RDMA (Remote Direct Memory Access)

1. RDMA (Remote Direct Memory Access)의 개념 개념 인공지능, 빅데이터 등 대용량 데이터 고속 처리를 위해 CPU 사용 없이 원격 노드의 메모리로 데이터를 직접 전송하는 기술 특징 인공지능, 빅데이터 등 대용량 데이터의 폭발적인 증가로 데이터센터 내 초고속 데이터 전송을 위해 인피니밴드, RoCE, iWARP 등의 기술 기반 RDMA를 통해 고속 데이터 전송 가능   2. RDMA

시간 복잡도, 공간 복잡도 (Time Complexity, Space Complexity)

1. 시간 복잡도와 공간 복잡도의 개요 (1) 시간 복잡도와 공간 복잡도의 개념 시간 복잡도 (Time Complexity) 알고리즘의 효율성 측정을 위해 필요한 입력 데이터 대비 연산 시 수행 시간을 나타내는 척도 공간 복잡도 (Space Complexity) 알고리즘의 효율성 측정 위해 프로그램 수행 시 사용되는 메모리 공간의 크기를 나타내는 척도 (2) 효율적 알고리즘을 위한 요소 시간 효율성 주어진

소켓 (Socket)

1. TCP/IP 통신의 접점, 소켓 (Socket)의 개념 개념도 개념 원격지 호스트 간 상호 통신을 위해 TCP/IP 기반 연결 및 데이터 전송을 수행하는 네트워크 종단점(Endpoint) TCP/IP 기반 통신 수행 시 호스트 내 전송 계층과 응용 프로그램 간 인터페이스 역할 수행하며, TCP와 UDP 프로토콜을 통해 데이터 전송   2. TCP 소켓 (TCP Socket) 동작 과정 및 소켓

멀티모달 인공지능 (Multimodal AI)

1. 멀티모달 인공지능 (Multimodal AI)의 개념 개념도 개념 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 처리하고 분석하는 인공지능 기술 예를 들어, 사용자가 텍스트로 상황을 기술하면, 이를 기반으로 이미지나 동영상을 생성할 수 있으며, 최근 입력과 출력 양식이 다른 크로스 모달 형태가 주목 받고 있음   2. 멀티모달 인공지능의 주요 유형 및 구성요소 (1) 멀티모달

재난안전통신망과 PS-LTE

1. 재난안전통신망 (1) 재난안전통신망의 개념 및 필요성 개념 필요성 경찰, 소방, 해경 등 재난 관련 기관들이 재난 대응업무에 활용하기 위해 전용으로 사용하는 전국 단일 무선 통신망 – 일사불란한 현장대응, 골든타임 확보 – 연계 서비스로 일상 재난예방업무로 확장 가능 – 기관 중복 투자 방지, 국가 차원 효율적 운영 (2) 재난안전통신기술의 유형 구분 기술 유형 기능 표준화

C-TAS (Cyber Threat Analysis & Sharing)

1. C-TAS (Cyber Threat Analysis & Sharing)의 개요 개념 침해사고 공동 대응 위해 악성코드, 감염IP 등 위협정보를 수집 및 상호 교환하는 사이버 위협정보 분석·공유 체계 개념도 필요성 여러 산업 분야에 걸쳐 광범위하게 발생하는 침해사고 예방 및 대응을 위해 2014년 부터 민·관 공동 참여하여 위협정보를 공유   2. C-TAS 기반 위협정보 공유 절차 및  위협정보 (1)

5G NR (New Radio)의 AI/ML 기술

1. 5G NR의 AI/ML 기술 적용 필요성 및 유스케이스 AI/ML 기술 관련 응용 서비스는 전 산업 분야에서 광범위하게 사용되고, 5G/6G 등 모바일 통신 분야에서도 응용 서비스 창출에 큰 영향   2. 5G NR(New Radio)의 AI/ML 프레임워크 (1) 5G NR의 AI/ML 프레임워크 구성도/동작 과정 (2) AI/ML 프레임워크 구성요소 구분 구성요소 역할 추론 및 학습 기능 추론

플랫폼 엔지니어링 (Platform Engineering)

1. 플랫폼 엔지니어링 (Platform Engineering)의 개요 개념 기업 문화와 생산성 및 수익성 개선 위해 내부 플랫폼(IDP, Internal Developer Platform)의 워크플로우 및 도구를 설계, 구축, 유지관리하는 활동 목적 – IDE, CI/CD 등 도구를 활용하여 개발자 경험 최적화 – 기능 및 프로세스 제공하여 최종 사용자 생산성 향상 데브옵스에서 얻은 경험적 지식을 더 구체적이고 재현 가능한 형식으로 적용하는

랜덤 포레스트 (Random Forest)

1. 랜덤 포레스트 (Random Forest)의 개요 개념도 개념 분류/회귀 분석 등에 사용하기 위해 다수 의사결정 트리를 결합하여 분류/회귀 모형을 생성하는 앙상블 기반 머신러닝 학습 기법 특징 임의성 임의로 각 트리들이 서로 다른 특성을 가짐 과적합 극복 임의화를 통한 과적합 문제를 극복 앙상블 학습 기법 중 bagging 보다 더 많은 임의성을 주어 학습기 생성 후 결합하여

PET (Privacy-Enhancing Technology)

1. PET (Privacy-Enhancing Technology)의 개요 PET(Privacy-Enhancing or Privacy-Enhanced Technology): 개인정보 보호 강화 기술 배경 디지털전환 가속화로 데이터 분석을 통해 가치있는 정보를 생산/획득할 수 있게 되었지만 데이터 처리 과정에서 역공학 등으로 악용 사례가 증가하여 EU의 GDPR, 국내 데이터 3법 등을 통해 데이터를 안전하게 수집·처리·파기할 수 있는 제도가 마련됨 이러한 데이터 보호 제도에 맞추어 안전하게 대규모 데이터