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Value Stream Mapping 2.0 (VSMod)

개요Value Stream Mapping 2.0(VSMod)은 전통적인 가치 흐름도(Value Stream Mapping: VSM)의 진화된 형태로, 디지털 전환 시대에 적합하게 재설계된 Lean 도구입니다. 이는 조직의 전체 가치 흐름을 가시화하고, 병목 현상과 낭비 요소를 식별하여 지속적인 개선을 가능하게 합니다. 특히, 데이터 기반 분석과 자동화를 통해 실시간 개선과 협업 중심의 운영 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의VSMod(Value Stream Mapping 2.0)는 제조 및 소프트웨어 개발, IT 운영 등 다양한 산업 분야에서 가치 흐름을 시각화하고, 디지털 데이터를 통합하여 낭비를 제거하고 가치를 극대화하기 위한 전략적 도구입니다.목적: 프로세스 최적화와 디지..

Validation Grammar

개요Validation Grammar는 데이터 유효성 검증(validation) 규칙을 명확하고 재사용 가능한 구조로 명세할 수 있는 선언형 문법 체계입니다. API, 데이터 입력, ETL, 모델 피처 등 다양한 데이터 경로에서의 일관된 검증 정책 수립과 자동화된 테스트 수행을 위한 기반 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Validation Grammar는 데이터 필드의 타입, 값 범위, 패턴, 조건, 상호 의존성 등을 선언형 문법으로 기술하여, 이를 기반으로 검증 로직을 자동 생성하거나 일관된 테스트를 수행할 수 있도록 합니다.Declarative Rules: if/then/else 대신 패턴 기반 명세화Typed Schema Binding: JSON Schema, Protobuf, Avro ..

RisingWave

개요RisingWave는 대규모 데이터 스트림을 SQL로 실시간 처리할 수 있도록 설계된 분산 스트리밍 데이터베이스입니다. Apache Flink, Kafka Streams 등 전통적인 스트리밍 엔진과 달리, 개발자 친화적인 PostgreSQL 호환 SQL 인터페이스를 제공하여 실시간 분석, 복잡 이벤트 처리, 데이터 웨어하우징의 스트리밍화를 가속화합니다.1. 개념 및 정의RisingWave는 메시지 브로커(예: Kafka, Pulsar 등)로부터 스트리밍 데이터를 ingest하고, 상태를 유지하며 복잡한 변환 및 집계를 수행할 수 있는 **상태 기반 스트리밍 시스템(stateful streaming system)**입니다.PostgreSQL 호환 SQL 지원: SELECT, JOIN, WINDOW 등 ..

Column-Level Lineage with OpenLineage v1.2

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 실행과 흐름을 표준화된 방식으로 기록하는 메타데이터 계보(lineage) 표준입니다. v1.2 버전에서는 특히 컬럼 단위 계보(Column-Level Lineage) 추적 기능이 공식 지원되면서, 데이터 품질 추적, 규정 준수, 영향도 분석에서의 실용성이 크게 향상되었습니다.1. 개념 및 정의Column-Level Lineage는 테이블 간의 흐름뿐만 아니라, 개별 컬럼 간 데이터 변환 및 이동을 정밀하게 추적하는 메타데이터 구조를 의미합니다.OpenLineage v1.2: 컬럼 종속성 명시 기능 포함Input/Output Facets: 컬럼 입출력 간 매핑 정보 제공명시적 ColumnMapping: 변환 로직 기반 의존성 정의 가능2. 특징 특징 설명 ..

Anomaly-Kill Switch

개요Anomaly-Kill Switch는 시스템에서 비정상적인 패턴이 탐지되었을 때, 자동으로 기능을 비활성화하거나 제한하여 손해를 최소화하고 회복 시간을 단축하는 보호 전략입니다. 실시간 이상 탐지 기술과 연계되어 비즈니스 운영 중단을 최소화하며, 고가용성·보안·서비스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Anomaly-Kill Switch는 애플리케이션, 인프라, API, 머신러닝 모델 등에서 이상 상황 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 해당 기능이나 경로를 ‘강제 중단(kill)’하여 확산을 방지하는 자동화된 보호 장치입니다.Anomaly Detection: 정상 시나리오에서 벗어난 상태 탐지 (통계, ML 기반)Kill Switch: 조건 만족 시 즉시 실행되는 기능 비활성화 트리거..

eBPF Rootkit Detection

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 공간에서 유저 공간의 개입 없이 다양한 커널 이벤트를 관찰하고 조작할 수 있는 고성능 확장 기술입니다. 이 특성을 활용하여 시스템 콜 후킹, 커널 오브젝트 은폐 등으로 동작하는 Rootkit을 탐지하는 전략이 eBPF Rootkit Detection입니다.1. 개념 및 정의eBPF Rootkit Detection은 커널의 syscall, tracepoint, kprobe, LSM hook 등 다양한 관측 지점을 활용하여 악성 행위를 실시간으로 탐지하는 방식입니다.eBPF 프로그램: 커널 내 이벤트에 반응하여 실행되는 작은 코드 조각Rootkit: 탐지 회피 및 권한 탈취를 목적으로 커널 내부 조작을 수행하는 악성 코드D..

Progressive Refactoring

개요Progressive Refactoring은 대규모 시스템에서 코드와 아키텍처를 한 번에 전면 교체하는 방식이 아닌, 지속적이고 작은 단위의 변경을 통해 점진적으로 품질과 구조를 개선하는 소프트웨어 리팩토링 전략입니다. 이는 비즈니스 운영 중단 없이 기술 부채를 해소하고, 신뢰성 높은 코드 기반을 유지할 수 있는 실용적 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Progressive Refactoring은 기능은 유지하되 내부 구현을 점진적으로 개선하는 리팩토링 방법으로, 변화의 위험을 최소화하면서 유지보수성과 확장성을 높이는 데 초점을 둡니다.Small Steps: 기능 단위 또는 파일 단위의 점진적 리팩토링Safe Refactoring: 테스트/배포 자동화 기반의 안전한 변경Embedded in Flow:..

Platform as Product Mindset

개요Platform as Product Mindset는 플랫폼(내부 도구, API, 개발 인프라 등)을 단순한 지원 도구가 아닌 ‘고객 중심의 제품’으로 정의하고, 사용자 경험과 가치 제공을 중심으로 지속 개선하고 운영하는 전략적 사고방식입니다. 대규모 디지털 조직에서 플랫폼 팀이 단순 기술 지원이 아닌, 서비스 중심 조직으로 진화하기 위한 핵심 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Platform as Product는 플랫폼을 내부 개발자 또는 팀을 위한 ‘제품’으로 정의하고, 제품 개발 방법론(기획-개발-피드백-개선)을 통해 운영하는 방식입니다.Internal Product: 사용자는 내부 개발팀/엔지니어Product Thinking: 기능 중심이 아닌 사용자 가치 중심Ownership Culture: ..

Kanban Flight Levels

개요Kanban Flight Levels는 팀 단위 칸반 운영을 넘어, 조직의 다양한 계층(레벨)에서 작업 흐름을 시각화하고 최적화하여 비즈니스 전반의 민첩성을 강화하는 프레임워크입니다. 서비스 흐름의 전략-전술-실행 관점의 정렬을 통해 지속 가능한 개선 문화를 구축할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Kanban Flight Levels는 독일의 Klaus Leopold가 제안한 개념으로, 칸반 시스템을 조직의 다양한 높이(Flight Level)에서 도입하고 연결함으로써 전략적 정렬과 실행력을 동시에 확보하는 모델입니다.Flight Level 1: 팀/기능 단위 작업 흐름 (Delivery)Flight Level 2: 여러 팀 간 협업 흐름 (Coordination)Flight Level 3: 전략과 방..

SV MOM (Shared-Value Map-of-Measures)

개요SV MOM(Shared-Value Map-of-Measures)은 경제적 가치와 사회적 가치를 동시에 추구하는 조직이 그 목표를 효과적으로 달성하기 위해 필요한 측정 항목을 구조화하는 전략적 프레임워크입니다. 기업의 ESG, CSV(Creating Shared Value), 지속가능 경영 흐름에 대응하며, 정량과 정성 지표를 아우르는 통합 측정 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의SV MOM은 가치 창출(Value Creation)과 가치 수용(Value Capture), 그리고 조직 내부 실행(Value Delivery)의 관점에서 기업 활동과 이해관계자의 영향을 정렬하고, 이를 측정 가능한 형태로 재구성하는 가치 기반 성과 측정 시스템입니다.Shared Value: 사회적/환경적 문제를 비즈니스..

Adaptive Space Framework

개요Adaptive Space Framework는 조직 내 다양한 부서, 계층, 개인 간의 상호작용과 실험이 가능하도록 설계된 ‘적응형 공간’을 구축함으로써, 혁신의 전파와 실행을 촉진하는 조직 운영 모델입니다. 복잡성, 변화, 속도가 가속되는 시대에 빠르고 유연한 의사결정을 가능하게 하며, 기업의 민첩성과 창의성을 동시에 확보할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의Adaptive Space는 관료적 통제 시스템과 자유로운 아이디어 실험 사이의 균형을 설계하여, 아이디어가 ‘전환 공간’을 통해 시도되고, 평가되고, 채택되는 환경을 말합니다. Framework는 이를 구조화하여 설계/운영하기 위한 실행 전략입니다.Exploration Space: 아이디어 생성과 실험이 일어나는 구역Operating S..

GPU Fractional Scheduling

개요GPU Fractional Scheduling은 하나의 GPU 자원을 여러 워크로드 또는 사용자 간에 세분화하여 할당하고, 시간 또는 공간 기준으로 효율적으로 스케줄링하는 기술입니다. AI/ML 트레이닝 및 추론 워크로드, 클라우드 기반 모델 서비스 환경에서 GPU 활용률을 극대화하며 비용 효율성을 제공하는 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Fractional Scheduling은 물리적 GPU 장치를 가상적으로 분할하여 서로 다른 프로세스나 컨테이너가 GPU를 동시에 공유하게 하는 스케줄링 방식입니다.Fractional GPU: GPU 자원을 memory, SM(Core), compute time 등으로 쪼개어 사용Space Sharing: 다중 프로세스가 병렬로 실행 (MPS 기반..

GQL ISO/IEC 39075

개요GQL(Graph Query Language)은 ISO/IEC 39075로 공식 채택된 그래프 데이터베이스를 위한 국제 표준 질의 언어입니다. 관계형 데이터베이스에 SQL이 존재하듯, 그래프 기반 데이터 모델을 위한 공식 질의 언어로 GQL이 제정됨으로써 그래프 데이터 처리의 통합성과 확장성이 비약적으로 강화되었습니다.1. 개념 및 정의GQL은 그래프 데이터베이스를 대상으로 노드와 엣지, 속성 등을 탐색하거나 조작할 수 있도록 설계된 선언형 쿼리 언어입니다. ISO/IEC 39075는 GQL의 문법, 동작 의미, 표준 기능 등을 정의합니다.Graph Data Model: 노드, 관계(엣지), 속성 기반 구조Declarative Language: 결과 지향적 표현 방식 채택ISO 39075: 국제 표준..

Contracts-DSL

개요Contracts-DSL은 데이터 계약(Data Contracts)을 코드로 명시하고 관리할 수 있도록 설계된 도메인 특화 언어(Domain Specific Language)입니다. 데이터 스키마, 품질 규칙, 계약 조건 등을 코드 기반으로 선언하고 자동 검증함으로써, 데이터 신뢰성과 협업 효율성을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Contracts-DSL은 데이터 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 인터페이스를 선언적이고 자동 검증 가능한 방식으로 명시하기 위한 언어로, GitOps 및 DevDataOps 흐름에서 중요한 역할을 합니다.DSL 정의: JSON/YAML/TOML/전용 구문 등으로 구성계약 요소: 스키마 정의, 유효성 조건, 버전 관리, 책임자 명시 등 포함CI/CD 통합: 파이프라인에..

Anteater

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

Data Contracts Hub

개요Data Contracts Hub는 데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, 구조, 책임을 명시적으로 정의하고 추적하는 데이터 계약(Data Contract)을 중심으로 데이터를 공유하고 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 품질 문제와 책임 불명확성 문제를 해소하며, 데이터 기반 의사결정과 자동화를 위한 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Data Contracts는 데이터 생산자(개발자, 백엔드 시스템 등)와 소비자(데이터 엔지니어, 분석가 등) 간에 주고받는 데이터의 형식과 의미, 규칙, 변경 정책 등을 사전에 정의한 일종의 '계약서'입니다. 이를 통합 관리하고 실행하는 플랫폼이 Data Contracts Hub입니다.데이터 계약서: 스키마, 예외처리, 유효성 검사 규칙 포함계약의 자..

Zoned Storage Initiative (ZSI)

개요Zoned Storage Initiative(ZSI)는 대규모 데이터 환경에서 저장 효율성과 성능을 극대화하기 위해 고안된 저장 아키텍처로, SMR(Shingled Magnetic Recording), ZNS(Zoned Namespace) SSD 등 '존(Zoned)' 구조 기반 저장 장치를 활용하는 업계 표준화 노력입니다. 데이터센터와 클라우드 사업자들이 대용량 데이터 저장에 따른 성능 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 주목하는 기술입니다.1. 개념 및 정의ZSI는 저장 장치를 물리적 영역(zones)으로 나누고, 해당 영역에 순차적으로 데이터를 쓰는 저장 방식을 의미하며, 이를 통해 쓰기 증폭(write amplification) 감소, 공간 활용률 증대, 장치 수명 연장을 도모합니다.Zoned ..

Cloudflare Workers AI

개요Cloudflare Workers AI는 Cloudflare의 글로벌 엣지 네트워크를 기반으로 AI 모델을 서버리스 환경에서 실행할 수 있는 플랫폼입니다. 이를 통해 AI 인퍼런스를 사용자에게 가장 가까운 위치에서 수행함으로써, 초저지연 응답과 비용 효율적인 AI 서비스 운영을 실현합니다.1. 개념 및 정의Cloudflare Workers AI는 Cloudflare Workers라는 서버리스 런타임에서 제공되는 인공지능 모델 실행 기능입니다. OpenAI, Hugging Face 등에서 제공하는 다양한 프리트레인 모델을 엣지 위치에서 빠르게 실행할 수 있게 설계되어 있습니다.Serverless AI Inference: 인프라 걱정 없이 AI 모델 호출 가능Global Edge Execution: Cl..

Edge Function Orchestration

개요Edge Function Orchestration은 클라우드와 사용자 디바이스 사이에 위치한 엣지 노드에서 다양한 함수를 분산 실행하고, 그 흐름을 효과적으로 조율하여 실시간성과 확장성을 동시에 확보하는 기술입니다. 이는 지연 최소화, 네트워크 부하 분산, 보안 향상 등을 목적으로 하며, IoT, CDN, 실시간 스트리밍 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의Edge Function Orchestration은 엣지 네트워크에 배포된 경량화된 함수(functions)를 복수의 노드에서 병렬 또는 연속적으로 실행시키고, 그 실행 흐름을 중앙 또는 분산 방식으로 관리하는 아키텍처 설계 전략입니다.Edge Function: 짧은 시간 안에 실행되는 서버리스 단위 함수Orchestration: 실행..

Watermarking-by-Model Weight (WMW)

개요Watermarking-by-Model Weight(WMW)는 머신러닝 모델의 가중치(weight)에 워터마크를 삽입하여 해당 모델의 소유권, 진위 여부, 불법 복제 여부를 검증할 수 있도록 하는 기술입니다. 특히, 생성형 AI 및 대형 언어 모델 등 지식 집약적 자산의 보호 수단으로 각광받고 있으며, 디지털 저작권 보호, 기술 유출 방지, 법적 증거 확보 등을 지원합니다.1. 개념 및 정의WMW는 훈련 완료된 신경망의 파라미터에 의도적으로 특정 패턴(워터마크)을 삽입하여, 성능 손실 없이도 사후적으로 소유권을 주장하거나 위조 모델을 식별할 수 있도록 설계된 기법입니다.Watermark: 모델 내 특수 패턴 삽입Weight Embedding: 정규화된 가중치 공간에 신호 삽입검출 방식: 서명/비밀키 ..

Token-Aware Masking (TAM)

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...

ESW (Executive Security Walkthrough)

개요Executive Security Walkthrough(ESW)는 경영진을 대상으로 기업의 보안 환경과 리스크를 이해하기 쉽게 시각화하고, 실제 시나리오 기반으로 보안 위협과 대응 체계를 점검하는 전략적 활동입니다. 보안 책임을 기술 부서에만 국한하지 않고, 의사결정자 레벨에서 리스크 인지와 대응 문화 확산을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의ESW는 조직의 리더들이 사이버 보안 상태와 위협 환경을 직접 체험하고, 경영 관점에서 전략적 결정을 내릴 수 있도록 돕는 참여형 점검 방식입니다.대상: C-Level, VP 등 주요 경영진목적: 보안 인식 제고, 투자 우선순위 설정, 전략적 리스크 판단형태: 프레젠테이션, 보안 위협 시나리오 연습, 체험형 워크숍2. 특징 항목 설명 효과 시나리오 기반실제 해..

Synthetic Event Load (SEL) Testing

개요Synthetic Event Load(SEL) Testing은 실제 트래픽이나 사용자 활동이 아닌 인위적으로 생성된 이벤트를 기반으로 시스템의 처리 능력, 탄력성, 오류 허용성을 검증하는 테스트 기법입니다. 클라우드 네이티브 환경과 복잡한 분산 시스템 구조에서 서비스 품질을 보장하기 위한 선제적 성능 검증 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SEL 테스트는 인위적으로 구성된 트래픽, 메시지, 이벤트 흐름 등을 시스템에 주입하여 예상치 못한 조건에서도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증하는 테스트 방법입니다.Synthetic Load: 실제 사용자 트래픽이 아닌 테스트용 이벤트 기반 부하Event 중심 구조: Kafka, RabbitMQ 등 메시지 기반 시스템에 적합목적: 시스템의 성능 병목 지..

Hot-Patch Rolling Upgrade

개요Hot-Patch Rolling Upgrade는 시스템 또는 서비스 운영 중 무중단으로 패치나 기능 개선을 적용하는 배포 전략입니다. 특히 고가용성이 요구되는 시스템에서 서비스 중단 없이 변경 사항을 적용하는 데 효과적이며, 운영 리스크를 최소화하고 고객 경험을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Hot-Patch는 애플리케이션 또는 시스템을 재시작하지 않고 실행 중인 상태에서 코드나 설정을 실시간으로 변경하는 기술입니다. Rolling Upgrade는 전체 인프라를 한 번에 교체하지 않고, 일정 단위로 나누어 점진적으로 배포하는 방식입니다.Hot-Patching: 리스타트 없이 수정사항을 적용해 중단 최소화Rolling Upgrade: 점진적 배포로 안정성과 모니터링 확보조합 효과: 고가용성 +..

Monorepo Layering

개요Monorepo Layering은 여러 프로젝트와 패키지를 하나의 코드 저장소(monorepo)에 통합하면서도, 명확한 계층 구조를 통해 의존성과 변경 영향을 최소화하며 유지보수성과 협업 효율을 높이는 전략입니다. 대규모 엔지니어링 조직에서 빠르게 확산되고 있는 아키텍처 패턴으로, 생산성과 품질을 동시에 확보할 수 있는 중요한 기법입니다.1. 개념 및 정의Monorepo(모노레포)는 여러 애플리케이션, 라이브러리, 도구들이 하나의 저장소에서 관리되는 전략입니다. 여기에 Layering(계층화)을 적용하여 모듈 간의 의존성 및 배포 전략을 구조화하면, 시스템 확장성과 코드 품질이 크게 향상됩니다.Monorepo의 장점: 일관된 빌드/테스트 환경, 코드 재사용성, 통합 관리Layering의 목적: 변경 ..

RAID-B Log

개요RAID-B Log는 프로젝트 또는 제품 운영 시 발생할 수 있는 다양한 문제 요소들을 체계적으로 관리하기 위한 도구로, 위험(Risks), 가정(Assumptions), 이슈(Issues), 의존관계(Dependencies), 이점(Benefits)을 기록하고 추적합니다. 이 로그는 의사결정의 투명성을 높이고, 프로젝트의 성공 가능성을 극대화하는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의RAID-B Log는 프로젝트 관리 프레임워크 중 하나로, 다음의 5가지 핵심 요소를 주기적으로 기록하고 관리하는 체계적인 로그입니다.Risks(위험): 미래 발생 가능성 있는 문제Assumptions(가정): 근거 없는 전제 또는 조건Issues(이슈): 현재 발생 중인 문제Dependencies(의존관계): 외부 또는 내..

Psychological Safety Index (PSI)

개요Psychological Safety Index(PSI)는 조직 내 구성원들이 자유롭게 의견을 표현하고 실수를 인정할 수 있는 안전한 분위기를 수치화하여 진단하는 지표입니다. 이는 혁신, 협업, 몰입을 촉진하는 조직문화 구축에 필수적인 요소로, 글로벌 선도 기업들이 채택하고 있는 핵심 진단 프레임워크입니다.1. 개념 및 정의PSI(Psychological Safety Index)는 구성원이 ‘벌받지 않고’ 의견을 개진하거나 질문, 실수, 도전적 발언을 할 수 있다고 느끼는 정도를 정량적으로 평가하는 지수입니다.목적: 심리적으로 안전한 조직문화 조성을 통해 팀 성과와 개인 만족도 향상필요성: 불안, 침묵, 회피 문화는 창의성과 성장을 저해기반 연구: Amy Edmondson 교수의 연구를 기반으로 개발..

Digital Product Line (DPL) Model

개요Digital Product Line(DPL) Model은 전통적인 프로젝트 중심 개발 방식에서 벗어나 디지털 제품 중심의 지속 가능한 가치 창출과 제품 관리 체계를 구축하기 위한 접근 방식입니다. 빠르게 변화하는 시장 요구와 기술 트렌드에 대응하기 위해 기업들은 점차 DPL 모델을 도입하고 있으며, 이는 민첩성과 혁신, 고객 중심 제품 운영을 강화하는 기반이 됩니다.1. 개념 및 정의디지털 제품 라인 모델(DPL)은 기업이 보유한 다양한 디지털 제품(예: SaaS, 웹서비스, 모바일 앱 등)을 제품 단위로 관리하고, 각 제품에 대한 책임과 운영을 제품팀(Product Team)에 부여하는 조직적 프레임워크입니다.목적: 고객 중심의 빠른 제품 개발과 피드백 반영을 통한 비즈니스 민첩성 확보필요성: 기..

VDBench-v1 (Vector DB Benchmark)

개요VDBench-v1은 다양한 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 검색 성능, 정밀도, 확장성을 비교 평가할 수 있도록 설계된 오픈 벤치마크 도구이다. ANN(Search), Filtering, Re-ranking, Index 유형 등 주요 기능을 중심으로 통일된 평가 지표와 실행 방식을 제공하며, LLM 시대 RAG(Relevance-Augmented Generation) 아키텍처의 인프라 선택에 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VDBench-v1은 벡터 DB 간 기능적/비기능적 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마크 프레임워크이다.목적벡터 검색 성능 및 시스템적 확장성 비교, 표준화된 테스트 제공평가 방식공통 질의 집합과 동일 데이터셋으로 latency, recall, ..

Instant-NGP

개요Instant-NGP(Instant Neural Graphics Primitives)는 NVIDIA가 발표한 3D 그래픽용 신경망 학습 프레임워크로, NeRF(Neural Radiance Fields)와 Signed Distance Field(SDF) 기반의 고해상도 3D 표현을 단 몇 초 만에 학습하고 렌더링할 수 있게 한다. 본 글에서는 Instant-NGP의 개념, 핵심 구조, 성능 특징 항목 설명 정의Instant-NGP는 hash encoding과 작은 MLP 기반 구조로 NeRF 학습을 극도로 빠르게 수행하는 실시간 Neural Field 엔진이다.목적수 분~수 시간이 소요되던 NeRF 훈련을 수초~수분 내로 단축기술 기반Multi-resolution Hash Encoding + Tiny..