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바이브코딩 시대의 소프트웨어 생명주기

1. 개요가. 바이브코딩(Vibe Coding)의 정의바이브코딩(Vibe Coding)은 개발자가 구현 세부 코드를 직접 작성하기보다 자연어로 원하는 기능과 변경사항을 설명하고, LLM 기반 Coding Assistant 또는 Coding Agent가 코드를 생성·수정하도록 하면서 결과를 반복적으로 확인하는 AI 중심 개발방식이다.Andrej Karpathy가 2025년 2월 LLM에게 요구사항을 말하고 생성된 코드를 거의 그대로 수용하며 결과를 보면서 반복 수정하는 개발방식을 Vibe Coding이라고 표현하면서 널리 알려졌다. 초기 의미에는 Diff를 세밀하게 읽지 않고 결과 중심으로 개발하는 실험적 방식도 포함되어 있었다.나. 바이브코딩 시대 SDLC의 정의바이브코딩 시대의 SDLC(Software..

Physical AI와 로보틱스(Robotics)

1. 개요가. 정의Physical AI는 AI가 Camera·LiDAR·Force/Tactile Sensor 등으로 물리세계를 인식(Perceive)하고, 상황을 이해·추론(Reason)하여 행동을 계획(Plan)한 뒤, Robot·Vehicle·Drone 등의 Actuator를 통해 행동(Act)하고 그 결과를 다시 관찰하는 물리세계 기반 자율지능이다.기존 생성형 AI가 주로 Text·Image·Code와 같은 Digital Output을 생성한다면, Physical AI는 AI의 판단이 이동·조작·접촉이라는 실제 물리적 상태변화로 이어지는 것이 특징이다.Physical AI = Perception + Embodied Reasoning + World Model + Planning + Control + ..

AX(AI Transformation)를 위한 시스템 인프라

1. 개요가. AX의 정의AX(AI Transformation)는 인공지능을 단순 업무지원 도구로 도입하는 수준을 넘어, 기업의 업무 프로세스·제품·서비스·의사결정·조직운영을 AI 중심으로 재설계하여 생산성과 사업모델을 혁신하는 전사적 변화이다.AX를 지속적으로 수행하려면 개별 AI 모델보다 데이터 수집 → 모델 개발 → 학습·Fine-tuning → 배포 → 추론 → 모니터링 → 재학습의 전체 Lifecycle을 지원하는 시스템 인프라가 필요하다.나. AX 인프라의 정의AX 시스템 인프라는 기업의 AI Use Case를 안정적으로 Production Service로 전환하기 위해 Compute, Network, Storage, Data Platform, AI Platform, MLOps/LLMOps, ..

양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)란?

1. 개요가. 정의양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)는 충분한 성능의 양자컴퓨터가 등장한 이후에도 안전성을 유지하도록 설계된 차세대 공개키 암호기술이다.기존 RSA·DH·ECC가 의존하는 소인수분해(Integer Factorization), 이산로그(Discrete Logarithm) 문제 대신, 양자컴퓨터에서도 효율적인 해법이 알려지지 않은 격자(Lattice), 오류정정부호(Code), 해시(Hash) 등 새로운 수학적 난제를 이용한다.PQC 자체는 양자컴퓨터에서 실행하는 것이 아니라 현재의 일반 CPU·서버·네트워크·보안장비에서도 구현 가능한 Classical Cryptography라는 점이 핵심이다. KISA도 PQC를 양자컴퓨팅 환경에서 안전하게 암호기술을 사용..

RAG에서 LLM-Wiki로

1. 개요가. 정의RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자의 질의와 관련된 외부 문서를 검색(Retrieval)하여 LLM의 Context에 제공하고, 검색된 근거를 바탕으로 답변을 생성하는 기술이다.LLM-Wiki는 LLM이 Raw Source를 읽고 핵심 사실·개념·관계·비교·종합결론을 상호 연결된 Wiki Page로 지속적으로 작성·갱신하는 Persistent Knowledge Base 패턴이다.Andrej Karpathy는 2026년 4월 4일 공개한 LLM Wiki에서 전형적인 RAG가 질문마다 Raw Document의 관련 Chunk를 다시 검색·종합하는 것과 달리, 지식을 한 번 구조화해 축적하고 이후 새로운 Source와 질문을 통해 계속 발전시키는 방식을 ..

AI 시대의 Clean Code란?

1. 개요가. 정의Clean Code는 개발자가 의도를 쉽게 이해하고, 안전하게 테스트·변경·확장할 수 있도록 가독성(Readability), 단순성(Simplicity), 응집도(Cohesion), 낮은 결합도(Low Coupling), 테스트 가능성(Testability)을 확보한 코드이다.AI 시대의 Clean Code는 기존 Clean Code 원칙에 더하여, AI가 대량으로 생성·수정한 코드가 요구사항에 부합하는지 검증 가능하고, 보안상 안전하며, 변경 이유와 출처를 추적할 수 있고, 사람과 AI가 반복적으로 변경해도 구조적 품질을 유지할 수 있는 코드로 확장할 수 있다.전통 Clean Code사람이 읽고 변경하기 좋은 코드AI 시대 Clean Code사람이 이해하고 + 자동화 도구가 검증하고 ..

오픈소스 활용 전략(Open Source Strategy)

1. 개요가. 정의오픈소스 소프트웨어(OSS, Open Source Software)는 단순히 소스코드가 공개된 소프트웨어가 아니라, 사용·수정·재배포 등의 권리를 오픈소스 라이선스를 통해 보장하는 소프트웨어이다.OSI(Open Source Initiative)는 소스코드 접근뿐 아니라 자유로운 재배포, 수정 허용, 특정 개인·집단·사용분야 차별 금지 등을 Open Source Definition의 핵심 조건으로 규정한다.오픈소스 활용 전략은 OSS를 단순 비용절감 수단으로 도입하는 것이 아니라, 기술혁신·개발생산성·비용효율성·공급망 안정성을 확보하면서 라이선스·보안·운영 위험을 전주기적으로 관리하는 전략이다.나. 기본 관점OSS 활용 = Adoption + Governance + Security + C..

소버린 AI(Sovereign AI)란?

1. 개요가. 정의소버린 AI(Sovereign AI)는 국가가 자국의 데이터(Data), AI 모델(Model), 컴퓨팅 자원(Compute), 클라우드·데이터센터(Infrastructure), 인재·산업생태계(Ecosystem), 정책·거버넌스(Governance)에 대해 필요한 수준의 전략적 통제권을 확보하여 자국의 언어·문화·법률·경제·안보 요구에 맞는 AI를 지속적으로 개발·운영할 수 있는 역량이다.핵심은 모든 AI 기술을 100% 자국에서 생산하는 기술적 고립이 아니라, 국가 핵심 AI 역량이 특정 국가나 기업에 과도하게 종속되지 않도록 통제 가능성(Control), 대체 가능성(Substitutability), 회복탄력성(Resilience)을 확보하는 것이다.NVIDIA는 Sovereign..

최초의 System One Model, TypeSafe AI - Jev

1. 개요가. 정의Jev는 TypeSafe AI가 2026년 9월 공개한 최초의 System One Model로, 자유로운 문자열(Text)을 생성하는 기존 LLM과 달리 소프트웨어가 직접 사용할 수 있는 Typed Decision과 확률·신뢰도를 출력하도록 설계된 AI 모델이다.입력으로 현재 상황을 나타내는 State와 사전에 출력형이 정의된 Typed Question을 제공하면, Jev는 Choice, Score, Yes/No Probability 등의 구조화된 판단결과를 반환한다.핵심 철학은 “Decisions, not strings”, 즉 사람에게 읽힐 문장을 생성하기보다 프로그램 내부에서 바로 분기·판단에 사용할 수 있는 Machine-native Intelligence를 제공하는 것이다.나. ..

온디바이스 인공지능(On-device AI)

1. 개요가. 정의온디바이스 인공지능(On-device AI)은 AI 모델의 추론(Inference)을 원격 Cloud Server가 아닌 스마트폰·PC·IoT·자동차·로봇 등 사용자 단말 내부의 CPU·GPU·NPU에서 직접 수행하는 AI 방식이다.데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 로컬에서 처리하므로 저지연(Low Latency), 개인정보 보호(Privacy), 오프라인 동작, 통신비용 절감에 강점이 있다.최근에는 단순 Vision·Speech 모델을 넘어 소형 언어모델(SLM), Multimodal Model, 생성형 AI, Agentic AI까지 단말에서 실행하는 방향으로 발전하고 있다.나. Edge AI와의 관계Edge AI는 중앙 Cloud가 아닌 사용자와 가까운 Edge 환경에서 AI를 수..