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MCP 개요​

MCP 개념​

• AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 원활하게 통합될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜
• 2024년 11월에 Anthropic에서 오픈 소스로 공개, AI 생태계에서 USB-C 포트와 같은 역할을 수행

MCP 등장배경​

• 정보 사일로, 데이터 고립 해결
• AI 모델 통합시 각 데이터소스마다 사용자 정의 코딩으로 인한 비효율 -> AI 시스템의 활용 범위 제한
• AI 에이전트와 에이전틱 워크플로우 발전 -> 실제 비즈니스 시스템과 데이터의 통합 필요성 대두

MCP 구성도, 구성요소, 활용방안​

MCP 구성도​

MCP 구성요소​

MCP 활용방안​

MCP, LSP 차이점​

MCP는 LSP, Language Server Protocol에서 영감 받음

MCP 예시 코드​

#!/usr/bin/env node
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import {
  ListToolsRequestSchema,
  CallToolRequestSchema,
  McpError,
  ErrorCode
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

// MCP 서버 인스턴스 생성
const server = new Server({
  name: "mcp-simple-server",
  version: "1.0.0",
});

// 도구 목록 제공 핸들러
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [{
      name: "calculate_sum",
      description: "두 숫자를 더합니다",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          a: { type: "number" },
          b: { type: "number" }
        },
        required: ["a", "b"]
      }
    }]
  };
});

// 도구 호출 핸들러
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "calculate_sum") {
    const { a, b } = request.params.arguments;
    return { toolResult: a + b };
  }
  
  throw new McpError(ErrorCode.ToolNotFound, "도구를 찾을 수 없습니다");
});

// 표준 입출력을 통한 MCP 서버 연결
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

• Github: cloudflare/mcp-server-cloudflare 예시가 알기 쉬움

테스트 타임 컴퓨트 개요​

테스트 타임 컴퓨트 개념​

• 추론 단계에서 동적 계산 자원 할당을 통해 모델 성능을 최적화하는 기술
• 기존 모델 스케일링 접근법과 달리 파라미터 확장 대신 추론 시 연산량을 가변 조절함으로써, 동일 아키텍처에서도 문제 난이도에 따른 효율적 자원 관리가 가능
  • 훈련 시간 계산(Train-Time Compute) 대비 추론 단계 계산 최적화

테스트 타임 컴퓨트 배경​

• 데이터 고갈 문제: 대규모 학습 데이터 확보의 물리적 한계
• 에너지 효율성 요구: 100B+ 파라미터 모델의 환경 부담 증가
• 엣지 컴퓨팅 수요: 모바일 기기에서의 실시간 추론 필요성
• LLM 스케일링 한계: 단순 모델 확장의 성능 한계 돌파 필요

테스트 타임 컴퓨트 구성도, 구성요소, 적용방안​

테스트 타임 컴퓨트 구성도​

테스트 타임 컴퓨트 구성요소​

테스트 타임 컴퓨트 적용방안​

테스트 타임 컴퓨트 발전방향​

• PRM(Process Reward Model) 고도화
  • 계층적 점수화(Hierarchical Scoring): 추론 단계별 가중치 차등 적용
  • 교차 검증 메커니즘: 다중 PRM 앙상블을 통한 편향 감소
• 에지 컴퓨팅 통합
  • 분산 검증 아키텍처: 모바일 디바이스-클라우드 협업
  • 양자화 기반 경량화: 8비트 PRM 모델 개발

가트너 2025​

가트너 2025 구성도​

가트너 2025 구성요소​

• AI 필수요소와 리스크
  • 에이전틱 AI
  • AI 거버넌스 플랫폼
  • 허위정보 보안
• 컴퓨팅의 새 지평
  • 양자내성암호
  • 앰비언트 인비저블 인텔리전스
  • 에너지 효율적 컴퓨팅
  • 하이브리드 컴퓨팅
• 인간-기계 시너지
  • 공간 컴퓨팅
  • 다기능 로봇
  • 신경학적 향상

디지털 지속가능성 개념​

• 디지털 기술과 인프라를 활용하여 환경, 사회, 경제적 지속 가능성을 동시에 추구하는 개념
• 필요성
  • 환경적 필요성: 데이터 센터 및 ICT 인프라의 에너지 소비 증가에 따른 탄소 배출 저감 필요
  • 사회적 필요성: 디지털 격차 해소를 통한 포용적 성장 및 전 세계적 접근성 확보
  • 경제적 필요성: 디지털 기술을 통한 생산성 향상과 자원 최적화로 지속 가능한 성장 촉진

디지털 지속가능성 개념도, 핵심요소, 실현방안​

디지털 지속가능성 개념도​

디지털 지속가능성 핵심요소​

디지털 지속가능성 실현방안​

디지털 지속가능성 발전방향​

합의 알고리즘 개념​

• 네트워크 내 노드들이 신뢰 기반으로 데이터의 유효성을 검증하고 합의에 도달하는 방식
• PoW(Proof of Work), PoS(Proof of Stake) 방식의 높은 에너지 소비, 확장성 문제, 속도 저하 / 확장성과 효율성을 극대화하면서도 탈중앙성을 유지 / 대중화와 다양한 산업 응용

합의 알고리즘 개념도, 차세대 합의 알고리즘 특징, 주요사례​

합의 알고리즘 개념도​

차세대 합의 알고리즘 특징​

차세대 합의 알고리즘 주요사례​

차세대 합의 알고리즘 발전방향​

IoB 개념​

• IoT에서 생성되는 데이터를 기반으로 인간의 행동과 심리를 분석하는 기술적 접근 방식
• 개인화된 경험 제공, 행동 예측, 소비자 행동 모델링 / 프라이버시 침해, 데이터 편향 문제 등의 윤리적 논란

IoB 개념도, 동작원리, 주요 영향​

IoB 개념도​

IoB 동작원리​

IoB가 데이터 분석에 미치는 주요 영향​

IoB 도입시 고려사항​

디지털 트윈 기반 상황인지 개념​

• 현실 세계의 데이터를 실시간으로 수집하고 디지털 공간 복제하여 현재 상태를 이해하고, 미래 상황을 예측하여 최적의 의사 결정을 지원
• 제조, 스마트시티, 의료 등 다양한 분야에서 실시간 의사 결정의 정확성과 신속성 제고 / 시뮬레이션 데이터 기반 가치 판단

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 구성도, 동작원리, 적용사례​

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 구성도​

디지털 트윈 기반 상황인지 동작원리​

디지털 트윈 기반 상황인지 적용사례​

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 도전과제​

NPU 개념​

• AI, 딥러닝 활용을 위해 행렬연산 등 대량 병렬처리를 효과적으로 수행할 수 있는 차세대 반도체
• 저전력, 고성능, 고효율, 온디바이스 AI, ML Framework 지원

NPU 구성도, 구성요소, GPU 비교​

NPU 구성도​

NPU 구성요소​

CPU 구성 요소​

NPU, GPU 비교​

온디바이스 AI 개념​

• 클라우드 서버를 거치지 않고 단말 자체에서 AI연산을 수행하는 기술
• 개인정보/데이터보호, 빠른 응답속도, 비용절감, 오프라인 AI

온디바이스 AI 구성도, 주요 기술​

온디바이스 AI 구성도​

온디바이스 AI 주요 기술​

데이터 거래소 개념​

• 데이터 수집, 가공하여 부가가치를 높혀 소비자에게 공급하는 대규모 플랫폼
• 데이터 품질보증, AI학습 데이터 마련, 데이터 활용 경제 활성화

데이터 거래소 구성도, 활성화 방안​

데이터 거래소 구성도​

데이터 거래소 활성화방안​

• 데이터 바우처
• 빅데이터 캠퍼스
• VM, R, Spark 등 데이터 분석 환경 지원