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Vector Database란 무엇인가? Vector Database는 대규모 벡터 데이터의 저장 및 검색을 최적화한 데이터베이스 시스템입니다. 벡터 데이터는 주로 머신러닝 및 인공지능(AI) 모델에서 생성되는 수학적 표현으로, 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형식의 데이터를 수치화하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 벡터 데이터를 효과적으로 저장하고, 검색하고, 분석하는 데 필요한 특수한 기능을 갖춘 데이터베이스가 바로 Vector Database입니다. Vector Database의 중요성 최근 몇 년 동안, AI와 머신러닝 기술의 발전에 따라 대규모 데이터 분석 및 검색 시스템에서 벡터 데이터의 중요성이 증가하고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색, 추천 시스템 ..

Homomorphic Encryption의 이해 Homomorphic Encryption(HE)은 데이터를 암호화된 상태에서도 계산이 가능하게 만드는 기술입니다. 일반적으로 데이터를 암호화하면, 이를 해독하지 않고서는 값을 사용할 수 없습니다. 그러나 Homomorphic Encryption은 이 한계를 극복하여, 암호화된 데이터를 그대로 처리할 수 있도록 해줍니다. 이는 클라우드 환경에서 데이터의 보안성을 유지하면서도 실시간 분석이 가능하다는 큰 장점을 제공합니다. 클라우드 데이터 분석의 보안 문제 클라우드 서비스를 이용한 데이터 분석은 효율적이고, 비용 효율적인 방법으로 널리 사용되고 있습니다. 하지만 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 처리하는 과정에서 보안상의 위험이 따릅니다. 특히 민감한 개..

Zero Trust Architecture란 무엇인가? Zero Trust Architecture(제로 트러스트 아키텍처)는 전통적인 경계 기반 보안 모델을 탈피하여, 모든 접속을 불신하고 검증하는 보안 패러다임입니다. 네트워크 내부와 외부 모두를 신뢰하지 않으며, 사용자와 디바이스가 누구인지, 어떤 리소스에 접근하려 하는지, 그리고 그 요청이 정상적인지 지속적으로 검증합니다. 특히 클라우드 서비스가 확산되고, 원격 근무가 보편화되면서 Zero Trust의 중요성은 더욱 커졌습니다. Zero Trust Architecture의 핵심 원칙 Zero Trust는 기본적으로 "절대 신뢰하지 않고 항상 검증한다(never trust, always verify)"는 원칙을 따릅니다. 첫째, 네트워크 위치와 ..

Diffusion Model의 부상과 배경 딥러닝을 기반으로 한 생성 모델은 오랫동안 GAN(Generative Adversarial Network)이 주도해왔습니다. 하지만 최근 Diffusion Model(확산 모델)이 등장하며 판도가 바뀌고 있습니다. 특히 Stable Diffusion과 같은 오픈소스 프로젝트가 확산 모델의 가능성을 대중에게 알리면서, GAN의 한계가 뚜렷하게 드러나고 있습니다. 이 글에서는 Diffusion Model이 GAN을 대체하는 이유를 심층 분석하고, Stable Diffusion과의 비교를 통해 그 우수성을 살펴보겠습니다. GAN(Generative Adversarial Network)의 한계 GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)..

Agentic Workflow란 무엇인가? Agentic Workflow는 단순한 명령 수행을 넘어, 인공지능 모델이 능동적으로 문제를 이해하고, 상황에 맞게 목표를 설정하며, 일련의 작업을 스스로 조직해 나가는 흐름을 의미합니다. 특히 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 활용할 경우, 복잡한 업무를 자동화하거나, 창의적인 문제 해결 과정을 설계할 때 강력한 성과를 보여줍니다. 기존의 규칙 기반 워크플로우와 달리, Agentic Workflow는 유연성과 적응력을 갖춘다는 특징이 있습니다. Agentic Workflow 구축이 중요한 이유 오늘날 기업과 개발자들은 점점 더 복잡하고 예측 불가능한 문제에 직면하고 있습니다. 단순 반복 작업만으로는 이러한 문제를 해결할 수..

웹3.0과 Decentralized Identity(DID)의 개념 이해 웹3.0은 탈중앙화, 데이터 소유권 강화, 그리고 사용자 주권(User Sovereignty)을 핵심 가치로 삼는 차세대 인터넷 패러다임입니다. 이와 함께 떠오르는 개념이 바로 Decentralized Identity(DID)입니다. DID는 사용자가 자신의 신원을 중앙 기관 없이 관리하고 증명할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 전통적인 아이디, 패스워드 기반 인증과 달리, 블록체인과 분산 원장 기술을 활용해 보안성과 프라이버시를 극대화합니다. 이러한 특성 덕분에 DID는 웹3.0 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있습니다. DID가 필요한 이유 기존 인터넷 환경에서는 소셜 미디어, 이메일, 각종 서비스마다 별도의 계정을 생성하고..

AI 모델 경량화란 무엇인가? AI 모델 경량화는 인공지능 모델의 크기와 연산량을 줄여, 성능은 유지하면서도 리소스 소모를 최소화하는 기술입니다. 특히 LoRA, QLoRA 같은 기술은 대형 언어 모델(LLM) 시대에 모델을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 경량화는 모바일 디바이스, 엣지 컴퓨팅 환경, 그리고 리소스가 제한된 시스템에서 AI를 적용하는 데 필수적인 과정입니다. 이러한 흐름 속에서 AI 모델 경량화 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 연구와 실무 모두에서 큰 주목을 받고 있습니다. 왜 AI 모델 경량화가 중요한가? 최근 등장한 거대 AI 모델은 수억에서 수천억 개의 파라미터를 보유하고 있어, 학습과 추론에 막대한 리소스를 요구합니다. 이러한 모델을 실제 서비스에 적용하려면 ..

Serverless Database란 무엇인가? Serverless Database는 전통적인 데이터베이스 관리 방식에서 벗어나, 서버 인프라를 직접 운영하거나 확장하는 번거로움 없이 데이터베이스를 사용할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 사용자는 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이 데이터베이스를 요청하고 이용하는 데에만 집중할 수 있습니다. 특히 Serverless Database는 사용량 기반 과금 모델을 채택해 비용 효율성까지 높이고 있어, 스타트업부터 대기업까지 빠르게 도입이 확산되고 있습니다. Serverless Database의 필요성 전통적인 데이터베이스는 트래픽 예측이 어려운 상황에서 리소스를 과도하게 확보해야 하거나, 반대로 리소스 부족으로 성능 저하를 겪는 경우가 많았습니다. Serve..

MLOps란 무엇인가? MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영을 통합하고 자동화하는 방법론입니다. 기존에는 모델을 개발한 후 운영 환경에 적용하는 과정이 수작업으로 이뤄졌지만, MLOps를 통해 전체 머신러닝 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. 특히 2025년을 맞이하여 MLOps는 더욱 발전하여 기업의 머신러닝 생태계를 혁신하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 2025년 MLOps 최신 트렌드 2025년 MLOps 분야는 몇 가지 주요 트렌드를 중심으로 빠르게 변화하고 있습니다. 첫째, 머신러닝 파이프라인의 완전 자동화가 가속화되고 있습니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 모든 과정을 자동으로 관리하는 솔루..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)이란 무엇인가? RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처는 생성형 AI 모델이 기존의 한계를 넘어서는 데 핵심적인 역할을 하는 혁신적인 기술입니다. 기존의 생성형 인공지능은 훈련 데이터셋에만 의존하여 정보를 생성했지만, RAG는 외부 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이를 통해 최신 정보 반영, 높은 정확성, 신뢰성 있는 응답이 가능해졌습니다. RAG는 생성형 AI 모델이 보다 실용적이고 현실 세계에 밀접하게 작동할 수 있도록 만듭니다. 기존 생성형 AI 모델의 한계점 전통적인 생성형 AI 모델은 사전에 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 구조입니..