C's Shelter

1. 서론 – 오픈소스 활용의 시대적 맥락디지털 전환 가속화와 개발 속도 경쟁 심화됨 민첩한 기술 도입 필요성 증가로 오픈소스 채택률 증가 오픈소스는 기술 혁신의 촉진 수단이자, 장기적 운영 책임의 원천으로 작용 단기 생산성과 장기 유지관리 사이의 균형 필요 2. 본론2.1 오픈소스 활용의 기대 효과구분효과기술 혁신최신 기술 트렌드 빠른 수용, 커뮤니티 기반 발전 반영개발 효율개발 기간 단축, 반복 코드 제거, 프레임워크 기반 표준화비용 절감초기 라이선스 비용 無, 벤더 종속성 회피생태계 참여개발자 채용 용이, 기술 공유문화 확산예: Kubernetes, TensorFlow 등은 기술 확산과 함께 생태계 영향력 확대 견인2.2 유지보수 책임 및 리스크항목세부 내용보안취약점 지속 발생, 대응 지연 ..

1. 서론: 프레임워크 의존성과 기술 부채의 관계 설정프레임워크 의존성이란, 특정 개발 프레임워크(Spring, React, Django 등)에 구조적·기능적으로 강하게 종속되는 개발 양상을 의미함 단기 생산성을 극대화하는 반면, 장기적으로 유지보수성과 확장성, 기술 선택의 유연성을 저해하는 요인으로 작용함 기술 부채(Technical Debt)는 품질, 구조, 유지보수 측면에서 단기 편의를 위해 장기적 비용을 유발하는 코드/구조적 타협을 포괄함 프레임워크 의존성은 구조적 기술 부채의 주요 원인 중 하나로 간주됨2. 프레임워크 의존성의 주요 유형 및 발생 원인구분설명예시구조적 의존성프레임워크 내부 아키텍처(예: MVC, DI)에 코드가 종속됨Spring의 DI 컨테이너에 전면 의존한 서비스 설계AP..

1. 개요소프트웨어 시스템은 시간이 지남에 따라 복잡도가 증가하고, 아키텍처 수준의 결정은 기술적 부채로 누적되기 쉬운 특성 보유 ADR(Architecture Decision Record)은 그러한 아키텍처 결정의 맥락, 이유, 선택된 대안 등을 문서화하여 조직적 기술 자산으로 관리하고자 하는 실천 도구로 활용됨 특히 DevOps 및 Agile 환경에서 빈번한 기술 선택 변경이 발생하는 현대 시스템 설계 구조에서 ADR의 중요성 증가 추세2. ADR의 정의 및 구성요소항목설명제목(Title)결정의 주제를 간결하게 표현상태(Status)제안됨(Proposed), 수용됨(Accepted), 폐기됨(Deprecated) 등으로 구분맥락(Context)아키텍처 결정이 필요하게 된 기술적/비즈니스적 배경 설..

1. 문제 제기 배경분산 시스템, 클라우드 기반 아키텍처에서 데이터 복제 및 동기화가 필수 요건으로 대두됨 데이터 일관성(consistency)의 수준은 시스템 성능뿐 아니라 사용자 경험(UX)에 직접적 영향을 미침 특히 글로벌 사용자 기반이나 높은 처리량을 요구하는 시스템에서는 일관성과 가용성, 지연(latency) 간의 균형이 중요 과제로 부상함 2. 데이터 일관성 모델 개요분류설명특징대표 사례Strong Consistency모든 노드가 동일한 값을 동일 시점에 보장즉시성, 일관된 UXRDBMS, Paxos 기반 시스템Eventual Consistency일정 시간이 지나면 모든 노드가 동일 상태로 수렴높은 가용성, 낮은 지연DynamoDB, CassandraCausal Consistency원인-..

1. 문제 배경 및 개요자율주행 시스템의 핵심 구성요소는 센서(Sensor)와 의사결정 알고리즘(Decision-making Algorithm)으로 구성됨 환경 인식 기반의 판단 수행에 있어, 센서의 정확성과 알고리즘의 처리 논리 간 충돌이 발생하는 사례 다수 존재 실제 주행 중 발생하는 이질적 데이터와 신뢰도 불일치 상황에서, 어느 요소에 가중치를 둘지에 대한 우선순위 결정 문제가 대두됨 2. 자율주행 구성요소 간 관계 구조구성 요소주요 역할기술 예시센서 시스템환경 정보 수집LiDAR, Radar, Camera, IMU 등인지 모듈객체 및 상황 인식Semantic Segmentation, Object Detection판단 모듈경로 결정, 위험 회피 등Rule-based / ML 기반 Decisio..

1. 서론개인정보의 오·남용이 증가하면서, 개인정보보호법 및 GDPR 등 국내외 법제는 PII 보호 강화를 요구함 비식별화 기술 중 대표적인 두 가지 방식인 ‘익명화(Anonymization)’와 ‘가명화(Pseudonymization)’는 데이터 활용성과 보호 수준의 균형 조정 기술로 부각됨 두 기술은 모두 개인식별 가능성을 낮추는 목적을 가지나, 그 구현 방식과 보안성, 재식별 위험도, 법적 취급이 상이함 정보보호 시스템 설계 및 개인정보처리자의 기술적 조치 수립 시, 두 방식의 차이를 명확히 이해하는 것이 필수적임 2. 본론2.1 익명화와 가명화의 정의 비교구분익명화 (Anonymization)가명화 (Pseudonymization)정의개인을 식별할 수 없도록 완전히 제거 또는 변환한 처리 ..

🧭 1. 문제 정의 및 개요고가용성(HA, High Availability)은 IT 시스템의 연속적 서비스 제공 능력을 의미함 RTO(Recovery Time Objective)와 RPO(Recovery Point Objective)는 장애 발생 시 복구 전략 수립의 핵심 기준으로 작용함 고가용성 시스템에서의 장애 복구 전략은 성능, 안정성, 복구 속도, 데이터 손실 허용 한계 등 다양한 기술적 요소를 포함하여 설계됨 시스템의 복원력(Resilience)을 확보하기 위해 다층적 기술 및 인프라 구성 필요🧱 2. RTO/RPO 정의 및 상관관계구분정의단위영향 요소RTO시스템이 중단된 후 정상 가동까지의 허용 시간시간(분/시간)복구 자동화 수준, 백업 복원 속도, 대체 자원 가용성RPO장애 시점 기..

1. 문제의 제기대규모 데이터 수집과 라벨링에 소요되는 비용과 시간이 폭증함 의료, 법률, 제조 등 도메인 특화 분야에서 데이터 확보 자체가 어려운 구조 기존의 딥러닝 모델은 수십만 ~ 수백만 개의 학습 샘플을 요구하는 구조 소수의 예제만으로도 일반화 능력을 보장할 수 있는 학습 구조 필요성 대두 이에 따라 Few-shot Learning(FSL)이 차세대 학습 패러다임으로 부상함2. Few-shot Learning의 개념과 배경항목설명정의적은 수의 학습 샘플(k-shot)을 통해 새로운 작업을 수행할 수 있는 학습 방식목적데이터가 부족한 상황에서도 일반화된 성능 확보유래인간의 학습 능력 모방: 단 몇 개의 사례로 개념 파악분류1-shot, 5-shot, k-shot 등 샘플 수 기준으로 구분응용..

1. 문제 배경 및 개요멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 복수의 자율적 에이전트가 상호작용을 통해 주어진 목표를 달성하는 구조로 정의됨 에이전트 간 상호작용은 협력(Cooperation), 경쟁(Competition), 혼합 상호작용(Mixed-Mode)으로 구분됨 정책(policy) 설계 시 목표 정렬, 보상 체계, 정보 공유 수준, 행동 조율 메커니즘 등이 핵심 변수로 작용함 자율주행, 스마트 그리드, 로보틱스, 금융 알고리즘 트레이딩 등 다양한 분야에 활용됨2. 협력 및 경쟁 정책 설계의 차이점구분협력 기반 정책(Cooperative Policy)경쟁 기반 정책(Competitive Policy)목표 구조공통 목표, 팀 보상 기반개별 목표, 제로섬/비제로섬 구조..

1. 문제의 개요사전학습 기반의 대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)은 웹 문서, 뉴스, SNS, 책 등 방대한 데이터로부터 통계적 언어 패턴을 학습함 이 과정에서 현실 사회에 존재하는 인종, 성별, 계급, 종교 등의 편향(Bias)이 학습되고, 이후 생성되는 텍스트에 재생산됨 단순한 기술적 부작용을 넘어, 인공지능의 판단과 조언이 사회적 불평등을 강화하거나 정당화할 위험이 존재함 2. 사회적 편향의 유형 및 사례편향 유형설명 및 예시성별 편향'간호사=여성', '의사=남성' 등 직업군에 대한 성별 고정관념 반복 생성됨인종적 편향특정 인종이나 민족을 범죄, 빈곤과 연관짓는 표현 등장 가능성 높음지역적 편향영어권 중심 정보 위주 학습으로 비서구 지역에 대한 인식 왜곡 발생정치..