ITPE * JackerLab

개요5G 및 IoT의 급속한 확산은 네트워크 트래픽과 지연 시간 문제를 야기하며, 이에 따라 중앙 집중형 클라우드 아키텍처의 한계가 뚜렷해지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 **Multi-access Edge Computing(MEC)**이며, ETSI(유럽 전기통신표준협회)는 이를 위한 국제 표준을 정의하고 있습니다. 본 글에서는 ETSI MEC의 개념, 아키텍처 구성, 기술적 특성, 주요 활용 사례 등을 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의ETSI MEC는 사용자 또는 기기에 가까운 네트워크 엣지에서 데이터 처리와 응용 실행을 가능하게 하는 표준 기반의 엣지 컴퓨팅 프레임워크입니다.MEC = Multi-access Edge ComputingETSI ISG MEC: MEC ..

개요Integrated Sensing and Communication(ISAC)은 무선 통신 시스템에서 ‘통신’과 ‘센싱(탐지 및 측정)’ 기능을 하나의 인프라에서 동시에 구현하는 차세대 융합 기술입니다. 6G 시대를 대비해 고정밀 위치 측정, 환경 인식, 사용자 추적 등의 센싱 기능을 통신 신호 기반으로 구현함으로써, 자율주행, 스마트팩토리, UAM, XR 등 실시간 동기성과 정밀성이 중요한 응용 분야에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의ISAC은 동일한 주파수, 안테나, 파형을 사용하여 하나의 물리계층에서 동시에 데이터 통신과 환경 센싱을 수행하는 기술 프레임워크입니다.목표: 스펙트럼 및 하드웨어 자원 효율성 극대화기반: mmWave/THz, MIMO, OFDM, AI 기반 채널 추정..

개요Continual Learning(지속 학습)은 인공지능 모델이 한 번 학습한 후 고정되는 것이 아니라, 시간에 따라 변화하는 데이터나 연속적인 과제를 차례로 학습하면서 기존 지식을 유지하고 새로운 지식을 습득하는 능력을 의미합니다. 인간처럼 끊임없이 적응하고 발전하는 AI를 구현하기 위한 필수 연구 분야로, Catastrophic Forgetting(망각 문제)을 극복하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의모델이 과거 학습한 정보를 보존하면서 새로운 정보를 순차적으로 학습하는 능력목적지속적 환경 변화에 적응하며, 학습 성능을 누적적으로 향상필요성기존 딥러닝은 새로운 데이터를 학습할 때 이전 지식을 망각하는 한계 존재Continual Learning은 현실 세계 적용을 위해 AI가..

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..

개요GPS(Global Positioning System)는 미국 국방부에서 개발한 위성 기반의 위치 추적 및 내비게이션 시스템으로, 지구 전역에서 사용자의 정확한 위치(위도, 경도, 고도), 속도, 시간 정보를 실시간으로 제공한다. 군사 및 민간을 포함한 다양한 분야에서 필수 인프라로 활용되고 있으며, IoT, 자율주행, 스마트폰, 항공 및 해양 운송에 이르기까지 다양한 산업에 응용된다.1. 개념 및 정의GPS는 최소 24개의 인공위성으로 구성된 위성군과 지상의 수신 장치 간의 거리 측정을 통해 사용자의 정확한 3차원 위치를 계산하는 시스템이다. 사용자는 4개 이상의 위성으로부터 송신되는 시각 정보와 위성의 위치를 바탕으로 자신의 위치와 시간 정보를 삼각측량 방식으로 산출할 수 있다.2. 특징 항목 ..

개요C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)는 차량, 도로 인프라, 보행자 간의 실시간 정보 공유를 통해 교통 효율성과 안전성을 극대화하는 차세대 지능형 교통 체계입니다. 5G, V2X(Vehicle to Everything) 등 첨단 기술을 기반으로 교통사고 예방, 통행시간 단축, 에너지 절감 등의 효과를 기대할 수 있어 스마트시티의 필수 인프라로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의구분내용정의C-ITS는 차량과 도로 인프라, 주변 환경이 정보를 실시간으로 교환하여 교통 흐름을 최적화하고 사고를 예방하는 시스템목적교통사고 감소, 운전자 및 보행자의 안전 확보, 교통 흐름 개선, 환경 오염 및 에너지 소비 절감필요성전통적인 ITS의 한계 극복 및 자율주행 기..

개요지능형 교통시스템(ITS, Intelligent Transportation Systems)은 도로, 차량, 사람, 교통정보 시스템이 유기적으로 연결되어 보다 안전하고, 효율적이며, 친환경적인 교통 흐름을 실현하는 기술 및 시스템 통합을 의미합니다. 센서, 통신, 빅데이터, AI, 클라우드 기술이 융합되며, 스마트시티와 자율주행 시대의 핵심 기반 인프라로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ITS의 구성, 기술요소, 국내외 적용 사례 등을 종합적으로 소개합니다.1. ITS란? 항목 설명 정의교통 관련 요소(차량, 도로, 신호 등)에 정보통신기술을 접목해 실시간 정보를 수집·처리·제공하는 지능형 시스템주요 목적교통 흐름 개선, 사고 감소, 에너지 절감, 대중교통 효율화구성 요소센서/카메라, 통신망, 교통 ..

개요텔레매틱스(Telematics)는 **Telecommunication(통신)**과 **Informatics(정보처리)**의 합성어로, 차량·선박·드론 등 이동체에 통신기술을 접목하여 실시간 데이터 수집·전송·분석을 가능하게 하는 기술입니다. 자율주행, 보험, 물류, 스마트시티 등 다양한 산업에서 실시간 위치, 주행, 센서 데이터를 기반으로 새로운 서비스와 의사결정을 가능하게 합니다. 본 글에서는 텔레매틱스의 개념, 구성요소, 기술 동향, 주요 활용 분야를 정리합니다.1. 텔레매틱스란? 항목 설명 정의무선 통신을 통해 이동체와 외부 시스템 간 실시간 정보 교환을 가능하게 하는 기술핵심 요소위치 정보(GPS), 통신(M2M/LTE/5G), 센서, 클라우드 분석특징실시간성, 이동성, 양방향 통신, 센서 ..

개요공간 데이터베이스(Spatial Database)는 위치와 관련된 정보를 포함한 데이터를 저장, 질의, 분석할 수 있도록 설계된 특수 목적의 데이터베이스입니다. GIS(Geographic Information System), 스마트시티, 자율주행, 위치 기반 서비스(LBS) 등 다양한 산업 분야에서 핵심 역할을 수행하며, 기존 관계형 DB의 기능을 확장하여 공간 객체와 공간 연산을 지원합니다.1. 개념 및 정의공간 DB는 2차원 또는 3차원의 위치 데이터(점, 선, 면 등)와 속성 데이터를 함께 저장하고, 공간 관계 및 분석이 가능한 DBMS입니다. 일반적인 SQL뿐 아니라 공간 전용 질의 언어와 함수도 지원합니다.정의: 위치 기반 공간 객체와 속성을 통합 저장하고 공간 연산이 가능한 데이터베이스 시..

개요자율주행(Autonomous Driving)은 인간의 개입 없이 차량이 주변 환경을 인지하고 판단하며 주행할 수 있도록 하는 기술입니다. 센서, 인공지능, 고정밀 지도, 통신 기술 등을 융합해 실현되며, 미래 스마트 모빌리티의 핵심으로 주목받고 있습니다. 교통사고 감소, 교통 흐름 최적화, 고령자 이동성 확대 등 다양한 사회적 이점을 제공하며, 자동차 산업뿐 아니라 도시 인프라, 법제도, 클라우드 서비스 전반에 걸쳐 큰 변화를 이끌고 있습니다.1. 개념 및 정의자율주행은 SAE(국제자동차공학회) 기준에 따라 0단계부터 5단계까지 분류되며, 완전 자율주행(Level 5)은 운전자가 전혀 개입하지 않는 단계입니다. 현재는 주로 Level 2~3 단계(부분~조건부 자율주행)가 상용화되고 있으며, 이는 운전..

개요AI 엣지 오프로딩(ML Edge Offloading)은 엣지 디바이스에서 실행되는 머신러닝(ML) 연산을 클라우드 또는 다른 고성능 컴퓨팅 리소스로 분산하여 처리하는 기술이다. 이는 엣지 AI의 연산 부담을 줄이고 실시간 데이터 처리를 최적화하는 데 활용되며, 5G, IoT, 스마트 공장, 자율 주행 등 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 본 글에서는 AI 엣지 오프로딩의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. AI 엣지 오프로딩이란?AI 엣지 오프로딩은 엣지 디바이스(Edge Device)에서 머신러닝 모델을 실행할 때, 일부 연산을 클라우드나 근처 고성능 서버로 오프로딩(Offloading)하여 처리하는 방식이다. 이를 통해 로컬 장치의 ..

개요DeepView는 인공지능(AI) 및 머신러닝을 활용한 고급 영상 분석 기술로, 의료 영상, 산업 자동화, 보안 감시, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용된다. 기존의 전통적인 영상 처리 방식보다 높은 정확도와 실시간 분석 기능을 제공하며, 이미지 및 동영상 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 객체를 분류하는 역할을 수행한다. 본 글에서는 DeepView의 개념, 기술적 특징, 주요 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. DeepView란?DeepView는 딥러닝 기반의 영상 처리 기술로, 머신러닝 알고리즘을 통해 이미지 및 동영상 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 역할을 한다. 이는 의료 진단, 보안 감시, 제조업 자동화, 스마트 시티 구축 등 다양한 산업에서 활용된다.✅ DeepView는 기존 ..

개요네트워크 슬라이싱(Network Slicing)은 5G 및 6G 환경에서 다양한 서비스 요구 사항을 충족하기 위해 하나의 물리적 네트워크를 다수의 가상 네트워크로 분할하는 기술입니다. 이를 통해 기업과 서비스 제공자는 맞춤형 네트워크 환경을 구축할 수 있으며, IoT, 스마트 시티, 자율주행, 원격 의료 등 다양한 산업에서 활용됩니다.1. 네트워크 슬라이싱이란?네트워크 슬라이싱은 단일 물리적 네트워크 인프라를 다수의 독립적인 가상 네트워크(Slice)로 분할하여 각각의 사용 사례에 맞게 최적화된 네트워크 환경을 제공하는 기술입니다.1.1 기존 네트워크와의 차이점 항목 기존 네트워크 네트워크 슬라이싱 네트워크 구조단일 네트워크 운영여러 개의 가상 네트워크 병행 운영자원 할당정적동적, 맞춤형 자원 할..

개요MEC(Mobile Edge Computing, 모바일 엣지 컴퓨팅)는 데이터를 중앙 클라우드가 아닌 네트워크 엣지에서 실시간으로 처리하는 기술입니다. 5G 네트워크와 결합하여 초저지연(low latency) 성능을 제공하며, 자율주행, 스마트 팩토리, 실시간 스트리밍, AIoT(인공지능 사물인터넷) 등 다양한 산업에서 활용됩니다. 본 글에서는 MEC의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례, 보안 이슈 및 미래 전망을 살펴봅니다.1. MEC란 무엇인가?MEC는 기존의 클라우드 컴퓨팅과 달리, 데이터를 중앙 서버가 아닌 사용자와 가까운 엣지 노드(Edge Node)에서 처리하여 빠른 응답 속도를 제공하는 기술입니다. 이는 네트워크 트래픽을 줄이고, 실시간 데이터 처리를 가능하게 하여 5G 및 IoT 기반..

개요데이터 증강(Data Augmentation)과 강화학습(Reinforcement Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기법입니다. 데이터 증강은 기존 데이터의 변형을 통해 데이터셋을 확장하여 모델의 일반화 성능을 높이며, 강화학습은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 두 기술은 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 게임 AI 등에 널리 활용되고 있습니다.1. 데이터 증강(Data Augmentation)이란?데이터 증강은 원본 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 모델의 성능을 개선하는 기법입니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.1.1 데이터 증강의 주요 기법이미지 데이터 증강회전(Rota..

개요6G 네트워크는 5G의 후속 기술로 초고속 데이터 전송, 초저지연, 초연결성을 제공하는 차세대 무선 통신 기술입니다. 2030년경 상용화가 예상되며, 인공지능(AI), 홀로그램 통신, 메타버스, 스마트 시티, 자율주행, 디지털 트윈 등의 차세대 기술을 지원하는 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.1. 6G 네트워크란?6G는 5G를 뛰어넘는 성능과 기능을 제공하는 차세대 이동통신 기술로, 기존 5G 대비 속도, 안정성, 커버리지, 에너지 효율성 등이 대폭 개선됩니다.1.1 6G의 주요 목표최대 1Tbps(테라비트급) 데이터 전송 속도 제공지연 시간(Latency) 0.1ms 이하의 초저지연 통신AI 기반 네트워크 최적화로 스마트 연결성 강화우주 및 공중 통신 확대 (위성 및 드론 네트워크 연계)..

개요Beyond 5G(B5G)는 현재 5G 네트워크를 더욱 확장하고 향상시켜 6G로 진화하기 전 단계를 의미합니다. B5G는 5G의 한계를 보완하고 초고속 데이터 전송, 초저지연, 에너지 효율성, 인공지능(AI) 기반 네트워크 최적화 등의 기능을 강화하여 미래의 디지털 환경을 대비하는 핵심 기술입니다.1. B5G(Beyond 5G)란?B5G는 5G 기술을 더욱 발전시켜 6G로 전환하기 전의 중간 단계로, 5G가 부족했던 부분을 보완하면서 자율주행, 스마트 시티, 메타버스, IoT, 인공지능(AI) 연계 통신을 보다 원활하게 지원하는 것을 목표로 합니다.1.1 B5G의 주요 특징데이터 속도 향상: 5G보다 빠른 초고속 무선 네트워크 제공초저지연(ULTRA Low Latency): 1ms 이하의 지연 시간 ..

개요5G(5th Generation) 네트워크는 이전 세대(4G LTE)보다 빠른 속도, 낮은 지연 시간, 대량 연결을 지원하는 차세대 무선 통신 기술이다. 5G는 사물인터넷(IoT), 스마트 시티, 자율주행, 원격 의료 등 다양한 산업을 혁신하고 있으며, 초고속 데이터 전송과 안정적인 연결성을 제공한다. 본 글에서는 5G의 개념, 주요 특징, 기술 요소, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 5G 네트워크란?5G는 이동통신 기술의 5세대(5th Generation)로, 기존 4G LTE보다 더 높은 데이터 전송 속도, 낮은 지연 시간, 네트워크 용량 증가를 제공한다. 이는 mmWave(밀리미터파), MIMO(다중 안테나 기술), 네트워크 슬라이싱(Network Slicing) 등의 혁신적인 기술을 ..

개요머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 하지만 두 개념은 종종 혼용되어 사용되며, 명확한 차이를 이해하는 것이 중요하다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 특징, 활용 사례, 그리고 어떤 경우에 각각을 선택해야 하는지 살펴본다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 자동으로 예측 및 결정을 수행하는 알고리즘 기반 기술이다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터를 기반으로 학습하며, 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등..

개요V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술은 차량과 주변 환경 간 실시간 데이터를 교환하여 교통 안전성과 효율성을 극대화하는 차세대 통신 기술이다. 자율주행차, 커넥티드 카, 스마트 시티 인프라에 필수적인 기술로 주목받고 있다. 본 글에서는 V2X의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. V2X란?V2X(Vehicle-to-Everything)는 차량과 다른 차량, 인프라, 보행자, 네트워크 간의 통신을 의미하는 기술로, 이를 통해 실시간으로 교통 정보를 교환하고 사고를 예방할 수 있다.V2X의 주요 구성 요소:V2V(Vehicle-to-Vehicle): 차량 간 직접 통신하여 교통 사고 방지 및 도로 안전성 향상V2I(Vehicle-to-Infrastruc..