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개인정보 보호위원회가 발표한 최신 가이드 & 법 개정, 무엇이 달라졌나? 📌 개인정보 보호위원회(2023~2024) 주요 흐름 정리1️⃣ 전반적 흐름 및 핵심 사항개인정보 보호위원회(이하 '개인정보위')는 2023년부터 2024년까지 국민의 개인정보 보호 강화를 위한 법·제도 개정, 국제적 개인정보 보호 리더십 확보, 기업의 개인정보 관리 투명성 강화 등을 중점적으로 추진했다.✅ 1.1 글로벌 리더십 확보개인정보위의 국제적 역할 확대2024년부터 한국을 개인정보 보호 분야 국제 허브로 구축하기 위해 GPA(세계 개인정보 감독기구 총회), APPA(아태지역 개인정보 감독기구 협의체) 등에서 리더십 역할 수행​.2025년 국제 개인정보 감독기구 총회(GPA) 한국 유치 준비​.인공지능(AI)과 데이터 프라이버시 관련 국제 컨퍼런스 개최 계획​.개인정보 처분 사례 공유 플랫폼 구.. 2025. 1. 6.
2025년 ICT 트렌드! CES 2025에서 공개된 미래 기술 TOP 7 ✅ 5G & Beyond (차세대 네트워크) 정의: 5G 이후의 차세대 네트워크 기술로, 6G 및 위성 인터넷 포함 특징: 초저지연 – 1ms 이하의 응답 속도 초고속 – 10Gbps 이상의 데이터 전송 속도 초연결 – IoT, 자율주행, AI 디바이스 연결 구성요소: 6G, 위성통신, mmWave, 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅 알고리즘: 빔포밍 (Beamforming) – 신호 집중 기술 MIMO (Massive MIMO) – 다중 안테나 활용 핵심 기술: Latency(지연 시간), Bandwidth(대역폭), Throughput(처리량)✅ Robotics (로봇 기술) 정의: AI 기반 자동화 로봇 및 자율주행 로봇 기술 특징: 자율성 – AI & ML을 통한 판단 및 동작 협업성 – 인간과 로.. 2025. 1. 6.
개발자라면 반드시 알아야 할 안티패턴(anti-pattern) 완벽 정리! 개발자라면 반드시 알아야 할 안티패턴(anti-pattern) 완벽 정리!소프트웨어 개발 과정에서 피해야 할 "실패의 패턴"을 알고 있나요? 안티패턴(anti-pattern)은 흔히들 간과하지만, 결국 개발 생산성과 코드 품질을 떨어뜨리는 치명적인 문제로 발전할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 개발, 설계, 아키텍처에서의 주요 안티패턴과 이를 방지하기 위한 팁을 소개합니다. 1. 개발 안티패턴 (Development Anti-patterns)1️⃣ Spaghetti Code (스파게티 코드)정의: 구조 없이 복잡하게 얽힌 코드로 인해 유지보수가 어렵고 디버깅이 악몽이 되는 코드.문제점: 가독성 저하, 유지보수 비용 증가, 새로운 요구사항 반영의 어려움.예방 방법: 코드를 모듈화하고, 명확한 코딩 규칙 및.. 2024. 12. 20.
스마트홈과 지능형홈의 비교 스마트홈과 지능형홈의 개념 비교 구분            스마트홈 (Smart Home)                                             지능형 홈 (AI@Home)                                               기술        IoT(사물인터넷) 및 기본 자동화                                     AI(인공지능) 및 머신러닝 기반 기술  제어 방식   사용자 설정 및 원격 제어                                          AI 학습과 상황 인식에 따른 자율적 제어  주요 목적   기기 간 연결성 제공, 편리한 원격 제어                    거주자 맞춤형 제안 및 생.. 2024. 11. 18.
프로그래밍 기능사(현, 정보처리 기능사) | 자격명 변경 정보처리 기능사가 프로그래밍 기능사로 변경됩니다. 필기 과목이 프로그래밍 기초로 변경되고, 실기는 작업형으로 변경됩니다.이미 자격 갖고 계신 분들도 변경될 것으로 보이니 일정 참고하시고 변경 자격증 받는것도 생각해보세요. Written By 밤의카사노바 2024. 11. 18.
세그멘테이션 메커니즘 메커니즘1. 논리 메모리- 프로그램의 논리 주소- 세그먼트 번호와 오프셋으로 분할 2. 세그먼트 처리- 세그먼트 테이블: base, limit 정보 관리- TLB: 주소 변환 캐싱- MMU: 최종 주소 변환 3. 물리 메모리- 가변 분할 방식으로 세그먼트 할당- 세그먼트 사이의 빈 공간 (외부 단편화)- 동적 할당/해제 가능 2024. 10. 25.
RAID(RAID : Redundant Array of Independent Disks) 정의- 여러 개의 디스크에 데이터 중복 저장과 데이터의 분산 저장을 통한 성능 향상과 안정성 향상을 위한 스토리지 솔루션 키워드- RAID(Redundant Array of Independent Disks), RAID 0(Striping), RAID 1(Mirroring), RAID 2(비트수준분산+해밍코드), RAID 5(블록분산+패리티분산), RAID 0+1(Striping 후 Mirror), RAID 1+0(Mirror 후 Striping), 0 스트라이핑, 1 미러링, 2 ECC, 3 패리티, 4 블록, 5 분산, 6 더블 메커니즘 2024. 10. 25.
Pipeline Hazard(파이프라인 해저드) 정의- 파이프라인의 성능 저해하는 요인, CPI(명령어당 실행 클럭수)가 1이 되는 것을 방해하는 문제점- 파이프라인 수행이 지정된 클럭에서 수행되지 못하도록 방해 받는 상태 키워드- 구조적 해저드(자원충돌 / Pipeline H/W Resource, Replicate Resource), 데이터 해저드 (RAW,WAR,WAW / Forwarding, Reordering, Restrict S/W), 제어 해저드(분기 / Delayed Branch, Predict Branch) 메커니즘기술요소구조해저드  - 명령어와 데이터가 하나의 메모리에 존재하고, 버스도 하나인 경우 발생가능 (폰노이만 구조)   - CC4 시점에서 lw명령과 sub명령이 동시에 메모리 에 접근하여 자원 충돌   - 하나의 요청에 대해 .. 2024. 10. 25.
가트너 전략 기술 트렌드 2025 http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=227943 가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 발표 - 아이티데일리[아이티데일리] 실행 가능한 객관적인 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)가 ‘2025년 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드’를 발표했다.2025년 주요 트렌드로는 △에이전틱 인공지능(AI)www.itdaily.kr  참고: https://www.techrepublic.com/article/gartner-10-tech-trends-2024/https://digitaltransformation.co.kr/2025%EB%85%84-%EC%A3%BC%EB%AA%A9%ED%95%B4%EC%95%BC%ED%95%A0-10%EA%B0%.. 2024. 10. 23.
RAD(Rapid Application Development) 정의- 2~3개월 동안의 짧은 개발 주기 동안 개발 툴을 적극적으로 사용하여 소프트웨어를 개발하는 프로세스 모형 키워드- JRP, JAD, Construction Phase, Cutover, Time-Boxing 메커니즘 기술요소구성요소설명JRP (요구분석정의)- Joint Requirement Planning- 분석단계로 사용자와 함께 요구사항을 분석하고 계획을 세우는 단계JAD (사용자설계)- Joint Application Design- 설계단계로 사용자와 함께 개략적 모델링 이후 설계를 진행- 빠른 구현을 위한 CASE Tool 활용Construction Phase- SDLC의 개발 Task와 유사Cut Over- 대상 시스템의 설계와 개발을 완료하고 테스트한 후 운영에 필요한 매뉴얼 2024. 9. 24.
반복적 개발(증분형/진화형 개발모델) 정의- 사용자의 요구사항 일부분 혹은 제품의 일부분을 반복적으로 개발하여 고품질의 최종 시스템으로 완성해 가는 모델 키워드- 점증적 반복, 증분형 (요구사항 명확, 병행), 진화형 (요구 불명확, N단계 진화) 메커니즘증분형 개발모델[정의]사용자 요구사항 또는 제품의 일부분을 반복적으로 개발하면서 대상범위를 확대해 최종제품을 완성하는 방법[특징]1. 병렬 개발 수행 가능2. 고객요구사항 반영 진화형 개발모델[정의]시스템이 가지는 여러 구성요소의 핵심 부분을 개발한 후 각 구성 요소를 지속적으로 발전시켜 나가는 방법 [특징]1. 프로토타입2. 고객요구사항 정의가 어려운 경우 항목증분형 모형진화적 모형정의폭포수 모형에 반복적 수행 개념을 결합, 증분을 반복하여 최종 시스템을 구현하는 개발 모형핵심 요구사항을.. 2024. 9. 24.
Spiral 모델 정의- 시스템 개발 중 생기는 위험을 최소화하기 위해 나선을 돌면서 점진적으로 개발하는 모델 키워드- 계획 및 정의, 위험분석, 개발, 고객의 평가, 위험 최소화 메커니즘① 계획 및 정의 → ② 위험분석 → ③ 개발 → ④ 고객 평가 단계를 반복하여 점진적으로 개발기술요소계획 및 정의 단계(Planning and Definition) - 초기 요구분석 및 프로젝트 계획 수립 - 프로젝트 위험 식별 및 상세 관리 계획 수립 - 프로세스 각 단계에 대한 목표수립 - 프로젝트 단계별 계획서 - Risk Check List 위험분석 단계(Risk Analysis) - 위험 분석·평가하여 감소시키는 활동 - 식별된 위험의 종류에 따라 상세 분류 수행 - 위험 분석서 - 상세 분석서 개발 단계(Engineering.. 2024. 9. 24.
프로토타입 모델 정의- 사용자의 요구사항을 충분히 분석할 목적으로 짧은 시간 내에 시제품을 개발하여 평가한 후 구현하는 점진적 개발 모델 키워드- 프로토타입(시제품), 의사소통, 실험적 프로토타입, 진화적 프로토타입 메커니즘 기술요소계획수립  - 시스템 개발 계획 수립하고, 시스템의 전체적인 수립 - 시스템정의서 - 프로젝트 계획서 요구분석과 정의 - 고객의 요구사항을 정리하고 명세화 하는 단계로 명세화 방법으로 프로토타입을 사용 - 요구분석서 - 요구사항정의서 - 프로토타입 식별 Prototype(개발/개선) - 핵심기능을 가지고 구현 프로토타입의 대상선정하고 방향 및 내용을 명세화 한 설계서로 프로토타입을 구축 - 프로토타입 설계서 Prototype(검토/평가) - 개발된 프로토타입에 대한 고객의 평가를 실시하여, .. 2024. 9. 24.
폭포수 모델(애자일 비교) 정의- 분석, 설계, 개발, 구현, 시험 및 유지보수 과정을 단계별로 구분하여 순차적으로 접근하는 방법 키워드- 순차적, 산출물중심, 단계적 테스팅, 정식변경절차 수행(Frozen Delivery), 고전적 모델 메커니즘 기술요소장점 관리 용이  - 간결하고 이해하기 쉬움 체계적 문서화  - 단계별 정형화된 접근법으로 체계적 문서화 가능 변화가 적은 프로젝트  - 요구사항 변화가 적은 프로젝트에 적합 - 비교적 소규모 프로젝트 개발에 유리 단점 단계적 진행 - 앞 단계가 끝날 때까지 대기, 개발완료전에 사용자가 원하는 것을 정확 히 알 수 없음 오류/변경에 취약 - 단계 결과물이 완벽하지 않으면 다음 단계에 오류가 전파, 요구사항 변경시 전체일정에 부담 폭포수 모델과 애자일 모델의 비교핵심요소 - Pha.. 2024. 9. 24.
좋은 소프트웨어의 조건 정의- 좋은 소프트웨어는 ‘사용자의 요구사항을 만족’하고 ‘정확하게 동작’하며 ‘쉬운 사용방법’과 ‘좋은 코드’로 개발된 소프트웨어  메커니즘 기술요소정확성(Correctness) - 기능적으로 맞게 동작하는가, 표준에 적합한가? - 요구 분석서의 기능과 일치하는지 점검  신뢰성(Reliability) - 소프트웨어가 주어진 기간 동안 바르게 작동할 확률 - 오류 발생 확률에 반비례 - 정확성 제공하기 위한 필요조건  강인성(Robustness) - 요구 명세에 표시하지 않은 상황(오류 입력)에서도 제대로 작동하는 성질  성능(Performance) - 수행 속도, 데이터/트랜잭션 처리량 - 알고리즘의 시간 복잡도 - 시뮬레이션, 스트레스 테스트  사용 용이성(Usability) - 시스템을 친근하게 느.. 2024. 9. 24.
소프트웨어 공학 정의 및 발전 원리 정의- 소프트웨어의 개발, 운용, 유지보수 등의 생명 주기 전반을 소프트웨어 원리, 지식, 도구 등을 적용하여, 체계적이고 서술적이며 정량적으로 다루는 학문으로, 소프트웨어 제품 개발에 공학적 기법을 적용한 공학 키워드- 소프트웨어 공학 지식 체계(SWEBOK)(Software Engineering Body of Knowledge), 소프트웨어 원리, 지식, 도구 메커니즘 기술요소비가시성(Invisibility) - 소프트웨어의 생산물 구조가 외부에 노출되지 않고 코드에 내재되어 있음  복잡성(Complexity) - 정형적 구조가 없어 개발과정이 복잡하고 전산화 대상 업무, 소프트웨어 시스템 자체가 난해함.- 비규칙적, 비정규적  변경성(Changeability) - 필요에 따라 항상 수정이 가능(진화.. 2024. 9. 24.
AIaaS (AI as a Service) 정의- 써드파티 벤더에 의해 제공되는 구독형 인공지능 서비스 또는 AI tool - AI 알고리즘, API 등 AI 서비스 제공에 필요한 통합 솔루션 제공하는 구독형 서비스 Easy setup 쉽고 신속하게 설정 가능Cost-effectiveness 고정비용 투자가 불필요해 비용 효율적Scalability & flexibility 수요에 따라 쉽게 확장가능하고 유연함 키워드- 구독형 AI, RTE, 챗봇 메커니즘 기술요소챗봇- 자연어 처리 알고리즘 이용해 사용자의 질문에 대한 답변 제공 서비스 - 응대 시간 감소 및 고객 만족도 향상에 기여 - AWS Lex  APIs - 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 번역, 검색 등 다양한 서비스에 대한 API 제공 - low code 개발환경 제공해 개발 업무 효율화 .. 2024. 9. 21.
인공지능 윤리 기준 정의- 인간성을 위한 인공지능 구현을 목표로 인공지능의 모든 개발과 활용 과정에서 지켜야 할 3대 기본원칙과 10대 핵심요건을 주된 내용으로 하는 과학기술정보통신부가 제안한 인공지능 윤리기준. 키워드- 인공지능 안전, AI 원칙, AI 전문가, AI 전담부서, 데이터 3법, EU-GDPR, XAI, AI Kill Switch, Safety AI 기술요소인간 존엄성 원칙 - 인간은 인간을 위해 개발된 기계제품과는 교환 불가능한 가치가 있음 - 인간의 생명, 정신적 및 신체적 건강에 해가 되지 않는 범위에서 개발 및 활용 - 인공지능 개발/활용은 안전성과 견고성을 갖추어 인간에게 해가 되지 않도록 함.  사회의 공공선 원칙 - 공동체로서 사회는 가능한 한 많은 사람의 안녕과 행복이라는 가치를 추구 - 인공지.. 2024. 9. 21.
XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 정의- 사용자가 인공지능 시스템의 동작과 최종 결과를 이해하고 올바르게 해석하여 결과물이 생성되는 과정을 설명 가능하도록 해주는 기술특징 1. 인공지능 블랙박스 문제 대응 2. 사용자 정보 활용 근거 제공 3. 적용 영역 확대 기반키워드- 개인정보보호법(자동화된 의사결정), LIME, SHARP, LRP, Zero shot learning 메커니즘 기술요소모델 비종속적(Model -agonistic; 블랙박스에 대한 귀납적 추론 기반) LIME - 설명 가능한 데이터 주변에서 희소 선형 결합을 통해 국부적으로 설명가능하게 만듦 BRL - 고차원 다변수 특징공간을 간단한 해석 가능한 조건문으로 나누어 복잡한 모델을 이해할 수 있도록 하는 방법 - 모델을 일련의 “if-the 조건문”으로 표현 SHAP - .. 2024. 9. 21.
인공지능, 기계학습 적대적 공격 정의- 딥러닝의 심층신경망을 이용한 모델에 적대적 교란(Adversarial Perturbation)을 적용하여 오분류 발생시키는 공격기술 키워드- Poisoning attack, Evasion attack, Inversion attack, Model extraction attack, Defense-GAN, 적대적 훈련(Adversarial training), 결과값 분석 차단, 쿼리 횟수 제한 메커니즘 기술요소Poisoning attack(중독 공격, 오염 공격) - 의도적으로 악의적인학습 데이터 주입해 머신러닝모델 손상시키는 공격 - 모델 자체를 공격 - 악의적 데이터를 최소한으로 주입해 모델 성능을저하시키는 것이 공격 평가 기준이 됨 - MS사의 인공지능 채팅봇 ‘테이’ - 스캐터랩 ‘이루다’ - .. 2024. 9. 21.
파괴적 망각(Catastrophic Forgetting) 정의- Single Task(단일 과제)에 대해서는 뛰어난 성능을 보이지만, 다른 종류의 Task를 학습하면 이전에 학습했던 Task에 대한 성능이 현저하게 떨어지는 문제 - 기억의 유지(Stability)와 새로운 기억의 생성(Plasticity)의 비중을 적절히 조절하기가 어려워 Stability-Plasticity dilemma(안정성-가소성 딜레마) 라고 불리기도 함 키워드- 성능 저하, 정규화, 증류, 동적 구조 메커니즘 기술요소정규화(Regularization) - EWC(Elastic Weight Consolidation) - MAS [ECCV 2018] 등 - 이전 TASK에서 학습한 네트워크의 파라미터가 최대한 변하지 않으면서 새로운 TASK를 학습하도록 유도 증류(Distillation.. 2024. 9. 21.

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