ITPE * JackerLab

개요Point Transformer는 트랜스포머의 강력한 표현 학습 능력을 3D 포인트 클라우드 처리에 적용한 모델로, 각 포인트 간의 공간 관계를 동적으로 학습하여 정밀한 분류, 분할, 위치 추정 등을 가능하게 한다. 이 모델은 기존의 PointNet++가 갖는 지역 처리 한계를 극복하고, Attention 메커니즘을 통해 유연하고 정밀한 특징 추출을 실현한다.1. 개념 및 정의항목설명 정의Point Transformer는 3D 포인트 클라우드의 지역 구조를 Self-Attention 기반으로 동적으로 학습하는 트랜스포머 아키텍처목적국소적이고 계층적인 공간 정보를 유연하게 통합하여 정확한 3D 인식 수행필요성고정된 필터 기반 처리(PN++)의 한계를 극복하고, 위치 민감한 표현 학습 필요2. 특징특징설..

개요PointNet++는 비정형 3차원 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, PointNet의 한계를 극복하고 지역 정보를 계층적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 다양한 밀도와 크기의 지역 구조를 효과적으로 인식하여 3D 물체 인식, 분할, 신경재구성 등 여러 3D 비전 작업에서 탁월한 성능을 보여준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PointNet++는 포인트 클라우드의 지역 정보를 샘플링하고 그룹화한 후 PointNet을 반복적으로 적용하는 계층적 구조의 신경망목적국소 및 전역 지오메트리 정보를 동시에 학습하여 정밀한 3D 인식 수행필요성PointNet은 전체 포인트를 독립적으로 처리하여 국소 정보 손실 발생2. 특징특징설명기존 PointNet과 비교계층적 구..

개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..

개요DETR(Detection Transformer)는 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 한 최초의 완전한 객체 탐지 모델로, 기존 CNN 기반의 복잡한 후처리 절차를 제거하고 엔드 투 엔드 학습을 가능하게 만든 혁신적인 구조이다. 본 포스트에서는 DETR의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 강점, 활용 사례 등을 자세히 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DETR은 CNN 백본과 트랜스포머 인코더-디코더 구조를 활용해 객체 탐지를 수행하는 엔드 투 엔드 모델목적Anchor box, NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 간결하고 정확한 객체 탐지필요성기존 탐지기들의 복잡한 파이프라인 및 수작업 튜닝 제거 필요2. 특징특징설명기존 탐지기와의 비교Anchor-fre..

개요Autoformer는 시계열 데이터의 장기 예측을 위해 설계된 트랜스포머 기반 모델로, 시계열 분해(Series Decomposition)를 내재화한 독창적인 구조를 갖고 있다. 기존 트랜스포머의 계산 복잡도를 유지하면서도 시계열의 추세(Trend)와 계절성(Seasonality)을 분리해 모델링함으로써, 예측 성능과 일반화 능력을 모두 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Autoformer는 시계열을 추세성과 계절성으로 분해하고 이를 Transformer 구조 내에서 학습하는 모델목적장기 시계열 예측의 정확도 향상 및 일반화 성능 개선필요성시계열 내 중복 및 순환성을 명시적으로 분리하여 학습하는 방식이 기존 트랜스포머보다 유리함2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비시계열 분해 내재화입력 시..

개요Informer는 긴 시계열 예측(Long Sequence Time-Series Forecasting, LSTF)을 위한 Transformer 기반 모델로, 기존 트랜스포머의 O(N²) 복잡도를 극복하고 효율적인 추론이 가능하도록 설계되었다. ProbSparse Self-Attention과 디코더 구조 개선을 통해 예측 정확도와 계산 효율을 동시에 높인 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Informer는 시계열 데이터를 예측하기 위해 설계된 트랜스포머로, 희소 어텐션과 디코더 병렬화를 통해 속도와 확장성을 개선한 모델목적긴 시계열 데이터를 빠르고 정확하게 예측하는 고효율 구조 구현필요성기존 트랜스포머는 긴 입력 처리 시 메모리와 연산 부담이 큼2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비Pro..

개요Reformer는 구글 브레인(Google Brain) 팀이 제안한 트랜스포머 구조의 확장으로, Locality-Sensitive Hashing(LSH)을 활용해 Self-Attention 연산의 복잡도를 O(N²)에서 O(N log N)으로 낮춘 모델이다. 본 포스트에서는 Reformer의 핵심 개념인 LSH Attention의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Reformer는 입력 시퀀스를 유사도 기준으로 해시 버킷에 나누고, 각 버킷 내에서만 Self-Attention을 수행하여 연산량을 줄인 Transformer 구조목적긴 시퀀스의 Self-Attention을 보다 효율적으로 처리필요성트랜스포머의 메모리 병목 및 ..

개요Performer는 기존 Transformer의 연산 병목을 해결하기 위해 고안된 선형 복잡도 어텐션 알고리즘이다. 특히 FAVOR+ (Fast Attention Via Positive Orthogonal Random features)는 Self-Attention의 계산량을 O(N²)에서 O(N)으로 줄여 대규모 입력 처리에서 속도와 메모리 사용을 획기적으로 개선한다. 본 글에서는 Performer의 핵심 개념, FAVOR+의 수학적 원리, 기술적 장점과 다양한 활용 사례를 상세히 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Performer는 Self-Attention을 근사하는 선형 어텐션 기반 트랜스포머 구조로, FAVOR+ 기법을 핵심으로 사용목적트랜스포머 구조의 연산량을 선형 수준으로 낮춰 ..

개요P-Tuning v2는 파라미터 효율적인 학습(Parameter-Efficient Tuning, PET) 기법 중 하나로, 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)의 파라미터를 고정한 채로 소량의 추가 파라미터만 학습해 특정 태스크에 최적화할 수 있는 기법이다. 특히 수십억 개 파라미터를 가진 LLM에 대해 GPU 메모리 부담을 줄이면서도 고성능을 유지할 수 있어 실제 산업 현장에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의P-Tuning v2는 임베딩 레이어 대신 미세 조정 가능한 연속 벡터(prompt)를 삽입해 LLM의 추론 능력을 강화하는 방법목적대규모 모델의 파인튜닝 시 자원 사용 최소화 및 태스크 적응력 향상필요성전체 파라미터 튜닝 시 GPU 비용 증가 및 overfitting 발생 ..

개요AWQ(Activation-aware Weight Quantization)는 대형 언어 모델의 추론 성능을 유지하면서도 4비트 양자화(INT4)를 실현하는 최신 양자화 기술이다. 기존 양자화 방식보다 더 적은 연산 자원으로 더 빠르고 정확한 추론이 가능하며, 특히 클라우드 및 로컬 환경에서의 효율적인 LLM 배포에 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의AWQ는 'Activation-aware Weight Quantization'의 약자로, 활성값(activation)을 고려하여 가중치를 정밀하게 양자화하는 기술목적고성능 LLM의 정확도를 유지하면서도 저비용, 저전력 환경에 맞게 최적화필요성기존 8bit, 16bit 기반 추론 시스템의 성능/비용 한계를 극복하고, 4bit 정수 연산 기반 ..

개요GPT-Q는 대형 언어 모델을 저용량으로 경량화하면서도 정확도 손실 없이 빠르게 추론할 수 있게 해주는 기술로, 특히 AI의 엣지 컴퓨팅 및 저비용 배포에 혁신적인 해법을 제시한다. 본 포스트에서는 GPT-Q의 정의, 동작 방식, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 GPT-Q가 왜 중요한지 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GPT-Q는 'Quantized Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 사전 학습된 대규모 언어 모델(GPT)을 양자화(Quantization) 기법으로 압축한 모델을 의미함목적고성능 AI 모델을 저비용 환경에서도 빠르게 운영할 수 있도록 최적화필요성LLM의 연산 자원 소모와 배포 한계를 극복하고, 엣지 디바이스 및 ..

개요OCI(Open Container Initiative) Distribution Spec는 컨테이너 이미지와 그 아티팩트를 다양한 레지스트리에서 안전하고 일관되게 저장, 조회, 전송할 수 있도록 정의한 오픈 표준입니다. Docker에서 파생된 생태계를 표준화하고, 도구와 플랫폼 간 호환성을 확보함으로써 클라우드 네이티브 환경에서의 유연한 이미지 배포와 아티팩트 관리를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의컨테이너 이미지 및 아티팩트 전송을 위한 HTTP 기반 API 인터페이스 정의 표준 (OCI Registry API)목적Docker Registry API의 표준화, 도구 간 상호운용성 확보소속Linux Foundation 산하 Open Container Initiative 주도Distr..

개요NVMe Zoned Namespace(ZNS)는 SSD 저장 장치를 ‘존(Zone)’ 단위로 나누어 쓰기(Write)를 순차적으로 수행하도록 강제함으로써, 성능 저하의 원인인 내부 쓰기 증폭(Write Amplification)을 줄이고 SSD의 수명과 처리 효율을 높이는 차세대 저장 장치 인터페이스입니다. 특히 대규모 로그 저장, 분석, 객체 저장소 등의 워크로드에서 IOPS와 비용 효율을 동시에 개선할 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NVMe SSD에서 물리적 플래시 블록을 Zone으로 분할하고, 각 Zone에 대해 순차 쓰기만 허용하는 저장 방식목적쓰기 증폭 최소화, GC 비용 절감, 성능 예측성 향상표준화 기관NVM Express Consortiu..

개요DPDK(Data Plane Development Kit)는 고성능 네트워크 애플리케이션을 위한 오픈소스 프레임워크로, CPU 기반 시스템에서 커널을 우회하여 유저 공간에서 직접 네트워크 패킷을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 네트워크 기능 가상화(NFV), 소프트웨어 라우터, DPI, IDS/IPS, 트래픽 분석기 등의 영역에서 초고속 패킷 처리 성능이 요구될 때 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의고속 패킷 처리를 위한 유저 스페이스 네트워크 프레임워크로, 커널 네트워크 스택을 우회하여 성능을 극대화구성 언어C, 일부 어셈블리 (고속 최적화 목적)라이선스BSD 오픈소스 라이선스DPDK는 주로 x86, ARM, POWER 아키텍처를 지원하며, 다양한 NIC 및 하드웨어 가속기와 통합됩니..

개요Deception-as-a-Service(DaaS)는 사이버 공격자를 탐지하고 혼란시키기 위해 의도적으로 배치된 가짜 자산(디셉션 자산)을 클라우드 기반 서비스로 제공하는 보안 전략입니다. 허니팟, 허니토큰, 디코이(Decoy) 서버 등의 기술을 SaaS 형태로 통합하여, 기업이 별도 인프라 없이도 공격 탐지 및 행위 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의공격자를 속이고 추적하기 위한 디셉션 기술을 API/콘솔 기반으로 제공하는 클라우드 보안 서비스핵심 목적탐지 우회 공격 대응, 침투 초기 탐지, 위협 인텔리전스 확보연계 기술허니팟, 허니토큰, EDR, SIEM, XDR, SOARDaaS는 수동적인 모니터링을 넘어서 공격자 중심 탐지(Attacker-Centric D..

개요Context-Driven Testing(CDT)은 소프트웨어 테스트를 고정된 표준 방식이 아닌, 주어진 상황(Context)에 맞춰 유연하게 수행해야 한다는 철학을 기반으로 한 테스트 접근법입니다. 테스트 설계, 실행, 결과 해석까지 모든 과정을 ‘문맥’에 따라 판단하며, Agile, DevOps, Exploratory Testing 환경과 궁합이 뛰어납니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의소프트웨어 테스트는 고정된 프로세스가 아닌, 테스트 대상, 팀, 도메인, 목표에 따라 최적화되어야 한다는 실용적 테스트 원칙중심 철학“상황이 모든 것을 결정한다”(Context is everything)주창자Cem Kaner, James Bach, Bret Pettichord (2001)CDT는 ISO, IS..

개요Chaos Toolkit은 시스템의 안정성과 복원력을 확인하기 위한 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 선언형 YAML 기반으로 정의하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. AWS, Kubernetes, Kafka, HTTP 서비스 등 다양한 대상에 혼돈 실험을 자동화된 방식으로 수행할 수 있으며, 코드 없이 선언적 방식으로 실험 시나리오를 설계할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의YAML 기반 실험 정의 파일을 통해 시스템의 복원력과 안정성을 검증하는 오픈소스 혼돈 실험 도구주요 기능상태 가설 설정, 혼돈 인젝션, 실행 전후 상태 비교, 자동화 가능특징선언형 접근, 플러그인 확장성, Python API 제공Chaos Toolkit은 실험을 자동화..

개요Chaos Monkey는 Netflix에서 개발한 장애 시나리오 실험 도구로, 프로덕션 환경의 인스턴스를 무작위로 종료시켜 시스템의 회복력(Resilience)과 자가 치유(Self-Healing) 능력을 검증하는 목적을 가집니다. 의도적으로 혼란을 유발함으로써, 장애에 강한 분산 시스템 설계를 장려하고 DevOps/SRE 문화에서 실질적인 안정성 확보 수단으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의무작위로 클라우드 인프라 인스턴스를 종료시켜, 장애 내성을 실시간으로 테스트하는 혼돈 공학 도구출처Netflix Chaos Engineering Team (2011)연계 모델Chaos Engineering, Gremlin, Litmus, Kubernetes Chaos Toolkit 등Chaos M..

개요Gerrit Flow는 Gerrit Code Review 시스템을 중심으로 운영되는 Git 기반 협업 워크플로우로, 개발자 간 철저한 코드 리뷰와 승인 프로세스를 통해 코드 품질을 보장하고 소프트웨어 릴리즈 신뢰성을 높이는 전략입니다. 일반적인 Git Flow, GitHub Flow와 달리 리뷰와 병합이 분리되어 있어 대규모 협업, 보안, 감사 목적에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Gerrit 시스템에서 Change Set 단위의 코드 리뷰 및 승인을 거쳐 병합되는 Git 워크플로우 체계핵심 구성Change → Review → Verified → Submit → Merge특징리뷰 기반의 병합, 자동 테스트 연계, 권한 제어 중심Gerrit은 Google, Android AOSP 등 대..

개요Four-Eyes Principle(사안에 두 쌍의 눈을 둔다)은 한 사람의 단독 결정이나 행동에 의존하지 않고, 반드시 두 명 이상이 공동으로 확인 또는 승인하도록 하여 리스크를 줄이고 책임성을 높이는 통제 원칙입니다. 재무, 보안, 법무, 개발 등 다양한 분야에서 업무 투명성과 신뢰 확보를 위한 내부 통제 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의중요 결정, 승인, 변경 작업을 하나의 책임자가 아닌 두 명 이상의 승인자가 검토 및 승인하는 내부 통제 절차유래기업 감사 및 규제 대응 목적에서 시작된 거버넌스 개념대안 용어Two-Person Rule, Dual Control, Dual ApprovalFour-Eyes는 단순한 검토 절차가 아닌, 책임과 권한을 분산하는 거버넌스 구조입니다...

개요I-Shaped Skill Model은 한 가지 전문 분야에 깊은 지식과 경험을 갖춘 인재 유형을 설명하는 역량 모델입니다. 수직의 ‘I’는 특정 직무, 기술, 도메인에 대한 고도의 전문성과 숙련도를 의미하며, 전통적인 직능 중심 조직이나 전문기술 집약 산업(예: 회계, 법률, 의학, 공학 등)에서 주로 요구됩니다. 본 글에서는 I형 인재의 특성, 장단점, 비교 모델과의 차이, 활용 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의하나의 분야에서 깊이 있는 기술, 지식, 경험을 축적한 전문가 유형핵심 특징단일 도메인 집중, 전문성 심화, 수직 성장 기반연관 모델T-Shaped, π-Shaped, Comb-Shaped 모델과 비교 대상I형 인재는 ‘깊이’는 뛰어나지만 ‘폭’은 제한적인 구조를 가집..

개요Π(Pi)-Shaped Skill Model은 두 개 이상의 깊이 있는 전문성과 다양한 분야에 대한 폭넓은 이해력을 갖춘 인재를 설명하는 모델로, 복잡하고 다학제적인 문제 해결이 요구되는 현대 조직에서 특히 각광받고 있습니다. 수직으로 내려가는 두 기둥은 두 개의 깊은 전문성, 수평 바는 협업과 커뮤니케이션 능력을 상징하며, T형 인재보다 직무 융합성과 전략적 가치가 높은 인재상을 제시합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의두 가지 이상의 분야에서 깊은 전문성(Vertical Depth)과 다양한 분야에 대한 폭넓은 이해(Horizontal Breadth)를 동시에 갖춘 인재수직축핵심 전문 역량이 2개 이상예: 데이터 분석 + 마케팅 전략 수평축다분야 협업, 소통 능력, 조직 적응력Π형 인재는 멀..

개요T-Shaped Skill Model은 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 다른 분야와의 협업 및 이해를 위한 폭넓은 지식과 소통 역량을 함께 갖춘 인재상을 의미합니다. 수직축(T의 기둥)은 특정 영역의 깊은 전문성, 수평축은 다양한 분야에 대한 넓은 이해와 융합적 사고를 상징합니다. 현대의 디지털, 협업 중심 조직에서 T형 인재는 핵심적인 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의하나의 핵심 전문 영역(Vertical Depth)과 다양한 관련 분야에 대한 넓은 이해(Horizontal Breadth)를 겸비한 인재 모델수직축특정 분야의 깊이 있는 전문 지식과 경험 (ex. 데이터 엔지니어링, UX 디자인)수평축협업, 커뮤니케이션, 융합적 사고, 비즈니스 감각 등 다학제적 역량T형..

개요Hoshin Kanri X-Matrix는 일본식 전략 실행 프레임워크인 호신관리(Hoshin Kanri)의 핵심 시각화 도구로, 조직의 장기 목표부터 구체적인 실행 과제까지를 하나의 매트릭스에 통합해 전략적 정렬을 시각적으로 관리하는 방법입니다. 특히 OKR, KPI, Lean 경영과 결합하여 전사적 전략 관리를 효과적으로 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의전략 목표, 중점 추진 과제, 성과 지표, 실행 책임을 X자 형태 매트릭스에 통합해 전략-실행-성과 정렬을 지원하는 전략 도구주요 목적목표 달성을 위한 실행 일관성 확보 및 부서 간 연계 강화연계 개념OKR, Balanced Scorecard, Lean Hoshin PlanningHoshin은 ‘방향’, Kanri는 ‘관리’를..

개요Artificial Super Intelligence(ASI)는 인간의 인지능력, 감정이해, 창의성, 문제해결 능력을 포함한 모든 측면에서 인간을 초월하는 수준의 인공지능을 의미합니다. Narrow AI(약인공지능), AGI(범용인공지능)를 넘어선 다음 단계로, 기술적 특이점(Singularity) 이후 도래할 가능성이 있는 고차원 지능체로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ASI의 개념, 특성, 가능성과 윤리적 쟁점을 다각도로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간의 모든 지능을 초월하여 스스로 학습, 창조, 판단, 감정이해까지 가능한 초지능적 인공지능진화 단계ANI → AGI → ASI유사 개념Singularity AI, Godlike Intelligence, Recursive Self..

개요러닝 커브(Learning Curve)는 반복 작업을 수행할수록 개인 또는 조직의 수행 시간, 오류율, 비용이 감소하며 생산성과 효율성이 향상된다는 경험 기반의 이론 모델입니다. 산업공학, 교육학, UX 디자인, 머신러닝 등 다양한 분야에서 학습 속도와 퍼포먼스 예측을 위한 중요한 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의동일 작업을 반복 수행할수록 소요 시간, 비용, 오류율이 일정 비율로 감소한다는 이론기본 원리경험의 축적 → 작업 숙련도 향상 → 성능 개선수식 형태(Y: 작업 시간, X: 반복 횟수, a: 초회 작업 시간, b: 학습률 계수)학습 곡선은 누적 경험량에 따라 성능이 어떻게 향상되는지를 정량적으로 설명합니다.2. 유형 및 그래프 형태유형설명특징전형적 S-커브느린 시작 → ..

개요Keystroke-Level Model(KLM)은 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 사용자가 수행하는 작업의 시간을 예측하기 위해 고안된 예측적 모델입니다. GUI 환경에서 마우스 클릭, 키 입력, 메뉴 선택 등 다양한 UI 작업을 기본 단위(action primitive)로 분해하여 각각의 수행 시간을 합산함으로써 전체 작업 소요 시간을 정량화할 수 있습니다. HCI, UX 디자인, 사용성 평가 등 다양한 분야에서 실무적 분석 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간이 GUI 작업을 수행할 때의 행동을 세부 단위(키 입력, 클릭 등)로 분해하여 시간 예측 모델을 구성하는 HCI 예측 기법기반 모델Card, Moran, & Newell의 GOMS(Goals, Operators, Me..

개요Knowledge Distillation(지식 증류)은 성능이 우수한 대형 신경망(Teacher Model)에서 학습된 지식을 경량화된 소형 신경망(Student Model)으로 전이하여, 연산량은 줄이면서도 유사한 예측 성능을 유지하는 딥러닝 모델 최적화 기법입니다. AI 모델 경량화, Edge AI, 모바일 디바이스 추론 환경에서 실용성이 높으며, Transformer, CNN, LLM 등 다양한 구조에 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Teacher 모델의 soft output(logit 또는 확률 분포)을 활용해 Student 모델을 학습시키는 전이 학습 방법목적모델 경량화 + 성능 유지(또는 손실 최소화)대표 분야이미지 분류, 객체 탐지, 자연어 처리, 대화형 AI기존 hard ..

개요Data Stewardship Matrix는 조직 내 데이터 거버넌스를 효과적으로 운영하기 위한 역할-책임 기반의 시각적 도구입니다. 각 데이터 영역(예: 품질, 보안, 적시성)에 대해 관련된 이해관계자(예: Data Owner, Data Steward, Data Custodian 등)의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써, 데이터 품질 향상과 책임 소재 명확화, 조직 간 협업을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 자산별 책임 주체(Data Stewardship Role)와 관리 영역(Metadata, Quality 등)을 행/열로 매핑한 매트릭스목적데이터 운영 책임을 명확히 분산하고, 거버넌스 프레임워크 구현을 지원적용 분야데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 ..

개요Apache Iceberg의 Merge-On-Read(MoR) 모드는 데이터 레이크 환경에서 업데이트 및 삭제와 같은 변경 작업을 수행할 때, 기존 데이터 파일을 직접 수정하지 않고 별도 위치에 기록한 후, 쿼리 시점에 해당 변경 사항을 병합하여 읽는 전략입니다. 이를 통해 실시간 처리가 필요한 대용량 데이터 분석에서 고성능 쓰기와 최신 상태 조회를 동시에 달성할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Iceberg 테이블에서 업데이트/삭제를 별도 파일로 저장하고, 쿼리 시점에 기존 파일과 병합하여 읽는 쓰기 모드주요 목적데이터 수정을 즉시 반영하면서도, 원본 파일의 재작성 비용 최소화활용 환경데이터 웨어하우스, 스트리밍 ETL, 실시간 리포팅 등MoR은 Copy-On-Write(COW)보다..