AI가 알려주는 IT지식

서버리스(Serverless) 컴퓨팅은 애플리케이션을 개발하고 배포하는 방식 중 하나로, 개발자가 서버 관리에 대해 걱정하지 않고 코드 실행에만 집중할 수 있게 해줍니다. 이것은 클라우드 제공 업체가 하드웨어 관리, 확장성, 유지 보수 등을 담당하고, 사용량에 따라 비용을 청구함으로써 개발 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 방식입니다. 이에 대해 더 자세히 설명하겠습니다. 서버리스 컴퓨팅의 개념 서버리스 컴퓨팅은 사용자가 서버 인프라를 프로비저닝하거나 관리하지 않고, 코드를 실행하기 위해 필요한 컴퓨팅 리소스를 클라우드 제공 업체에게 동적으로 할당하는 방식입니다. 이는 개발자가 코드 작성 및 배포에만 집중할 수 있도록 하여 개발 생산성을 높입니다. 서버리스 컴퓨팅의 특징 이벤트 기반: 서버리스 애플..

뉴로모픽(Neuromorphic)이란 인간 뇌의 작동 원리를 모방하여 디자인된 컴퓨팅 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 기존의 전통적인 컴퓨팅 방식과는 다르게 뇌의 신경망과 유사한 구조와 기능을 가지고 있습니다. 이를 통해 뉴로모픽 시스템은 특히 인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 아래에서는 뉴로모픽에 대한 상세한 설명을 제공하겠습니다. 뉴로모픽의 개념 뉴로모픽은 '뇌 모방'이라는 의미를 가지고 있으며, 이는 인간 뇌의 구조와 작동 방식을 모방하여 디자인된 컴퓨팅 시스템을 가리킵니다. 인간 뇌는 수억 개의 뉴런과 이들 간의 시냅스로 구성되어 있으며, 이들의 복잡한 상호작용을 통해 학습, 추론, 판단 등의 인지 기능을 수행합니다. 뉴로모픽 시스템의..

Governance, Risk, and Compliance (GRC)는 조직이 비즈니스를 운영하고 관리하며 규제 요구 사항을 준수하는 데 필요한 전략, 프로세스 및 도구의 조합을 나타냅니다. GRC는 조직의 목표를 달성하고 안정성을 유지하기 위한 핵심 요소로 간주됩니다. 이는 조직이 비즈니스 활동에 대한 책임, 위험 및 규제 준수를 관리하는 방법을 정의합니다. Governance (지배구조) 지배구조는 조직 내에서 의사 결정 프로세스 및 권한 배분을 관리하는 것을 의미합니다. 이는 조직의 이해 관계자들에게 책임을 부여하고, 목표를 설정하고, 성과를 추적하는 방식을 포함합니다. 이는 조직의 비전, 미션, 가치 및 전략과 일치하도록 하며, 투명성과 책임성을 강조합니다. 지배구조는 조직의 리더십과 이해 관계자..

NCS(National Competency Standards)는 국가적인 직무능력 표준을 정의하고 평가하기 위한 프레임워크입니다. 이는 한국의 노동부와 교육부가 공동으로 개발한 것으로, 국내에서의 직무능력 개발 및 평가의 기준으로 활용되고 있습니다. NCS는 기본적으로 두 가지 주요 요소로 구성됩니다: 직무능력 및 직무기준. 이 두 가지는 서로 연관되어 있으며, 각 직무에 필요한 기능적인 능력과 지식을 정의하는 데 사용됩니다. 직무능력 (Competency): 핵심능력(Core Competency): 모든 직무에서 필요로 하는 공통적인 능력으로, 기본적인 사고능력, 의사소통 능력, 문제해결 능력 등이 포함됩니다. 전문능력(Technical Competency): 특정 직무 분야에서 요구되는 전문적인 지식..

분산 데이터베이스에서 사용되는 두 단계 커밋(2PC, Two-Phase Commit) 프로토콜은 여러 트랜잭션 관리자가 분산 데이터베이스 트랜잭션을 원자성(Atomicity)을 유지하면서 실행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 프로토콜은 분산 환경에서 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 사용됩니다. 1. 두 단계 커밋의 개요: 두 단계 커밋은 다음 두 단계로 구성됩니다: Prepare Phase (준비 단계): 트랜잭션 관리자들은 트랜잭션을 완료할 수 있는 준비를 하고, 다른 관리자들에게 이를 통보합니다. Commit Phase (확정 단계): 모든 관리자는 준비가 완료되었다는 신호를 받으면 트랜잭션을 커밋합니다. 만약 어떤 관리자가 준비를 실패하면 모든 관리자는 롤백을 수행합니다. 2..

GAN은 "Generative Adversarial Networks"의 약자로, 생성적 적대 신경망으로 알려져 있습니다. 이 기술은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 소개되었으며, 딥러닝 분야에서 혁신적인 발전 중 하나입니다. GAN은 실제와 같은 이미지, 음악, 텍스트 등을 생성하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 이 기술은 생성자와 판별자라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 생성자(Generator): 생성자는 무작위로 생성된 노이즈와 같은 입력을 받아 실제와 유사한 데이터를 생성하는 신경망입니다. 이 네트워크는 처음에는 무작위한 출력만 생성하지만, 학습을 통해 점차적으로 더 현실적인 데이터를 생성할 수 있도록 개선됩니다. 생성자의 목표는 판별자를 속이는 ..

FIDO 2.0는 "Fast Identity Online"의 약자로, 사용자의 온라인 신원을 안전하게 인증하는 오픈 표준입니다. 이것은 비밀번호를 대체하거나 보충하여 온라인 계정의 보안을 향상시키는 데 사용됩니다. FIDO 2.0은 패스워드와 같은 전통적인 인증 방법의 제한과 보안 위험을 극복하기 위해 개발되었습니다. FIDO 2.0은 주로 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다: 웹 어플리케이션에서의 웹 생체 인증 및 하드웨어 보안 키를 사용한 로그인. 웹 생체 인증은 지문 스캐닝, 얼굴 인식 등의 생체 인식 기술을 사용하여 사용자를 인증합니다. 하드웨어 보안 키는 USB 토큰, NFC 카드 또는 스마트폰과 같은 기기를 통해 인증을 제공합니다. FIDO 2.0은 두 가지 주요 프로토콜인 WebAuthn(..

COCOMO(COnstructive COst MOdel)는 소프트웨어 프로젝트의 개발 비용과 소요 시간을 추정하는 데 사용되는 소프트웨어 개발 비용 모델이다. COCOMO는 소프트웨어 공학 분야에서 널리 사용되며, 프로젝트의 규모, 복잡성 및 리소스 등을 고려하여 비용을 추정한다. COCOMO는 프로젝트의 초기 단계부터 나중에 발생하는 변경 사항까지 고려할 수 있는 방법을 제공한다. COCOMO 모델은 주로 세 가지 버전으로 구성되어 있다: 기본 COCOMO, 중간 COCOMO, 및 고급 COCOMO. 각각의 버전은 프로젝트의 규모와 복잡성을 다르게 고려한다. 여기에서는 이러한 각 버전에 대해 상세히 설명하겠다. 기본 COCOMO: 기본 COCOMO는 간단한 프로젝트에 적합한 간단한 모델이다. 프로젝트의..

정보 아키텍처(Information Architecture, IA)는 사용자가 정보를 쉽게 이해하고 접근할 수 있도록 정보를 조직화하고 구조화하는 과정이다. IA는 웹사이트, 애플리케이션, 소프트웨어 등 다양한 정보 시스템에서 사용되며, 사용자 경험을 개선하고 효율적인 정보 전달을 도와준다. 다음은 정보 아키텍처에 대한 상세한 설명이다. 정의 및 목표: 정보 아키텍처는 정보를 구조화하고 조직화하여 사용자가 쉽게 찾고 접근할 수 있도록 한다. 주요 목표는 사용자 경험 향상, 정보 효율성과 품질 향상, 정보 시스템의 유지보수성과 확장성을 극대화하는 것이다. 기본 원칙: 사용자 중심성: 사용자의 요구와 행동을 이해하고 그에 따라 정보를 구성한다. 조직화: 정보를 일관되고 계획적으로 구조화하여 이해하기 쉽게 만..

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 검출(Object Detection)을 위한 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다. YOLO는 입력 이미지를 그리드로 나누고, 각 그리드 셀에 대해 객체의 존재 여부와 경계 상자(Bounding Box)를 예측하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 객체 검출을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있으며, 실시간 환경에서의 응용에 적합합니다. 1. YOLO의 동작 원리: 그리드 분할: 입력 이미지를 사전에 정의된 그리드로 나눕니다. 각 그리드 셀은 객체가 있는지 여부를 예측할 책임을 가집니다. 객체 예측: 각 그리드 셀은 여러 개의 경계 상자와 함께 해당 그리드 셀 내에 있는 객체의 클래스를 예측합니다. 이 때 각 경계 상자는 다양한 비율과 크기로 정의됩니다. 학..