I. 서론 기업들이 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)로 전환하면서, 데이터 관리에 대한 근본적인 재고가 필요해지고 있다. MSA에서는 각 서비스가 독립된 데이터베이스를 보유하므로(Database per Service), 여러 서비스에 걸친 데이터 조회가 복잡해지고 읽기/쓰기 워크로드의 독립적 확장이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 … 더 보기
생성 모델(Generative Model)은 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 생성형 AI의 핵심 기술로 주목받고 있으며, 이미지 생성뿐만 아니라 이상탐지(Anomaly Detection), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. AI 도입이 기업 전반으로 확대되면서 생성 모델의 활용 범위 … 더 보기
네트워크 통합부터 E2SFCA 접근성 분석까지 들어가며 공간 데이터를 다루다 보면 한 번쯤 이런 경험을 하게 됩니다. QGIS나 지도 화면에서 보면 도로가 분명히 이어져 있는데, 파이썬에서 경로 분석을 돌려보면 엉뚱한 결과가 나옵니다. 두 지점 사이에 분명히 도로가 있고, 거리도 가까운데, 알고리즘은 … 더 보기
Microservices Architecture(MSA)는 확장성과 유연성을 제공하는 현대적 시스템 구조이지만, 실제 운영 환경에서는 구조적 특성으로 인해 다양한 성능 저하 문제가 발생한다. 이러한 문제는 단순한 구현 수준의 이슈가 아니라, 서비스 분산에 따른 네트워크, 데이터, 호출 방식, 장애 전파 구조 등에서 기인한다. 따라서 각 … 더 보기
마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 확산은 도메인별 독립 배포와 무중단 확장이라는 강력한 이점을 제공하는 동시에, 수십·수백 개 서비스가 맞물린 환경에서 “로그는 남는데 원인은 알 수 없는” 운영 복잡성이라는 근본적인 과제를 안겨주고 있다. 이 과제의 해법으로 주목받는 관찰 가능성(Observability)은 단순한 모니터링을 넘어, 로그(Logs)·메트릭(Metrics)·분산 추적(Tracing)이라는 … 더 보기
‘법률적 판단과 심의를 수행하는 범용 공공기관’ (예: 행정심판위원회, 분쟁조정위원회, 징계위원회, 인허가 심사기관 등)을 대상으로 AI 에이전트 인프라 구축 과정을 기술함. 1. 프로젝트 비전: “저부가가치 반복 업무 개선을 통한 업무 생산성 향상” 문제 정의: “폭증하는 사건, 한정된 심사 인력” 기관은 국민의 … 더 보기
인트로 정부는 ‘AI 3대 강국 도약’이라는 핵심 추진전략을 지원하기 위해 공공부문의 보안 패러다임을 전환했다. 새롭게 도입된 국가 망 보안체계(N2SF)는 기존의 경직된 망 분리 정책 대신, AI, 클라우드 등 최신 기술을 안전하게 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 이 새로운 체계를 통해 … 더 보기
2023년 ChatGPT의 등장은 단순한 기술적 혁신을 넘어 공공행정의 근본적 변화를 촉발했습니다. 생성형 AI는 더 이상 미래의 이야기가 아닌 현재 진행형의 현실이 되었고, 이는 전자정부 정보화조직의 역할과 위상에 대한 근본적인 재검토를 요구하고 있습니다. 본 글에서는 지난 50년간의 국가정보화 여정을 되짚어보고, 현재 … 더 보기
가상화 기술은 서버, 네트워크, 스토리지 자원을 효율적으로 활용하는 기반 기술이며, VMware는 이 분야의 선두주자이다. 그러나 브로드컴의 VMware 인수 이후 라이선스 정책이 영구 라이선스에서 코어 단위 구독제로 변경되면서 기업의 비용 부담이 급증했다. 이에 따라 기업들은 VMware 대체 솔루션을 적극 검토하고 있다. … 더 보기
1. Self BI의 부각 배경 및 개념 1). Self BI의 부각 배경 2). Self BI의 개념 기존 BI 활용 문화 Self BI 2. 관리적 관점에서의 Self BI 동향 1). 활성화 방안 측면에서의 Self BI 동향 순번 전략 설명 … 더 보기