학습하는 접근 방식입니다.핵심 개념: 전체 모델 파라미터를 유지하고, 소량의 추가 파라미터만 학습기반 철학: 모델은 이미 일반적 표현을 학습했으므로, 적은 변화로도 태스크 적응 가능대상 모델: BERT, GPT,..

개요FlashAttention-2는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 연산인 어텐션(Attention)을 메모리 효율적이고 빠르게 처리하기 위한 차세대 알고리즘입니다. 기존 FlashAttention의 속도 및 GPU 효율성 문제를 개선하면서, 다양한 시퀀스 길이 및 배치 구조에 대한 일반성을 확보하고, 학습 및 추론 성능을 모두 향상시키는 혁신적 어텐션 기법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의FlashAttention-2는 어텐션 연산에서 메모리 접근을 최소화하고, 고속 버퍼 레벨에서 정확한 softmax 연산을 수행하여 연산 효율성을 극대화한 알고리즘입니다.기반 모델: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처핵심 전략: 'tiling + recomputation + GPU-fr..

개요Gaussian Splatting은 다중 뷰 이미지 또는 비디오에서 3D 장면을 고속으로 재구성하고 렌더링하는 신개념의 표현 기법입니다. 기존의 NeRF(Neural Radiance Fields) 방식보다 훨씬 빠르면서도 고화질의 뷰 생성이 가능하여, 실시간 AR/VR, 3D 콘텐츠 제작, 디지털 트윈 등에서 주목받고 있습니다. 이 기술은 '가우시안 입자' 기반의 점 구름(Point Cloud)을 확장한 방식으로, 그래픽스와 머신러닝의 융합 사례로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Gaussian Splatting은 3D 공간에 분포된 수많은 '가우시안 입자'를 기반으로 장면을 표현하며, 이를 투영(Projection)하여 2D 이미지를 합성하는 방식입니다.핵심 구조: 3D 가우시안 분포 + 알파 ..

개요Segment Anything Model(SAM)은 Meta AI에서 개발한 범용 이미지 분할 모델로, 입력 이미지에서 사용자가 지정한 영역을 즉시 분할할 수 있는 강력한 비전 모델입니다. 사전 학습된 거대한 데이터셋과 Prompt 기반 분할 기술을 바탕으로 다양한 도메인에서 고정밀 이미지 인식과 객체 탐지를 가능하게 하며, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 로보틱스, 생성형 AI 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의SAM은 사전 학습(pretrained)된 Transformer 기반의 이미지 분할 모델로, 사용자의 간단한 입력(prompt)에 따라 객체 단위의 마스크를 빠르게 생성합니다.Segment Anything: 텍스트, 점, 박스 등 다양한 입력으로 객체 분할 가능모델 구조: 이..

개요Intel CET(Control-flow Enforcement Technology)의 Shadow Stack은 소프트웨어 복귀 지점의 무결성을 하드웨어 수준에서 보호하기 위한 기능입니다. 특히 ROP(Return-Oriented Programming) 같은 제어 흐름 공격을 방어하기 위한 핵심 기능으로, Intel의 최신 프로세서(11세대 Core 이상)부터 적용되어 소프트웨어와 하드웨어의 통합 보안 프레임워크 구현을 가능케 합니다.1. 개념 및 정의Shadow Stack은 일반적인 콜스택(Call Stack)과 별도로 하드웨어에 의해 관리되는 보호된 스택으로, 함수 호출 및 반환 시 복귀 주소를 검증하여 공격자가 스택을 조작하는 것을 방지합니다.CET 개요: Intel의 제어 흐름 무결성 보장 기술..

개요Continuous Privacy-Budget Management(연속적 프라이버시 예산 관리)는 민감한 데이터에 대한 지속적 보호를 위해 개인정보 노출 위험을 정량화하고 실시간으로 통제하는 체계입니다. 특히 Differential Privacy(차등 프라이버시) 기반 데이터 처리에서 개인 정보 보호 수준을 수치화한 '예산(ε)'의 누적 사용량을 추적하며, AI 학습, 분석 플랫폼, 연합학습 환경에서 데이터 프라이버시 보호의 핵심 메커니즘으로 작용합니다.1. 개념 및 정의Privacy Budget은 민감 데이터 처리에서 허용된 개인정보 노출 수준을 ε 값으로 설정하여 측정합니다. 이 값을 지속적으로 관리하는 체계를 Continuous Privacy-Budget Management라고 합니다.기반 기술..

개요PCI DSS(Payment Card Industry Data Security Standard) v4.0은 카드 결제 데이터를 보호하기 위한 국제 보안 표준의 최신 버전입니다. 글로벌 결제 환경의 변화에 대응하여 유연성과 보안 강화를 모두 반영한 구조로, 디지털 트랜잭션이 급증하는 시대에 조직의 보안 역량을 평가하고 향상시키는 핵심 기준으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의PCI DSS는 Visa, MasterCard, American Express 등 주요 카드사가 결성한 PCI SSC(Payment Card Industry Security Standards Council)에서 제정한 표준으로, 카드 소유자 데이터 보호를 목적으로 하는 일련의 요구사항입니다.목적: 카드 소유자 정보 보호 및 데이..

개요GNAP(Grant Negotiation and Authorization Protocol)은 OAuth 2.0의 후속 프로토콜로 제안된 사용자 중심의 인증 및 권한 부여 프레임워크입니다. 권한 부여 주체와 클라이언트 간의 협상을 중심으로 설계되어 보다 유연하고 분산화된 인증 흐름을 지원하며, 클라이언트 등록, 사용자 상호작용, 다중 장치 인증, 암호 없는 인증 방식 등 현대적 요구를 포괄합니다.1. 개념 및 정의GNAP은 클라이언트가 권한을 요청하는 방식을 보다 세분화하고, 권한 부여 서버와 독립적인 상호작용을 통해 액세스 권한을 안전하게 위임하는 구조를 제공합니다.기반: OAuth 2.0의 한계를 해결하기 위한 새로운 표준 제안중심 개념: 클라이언트-사용자 간 협상 기반 권한 부여대상 환경: 분산 ..

개요OAuth 2.1은 기존 OAuth 2.0의 보안 취약점을 보완하고 모범 사례를 통합한 최신 인증 표준입니다. 안전하고 일관된 사용자 인증 및 권한 위임을 구현할 수 있도록 설계되어, API 기반 현대 애플리케이션과 서비스 환경에서 신뢰할 수 있는 인증 프레임워크로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의OAuth 2.1은 사용자 자격 증명을 직접 노출하지 않고, 서드파티 애플리케이션이 제한된 접근 권한을 부여받도록 하는 인증 및 권한 부여 프로토콜입니다.기반 프로토콜: OAuth 2.0목적: 안전하고 표준화된 인증 및 권한 위임 절차 제공주요 변경점: 위험한 기능 제거 및 강력한 보안 모범 사례 수용2. 특징 항목 OAuth 2.1 특징 OAuth 2.0과의 차이 보안성PKCE, TLS 등 필수..

개요Private Set Intersection(PSI)은 두 개 이상의 당사자가 서로의 입력 데이터는 노출하지 않으면서, 교집합만을 안전하게 계산할 수 있도록 하는 암호학적 기법입니다. 개인정보 보호, 보안 마케팅, 헬스케어, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 민감한 데이터 공유 없이 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의PSI는 참여자 간 데이터 세트의 공통 항목만을 식별하는 암호 프로토콜로, 입력값 외부 노출 없이 공동 연산이 가능합니다.기본 원리: 입력 집합은 암호화된 상태에서 교집합 계산이 수행됨참여자 간 정보 보호: 원소 간 일치 여부만 판단 가능, 전체 원소 노출 없음활용 목적: 개인정보 보호 기반 협력 분석2. 특징 항목 설명 기존 방식과의..

개요in-toto Attestation은 소프트웨어 공급망의 각 단계를 추적하고, 해당 단계들이 신뢰할 수 있는 주체에 의해 수행되었음을 증명하는 보안 메커니즘입니다. SLSA(Supply-chain Levels for Software Artifacts) 및 SBOM(Software Bill of Materials) 등과 함께 현대 DevSecOps 환경에서 핵심적으로 활용되며, 소프트웨어 무결성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의in-toto는 소프트웨어 아티팩트의 생성, 테스트, 배포 등 모든 공급망 단계에서의 행위자를 명확히 식별하고, 해당 작업이 실제로 수행되었음을 보증하는 'attestation'을 생성합니다.in-toto: 각 공급망 단계의 메타데이터(행위자, 명령어, 입력/출..

개요Security Data Lake 및 Lakehouse는 대규모 보안 데이터를 유연하게 수집, 저장, 분석하기 위한 현대적인 데이터 아키텍처입니다. 기존 SIEM(System Information and Event Management)의 한계를 보완하면서, 정형·비정형 데이터를 통합하고 머신러닝 기반의 위협 탐지 및 대응을 가능하게 합니다. 클라우드 기반 보안 운영체제(SOC) 구축을 위한 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Security Data Lake는 다양한 보안 소스로부터 수집된 방대한 로그와 이벤트 데이터를 원시 상태로 저장하는 중앙 저장소이며, Lakehouse는 이를 분석 및 처리할 수 있는 데이터 웨어하우스 기능을 통합한 진화형 구조입니다.Security Data Lak..

개요ITDR(Identity Threat Detection and Response)는 사용자 및 시스템의 디지털 신원(Identity)을 중심으로 발생하는 위협을 탐지하고 대응하는 최신 보안 프레임워크입니다. IAM(Identity & Access Management)을 보완하는 기술로, 계정 탈취, 권한 남용, 인증 우회 등의 행위를 실시간으로 탐지하고 방어하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 최근 증가하는 클라우드, SaaS 환경에서 신원 기반 보안의 중요성이 커지면서 ITDR의 필요성이 강조되고 있습니다.1. 개념 및 정의ITDR은 조직 내 모든 신원(사용자, 서비스, 디바이스 등)에 대한 위협을 실시간으로 식별하고, 공격 행위를 차단하거나 자동 대응 조치를 수행하는 보안 기술입니다.목적: 신원 탈취 ..

개요UEBA(User and Entity Behavior Analytics)는 사용자 및 시스템(엔터티)의 정상적인 행동 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 비정상적인 행위를 탐지하는 보안 분석 기술입니다. 기존 보안 시스템이 탐지하지 못하는 내부 위협, 계정 탈취, 데이터 유출 등을 식별하는 데 효과적입니다. 머신러닝과 통계 모델을 활용해 실시간으로 위협을 식별하고 대응하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의UEBA는 사용자 및 엔터티의 행동 데이터를 수집하여 이상행동을 분석하고 위협을 탐지하는 보안 프레임워크입니다.목적: 내부자 위협, 계정 오남용, APT 공격 등 탐지기반 기술: 머신러닝, 빅데이터, 실시간 로그 분석대상: 사용자, 디바이스, 애플리케이션, 서버 등 다양한 엔터티2. 특징..

개요Zero-Carbon Data Center Framework는 데이터 센터 운영에서 탄소 배출을 ‘제로(0)’로 만들기 위한 전략적 프레임워크입니다. 에너지 효율 향상, 재생에너지 사용, 폐열 회수, 스마트 냉각 기술, 탄소 상쇄 프로그램 등을 종합적으로 고려하여 설계되며, 클라우드 및 디지털 인프라 기업의 지속 가능성 목표 달성에 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의Zero-Carbon Data Center Framework는 운영 중 직접 및 간접적인 탄소 배출을 최소화하거나 상쇄하여 탄소 중립을 달성하는 데이터 센터 운영 전략입니다.목적: 탄소중립 목표 실현 및 ESG 경영 강화필요성: 디지털 수요 증가로 인한 전력 소비 확대 및 기후 변화 대응범위: 에너지 공급, 인프라 설계, 운영 및 폐기..

개요화학 반응 네트워크(Chemical Reaction Network, CRN)는 화학 반응의 동역학적 과정을 수학적으로 표현하고 해석하는 모델링 프레임워크입니다. 생명과학, 시스템 생물학, 합성생물학, 제약 및 화학 공정 산업 등 다양한 분야에서 복잡한 반응 메커니즘을 체계적으로 분석하는 데 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의CRN은 여러 화학 종(species)과 반응(reaction)으로 구성된 네트워크로, 각 반응은 반응물과 생성물, 반응 속도식으로 기술됩니다. 이를 통해 시간에 따른 종의 농도 변화, 시스템의 안정성, 평형 상태 등을 예측할 수 있습니다.목적: 반응 메커니즘의 정량적 이해 및 예측필요성: 복잡한 생화학 시스템(예: 세포 내 신호 전달)의 정밀 분석응용 분야: 합성 생물학 회로 ..

개요Turborepo는 Vercel이 개발한 JavaScript/TypeScript 기반 모노레포(mono-repo) 환경에서 빠르고 효율적인 빌드를 지원하는 고성능 빌드 도구입니다. 캐싱, 병렬 처리, 의존성 추적, 원격 실행 등 다양한 최적화 기능을 통해 팀 단위의 프론트엔드/백엔드 개발을 일관되고 빠르게 만들며, Monorepo 기반 모던 프레임워크의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의여러 패키지를 단일 리포지토리 내에서 관리하면서도, 캐시 및 병렬처리를 통해 빌드 시간을 대폭 단축하는 모노레포 빌드 툴목적Monorepo 기반 프로젝트의 개발 생산성 및 빌드 속도 극대화필요성점점 복잡해지는 프론트엔드/풀스택 환경에서 빌드 병목 및 중복 작업 최소화 필요2. 주요 기..

개요Loihi 2는 인텔(Intel)이 개발한 차세대 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서로, 인간의 뇌 구조와 신경 회로망에서 영감을 받아 정보 처리 방식을 근본적으로 재설계한 칩입니다. 기존 CPU, GPU와 달리 비동기식 이벤트 기반 연산과 병렬적인 스파이킹 뉴런 모델(Spiking Neural Network, SNN)을 채택하여, 초저전력·고속 반응의 인공지능(AI) 구현을 목표로 합니다. 인지, 추론, 적응 학습 등의 기능을 실시간 센서 데이터와 결합해 효율적으로 수행할 수 있어 엣지 AI, 로보틱스, 자율시스템의 핵심 플랫폼으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻어 설계된 스파이킹 기반 뉴로모픽 AI 칩목적초저전력 환경에서 빠른 반응성과 ..

개요Spatial Computing은 물리적 공간에 대한 컴퓨터의 인식, 해석, 상호작용 능력을 통합하는 차세대 컴퓨팅 패러다임입니다. 이는 증강현실(AR), 가상현실(VR), 공간 센싱(LiDAR), 공간 매핑, 컴퓨터 비전, AI 등의 기술을 결합하여 현실 공간을 디지털 환경과 실시간으로 연결하고 조작할 수 있게 합니다. Apple Vision Pro, Meta Quest, Microsoft HoloLens 등에서 구현되며, XR, 스마트팩토리, 디지털 트윈 등 다양한 산업 영역에서 핵심 역할을 하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의현실 공간을 인식·해석하여 디지털 콘텐츠와 실시간 상호작용하는 컴퓨팅 방식목적인간의 물리적 동작과 공간을 컴퓨터가 이해하고 예측하도록 지원필요성디지털-물리 융..

개요Terahertz(THz) Wireless는 0.1~1 테라헤르츠(THz) 대역의 고주파 전자기파를 이용하여 무선 데이터를 전송하는 기술로, 6G 이후 세대의 초고속, 초저지연, 초고정밀 통신 인프라의 핵심으로 주목받고 있습니다. THz 대역은 광파와 마이크로파의 중간 영역으로, 매우 넓은 주파수 대역폭을 제공하면서도 소형 안테나 설계가 가능하고, mmWave 대비 더 높은 전송 속도와 공간 분해능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의0.1~1 THz 대역의 테라헤르츠 전자기파를 이용한 초고속 무선 전송 기술목적100Gbps~1Tbps급 무선 데이터 전송 실현필요성기존 mmWave 기술의 대역폭 한계, 전송 밀도 한계 극복을 위한 고주파 대역 활용2. 기존 대역과의 비교주파수 대역명칭대역..

개요6G Semantic Communication은 단순한 비트 전송을 넘어 ‘의미’ 단위로 정보를 이해하고 전달하는 새로운 통신 패러다임입니다. 이는 기존 Shannon 기반 정보이론이 갖는 한계를 넘어, 인간과 기계 간의 고차원적 의사소통과 효율적인 데이터 축소 전송을 가능케 하며, 인공지능(AI), 센서, 엣지 디바이스, 로봇 간의 지능적 협업을 지원합니다. 6G 시대의 지능형 통신 인프라로 주목받고 있으며, 미래 자율 시스템과의 결합이 필수적입니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의발신자와 수신자 간 ‘의미적 일치’에 기반하여 정보를 인지하고 선택적으로 압축 전송하는 통신 방식목적의미 기반 데이터 전송으로 대역폭 절감, 전송 지연 최소화, AI 협업 효율 극대화필요성초고속·초저지연의 한계를 넘어..