[월:] 2023년 08월

HBM (High Bandwidth Memory)

1. DRAM 적층형 고성능 메모리, HBM의 개요 (1) HBM의 부각 배경 인공지능, 자율주행, 스마트 서비스 등 신기술 확산으로 대량 데이터 처리용 고성능 연산 수요 촉발 ChatGPT 등 초거대 인공지능 경쟁의 본격화로 고용량 데이터 처리에 최적화된 메모리 반도체 필요 폰노이만 컴퓨팅 구조의 데이터 이동 병목 현상 한계 해소, 저전력, 고속 연산 가능한 HBM 부각 (2) HBM(High

클라우드 핀옵스 (FinOps)

1. 클라우드 핀옵스(FinOps)의 필요성 및 개념/핵심 원칙 (1) 클라우드 핀옵스의 필요성 클라우드 확산에 따라 고정 비용에서 가변 비용으로 급격히 전환되어 비용 관리 및 가시성 필요 비용 청구 방식의 변화로 세부 리소스 별 소량/다수 청구되어 비용 추적 및 예산 수립 어려움 소프트웨어 구축 및 제공 방식 변화로 IT 부서의 비용 변동성 관리, 거버넌스 수립 요구 (2)

데이터베이스 스키마(Schema)

1. 데이터베이스 스키마(Schema)의 개요 (1) 데이터베이스 스키마의 개념 데이터 개체(entity), 속성(attribute), 관계(relationship)를 포함하는 데이터베이스 구조(structure)와 제약조건(constraints)에 대한 명세 (2) 데이터베이스 스키마의 특징 메타데이터 시스템 카탈로그(데이터 사전)에 저장되며, 데이터에 관한 데이터를 의미 데이터 모델링 현실 세계의 특정한 부분을 추상화하여 데이터 모델로 표현 시간 불변성 스키마는 시간의 흐름에 따라 변하지 않음 구조화 데이터의 구조적 특성을 의미하며, 인스턴스에

CMMC (Cybersecurity Maturity Model Certification)

1. CMMC의 개요 (1) CMMC(Cybersecurity Maturity Model Certification)의 개념 사이버 공격으로부터 민감 정보를 보호하기 위한 수준 별 사이버 보안 성숙도 측정 모델 (인증 정책) (2) CMMC의 특징 계층화 모델 민감도에 따라 수준 별 사이버보안 표준 구현 요구 평가 요구사항 명확한 사이버 보안 표준 충족 여부 평가 계약 기반 구현 계약 체결을 조건으로 특정 CMMC 수준

안전한 생성형 인공지능 서비스 구축 방안

1. 안전한 생성형 인공지능 서비스 구축 개요 인공지능 모델은 의료, 복지, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 대국민 서비스 또는 각급 기관의 효율적 업무를 위한 내부 업무 시스템 등의 형태로 구축될 수 있음 생성형 인공지능(Generative AI) 보안 위협에 대비하여 ChatGPT 등 생성형 대규모 언어모델 기반 안전한 서비스를 구축/활용하기 위해 AI 모델 도입/활용 시

생성형 인공지능(Generative AI) 보안 위협

1. 생성형 인공지능(Generative AI)의 개념 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등을 포함한 대량의 데이터를 학습하여 사람과 유사한 방식으로 문맥과 의미를 이해하고 새로운 데이터를 자동으로 생성해주는 인공지능 기술 기존 AI 기술이 회귀(regression), 분류(classification), 군집화(clustering) 등 판별적 인공지능(Discriminative AI) 기술이었다면, 생성형 AI 기술은 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 주어진 데이터를 기반으로 패턴과 규칙을 학습하고 새로운 컨텐츠를 생성