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개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

개요DARTS는 Neural Architecture Search(NAS)의 대표적인 기법으로, 신경망 구조 탐색 문제를 미분 가능한 연속 최적화 문제로 변환함으로써 기존 NAS 방식의 계산 자원 소모 문제를 획기적으로 개선한 알고리즘이다. 본 포스트에서는 DARTS의 핵심 개념, 작동 원리, 기술적 강점, 활용 사례 등을 상세히 다룬다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DARTS는 신경망 구조 설계를 연속적인 확률적 선택 문제로 모델링하고, 경사 하강법을 통해 효율적으로 최적 구조를 탐색하는 NAS 기법목적고성능 딥러닝 모델을 수작업 설계 없이 자동으로 도출필요성기존 NAS는 탐색 시간 및 자원이 과도하게 소모됨 (수천 GPU 시간 필요)2. 특징특징설명기존 NAS 대비미분 가능 탐색 공간구조 선택을 ..

개요ZVOL(ZFS Volume)은 ZFS 파일 시스템에서 생성되는 가상 블록 디바이스로, ZFS 풀(zpool) 위에 직접 블록 기반 스토리지를 제공하는 기능입니다. 일반 파일 시스템이 아닌, iSCSI, NFS, VM 디스크, 컨테이너 스토리지 등에서 사용할 수 있는 고성능 가상 디스크로 활용됩니다. ZFS의 Copy-on-Write(COW), 스냅샷, 압축, 복제 등 모든 기능을 블록 수준에서 사용할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ZFS 풀 상단에서 생성되는 블록 디바이스로, /dev/zvol 경로로 마운트 가능구성 형태ZFS 파일시스템과 달리 직접 파일 저장이 아닌 블록 접근 제공활용 대상VM 디스크, iSCSI 타겟, Docker Volume 등ZVOL은 일반 파..

개요ZFS는 고급 파일 시스템으로, Copy-on-Write(CoW) 메커니즘을 통해 데이터 무결성, 스냅샷, 복제 성능에서 탁월한 장점을 제공합니다. CoW는 기존 데이터를 덮어쓰지 않고 새로운 위치에 복사 후 변경하는 방식으로, 데이터 손상 방지 및 고속 백업·복구 기능의 기반이 됩니다. 본 글에서는 ZFS CoW의 개념, 구조, 장점과 실제 활용 방법을 심층적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터를 수정할 때 기존 블록을 그대로 두고, 새로운 블록에 데이터를 기록한 뒤 메타데이터를 갱신하는 방식목적데이터 일관성 확보 및 무결성 유지적용 시스템ZFS, Btrfs, APFS 등에서 활용됨ZFS는 모든 쓰기 작업을 트랜잭션 단위로 처리하며, 항상 새 블록에 데이터를 기록합니다.2. 작..

개요MnasNet(엠나스넷)은 Google Brain이 발표한 Neural Architecture Search(NAS) 기반의 경량 CNN 모델로, 모바일 환경에서 정확도와 지연시간(latency)을 동시에 최적화하기 위해 설계된 딥러닝 구조입니다. NASNet, MobileNetV2 등의 단점을 보완하며, 실제 디바이스 측정 지연시간을 학습 목표에 직접 반영한 점에서 차별화됩니다. Edge AI·온디바이스 AI의 실용화를 위한 핵심 구조 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 추론이 필요한 모바일 디바이스 환경에 맞춰 자동 설계된 NAS 기반 CNN 모델개발 주체Google Brain (2018, CVPR 논문 발표)핵심 특징다목표 최적화(Objective Trade-off: Accu..

개요MobileNet은 모바일, IoT, 임베디드 디바이스처럼 연산 및 메모리 자원이 제한된 환경에서 실시간 딥러닝 추론이 가능하도록 설계된 경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. Google이 2017년 발표한 MobileNet은 경량성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)이라는 혁신적인 구조를 도입했으며, 이후 다양한 변형(MobileNetV2, V3 등)을 통해 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 CNN 모델로, 연산량과 파라미터 수를 줄이기 위한 Depthwise Separable Convolution 기반 구조목적모바일·에지 디바이스에서 효율적이고 빠른 추론이 가능하도록 최적화..